Будущее здесь

Всех приветствую дорогие читатели. На днях посетила меня одна на мой взгляд очень светлая мысль. После недолгих размышлений спешу написать публикацию и поделиться данной с Вами. В этой публикации Вы не увидите практической реализации идеи, но я изложу теоретический вариант.

С момента написания последней публикации прошло уже прилично времени (кстати, кто не видел таковую, может с ней ознакомиться ссылка), и вот родилась у меня новая мысль, которая на мой взгляд достойна Вашего внимания.

Квантовые компьютеры — это устройства, в которых для передачи и обработки данных используются такие явления, как квантовая суперпозиция и квантовая запутанность. Эксперты утверждают, что при определенном количестве кубитов процессора квантовый компьютер будет превосходить стандартные компьютеры и даже суперкомпьютеры. Правда, для всех типов задач такие компьютеры не годятся, но, например, в криптографии их можно использовать очень продуктивно. На данный момент над созданием квантовых компьютеров работают IBM, Google и некоторые другие компании.

Их интерес к такому типу устройств понятен — ведь квантовые компьютеры, кроме криптографии, можно использовать для работы с любыми многочастичными системами. А это значит, что квантовый компьютер отлично подходит для решения задач ядерных физиков, генетиков, энергетиков, метеорологов, представителей IT сферы и, конечно же, военных. На днях стало известно о том, что корпорация Google уже к концу этого года планирует запустить 49-кубитный квантовый компьютер.

Разбор полетов во время игры от профессионалов

В первой игре матча по го компьютерная система AlphaGo, разработанная сотрудниками DeepMind, победила сильнейшего в мире игрока в го Кэ Цзе. Чемпион из Китая ранее заявлял, что считает возможным переиграть компьютер. Но пока что у него это не получилось сделать. Спустя четыре часа и 15 минут после старта матча 19-летний мастер го был вынужден признать поражение. Сейчас счет 1-0 в пользу компьютера.

Глава компании DeepMind заявил, что сейчас с чемпионом играла обновленная система, архитектура которой была существенно модифицирована. Благодаря этому AlphaGo постоянно учится, причем, в основном, обучение происходит при игре с собой же. Так что от информации по результатам матчей чемпионов-людей система сейчас зависит гораздо меньше. В теории, платформа от DeepMind может обучиться почти всему, далеко не только игре в го.

Краткий конспект встречи с Виктором Хартовым, генеральным конструктором Роскосмоса по автоматическим космическим комплексам и системам, в прошлом гендиректором НПО им. С.А.Лавочкина. Встреча прошла в Музее космонавтики в Москве, в рамках проекта “Космос без формул”.

Я слышал, что в будущем компьютерные ИИ станут настолько умнее нас, что отнимут у нас все рабочие места и ресурсы, а люди вымрут. Так ли это?

Это самый частый вопрос, который мне задают на моих выступлениях по поводу ИИ. Задающие его люди искренне волнуются, и их беспокойство происходит от других людей – экспертов, задающихся тем же самым вопросом. Среди них можно встретить умнейших из живущих сегодня людей – это, к примеру, Стивен Хокинг, Илон Маск, Макс Тегмарк, Сэм Харрис и Билл Гейтс, – и все они верят в возможность такого сценария. На недавней конференции, посвящённой проблемам ИИ, комитет из девяти наиболее сведущих в области ИИ людей согласился, что скорого появления сверхчеловеческого ИИ нам не избежать.

Материаловеды НИТУ «МИСиС» вместе с коллегами с химического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова разработали дешевый и качественный способ доставки образцов крови и других биологических жидкостей на любые расстояния для проведения анализов в лаборатории. Способ аналогичен технологии получения сухих пятен крови, которая уже зарекомендовала себя в неонатальном скриниге. Сейчас в профессиональной среде обсуждается возможность расширения границ применения новой технологии, которая, по словам разработчиков, в ближайшем будущем может вытеснить традиционные методы отбора проб и стать глобальной системой скрининга населения на инфекционные заболевания (ВИЧ, гепатит, туберкулез и т.д.).

Источник

18-го мая в мире отмечается Международный день музеев. Праздник, который появился в 1977 году и призван выполнять ответственную миссию культурного обмена, обогащения культур, развития взаимопонимания, сотрудничества и мира между людьми. Чаще всего, мы узнаем о нем из проекта «Ночь музеев», которая проходит в ночь с субботы на воскресенье, в даты, ближайшие к 18-му мая. Но во всем мире существует многообразная система празднования: кто-то празднует только 18-го мая, кто-то в выходные, как и мы, а кто-то вообще выделяет этому процессу целую неделю! Но в наше время представление о музее очень сильно изменилось, благодаря различным технологиям, которые внедряются в музейные экспозиции с каждым днем. Поэтому сегодня мы расскажем о нескольких инновационных музеях мира, которые стоит посетить хотя бы раз в жизни.

