Привет, %username%!

Я бы хотел поговорить о разного рода фармакологических способах улучшить память, мышление, внимание и прочие качества, необходимые для успешной профессиональной и иной деятельности.

В этом посте я постараюсь дать информацию о некоторых интересных препаратах. Часть из них доступна, часть доступна только по рецепту, а часть — практически запрещена. Но, думаю, некоторые сведения из психофармакологии, представленные в этом посте, найдут своего читателя.

Spoiler: NZT ещё не изобрели, но синтезировали некоторое количество потенциально интересных штук.

В современном мире нейронные сети находят себе всё больше применений в различных областях науки и бизнеса. Причем чем сложнее задача, тем более сложной получается нейросеть.

Обучение сложных нейронных сетей иногда может занимать дни и недели только для одной конфигурации. А чтобы подобрать оптимальную конфигурацию для конкретной задачи, требуется запустить обучение несколько раз — это может занять месяцы вычислений даже на действительно мощной машине.

В какой-то момент, знакомясь с представленным в 2015 году методом Batch Normalization от компании Google мне, для решения задачи связанной с распознаванием лиц, удалось существенно улучшить скорость работы нейросети.

За подробностями прошу под кат.

В этой статье исследуется текущее состояние разработки искусственного интеллекта, рассматриваются вызовы и угрозы, а также особенности работы наиболее признанных учёных, и описываются основные прогнозы, в каком виде может предстать перед нами ИИ. В целом это переработанная и сокращённая версия состоящего из двух частей эссе, написанного Тимом Урбаном для “Wait But Why”.

В предыдущих материалах этого цикла мы рассматривали методы предварительной обработки данных при помощи СУБД. Это может быть полезно при очень больших объемах обрабатываемой информации. В этой статье я продолжу описывать инструменты для интеллектуальной обработки больших объёмов данных, остановившись на использовании Python и Theano.

Большие данные — это Большие Новости, Большая Важность и Большой Бизнес, но что это на самом деле? Что такое большие данные? Для тех, кто живёт ими, всё очевидно, а я просто тупица — задавать подобные вопросы. Но те, кто живёт ими, считают большинство людей глупыми, верно? Поэтому в начале я хочу поговорить с теми читателями, которые, как и я, не в теме. Что это вообще такое? На этой неделе я планирую хорошенько исследовать этот вопрос, и, скорее всего, опубликовать три длинных статьи (прим. переводчика: переводы следующих двух частей выйдут в ближайшие дни).

/ фото A Health Blog CC

Идея о том, что человек использует лишь 10% возможностей своего мозга в повседневной деятельности, звучит заманчиво и вынуждает непосвященных обывателей отправляться на поиски волшебного средства, позволяющего пробудить скрытые интеллектуальные резервы.

Но наглотавшись ноотропов, проведя часы за развивающими играми и не почувствовав себя Эдди Морра, люди приходят к выводу, что идея все-таки – миф. Существенно «разогнать» мозг не получится. Но что будет, если провести его апгрейд, и стоит ли вообще его затевать?

Сегодня популярность гонок на дронах стремительно растёт. Любительские полетушки перерастают в серьёзные международные соревнования, а количество людей, вовлечённых в это хобби, растёт в прогрессии. Я сам недавно собрал FPV-квадрокоптер 180-го размера (расстояние в мм между осями моторов по диагонали) и спешу поделиться этим опытом.

В свете последних тенденций, направленных на всестороннее развитие мощи ИИ, большинство последователей этого безусловно перспективного направления почему-то сознательно или нет, но вовсе не рассматривают в качестве альтернативы искусственно улучшенный человеческий интеллект (УИ). Вопрос, далеко не праздный и некоторые исследователи проблемы убеждены: технологически «улучшенный» человеческий мозг вполне сможет состязаться, а во многих случаях и превосходить по своим возможностям ИИ. Насколько это мнение далеко от истины и что это, собственно, такое: усиленный/улучшенный человеческий интеллект?

