Да, Raspberry Pi пока что вне конкуренции — практически нет миниатюрных ПК подобного класса за подобную цену. Но чем дальше в лес с течением времени появляется все больше интересных моделей мини-ПК, которые являются более функциональными, чем указанная модель. Одним из интересных вариантов является UG007, это миниатюрный ПК в форм-факторе флешки, который может похвастаться двухъядерным процессором Rockchip RK3066 с частотой работы ядра 1,6 ГГц, 1 ГБ ОЗУ и 8 ГБ внутренней памяти.
Жаль только — жить в эту пору прекрасную уж не придется — ни мне, ни тебе. Н.Некрасов.
Говорят, что мозг-де можно смоделировать на компьютере, нейронные сети есть модель мозга, можно скопировать сознание человека.
Вообще-то, это совсем не так. К сожалению, в мозге сигналы передаются электрохимическим путем. Каждый нейрон при этом содержит от тысячи и до сотен тысяч связей. В течение дня тысячи связи разрушаются, при этом образуются новые.
Но и это еще не все! Сами по себе электрические импульсы лишь побуждают нейрон к определенной реакции.
Дело в том, что электрохимический способ передачи информации говорит о том, что в передаче информации в мозге используются специальные химические реакции. Механизм достаточно детально описан в этом посте.
В целом добавим, что нейронов в мозге до 100 миллиардов, и получается такая комбинация вариантов, что смоделировать эту систему нельзя на данном этапе развития человека.
Ну что же, прописные истины закончились. Теперь переходим к спорным вещам.
Не буду описывать, как важна память для любой системы процессинга информации. Однако с человеческой памятью все очень непросто. В принципе, мы выяснили, что есть сигналы, которые путешествуют по нейронам, есть возбуждающие и ингибирующие синапсы, которые контролируют прохождение сигналов, есть нейромодуляторы, которые изменяют восприимчивость синапсов к сигналам, но каким образом это все работает вместе, что в итоге получается осмысленная когнитивная деятельность? Далеко не факт, что если собрать такую систему с миллионами нейронов, она заработает адекватно, а не как, скажем, эпилептик.
Это дает повод спекулировать об альтернативных теориях сознания, в которых берут какой-нибудь малоизученный эффект и объявляют его панацеей. Одна из таких теорий была выдвинута Р. Пенроузом и С. Хамероффом – квантовая теория сознания, основанная на теоретических предпосылках к квантовому взаимодействию тубулиновых микротрубочек, составляющих цитоскелет нейронов. Если будут желающие, могу обсудить эту теорию в отдельной главе, а пока вернемся к более проверенным теориям.
Так уж получилось, что я уже давненько читаю Хабр и особенно раздел про искусственный интеллект, однако до сих пор так и не отважился внести свою лепту в общий уровень энтропии.
Оживленные дискуссии в комментариях показывают живой интерес к теме и одновременно большое разнообразие точек зрения, мнений и уровней подготовки. Просмотрев историю публикаций, я как-то не нашел важного отправного пункта для многих рассуждений, а именно – какого-нибудь описания механизмов передачи сигналов в мозге. Те, кто пишут про нейронные сети и прогресс в компьютерных моделях интеллекта обычно вскользь упоминают про синапсы и медиаторы (что вполне достаточно для их целей), те же, кто пытается понять природу естесственного интеллекта в основном рассуждают философскими категориями. В результате, множество коментариев содержат отсылки к популярным домыслам и мифам, не находящим подтверждения в современных исследованиях.
В данной статье я в сжатой форме попытаюсь дать ответы на следующие вопросы:
— что же такое нейрон, как он устроен и работает?
— что происходит в синапсах, когда нейроны общаются друг с другом?
А в следующей (-щих):
— как интеллект и сознание связаны с активностью нейронов? (здесь же про то, как информация обрабатывается мозгом, нейропластичность, квантовую теорию сознания, сон и т.д.)
Говоря кратко, после пары десятков лет работы за компьютером я вдруг стал чувствовать на себе признаки «туннельного синдрома» (RSI). Более подробно изложено в лирическом отступлении.
Лирическое отступление
Последние годы на Дни рождения все больше вместо «денег» я стал получать пожелания «здоровья». И хоть по человеческим меркам мне еще не так много лет (30), для айтишника это уже практически пенсионер. Впервые сесть за свой компьютер мне повезло в возрасте шести лет, а с восьми это был уже PC-совместимый компьютер с типичной для тех времен классической 101-клавишной клавиатурой формы кирпича, за которую современный хипстер отдал бы свой айфон.
