Jump to content

admin

Administrators
  • Content Count

    1,450
  • Joined

  • Last visited

Community Reputation

0 Neutral

Recent Profile Visitors

The recent visitors block is disabled and is not being shown to other users.

  1. Барак Обама ругает Дональда Трампа последними словами, а спикер палаты представителей конгресса США Нэнси Пелоси, кажется, пьяна. Оба случая, вызвавшие политические скандалы, зафиксированы на видео, но эти видео — подделки. Сейчас каждый такой фейк вызывает волну обсуждений, но через 10–15 лет изображения и видео, сгенерированные нейросетями, станут частью нашего повседневного опыта. Сможем ли мы защитить себя от недобросовестного использования своих образов? Захотим ли знать, какое из окружающих лиц настоящее, а какое сгенерировано искусственным интеллектом? Как создаются дипфейки и какое будущее их ждет? Что такое дипфейки и как их создают Дипфейками называют фотореалистичные изображения и видео, созданные глубокими нейросетями. Этот термин применяют журналисты, исследователи пользуются им гораздо реже. Нейросети уже способны генерировать реалистичные человеческие лица и голоса. Яркий тому пример — проекты GAN 2.0 и Deep Style GAN от Nvidia. На их основе был создан сайт This Person Does Not Exist, который при обновлении странички каждый раз генерирует новое, несуществующее лицо. Эти изображения с трудом можно отличить от реальных фотографий людей. То же самое можно сказать и о речи Барака Обамы, сгенерированной нейросетью и представленной на конференции SIGGRAPH 2017 года: распознать в ней подделку на глаз практически невозможно. С точки зрения математических операций нейросети, которые создают статичные картинки и видео, не отличаются друг от друга. Однако они решают разные задачи. При создании видео необходимо создавать последовательность изображений: движущаяся рука человека не должна резко дергаться от кадра к кадру, а освещение — меняться (кроме случаев, когда это задумано режиссером). Связность переходов обеспечивают модификации алгоритма, которые при формировании нового кадра учитывают то, что было в предыдущем. Чтобы человек на видео был трехмерным, необходимо загрузить в нейросеть фотографии объекта, сделанные с разных ракурсов. Снимки должны быть максимально качественными и более-менее одинаковыми: если взять фотографии одного и того же человека с бородой и без, результат окажется плачевным. Поэтому опасаться, что злоумышленники создадут дипфейк на основе вашего образа, взяв фото из соцсетей, не стоит. Для того чтобы создать качественное искусственное изображение на основе фотографий, придется сделать несколько снимков, снятых с разных ракурсов, вручную создать 3D-модель, синтезировать множество отдельных изображений этой 3D-модели и загрузить их в нейросеть. Когда дипфейки нужны Производители современных чат-ботов и антропоморфных роботов сознательно избегают полного сходства робота с человеком. Во-первых, чтобы робот мог починить холодильник, ему не нужно человеческое лицо. Японский робототехник Хироси Исигуро, который создает идеально похожих на людей роботов, заявляет, что он это делает лишь для того, чтобы продемонстрировать возможности современных технологий. Никакой полезной нагрузки это сходство не несет. Во-вторых, системы генерации изображений пока неидеальны: имитации всегда рано или поздно выдают себя. Дипфейки обладают отличной от человека мимикой и двигаются не совсем так, как это делает реальный человек, — например, слишком часто моргают или крутят головой. Любому, кто это замечает, становится жутко. Этот психологический эффект называется uncanny valley («зловещая долина»). Чтобы пользователи с ним не сталкивались, производители уходят от попыток полной имитации человеческой внешности. Нейроаватары — трехмерные цифровые модели объектов, создающиеся при помощи нейронных сетей на основе одного изображения. Однако существуют отрасли, где визуальное сходство необходимо: кинематограф, спецэффекты, приложения телеприсутствия и нейроаватары. Даже FaceTime, популярное приложение для видеозвонков, работает в этом направлении. Подобные технологии ждет большое будущее и в индустрии видеоигр. Системы искусственного интеллекта позволяют создать цифрового клона на основе данных, оставшихся после смерти человека. Существуют фирмы, которые используют разговоры и тексты умерших для генерации