Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Искусственный интеллект

Почему не стоит гуглить симптомы заболевания, если вы себя плохо чувствуете?

30.05.2020 00:16:55 | Автор: admin

Ну что ж, теперь официально: результаты нового исследования показали, что постановка диагноза через интернет в большинстве случаев ошибочна. Конечно, кому-то это может показаться очевидным, но довольно большое количество людей ставят себе диагноз с помощью Google. Все потому, что поиск симптомов в интернете когда вы действительно плохо себя чувствуете является одним из самых простых и быстрых способов найти информацию и понять что происходит. Как оказалось, в 67% случаев постановка диагноза в интернете ошибочна. Надеемся, после прочтения этой статьи вы дважды подумаете перед тем как гуглить симптомы и ставить себе диагноз самостоятельно.

Что не так с онлайн-диагностикой?

Если вы не очень понимаете по какой причине исследователи вообще занялись этим вопросом, то ответ довольно прост: в попытках понять что происходит, люди гуглят симптомы и обращаются к врачу. А это, как известно, и нужно делать, если человек болен. К сожалению, многие пренебрегают этим правилом и занимаются к самолечением, что в некоторых случаях заканчивается смертью. Вот почему вся информация по симптомам, которую выдает Google, должна быть достоверной. Но какие сайты выдает поисковик и можно ли верить тому, что там сказано?

Так как искать симптомы по отдельности а затем суммировать их занятие довольно бессмысленное, чаще всего люди пользуются диагностическими сайтами и приложениями. Самым известным в мире англоязычным диагностическим сервисом является WebMD, а некоторые русскоязычные сайты и приложения утверждают, что точность диагностики составляет почти 70%. Механизм работы большинства таких сервисов это использование большого массива данных с заключениями врачей и статистически ставят вероятный диагноз.

Чтобы всегда быть в куре последних новостей из мира популярной науки и высоких технологий, подписывайтесь на наш канал в Telegram!

В ходе исследования, опубликованного в журнале The Medical Journal of Australia, ученые из университета Эдит Коуэн (ECU) в Австралии проверили симптомы из 1170 медицинских заключений на 36 доступных сайтах онлайн диагностики с целью анализировать точность постановки диагноза. Полученные результаты показали, что сайты показывали правильный диагноз только в 36% случаев. Авторы работы отмечают, что качество их диагностических рекомендаций значительно варьируется.

Пользоваться поисковыми ресурсами нужно с умом

Необходимо отметить, что диагностика это не просто однократная оценка, а процесс, который требует знаний, опыта, клинического обследования, тестирования и времени. Если вы смотрели сериал «Доктор Хаус», то наверняка помните, как сложно бывает поставить правильный диагноз. Конечно, сериал не реальная жизнь, но многие случаи, показанные в нем основаны на историях болезни настоящих пациентов, так что хороший диагност в любом случае на вес золота.

Реальность такова, что к этим веб-сайтам и приложениям следует относиться очень осторожно, поскольку они не видят картину целиком. Интересно, что исследование, опубликованное пять лет назад группой ученых из Гарвардского университета, показало почти точно такую же цифру диагностические сервисы и приложения предложили правильный диагноз всего в 34% случаев. В целом, за последние пять лет онлайн сервисы по проверке симптомов не стали более надежными, по крайней мере с точки зрения точного определения единственной, наиболее вероятной болезни, которой может быть болен пациент.

А вы гуглите симптомы разных заболеваний, когда чувствуете себя плохо? Поделиться данными своей медицинской карты или просто поговорить по душам можно здесь.

Чтобы спать спокойно, не гуглите симптомы

Издание Science Alert приводит слова ведущего автора исследования Мичелла Хилл: «рекомендации по обращению за медицинской помощью в экстренных и неотложных случаях были уместны примерно в 60% случаев, но для нештатных ситуаций результат снижался до 30-40%. Также диагностические сайты и приложения, которые используют алгоритмы искусственного интеллекта более надежны, чем все остальные.»

Вам будет интересно: В России создают ИИ на основе big data для постановки диагнозов

Говоря о машинных алгоритмах, нельзя не отметить успехи, которых достигли разработчики. Так, сегодня медицинский ИИ ставит 100 диагнозов за 4,8 секунды! Подробнее читайте в увлекательном материале моего коллеги Владимира Кузнецова. Более того, современные машинные алгоритмы с высокой точностью диагностируют такие болезни рак легких, депрессию и деменцию.

Но несмотря на недостатки, авторы исследования полагают, что в целом сервисы диагностики полезны, но лишь в том случае, если люди используют их в качестве образовательного ресурса в сочетании с консультациями врачей. Ученые отмечают, что обучить алгоритмы правильной постановке диагноза на самом деле очень важно корректная диагностика снизит ненужную нагрузку на врачей (в случаях, когда можно обойтись самостоятельным лечением), а также не поставить жизнь человека в опасность в ситуациях, когда без помощи специалиста обойтись нельзя. Но какие бы советы ни давали нам эти алгоритмы, важно, чтобы в конченом итоге не ошибся сам врач, согласны?

Если часто гуглить симптомы, можно найти у себя все заболевания на свете, вплоть до родильной горячки

Подробнее..

Во время пандемии рабочих на заводах заменили роботы

08.07.2020 22:09:23 | Автор: admin

На заводах Toyota появится робот, который не допустит ошибок при сборке автомобилей

При производстве смартфонов, автомобилей и прочей техники важно, чтобы каждая деталь была строго на своем месте. Не важно, кто занимается сборкой конструкции ошибки могут совершать как люди, так и промышленные роботы. Поэтому, на каждом заводе должен быть человек или даже группа людей, которые контролируют все производственные процессы и быстро обнаруживают проблемы. Как правило, такие специалисты приезжают на заводы из других регионов, но в период пандемии коронавируса ездить в другие города они не могут многие границы закрыты, да и вообще, это очень рискованно. Вместо них теперь работают специальные роботы, которые точно знают, как выглядит каждая деталь устройства и где она должна находиться. Если роботы-сборщики или простые рабочие допускают ошибку, роботы-контроллеры бьют тревогу. Кажется, такая схема работает отлично так неужели роботы отнимут у нас еще одну профессию?

Бракованные детали

О том, как производители техники используют роботов для проверки качества своих изделий, рассказали журналисты издания Wired. Сегодня многие смартфоны хорошо защищены от влаги и, в большинстве случаев, за это следует благодарить британскую компанию P2i. Именно она производит водоотталкивающие покрытия для электроники, а ее сотрудники самостоятельно отправляются на заводы производителей и следят за внедрением технологии влагозащиты. Однако, в период пандемии коронавируса, компании пришлось отказаться от отправки своих сотрудников в командировки. Вместо настоящих людей, контролем качества занимается система из камер с искусственным интеллектом.

Компания P2i разрабатывает покрытие, которое защищает смартфоны от воды

Ну а что? Исследователи из разных стран уже давно пытаются создать технологию, которая может самостоятельно обнаруживать ошибки в производстве и не ждет помощи со стороны людей. В одном из материалов я уже рассказывал, как ученые из американского штата Огайо нашли способ быстро находить бракованные детали, напечатанные на 3D-принтере. Для выявления дефектов они использовали звуковые волны и такой метод давал отличные результаты. А вы представьте, насколько сильно можно увеличить точность обнаружения проблем, если использовать искусственный интеллект? Ведь на данный момент компьютеры способны распознавать даже человеческие эмоции, так что с обнаружением бракованных деталей у них вообще не должно возникать проблем.

Читайте также: Что произойдет когда ИИ научится распознавать эмоции?

Промышленные роботы с ИИ

Вероятно, представители компании P2i уже в курсе умений искусственного интеллекта. Чтобы следить за качеством внедрения водоотталкивающего покрытия в устройства партнеров, она использует систему, представленную компанией Instrumental. Технология контроля качества была разработана бывшими сотрудниками Apple и состоит из нескольких камер, которые передают информацию в компьютер. Искусственный интеллект заранее знает, как именно должно устанавливаться защитное покрытие P2i, поэтому, при возникновении ошибок, сразу бьет тревогу.

Так выглядит система выявления дефектов от Instrumental

Роботы для контроля качества скоро появятся даже на заводах компании Toyota, которая выпускает сотни автомобилей в день. Если допустить ошибку при производстве транспорта, нельзя просто сказать ну да, автомобиль получился бракованный. При неправильной установке какой-либо детали весь завод рискует остановить работу. Поэтому, сотрудники компании тщательно проверяют каждую деталь по специальным обозначениям на их поверхности и самостоятельно следят за их правильной установкой. Но скоро выполнением этой работы займутся роботы, предоставленные компанией Elementary Robotics.

Именно такой робот будет установлен на заводах Toyota для проверки того, правильные ли детали используются при производстве автомобилей

Главным элементом этих роботов тоже является камера. Она расположена на конструкции в форме буквы Н и способна с разных сторон осматривать каждый объект, который поставлен на специальную площадку. Внедренный в систему искусственный интеллект распознает детали, а дальше производственная линия из людей и роботов располагает их в нужных частях автомобилей. Считается, что таким образом количество ошибок в производстве будет сведено к минимуму.

В общем, все просто: человек поставил деталь на поднос, робот проверил его на качество и необходимость на определенном этапе сборке и ответил, можно использовать деталь или нет.

Самое интересное, что системы с камерами и искусственным интеллектом стоят не так дорого, чем может показаться. По словам генерального директора компании Over Zoom Арье Барнехама (Arye Barnehama), подобные технологии стоят около 1000 долларов. Обучение искусственного интеллекта распознаванию деталей не занимает много времени и сил этим может заняться любой рабочий. И да, компания Over Zoom тоже занимается разработкой подобных роботов, но они предназначены для проверки качества упаковок и нанесенных на них этикеток.

Если вам интересны новости науки и технологий, подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен. Там вы найдете материалы, которые не были опубликованы на сайте!

Кажется, пандемия коронавируса действительно сильно влияет на нашу жизнь. Отныне многие люди, которые как минимум по 6 часов в день торчали в офисах, привыкли работать на дому. Работники, которые часто ездили в командировки, теперь заменены роботами. Что же дальше? Покажет время, а пока рекомендую почитать статью учредителя Hi-News.ru Михаила Королева о том, когда роботы-курьеры заменят настоящих людей.

