Берегись шпионов...

Это видео на протяжении каких-то 20 секунд показывает удивительные возможности нейросетей, о которых пару десятилетий назад никто даже и не мечтал. Программа не только смогла вычислить, как госпожа Лиза дель Джокондо выглядела в реальной жизни, но и выдала довольно правдоподобную версию того, какой Мона Лиза была в детстве: 

Развитие информационных технологий приоткрывает нам завесу не только будущего, но и прошлого. С помощью подобных инструментов можно многое узнать об исторических личностях, политиках, писателях и так далее – по их сохранившимся портретам. Ну, или не узнать, а хотя бы обоснованно предположить.

Нейросети можно применять как в изучении изобразительного искусства, так и, например, в литературоведении: https://t.me/singularnost/434. Чешский исследователь использовал нейросеть, чтобы определить, какие части пьесы «Генрих VIII» были написаны Уильямом Шекспиром, а какие — Джоном Флетчером.

Джон Флетчер (John Fletcher; декабрь 1579, Рай (Восточный Суссекс) — август 1625, Лондон) — английский драматург времён Якова I, работавший преимущественно в сотрудничестве с Фрэнсисом Бомонтом

Большинство учёных считают, что пьеса «Генрих VIII» была написана Шекспиром. Однако историки также соглашаются, что драматург по имени Джон Флетчер был соавтором Шекспира при написании пьесы. Чтобы проверить это предположение, Петр Плехач разработал алгоритм машинного обучения для анализа текста и выявления определённых характеристик стиля письма отдельного автора. Нейросеть тренировали на нескольких пьесах Шекспира, затем то же самое было проделано с несколькими работами Флетчера. Потом система проанализировала текст «Генриха VIII».

Сетка решила, что действительно некоторые части «Генриха VIII» написаны Шекспиром, а некоторые — Флетчером. Алгоритм показал, что оба автора внесли примерно одинаковый вклад в создание пьесы, но при этом выяснилось, что порой один автор начинал сцену пьесы, а второй заканчивал её.

Ждём, пока этот инструментарий освоят профессиональные историки или просто любители исторических штудий. Вероятно, нас ожидает целый вал гипотез, разоблачений и создания новых мифов с помощью нейросетей.

Вот тут пишут, что канадцам впаивают штрафы в сотни и тысячи долларов за скачивание пиратских фильмов иигр, вычисляя домашних пиратов прямо по IP адресу. https://zen.yandex.ru/media/im...

Правильно ли я понимаю, что правообладатели просто смотрят, на какие IP идёт выдача данных через торренты и рассылают иски через провайдеров? Схема выглядит технически простой, и я боюсь, что правообладатели могут захотеть повторить её в других странах. Если вдруг вы ещё не в курсе, то знайте: за вами внимательно следят. И дело не только в том, что американские соцсети изучают весь контент, который вы загружаете на их сайты. Корпорация Apple просматривает даже то, что вы просто сохраняете на ваших айфонах – разумеется, с самыми благими целями:

Apple подтвердила, что может сканировать фотографии пользователей iPhone. Компания заявила, что таким образом борется с насилием над детьми и делает это для предотвращения распространения детской порнографии, передает The Telegraph.

Под изучение попадает весь медиаконтент, который пользователь сохраняет в смартфоне и передает через хранилище iCloud. Изучением фото и видео занимается специальный алгоритм, который Apple сравнивает с фильтром спама в почтовых сервисах. По словам представителя компании Джейн Хорват , аккаунты уличенных в хранении детской порнографии пользователей будут отключены.

Старший директор по вопросам конфиденциальности компании "Apple",  Джейн Хорват 

Хорват не раскрыла механизма работы системы, но издание считает, что компания может использовать PhotoDNA. С помощью хэширования алгоритм сканирует детали изображения, сравнивая его с паттернами, характерными для порнографического контента. Система PhotoDNA была создана Microsoft в 2009 году, ее используют Facebook, Twitter и другие IT-компании..

.Канадский стартап Lyrebird создал программу, которая может подражать практически любому человеческому голосу. Он способен генерировать тысячи произносимых предложений в секунду, которые он оттачивал, используя искусственный интеллект для сопоставления записей речи с расшифровками. https://www.telegraph.co.uk/te...

 Помимо подражания звукам, которые он слышит, искусственный интеллект Lyrebird может также создавать новые предложения с уникальными вариациями, такими как интонация и эмоция. Программное обеспечение было в состоянии создавать новые предложения, как если бы они говорили Барак Обама, Дональд Трамп и Хиллари Клинтон.https://www.businessinsider.co... 

В июне этого года группа ученых, журналистов и экспертов инициировали конкурс Fake News Challenge , глобальной целью которого было изучение того, как технологии искусственного интеллекта смогут бороться с фейковыми новостями. Организаторы и участники конкурса пытались наработать решения, которые могли бы стать основой для создания программ по проверке фактов искусственным интеллектом.

 Комментируя результаты конкурса, один из организаторов Делип Рао, заявил следующее: «Сегодня большую часть работы по проверке фактов и отслеживанию фейковых новостей приходится делать вручную, и мы надеемся, что это можно будет изменить».

«В то же время, на данном этапе инструменты проверки фейков, использующие ИИ и нейронные сети, могут быть только помощниками в работе людей, но пока не могут стать полноценными автономными инструментами», — сделали вывод на основе результатов конкурса журналисты издания Wired . Да и кто допустит, чтобы по видео выступающего крупного политика, можно определить – он ли это или его двойник. Такой софт могут иметь только крупнейшие спецслужбы.

Посмотрите классический пример, как подать новость в чьих-то нтересах: https://www.economist.com/midd...