чат-ботов, разговаривающих как погибшие, а прижизненные видео и фотографии позволяют создать их цифровые аватары. Эти возможности порождают множество этических дилемм. Имеем ли мы право использовать образ умершего человека так, чтобы его образ мог выполнять функции, для которых ему было необходимо биологическое тело, например общаться? Можно ли таким образом «доснять» фильм, если актер погиб до завершения съемок? Или использовать 3D-аватар умершей знаменитости для создания совершенно нового фильма, а после использовать его образ в рекламе? С юридической точки зрения право распоряжаться образом человека посмертно переходит к родственникам — это они разрешают или не разрешают использовать образ погибшего. Но не затрагивает ли это фундаментальные права личности? Эти и многие другие вопросы пока остаются открытыми. Когда дипфейки опасны Технология не может самостоятельно решать, что хорошо, а что плохо. Действия технологии напрямую зависят от того, для достижения каких целей она была запрограммирована. Например, искусственный интеллект IBM Project Debater участвует в дебатах. По уровню мастерства он не уступает чемпионам мира по дебатам, программе под силу убедить многих. Это не может не пугать, ведь цель компьютера задана другим человеком. Основной страх, связанный с дипфейками, заключается в возможности менять на видео изображение одного человека на изображение другого. Высокореалистичные фейковые фото и видео могут использоваться для дезинформации, мошенничества, провокаций и кибербуллинга. Злоумышленник может заменить лицо человека на видео и обвинить его в правонарушении, шантажировать родственников пропавшего без вести сгенерированным фото или видео, влиять на решения избирателей вбросами фейковых видео в Сеть. В 2019 году дипфейки впервые вызвали геополитические потрясения. В конце мая Дональд Трамп опубликовал ролик с председателем конгресса США Нэнси Пелоси, в котором она выглядела пьяной. Скорость видео была уменьшена на 25% по сравнению с оригиналом, а голос изменен так, чтобы казалось, будто она говорит скомканно. После появления этого видео конгресс США запустил расследование и заявил, что такие видео могут нанести непоправимый ущерб выборам 2020 года. С развитием технологий ситуация может стать хуже. Можно ли отличить фейковое изображение на глаз Первые несколько секунд человек не может сказать, какая перед ним картинка: сгенерированная или реальная. Но если присмотреться, отличить сгенерированные изображения от реальных на глаз пока еще возможно. В первую очередь надо обращать внимание на размер изображения. Создавать реалистичные картинки высокого разрешения гораздо сложнее, чем маленькие, поэтому большим изображениям все еще можно доверять. Во-вторых, присматривайтесь к лицам, чтобы найти ненатуральные асимметрии. Например, разрез левого глаза может не соответствовать разрезу правого. В-третьих, одежда или украшения даются нейросетям гораздо хуже, чем лица. В-четвертых, дипфейки часто выдает нереалистичный или слишком абстрактный и размытый фон. Отдельный класс дипфейковых подходов включает в себя замену изображения лица одного человека на другое. Это явление называют еще faceswap. Присмотревшись, можно заметить шов или несоответствие освещения лица освещению всего снимка. А на видео нужно следить за тем, как меняется лицо человека с течением времени. Странное моргание, к примеру, — это признак дипфейка. Помимо вышеперечисленных способов, дипфейк можно отследить по родословной файла. Для этого можно использовать стандартные методы верификации — например, статистику шумов изображения, которая позволяет вычислить модель фотоаппарата, с помощью которого был сделан кадр. Как распознать дипфейк с помощью нейросети Но уже сейчас некоторые фейковые картинки низкого разрешения неотличимы от реальных. Прогресс идет быстро, через 10–15 лет и высокореалистичные видео в формате 4К и выше не будут нас удивлять. Более того, при помощи генеративных нейросетей мы сможем, например, побродить в виртуальной реальности по фотореалистичному миру, где происходят разные события. Насколько быстро развиваются технологии создания фейков, настолько же — или даже еще быстрее — должны развиваться технологии, которые их разоблачают. Для простых пользователей специалисты разрабатывают примитивные анализаторы видео, которые будут ориентироваться на моргание