?

Log in

No account? Create an account
entries friends calendar profile Previous Previous
vlad
www.scholar.google.com
система поиска академических публикаций по ключевым словам и/или именам авторов.
http://sci-hub.cc/  -  ссылка, по которой можно скачать почти любые pdf бесплатно (!), нужно только вставить url или DOI статьи, скопированные, например, из scholar.google.com.


Read moreCollapse )

Tags: ,

1 comment or Leave a comment
Рассказал жене, что на новых двухсотрублевых купюрах будут изображены виды Крыма, на что она тут же ответила, что на двухтысячных купюрах должны быть изображены виды Аляски.
Прекрасная идея!!! :)

Tags: ,

1 comment or Leave a comment
Все именно так, у нас в фирме как раз сейчас работает спец по ИИ и глубокому обучению из универа Барселоны.

Originally posted by ailev at Как организован прогресс в AI и почему там всё быстро
Рассказывал вчера о том, что новенького в организации R&D по искусственному интеллекту по сравнению с разными другими "отраслями" (industries, хотя тут можно говорить и эко-системами или выдумывать ещё какие слова). Вот кратенько, просто чтобы было:

1. Basic research проходят peer review главным образом не через журналы, а через конференции (журналы тут больше исключения и мало кого волнуют, хотя всякие DeepMind время от времени публикуются в Nature, но это уж больше пиар, чем "для дела"). При этом публикации идут в arxiv.org, и немедленно. Конференочный peer review обычно тоже открыт для публики, плюс непрерывно обсуждается субъективный характер принятия-непринятия статьи на конференцию и делаются вялые попытки поднять скорость и качество отбора. Итого: экономия года по распространению новых знаний после момента появления этого знания.

2. Публикации выполняют несколько простых правил:
-- если ты не применил новый способ, получающий state-of-the-art по точности или производительности, то нет предмета публикации (и тут вечные споры конечно, тем не менее).
-- если ты сказал "ваши способы это частные случаи моего способа", то нет предмета публикации -- если только твоё обобщение не помогло после этого поднять state-of-the-art. Обобщателей много, но нужно показывать, зачем обобщение в плане достижения state-of-the-art.
-- мало дать формулы, нужно ещё опубликовать код, и указать набор данных, чтобы люди могли повторить. И они повторяют, чуть ли не в тот же день, и часто уже не просто воспроизводя примеры твоим кодом, а каким-то своим на других языках-пакетах. Все феномены типа gitxiv.org про это, хотя и просто взаимные ссылки блогпоста (там принято собирать комменты и популярно писать расширенные abstracts), кода и данных в github и статьи в arxive вполне работают.
-- если сделал вообще что-то новое, и state-of-the-art нету, то давай любое левое сравнение с любым левым способом решения (базис) и набор данных, и свой первый результат как state-of-the-art. Но только если ты сделал вообще что-то новое. А вот предложить сделать что-то новое, и всё -- вот этого нельзя. State-of-the-art должен быть, и он должен быть посчитан. Кроме идеи должна быть реализация с демонстрацией работоспособности на каких-то данных.
-- спорт идёт по двум направлениям: точность против скорости-с-памятью, можно не улучшить или даже чуть ухудшить одно при достижении рекорда в другом (ибо редко удаётся улучшить оба-двое). Особенность в том, что скорость-с-памятью тоже идут в зачёт: эффективность не менее значима, чем собственно результат. И это спорт: публикуются только новые рекорды, а не-рекорды не достойны публикации. Голы-очки-секунды, пьедесталы почёта в виде завлабства и прочих пряников.
-- интернет не даёт всем опубликованным новинкам потеряться, плюс добавляет широкие возможности по обсуждению мимо конференций и формальных peer review, популярностью пользуются несколько еженедельных newsletters с "супер-пупер-новинками" -- и крутых новостей за неделю набегает более чем достаточно. А ещё есть огромное число пузомерок (типа той же Kaggle или наших хакатонов DeepHack).