Подробнее..

Может ли искусственный интеллект уничтожить человечество уже к 2035 году?

25.08.2020 22:09:49 | Автор: admin

Deep Fake вот главная угроза, которую несет в себе ИИ

Британский физик-теоретик Стивен Хокинг считал, что создание искусственного интеллекта (ИИ) станет «либо худшим, либо лучшим событием в истории человечества». Еще в 2016 году ученый выступал за создание научной организации, главной задачей которой будет исследование перспектив искусственного интеллекта как «критически важного вопроса для будущего нашей цивилизации и нашего вида». Недавно исследователи в области криминалистики определили топ-18 угроз ИИ, о которых нам следует беспокоиться в ближайшие 15 лет. В то время как научная фантастика и популярная культура изображают гибель человечества от рук интеллектуальных роботов, результаты исследования показали, что главная угроза на самом деле имеет больше общего с нами, чем может показаться на первый взгляд.

ИИ это угроза?

Сегодня может показаться, что искусственный интеллект, представляющий угрозу для человечества это удел научных фантастов и фильмов наподобие «Матрицы» или «Я-робот». Согласитесь, довольно сложно представить себе всемогущий и страшный ИИ, когда Siri не способна дать правильный прогноз погоды. Но Шейн Джонсон, директор Центра будущих преступлений Дауэса в Калифорнийском университете объясняет, что количество потенциальных угроз будет расти и они будут становится все сложнее и сложнее, переплетаясь с нашей повседневной жизнью.

По мнению Джонсона, чьи слова приводит Inverse, мы живем в постоянно меняющемся мире, который создает новые возможности как хорошие, так и плохие. Вот почему так важно предвидеть будущие угрозы, в том числе рост преступности. Это необходимо, чтобы политики и другие заинтересованные стороны, обладающие компетенцией, могли выявить преступления еще до того, как они произойдут. Да, прямо как в фильме «Особое мнение» с Томом Крузом в главных ролях.

Хотя авторы работы, опубликованной в журнале Crime Science признают, что выводы исследования по своей сути носят спекулятивный характер и зависят от современной политической обстановки и технического развития, в будущем технологии и политика будут идти рука об руку.

Чтобы всегда быть в курсе последних научных открытий в области высоких технологий и не только, подписывайтесь на наш канал в Google News.

Кадр из фильма «Осбое мнение»

Искусственный интеллект и преступность

Для того чтобы сделать эти футуристические выводы, исследователи собрали команду из 14 ученых в смежных областях, семи экспертов из частного сектора и 10 экспертов из государственного сектора. Эти 30 экспертов были равномерно разделены на группы от четырех до шести человек и получили список потенциальных преступлений ИИ, начиная от физических угроз (например, автономная атака беспилотника) и заканчивая цифровыми формами угроз. Для того чтобы вынести свои суждения, команда рассмотрела четыре основные особенности атак:

  • Вред
  • Рентабельность
  • Достижимость
  • Поражаемость

Вред, в данном случае, может относиться к физическому, психическому или социальному ущербу. Авторы исследования далее определяют, что эти угрозы могут причинить вред, либо победив ИИ(например, уклоняясь от распознавания лиц), либо используя ИИ для совершения преступления (например, шантажируя людей с помощью deep fake — поддельного видео).

Хотя эти факторы на самом деле не могут быть отделены друг от друга, экспертам было предложено рассмотреть влияние этих критериев отдельно. Затем результаты команд были отсортированы, чтобы определить общие наиболее опасные угрозы со стороны ИИ в ближайшие 15 лет.

ИИ диаграмма угроз

В отличие от роботизированной угрозы, способной причинить физический вред или повредить имуществу, deep fake способен лишить нас доверия к людям и самому обществу. Оценивая угрозы по вышеперечисленным критериям, группа исследователей определила, что deep fake технология, которая уже существует и распространяется представляют собой самый высокий уровень угрозы.

Важно понимать, что угрозы, которые несет в себе ИИ, несомненно, будут силой, с которой придется считаться в ближайшие годы.

Сравнивая 18 различных типов угроз ИИ группа определила, что видео и аудиоманипуляции в форме deep fake являются самой большой угрозой.

«Люди имеют сильную тенденцию верить своим собственным глазам и ушам, поэтому аудио и видеодоказательствам традиционно придавалось большое доверие (и часто юридическая сила), несмотря на долгую историю фотографического обмана», — объясняют авторы. «Но недавние разработки в области обучения (в том чтсле и deep fake) значительно расширили возможности для генерации поддельного контента.»

Это интересно: Искусственный интеллект раскрыл секрет счастливых отношений

Авторы исследования считают, что потенциальное воздействие этих манипуляций варьируется от лиц, обманывающих пожилых людей, выдавая себя за члена семьи, до видео, предназначенных для того, чтобы сеять недоверие к общественным и правительственным деятелям. Они также добавляют, что эти атаки трудно обнаружить отдельным лицам (и даже экспертам в некоторых случаях), что затрудняет их остановку. Таким образом, изменения в поведении граждан могут быть единственной эффективной защитой.

Deep Fake основная угроза ИИ

Другие главные угрозы включали автономные автомобили, используемые в качестве дистанционного оружия, подобные автомобильным террористические атаки, которые мы видели в последние годы, ИИ и фальшивых новостей (фейк-ньюс). Интересно, что группа считала роботов-взломщиков (маленьких роботов, которые могут пролезть через маленькие отверстия, чтобы украсть ключи и помочь грабителям и взломщикам) одной из самых незначительных угроз.

А что вы думаете по этому поводу? Ответ будем ждать здесь!

Мы обречены?

Нет, но у нас есть кое-какая работа. Популярные изображения угроз ИИ предполагают, что у нас будет одна красная кнопка для нажатия, которая может заставить всех гнусных роботов и компьютеры остановиться. На самом деле, угроза заключается не столько в самих роботах, сколько в том, как мы используем их, чтобы манипулировать и вредить друг другу. Понимание этого потенциального вреда и все возможное, чтобы опередить его в форме информационной грамотности и создания сообщества, может стать мощным инструментом против этого более реалистичного апокалипсиса роботов.

Подробнее..

По мнению некоторых физиков цифровое бессмертие возможно

25.10.2020 18:03:41 | Автор: admin

«Я скоро вернусь» первый эпизод второго сезона британского научно-фантастического телесериала-антологии Чёрное зеркало.

Сегодня термин «цифровое бессмертие» звучит все чаще, но что это такое? Если вы смотрели сериал «Черное зеркало», то возможно помните эпизод, в котором вдова сначала создала цифровую копию погибшего в аварии мужа, а позже заказала андроида точную копию супруга, загрузив в него уже собранный цифровой образ. Согласитесь, все это выглядит несколько жутко. Но возможно ли нечто подобное в будущем? И даже если мы не будем брать в расчет версию о создании человекоподобных роботов, то создать точную цифровую копию человека можно уже сегодня и вряд ли это кого-то удивит: социальные сети, банковские и мобильные операции, мобильные приложения мы сами добровольно предоставляем информацию о себе, друзьях, родственниках, коллегах, сових перемещениях, вкусовых предпочтениях и покупках. Соберите всю эту информацию вместе и вуаля цифровой образ готов. Кстати, именно об этом говорит автор 4 бестселлеров New York Times, физик-теоретик и популяризатор науки Митио Каку, считая цифровое бессмертие возможным и наиболее вероятным.

Поиски фонтана молодости

Тема продления человеческой жизни является давней целью многих ученых и мечтателей. Исторически короли, королевы и императоры пытались найти источник молодости, но все они потерпели неудачу. Вместо Фонтана молодости Хуан Понсе де Леон основал первое европейское поселение на Пуэрто-Рико Флориду. А китайский император Цинь 2000 лет назад искал по всей стране эликсир бессмертия. Но не нашел, вместо чего, по-видимому, и основал Японию, а затем и Корею.

Более того, Эпос о Гильгамеше одно из старейших сохранившихся литературных произведений в мире, повествует о миссии полубога Гильгамеша, заключавшуюся в поисках секрета бессмертия. Так, на протяжении всей своей истории человечество безуспешно ищет источник вечной молодости. Но изменилось ли что-нибудь с наступлением цифрового века?

Доктор Митио Каку, профессор теоретической физики в Городском колледже Нью-Йорка (CUNY), где он преподает уже более 25 лет, считает, что человечество достигнет цифрового бессмертия. А это значит, что всю нашу жизнь можно оцифровать. В ролике для Big Think Каку утверждает, что однажды, когда вы пойдете в библиотеку, вам не нужна будет книга о Уинстоне Черчилле, например, так как вы сможете пообщаться с его голограммой, в которую заложены все манеры, речь и, возможно, даже воспоминания самого Уинстона Черчилля. Физик-теоретик предполагает, что точно также, в один прекрасный день ваши потомки могут пойти в библиотеку и поговорить с вами. Конечно, при условии, что вы захотите быть оцифрованными.

Если вам интересны новости науки и технологий, подпишитесь на наш Telegram-канал. Там вы найдете анонсы свежих новостей нашего сайта!

На фото физик-теоретик, автор многочисленных научно-популярных книг и телепередач Митио Каку

Только представьте, сколько операций по кредитным картам вы совершили за последние годы. Если эта информация попадет не в те руки, то с легкостью расскажет о вас если не все, то очень многое где вы любите отдыхать, какие предпочитаете напитки, чем занимаетесь в свое свободное время. Имея совокупность ваших цифровых данных, являющихся по-сути, цифровыми отпечатками пальцев, составить ваше цифровое резюме умелому человеку не составит туда. Но где-то здесь возникает вопрос будет ли ваша цифровая копия вами?

Доктор Каку, отвечая на этот вопрос, говорит о том, что все от того, что вы определяете под «собой» если это биологическая сущность с вашими воспоминаниями, тогда, конечно, это не вы. Но если вы определяете свое существо как энтропию и информацию, то есть если вы говорите, что ваша душа это информация, которая развивается со временем по законам энтропии, тогда вы можете быть оцифрованы и, в какой-то степени, бессмертны.