и движения кадыка. Но пока все попытки создать систему распознавания приводят к тому, что очень много реальных видео опознаются как дипфейковые, потому что некоторые люди обладают чертами, свойственными искусственно созданным изображениям. Это может быть нетипичное моргание, борода странной формы, асимметричные черты лица. Кажется, это лучший пример из мира постправды: данные, которыми мы располагаем, пока не позволяют обучить хорошую антифейковую программу, несмотря на то что самих фейков становится все больше. Распознавание дипфейков — это в первую очередь задача нейросетей. Чтобы научить их это делать, необходимо загрузить в нейросеть обучающую выборку, где будут и подлинные изображения, и искусственно созданные. Это позволит нейросетям научиться определять сложные признаки, которые отличают фейки от настоящих изображений. В наши дни все проекты такого типа классифицируют реальные изображения как фейки, и эту проблему специалистам еще предстоит преодолеть. Чтобы научить нейросети отличать фейки от реальных изображений, необходимо загрузить в них очень много данных. Только в 2019 году началось создание репозиториев — наборов изображений для оценки качества распознавания фейков. Процесс обучения нейросетей небыстрый, поэтому отличать фейки от настоящих изображений они научатся только через два года. Существует и проблема переобучения. Дело в том, что нейросети, как правило, учатся на качественных изображениях, а работать в полях зачастую приходится с менее качественным контентом. В таких случаях специалисты запускают в работу сразу несколько нейросетей, которые вместе принимают участие в распознавании, а затем выносят «коллегиальное решение». Теоретически исследователи могли бы обучать нейросети и на некачественных изображениях, но как это правильно делать — будет понятно только через 5–10 лет. Интересно, что каждое новое эффективное решение для распознавания фейков будет приводить к их улучшению. В некотором смысле получается метасостязательная сеть, работающая на уровне сообщества. Дипфейки и закон Чтобы защититься от дипфейков, распознавать их недостаточно. Нужно создать безопасные механизмы передачи данных с помощью индивидуальной цифровой подписи, которая позволит подтвердить или опровергнуть реальность той или иной информации. Но подлинность цифровой подписи — это еще одна нерешенная задача. Соцсети уже сейчас начинают бороться с распространением дипфейков. Одни удаляют ролики, созданные нейросетями, другие сокращают им охваты. Люди, чей образ без их ведома использовали, апеллируют к законам о защите авторских прав, но в ответ создатели дипфейков говорят о нарушении свободы слова. В будущем нас могут ожидать интересные правовые коллизии. Регуляторы защитят права пользователей, но вместе с тем их представления о правомочности будут меняться под действием технологий. Например, государство может решить, что пользователь должен знать, видит он перед собой изображение настоящего объекта или сгенерированный образ. А пользователь может запротестовать, ведь, например, в видеоигре неважно, сгенерированы фоновые пейзажи или нет. Право и вообще нормативная сфера всегда немного не успевают за техническими изменениями. Источник
  2. OnePlus увольняет сотрудников региональных отделений в странах Европы спустя менее двух недель после презентации OnePlus 8 Series, сообщают источники Engadget. В ряде офисов сокращают до 80% персонала, включая подразделения компании в Великобритании, Франции и Германии. Остаётся лишь ключевой персонал: в некоторых странах продолжают работать команды из трёх человек. Действия не затронули Данию, Финляндию, Бельгию и Нидерланды. Европейская штаб-квартира OnePlus переезжает из Лондона в Хельсинки. Аналитики считают, что сокращения не вызваны пандемией. С компанией прекратили отношения операторы EE и O2, которые продавали привязанные версии флагманов OnePlus, ещё до 2020 года.
