3 февраля 1966 года впервые в истории освоения космоса совершила мягкую посадку на поверхность Луны и впервые передала на Землю телепанорамы лунной поверхности.
В контейнере установлены радиосистема, программно-временное устройство, аккумулятор, система терморегулирования и научные приборы. Четыре лепестковых антенны автоматически открываются после мягкой посадки. Они установлены на верхней полусфере лунной станции. Имелись также два надувных баллона-амортизатора, которые со всех сторон закрывали лунную станцию, чтобы смягчить прилунение
М.б. программно-временное устройство было не сложнее, чем автоматика в стиральной машинке тех же лет. Но если знаете достоверные источники — будет интересно прочитать.
Так что никакие операторы удалённо сажать ничего на Луну и тем более Марс не могли.
Почему не могли? Задержка была заранее известна и она учитывалась. Спутник подлетал к Луне и периодически отсылал телеметрию, на Земле в ЦУПе ее обсчитывали, давали команды тормозным двигателям для выхода на расчетную орбиту. Потом с Земли ее корректировали. Потом давали команду на торможение для посадки.
как-то странно, когда каждый месяц читаешь о новых достижениях.
Да, «достижения»: то робот в фонтане самоубился, то робомобиль пешехода сбил. Могу еще предложить тест на перевод, который можно проделать не отходя от кассы компа:
Тест:
Сегодняшние программы могут распознавать лица и записывать речь. У нас есть программы для обнаружения тонкого финансового мошенничества, для нахождения релевантных веб-страниц в ответ на неоднозначные запросы, для прокладки оптимального маршрута практически в любом месте, эти программы побеждают гроссмейстеров в шахматы и Go и переводят между сотнями языков.
Прочитав до этих строк проделал любимый тест.
Перевел в гугле приведенную цитату на английский:
Today's programs can recognize faces and record speech. We have programs for detecting subtle financial fraud, for finding relevant web pages in response to ambiguous requests, for laying the optimal route almost anywhere, these programs defeat grandmasters in chess and Go and translate between hundreds of languages.
А потом назад:
Сегодняшние программы могут распознавать лица и записывать речи. У нас есть программы для обнаружения тонкого финансового мошенничества, поиска соответствующих веб-страниц в ответ на неоднозначные запросы, для оптимального маршрута почти везде, эти программы побеждают гроссмейстеров в шахматах и идут и переводят сотни языков.
Не совсем плохо. Но заметная часть смысла испарилась. Такие вот достижения.
PS Вопрос не только в том нужно ли сознание робомобилю, но и в том — может ли человек или группа людей создать сильный ИИ. Т.е. достаточно ли для этого человеческого сознания, ума и т.д.? Доказательство теорем — хороший пример. Факт, что из поколения в поколения математики успешно учат студентов доказывать теоремы. А научить этому ИИ никто пока не смог. Аналогично никто не может объяснить, как он распознает речь или картинки. Может ограниченность нашего ума, рефлексии — основная проблема для создания сильного ИИ.
Почему именно «нейронки»? Могут быть и другие подходы. А в существующих нейронках принципиальные проблемы, и пока неизвестно: решаемы ли они. Нпр.:
Проверка адекватности обучения
Даже в случае успешного, на первый взгляд, обучения сеть не всегда обучается именно тому, чего от неё хотел создатель. Известен случай, когда сеть обучалась распознаванию изображений танков по фотографиям, однако позднее выяснилось, что все танки были сфотографированы на одном и том же фоне. В результате сеть «научилась» распознавать этот тип ландшафта, вместо того, чтобы «научиться» распознавать танки[20]. Таким образом, сеть «понимает» не то, что от неё требовалось, а то, что проще всего обобщить.
Тестирование качества обучения нейросети необходимо проводить на примерах, которые не участвовали в её обучении. При этом число тестовых примеров должно быть тем больше, чем выше качество обучения. Если ошибки нейронной сети имеют вероятность близкую к одной миллиардной, то и для подтверждения этой вероятности нужен миллиард тестовых примеров. Получается, что тестирование хорошо обученных нейронных сетей становится очень трудной задачей. Вики
Ok. Докажите, что не нужно :) ИМХО изначально это должен был сделать автор обсуждаемой здесь статьи, но, к сожалению, статья больше похожа на рекламный проспект.
Вы как-то спорите обо всём и ни о чём. Я лишь опровергаю ваш тезис о некоем достигнутом «потолке», который, якобы остановит прогресс робомобилей.
Я не спорю, а только задаю вопрос. По моим впечатлениям из приведенных источников прогресс ИИ не столь заметный, как, нпр., в области «железа». Если нет (или почти нет) прогресса в доказательстве теорем, да и в задаче «отличить кошку от собаки» процент ошибок заметный, то очевиден вопрос о потолке. Если Вам угодно выступить адвокатом робомобилей — я с интересом готов выслушать Ваши доказательства. Но доказывать Вам, а не мне. ИМХО изначально это должен был сделать автор обсуждаемой здесь статьи, но, к сожалению, статья больше похожа на рекламный проспект.