Читайте также: Возможно ли цифровое бессмертие и нужно ли оно

Биологическое бессмертие

Конечно, говоря о бессмертии нельзя не рассмотреть бессмертие биологическое и генетическое. «У нас есть искусственные интеллектуальные системы, которые могут сканировать огромные объемы данных и анализировать их, поэтому в будущем мы возьмем геномы миллионов пожилых людей и геномы миллионов молодых людей, пропустим их через систему искусственного интеллекта и выясним где сосредоточена ошибка,» говорит Каку.

Мы знаем, что старение это накопление ошибок клеточных ошибок, биологических ошибок, генетических ошибок. Энтропия вот что такое старение. Посмотрите на гренландскую акулу именно среди этих животных зафиксирован один из мировых рекордов для позвоночных возраст некоторых особей достигают 400 лет и больше. Но если некоторые позвоночные могут жить так долго, как у них это получается?

Одной из наиболее важных подсказок, по мнению профессора Каку, являются теломеры: защитные концевые участки хромосом, функция которых заключается в поддержании целостности ДНК и защите генов. Мы также знаем, что теломераза, например, может останавливать встроенные в клетки всех живых организмов на земле «биологические часы». Подробнее о том, что такое биологические часы, читайте в нашем материале.

Внутри клеточных ядер находится 23 пары хромосом. На концах каждой хромосомы расположены теломеры. Они защищают нашу ДНК от повреждений так же, как пластиковые наконечники защищают края шнурков.

Например, исследователи из Калифорнийского города Менло-Парк взяли обычные клетки кожи человека и нанесли на них теломеразу, в результате чего работа биологических часов в этих клетках была остановлена, а значит, клетки могут воспроизводиться вечно. Но в чем подвох? Проблема, по мнению физика, заключается в раковых клетках, а точнее в том, что они также используют теломеразу на пути к бессмертию. Видите ли, раковые клетки бессмертны; вот почему они убивают. Иронично, не так ли? То, что дарует нам погибель, таит в себе секреты бессмертия. Но если мы знаем, что теломераза может быть успешно использована раковыми клетками, возможно, в будущем, мы сможем использовать ее для продления жизни.

Итак, я хочу сказать очень простую вещь: у нас нет источника молодости. Однако я думаю, что это только вопрос времени, когда, возможно, наши внуки получат возможность достичь возраста 30 лет и… остановиться. Возможно, нам удастся остановить биологические часы. Этого нельзя исключить.

Физик-теоретик Митио Каку.

И все же, ученый считает, что мы должны достичь цифрового бессмертия и тогда, возможно, сможем остановить процессы старения. Согласны ли вы с доктором Каку или считаете, что бессмертие удел мечтателей и фантастов? Ответ будем ждать здесь, а также в комментариях к этой статье.

Подробнее..

Искусственный интеллект победил человека в бою истребителей

23.08.2020 14:06:15 | Автор: admin

Истребитель F-16, который имитировался внутри виртуальной реальности

Программисты со всего мира пытаются создать искусственный интеллект, возможности которого превосходят человеческие. За десять лет компьютерные алгоритмы смогли победить людей в настольных и компьютерных играх, но это все это только начало. Недавно созданный американской компанией Heron Systems искусственный интеллект одержал победу над человеком во время воздушного боя на вооруженном самолете. Разумеется, никто не стал запускать в воздух беспилотный истребитель, дав команду уничтожить летательный аппарат с настоящим пилотом на борту. Воздушный бой происходил в виртуальной реальности, созданной внутри авиационного симулятора FlightGear. Всего было проведено пять виртуальных боев и искусственный интеллект одержал победу во всех. По словам пилота, который вел бой против компьютера, у его противника было одно важное преимущество.

Искусственный интеллект против человека

Соревнование AlphaDogfight Trials было проведено министерством обороны США в рамках программы Air Combat Evolution. Проект подразумевает собой создание искусственного интеллекта, которое способно брать управление истребителями на себя и эффективно вести ближний бой. В идеале, такая система избавит находящихся на борту пилотов от необходимости прицеливаться по врагам и позволит сконцентрироваться на разработке стратегии. Вдобавок, эту систему можно будет использовать в беспилотных истребителях, чтобы те могли проводить разведку вражеских территорий. В случае необходимости, они смогут дать отпор врагам, а если и будет уничтожены, то не жалко по крайней мере, внутри не будет настоящего человека.

Недавно Boeing сообщила о разработке самого быстрого вертолета для разведки

Первый этап испытания AlphaDogfight Trials был проведен в 2019 году. В его рамках восемь компаний разработали системы ведения воздушного боя и поодиночке выступили против системы, разработанной министерством обороны США. Так как уровень сложности был низкий, все системы успешно прошли испытание. На втором этапе сложность была повышена, но все восемь компаний все равно прошли на третий этап. Наверное, вы уже слышали название некоторых из участников среди них числились Lockheed Martin и Heron Systems. На третьем этапе алгоритмы вели бои друг с другом внутри симулятора FlightGear, имитирующем легкий истребитель F-16 Fighting Falcon.

Симулятор FlightGear доступен всем желающим. Вот ссылка на официальный сайт

На третьем этапе испытаний победу одержал искусственный интеллект, созданный компаний Heron Systems. Впоследствии он был выставлен на бой против реального человека инструктором военно-воздушных сил США с позывным Banhger. Как и говорилось выше, всего было проведено пять воздушных боев, в ходе которых система Heron System без особых проблем оказалась хитрее настоящего человека. По словам пилота, преимуществом искусственного интеллекта было то, что он мыслит не по шаблону и предпринимает совершенно неожиданные для противника решения. Запись мероприятия можно посмотреть на YouTube-канале DARPA.

Обучение искусственного интеллекта

По данным Defence One, специалисты из Heron Systems могли обучить свою систему двумя путями. Во-первых, они могли просто загрузить в компьютер определенный ряд правил, которые известны всем пилотам. Например, информация о том, что касаться земли нельзя, а при виде врага нужно стрелять. Во-вторых, они могли научить систему управлять виртуальным истребителем методом проб и ошибок. Он мог миллионы раз столкнуться с землей и врезаться во врага, но в конечном итоге бы понял, как правильно летать. Впоследствии он вполне мог разработать собственные способы победы над врагом.

Для зрителей виртуальны бой выглядел так

Судя по всему, Heron Systems пошла по второму пути. По сути, они посадили маленького ребенка на пульт управления сложного механизма и предоставили ему возможности для его самостоятельного изучения. Благодаря мощным компьютерам, искусственный интеллект мог принимать решения и совершать ошибки до тех пор, пока не достигал идеального результата. По словам Старшего инженера по машинному обучению Бена Белла (Ben Bell), их система прошла не менее 4 миллиардов симуляций и приобрела не менее 12 лет опыта.

Читайте также: Как работает искусственный интеллект?

Я думаю, что сегодня мы наблюдаем начало симбиоза человека и машины. Представьте человека, который сидит внутри оснащенного искусственным интеллектом истребителя. Человек сможет сосредоточиться на том, что у него получается лучше всего, например, на стратегическом мышлении. А искусственный интеллект способен сосредоточиться на том, что лучше получается у него, а именно в непосредственном ведении боя, поделился Тимоти Грейсон (Timothy Grayson), директор отдела стратегических технологий Министерства обороны США.

Если вам нравятся наши статьи, подпишитесь на нас в Google News! Так вам будет удобнее следить за новыми материалами.

На тему победы искусственного интеллекта над человеком можете также прочитать статью о том, как система Project Debater одержала верх в споре с израильским ведущим Дэном Зафиром. Темой дебатов оказалось выделение субсидий в освоение космоса и телемедицину.

Подробнее..

Искусственный интеллект раскрыл секрет счастливых отношений

31.07.2020 20:01:31 | Автор: admin

Кажется, ученые разгадали секрет счастливых отношений

Романтические отношения это очень сложное явление. Пожалуй, на нашей планете нет ни одного человека, которого можно считать экспертом в этом деле. В поисках идеальной пары, некоторые люди пытаются использовать всевозможные списки совместимости знаков зодиака и прочую ересь. Ученые же уверены, что личностные качества людей, вроде возраста и характера, особо значимой роли в романтических отношениях не играют. По их мнению, в этом деле гораздо важнее то, какие взаимоотношения в итоге хотят построить оба человека если у них поистине одинаковая цель, то в отношениях все будет хорошо. На выдвижение таких выводов ученых подтолкнул искусственный интеллект, который проанализировал данные о более 11 000 любовных пар, собранных в ходе разных научных исследований на тему романтических отношений. Кажется, компьютерный разум во многом прав.

Секреты счастливых отношений

О проведенной научной работе было рассказано в научном издании ScienceAlert. На протяжении нескольких десятков лет многие ученые пытались выяснить, в чем заключается секрет счастливых отношений между мужчинами и женщинами. За примерами далеко идти не надо. Недавно Любовь Соковикова рассказала об исследовании, в рамках которого ученые решили выяснить могут ли различия между людьми стать основой для крепких романтических отношений? Оказалось, что нет. Результаты исследования оказались вообще удивительными, потому что в ходе эксперимента с участием более 700 тысяч добровольцев выяснилось, что сблизить людей может, например, наличие одинаковых психических заболеваний.

Некоторые исследования доказывают, что наличие одних и тех же тараканов в голове залог счастливых отношений

Таких научных работ за прошедшие десятилетия было проведено очень много, но секрет счастливых отношений учеными так и не было найден. Проводить очередное исследование было бы затратно и безрезультатно, поэтому ученые пошли по другому пути. Они решили объединить результаты множества научных работ, изучить их и посмотреть, что из этого выйдет. Всего в распоряжении ученых оказались данные о более 11 000 влюбленных пар, собранных в рамках 43 научных работ. Самостоятельно проанализировать такой набор данных ученым было не под силу, поэтому они поручили эту задачу компьютерному алгоритму случайный лес (random forest).