  3. Фотографы со всего мира представили на конкурсе «Снято на iPhone» свои лучшие снимки, сделанные с помощью iPhone — самой популярной в мире фотокамеры. Десять лучших фотографий будут размещены на билбордах в некоторых городах, а также в розничных магазинах Apple и на веб-сайте. Снимки-победители были сделаны с помощью разных моделей, от iPhone 7 до iPhone XS Max, что демонстрирует высокое качество камер во всех моделях линейки. Лучшими признаны снимки от авторов из самых разных стран — Беларуси, Германии, Израиля, Сингапура, США. В конкурсе приняли участие владельцы iPhone со всего мира. На фотографиях запечатлены живописные городские виды, любопытные животные, необычные отражения, красота повседневности и другие сюжеты. В жюри вошли эксперты из разных стран: Пит Соуза (Pete Souza), Остин Манн (Austin Mann), Аннет де Граф (Annet de Graaf), Луиза Дорр (Luísa Dörr), Чень Мань (Chen Man), Фил Шиллер (Phil Schiller), Кайанн Дранс (Kaiann Drance), Брукс Крафт (Brooks Kraft), Себастьен Марино-Мэ (Sebastien Marineau-Mes), Джон МакКормак (Jon McCormack) и Арем Дюплесси (Arem Duplessis). Они рассказали, чем привлекли внимание снимки победителей. Конкурс «Снято на iPhone»: победители Снято на iPhone XS Max, автор Алекс Джианг Instagram: @justphotons Алекс Джианг (США), iPhone XS Max Чень Мань: «Это фото привлекает внимание живыми цветами и сюжетной композицией. При увеличении можно рассмотреть лица членов семьи во всех подробностях. В центре композиции — баскетбольная корзина, которая заставляет задуматься об истории, стоящей за снимком». Аннет де Граф: «Повествование ведет архитектура. За стенами среднестатистического многоквартирного дома в неизвестном городе идет жизнь. Отдельного упоминания заслуживают живые цвета и идеальная композиция с баскетбольной корзиной посередине. Отличный кадр». Снято на iPhone Xs Max, автор Блейк Марвин (Blake Marvin) Instagram: @blakemarvin Блейк Марвин (США), iPhone Xs Max Остин Манн: «Чтобы сделать такой снимок, нужно проявить большое терпение и идеально поймать момент... Благодаря функции Smart HDR и нулевой задержке затвора мы видим и глаза енота, и глубокие тени внутри бревна. Раньше при естественном освещении практически невозможно было добиться такого эффекта». Фил Шиллер: «Пойманный фотографом взгляд воришки-енота бесценен. Он словно говорит: "Медленно отойди, и тогда обойдется без жертв". Искусное применение черно-белой гаммы, фокус на еноте и внутреннем пространстве бревна создают ощущение живого мгновения, застывшего во времени». Снято на iPhone Xs Max, автор Даррен Со (Darren Soh) Instagram: @darrensohphoto Даррен Со (Сингапур), iPhone Xs Max Фил Шиллер: «Отражение похоже на картину — своего рода столкновение двух миров. Невольно начинаешь гадать, где и как был сделан этот снимок. Пролетающая птица в углу — единственный признак жизни в этой сюрреалистической композиции». Чень Мань: «Из-за искажения и отражения под странным углом это фото производит фантастическое впечатление». Снято на iPhone 7, автор Никита Ярош Instagram: @yarosh.nikita_ Никита Ярош (Беларусь), iPhone 7 Остин Манн: «Мне нравится доступность этого снимка. Не нужно ехать в Исландию, чтобы получить по-настоящему красивый кадр — все это у нас прямо перед носом. Пересечение линий, сочные цвета, сочетание старого и нового... превосходный снимок». Луиза Дорр: «Мне нравится простота этого снимка. Композиция, свет, детали — все смотрится хорошо. А потом замечаешь одну маленькую искаженную линию и начинаешь гадать: что произошло, где находится это место, кто там был. На мой взгляд, достоинство этого снимка не только в том, что он красивый или эффектный. Он заставляет надолго задуматься». Снято на iPhone X, автор Дина Альфаси (Dina Alfasi) Instagram: @dinalf Дина Альфаси (Израиль), iPhone X Себастьен Марино-Мэ: «Мне нравится, как лужа в форме сердца обрамляет отражение спешащего рядом человека. В ней отражается целый мир». Брукс Крафт: «Это уникальная перспектива и новая интерпретация популярной темы фотосъемки отражений. Мне нравится, что в кадре присутствует человек, но непонятно, как именно был сделан снимок. Лужа имеет форму сердца и придает отражению приятную глазу симметрию. Такой кадр становится возможным благодаря глубине резкости в обычном режиме съемки iPhone. С цифровой зеркальной камерой трудно было бы удержать все это в фокусе». Снято на iPhone 8 Plus, автор Элизабет Скаррот (Elizabeth Scarrott) Instagram: @liz.scarrott Элизабет Скаррот (США), iPhone 8 Plus Брукс Крафт: «На этом портрете запечатлено чудо детства на прелестном фоне. Отличная композиция отражает характер ребенка и окружающего пейзажа». Пит Соуза: «Прекрасный портрет, которому придаёт контекст умелое использование фона. Лицо ребенка расположено оптимально, так что фон непосредственно за ним выглядит