• Алгоритм мышления и сознания

    В этой статье изложен алгоритм мышления и сознания. Я предлагаю свой ответ на вопрос о том как работает мышление и сознание. И демонстрирую алгоритм, который умеет по-настоящему, творчески, думать и обладает настоящим сознанием. Статья рассчитана на программистов и состоит из двух основных частей. Первая часть сугубо техническая, она содержит описание алгоритма, перечень его свойств и пример практического применения. Вторая часть содержит поясняющие тезисы и решение вопроса конструктивной аксиоматизации сознания. Алгоритм это содержательный текст который говорит сам за себя, а потому комментариев будет лишь практически необходимый минимум.
    Читать дальше →
  • 2D-тени на Signed Distance Fields

    • Перевод
    Теперь, когда мы знаем основы комбинирования функций расстояний со знаком, можно использовать их для создания крутых вещей. В этом туториале мы применим их для рендеринга мягких двухмерных теней. Если вы пока не читали моих предыдущих туториалов о полях расстояний со знаком (signed distance fields, SDF), то крайне рекомендую их изучить, начав с туториала о создании простых фигур.


    [В GIF возникли дополнительные артефакты при пересжатии.]
    Читать дальше →
    • +22
    • 2,2k
    • 3
  • Вероятность выигрыша матча при известной вероятности выигрыша очка II

      Если Вы не читали мою первую статью на тему, советую начать с нее.

      Раз уж я обмолвился про некоторое, хотя и весьма косвенное отношение к финансовым математикам, позвольте мне развить тему до абсурда исходя из того как ее развивают в Риск Аналитике. При расчете цены опциона часто считают также чувствительность этой цены к набору параметров. Например, как будет меняться цена опциона при изменении цены акции, на которую выпущен опцион, или при изменении волатильности цены акции, или ставки Центробанка и т.д.

      Нас может интересовать как меняется вероятность выигрыша игры при изменении вероятности выигрыша очка. Фактически мы хотим посчитать производную от первого по второму. Простейший подход — оценить ее на глаз из графика. Видно, что максимум достигается в ситуации 50:50. При изменении шансов выигрыша очка с 0.45 до 0.55 вероятность победы в бадминтон возрастает с 0.26 до 0.74, то есть на 0.48. Грубая оценка дает производную в районе 5. То есть если с равных шансов Вы растете до 0.51 (то есть 51%), прирост в вероятности выигрыша игры будет около 0.05 (или 5%). Аналогичным образом можно посчитать производную в любой другой точке на графике.
      Читать дальше →
      • +12
      • 1,9k
      • 4
    • Считаем сменный график работы в уме



      Много людей, у которых график работы сменный. Проблема такого графика – сложность быстро посчитать для любой даты какой это день: рабочий или выходной. Есть много онлайн сервисов для расчета сменного графика, но еще проще это сделать в уме. В этой статье будет рассмотрен алгоритм расчета в уме для любого сменного графика.
      Читать дальше →
      • +14
      • 2,8k
      • 6
    • Тайны сознания и математика

        В Древнем Египте математики не пользовались доказательствами. Все их утверждения были лишь эмпирически обоснованы. Но тем не менее, пирамиды стояли, а самолеты летали. И, наверное, никто бы и не требовал строгих доказательств, если бы не желание что-то опровергнуть. Вместе с греками математика обрела новую жизнь, в которой появились такие задачи, как квадратура круга, иррациональность корня из двух и задача о трисекции угла. С этого момента потребовались аксиомы, законы логики и теоремы. Современную же математику интересует еще и то, что возможно доказать, а что — нет. Продвижением стали теоремы Геделя о неполноте, формализация логики и Теория доказательств. Я предлагаю теорию и одну аксиому, которая поможет ответить на часть оставшихся вопросов и обозначить границы нашего сознания. В частности, это вопросы полноты, проблема равенства и аксиоматизация нашего воображения.

        Читать дальше →
      • IBM Watson Studio — облачная платформа для разработки приложений ИИ

        • Перевод

        image


        Представляем IBM Watson Studio


        Специалисты начинают пользоваться искусственным интеллектом для превращения нашего самого ценного ресурса — данных — в новые формы ведения бизнеса. Искусственный интеллект дает нам возможность закончить битву с данными и начать пользоваться ими для подготовки убедительных рекомендаций, ускорения научных исследований и повышения качества взаимодействия с клиентами в удобной для них форме. Задача систем искусственного интеллекта — дополнять интеллект человека, и сегодня мы делаем еще один шаг на пути к тому, чтобы сделать ИИ более доступным каждому. Встречайте IBM Watson Studio.