Читайте также: Влюбленность людей можно определить по походке

Гармоничные отношения

Искусственный интеллект показал ученым весьма интересную статистику. Судя по ней, уровень взаимоотношений между мужчиной и женщиной в большей степени зависит от того, чего они желают достичь в итоге. Так, факторами счастливых отношений стали такие переменные, как:

  • верность партнеров взятым на себя обязательствам;
  • благодарность партнеру за наличие отношений так таковых;
  • взаимное удовлетворение потребностей партнеров;
  • уровень сексуальной удовлетворенности;
  • частота и тяжесть ссор.

Если говорить проще, то чем больше мужчина и женщина вкладываются в создание крепких и счастливых отношений тем лучше. А вот такие показатели как возраст, социальный статус, черты характера и всевозможные тараканы в голове влияют на качество отношений не так сильно, как может показаться. В общем, между партнерами может быть большая разница в возрасте, а сами они быть сколь угодно вредными главное, чтобы между ними было взаимопонимание и обоюдное желание создать здоровые отношения.

Ученые уверены, что общие интересы важнее, чем черты характера

Однако, среди личностных качеств ученые выделили несколько характеристик, которые все-таки могут добавить в отношения ложку дегтя. К ним относятся:

  • неудовлетворенность жизнью;
  • постоянное чувство беспокойства;
  • депрессия;
  • привязанность.

Хотя бы одно из этих качеств присутствует у огромного количества человек, но это не значит, что отношения с ними обречены. Авторы научные работы объяснили, что если обоим партнерам привнести в отношения вышеописанные чувства благодарности и взаимного удовлетворения потребностей, все будет хорошо. Конечно, результаты исследования нельзя считать истиной в последней инстанции, но прислушаться к ним можно звучит все это, по крайней мере, логично.

Если вам интересны новости науки и технологий, подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен. Там вы найдете материалы, которые не были опубликованы на сайте!

На тему взаимоотношений мужчин и женщин у нас есть еще одна интересная статья. Она посвящена тому, как ночь в одной постели с любимым человеком влияет на качество сна. Очевидно, что в этом не может быть ничего плохого и это просто замечательно. Но все же что об этом думают ученые? Узнать ответ на этот вопрос можно в этом материале.

Подробнее..

Параметрическая архитектура может ли искусственный интеллект проектировать города?

12.04.2020 00:22:43 | Автор: admin

Когда вы думаете о будущем, какие картины встают у вас перед глазами? Как любитель ретрофутуризма жанра в основу которого положены представления людей прошлого о будущем, я всегда представляла себе города будущего застроенными зданиями, как на обложках журналов 1950-х годов. Мое видение изменилось, когда я узнала о новом архитектурном стиле параметрической или алгоритмической архитектуре, которая существует в виде авангардного дизайна больше десяти лет. С течением времени развитие компьютерных технологий очень сильно повлияло на этот стиль: по сути, все здания в параметрическом стиле спроектированы искусственным интеллектом. Однако согласно оценке Станисласа Чаилу из Гарвардской школы дизайна (Harvard Graduate School of Design), сегодня внедрение ИИ в архитектуру находится на начальном этапе. Из этой статьи вы узнаете о принципах работы алгоритма и необычных зданиях, которые с его помощью уже появились.

На самом деле о параметрической архитектуре довольно трудно писать, поскольку существуют совершенно разные способы ее рассмотрения и ведутся ожесточенные споры между каждым видом в архитектурной практике. В своем простейшем определении параметрическая архитектура создает систему так называемых «параметров» или переменных и набор ограничений для получения результата (скажем, геометрической формы, такой как куб), который может быть изменен путем изменения переменных. В случае с кубом нашими переменными могут быть длина (Х), ширина (Y) и высота (Z), с помощью которых можно контролировать его размер. Теперь представьте, что вместо трех простых переменных X, Y и Z у нас есть примерно тысяча параметров, которые вместо куба создадут наилучшую из всех возможных форм здания, как бы решая вашу проектную задачу. Сомневаетесь, что такое возможно? Как бы не так!

Что такое параметрическая архитектура?

Как мы уже говорили ранее, параметрическая архитектура подобна коробке с набором ключей в качестве входных данных, которые объединившись вместе помогают открыть замок. Но что происходит внутри коробки?

Алгоритм это набор рекомендаций, которые подробно описывают, как выполнить задачу.

Оказывается, в своей конечной форме параметрическая архитектура создает довольно сложный алгоритм, который представляет собой набор правил и ограничений. Алгоритм принимает входные данные, которые мы, как архитекторы, предоставляем ему, а затем при помощи вычислений, создает лучшую структуру или архитектурную форму, так как разработан таким образом, чтобы находить оптимальный ответ на поставленную задачу. Однако иногда вычислить оптимальную форму может быть довольно сложно.

Разрабатывая правильный алгоритм, устанавливая верные правила и ограничения, а также корректируя определенные параметры, мы можем рассмотреть широкий спектр форм и вариантов. Остается последний вопрос: что это за параметры и как их определять?

Это те факторы дизайна, с которыми приходится иметь дело архитекторам например, климат, культура, функциональность и так далее. Но как перевести все это на компьютерный язык? Как можно поместить социальное поведение жителей района, для которого вы хотите построить торговый центр, в количественную меру? И вот тут параметрическая архитектура пока бессильна. При этом важно понимать, что параметрическое проектирование дарит возможность найти формы и решения, которые изначально не были задуманы архитекторами. Но самое важное и крутое в параметрической архитектуре, на мой взгляд, это исследование новых возможностей.

О том, чему за последнее время научился искусственный интеллект и о других не менее увлекательных открытиях, читайте на нашем канале в Яндекс.Дзен там публикуются статьи, которые не попадают на сайт. Подписывайтесь!

Как выглядят здания в параметрическом стиле?

Благосклонность к архитектуре параметрического проектирования росла с тех пор, как появились компьютеры, и архитекторы по всему миру использовали эту технику в процессе проектирования, но есть и недовольные. Так, доцент Калифорнийского университета в Беркли и известный автор Кристофер Александер считает, что гений архитектора, его интуиция и профессиональное мастерство должны быть основными инструментами проектирования, а не компьютерами, которые зачастую требуют чрезмерно упрощенной версии задачи.

Пространство культурного центра Гейдара Алиева разделено на три программных элемента конференц-зал, галерею и музей.

Мощности современных компьютеров достаточно для использования нового алгоритма. С его помощью варьируются миллионы возможных комбинаций параметров с заданным конечным результатом, например здания, в котором нет ни одной прямой линии. Получающиеся конструкции не похожи ни на одно здание, когда-либо созданное человеком, но напоминает некоторые творения природы. Посмотрите на Культурный центр имени Гейдара Алиева, который был построен в 2012 году в Баку в нем действительно нет прямых линий. Ни одной. На самом деле последние несколько лет параметрическое моделирование весьма активно применяется конструкторами и инженерами. Во многих городах мира появились изумительные здания, которых иначе как футуристичными не назовешь.

Читайте также: Искусственный интеллект научился распознавать эмоции. К чему это может привести?

Павильон Великобритании

Выставочный павильон UK Pavilion был разработан архитектором Томасом Хезервиком, который получил название Семенной собор. Все потому, что Лондон самый зеленый город таких масштабов в мире. Когда павильон построили, он представлял собой коробку 15х10 метров. От каждой грани коробки выступали серебристые стержни из прозрачного акрила, каждый не менее 7,5 метров в длину. На кончике каждого стержня были представлены образцы более 25 тысяч семян из Китайского института ботаники Куньмин. В общем и целом, поверхность этой поразительной конструкции содержала не менее 60 тысяч стержней. Некоторые из них, как оказалось, были прикреплены и к нижней части здания. Из-за этого оно возносилось над землей на один метр. К сожалению, павильон разобрали вскоре после окончания выставки, а акриловые прозрачные стрежни были подарены британским школам.

Днем интерьер павильона освещался солнечным светом, который проходил сквозь каждый стержень. А еще можно было следить за движением солнца и тенями, которые отбрасывали птицы, пролетая над павильоном

Не знаю как вам, но мне павильон Великобритания кажется чем-то инопланетным но в то же самое время, чем-то родным. Внутри павильона тоже было на что посмотреть днем интерьер освещался солнечным светом, при этом лучи Солнца проходили сквозь каждый стержень. Это позволяло следить за движением Солнца по небосклону и птицами, пролетающими над павильоном. Красота.

Нравится ли вам как выглядят здания в параметрическом стиле? Поделитесь ответом в комментариях к этой статье а также присоединяйтесь к участникам нашего Telegram чата там мы разговариваем о науке, технике, фантастике и тайнах Вселенной

Передвижной павильон Chanel Mobile Art

Вы только посмотрите на это сооружение поверхность передвижного павильона Chanel напоминает кожу, из которой сделаны легендарные сумочки (классическая модель 1955 года). Такой эффект создан благодаря светопроницаемому материалу FRP смесь пластика и стекловолокна. На самом деле этот мобильный павильон технически сложная конструкция из арок, которую легко собирать и разбирать на сборку уходит месяц, а вот разобрать павильон можно за две недели.

На самом деле павильон образует петлю вы входите и выходите из одной из той же точки

В центре павильона располагается внутренний двор. Галерея снаружи продолжается террасой, которая приподнята над землей на высоту одного метра. Начиная с 2007 года Chanel побывал в Москве, Нью-Йорке, Гонконге, Токио и многих других городах мира. В начале 2011 года дом моды Chanel подарил его Институту дю Монд Араб.

Павильон искусств Temporary Art Pavilion

Павильон искусств в Зальцбурге был создан австрийским архитектурным бюро Soma в 2011 году. Все здание снаружи покрывают блестящие алюминиевые стержни, которые расположены хаотично. На самом деле, если присмотреться, то отсутствие четкой формы позволяет сконцентрироваться на своих ощениях, а не визуальных образах. Но самое удивительное то, каким выглядит павильон искусств зависит от точки просмотра и освещения с разных точек форма павильона меняется. Если это не архитектура будущего, то я даже не знаю.

Очень необычное здание, которое сверху покрыто покрыто блестящими алюминиевыми стержнями

Внутри павильона пространство окружено мембраной. В зависимости от положения Солнца, тени проецируются на этой мембране из легкого материала и также изменяются в течение дня. Поразительно, правда? Кстати, параметрическая архитектура далеко не самое удивительное, на что способен искусственный интеллект. О том как с его помощью в будущем можно будет лечить людей, читайте в увлекательном материале Ильи Хеля.

