В августе 2011 года Apple анонсировала Siri (Speech Interpretation and Recognition Interface) — первого продвинутого персонального помощника в мобильных устройствах.
Сообщество журналистов и гиков погудело-погудело, да забыло его — слишком мало функций было на тот момент, плюс четкие требования к контексту голосовых запросов и необходимость говорить с телефоном ставили крест на нормально использовании сервиса.
Тогда все это воспринималось дико. Люди начали генерировать с помощью Siri картинки-«мемы», но это явно не то, чего хотела Apple от приобретенного ею некогда стартапа Siri Inc.
Поэтому 30 июля 2014 года Apple переместила центр распознавания речи в нейронную сеть и сделала его доступным для всего мира 15 августа 2014 года.
Так у Siri появились самые разные технологии:
– глубинное обучение (моделирование высокоуровневых абстракций в данных),
– свёрточная нейронная сеть (для распознавания изображений),
– LSTM-сети (обучаются долговременным зависимостям и распознают нефиксированную последовательность фраз и слов),
– центр управления информацией без взаимодействия с памятью,
– распознавание последовательных звуков, слогов, слов и букв.
Apple не стала сразу оглашать данные о процессе разработки. По началу все, что изменилось для пользователя — Siri стала реже ошибаться при распознавании речи и запросов.
Но в августе 2016 года компания показала автору издания Backchannel, где она использует (и будет использовать) нейронные сети: bit.ly/backchannel-apple
1. Например, iPhone может распознать номер звонящего человека, даже если его нет в контактах — но незадолго до этого он отправил вам письмо.
2. Если провести пальцем сверху вниз по главному экрану и вызвать Spotlight, смартфон предложит программы, которые вы скорее всего хотите запустить. iPhone может напомнить вам о встрече, которую вы никогда не вносили в календарь — потому что забыли.
3. Карты Apple отображают отель, в котором вы зарезервировали номер, прежде, чем вы наберете его название в строке поиска — или указывают место, где припарковали машину, хоть вы этого и не спрашивали.
4. Приложение «Фото» распознает лица людей, группирует их по событиям, местам и объектам.
Помимо пользовательских функций смартфонов, Apple использует нейронные сети и машинное обучение для продления времени работы устройств, определения обмана при покупке товаров в Apple Store и распределения отзывов бета-тестеров новых версий iOS.
Нейронные сети определяют, чем занимается владелец Apple Watch — тренируется или отдыхает; распознают рукописный ввод на экране часов. Они определяют, стоит ли отключиться смартфону от Wi-Fi сети из-за слабого сигнала; формируют «истории» в приложении «Фото», организуя их в видеоролики и накладывая спецэффекты.
〉Как Apple обрабатывает личные данные пользователей: bit.ly/ai-ben-evans
В самой Apple нет единого центра, который бы занимался машинным обучением — каждое подразделение компании принимает в этом участие.
«У нас самый большой и крутой комплекс видеоускорителей в истории компьютеров», говорит глава отдела распознавания речи Алекс Эцеро (Alex Acero). «И мы качаем МНОГО данных».
Дело не только в видеоускорителях, но и в количестве микрофонов в устройствах, их расположении, настройке «железа» и программного обеспечения, которое с ними работает.
Полная версия статьи: bit.ly/backchannel-apple
Сообщество журналистов и гиков погудело-погудело, да забыло его — слишком мало функций было на тот момент, плюс четкие требования к контексту голосовых запросов и необходимость говорить с телефоном ставили крест на нормально использовании сервиса.
Тогда все это воспринималось дико. Люди начали генерировать с помощью Siri картинки-«мемы», но это явно не то, чего хотела Apple от приобретенного ею некогда стартапа Siri Inc.
Поэтому 30 июля 2014 года Apple переместила центр распознавания речи в нейронную сеть и сделала его доступным для всего мира 15 августа 2014 года.