        Читать дальше →
      • Медовая арифметика: сложение и вычитание в исполнении пчел



          Больше не всегда значит лучше. Этой фразой можно четко описать соотношение умственных способностей существа с размером его мозга. Рекордсменом в мире животных является кашалот, чей мозг весит порядка 9 кг. Среди сухопутных существ этот титул заслужил индийский слон с 5 кг мозгов в своем распоряжении. Мозг страуса меньше его глазного яблока и весит 26 грамм. А вот мозг одного из самых интеллектуальных видов пернатых — серых попугаев — весит примерно 118 грамм, то есть около 22 % от общего веса тела. У человека же мозг в среднем весит 1.3 кг, при этом именно человек является венцом эволюции. Эти цифры наглядно демонстрируют, что дело не в количестве, а в качестве, так сказать.

          Но что, если мозг существа весит всего лишь около 0.065 грамм и состоит из 950 000 нейронов (для сравнения, у человека их порядка 100 миллиардов)? Сможет ли такое существо показать интеллектуальные способности, способные удивить ученых? Еще как сможет, и этим существом является медоносная пчела, которая дружит с арифметикой. Сегодня мы с вами ознакомимся с исследованием математических способностей пчел, открывающее новые сведения для понимания их индивидуального, а не коллективного интеллекта. Помимо этого ученые стали лучше понимать соотношения веса и структуры мозга с уровнем интеллекта. Как ученые заставили пчел считать без калькулятора, как хорошо справились пчелы с поставленной задачей, и что ученым удалось выяснить? Ответы найдем в докладе исследовательской группы. Поехали.
          Читать дальше →
        • Динамическая локальная экспозиция

          • Перевод
          Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Dynamic Local Exposure» автора John Chapman.

          image

          В данной статье я представлю пару идей о динамической локальной экспозиции в HDR рендеринге. У Барта Вронски уже есть отличная статья на эту тему и я очень рекомендую ее прочитать прямо сейчас, если вы еще этого не сделали; идеи здесь, в большей степени, основаны на его статье. В конце я включил несколько других замечательных ссылок.

          Low/High Dynamic Range


          В старые добрые времена (1990-е) игры рендерились непосредственно в отображаемом LDR (узкий динамический диапазон) формате (гамма пространство, 8 бит). Это было просто и дешево, но, с другой стороны, значительно мешало созданию действительно фотореалистичной картинки.

          В настоящее время, особенно с появлением PBR (physically-based rendering), игры рендерятся с гигантским динамическим диапазоном в линейном пространстве с более высокой точностью. С таким движением к фотореализму приходит реальная проблема: как мы можем отобразить HDR изображение в LDR?
          Читать дальше →
          • +21
          • 1,7k
          • 3
        • Простой парсер арифметических операций

            Для учёбы необходимо было написать парсер арифметических операций, который мог бы рассчитывать не только простейшие операции, но и работать со скобками и функциями.

            В интернете не нашел готовых и подходящих для меня решений (некоторые были чересчур сложные, другие были не полностью удовлетворяли условиям моей задачи). Немного погрустив, приступил к решению задачи самостоятельно и теперь хочу поделиться своим г****кодом оригинальным решением с миром.

            Первая проблема, с которой я столкнулся — скобки. Мало того, что они должны выполняться первыми, так внутри них также могут находиться скобки. И так далее.

            $(2 + 2) * ((2 * 2) + ((2 * 2) * (2 * 2)))$

            Точно такая же история с функциями — в параметрах функции могут находится другие функции и даже целые выражения.

            $sqrt(2 * 2; log(4; 2))$
            Читать дальше →
          • Пространственные манипуляции в 2D с помощью Signed Distance Fields

            • Перевод
            При работе с полигональными ассетами можно отрисовывать только по одному объекту за раз (если не учитывать такие приёмы, как batching и instancing), но если использовать поля расстояний со знаком (signed distance fields, SDF), то мы не этим не ограничены. Если две позиции имеют одинаковую координату, то функции расстояний со знаком возвратят одинаковое значение, и за одно вычисление мы можем получить несколько фигур. Чтобы понять, как преобразовывать пространство, используемое для генерации полей расстояний со знаком, я рекомендую разобраться, как создавать фигуры с помощью функций расстояний со знаком и комбинировать sdf-фигуры.

            Читать дальше →

          Самое читаемое