Что касается посадки на Луну и т.д., то насколько я знаю советские АМС и другие аппараты управлялись операторами с Земли и сами решений не принимали. Для этого достаточно аналоговой ламповой электроники. Что касается мифов, то я указал их источник: в книге они не показались мне бездоказательными, тем более что автор сам участвовал во многих из упоминаемых проектов.
Да. И не только нейросети, но и другое ПО во многом превосходит человека :) Нпр.:
задача рассортировать несколько десятков тысяч слов по алфавиту для человека будет утомительной, делать он ее будет долго, а вероятность ошибок для среднего исполнителя со средним уровнем ответственности будет значительной. Современный компьютер выполнит эту задачу без ошибок за очень короткое для человека (доли секунды) время.
Но есть (пока?) еще задачи, которые компьютер решает заметно хуже человека. Нпр., распознавание, доказательство теорем и т.д. Дэвид Минделл в своей книге отметил, что
при всех посадках на Луну, начиная с Нила Армстронга, – все астронавты выключали автоматическую посадку и садились вручную, пользуясь при этом информацией бортового компьютера, аналогично было при посадке Шатлов на Землю
И про гугломобили:
Как это ни забавно, именно такая высокотехнологичная компания, как Google, в своей риторике шагает назад в XX век, архаически выставляя водителя пассивным наблюдателем. Их «новый» подход становится жертвой всех трех порожденных XX веком мифов о роботах и автоматизации: 1) автомобильная техника должна логически развиваться до полной, утопической автономности (миф о линейном прогрессе); 2) автономные системы управления освободят водителя от обязанности водить (миф замещения); 3) автономные машины могут действовать полностью самостоятельно (миф о полной автономности).
Можно только поражаться, что Лем угадал проблемы, которые будут актуальны при современном развитии роботизации. К сожалению, Минделл не упоминает Лема, а могли бы быть интересные параллели. Если относится к выдуманным Лемом ситуациям как к моделям, то многие из них подтверждают утверждения Минделла.
Допускаю, что перепуганное население будет десять раз глядеть нет ли вблизи на дороге робомобилей, и только если нет, то переходить. Повысится осторожность на переходах. Т.о. число жертв на дорогах станет заметно меньше)))
В истории ИИ часто высказывалась подобная уверенность. Так в 1960х солидный московский н-т. журнал утверждал, что за текущую пятилетку ЭВМ будет сочинять стихи уровня Пушкина ;) Основания о «потолке»: за много лет нет ничего похожего на сильный ИИ.
Стоит отметить, что у Uber постепенно появляется все больше конкурентов. Недавно стало известно о скором запуске сервиса роботизированных такси от Daimler AG и Bosch. По словам разработчиков, запуск тестовой фазы запланирован на вторую половину 2019 года.
Уже работает сервис роботакси Waymo One, который, впрочем, пока не слишком активен. Количество пользователей сервиса крайне ограничено, а регион работы — маленький.
С течением времени, насколько можно судить, робомобилей на дорогах общего пользования будет появляться все больше, а системы автопилотирования постепенно станут совершеннее.
Совершенно непонятно — по чему судить: по сказанному выше в статье, по прогнозам аналитиков, по расположению звезд? И откуда такая уверенность, что «системы автопилотирования постепенно станут совершеннее»? М.б. уткнулись в потолок и дальше, без кардинальной смены подхода, никаких серьезных совершенствований сделать невозможно?
Спасибо. Видел, но с удовольствием посмотрел еще раз: красиво! Хотелось бы надеяться, что этот ледник не постигнет участь некоторых земных (т.е. свалки), когда начнется колонизация.
PS ИМХО дискуссионные статьи не надо публиковать с меткой Tutorial, иначе неискушенный в затронутых вопросах читатель может подумать, что приведены признанные всеми утверждения.
М.б. программно-временное устройство было не сложнее, чем автоматика в стиральной машинке тех же лет. Но если знаете достоверные источники — будет интересно прочитать.
Да, «достижения»: то робот в фонтане самоубился, то робомобиль пешехода сбил. Могу еще предложить тест на перевод, который можно проделать не отходя от
кассыкомпа:Прочитав до этих строк проделал любимый тест.
Перевел в гугле приведенную цитату на английский:
А потом назад:
Не совсем плохо. Но заметная часть смысла испарилась. Такие вот достижения.
Почему именно «нейронки»? Могут быть и другие подходы. А в существующих нейронках принципиальные проблемы, и пока неизвестно: решаемы ли они. Нпр.:
Что касается посадки на Луну и т.д., то насколько я знаю советские АМС и другие аппараты управлялись операторами с Земли и сами решений не принимали. Для этого достаточно аналоговой ламповой электроники. Что касается мифов, то я указал их источник: в книге они не показались мне бездоказательными, тем более что автор сам участвовал во многих из упоминаемых проектов.
И про гугломобили: