Мы продолжаем рассказывать о том, как устроен искусственный интеллект. Сегодня речь пойдет о всеведущих новостных приложениях, в которых программы реагируют на происходящее в мире быстрее самых оперативных СМИ.

Большой Брат следит за тобой… ради общего блага

Рассмотрим классический случай: массовая демонстрация посреди оживленной площади в США. В Facebook Live появляются первые ролики, снятые на смартфоны операторами-любителями и просто праздными зеваками. В Сеть потоком льются фотографии: на одной из них Banjo замечает глянцевый прямоугольник — это фаланга полицейских, закрывшихся щитами. Кто-то поджигает брошенный на улице автомобиль: пока сообщений в Twitter и на официальных каналах нет, но система уже подозревает, что дело нечисто, и принимается сканировать соседние улицы. ПО подключает все больше источников, в дело идут даже уличные камеры видеонаблюдения и сообщения на открытых полицейских радиочастотах. Наконец, картина становится ясна и подписчикам приходит уведомление: начался бунт.

Reuters

Довольно сложная система, не правда ли? Генеральный директор компании Дэмиен Паттон отмечает, что Banjo использует тот же принцип, что и системы распознавания голоса и фотографий, что и у Google Photo или Amazon Echo. Только в данном случае программе приходится работать с массивами, состоящими из самых разных типов информации: текста, звука, фото и видео, которые постоянно проходят сквозь Facebook, instagram, Twitter, системы видеонаблюдения, центры 911, метеорологические станции и полицейские отчеты. Приложение настолько обширно, что оказывает заметное влияние на локальную экономику. Простой пример: несколько лет назад Banjo проинформировало местную новостную организацию о том, что у Amazon загорелся центр обработки данных. Информация моментально просочилась в Сеть, и акции компании поползли вниз.

Кремниевый рай: графические процессоры на службе ИИ

Nvidia Corporation — одна из самых известных и богатых компаний, занимающихся производством графических ускорителей и процессоров. Подобный процессор представляет собой всего лишь кремниевую пластину и несколько транзисторов, однако играет очень важную роль и используется для рендеринга графических компонентов системы. В середине 2000-х исследователи поняли, что с ростом популярности программ глубокого обучения появилась необходимость адаптировать видеокарты не только под графические интерфейсы и компьютерные игры. Это неудивительно: как нам уже известно, программы распознавания голоса и изображений требуют оборудования, способного в кратчайшие сроки обработать огромное количество графической информации. Именно поэтому Nvidia начала создавать графические процессоры, ориентированные на взаимодействие с ИИ.

Алекс Количич, специалист из венчурной фирмы, специализирующейся на инвестициях в область искусственного интеллекта, отмечает, что недавний «взрывной» рост акций компании в цене связан именно с тем, что за последний год именно они заняли лидирующее место среди производителей графических процессоров, заточенных специально под глубокое обучение и искусственный интеллект. Спохватившись, Google и Apple спешно разрабатывают аналоги, но догнать «титана» Nvidia совсем не просто. Именно их продукцией пользуются такие корпорации, как Facebook, Microsoft Amazon и Tesla.