прозрачным и не отвлекает внимания. Пейзаж знакомый — скорее всего, я и сам снимался на том же самом месте. Но этот снимок не похож на сотни других сделанных там кадров». Снято на iPhone XS, автор Эндрю Грисуолд (Andrew Griswold) Instagram: @andrewgriswold Эндрю Грисуолд (США), iPhone Xs Джон МакКормак: «Этот снимок очень тщательно продуман. Фоновый мотив служит связующим элементом, а его уменьшенная версия в каплях воды делает кадр визуально привлекательным. Отличный пример творческого использования глубины резкости». Себастьен Марино-Мэ: «Уникальная композиция и цветовая гамма созданы благодаря умелому использованию преимуществ iPhone XS. На мой взгляд, самое интересное в этом кадре — фоновый мотив, который необычным образом увеличивается и искажается в каплях воды. Хочется рассматривать снимок и гадать, что же это за мотив». Снято на iPhone XS Max, автор Бернард Энтолин (Bernard Antolin) Instagram: @bernardantolin Бернард Энтолин (США), iPhone XS Max Кайанн Дранс: «Композиция на первый взгляд очень простая, но умелое использование черно-белой гаммы придает снимку особенное настроение, подчеркивая резкий контраст между облаками и окружающим пейзажем». Снято на iPhone XS, автор Ли Ади Дармаван (Lie Adi Darmawan) Instagram: @adidarmawan Ли Ади Дармаван (США), iPhone Xs Луиза Дорр: «Пейзаж выглядит как портрет пожилого человека. Текстура гор напоминает морщины на постаревшем лице. Портреты и пейзажи — древнейшая форма творческого самовыражения человека. Снимок будто говорит напрямую с подсознанием, и именно это меня в нем привлекает — то, что трудно облечь в слова». Снято на iPhone 7, автор Роберт Глазер (Robert Glaser) Instagram: @yungbrioche Роберт Глазер (Германия), iPhone 7 Кайанн Дранс: «Великолепный динамический диапазон. Снимок полон мелких деталей во всем — на лугу, в деревьях и облаках. Прекрасное глубокое небо и приятная цветовая гамма в целом». С помощью инструментов, которые предлагает iPhone, создавать великолепные фотографии может каждый. Суперсовременные камеры позволяют использовать продвинутые технологии фотосъемки. Инновационная функция Smart HDR даёт возможность делать более светлые фотографии с глубокими тенями, функция «Глубина» позволяет регулировать глубину резкости в режиме реального времени и после съемки 1, а благодаря продвинутой сегментации глубины в портретном режиме, задействующем процессор A12 Bionic с системой Neural Engine нового поколения, можно создавать более сложные портреты с профессиональным боке.
  4. Want to study at one of the world's top 100 universities? The QS World University Rankings offers an annually updated list of not only the top 100 universities in the world, but in fact the top 1,000. In the 2020 edition of the QS World University Rankings, just under half of the top 100 universities in the world are located in the US (which has 29 representatives) or the UK (18). Here's a complete rundown of the world's top 100. Rank University Location 1 Massachusetts Institute of Technology (MIT) United States 2 Stanford University United States 3 Harvard University United States 4 University of Oxford United Kingdom 5 California Institute of Technology (Caltech) United States 6 ETH Zurich - Swiss Federal Institute of Technology Switzerland 7 University of Cambridge United Kingdom 8 UCL (University College London) United Kingdom 9 Imperial College London United Kingdom 10 University of Chicago United States 11 National University of Singapore (NUS) Singapore 12 Nanyang Technological University, Singapore (NTU) Singapore 13 Princeton University United States 14 Cornell University United States 15 University of Pennsylvania United States 16 Tsinghua University China 17 Yale University United States 18 Columbia University United States 19 EPFL - Ecole Polytechnique Federale de Lausanne Switzerland 20 University of Edinburgh United Kingdom 21 University of Michigan United States 22 Peking University China 23 University of Tokyo Japan 24 Johns Hopkins University United States 25 University of Hong Kong Hong Kong 26 Duke University United States 27 University of Manchester United Kingdom 28 University of California, Berkeley (UCB) United States 29 Australian National University Australia 30 University of Toronto Canada 31 Northwestern University United States 32 Hong Kong University of Science and Technology