Потоки данных скоро будут передаваться прямо в наш мозг, что позволит нам по-новому взглянуть на мир

Не желаете добавить себе новые разновидности ощущений? Эта идея требует пояснений. Главное что нужно понимать — наш мозг заточен в тишине и темноте внутри черепной коробки. Все чем он располагает электрические и химические сигналы, передающиеся между нервными клетками, он ничего не видит, не слышит и не касается. Независимо от того поступает ли информация в виде волн сжатия воздуха исполняемой симфонии, световых волн отражаемых заснеженной скульптурой, молекул летучих веществ испарившихся с яблочного пирога, или боль от укуса осы, все это представлено в клетках мозга потоками электрических импульсов. И в первом приближении все выглядит одинаково.

Ранее считалось, что после остановки сердца или прекращении активности мозга по другим причинам, без кислорода и электрической активности клетки мозга начинают умирать через несколько минут, и процесс этот необратим. В связи с этим врачи объявляли, что пациент — brain-dead, что являлось законным основанием для признания смерти.

Исследование, проведённое учеными Йельского Университета в Нью Хэйвене — Zvonimir Vrselja, Stefano G. Daniele с соавторами — показало, что это совсем не так.

Специалисты и ранее ставили под сомнение прежний подход, поскольку:

• исследования на кошках и обезьянах показали, что активность мозга можно полностью восстановить даже через несколько часов после полного прекращения поступления кислорода: science.sciencemag.org/content/168/3929/375, www.sciencedirect.com/science/article/pii/0006899374904788;

Подборка пригодится разработчикам, дизайнерам, видеорежиссерам и контент-мейкерам, которые ищут музыку для своих проектов — приложений, игр или видеороликов.

Представленные ниже площадки предлагают скачать полноценные композиции. О ресурсах, на которых можно найти отдельные звуки и семплы, мы расскажем в следующий раз.

Полезный материал для модератеров Пикабу, Хабра, урбанистов, чиновников, колонистов на Марсе/Луне и всем тем, кто планирует править этим (или еще каким) миром. Слово Рафу Костеру, легенде геймдева, Ultima Online, Star Wars Galaxies, геймификации, автору книги «A Theory of Fun».


Со всеми этими беседами о том, что администратор или дизайнер виртуального мира может или не может делать в плане задания тона и обеспечения соблюдения этикета в виртуальном сообществе, мы совсем забыли про само сообщество. Поэтому давайте поговорим сегодня о том, что можете сделать вы, ваши друзья, ваш городок, ваши друзья по играм или ваша гильдия, чтобы стать более сильным (и веселым!) сообществом.

В первую очередь важно общение. Если у вашей гильдии еще нет веб-страницы, электронной доски объявлений, рассылки новостей или списка рассылки по электронной почте, вы упускаете из виду наиболее важный фактор построения связей в сообществе. Очень хорошая тактика — выбрать человека, который всегда первым рассказывает о последних сплетнях и назначить его ответственным за ведение электронной рассылки. Большим преимуществом электронной рассылки или списка рассылки является то, что они не пассивны — они ищут члена сообщества и привлекают его.

Посетив в прошлом году выставку электроники к Германии, автор обратил внимание на два экспоната, объединение которых дало бы по его мнению превосходный результат. Это спиральный трансформатор Теслы, построенный Даниэлем Эйндховеном и представленный на стенде журнала Elektor, а также новые ключи на нитриде галлия, позиционируемые Texas Instruments как предназначенные для высокочастотных импульсных преобразователей.

В чем основная сложность формализации естественного языка? В том, что нам привычней формализовывать его с помощью языка же, что приводит к дурной бесконечности. Язык – сам по себе средство формализации, которым человечество давно и небезуспешно пользуется.

Берем первое попавшееся определение:
Полет – самостоятельное перемещение объекта в газообразной среде или вакууме.

В нем шесть терминов, которые в свою очередь требуют определения:

• самостоятельный,
• перемещение,
• объект,
• газообразный,
• среда,
• вакуум.