Так у Siri появились самые разные технологии:
– глубинное обучение (моделирование высокоуровневых абстракций в данных),
– свёрточная нейронная сеть (для распознавания изображений),
– LSTM-сети (обучаются долговременным зависимостям и распознают нефиксированную последовательность фраз и слов),
– центр управления информацией без взаимодействия с памятью,
– распознавание последовательных звуков, слогов, слов и букв.
Apple не стала сразу оглашать данные о процессе разработки. По началу все, что изменилось для пользователя — Siri стала реже ошибаться при распознавании речи и запросов.
Но в августе 2016 года компания показала автору издания Backchannel, где она использует (и будет использовать) нейронные сети: bit.ly/backchannel-apple
1. Например, iPhone может распознать номер звонящего человека, даже если его нет в контактах — но незадолго до этого он отправил вам письмо.
2. Если провести пальцем сверху вниз по главному экрану и вызвать Spotlight, смартфон предложит программы, которые вы скорее всего хотите запустить. iPhone может напомнить вам о встрече, которую вы никогда не вносили в календарь — потому что забыли.
3. Карты Apple отображают отель, в котором вы зарезервировали номер, прежде, чем вы наберете его название в строке поиска — или указывают место, где припарковали машину, хоть вы этого и не спрашивали.
4. Приложение «Фото» распознает лица людей, группирует их по событиям, местам и объектам.
Помимо пользовательских функций смартфонов, Apple использует нейронные сети и машинное обучение для продления времени работы устройств, определения обмана при покупке товаров в Apple Store и распределения отзывов бета-тестеров новых версий iOS.
Нейронные сети определяют, чем занимается владелец Apple Watch — тренируется или отдыхает; распознают рукописный ввод на экране часов. Они определяют, стоит ли отключиться смартфону от Wi-Fi сети из-за слабого сигнала; формируют «истории» в приложении «Фото», организуя их в видеоролики и накладывая спецэффекты.
〉Как Apple обрабатывает личные данные пользователей: bit.ly/ai-ben-evans
В самой Apple нет единого центра, который бы занимался машинным обучением — каждое подразделение компании принимает в этом участие.
«У нас самый большой и крутой комплекс видеоускорителей в истории компьютеров», говорит глава отдела распознавания речи Алекс Эцеро (Alex Acero). «И мы качаем МНОГО данных».
Дело не только в видеоускорителях, но и в количестве микрофонов в устройствах, их расположении, настройке «железа» и программного обеспечения, которое с ними работает.
Полная версия статьи: bit.ly/backchannel-apple
Medium
An Exclusive Look at How AI and Machine Learning Work at Apple – Backchannel
The iBrain is here — and it’s already inside your phone.
Для меня Inside стала главным игровым впечатлением 2016 года. Согласен с этой рецензией: telegram.me/playgirlss/8
В 101 выпуске #BeardyCast я пытался подобрать слова к необычной подаче сюжета и геймплея, но не вышло. Сказался недостаток знаний. Начал копать в этом направлении и прочитал на «Нарраторике» перевод пяти главных правил игрового нарратива от Томаса Грипа, директора студии Frictional Games.
Теперь понимаю, почему игра так понравилась — она следует всем этим условиям.
1. Фокус на истории: игра должна погружать игрока в повествование. Никакая другая цель не может быть приоритетнее.
2. Игра должна быть про геймплей — но непрерывный геймплей это такая же проблема, как и его недостаток. Баланс напряжения и отдыха критически важен.
3. Геймплей должен иметь смысл: действия игрока должны быть связаны с важными событиями истории, которую игра рассказывает. Геймплей не может конфликтовать с историей или существовать отдельно от истории.
4. Не должно быть повторяющихся действий: когда активность дала игроку все, что от нее требовалось по сюжету, игра должна двигаться дальше. Повторения ухудшают воображение игрока. Это не значит, что базовые механики должны постоянно меняться — это значит, что должны быть вариации их использования.
5. Не должно быть больших блоков прогресса: чтобы удержать игроков внутри истории, их фокус должен все время быть на событиях истории. Механическое препятствие на пути игрока не должно перетянуть весь фокус на себя.