3. Связь с производством обеспечивается несколькими путями:
-- при крупных фирмах есть профильные отделы development и лаборатории research. В лаборатории 70% учёных и 30% инженеров, в профильных отделах 70% инженеров и 30% учёных. И постоянные обмены людьми между ними. И главы лабораторий не потеряли связи с университетами, там тоже постоянные обмены людьми. Публикации от фирм обычное дело, фирмы присылают на конференции команды по 200 человек (тот же Гугль), закрытые компании дожимаются до этого состояния разве что не бойкотом (как Apple).
-- основные фреймворки доработаны до состояния, когда исследовательская работа R&D и выход в production осуществляются чуть ли не одним и тем же кодом. "Проблема двух языков" (один быстрый для прототипирования, но медленный в работе, а другой медленный в кодировании, но быстрый в исполнении) тем самым устраняется абсолютно целенаправленными усилиями. На это направлена вся инфраструктура. Один код нейросетки, одна модель будет работать у исследователя на десктопе и в продакшн в облаке, а ещё в embedded system где-нибудь на малютке NVIDIA TX2. И главное, что все эти фреймворки выложены в open source.

4. Источники финансирования
-- государство тут не нужно, ибо медленно и не успевает, и там не слишком много денег -- даже в университетах, если не рассматривать связи университетов с промышленностью. Играют же крупные фирмы: Гугль, Амазон, Фейсбук, Майкрософт, IBM, Tesla, Apple. Они могут поспорить своими капитализациями и возможности их финансового манёвра в области AI более чем широки. С другой стороны, дело новое, и всегда есть шанс новой компании стать новым лидером после нахождения killer application и изобретения новой технологии. Так что тут явная и опережающая поддержка частным бизнесом, а не государством.
-- спецвенчурные фонды и акселераторы в крупнейших фирмах (например, в Alphabet, NVIDIA и т.д.). Ну, и "простые венчурные парни" тоже уже развернулись в эту сторону и метут всё, что шевелится.

5. Платформенный принцип организации целевых систем с первых же шагов, что обеспечивает эффективное разделение труда (см. мой текст про болванов для искусственного интеллекта -- http://ailev.livejournal.com/1356016.html). Платформы позволяют разным уровням интеллект-стека развиваться самостоятельно, разными командами: модули и стабильные интерфейсы это наше всё при построении больших систем.

6. Новые кадры идут не столько через университеты (хотя и это тоже), сколько поначалу самоходно -- в Сети более чем достаточно учебных материалов от "лучших людей", наборов данных, инструментального кода. Есть даже странные феномены типа "я тут вчера научил свою первую нейронную сетку, и написал тьюториал для тех, кто идёт по моим стопам" (и эти тьюториалы пользуются почему-то не меньшей популярностью, чем тьюториалы от "лучших людей"). Единственная трудность -- это четыре семестра матана никуда из учебного процесса выкинуть нельзя, и учебный пайплайн оказывается чуток подольше, чем можно ожидать.

7. Про то, что обучение становится всё более и более устойчивым, а интерфейсы всё более и более доступными я не говорю -- но уже я слышал жалобы, что "вот пришли студенты, развернули за три дня не-пойми-что и получили результаты лучше, чем я добился за последнюю пару лет". Это лучшая реклама достижениям новой эко-системы.

Всем остальным "организаторам науки" смотреть на этих ребят, и учиться-учиться-учиться. Ведь эти стандарты поведения по организации "рынка" (или области исследований, или отрасли, или экосистемы, или сферы деятельности -- выбирайте слова сами, нет ещё таких зверей) задало буквально несколько корифеев, которые показывали личный пример и задавали планку в выстраивании всех этих довольно сложных отношений между исследователями внутри себя, исследователями и бизнесом, исследователями и инфраструктурой (те же "научные журналы" с их поборами). Даже computer science много-много лет (включая прямо сейчас) устроена по-другому.

Это я ещё не всё рассказал, дополняйте.

Tags: , , ,

Leave a comment
Как раз искал.