Реконструкция фильмов при помощи искусственных нейросетей

Предлагаю вашему вниманию перевод авторского описания работы алгоритма автокодировщика, использовавшегося для создания реконструкции фильма “Бегущий по лезвию”, о котором я уже делал статью.В ней была описана общая история создания фильма и то, как Warner подала, а затем отозвала иск о нарушении копирайта. Здесь же вы найдёте более подробное техническое описание алгоритма и даже его код.

В этом блоге я опишу работу, которой я занимался весь прошлый год – реконструкция фильмов при помощи искусственных нейросетей. Сначала тренируется их способность реконструировать отдельные кадры из фильмов, а затем проводится реконструкция каждого кадра в фильме и создание последовательности кадров заново.

Используемый тип нейросетей называется автокодировщиком. Автокодировщик – тип нейросети с очень малым размером скрытого слоя. Он кодирует порцию данных в гораздо более короткое представление (в данном случае – в набор из 200 чисел), а затем реконструирует данные наилучшим возможным образом. Реконструкция не идеальна, но проект был по большей части творческим исследованием возможностей и ограничений данного подхода.

Работа была проделана в рамках диссертации на факультете творческих вычислений в институте Голдсмита.

Недавно я озадачился поиском б.у. автомобиля, взамен только что проданного, и, как это обычно бывает, на эту роль претендовали несколько конкурентов.

Как известно, для покупки авто на территории РФ существует несколько крупных авторитетных сайтов (auto.ru, drom.ru, avito.ru), поиску на которых я и отдал предпочтение. Моим требованиям отвечали сотни, а для некоторых моделей и тысячи, автомобилей, с перечисленных выше сайтов. Помимо того, что искать на нескольких ресурсах неудобно, так еще, прежде чем ехать смотреть авто “вживую”, я хотел бы отобрать выгодные (цена которых относительно рынка занижена) предложения по априорной информации которую предоставляет каждый из ресурсов. Я, конечно, очень хотел решить несколько переопределенных систем алгебраических уравнений (возможно и нелинейных) высокой размерности вручную, но пересилил себя, и решил этот процесс автоматизировать.

Сегодня в дайджесте (первый выпуск) собраны: наиболее интересные публикации о разработках и открытиях, сделанных в Университете ИТМО; видеорепортажи о работе ученых и исследователей; статьи о том, как ведется подготовка студентов, занимающихся спортивным программированием; а также ближайшие мероприятия Университета, принять участие в которых может любой желающий.

Сегодня мы решили собрать в одном дайджесте полезные ссылки по темам, связанным с научной и образовательной деятельностью Университета ИТМО. В подборку вошли научные журналы, интересные статьи о научных достижениях и открытые учебные курсы.

Сегодня в дайджесте (первый выпуск и второй выпуск) вас ждет подборка научных статьей о нейронных сетях, вышедших в разные годы в журналах Университета ИТМО: начиная со свойств и характеристик нейронных сетей разных типов, возможностей улучшения качества и ускорения работы нейронных сетей при решении тех или иных задач, моделирования различных процессов человеческого мозга и заканчивая различными практическими вариантами применения нейросетей.

Предисловие

Все мы любим космос, а те, кто говорят, что не любят — просто боятся в этом признаться. Большинство из присутствующих здесь, кроме стандартных игр для детей «про войну», имели болезненную тягу к конструкторам, научной фантастике и, возможно, ролевым играм. И, на мой взгляд, Stellaris — это то, что объединяет в себе все эти наши увлечения: космос, созидание, отыгрывание выбранной роли и, конечно же, покорение мира.

Автор данной публикации, как некоторые могли заметить, больше тяготеет ко всяческим MOBA в лице Dota 2 и соревновательным шутерам класса CS. Однако, путь заядлого геймера, потратившего солидную часть своей жизни на компьютерные игры, начался со стратегий, как TBS, так и RTS: HoMM II, HoMM III, Warcraft 3, Stronghold, Red Alert II, Zeus: Master of Olympus (Poseidon: Master of Atlantis) и даже Industry Giant II.

Единственное, что было автору недоступно, в силу нетерпеливости, — это жанр глобальных стратегий, или, как их еще называют, 4Х-стратегий, ярчайшим представителем которого всегда была Civilization от Сида Мейера.