Полная версия перевода: narratorika.com/5elements/
В 101 выпуске #BeardyCast я пытался подобрать слова к необычной подаче сюжета и геймплея, но не вышло. Сказался недостаток знаний. Начал копать в этом направлении и прочитал на «Нарраторике» перевод пяти главных правил игрового нарратива от Томаса Грипа, директора студии Frictional Games.
Теперь понимаю, почему игра так понравилась — она следует всем этим условиям.
1. Фокус на истории: игра должна погружать игрока в повествование. Никакая другая цель не может быть приоритетнее.
2. Игра должна быть про геймплей — но непрерывный геймплей это такая же проблема, как и его недостаток. Баланс напряжения и отдыха критически важен.
3. Геймплей должен иметь смысл: действия игрока должны быть связаны с важными событиями истории, которую игра рассказывает. Геймплей не может конфликтовать с историей или существовать отдельно от истории.
4. Не должно быть повторяющихся действий: когда активность дала игроку все, что от нее требовалось по сюжету, игра должна двигаться дальше. Повторения ухудшают воображение игрока. Это не значит, что базовые механики должны постоянно меняться — это значит, что должны быть вариации их использования.
5. Не должно быть больших блоков прогресса: чтобы удержать игроков внутри истории, их фокус должен все время быть на событиях истории. Механическое препятствие на пути игрока не должно перетянуть весь фокус на себя.
Полная версия перевода: narratorika.com/5elements/
Telegram
Девочка играет 🎮
Inside. Это было офигенно, но что это было?
Признаюсь, трейлер Inside с E3 совсем не впечатлил. Казалось Playdead сделали игру о научных сотрудниках, слоняющихся по кабинетам в ожидании конца рабочего дня (некоторые дождутся не только его гггг). От прошлой…
Признаюсь, трейлер Inside с E3 совсем не впечатлил. Казалось Playdead сделали игру о научных сотрудниках, слоняющихся по кабинетам в ожидании конца рабочего дня (некоторые дождутся не только его гггг). От прошлой…
Новый выпуск вашей любимой рубрики «Я пользуюсь» — рассказывает наш автор Александр Душкин
http://bit.ly/edc-dushkin
http://bit.ly/edc-dushkin
День, когда все опять закапывают продукты Google.
Мы не любим у себя на канале и в подкастах обсуждать бесконечные слухи, которые появляются только ради того, чтобы быть опровергнутыми на следующий день. Если не знаешь про что рассказать — напиши про очередную утечку или слух вокруг нового iPhone. Такая схема гарантировано приносит трафик и клики по рекламным банерам, к ней прибегают даже крупные западные IT CМИ, чего уж говорить про наши.
Сегодня в сети появились сразу две крупные новости, касающиеся платформ Google.
Днем Venturebeat опубликовал информацию о том, что Google закрывает программу Pixel. Многие сразу принялись искать тут теории и заговоры. Дошло до очередного: Chrome OS мертва, Google закроет и этот сервис (с)
Полгода назад все тоже хоронили Chrome OS — об этом написали все кому не лень. Стоит ли говорить, что на мой ChromeBook Pixel 2013 c тех пор прилетело такое количество обновлений, что не снилось ни одному Android-смартфону от Samsung.
Новость Venturebeat касается только одного простого факта — Google остановила производство ChromeBook Pixel 2015. Это может означать либо скорое появление третьего поколения этого компьютера, либо просто конец эксперимента с хромбуками премиум-класса. Этот компьютер никто никогда серьезно не продавал — он был «брендфейсом» Chrome OS, демонстрирующим возможности платформы.
У самой платформы Chrome OS всё хорошо, как никогда. Достаточно посмотреть на самые продаваемые ноутбуки в онлайн-магазине Amazon, где в десятке несколько компьютеров с Chrome OS на борту.