Originally posted by p2004r at Доступен library(keras) от rstudio
keras библиотека ставшая практически стандартом при использовании нейронных сетей в машинном обучении.

Теперь что бы воспользоваться ей (и заодно лежащим в её основе TensorFlow от google) достаточно выполнить:

devtools::install_github("rstudio/keras")

дальнейшие инструкции по ссылке https://rstudio.github.io/keras/

Tags: , ,

Leave a comment
https://www.theguardian.com/environment/2017/jun/06/spectacular-drop-in-renewable-energy-costs-leads-to-record-global-boost?utm_source=esp&utm_medium=Email&utm_campaign=GU+Today+main+NEW+H+categories&utm_term=229452&subid=19380181&CMP=EMCNEWEML6619I2

"The greater “bang-for-buck” resulted from plummeting prices for solar and wind power and led to new power deals in countries including Denmark, Egypt, India, Mexico and the United Arab Emirates all being priced well below fossil fuel or nuclear options."

Tags:

Leave a comment
Просто для напоминания себе и другим, насколько далеко уже зашел искусственный интеллект.

Originally posted by ailev at Мультипликаторы всё. Остальные на очереди.
Вот как выглядит нечеловечьих рук мультипликация (подробности -- http://theorangeduck.com/page/phase-functioned-neural-networks-character-control, статья -- http://theorangeduck.com/media/uploads/other_stuff/phasefunction.pdf):

Прыгает, бегает, карабкается, ходит боком, пятится назад -- поглядите на примеры в видео: https://youtu.be/Ul0Gilv5wvY

Ударными темпами создаётся новое поколение видеотехнологий, в которых нет места человеку:
-- что именно показывать, определять будет программа. Например, в индийской Culture Machine Media Pvt Ltd (https://culturemachines.com/, слоган "entertainment for the Internet generation") сделали Intelligence Machine: на базе ваших похождений по социальным сетям определяет, что вам может понравиться. Помним, что Intelligence это не только "интеллект", но и "разведка". Вас разведают будь здоров, никуда не денетесь.И таких внимательных к вам неживых аналитиков уже довольно много, они стремительно совершенствуются.
-- затем компьютер мог бы сочинить сценарий. Фильмы по сочинённым сценариям уже снимаются (https://arstechnica.com/the-multiverse/2016/06/an-ai-wrote-this-movie-and-its-strangely-moving/), осталось выбрать из множества сочинённых сценариев такой, который гарантированно вам понравится. Но аналитика на этот счёт уже есть, она получена той самой Intelligence Machine на предыдущем такте.
-- для дешёвого варианта дальше можно сразу по сценарию сделать видео -- его, например, может сочинить Video Machine от той же Culture Machine, у них там полный цикл: Intelligence Machine определяет, какое видео нужно делать, а Video Machine его делает.
-- мы возьмём кого-то знаменитого на роль актёра, технологии подчинить его выражение лица уже есть: https://twitter.com/genekogan/status/857922705412239362. А ещё мы подделаем его голос: https://lyrebird.ai/
-- и, наконец, мы заставим эту знаменитость натурально прыгать и бегать на пересечённой местности -- как раз новость этого поста (и уникальную чью-то походку тоже при этом скопируем -- gait recognition уже общее место в deep learning, а переход к порождению сегодня тривиален: всё, что можно распознать, GAN смогут синтезировать).

Ах, я забыл предупредить: этой знаменитостью можете быть и вы сами. Фильм с вами в главной роли, который гарантированно вам понравится и в котором будет аккуратно вмонтировано пять-шесть рекламных сообщений для вашего бессознательного. Или шесть-семь сообщений, или восемь-девять -- сколько наберут рекламодателей. Это ведь сейчас показывают рекламу сбоку от контента, "джинсу" только человек может делать. А когда "джинсу" сможет делать не человек, да ещё и индивидуально подгонять под потребителя, это ж какие времена настанут!