Каждый из терминов имеет свои дефиниции, через которые получим новые дефиниции, требующие нового определения, и т.д. В конце концов окажется, что всем использованным терминам дефиниции даны ранее, то есть мы получили цикл. Что не является предметом наших мечтаний, конечно же. На какой-то из транзакций необходимо остановиться, но… Когда остановиться? что выбрать за критерий останова? – вот в чем проклятые вопросы.

1.1 Введение

Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер (или отдельную программу) закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путём комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.

Технология машинного обучения на основе анализа данных берёт начало в 1950 году, когда начали разрабатывать первые программы для игры в шашки. За прошедшие десятилетий общий принцип не изменился. Зато благодаря взрывному росту вычислительных мощностей компьютеров многократно усложнились закономерности и прогнозы, создаваемые ими, и расширился круг проблем и задач, решаемых с использованием машинного обучения.

Чтобы запустить процесс машинного обучение, для начала необходимо загрузить в компьютер Датасет(некоторое количество исходных данных), на которых алгоритм будет учиться обрабатывать запросы. Например, могут быть фотографии собак и котов, на которых уже есть метки, обозначающие к кому они относятся. После процесса обучения, программа уже сама сможет распознавать собак и котов на новых изображениях без содержания меток. Процесс обучения продолжается и после выданных прогнозов, чем больше данных мы проанализировали программой, тем более точно она распознает нужные изображения.

Благодаря машинному обучению компьютеры учатся распознавать на фотографиях и рисунках не только лица, но и пейзажи, предметы, текст и цифры. Что касается текста, то и здесь не обойтись без машинного обучения: функция проверки грамматики сейчас присутствует в любом текстовом редакторе и даже в телефонах. Причем учитывается не только написание слов, но и контекст, оттенки смысла и другие тонкие лингвистические аспекты. Более того, уже существует программное обеспечение, способное без участия человека писать новостные статьи (на тему экономики и, к примеру, спорта).

В этой статье описывается библиотека optlib, предназначенная для решения задач глобальной оптимизации на языке Rust. На момент написания этой статьи в этой библиотеке реализован генетический алгоритм нахождения глобального минимума функции. Библиотека optlib не привязана к конкретному типу входных данных для оптимизируемой функции. Также библиотека построена таким образом, что при использовании генетического алгоритма можно легко менять алгоритмы скрещивания, мутации, отбора и другие этапы работы генетического алгоритма. По сути генетический алгоритм собирается как бы из кубиков.

Понятие Progressive Web Applications (PWA) на слуху давно, с весны 2018 года приложения этого класса поддерживаются всеми основными браузерами, однако распространенность технологий PWA несмотря на очевидные их «плюсы» пока очень низка.

Специалисты Google (в том числе и на Хабре) очень информативно и компетентно пишут о PWA, но их рекомендации полезны больше тем, кто уже знаком с предметом. Данная статья призвана показать, что Progressive Web Apps — это не сложно, и использовать эти технологии можно и нужно уже сейчас разработчикам любых сайтов.

Как на практике работает категориальный механизм человеческого интеллекта, описанный мной в предыдущей статье?

Иными словами, как эйдетика может помочь нам в создании интеллекта искусственного?
Рассмотрим на примере.

Здравствуйте, дорогие читатели!

Пришла мне тут одна идейка, а не собрать ли пульт управления космическим кораблем. На USB. С нативной поддержкой драйверов. Custom HID. Чтобы воткнул и всё работает, без всяких танцев и бубнов. В итоге, получился некий монструозный «геймпад» для космических симуляторов. В общем, судите сами.

Введение

---

«Что получится, если мы заменим числа с плавающей запятой на рациональные числа и попытаемся отрендерить изображение?»