Другая новость подоспела уже вечером от AndroidCentral — Google убивает линейку Nexus и новые смартфоны будут называться как-то иначе. Интереса ради, попробуйте "загуглить" это словосочетание, и вы увидите, что "это уже было в Симпсонах". Когда Google запускал программу бюджетных смартфонов Android One — все закапывали Nexus. Когда появились слухи о премиальных смартфонах Android Silver — все закапывали Nexus. И так будет до бесконечности.
К чему я всё это? Не читайте советских газет перед сном и слушайте наш подкаст. Он, кстати, выйдет завтра с утра.
Мы не любим у себя на канале и в подкастах обсуждать бесконечные слухи, которые появляются только ради того, чтобы быть опровергнутыми на следующий день. Если не знаешь про что рассказать — напиши про очередную утечку или слух вокруг нового iPhone. Такая схема гарантировано приносит трафик и клики по рекламным банерам, к ней прибегают даже крупные западные IT CМИ, чего уж говорить про наши.
Сегодня в сети появились сразу две крупные новости, касающиеся платформ Google.
Днем Venturebeat опубликовал информацию о том, что Google закрывает программу Pixel. Многие сразу принялись искать тут теории и заговоры. Дошло до очередного: Chrome OS мертва, Google закроет и этот сервис (с)
Полгода назад все тоже хоронили Chrome OS — об этом написали все кому не лень. Стоит ли говорить, что на мой ChromeBook Pixel 2013 c тех пор прилетело такое количество обновлений, что не снилось ни одному Android-смартфону от Samsung.
Новость Venturebeat касается только одного простого факта — Google остановила производство ChromeBook Pixel 2015. Это может означать либо скорое появление третьего поколения этого компьютера, либо просто конец эксперимента с хромбуками премиум-класса. Этот компьютер никто никогда серьезно не продавал — он был «брендфейсом» Chrome OS, демонстрирующим возможности платформы.
У самой платформы Chrome OS всё хорошо, как никогда. Достаточно посмотреть на самые продаваемые ноутбуки в онлайн-магазине Amazon, где в десятке несколько компьютеров с Chrome OS на борту.
Другая новость подоспела уже вечером от AndroidCentral — Google убивает линейку Nexus и новые смартфоны будут называться как-то иначе. Интереса ради, попробуйте "загуглить" это словосочетание, и вы увидите, что "это уже было в Симпсонах". Когда Google запускал программу бюджетных смартфонов Android One — все закапывали Nexus. Когда появились слухи о премиальных смартфонах Android Silver — все закапывали Nexus. И так будет до бесконечности.
К чему я всё это? Не читайте советских газет перед сном и слушайте наш подкаст. Он, кстати, выйдет завтра с утра.
Алекс Пацай кратко и по делу разобрал иск Еврокомиссии Евросоюза к Apple: bit.ly/2cqjspv
Еврокомиссия Евросоюза считает, что Apple должна доплатить Ирландии 13 млрд евро налогов за период с 2003 по 2014 гг, так как Ирландия предоставила незаконные налоговые преференции для Apple и нарушила законодательства Европейского Союза.
Корпоративный налог, который обычно составляет 12.5%. В случае с выручкой Apple он варьировался от 1% (в 2004 году) до 0.005% (в 2014 году).
Нет. Apple считает, что она сможет отменить это решение в суде Евросоюза.
Ирландия отказывается от денег, потому что это может повредить репутации страны в международном бизнесе.
Что произошло?
Еврокомиссия Евросоюза считает, что Apple должна доплатить Ирландии 13 млрд евро налогов за период с 2003 по 2014 гг, так как Ирландия предоставила незаконные налоговые преференции для Apple и нарушила законодательства Европейского Союза.
Что за налог?
Корпоративный налог, который обычно составляет 12.5%. В случае с выручкой Apple он варьировался от 1% (в 2004 году) до 0.005% (в 2014 году).
Это окончательное решение?
Нет. Apple считает, что она сможет отменить это решение в суде Евросоюза.
Что говорит Ирландия?