Вряд ли кто-то будет оспаривать, что в любом совместном начинании важна команда. В Моторике собрались люди с разной экспертизой и опытом, у нас есть программисты, электронщики, производственники и дизайнеры. Тем не менее мы всегда рады новым комрадам, которые появляются в нашей лаборатории. Иногда этим «свежим мозгам» удается решить задачи, над которыми мы бились не один день, а то и не одну ночь. Сегодня как раз время такой истории о Тане.

В конце статьи важная информация для тех, кто хочет стать лагерным программистом.

IBM Watson поможет избежать появления неожиданных проблем и авралов на производстве

ABB — одна из крупнейших компаний, которая специализируется в области электротехники, энергетического машиностроения и информационных технологий. Ее офисы представлены в более, чем 100 странах мира, а производственные мощности располагаются в таких странах, как Германия, Швейцария, Швеция, Италия, Франция, Россия, Чехия, Индия, Китай, США, Португалия, Бразилия, Финляндия, Эстония и другие. Сейчас эта компания планирует использовать технологии IBM для того, чтобы работать еще более эффективно.

В частности, на производстве планируется внедрить IBM Watson Internet of Things. Это поможет оптимизировать и сделать эффективной работу многих процессов производства, от изготовления товаров до логистики и продаж. Так, планируется улучшить контроль качества, снизить количество и время простоев, повысить производительность. В общем, все, что важно для бизнеса. Обычные средства оптимизации уже использованы на максимум, теперь предстоит поработать с новыми инструментами — когнитивными технологиями и «Интернетом вещей» от IBM.

Вечные пломбы, диагностика мутаций, якутские мамонты и мексиканские креветки, выжженный МКАД, быстрое золото и польза золота волос — это и многое другое в апрельском хит-параде самых медийных научных разработок российских университетов ТОП-НАУКА от НИТУ «МИСиС».

Голосовые помощники продолжают набирать популярность: на выставке CES (Consumer Electronics Show) 2017 было очень много устройств со встроенными голосовыми помощниками, в том числе Alexa. В сегодняшней статье разберемся, чем Alexa отличается от своих конкурентов, как она способна заменять родителей, почему ей лучше не слушать радио или телевизор и сможет ли голосовая помощница выступать свидетелем в суде.

Окончание стартовавшей отсюда семисерийной сказки.

Читатели вполне справедливо жаловались на то, что в предыдущих главах было много хитро накрученных абстрактных теоретических построений с не очевидной практической полезностью. В последней главе попробуем сконцентрироваться на сугубо прикладных и очень жизненных аспектах.

Основатель и бессменный руководитель компании Amazon Джефф Безос весьма неплохо разбирается в том, как с нуля построить процветающий бизнес. Его компания продолжает развиваться, а ее капитализация — увеличивается год от года. Аналитики считают, что именно Amazon станет первой в мире компанией с триллионной капитализацией. Понятно, что сам Безос тоже не бедствует. Он занимает вторую строчку в рейтинге самых богатых людей мира.

В своем недавнем письме акционерам, которое было отправлено несколько дней назад, Безос объясняет, почему он считает необходимым поступать так или иначе. По его мнению, например, фокусировка на потребностях клиентов — лучший способ достичь успеха. Также он рассказал о том, как Amazon использует машинное обучение и искусственный интеллект (слабую его форму, — прим. переводчика), следуя одному из наиболее значительных и заметных трендов в технологиях, и каким образом это имеет отношение к любой сфере работы самой компании. Основные моменты, указанные Безосом в своем письме, указаны ниже. Это довольно интересный материал как для тех, кому интересны технологии, так и для тех, кому важна информация о стратегии развития компании, аспектах работы крупных корпораций и действиях руководства таких компаний.

Сегодня я хочу немного рассказать что интересного произошло с момента публикации прошлой статьи, где я рассказывал, как мы втроем за год сделали подводный GPS.

Мы решили в реальном времени оценить расхождение нашего подводного GPS с GPS-ом настоящим. И даже не просто с GPS, а с комбинированными данными GPS/GLONASS. Если интересно что у нас получилось — добро пожаловать под кат!

12 мая в России отмечают День экологического образования. Основная цель праздника — продвижение идей защиты окружающей среды. Поэтому сегодня речь не пойдет об устройствах с корпусом из переработанной пластмассы, бамбука или травы — практически каждый производитель гаджетов в свое время выпускал «экоориентированный» продукт, но реальной пользы от подобных демаршей в сторону «зеленых технологий» немного.

Кроме обычных продуктов с приставкой «эко» (экофлешки и другие чудесные технологии), и очевидных решений в области «зеленой» энергетики (каждый второй экогаджет хочет использовать солнечную энергию), остается еще целый ряд интересных устройств, которые действительно могут научить более вдумчивому подходу к технологиям.