Одна надежда, что не только "мультипликаторы всё", но и "зрители всё" -- хотя это как предложить людям не пить и не курить. Биохимия алкоголя и мелькающих картинок очень похожа: сегодня вместо водки потребляют на ночь фейсбук или ютьюб. Так что весь этот мутный поток контента будет востребован. Телевизор-то смотрят, невзирая ни на что! И это новое компьютерное творчество будут смотреть.

Восхитительные времена настают. Я всё время вспоминаю про старика Хоттабыча, который дал футболистам 22 мяча на поле, чтобы им всем хватило: интеллект ведь будет дёшев, очень дёшев, вы от него никуда не денетесь, никуда не сбежите. Каждый футболист получит свой личный мячик, всем мячей хватит.

Самым дешёвым будет гуманитарный интеллект. Даже если предметом сочинения является правдоподобное движение какого-то персонажа по пересечённой местности, как пример из этого поста (компьютерные игры уже никогда не будут прежними!), правдоподобное изложение эпизодов военных действий (ольгинские тролли будут все неживыми уже в следующем году, и имя им будет -- легион!), правдоподобные заявления политиков (которые будут делать самые разные люди, только не сами политики).

Тем не менее, технологии этически нейтральны. И хотя лучшие режиссёры, художники, операторы, мультипликаторы и т.д. работают сегодня на рекламу, можно предположить и другое использование. Я не говорю даже об искусстве (вопрос тут спорный, как и с рекламой). Но может быть второе дыхание в edutainment -- лекцию на на той же Coursera будет читать вам выбранный персонаж, а хоть и вы себе сами, а хоть и ваша любимая девушка. Или так может быть представлена какая-то информация по интересному инженерному проекту. Весь вопрос, сколько человек предпочтут Coursera или инженерный проект какому-нибудь "живому развлекательному паблику, лично для вас". У меня тут пессимистический прогноз.

А пока исследования продолжаются:
-- нежить изобретает "нейроязыки" для общения между собой, а их переводят на человечий: https://arxiv.org/abs/1704.06960
-- утилитаристам люди верят меньше, чем деонтикам, а роботы представляются утилитаристами -- вот к роботам и недоверие (как будто трудно сделать робота-деонтика!): https://www.theguardian.com/science/head-quarters/2017/apr/24/why-are-we-reluctant-to-trust-robots.
-- одна нейронная сетка теперь учится переводить, а другая устраивает ей тест Тьюринга, т.е. определяет: похож ли перевод на человечий? Первая сетка стремится вторую надурить, т.е. притворяется человеком всё лучше и лучше. А вторая всё лучше и лучше определяет, что это не человек. Качество перевода при таком подходе растёт: https://arxiv.org/abs/1704.06933 (да, это GAN -- теперь и в машинном переводе).
-- Amazon выпускает гаджет, полностью эквивалентный "свет мой, зеркальце, скажи" за $200 -- электронное зеркальце не только делает красивые селфи, управляясь голосом, но ещё и даёт советы по стилю, т.е. проверит, как вы одеты, и не выпустит из дома, если вы не стильны: https://www.amazon.com/Echo-Hands-Free-Camera-Style-Assistant/dp/B0186JAEWK.
-- Kuka теперь не германская робототехническая компания, а китайская: её купил китайский производитель стиральных машин Midea, получив 94.55 percent voting stake in Kuka за 4.5млрд.евро -- http://www.reuters.com/article/us-kuka-m-a-mideamidea-group-idUSKBN14J0SP
-- квантовый компьютер ожидают уже в этом году (этим озаботился Гугль): https://www.technologyreview.com/s/604242/googles-new-chip-is-a-stepping-stone-to-quantum-computing-supremacy/amp/
-- NVIDIA окончательно перелицевалась с компьютерной графики на искусственный интеллект и теперь массово скупает AI-стартапы, что твой Гугль: вот ещё шесть штук профинансированы фондом GPU Ventures, из США, Японии, Израиля, а на GTC будет объявлено и о других приобретениях в этой области -- https://blogs.nvidia.com/blog/2017/04/26/nvidia-six-startups-gpu-ventures/. Никаких компьютерных игр, никакой компьютерной графики: автомобили без водителя, предсказания погоды, медицинская диагностика, розничная торговля, голосовые приложения.
-- Waymo (это теперь так называется фирма, занимающаяся гуглемобилем) запускает тест на 500 гуглемобилей в Фениксе -- https://waymo.com/apply/. Можно заказать гуглемобиль, и он вас покатает бесплатно. "А деньги придут потом", замечают в Гугле -- https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-04-25/alphabet-s-self-driving-cars-to-get-their-first-real-riders