Ирландия отказывается от денег, потому что это может повредить репутации страны в международном бизнесе.
alexmak.net
Про Apple, Ирландию, ЕС и налоги
Небольшой FAQ на тему Что произошло? Еврокомиссия Евросоюза посчитала, что Apple должна доплатить Ирландии 13 млрд евро налогов за период с 2003 по 2014гг, так как якобы Ирландия предоставила незак…
DeepMind (подразделение Google, которое занимается искусственным интеллектом) запускает проект по борьбе с определенными типами рака. Вместе с национальной службой здравоохранения Великобритании компания будет проводить исследования рака, собирать информацию о раковых больных и отправлять их в лондонский учебный госпиталь.
Проект сконцентрируется на раке шеи и головы — их лечение сложно спланировать в небольшом временном промежутке, так как это части тела, которые находятся близко к жизненно-важным органам.
DeepMind будет собирать информацию об очагах раковых клеток и пораженных тканях и применять к ним машинное обучение, чтобы автоматизировать этот процесс и сократить его до одного часа.
Google считает, что алгоритм, который она выработает в работе с раком шеи и головы, потом можно будет применять для лечения других частей тела человека: http://bit.ly/2cqWSwQ
Проект сконцентрируется на раке шеи и головы — их лечение сложно спланировать в небольшом временном промежутке, так как это части тела, которые находятся близко к жизненно-важным органам.
DeepMind будет собирать информацию об очагах раковых клеток и пораженных тканях и применять к ним машинное обучение, чтобы автоматизировать этот процесс и сократить его до одного часа.
Google считает, что алгоритм, который она выработает в работе с раком шеи и головы, потом можно будет применять для лечения других частей тела человека: http://bit.ly/2cqWSwQ
The Verge
Google DeepMind wants to use machine learning to help treat certain cancers
Google DeepMind is launching a project to reduce the time it takes doctors to prepare treatment for head and neck cancers. Alphabet’s London-based artificial intelligence division has partnered...
Мобильный фоторедактор Snapseed теперь поддерживает RAW-снимки со 144 камер! Настройка экспозиции аналогична изменению параметра в самой камере: apple.co/2bRkK7U
Как можно использовать виртуальную реальность? Например, чтобы сделать автобус, который анализирует при помощи гироскопов и акселерометров окружающее пространство и проецирует в окна поверхность Марса!
vimeo.com/172567984
Сложно придумать вещь, которая бы еще сильнее побуждала детей и взрослых людей к изучению физики и грезах о космосе. Фантастика.
vimeo.com/172567984
Сложно придумать вещь, которая бы еще сильнее побуждала детей и взрослых людей к изучению физики и грезах о космосе. Фантастика.
Vimeo
Cannes Lions 2016: The Field Trip to Mars, Lockheed Martin (McCann New York)
This is "Cannes Lions 2016: The Field Trip to Mars, Lockheed Martin (McCann New York)" by MediaCat TV on Vimeo, the home for high quality videos and the…
Компания Tapbots (разработчик твиттер-клиента Tweetbot) выпустила бета-версию менеджера буфера обмена для продвинутых пользователей macOS — Pastebot: tapbots.com/news/16-9-31-pastebot-mac-beta/
Особенность Pastebot — настраиваемый быстрый доступ к наиболее популярным скопированным элементам. Их можно сортировать по фильтрам и скриптам, заранее форматировать текст во время копирования — и задавать условия копирования при помощи разных комбинаций «горячих» клавиш.
Программа станет платной, когда выйдет в Mac App Store. Зато обзаведется «облачной» синхронизацией данных между разными компьютерами пользователя.
Особенность Pastebot — настраиваемый быстрый доступ к наиболее популярным скопированным элементам. Их можно сортировать по фильтрам и скриптам, заранее форматировать текст во время копирования — и задавать условия копирования при помощи разных комбинаций «горячих» клавиш.
Программа станет платной, когда выйдет в Mac App Store. Зато обзаведется «облачной» синхронизацией данных между разными компьютерами пользователя.
Tapbots
Tapbots — Pastebot for Mac Beta
Tapbots makes simple, yet wonderful iPhone, iPad, and Mac apps for you to enjoy.