Мимо прошли и Master of Orion и все остальное прочее, поэтому углубляться в историю жанра не будем, а поговорим об игре, которая тихо и без какого-либо шума, вышла в релиз всего полторы недели назад — 9 мая 2016 года. Разработчик — достаточно известная в этом жанре компания Paradox Interactive (Серии «Crusader Kings», «Europa Universalis», «Hearts of Iron»).

Цена вопроса и системные требования

Сейчас за Stellaris на просторах СНГ просят более-менее лояльные 19,99$, для РФ цена еще ниже и составляет 699 RUB или около 10,7$. Базовая стоимость игры в США и ЕС поднимается до более солидных 39,99$/евро.

В последнее время в сообществе технарей набирает силу идея, согласно которой все должны учиться программированию. Но тут есть одна проблема: программирование — это не новая грамотность.

Если вы периодически уделяете внимание культурологическим аферам Кремниевой Долины, то несомненно слышали о движении «Учись программировать» (“Learn to Code”). Политики, некоммерческие организации вроде Code.org, и даже бывший мэр Нью-Йорка Майкл Блумберг занимаются пропагандированием того, что они рассматривают в качестве навыка, который скоро будет необходим всему трудоспособному населению.

Возможно, отчасти это и так.

Но реальная картина получается несколько сложнее.

Биткоин-бот имени Дональда Трампа, победа AlphaGo над одним из сильнейших игроков в го Ли Седолем, изучение английского языка — что объединяет эти три ситуации? Везде в той или иной степени присутствует машинное обучение.

Компьютер может не только генерировать сюжетную канву, как Scheherazade, или отвечать на письма вместо пользователей, как Google Smart Reply, но и создавать идеальные учебники английского языка.

Предисловие

В своем небольшом городе я занимаюсь решением нетривиальных технических задач. Так и в этот раз, организаторы одного шоу, в котором должна была выступить гимнастка со своей программой, решили добавить в ее представление некоторую «изюминку». А именно, выводить на экраны силуэт гимнастки, который бы повторял ее движения и как-то взаимодействовал с прочими эффектами, да так, чтобы все было интерактивно. Решить задачу «в лоб» не удалось. Kinect явно не справлялся со своей задачей и не был способен произвести захват движений человека, который удален от него на расстояние минимум 10 метров, к тому же в темноте. Так было принято решение сделать что-то «свое». Забегая вперед, скажу что выступление так и не состоялось, однако я настолько загорелся идеей, что продолжил свои эксперименты в качестве отдельного проекта, который впоследствии получил название impulse.

То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:


Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

Серия игр Grand Theft Auto прошла долгий путь с момента своего первого релиза в 1997 году. Примерно 2 года назад Rockstar выпустила GTA V. Просто невероятный успех: за 24 часа игру купило 11 миллионов пользователей, побито 7 мировых рекордов подряд. Опробовав новинку на PS3, я был весьма впечатлен как общей картинкой, так и, собственно, техническими характеристиками игры.

Ничто так не портит впечатление от процесса, как экран загрузки, но в GTA V вы можете играть часами, преодолевая бескрайние сотни километров без перебоев. Учитывая передачу солидного потока информации и свойства PS3 (256 Mb оперативной памяти и видеокарта на 256 Mb), я и вовсе удивился, как меня не выбросило из игры на 20-ой минуте. Вот где чудеса техники.

В этой статье я расскажу о проведенном анализе кадра в версии для ПК в среде DirectX 11, которая съедает пару гигов как оперативки, так и графического процессора. Несмотря на то, что мой обзор идет со ссылкой на ПК, я уверен, что большинство пунктов применимо к PS4 и в определенной степени к PS3.

Анализ кадра

Итак, рассмотрим следующий кадр: Майкл на фоне любимого Rapid GT, на заднем плане прекрасный Лос-Сантос.



Осторожно! Трафик!

Когда-то давно мне понадобился парсер математических выражений на C#. Конечно, скачать готовую реализацию — не проблема. Но вот только Интернета у меня в те годы не было. В итоге абсолютно без раздумий и без теоретических основ парсеров, конечных автоматов и прочего он был написан через регулярные выражения. Минут за 10. Стоит отметить, что нужны были только арифметический действия и скобки. Поддержка тригонометрических функций и прочего не требовалась.