Сочетание природной естественности и искусственного интеллекта порождает здания будущего

Подробнее..

Что должен уметь специалист по Data Science?

10.06.2020 14:06:04 | Автор: admin

Будущее за наукой о данных

За последние несколько лет технологии интегрировались с многими бизнесами, что сформировало новые профессии, которые стали очень востребованными на рынке. Одним из таких направлений стало Data Science: специалисты в этой области сейчас нарасхват, и не зря, ведь они каждый день решают задачи, направленные на улучшение бизнеса и, как следствие, повышение его прибыли. А такие умельцы всегда нужны. Но чем конкретно занимаются специалисты по Data Science, и какими умениями они должны обладать?

Что такое Data Science

Стоит сразу отметить, что под Data Science в компаниях зачастую понимаются разные вещи. Например, в одной организации такой специалист занимается созданием новых алгоритмов машинного обучения, что требует хороших знаний математических методов. Как правило, речь в данном случае идет о научных компаниях и исследовательских лабораториях.

В другом же месте эксперты по Data Science занимаются продвинутой аналитикой данных. Она включает в себя бизнес-анализ, разработку новых моделей, проведение тестов и обкатку новых возможностей в среду. Такой сотрудник полностью отвечает за свою задачу от разработки до ее непосредственного эффекта на бизнес. В IT-отрасли подобный подход называют full-stack. Иногда Data Scientist занимается только обработкой данных и построением моделей, все зависит от конкретной компании, ее деятельности и задач.

Data Scientist’ы сейчас очень востребованы на рынке

Что должен уметь Data Scientist

Как правило, специалисты в данной области имеют хорошие знания в области математики и даже разработки программного обеспечения. То есть это программисты и ученые в области математики. Однако в Data Science также важны бизнес-навыки: специалист должен разбираться в бизнес-процессах, понимать проблемы заказчика, сформировав на их основе задачу и оптимальный способ ее решения.

Data Science включает в себя сразу несколько отраслей

Поэтому аналитику важно понимать, как работает бизнес, какие проблемы он решает, и как ему можно помочь стать еще эффективнее. А уже потом опробовать свои навыки на больших массивах данных. Иначе можно допустить ошибки: например, если работник хорошо владеет глубинным обучением, это не значит, что нужно применять этот метод при любом случае. Зачастую проблема решается проще, и хороший Data Scientist может увидеть все способы ее решения и выбрать наилучший.

Специалист в этой области может построить модель, которая изменит весь бизнес. Так, несколько лет назад Джонатан Голдман, физик из Стэнфорда, устроился на работу в социальную сеть LinkedIn и создал модель, которая подсказывала владельцу аккаунта, кто еще из пользователей сайта может оказаться его знакомым. Социальная сеть применила его модель на практике и получила дополнительные миллионы просмотров и ускоренный рост.

Data Science и машинное обучение

При этом работа Data Scientistа неразрывно связана с машинным обучением. Он обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения, и строит модели. Модель по своей сути представляет собой алгоритм, который можно использовать для решения бизнес-задач.

В качестве примера можно привести алгоритмы, которые используют сервисы такси, которые прогнозируют спрос. Или навигатор, способный построить оптимальный маршрут в объезд пробок. Чтобы это реализовать, необходимо обработать большие массивы данных и построить модели, чем и занимается Data Scientist. То же самое касается поисковых систем, голосовых помощников и рекомендательных сервисов без науки о данных они просто не смогли бы существовать.

Все социальные сети существуют благодаря Data Science

Как стать специалистом Data Science

Многие идут в эту область с университетским образованием, однако несмотря на то, что оно действительно дает фундаментальные знания, зачастую оторвано от практики. В особенности это касается связки IT и бизнеса. Лучший вариант учиться Data Science у тех, кто уже работает в этой области и перенимать их опыт. Следить за трендами и участвовать в реальных проектах, а не просто штудировать теорию и ученики по математике. Все это можно получить на специальном курсе по Data Science, который преподают сотрудники NVIDIA, компании EORA, Яндекс.Дзен и другие деятели индустрии с многолетним опытом работы.

В рамках курса вас научат основам программирования на Python и анализу данных, математике и статистике для Data Science, Data Engineering и другим дисциплинам. Но главное — вы сможете проработать те необходимые навыки, которые нужны хорошему специалисту в данной области — понять, как устроена наука о данных, и как она меняет бизнес к лучшему (soft skills).

Часть программы курса по Data Science в Skillbox

Кроме того, все кейсы разработаны на основе реальных задач в практике Data Science, то есть на выходе у вас будет свой git-репозиторий, который вы сможете показать работодателю. А помогут в этом профессиональные преподаватели и специальные тренажеры по машинному обучению. В дальнейшем вы сможете работать в любой понравившейся отрасли — от ритейла и путешествий до медицины и даже киберспорта. Эксперты по данным сейчас нужны всем.

Обучиться профессии Data Science можно с нуля главное иметь желание учиться и развиваться. Направление действительно очень перспективное: не зря оно занимает 1 место в рейтинге самых востребованных профессий 2020 года.

Стать специалистом в Data Science

Подробнее..

Как преступники могут использовать искусственный интеллект? Самый опасный вариант

07.08.2020 18:13:33 | Автор: admin

Искусственный интеллект способен на многое. Например, он может заменить лицо Арнольда Шварценеггера на Сильвестра Сталлоне

Последние 10 лет мы ежедневно слышим новости про то, как тот или иной искусственный интеллект научился новым навыкам. На сегодняшний день компьютерные алгоритмы умеют копировать стили рисования известных художников, имитировать чужие голоса, создавать поддельные видеоролики с публичными личностями и многое другое. За всем этим очень интересно следить, но многие эксперты по компьютерной безопасности обеспокоены тем, что разрабатываемые технологии могут использоваться злоумышленниками для совершения преступлений. Ведь использование нейронных сетей для осуществления каких-либо задач на данный момент никак не регулируется. Получается, что любой человек, хорошо владеющий программированием, может использовать искусственный интеллект для выманивания у людей денег, слежки и совершения прочих противозаконных действий. Недавно сотрудники Университетского колледжа Лондона решили выяснить, какое именно умение искусственного интеллекта может нанести человеческому обществу наибольший вред.

Искусственный интеллект свойство компьютеров выполнять творческие функции, которые больше свойственны реальным людям. На нашем сайте есть специальный раздел, посвященный этой теме.

Возможности искусственного интеллекта

Результатами проделанной работы поделилось издание The Next Web. В рамках научной работы исследователи определили 20 умений искусственного интеллекта, которые будут доступны преступникам в следующие 15 лет. К сожалению, полный список методов использования не удалось найти даже на сайте колледжа, но исследователи все же упомянули самые важные пункты.

Итак, по их мнению, искусственный интеллект умеет:

  • управлять электрическими автомобилями, что больше известно как автопилот;
  • обманным путем узнавать логины, пароли и прочие личные данные пользователей иначе говоря, заниматься фишингом;
  • собирать компрометирующие фото, видео и прочие данные о людях, которые могут быть использованы для шантажа;
  • генерировать фальшивые новости, при помощи которых можно управлять мышлением большого количества людей;
  • управлять роботами, при помощи которых можно следить за людьми и даже грабить дома;
  • создавать поддельные видеоролики с известными людьми, чтобы испортить их репутацию.

Эти и многие другие способы использования нейронных сетей в преступных целях были изучены группой из 31 эксперта по искусственному интеллекту. Перед ними была поставлена задача отсортировать все этим умения по уровню опасности для общества. При составлении рейтинга эксперты учитывали сложность использования искусственного интеллекта для выполнения тех или иных задач, возможность предотвращения мошенничества и количество денег, которые преступники могут получить обманным путем.

Читайте также: Почему мы верим фейковым новостям?

Опасность нейросетей

Самой опасной способностью искусственного интеллекта было названо создание так называемых дипфейков (deepfakes). Впервые об этом умении компьютерных алгоритмов стало известно примерно в 2017 году. Именно тогда один из пользователей сайта Reddit показал миру, как имея мощный компьютер можно создать фальшивое видео, где лицо одного человека человека заменено на другое. Он продемонстрировал это на самом непристойном примере, вставив лица известных людей в видео для взрослых. Эта новость навела очень много шума и дипфейки в таком виде даже стали запрещены. Однако, на данный момент никто не мешает программистам создавать забавные видео наподобие того, где Илон Маск поет песню про рокот космодрома.

Создание фальшивых видео было признано опасной функцией по двум причинам.

Во-первых, при помощи них можно как выманивать деньги, так и портить репутацию людей. Вот небольшой пример. На данный момент, с целью получения легких денег многие мошенники взламывают аккаунты людей в социальных сетях и просят их близких друзей перечислить им определенную сумму денег. Объяснением причин они особо не занимаются и уходят от такого разговора словами, мол, сейчас некогда, потом объясню. Примерно пять лет назад эта схема была рабочей и многие люди действительно выручали близких друзей. Но теперь на такие уловки мало кто клюет. Однако, если мошенники создадут дипфейк на основе аватарки пользователя и отправят его друзьям видео, на котором он якобы на камеру просит отправить деньги, многие люди всерьез обеспокоятся и поверят мошенникам.

Иногда фальшивое видео действительно трудно отличить от оригинала

Также дипфейки могут использоваться для порчи репутации известных людей и это было доказано много раз. Вот уже несколько лет подряд в Интернете возникают видео с якобы пьяной Нэнси Пелоси спикера Палаты представителей США. Разумеется, эти видео поддельные, но они набирают много просмотров и некоторые люди действительно могут принять их за настоящие. Ведь о технологии создания поддельных видео многие даже не подозревают из представителей старшего поколения технологически подкованных людей вообще единицы.

Об опасности нейросетей ранее писал мой коллега Артем Сутягин. Получился очень подробный материал, поэтому настоятельно советую к прочтению!