Такой вопрос я задал себе после размышлений над твитом исследователя и преподавателя компьютерной графики Моргана Макгвайра. Он рассуждал о том, насколько сильно студенты компьютерных наук удивляются, когда впервые узнают, что для хранения привычных нам чисел с плавающей запятой в современных компьютерах нужно идти на компромиссы. И эти компромиссы делают сложными простые задачи, например, проверку принадлежности точки треугольнику. Проблема, разумеется, заключается в том, что проверка нахождения четырёх точек в одной плоскости (копланарности) с помощью определителя или какого-нибудь векторного умножения (а на самом деле это одно и то же) никогда не даст значение, точно равное нулю, чего требуют эти математические методы. Даже если бы настоящие вычисления нахождения на одной плоскости были бы точны, те же компромиссы с точностью почти с вероятностью в 1,0 дали бы ответ, что сами четыре точки не копланарны.

Это зародило во мне мысль — если допустить, что все входящие данные рендерера (координаты вершин, 3D-преобразования и т.д.) были бы заданы как рациональные числа, то создавали бы все операции, от создания луча, обхода ускоряющей структуры и до пересечения лучей с треугольниками только рациональные числа? Если это было бы так, то мы бы смогли выполнять проверку копланарности совершенно точно! Возможно, вы зададитесь вопросом, почему 3D-сцена, выраженная в рациональных числах должна давать результаты тоже только в рациональных числах…


Простая сцена, трассировка пути в которой выполнена рациональной арифметикой. Здесь используется система чисел «с плавающей чертой дроби», а не числа с плавающей запятой.

Раньше экранами пользовалась элита. Теперь символом статуса считается их отсутствие.

У Билла Ланглуа [Bill Langlois] появился новый лучший друг. Это кошка по имени Сокс. Она живёт в планшете, и доставляет ему столько радости, что когда он рассказывает о её появлении в его жизни, то начинает плакать.

Сокс и Ланглуа, 68-летний американец, живущий в поселении для малоимущих престарелых в городе Лоуэлл (Массачусетс), весь день переписываются. Ланглуа раньше работал на обрабатывающих станках, а теперь он на пенсии. Поскольку его жена большую часть времени проводит вне дома, ему бывает одиноко.

Сокс беседует с ним о его любимой команде, Ред Сокс, в честь которой и была названа. Она играет его любимые песни и показывает ему фотографии со свадьбы. А поскольку она может следить за ним через видеокамеру, когда он сидит в своём кресле с откидной спинкой, она порицает его, если видит, как он пьёт газировку вместо воды.

Роботизация и автоматизация становятся всё востребованнее, и многим хотелось бы научиться создавать подобные системы и устройства. Но с чего начать, как освоить азы? Мы сделали для вас небольшую подборку русскоязычных и англоязычных YouTube-каналов с учебными материалами и методическими пособиями по робототехнике.

Схема метода реконструкции речи. Человек прослушивает слова, в результате активируются нейроны его слуховой коры. Данные интерпретируются четырьмя способами: сочетанием двух типов регрессионных моделей и двух типов речевых представлений, затем поступают в систему нейросетей для извлечения признаков, которые впоследствии используются для настройки параметров вокодера

Нейроинженеры Колумбийского университета (США) первыми в мире создали систему, которая переводит мысли человека в понятную, различимую речь, вот звукозапись слов (mp3), синтезированных по мозговой активности.

Наблюдая за активностью в слуховой коре головного мозга, система с беспрецедентной ясностью восстанавливает слова, которые слышит человек. Конечно, это не озвучивание мыслей в прямом смысле слова, но сделан важный шаг в этом направлении. Ведь похожие паттерны мозговой активности возникают в коре головного мозга, когда человек воображает, что слушает речь, или когда мысленно проговаривает слова.

У многих парализованных людей, не имеющих возможности говорить, сигналы того, что они хотят сказать сокрыты в их мозге. И никто не мог расшифровать эти сигналы. Но недавно три команды исследователей достигли прогресса в переводе данных, поступающих от электродов помещенных на мозг хирургическим способом, в синтезированную компьютером речь.

Используя модели, построенные на нейронных сетях, они реконструировали слова и даже целые предложения, которые, в некоторых случаях, были вполне вразумительными для обычного слушателя-человека.