Julekalender luke 7: AI for selvkjørende biler
Har du noen gang tenkt hvor det blir av de selvkjørende bilene alle snakket om for få år siden. En av bilene er bak luke 7. Her viser Google hvordan de bruker språkmodeller sammen med navigeringsalgoritmer til å få en meget presis selvkjørende bil. Det er nesten bare å kaste førerkortet. Artikkel: LM-Nav: Robotic Navigation with Large Pre-Trained Models , https://arxiv.org/abs/2207.04429Video demo: https://sites.google.com/view/lmnav
6 Des 202213min
Julekalender luke 6: AI for å måle lyd
Vi skulle nesten tro at dette var en luke fra en James Bond-film, ikke fra en algoritmepodkast. Forestill deg at du snakker ved siden av en plastpose. I algoritmen bak denne luken viser at intelligente algoritmer kan isolere nøyaktig lyden i et rom, for eksempel hva det snakkes om.Artikkel: Dual-Shutter Optical Vibration Sensing, https://www.marksheinin.com/_files/ugd/a41a28_7d370603fafd419da387de85d8ecb5b4.pdf?index=truePrøv selv: https://imaging.cs.cmu.edu/vibration/
5 Des 202213min
Julekalender luke 5: AI for å fikse gamle bilder
Har du liggende noen gamle bilder du gjerne skulle ha reparert? I så fall bør luke 5 falle i smak. Her viser vi til en algoritme som med bemerkelsesverdig presisjon kan fikse gamle og ødelagte bilder.Artikkel: Towards real-world blind face restoration with generative facial prior , https://arxiv.org/abs/2101.04061Prøv selv: https://replicate.com/tencentarc/gfpgan/examples
4 Des 202211min
Julekalender luke 4: AI for å redigere lyd
Inpainting er velkjent i kunstig intelligens, og handler om å fjerne deler av et bilde for så å la algoritmene tegne det som mangler. I luke 4 ser vi på en algoritme som gjør akkurat det samme for lyd. Konsekvensen blir at vi ikke lenger kan stole på lydklipp. Artikkel: Text-conditioned Speech Inpainting, https://arxiv.org/abs/2202.07273Prøv selv: https://google-research.github.io/seanet/speechpainter/examples/
3 Des 202214min
Julekalender luke 3: AI for kontinuerlig læring
De fleste forsterkningslæringsalgoritmer er episodiske. Det betyr at de lærer ved å utføre en oppgave i et miljø som starter på nytt hver gang agenten feiler. Inntil nå. Bak denne luke skjuler det seg en helt annen måte å trene forsterkningslæring på. Artikkel: Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking (EARL),https://arxiv.org/abs/2112.09605Prøv selv: https://architsharma97.github.io/earl_benchmark/overview.html
2 Des 202212min
Julekalender luke 2: AI for tredimensjonale figurer
Bak luke 2 skjuler det seg en algoritme som kan lage superrealistiske tredimensjonale figurer fra todimensjonale bilder.Artikkel: NeROIC: Neural Rendering of Objects from Online Image Collections, https://arxiv.org/abs/2201.02533Prøv selv: https://formyfamily.github.io/NeROIC/
1 Des 202215min
Julekalender luke 1: AI for å generere ansikter
I denne første luken ser vi på et spennende arbeid om å automatiske generere og manipulere ansikter i en video mer forbløffende resultarer.Artikkel: Stitch it in Time: GAN-Based Facial Editing of Real Video, https://arxiv.org/abs/2201.08361Prøv selv: https://www.louisbouchard.ai/stitch-it-in-time/
30 Nov 202218min
Hvordan bestemme over kunstig intelligens?
Hvordan skal kunstig intelligens reguleres? Hva er det man skal bestemme over og hvordan sikrer man at det er mulig å bestemme over det? Hvem skal bestemme over det? Kan vi underlegge kunstig intelligens demokratisk kontroll?Denne podcasten er et opptak av et arrangement fra UiA Beta. Vi starter med innledning fra professor Morten Goodwin og leder for Attac Norge Diego Marin Rios om deres syn på hvordan kontrollere kunstig intelligens, etterfulgt av en samtale dem to imellom.
25 Nov 20221h 8min
