Вкратце Facebook на этой неделе представил внутренний проект по созданию моделей машинного обучения, которые могут понимать визуальный, звуковой и письменный контент из видео, публично загруженных в его социальную сеть.

Яндекс

Одна из моделей, известная как Generalized Data Transformations (GDT), теперь используется в Instagram. Пользователи, просматривающие короткие видеозаписи или ролики, могут быстро найти другие ролики, которые им могут понравиться, благодаря системе рекомендаций на базе искусственного интеллекта, которая выбирает похожие ролики, которые могут быть интересны.

Например, если кто-то в Instagram имеет тенденцию смотреть видео с тракторами, система рекомендаций GDT выделит другие видео с тракторами. Модель замечает похожие особенности; оба видео будут содержать изображения транспортного средства с большими колесами или звук уезжающего двигателя.

Facebook надеется, что проект Learning from Videos поможет компании создать более полезные инструменты искусственного интеллекта, такие как поиск конкретных фотографий, сделанных во время празднования дня рождения.

«Чтобы вызвать воспоминания таким образом, требуется система обучения тому, как сопоставить фразу« с днем ​​рождения »с тортами, свечами, людьми, поющими разные песни о днях рождения, и т. объяснил на этой неделе.

Ранее на этой неделе Facebook объявил аналогичный план распознавания лиц с использованием данных Instagram. Не вините Цукерберга, вы подписались на это.

Активисты призывают сообщество машинного обучения отказываться от вакансий в Google

Гуглеры потрясены вытеснение двух руководителей подразделения Ethical AI веб-гиганта призвали членов сообщества машинного обучения отклонять предложения о работе в суперкорпорации, а на академических конференциях — отказываться от финансирования со стороны компании.

Читайте также:
Windows 10 build 10565 уже доступна

Тимнит Гебру и Маргарет Митчелл были исключены из Google после того, как они оттолкнули руководство, которое попросило их удалить свои имена из статьи, в которой изучается социальное и экологическое воздействие крупных языковых моделей, подобных тем, которые использует Google.

«Поэтому мы призываем членов сообщества ИИ, особенно тех, кто делает свою карьеру, исследуя социальные и этические последствия технологий, предпринять следующие действия в знак солидарности с командой по этическому ИИ», — группа Google Walkout for Real Change, написал на Medium.

Он призвал исследователей не сотрудничать с командами Google по подбору персонала и не позволять бизнесу спонсировать научные конференции, а организаторам — принимать какие-либо формы финансирования. Вы можете прочитать пост полностью здесь.

Новый набор инструментов ИИ, который поможет ученым распознать геномы редких типов клеток

Исследователи из Nvidia и Гарвардского университета создали программное обеспечение, которое помогает секвенировать ДНК клеток и помогает генетикам изучать причины некоторых заболеваний.

Инструментарий под названием AtacWorks был описан в статье, опубликованной на этой неделе в Nature Communications. По сути, он берет беспорядочные вычислительные данные, описывающие общие эпигенетические профили из экспериментов по секвенированию клеток, и очищает их, чтобы предсказать свой геном.

«AtacWorks снижает уровень шума в данных секвенирования и определяет области с доступной ДНК, а также может выполнять логический вывод для всего генома всего за полчаса с помощью графических процессоров NVIDIA Tensor Core», согласно к сообщению в блоге Nvidia.

Читайте также:
Firefox Quantum обещает удвоить скорость вашего браузера

Программное обеспечение наиболее полезно для редких типов клеток, где ученые не смогли секвенировать столько из них, сколько им хотелось бы, в своих экспериментах. «С помощью AtacWorks мы можем проводить эксперименты с отдельными клетками, для которых обычно требуется в 10 раз больше клеток», — сказал Джейсон Буэнростро, соавтор статьи и доцент Гарвардского университета.

AtacWorks доступен для использования здесь. ®