Полицейские английского города Дарем собираются использовать специализированную когнитивную систему для того, чтобы она помогала им принимать важное решение — должен ли подозреваемый содержаться под стражей или его можно отпустить под залог. Система, которая разработана специально для полиции, получила название Hart (Harm Assessment Risk Tool). Hart будет оценивать подозреваемых по достаточно простой системе рисков: низкий, умеренный и высокий риск совершения преступлений в будущем.

Сама система еще не используется в полной мере, полиция лишь тестирует некоторые ее возможности, чтобы посмотреть, насколько эффективно она может иметь дело с преступниками и преступлениями. Если все будет хорошо, то в течение нескольких последующих месяцев ее введут в строй. Hart можно использовать для решения и других вопросов. Например, для того, чтобы определить количество времени, необходимое для содержания подозреваемого под стражей, определения возможности отпустить его (или ее) под залог, плюс другие важные вещи.

Светофоры могут стать ненужными, если умные робомобили появятся на дорогах в большом количестве

Автомобили становятся все более «умными», и по разным прогнозам, массовое появление робомобилей на дорогах общего пользования состоится где-то лет через пять-семь. Но сделать предстоит многое. В частности, экспертам по автоматическим системам управления автомобилями предстоит большая работа по обеспечению безопасности людей в таком авто. Кроме того, нужно позаботиться и о других участниках дорожного движения, чтобы робомобиль «понимал», куда он едет, правильно идентифицируя дорожную разметку, знаки, световые сигналы.

Дороги все еще очень опасны для человека. Только в США в прошлом году ДТП стали причиной гибели 40 000 человек. Во всем мире число жертв автомобильных аварий исчисляется сотнями тысяч в год. Человеческий фактор — основная причина таких ДТП. Ведь водителя легко чем-то отвлечь — звонком телефона, прямым обращением пассажира. Человек за рулем, в конце концов, может просто уснуть. Компьютер ничем не отвлечешь, но проблема в том, что компьютерные системы еще не научились идеально водить.

Тиэко Асакава — ученый лаборатории IBM Research. Она занимается разработками в сфере помощи людям с ограниченными физическими возможностями. По большей части речь идет о тех, кто полностью или частично утратил зрение. Для Асакава ее работа представляет нечто большее, чем профессиональный интерес. Дело в том, что сама она полностью потеряла зрение в 14 лет.

После этого девушка не опустила руки, а стала пытаться найти себя в новом для себя мире. Ей пришлось обучаться «шрифту для слепых» по многотомной энциклопедии-словарю, т.к. тогда не было ни персональных компьютеров, ни смартфонов, ни простейших устройств по обучению шрифту Брайля. «Я помню, что когда мне нужно было найти английское слово, которое начинается на „s“, мне приходилось пролистывать несколько томов англо-японского словаря Брайля. Попробуйте себе представить это», — говорит Асакава.

Так выглядит аппарат фМРТ сканирования

Чтение мыслей — давнишняя мечта многих людей. Эта мечта отображена в огромном количестве научно-фантастических произведений, в фильмах и сказках. Но на самом деле чтение мыслей — сложная задача, для решения которой нужны современные технологии. И не только аппаратная часть, то есть «железо», но и программные платформы, а именно — нейросети.

Относительно недавно группа ученых научила нейросети определять, что видит человек по анализу фМРТ (Функциональная магнитно-резонансная томография) снимков. Это сложнейшая проблема, но, похоже, ученые из Китая ее успешно решили.

Никто не понимает, как работают самые передовые алгоритмы. И это может стать проблемой

В прошлом году на тихие дороги округа Монмут, Нью-Джерси, вышел странный робомобиль. Экспериментальное средство передвижения, разработанное исследователями из Nvidia, внешне не отличалось от других робомобилей, но оно было совершенно не таким, какие разрабатывают в Google, Tesla или General Motors, и оно продемонстрировало растущую мощь ИИ. Автомобиль не следовал строгим инструкциям, запрограммированным человеком. Он полностью полагался на алгоритм, обучившийся водить машину, наблюдая за людьми.

Создать таким образом робомобиль – достижение необычное. Но и немного тревожное, поскольку не до конца ясно, каким образом машина принимает решения. Информация из датчиков идёт напрямую в большую сеть искусственных нейронов, обрабатывающую данные и выдающую команды, необходимые для управления рулём, тормозами и другими системами. Результат похож на действия живого водителя. Но что, если однажды она сделает что-нибудь неожиданное – въедет в дерево, или остановится на зелёный свет? В текущей ситуации будет очень сложно выяснить причину такого поведения. Система настолько сложна, что даже разработавшие её инженеры с трудом смогут найти причину любого конкретного действия. И ей нельзя задать вопрос – не существует простого способа разработать систему, способную объяснить свои действия.