И, конечно, всё плотней и плотней задаются вопросом -- а что, собственно, представляет из себя человеческая деятельность, которая будет автоматизирована (ну, или кардинально изменена -- автоматизировать ведь часто не означает делать машиной то, что делает человек. Если уж делает машина, то она может делать что-то совсем другое. Автоматизировать работу секретаря-машинистки не стали, а секретарей машинсток больше нет. И так будет со многими). Вот только один из примеров -- задаются вопросом о медицине без докторов: https://lukeoakdenrayner.wordpress.com/2017/04/24/the-end-of-human-doctors-understanding-medicine/

А вот очередное чтиво для футурологов, миф о сверхчеловеческом AI (там главный вывод о том, что этот AI будет не сверхчеловеческим, а "мимочеловеческим", сам вопрос задаётся неправильно про "сверхчеловечность") -- https://backchannel.com/the-myth-of-a-superhuman-ai-59282b686c62

И это всё новости одной недели. То ли ещё будет, ведь с AI всё только-только начинается -- после многих лет недоинвестирования. Упомянутые в посте технологии ещё пока не в каждом доме, и тут нужно подождать года три-четыре. Но через эти три-четыре года мало никому не покажется.
1 comment or Leave a comment
Записано со слов сотрудницы станции, которая проводила нам экскурсию.

На территории станции можно поймать около 70 видов птиц.
Ставят на стационаре 30 паутинных сетей, 12, 9 и 6 метров (производитель Avinet), сети быстро выгорают на солнце, поэтому они убирают их на то время, пока не ловят. Ставят сети и открывают стационар в третью неделю месяца. Обычно ловят 50-100 птиц в месяц, то есть за 4-5 дней, после урагана больше, 300 штук.
Кольцуют около 10 лет, как минимум с 2010 года, как следует из фотографий папок на полке в кольцевательной.
С 6 до 9 утра проверяют сети каждые 30 минут, после этого каждые 15 минут до 11 часов утра. После этого становится слишком жарко. Вытащенных из сетей птиц приносят в кольцевательную в индивидуальных мешочках, также записывают номер сети, в которой была поймана птица, но не номер кармана.
Была идея ловить птиц ночью, но на территории стационара ночью летает много летучих мышей, недалеко колония, так что от этого отказались.
Станция принадлежит организации БиоЭко (BIOECO (
Oriental Center of Ecosystems and Biodiversity) , контора находится в Сантьяго-де-Куба в Музее естественной истории, https://www.ecured.cu/Centro_Oriental_de_Ecosistemas_y_Biodiversidad
https://www.facebook.com/bioecostgo/
http://www.nature.com/news/2009/090722/full/460447a.html),
организация, которая объединяет классических биологов разных направлений - зоологи, ботаники, паразитологи и т.д. На станции также проводят свои исследования ботаники, герпетологи, энтомологи. С 2001 года BIOECO является альтернативой Кубинской академии наук.
На станции 12 человек подносчиков птиц и технических сотрудников и 3 кольцевателя, только эти трое людей с лицензиями (см. предыдущий пост с фотографиями) могут легально определять и кольцевать птиц.
Один из сотрудников, начальник станции, учился кольцевать птиц в Канаде, другая - в Германии, на Грайфсвальдер-Ойе.
Делают примерно те же измерения, что и в Рыбачем - количество жира по 9-балльной шкале Кайзера, клоакальный выступ, линьку (но очень примитивно, кстати, очень заинтересовались возможностью научиться описывать линьку более детально).
Они знают про оссификацию черепа, но у них нет опыта использования этого параметра.
Коилибри не кольцуют, слишком маленькие птицы, хотя они попадаются в сети и сильно запутываются благодаря очень быстрым взмахам крыльев.
Приехать и посмотреть на кольцевание, сходить к сетям можно и без официального разрешения, но чтобы работать, нужно получить такое разрешение, процедура занимает около 3 месяцев, это можно сделать через президента зоологического общества, именно он и сказал, сколько времени это занимает. Видимо, такое разрешение необходимо, чтобы вытаскивать птиц из сетей, но это нужно уточнить.
На территории стационара есть метеорологическая станция, вероятно, с обычными самописцами, потому что ее обслуживают раз в неделю.
Местные птицы перемещаются в составе смешанных стай, обычно следующих за oriental warbler.