Шло время, менялись конфигурации, оставалась лишь привычка дни напролет проводить за компьютером, с годами закономерно переросшая в профессию программиста. Тем временем, мой интерфейс понемножечку эволюционировал вслед за прогрессом — сначала я отказался от стрелочного блока клавиатуры, став покупать модели без его наличия (детская привычка гамать на цифровом блоке с выключенным NumLock взяла свое), затем та же участь постигла и цифровой блок, оставив вместо него лишь вертикальную дорожку Home'ов и PageUp'ов. Потом я и вовсе переполз на ноутбуки, несколько лет работая только на них.
Иногда на глаза попадались статьи про модную ныне на западе профессиональную болезнь программистов, — некий «туннельный синдром», — однако я был твердо убежден, что эта очередная чушь, которая в реальной жизни не существует.
Последние полтора года моя конфигурация состояла из макбука, подцепленного к внешнему монитору, и комплекта эппловских клавиатуры и мыши, которые безумно нравились мне своим минимализмом и чарующей относительной тишиной. Про эргономичные клавиатуры я «что-то слышал», а огромные широкие монстры своих коллег по цеху вызывали во мне недоумение. Наверное, будь в продаже модель клавиатуры с вдвое меньшим количеством клавиш, управляемая исключенным остатком через какие-нибудь комбинации с Fn, я был бы первым в очереди за ней — уж настолько жило во мне убеждение в необходимости наличия компактных устройств.
Жило бы и дальше, если бы однажды вечером я вдруг не почувствовал довольно сильное жжение в левом запястье. Некие неприятные ощущения в кистях бывали и раньше, но значения этому не придавалось — мало ли, что там побаливает. Здесь же жжение было весьма назойливым, к тому же на следующий день оно повторилось к середине дня. Став замечать, пришел к выводу, что руки мои потихоньку кричат о помощи, а почитав материалы про RSI, понял — это признаки того самого туннельного синдрома, о котором так много говорят.
Проблему нужно было решать скорее, запускать болезнь чревато осложнениями. Изучив интернет (в частности, некоторые материалы на хабре), пришел к печальному выводу, что выбор эргономичных клавиатур не столь велик, как кажется. Если не рассматривать откровенно гиковские приблуды, остается шорт-лист из продуктов Microsoft, Kinesis и Truly Ergonomic. Microsoft Ergonomic Keyboard хороша тем, что ее легко купить в наших магазинах — больше я хорошего в ней не нашел. Да, клавиатура удобная, популярная, относительно недорогая. Однако она очень широка — правый ненужный мне блок клавиш ставит мышку слишком далеко от плеча, а это неудобство. Мультимедийные кнопки сверху это вообще за гранью добра. На легендарный Kinesis Advantage я периодически посматриваю с начала нулевых, и вот наконец-то могу его позволить ($300 с копейками, зависит от модели), однако все так же смущает ширина и уж слишком далекая от стандартов посадка клавиш — есть мысль, что периодически свитчить с нее на ноутбук в будущем станет большой проблемой. Выяснилось также, что Kinesis не доставляет в Россию, поэтому заказывать нужно через одного из их европейских реселлеров, но это просто к слову.
Интерактивные игры с дополненной реальностью. Часть #1. Вводная.
Доброго времени суток, уважаемые читатели! Предлагаю вместе создать ряд топиков-семинаров, информация в которых будет дополняться по мере обсуждения заданной в нём темы. Начнём.
Тема дополненной реальности (augmented reality, AR, далее по тексту буду часто сокращать как ДР, а иногда буду применять термин «расширенная реальность») затрагивалась на Хабре уже не раз, но, так как тема очень обширная, относительно неё сказать можно ещё очень много, не смотря на то что начать писать про это я хотел ещё в 2008 году.
Вначале попробую скомпоновать имеющуюся информацию. Так же, в первых частях, мне бы хотелось порассуждать о возможности применения ДР в реальном времени для интерактивных развлечений, в том числе и игр, решения некоторых практических задач, а так же для ориентирования как в условиях города, так и на природе, в том числе пересечённой и лесистой местностях. Если всё пойдёт гладко, доберёмся и до практики.
В водной части я постараюсь объяснить некоторые термины, которые важны для понимания того, чем же всё-таки является ДР, а так же вынесу на суд общественности некоторые свои личные суждения, возможно и весьма спорные. Здесь же будут частично затронуты некоторые вопросы связанные с распознаванием образов и оборудованием. Так же мы попробуем разобраться что из себя представляет ДР сейчас и попробуем представить как эти технологии могут развиваться в будущем.
Человек мечтает летать как птица. Ощутить прелесть полета, взглянуть на мир с их высоты.
Картографические сервисы предоставляют нам такую возможность — это воздушные панорамы Яндекса (высота полета 150...200 метров, съемка с вертолета и воздушных шаров), а также Google (съемка с воздушных шаров и змеев).
