Смартфоны-2017: искусственный интеллект так и прет

Фото: www.hihonor.com

На границе осени и зимы произошло несколько событий, которые остались почему-то незамеченными. Но именно они вскоре изменят наш мир. Причем, речь идет не о «высоких материях», а о повседневных действиях, выполняемых устройствами, которые может купить каждый.

Huawei провел европейскую премьеру смартфона V10. Новый флагман ориентированного на молодежь суб-бренда Honor получил IPS-дисплей с диагональю 5,99 дюйма с разрешением 1080x2160 пикселей. Девайс упакован в корпус 157х74,98х6,97 мм и весом 172 грамма. Построен на самом мощным на сегодняшний день процессоре компании Huawei – двенадцатиядерном Hisilicon Kirin 970 с двенадцатиядерным же графическим модулем Mali-G72. Однако, в уходящем году эта компания из Поднебесной выпустила 22 смартфона под брендами Huawei и Honor, почему мы говорим именно о V10 как о предвестнике изменения мира?

Процессор у Honor V10 оснащен дополнительным блоком NPU (Neural Processing Unit), умеющим работать c «глубоким машинным обучением» (deep machine learning), которое является подклассом искусственного интеллекта! Уже в первом квартале будущего года – а именно тогда объявленный V10 появится в продаже – в продаже появится смартфон, у которого «на борту» будет самый настоящий искусственный интеллект!

Что это нам даст? В настоящее время разработчики Huawei активно создают под новые возможности аппарата. И софт этот может удивительно много.

На презентации V10 были представлены новые возможности работы с фотографиями: начиная от забавных и популярных развлечений – более ровного и качественного наложения виртуального макияжа и всяких «пушистых ушек», «кошачьих носиков» и других стикеров – заканчивая новым уровнем распознавания лиц для разблокирования смартфона.

Строго говоря, технология распознавания лиц – Huawei называет ее Structured Light – способна помочь не только при разблокировке экрана, но и обеспечивает новый уровень считывания мимики и мелких деталей, что можно применять для наложения анимации. Причем, как привычной плоской, которая в iPhone есть, а объемной, в том числе, пригодной для применения в дополненной и в виртуальной реальностях.

Искусственный интеллект поможет в распознавании объектов при фотосъемке, переведет тексты на несколько языков в реальном времени без интернет-доступа, спрогнозирует запросы пользователя, поднимет на новый уровень общение с голосовым помощником и т.д.

Попался в нейросеть

Принципы построения нейросетей очень просты. Хотя они действительно основаны на принципах, аналогичных структуре мозга, специалист может буквально на пальцах объяснить их ученику начальной школы. Однако, чтобы нейросеть стала действительно рабочим инструментом, надо провести ее обучение. А вот это уже процесс сложный, который требует от человека не только теоретической подготовки и практической квалификации, но и технического чутья с творческим подходом.

Процесс обучения напоминает программирование, но очень отдаленно. А вот процесс наладки оказывается крайне сложен – человеку бывает сложно понять «нечеловескую логику» нейросетей. Специалистов по нейросетям мало, в настоящее время по понятной причине большинство из них «самоучки». Базовое обучение «нейросетевых учителей» на немногочисленных факультетах «компьютерных наук» идет, но зачастую оно существенно отстает от прогресса в этой области. Поэтому спецов в этой области остро не хватает, причем в обозримом будущем так оно и будет. Но исследователи из Google нашли выход.

Инженеры одного из подразделений Google еще в мае объявили о создании нейросети, которая создает другие нейросети, «заточенные» на различные прикладные задачи. Технически Google сделал решение, выступающее в роли управляющей нейросети, которая разрабатывает нейросеть «дочернюю» для специализированной задачи. «Старшая» нейросеть оценивает работу своей «дочки», и использует полученные данные для улучшения решения прикладной задачи, повторяя этот процесс тысячи и тысячи раз.

Через полгода с небольшим после запуска Google получил первый впечатляющий результат: решение впервые самостоятельно построило систему, которая превосходит аналоги, разработанные людьми! Была поставлена задача создать систему, способную распознавать объекты – людей, машины, светофоры, багаж и т. д. – на видео в реальном времени. Как видно, первая же задача имеет очевидное практическое значение: такие системы остро необходимы решениям автономного вождения и прочим разнообразным автопилотам, цифровым помощникам для слабовидящих людей, автоматизированным комплексам видеонаблюдения, службам безопасности и т.д.

Создавать более простые нейросети решение Google сможет куда как быстрее, не за месяцы, а за дни и часы. Так происходит, прежде всего, потому, что «материнская» нейросеть все это время тоже училась. И вот в декабре за четыре часа (!) нейросеть смогла обучиться шахматам настолько хорошо, что победила действующего чемпиона мира – компьютерную программу Stockfish. Причем победила «в чистую»: по итогам ста партий Stockfish не победил ни разу, а сеть Google ни разу не проиграла.

А теперь напомним, что Google является разработчиком платформы Android, на которой работает Honor V10, а также тесно сотрудничает с Huawei по различным техническим вопросам. Легко понять, что для нейропроцессора будут появляться самые разные приложения, раскрывающие потенциал китайского карманного нейромодуля и делающие повседневную жизнь владельца смартфона проще и комфортней.

На презентации Honor V10 говорили про голосовое управления для дронов, причем видеоролики с квадрокоптерами смотрелись весьма впечатляюще! В общем, в следующем год в мире умных мобильников нас ждет много чего интересного.