На территории стационара летают местные птицы с цветными кольцами, есть несколько проектов по изучению биологии местных видов.
Ночью на стационаре можно увидеть кубинских удавов (Cuban boa, http://www.arkive.org/cuban-boa/epicrates-angulifer/), они ловят летучих мышей на вылете с ночевки.
На станции не ставят дополнительные источники воды, чтобы привлечь больше птиц, сохраняют естественное распределение птиц по территории.

Tags: ,

Leave a comment



Более подробные карты:
Read more...Collapse )

Tags: ,

9 comments or Leave a comment
Несколько фотографий Биологической станции в Сибонее:


Read more...Collapse )

Tags: ,

3 comments or Leave a comment
На Кубе нет своего центра кольцевания, и они не выпускают своих национальных колец.
Но есть биологическая станция в Сибонее, недалеко от Сантьяго-де-Куба, на которой, помимо других вещей, в рамках совместного проекта с Корнеллским университетом организовано кольцевание птиц.
Происходит это 4-5 дней в месяц, кольца делают американцы, и на них написано "Cuba".
Мы на этой станции были, к сожалению, на период кольцевания не попали, но нам провели экскурсию по стационару, показали, где стоят сети, показали кольцевательную комнату, кольца, инструменты, определители, методики описания птиц и прочее.  Станция расположена на высокой узкой скалистой террасе, вытянутой вдоль моря. Вход на террасу охраняется какими-то военного вида охранниками, но они без проблем нас пропустили в сопровождении сотрудника.
Найти это место снаружи от Кубы было непросто, нам помогли случайно встреченные уже в национальном парке Запата молодые ребята-гиды, один из которых оказался родным братом президента зоологического общества Кубы. Эти местные контакты очень важны, у таких небольших организаций нет интернет сайтов, найти их можно только через людей, которые лично знают сотрудников. Нам дали все телефоны и адреса, так что при необходимости могу поделиться.
Оставили местным орнитологам некоторые книжки, путанки, флэшки, они были ужасно рады получить полевой определитель американских птиц Сиблей. Президент кубинского зоологического общества - совершенно вменяемый человек, говорит по-английски, с ним можно обсуждать проекты и сотрудничество. Очень рад, когда иностранцы хотят провести конференции на Кубе, говорит, что это редкая возможность познакомить местных с настоящей наукой. Он живет в Гаване, так что можно через него передавать посылки внутри Кубы. Помимо всего прочего, он собирается восстановить центр кольцевания и начать использовать эти кольца по всей стране, в первую очередь в Запате, где изначально и была кольцевательная станция.

Любопытно, что кубинская сотрудница биостанции в Сибонее училась кольцевать птиц в Германии, на Грайфсвальдер-Ойе, по проектам НАБУ, но в Германии контакты с ней потеряны, расспросы через знакомых среди чиновников NABU дали только информацию о том, что какой-то человек там учился, но любые контакты с ним очень сложно установить. Что неправда, ей можно позвонить и договориться о встрече. У меня складывается все более негативное впечатление об эффективности НАБУ, подтверждаемое и рассказами других немецких коллег. Возможно, проекты внутри Германии проходят более гладко, но контакты с иностранными участниками очень ненадежны и часто просто неправильно организованы.

Tags: ,

Leave a comment