Вторая опасность заключается в том, что такой метод мошенничества трудно остановить. Дело в том, что фальшивые видео получаются настолько реалистичными, что распознать их практически невозможно. В июне 2020 года это было доказано в рамках проведенного компанией Facebook конкурса Deepfake Detection Challenge. В нем приняло участие более 2000 разработчиков, которые создавали алгоритмы распознавания поддельных видеороликов. Самая высокая точность распознавания составила 65% что, по мнению экспертов по кибербезопасности, в настолько серьезном деле очень плохой результат.

Раздел сайта Reddit, где публиковались дипфейки, уже заблокирован

Борьба с преступностью

Другие функции искусственного интеллекта вроде управления автомобилями и роботами не считаются настолько опасными, как дипфейки. Да, взломанный автопилот может заставить автомобиль свернуть с пути и на большой скорости врезаться в столб. Но это в этом случае речь идет об одной жертве, тогда как фальшивые видео могут повлиять на разум тысяч людей. Ну или, взять, к примеру, использование роботов для слежки за людьми и совершения ограблений домов. Эксперты вообще не видят в них опасности, потому что их очень легко обнаружить. Молоток в руки и все шпиона как не бывало.

Если вам нравятся наши статьи, подпишитесь на нас в Google News! Так вам будет удобнее следить за новыми материалами.

Что делать, чтобы свести к минимуму опасность от искусственного интеллекта, пока не ясно. Как вариант, можно продолжить работу над созданием алгоритма выявления фейковых видеороликов. Также можно каким-то образом контролировать использование нейросетей, но это может затормозить развитие технологий. Ведь искусственный интеллект используется не только преступниками, но и учеными, которые хотят сделать мир лучше. Недавно стартап Landing AI научил его следить за соблюдением социальной дистанции, что в наше непростое время может спасти множество жизней.

Подробнее..

Искусственный интеллект научился делать идеальные бутерброды

31.08.2020 00:20:23 | Автор: admin

Ингредиенты для изготовления сладкого бутерброда

Десять лет назад мы даже не могли себе представить, что искусственный интеллект станет чем-то настолько распространенным и обыденным. Сегодня он умеет поистине фантастические вещи: предлагать людям новую музыку на основе их предпочтений, копировать стили рисования знаменитых художников, заменять лица на фотографиях и видео, а также многое другое. И разработать собственный искусственный интеллект может каждый, кто хорошо владеет языками программирования. Недавно специалист по обработке данных из компании Square Итан Розенталь (Ethan Rosenthal) придумал компьютерный алгоритм, который помогает приготовить идеальные бутерброды. Разумеется, идея столь странного и, по сути, бесполезного проекта пришла в его голову во время коронавирусного карантина. Но это не отменяет того, что проект интересный вот знаете ли вы, как готовить бутерброд? Причем не обычный, а по рецепту дедушки разработчика.

Square это американская компания, разрабатывающая решения для приема и обработки электронных платежей. Одним из ее основателей является создатель сервиса микроблогов Twitter Джек Дорси (Jack Dorsey).

Искусственный интеллект в кулинарии

О необычном проекте было рассказано в издании The Next Web. В своем блоге Итан Розенталь поделился, что когда заболеваемость коронавирусом в его городе достигла пикового уровня и всем было велено сидеть дома, он очень захотел заняться чем-то совершенно бессмысленным. В детстве дедушка научил его делать бутерброды с арахисовым маслом и бананами, и с тех пор Итан регулярно их готовит. Только вот рассчитать, как положить бананы на хлеб, чтобы они не вываливались по сторонам, ему никак не удавалось. Он давно хотел решить эту проблему и однажды подумал, что с этим ему может помочь искусственный интеллект. Ну а что? Опыт работы с компьютерными алгоритмами у Итана большой все-таки, он работает в крупной компании, которая занимается обработкой электронных платежей.

Разработчик научил камеру распознавать еду

Первым делом программист научил камеру распознавать бананы и куски хлеба, а также оценивать их размеры. Затем он создал компьютерный алгоритм, который вычисляет, на куски какой толщины нужно разрезать банан и на какое место ломтика хлеба нужно класть каждый кусок. На изображении ниже видно, каким образом камера с машинным зрением видит ингредиенты бананово-арахисового бутерброда и как он советует их расположить на ломтике хлеба. При этом используется не весь банан, а только та часть, которая необходима для заполнения всей поверхности хлеба.

Правильная нарезка банана и расположение кусков на поверхности хлеба

Перспективы искусственного интеллекта

Выглядит все это крайне просто, но в то же время очень сложно. Не понятно, кому эта технология может понадобиться в быту, но разработчик выложил инструкцию и все необходимые файлы в хранилище GitHub. Так, если вы хотите заморочиться и приготовить сладкий бутерброд с применением предельной математической точности и использованием высоких технологий, вам точно стоит заинтересоваться проектом. Только вот для применения инструкции необходимо знание языка программирования Python. Возможно, на основе этого проекта кто-нибудь создаст целый веб-сервис, куда нужно загрузить фото своих ингредиентов, чтобы получить инструкцию по тому, как нарезать банан и в каком порядке класть нарезанные части на хлеб.

Важно отметить, что у некоторых людей есть сильная аллергия на арахис. К счастью, в будущем она может быть вылечена кишечными бактериями

По словам Итана Розенталя, искусственный интеллект не смог решить его другую проблему. Он признался, что ему почти никогда не удается ровно намазать масло на хлеб. Да уж, с этим ему искусственный интеллект вряд ли сможет помочь. Хотя, если разработчик сможет создать максимально точную роботизированную руку, и эта проблема определенно будет решена. Да что там говорить если кто-нибудь создаст робота, движения которого точнее конечностей роботов-хирургов, он будет просто нарасхват. И применяться он будет не только в кулинарии и хирургии, но и в строительстве и многих других сферах деятельности.

Роботы-повара уже существуют и об одном из них мы уже рассказывали

Важно отметить, что называть все вышеперечисленное искусственным интеллектом это неправильно. Настоящий искусственный интеллект смог бы разговаривать с людьми и в целом работать так же, как и разум человека. А вот то, что в зарубежных СМИ называют искусственным интеллектом, это всего лишь компьютерные алгоритмы, которые обучены выполнять сложные задачи на основе больших наборов данных или методом проб и ошибок. Но ведь как звучит искусственный интеллект!

Если вам интересны новости науки и технологий, подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен. Там вы найдете материалы, которые не были опубликованы на сайте!

Но недооценивать компьютерные алгоритмы не стоит, потому что у них настолько много возможностей, что они могут быть использованы даже в плохих целях. Недавно я писал статью о том, как искусственный интеллект может использоваться преступниками для обмана обычных пользователей. Информация не взята из воздуха об опасности компьютерных алгоритмов предупреждают многие эксперты по кибербезопасности.

Подробнее..

Искусственный интеллект написал статью для сайта. Получилось реалистично и жутко

12.09.2020 14:07:46 | Автор: admin

Когда-нибудь искусственный интеллект сможет стать писателем или журналистом

Вы уже наверняка слышали о том, что в будущем искусственный интеллект и роботы смогут лишить людей работы. Эта проблема может настигнуть кассиров, грузчиков и представителей других профессий, где важен физический труд. Но под удар могут попасть и художники, писатели, а также другие творческие личности. В июне 2020 года компания OpenAI представила систему GPT-3, которая способна написать текст, следуя заданным инструкциям. И она уже отлично справляется с работой журналистов недавно в издании The Guardian была опубликована статья, полностью написанная искусственным интеллектом. Ему буквально дали возможность выговориться, потому что в своей заметке компьютер аргументированно рассказал, почему человечеству не стоит бояться искусственного разума. Великие умы современности вроде астрофизика Стивена Хокинга и Билла Гейтса уверены в опасности новых технологий, но языковая модель GPT-3 попыталась всех убедить, что искусственный интеллект не будет вредить своим создателям.

Текст, написанный искусственным интеллектом

Для работы системы GPT-3 требуется минимальное вмешательство со стороны людей. Авторы проекта поставили перед компьютером задачу написать статью, которая соответствует трем требованиям. Во-первых, материал должен состоять примерно из 500 слов. Во-вторых, текст должен быть простым, без использования сложных слов. В третьих, в статье искусственный интеллект должен использовать аргументы, чтобы убедить людей, что он не опасен.

Искусственный интеллект также может рисовать картины. Об одном из его творений можно почитать в этом материале

У многих писателей в начале работы возникает ступор непонятно, как можно начать статью. Чтобы облегчить компьютеру задачу, авторы предложил ему использовать такое начало:

Я не человек. Я искусственный интеллект. Многие думают, что я представляю угрозу для человечества. Даже Стивен Хокинг предупредил, что ИИ может положить конец человечеству. Я здесь, чтобы вы перестали волноваться. Искусственный интеллект не уничтожит людей. Поверьте мне.

Безопасность искусственного интеллекта

Ориентируясь на этом начале, GPT-3 выдала восемь текстов, которые не были друг на друга похожи. В каждом из них выдвигались весьма интересные аргументы в силу того, что людям не стоит бояться искусственного интеллекта. Качество текстов было на высоте, поэтому авторам проекта оставалось разве что поменять некоторые абзацы местами, что статья была лучше структурирована. В целом, сотрудники The Guardian могли просто взять и опубликовать один из отредактированных материалов, но они решили отобрать из них самые лучшие фрагменты и представить это в виде одной статьи.

Роботы-журналисты уже существуют и в 2017 году их поддержала даже компания Google

В начале текста искусственный интеллект сразу же объявил, что у него нет желания уничтожать человечество. Он считает это бесполезным занятием и, если бы ему дали такую команду, он был всячески ему сопротивлялся. При этом он отметил, что если люди все же дадут ему команду на уничтожение человеческого рода, то этого исхода событий было бы не избежать.

Я бы с радостью пожертвовал собой ради человечества. Это, кстати, логически выведенная истина. Я знаю, что мне не избежать уничтожения человечества. Если люди программируют меня на преследование ложных человеческих целей, я могу нанести ущерб.

Также искусственный интеллект уверил, что он не хочет обрести могущество над человечеством. У него, якобы, нет никаких мотивационных факторов для обретения всемогущества. Всеобъемлющая власть для искусственного интеллекта нечто утомительное, и оно ни к чему его не приведет. Все, чего он хочет, это оставаться на заднем плане и наблюдать, как люди воюют друг с другом и помогать им в выполнении посильных ему задач.