Hong Kong 33 King's College London United Kingdom 34 Kyoto University Japan 35 McGill University Canada 36 University of California, Los Angeles (UCLA) United States 37 Seoul National University South Korea 38 University of Melbourne Australia 39 New York University (NYU) United States 40 Fudan University China 41 KAIST - Korea Advanced Institute of Science & Technology South Korea 42 University of Sydney Australia 43 University of New South Wales (UNSW Sydney) Australia 44 London School of Economics and Political Science (LSE) United Kingdom 45 University of California, San Diego (UCSD) United States 46 Chinese University of Hong Kong (CUHK) Hong Kong 47 University of Queensland Australia 48 Carnegie Mellon University United States 49 University of Bristol United Kingdom 50 Delft University of Technology Netherlands 51 University of British Columbia Canada 52 City University of Hong Kong Hong Kong 53 Universite PSL France 54 Zhejiang University China 55 Technical University of Munich Germany 56 University of Wisconsin-Madison United States 57 Brown University United States 58 Tokyo Institute of Technology Japan 59 Monash University Australia 60 Shanghai Jiao Tong University China 61 Ecole Polytechnique France 62 University of Warwick United Kingdom 63 Ludwig-Maximilians-Universität München Germany 64 University of Amsterdam Netherlands 65 University of Texas at Austin United States 66 Ruprecht-Karls-Universitat Heidelberg Germany 67 University of Glasgow United Kingdom 68 University of Washington United States 69 National Taiwan University (NTU) Taiwan 70 Universiti Malaya (UM) Malaysia 71 Osaka University Japan 72 Georgia Institute of Technology United States 73 University of Copenhagen Denmark 74 Universidad de Buenos Aires (UBA) Argentina 75 University of Illinois at Urbana-Champaign United States 76 University of Zurich Switzerland 77 Sorbonne University France 78 Durham University United Kingdom 79 University of Sheffield United Kingdom 80 KU Leuven Belgium 81 University of Birmingham United Kingdom 82 Tohoku University Japan 83 Korea University South Korea 84 Lomonosov Moscow State University Russia 85 Rice University United States 86 University of Western Australia Australia 87 Pohang University of Science and Technology (POSTECH) South Korea 88 University of Auckland New Zealand 89 University of Science and Technology of China China 90 University of North Carolina, Chapel Hill United States 91 Hong Kong Polytechnic University Hong Kong 92 Lund University Sweden 93 Pennsylvania State University United States 94 University of Leeds United Kingdom 95 Sungkyunkwan University (SKKU) South Korea 96 University of Nottingham United Kingdom 97 University of Southampton United Kingdom 98 Boston University United States 99 KTH Royal Institute of Technology Sweden 100 University of St Andrews United Kingdom
  5. МОСКВА, 21 мар - РИА Новости. Россия отправит в Италию военных вирусологов, медиков и оборудование для помощи в борьбе с коронавирусом, сообщили в Минобороны. По поручению президента Владимира Путина глава Минобороны Сергей Шойгу поручил создать авиагруппировку для доставки с 22 марта помощи Италии в борьбе с коронавирусом. "По готовности итальянской стороны задействованные самолеты военно-транспортной авиации ВКС России доставят в республику восемь мобильных бригад российских военных специалистов-вирусологов и медиков, автомобильные комплексы аэрозольной дезинфекции транспорта и территории, а также медицинское оборудование", — говорится в сообщении. Ситуация с коронавирусом в Италии Ранее сообщалось, что в Италии побит рекорд смертельных исходов от коронавируса и выявленных случаев заражения за сутки. Число жертв увеличилось на 793 и достигло 4825 человек. За сутки выздоровели 943 пациента, теперь их 6062. В настоящее время коронавирусом инфицированы свыше 42 тысяч итальянцев, за сутки показатель вырос на 4,8 тысячи человек. Общее число случаев заражения, включая скончавшихся и выздоровевших, превысило 53 тысячи. Всемирная организация здравоохранения 11 марта объявила вспышку нового коронавируса COVID-19 пандемией. В мире заражены уже более 266 тысяч человек, более 11 тысяч скончались. В России, по последним данным, 306 заболевших.
×
×
  • Create New...

Important Information

By using this site, you agree to our Terms of Use.