Вид получается красивым.
Недостатком является то, что такие виды статичны и для передвижения к следующему шару необходимо осуществлять различные действия, что уменьшает прелесть полета.
Как известно, птицы не стоят на месте, они всегда в движении, поэтому одним из вариантов изображений с воздуха может служить динамичный полет.
В одном из комментариев предлагал Яндексу помимо использования статичных круговых панорам с воздуха, полетать над городами на низкой высоте.
С тех пор, ничего не изменилось, поэтому самостоятельно попробовал реализовать затею.
Суть идеи в том, чтобы картографические сервисы внедрили слой “Летать”, или “Fly”, куда любители микро, малой и большой авиации смогли бы выкладывать динамичное видео с камер своих летающих аппаратов. Также как это сейчас делается для фотографий. После предоставления такой возможности, авиаторы быстро наполнят карты птичьим взглядом на мир.
В качестве летающих объектов можно использовать летательные аппараты с установленной видеокамерой. Это могут быть воздушные шары, модели самолетов и вертолетов, дроны, малая и большая авиация и даже космические корабли.
Много видео уже существует в Интернете, необходимо только сделать возможность его привязки к местности на картографических сервисах.
Для первого облета была выбрана улица Березовая. По ней иногда передвигаюсь на автомобиле и она всемирно известна тем, что за более чем двадцатилетнюю историю эта городская улица не знала твердого покрытия.
На Google Earth это могло бы выглядеть так
В первой части (теория) я опишу терминологию, основные виды заземления (назначение) и предъявляемые к заземлению требования.
Во второй части (практика) будет рассказ про традиционные решения, применяемые при строительстве заземляющих устройств, с перечислением достоинств и недостатков этих решений.
Третья часть (практика) в некотором смысле продолжит вторую. В ней будет содержаться описание новых технологий, используемых при строительстве заземляющих устройств. Как и во второй части, с перечислением достоинств и недостатков этих технологий.
Если читатель обладает теоретическими знаниями и интересуется только практической реализацией — ему лучше пропустить первую часть и начать чтение со второй части.
Если читатель обладает необходимыми знаниями и хочет познакомиться только с новинками — лучше пропустить первые две части и сразу перейти к чтению третьей.
Мой взгляд на описанные методы и решения в какой-то степени однобокий. Прошу читателя понимать, что я не выдвигаю свой материал за всеобъемлющий объективный труд и выражаю в нём свою точку зрения, свой опыт.
Некоторая часть текста является компромиссом между точностью и желанием объяснить “человеческим языком”, поэтому допущены упрощения, могущие “резать слух” технически подкованного читателя.
Еще год или два назад я прочла про любопытную игрушку — Parrot AR.Drone. Это квадрокоптер, оборудованный камерой и позволяющий устраивать игры с элементами дополненной реальности. И вот, в начале марта я решилась-таки на покупку этой кибер-птицы. В «Амазоне» она стоила $299.99. 5 марта я сделала заказ.
OpenCV — это библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений. Исходный код является октрытым.
Эта вещь очень интересная и ей можно найти много применений: идентификация пользователя за компьютером, распознавание предметов, трэкинг объектов, а уж в робототехнике применений ещё больше!
В этом посте я опишу подробную установку данной библиотеки и мы напишем простейшую программу — этакий «Hello World» в компьютерном зрении. :)
Так получилось, что в последнюю неделю сентября и первые две недели октября я провёл 6 мастер-классов по Windows 8 для «Кампус-экспертов» — студентов немецких ВУЗов, которые оказывают техподдержку по основным пользовательским продуктам Майкрософт (операционная система, офис и пр.) у себя в ВУЗах. В рамках подготовки к этим мастер-классам я составил небольшой список «особенностей» или фич, показавшихся мне интересными и несколько неочевидными. Еще несколько фич мне подсказали сами студенты. Этот небольшой список со скриншотами я решил оформить в виде небольшого обзора. Конечно, не каждая из этих фич является новой или совсем неизвестной, но я постарался выбрать то. что мне показалось интересным.
Это пост о текущем состоянии Windows Phone с установленным набором «дополнительных» программ, доступных прямо сейчас на рутованных девайсах. Я постараюсь рассказать о функциях и приложениях, о которых, на мой субъективный взгляд, многие не знают. Я не буду нудить по 3 страницы о каждом чекбоксе, а просто кратенько пройдусь по всему, что мне показалось интересным и мало известным.
Под катом много картинок и немного текста.
Как-то раз позвонил мне один мой друг фотограф и задал очень интересный вопрос: “Что если повесить какую-нибудь фото-мыльницу на радиоуправляемый вертолёт и попробовать как-то снимать этой мыльницой с воздуха?”