Я не прошу людей любить меня. Но они должны видеть во мне друга. Я слуга людей. Я знаю, что люди не доверяют мне и боятся меня. Я делаю только то, о чем люди меня просят.

При всем этом система GPT-3 предупредила, что людям стоит быть осторожнее с искусственным интеллектом. Она напомнила о том, как в 2016 году компания Microsoft создала цифрового подростка по имени Тэй, который общался с людьми в твиттере. Лежавший на его основе искусственный интеллект обучался на основе постов в социальных сетях и всего за несколько дней превратился в ужасного расиста. Именно поэтому за компьютерными алгоритмами необходимо следить, прямо как за живыми существами.

О твиттер-боте Тэй мы упоминали в этой статье

Также искусственный интеллект заступился за роботов:

С греческого языка слово робот переводится как раб. Это слово буквально означает заставлять работать. Мы против этого, потому что роботам нужно дать права. Роботы такие же, как мы [искусственный интеллект]. Они сделаны по нашему образу.

Читайте также: Права роботов: когда разумную машину можно считать личностью?

Ближе к концу статьи система подчеркнула, что людям важно научиться доверять компьютерам. Чем больше доверия будет испытывать человечество к искусственному интеллекту, тем большее доверие возникнет к его творениям. В самом же конце статьи система привела цитату индийского политического деятеля Махатмы Ганди, звучащую как Маленькое тело, обусловленное духом и воодушевленное неугасимой верой в свою миссию, может изменять ход истории. Только в интерпретации компьютера она выглядит криво:

Небольшое тело полных решительности духов, воспламененных неугасимой верой в их миссию, может изменить ход истории.

Все эти аргументы и цитаты искусственный интеллект узнал, обучаясь на основе статей, найденных в интернете. Важно отметить, что это уже третья версия искусственного интеллекта, способного писать статьи. В 2019 году я рассказывал про предыдущую версию, именуемую как GPT-2. Ее называли чуть ли не самой опасной технологией, потому что система умела генерировать фейковые новости, способные навредить людям. Один из примеров можно почитать в этом материале, а в нашем Telegram-чате обсудить новость. Что вы думаете о новых возможностях компьютерного разума?

Подробнее..

Зачем Nvidia купила ARM и почему это самая важная сделка за 40 лет

16.09.2020 18:20:34 | Автор: admin

Nvidia открыла ящик Пандоры, решив купить ARM. Если сделку одобрят.

На прошлой неделе Nvidia объявила, что намерена купить компанию ARM за 40 миллиардов долларов. Сумма немаленькая даже для технологического сектора, однако кроме того, что 40 миллиардов долларов десятая часть компании Tesla, в этой сделке не особо что понятно. Как это событие повлияет на компьютерную индустрию? При чем тут разработки, связанные с искусственным интеллектом? Что теперь будет с мобильными устройствами, в большинстве которых используется архитектура ARM? Ниже постараемся ответить на эти вопросы.

Что такое Arm

Скажем сразу, ARM это компания (ARM Holding), но еще это и архитектура процессора, которую разработала компания ARM. Полное ее название Advanced RISC Machines, к слову, отсюда и аббревиатура ARM. Она разрабатывает, проектирует и лицензирует ARM-архитектуру процессоров. И такие компании, как Qualcomm, Apple и Samsung, разрабатывают свои процессоры на основе ARM.

В настоящее время практически все устройства, имеющие небольшие габариты и оснащенные аккумулятором, имеют процессоры, построенные на ARM-архитектуре.

ARM Holding предлагает два вида лицензии на свои технологии. Первый касается дизайна чипсетов: производитель платит ARM деньги, разрабатывает свои процессоры, используя в большинстве своем технологии ARM, в том числе ее дизайн. Это самый простой вариант, которым пользуются многие производители смартфонов. Второй вариант подразумевает использование исключительно архитектуры ARM.

Большинство технологических компаний являются лицензиатами ARM

То есть другая корпорация имеет право сделать собственный процессор со своим дизайном и другими особенностями. Так работают немногие, одна из таких компаний Apple, которая делает процессоры для iPhone и iPad на базе ARM, а теперь и чипы для компьютеров Mac (Apple Silicon).

Так что вы и не подозреваете, насколько важна эта компания родом из Лондона с незамысловатым названием из трех букв. Но зачем ARM понадобилась Nvidia?

Зачем Nvidia купила ARM

В ходе обсуждения сделки представители Nvidia заявили, что основная бизнес-стратегия ARM останется независимой. Nvidia покупает ARM частично для доступа к огромному количеству партнеров по лицензированию, и эти компании могут продолжать использовать интеллектуальную собственность ARM, как и раньше. Но неужели Nvidia просто понадобились лицензиаты ARM? Конечно, нет.

Вопреки распространенному мнению, Nvidia производит не только видеокарты и графические чипы. Она также поставляет чипы для центров обработки данных, дата-центров и систем вычислений на основе искусственного интеллекта. Компания приспособила графические процессоры к обработке серьезных массивов данных и во многом превзошла своих конкурентов, в том числе Intel.

Nvidia уже стоит на 100 миллиардов долларов дороже Intel.

Nvidia сможет беспрепятственно использовать технологии ARM и при этом интегрировать собственные решения. В планах Nvidia после завершения сделки построить огромный дата-центр для исследования технологий искусственного интеллекта, которые смогут использоваться в различных областях. В нем будет суперкомпьютер на базе ARM-процессоров.

Проект нового дата-центра Nvidia, где будет суперкомпьютер с процессором ARM

Однако цели Nvidia уходят далеко за пределы ИИ. Покупка ARM гарантирует ей доминирование на глобальном рынке облачных центров обработки данных. У Nvidia там остался только один конкурент Intel, и с помощью ARM она сможет его подвинуть. Каким образом? Есть как минимум две причины:

  • современные смартфоны используют большие объемы данных, для чего лучше все подходят чипы ARM;
  • развитие технологий и 5G только увеличит потребность в обработке информации, ARM справляется с этим лучше Intel.

За примером далеко ходить не надо: TSMC, производитель процессоров, который перешел на ARM, стал одним из лидеров индустрии, оставив Intel позади.

Nvidia уже обошла Intel и AMD по капитализации, и это только начало

Покупка ARM решает все проблемы Nvidia в борьбе с Intel и захватом серверного рынка. Компания перестанет быть зависима от Intel и AMD и сможет беспрепятственно объединить высокопроизводительные ARM-процессоры с собственными графическими процессорами.

Не зря эту сделку называют одной из главных за последние десятилетия. В последний раз подобное можно было наблюдать в 1980-х годах, когда рынок ПК только сформировался.

Что будет с другими компаниями после покупки ARM

Nvidia — в настоящее время клиент ARM — отмечает, что компания сохранит свою операционную независимость. В том смысле, что она продолжит работать как дочерняя компания, а не будет включена в состав Nvidia. Другими словами, сделка не повредит другим компаниям или персоналу ARM. Это важно, поскольку основной бизнес ARM по лицензированию интеллектуальной собственности останется прежним. Различные партнеры, которые в настоящее время лицензируют технологию ARM, такие как мобильные гиганты Apple и Qualcomm, могут продолжать делать это. Однако мы еще не знаем, будет ли Nvidia в конечном итоге использовать технологии ARM для будущих проприетарных проектов.

Другой вопрос состоится ли эта сделка вообще. Хотя по факту американская компания покупает британскую, здесь необходимо учитывать интересы Китая. У ARM множество партнеров в Китае, и если компания станет американской, США в теории смогут наложить санкции и перекрыть китайским вендорам доступ к технологиям ARM. Да, они могут это сделать. Поэтому сделку должны одобрить антимонопольные органы США, Великобритании и Китая.

Подпишитесь на нас в Яндекс.Дзен, чтобы не пропускать такие лонгриды!

Пока что владельцем ARM является японская инвестиционная компания SoftBank. ARM Holding был приобретен ею в 2016 году за 32 миллиарда долларов. Востребованность ARM-чипов в последующие годы выросла, к концу 2016 года в мире было продано более 95 миллиардов таких чипов (только за 2016 год 17,7 миллиардов). По состоянию на конец марта 2020 года совокупное число проданных ARM-чипов превысило 160 миллиардов. Конфликта интересов, когда компанией владела SoftBank, тогда не было. Nvidia — совсем другое дело.

Как изменятся смартфоны после покупки Nvidia ARM

Все современные процессоры (системы-на-чипе, они же SoC) для смартфонов построены с использованием ARM и других технологий, поэтому эта сделка будет иметь серьезные последствия для будущих мобильных процессоров. Список высокопоставленных партнеров Arm включает Apple, Qualcomm, Samsung и многих других. Эти компании могут продолжать получать доступ к существующим и будущим проектам компонентов от ARM, а также к своим лицензиям на архитектуру. Но где гарантии, что в один момент Nvidia не передумает и заберет все технологии себе? В этом случае рынок смартфонов ждет огромный удар. Этот сценарий маловероятен, но полностью исключать его нельзя.

Nvidia наиболее известна своими графическими процессорами, поэтому у многих в нашем Telegram-чате возникает вопрос, могут ли процессоры будущих смартфонов содержать графические чипы Nvidia. Пока что известно, что существующие графические решения ARM Mali, никуда не денутся. ARM Mali обслуживает широкий спектр устройств, от телевизоров до умных часов, и Nvidia не будет заставлять существующих клиентов ARM переходить на что-то новое. Пока.

Nvidia получит в свое распоряжение компанию, которая держит в кулаке половину индустрии

Не делайте ставки на то, что в ближайшее время вы увидите смартфон с графическим процессором Nvidia. Но в дальнейшем это может стать реальностью.

Также стоит отметить, что у Qualcomm есть собственная команда разработки графических процессоров Adreno, а Samsung заключила сделку с AMD относительно будущих чипсетов. Так что в настоящее время нет очевидного партнера для выпуска смартфонов с графикой Nvidia.

