Нейросеть научили воссоздавать движение рук человека, основываясь только на записи речи.
Технологию назвали Speech2Gesture
Пример анализа рук во время обучения:
Пример анализа рук во время обучения:
В Японии каждый год кто-то женится на виртуальных вайфу, осталось прикрутить нейросеть. А вот свадьба двух нейросетей, обучаемых независимо друг от друга - это уже что-то новое
Создать несколько поколений обучающихся нейросетей и посмотреть, сколько из них и насколько быстро поймут что женится надо не просто "потому что так заведено"
а если у них возникнут чувства ревности?
Нейросети... пффф...
Свадьба двух Джойреакторцев! Вот это достойно первой полосы всех газет и журналов!
Свадьба двух Джойреакторцев! Вот это достойно первой полосы всех газет и журналов!
Кто там сейчас актуален... вроде про свадьбу смереки и валикона кто-то уже говорил, да?
20.7.77
Не в ближайшем будущем точно.
Современные искусственные нейронные сети показывают значительные успехи, но до труЪ сильного ИИ, не говоря уже о каких-то личностях (мы сами не знаем, что это) - им как до Луны пешком.
Обработка изображений - это область, где сети на коне. Лучше всего изучено, больше всего данных и все прочее. Но даже тут не все гладко. Например, хоть работы по one shot learning (обучение по одной картинке) и идут, но пока далеко до завершения и практического применения.
Обработка текста/речи/итп (последовательностей, короче). Похуже, но неплохо. word2vec вообще отличная штука (хотя, может щас это уже отстой времен мезозоя?)
Какие-то более сложные вещи? А вот тут хуй. Управление чем-то? Reinforcement Learning был (?) перспективный, но крайне нестабильный и пока далек от продакшна. А как представлять в сети какие-то сложные сущности, абстракции и отношения между ними? Тут вообще тьма.
Отдельно стоит выделить проблему понимания, как именно работает нейронная сеть. Есть ряд методик и придумывают новые, но все равно это какое-то колдунство.
Ну и еще одна проблема машинного обучения - данные. Данные, ДАННЫЕ, ДАННЫЕ, БОЛЬШЕ БЛЯТЬ ДАННЫХ! Почти любая проблема машинного обучения сейчас решает путем БОЛЬШЕ, БОЛЬШЕ ДАННЫХ! Тесла охуевает, когда видит велоспиед, пристегнутый сзади машины? Что делать? Правильно, надо найти кучу таких изображений и разметить их так, что там есть только одна машина, без велосипеда. Т.е. машина - это машина. Велосипед - это велосипед. Машина с велосипедом сзади - машина. Довольно далеко от человеческого понимания отношения между этими двумя объектами. Кстати, поэтому просто мега-бонус в области ML имеют крупные компании, а не стартапы из полутора бомжей. Потому что у них есть ДАННЫЕ и способ эти данные собирать. У гугла, у теслы, к примеру.
Современные искусственные нейронные сети показывают значительные успехи, но до труЪ сильного ИИ, не говоря уже о каких-то личностях (мы сами не знаем, что это) - им как до Луны пешком.
Обработка изображений - это область, где сети на коне. Лучше всего изучено, больше всего данных и все прочее. Но даже тут не все гладко. Например, хоть работы по one shot learning (обучение по одной картинке) и идут, но пока далеко до завершения и практического применения.
Обработка текста/речи/итп (последовательностей, короче). Похуже, но неплохо. word2vec вообще отличная штука (хотя, может щас это уже отстой времен мезозоя?)
Какие-то более сложные вещи? А вот тут хуй. Управление чем-то? Reinforcement Learning был (?) перспективный, но крайне нестабильный и пока далек от продакшна. А как представлять в сети какие-то сложные сущности, абстракции и отношения между ними? Тут вообще тьма.
Отдельно стоит выделить проблему понимания, как именно работает нейронная сеть. Есть ряд методик и придумывают новые, но все равно это какое-то колдунство.
Ну и еще одна проблема машинного обучения - данные. Данные, ДАННЫЕ, ДАННЫЕ, БОЛЬШЕ БЛЯТЬ ДАННЫХ! Почти любая проблема машинного обучения сейчас решает путем БОЛЬШЕ, БОЛЬШЕ ДАННЫХ! Тесла охуевает, когда видит велоспиед, пристегнутый сзади машины? Что делать? Правильно, надо найти кучу таких изображений и разметить их так, что там есть только одна машина, без велосипеда. Т.е. машина - это машина. Велосипед - это велосипед. Машина с велосипедом сзади - машина. Довольно далеко от человеческого понимания отношения между этими двумя объектами. Кстати, поэтому просто мега-бонус в области ML имеют крупные компании, а не стартапы из полутора бомжей. Потому что у них есть ДАННЫЕ и способ эти данные собирать. У гугла, у теслы, к примеру.
P.S. Я готов сделать следующие утверждения
1) Современные ИНС очень далеки от того, как работает реальный мозг. Это удобная и практичная модель, но не то.
2) Вангую: Когда/если будет создан реально труЪ ИИ (не будем дискутировать об определении) с, как вы говорите, личностью, то это будет построено на принципах, далеких от текущих ИНС.
1) Современные ИНС очень далеки от того, как работает реальный мозг. Это удобная и практичная модель, но не то.
2) Вангую: Когда/если будет создан реально труЪ ИИ (не будем дискутировать об определении) с, как вы говорите, личностью, то это будет построено на принципах, далеких от текущих ИНС.
Подозреваю, все зависит от вычислительных мощностей, которыми располагает сеть, и временем на рендер. Всегда можно взять сгенерированный меш и скормить его другому генератору, заточенному именно под правдоподобный рендер
Качество результата работы сети зависит от её архитектуры и объёма данных для обучения. А чтобы "пальцы не колбасило", достаточно небольшой фильтрации на стороне визуализации (банальные проверки на растяжение и ускорение).
Похоже, что нейросеть обучается на каждом дикторе в отдельности и потом по звуку пытается отгадать, когда он что говорил. В принципе, можно дёшево и сердито имитировать человекодиктора, но иногда руки будут показывать совсем не то, что нужно и всё придётся править в ручную, так что смысла в этом нет, просто показали, что могут :3
Я уверен, это всё затевалось, чтобы в конце дать ей воспроизвести жесты по выступлению гитлера, и кекать с того что получится.
Господа, делайте ваши ставки: в каком году и месяце состоится первое бракосочетание между человеком и виртуальной личностью на НС?
В каком году и месяце состоится первое бракосочетание между двумя виртуалками на НС?))