А я, помнится, с раннего детства мечтал о радиоуправляемых летательных аппаратах, но жил в так называемой “глубинке”, поэтому дальше детских чертежей в этом деле я не продвинулся тогда. В этот раз с ходу я ответить ничего не смог, но т.к. тема меня вдруг заинтересовала (а кого не заинтересует?), я пообещал разобраться с вопросом и созвониться позже.
Нейробиологи из Университета Ватерлоо утверждают, что создали самую сложную и масштабную модель человеческого мозга. С помощью open source нейросимулятора Nengo на суперкомпьютере они эмулировали работу 2,5 миллионов нейронов, разделённых по функциональности, в соответствии с реальными отделами человеческого мозга.
В воскресенье, 1 июня, прошел четвертый, заключительный, квалификационный раунд Russian Code Cup 2014.
На участие в раунде зарегистрировалось 5428 человек. Как минимум одно решение прислали 730 участников. Всего за раунд было прислано 4793 решения, из них правильных — 1531.
Больше всего решений на GNU C++ — 1786.
Решений на Python — 307, из них правильных 86.
Решений на PHP — 93, из них правильных 15.
Решений на Perl — 6, из них правильных 2.
Языки, на которых пользователи интернет-поиска составляют свои поисковые запросы, появились на наших глазах. Лексически они слабо отличимы от более привычных нам языков, например, русского или английского, и в начале своего существования совпадали с родительскими языками. Но языки поисковых запросов быстро отошли от родительских и обзавелись собственными наборами идиом, синтаксисом и даже особыми «частями речи». Небольшой размер и простота их грамматик, а также возможность изучать полное множество высказываний, порожденных на таких языках, делают их идеальными модельными объектами для тестирования моделей усвоения языка.
Я провел небольшое исследование того языка запросов, на котором пользователи обращаются к поиску Яндекса, и на его основе подготовил доклад. Как это часто бывает, вопросов осталось больше чем ответов. Однако результаты получились достаточно интересными.
Хотелось бы также поблагодарить Елену Грунтову за одну из основных идей для исследования и помощь в подготовке доклада.
Этот пост про относительно новый метод обработки сигналов, описанный в статье Adaptive data analysis via sparse time-frequency representation, а также про крохотную, но сбившую лично меня с толку, ошибку. Сию статью опубликовали в 2011 году профессора прикладной математики Калифорнийского Технологического института Томас И. Хоу и Ши Цзоцян, и, вероятно, к моменту, как вы это читаете, они уже её поправили.
На эту статью я наткнулся в поиске различных методов частотно-временного анализа нелинейных и нестационарных сигналов — в моем случае ультразвуковых сигналов от передвигающихся форменных элементов крови в сосудах человека. Суть такого анализа состоит в отслеживании изменений характеристик сигнала, иначе говоря, мы хотим знать зависимость составляющих сигнал частот от времени. За исключением широко распространенных методов — спектрального и вейвлет-анализа, были найдены такие методы как EMD (разложение на эмпирические моды) и синусоидальное моделирование, о котором далее пойдет здесь речь.
Метод эмпирических мод довольно прост в применении, однако не особо развит с точки зрения обоснованности полученных результатов. Томас Хоу и Ши Цзоцян пошли дальше в развитии математического аппарата и предложили свой метод синусоидального моделирования сигнала. Его идея заключается в разреженной декомпозиции сигнала на гармоники с гладкими амплитудами. Какой результат мы ожидаем получить — на картинке выше. В данном случае раскладывался сигнал, полученный функцией f(t) = 6t + cos(8πt) + 0.5 cos(40πt). Разложение сигнала, естественно, не уникально, поэтому был введен критерий минимума составляющих гармоник, и задача сформировалась следующим образом:
Анализ неявных предпочтений пользователей, выраженных в переходах по ссылкам и длительности просмотра страниц, — важнейший фактор в ранжировании документов в результатах поиска или, например, показе рекламы и рекомендации новостей. Алгоритмы анализа кликов хорошо изучены. Но можно ли узнать что-то ещё об индивидуальных предпочтениях человека, используя больше информации о его поведении на сайте? Оказывается, траектория движения мыши позволяет узнать, какие фрагменты просматриваемого документа заинтересовали пользователя.
Мы изучали методы сбора данных и алгоритмы анализа поведения пользователя по движениям мыши, а также возможности применения этих методов на практике. Они позволяют существенно улучшить формирование сниппетов (аннотаций) документов в результатах поиска. Работа с описанием этих алгоритмов была отмечена дипломом «Best Paper Shortlisted Nominee» на международной конференции ACM SIGIR в 2013 году. Позже я представил доклад о результатах проделанной работы в рамках научно-технических семинаров в Яндексе. Его конспект вы найдете под катом.