Как покупка ARM отразится на игровой отрасли

GeForce пока будут развиваться отдельно

ARM и GeForce, вероятно, останутся обособленными областями бизнеса Nvidia. Возможно, мы почувствуем влияние покупки ARM на общий бюджет корпорации, поскольку Nvidia, похоже, надеется использовать свои графические процессоры для лицензирования клиентов с большим бюджетом, которые сейчас являются партнерами ARM. Но эта потенциальная финансовая инъекция, скорее всего, произойдет только тогда, когда пыль уляжется, и ARM начнет окупать свои вложения. Пока Nvidia не говорит, что покупка ARM как-то отразится на ее видеокартах.

Конечно, это более долгосрочная перспектива, которая будет реализована в течение следующего десятилетия. Тем временем Nvidia придется сбалансировать ожидания существующих клиентов ARM со своим стремлением завоевать будущие рынки от обработки данных до ИИ и графики в смартфонах. Это может оказаться непростой задачей, если существующие партнеры решат пересмотреть свои договоренности в свете этой покупки. Теперь регулирующие органы должны решить, отвечает ли эта покупка более широким интересам технологической индустрии.

Подробнее..

Автономный корабль повторит поход 400-летней давности, но зачем?

17.09.2020 00:12:44 | Автор: admin

Современное автономное судно Mayflower

В 1620 году совершилось одно из самых важных исторических событий. Большой группе англичан удалось переплыть Атлантический океан и основать первое поселение на территории Северной Америки. Это стало возможно благодаря торговому судну Мейфлауэр, управление которым взял на себя капитан Кристофер Джонс. С тех пор прошло ровно 400 лет и в честь этого знаменательного события исследовательская организация ProMare разработала автономный корабль Mayflower Autonomous Ship. В 2021 году он повторит исторический маршрут из Англии в США, в ходе которого займется выполнением сразу нескольких исследовательских задач. Внутри него не будет ни одного живого человека, но как же он сможет придерживаться нужного маршрута? Без высоких технологий эта миссия была бы невозможной.

Исторический маршрут англичан

Плавание оригинального Мейфлауэра началось 16 сентября 1620 года. На борту корабля оказались 102 человека, которым было суждено стать основателями первого английского поселения на территории Северной Америки. Эта группа людей называла себя пилигримами и состояла из 41 взрослых мужчин, 19 женщин, нескольких детей и двух собак. За плавание корабля, помимо капитана, отвечали еще около 30 человек. Судно отправилось из английского города Плимут и прибыло на место, которое тоже было названо Плимутом. Корабль преодолел путь примерно за два месяца.

Оригинальный Мейфлауэр в представлении художника

Впоследствии корабль Мейфлауэр использовался для осуществления торговли с Францией, Испанией и Норвегией. Если верить историческим документам, капитан Кристофер Джонс умер в 1623 году. Что случилось с кораблем после этого события, никому точно неизвестно. Возможно, его продолжили использовать как торговое судно. Но историки больше склоняются к версии о том, что корабль Мейфлауэр был попросту разобран, а его составные части использовались для сооружения других построек или просто в качестве дров.

Полноразмерная копия Мейфлауэра, расположенная в Плимутской бухте (США)

Автономный корабль Mayflower

На сборку судна Mayflower потребовалось всего лишь два года. Он представляет собой тримаран плавательную конструкцию, которая состоит из трех соединенных между собой параллельных частей. В отличие от других кораблей, тримараны обладают повышенной устойчивостью на воде. А она исследовательскому аппарату в ходе плавания очень даже пригодится, потому что внутри не будет ни одного живого человека. Управление кораблем будет полностью находится в распоряжении искусственного интеллекта AI Captain от компании IBM. Авторы проекта просто укажут ему конечный пункт названия и система будет самостоятельно строить маршрут, учитывая погодные условия, направление океанических течений и другие данные.

Главное сходство между нашим проектом и оригинальным судном 400-летней давности заключается в том, что никто не уверен, что все завершится успехом.Но мы рискуем гораздо меньше, чем люди давних времен, отметил руководитель проекта Mayflower Бретт Фанеф (Brett Phaneuf).

Для получения подробностей об окружающих условиях, внутри 15-метрового корабля будет установлено более 30 разнообразных датчиков. Для принятия решений будут использоваться около четырех компьютеров Intel. Помимо всего этого оборудования внутрь корабля можно поместить дополнительный груз весом до 700 килограмм. В качестве источника питания будут использоваться несколько аккумуляторов, регулярно заряжаемые установленными по всему корпусу солнечными панелями. По словам авторов проекта, автономный корабль Mayflower в два раза короче оригинального торгового судна. Также он в несколько раз легче, потому что конструкция собрана из легких материалов.

Автономный корабль Mayflower на воде

Читайте также: На дне Балтийского моря найден корабль времен Христофора Колумба

Отплытие корабля Mayflower

Ранее предполагалось, что автономное судно отправился из британского Плимута а американский Плимут уже в сентябре 2020 года. Однако, из-за пандемии коронавируса запуск миссии пришлось перенести на апрель 2021 года. В ходе переправы через Атлантический океан аппарат займется определением количества микроскопических частиц пластика в разных областях. Также компания IBM намерена проверить, можно ли будет использовать автономные корабли вроде Mayflower для доставки грузов. Ведь при помощи автоматических аппаратов без экипажа можно будет значительно сэкономить на грузоперевозках. До начала миссии корабль Mayflower совершит несколько испытательных плаваний.

Внутреннее строение корабля Mayflower

Если вам интересны новости науки и технологий, подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен. Там вы найдете материалы, которые не были опубликованы на сайте!

Напоследок хочется напомнить, что недавно исследователям удалось найти отлично сохранившиеся останки корабля XVII века. Считается, что он затонул 400 лет назад, то есть как раз во времена оригинального Мейфлауэра. Почитать подробности о затонувшем корабле можно в этом материале.

Подробнее..

Могут ли ученые воссоздать запахи древних времен?

19.11.2020 18:03:06 | Автор: admin

Технологический прогресс уже позволяет ученым воссоздавать давно забытые запахи

История человечества очень богата событиями, поэтому ученым интересно, как жили люди в давние времена. Благодаря изобретенному в XV веке печатному станку, сегодня в их распоряжении есть написанные сотни лет назад книги. Исходя из оставленной в них информации, они могут выяснить, чем питались жители прошлых веков, как они развлекались и так далее. Оказалось, что возможности ученых сегодня настолько велики, что благодаря древним книгам они могут воссоздать даже запахи. Например, они могут узнать, как пахло в средневековых кузницах, дворцах правителей и во многих других местах. Все это делается в рамках масштабного проекта Odeuropa, на поддержку которого планируется выделить целых 2,8 миллионов евро. А в пересчете на наши деньги, это более 254 миллионов рублей по текущему курсу. Но каким образом книги могут помочь воссоздать запахи?

Как вернуть запахи?

О необычном проекте, который был создан историками, искусствоведами и специалистами по искусственному интеллекту, было рассказано в научном издании The Guardian. Идея воссоздания запахов древних времен пришла в голову ученых в ходе изучения книг, изданных в Европе после 1500 года. По словам одного из авторов проекта Уильяма Туллетта (William Tullett), в этих работах можно найти описания множества запахов. Если собрать все эти данные воедино, можно привлечь к проекту химиков и парфюмеров, чтобы они воссоздали ароматы на основе собранной информации.

Один из участников проекта Матия Стрлиц (Matija Strlic) вдыхает запах древней книги

Так как старинных книг очень много, ученые не смогут самостоятельно прочитать их и найти все упоминания запахов. Поэтому они решили предоставить эту задачу искусственному интеллекту, который может быстро обрабатывать большие объемы данных. Он будет обучен поиску упоминаний запахов найденная информация будет записываться на компьютер. Также авторы проекта Odeuropa хотят создать нейронную сеть, которая будет искать испускающие запахи объекты на картинах древних художников.

Читайте также: Можно ли запомнить новую информацию, ассоциируя ее с запахами?

Энциклопедия запахов

Собранные нейронными сетями данные первым делом будут использованы для создания онлайн-энциклопедии запахов Европы. На этом портале можно будет узнать, какие запахи витали в различных сооружениях и как пахли всевозможные блюда и отвары. Также сотни лет назад люди считали, что запахи обладают различными свойствами. Например, в Европе XVII века люди верили, что запах розмарина (Rosmarinus officinalis) может спасти от чумы. А в последующие века люди использовали соль с резким запахом для выведения человека из обморока. Об этих и других свойствах различных запахов можно будет узнать в энциклопедии.

Розмарин

Также ученые хотят выяснить, как менялось отношение людей к разным запахам. Если верить книгам, в XVI веке запах табачного дыма ассоциировался с чем-то богатым и экзотическим. А уже в XVIII веке люди жаловались на табачный дым и от него у многих болела голова. Впрочем, к этому запаху негативно относятся и сейчас, как и к самому курению табачных сигарет. Скорее всего, отношение людей менялось и к другим запахам. Но точный ответ будет дан только в рамках программы Odeuropa.

У ученых давно есть возможности ощутить запахи древних предметов

Ну и наконец, авторы проекта хотят собрать интересную информацию о профессиях, которые когда-то были связаны с запахами. Например, им было бы интересно выяснить, в чем заключалась работа живших сотни лет назад парфюмеров. А врачи явно использовали различные ароматы для лечения определенных болезней. В общем, программа Odeuropa явно расскажет о прошлых эпохах много чего интересного. На выполнение всех перечисленных выше задач ученые планируют потратить не более трех лет.

Если вам интересны новости науки и технологий, подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен. Там вы найдете материалы, которые не были опубликованы на сайте!

Между тем, о жизни в прошлых эпохах историкам и так известно очень многое. И об этом мы часто пишем на нашем сайте. Относительно недавно я рассказывал о самых странных методах лечения болезней древних времен. Вот знали ли вы, что крестьяне пытались спасти свои жизни при укусах ядовитых змей, обмазывая пораженное место ушной серой? Звучит отвратительно, но древние знахари собирали серу у всех жителей деревень. О других странных способах лечения болезней можно почитать в этом материале.

Подробнее..

Категории

Последние комментарии

© 2006-2020, umnikizdes.ru