Проблема автоматического поиска текста на изображениях существует достаточно давно, как минимум с начала девяностых годов прошлого века. Они могли запомниться старожилам повсеместным распространением ABBYY FineReader, умеющим переводить сканы документов в их редактируемые варианты.

Сканеры, подключённые к персональным компьютерам, отлично работают в компаниях, но прогресс не стоит на месте, и мир захватили мобильные устройства. Круг задач работы с текстом тоже поменялся. Теперь текст нужно искать не на идеально прямых листах А4 с чёрным текстом на белом фоне, а на различных визитках, красочных меню, вывесках магазинов и много ещё на чём, что человек может встретить в джунглях современного города.


Реальный пример работы нашей нейросети. Картинка кликабельна.

Основные требования и ограничения

При таком разнообразии условий представления текста рукописные алгоритмы уже не справляются. Здесь на помощь нам приходят нейронные сети с их способностью обобщения. В этом посте мы расскажем о нашем подходе к созданию архитектуры нейросети, которая с хорошим качеством и высокой скоростью детектирует текст на сложных изображениях.

Искусственный интеллект был создан для принятия организационных решений и государственного управления; он нуждается в человеческой этике, заявляет Джонни Пенн из Кембриджского университета

Искусственный интеллект (ИИ) повсюду, но он придуман полностью не историческим способом. Чтобы понять влияние ИИ на нашу жизнь, важно оценить обстановку, в котором он был создан. В конце концов, статистика и государственный контроль развивались рука об руку в течение сотен лет.

Рассмотрим информатику. Его происхождение прослеживается не только аналитической философией, чистой математикой и Аланом Тьюрингом, но и что удивительно, историей государственного управления. В книге «Правительственная машина: революционная история компьютера», изданной в 2003 году, Джон Агар из Университетского колледжа Лондона рисует диаграммы развития британской гражданской службы, как она увеличилась с 16 000 сотрудников в 1797 году до 460 000 к 1999 году. Он заметил, аномальное сходство между функциональностью человеческой бюрократии и электронно-вычислительной машиной. (Он признался, что не может утверждать, было ли это наблюдение тривиальным или глубоким).

Обе системы обрабатывали большое количество информации, используя иерархию предварительно установленных, но адаптируемых правил. Но один из них происходил от другого. Это показало важную связь между организацией социальных структур людей и цифровыми инструментами, предназначенными для их обслуживания. Г-н Агар связывает само происхождение информатики с Аналитической маши́ной Чарльза Бэббиджа, разработанной в 1820-х годах в Британии. Ее разработка была субсидирована правительством, предполагая, что она будет служить его спонсору. Проекты Бэббиджа, отмечает г-н Агар, следует рассматривать как «материализацию государственной деятельности».

На сайте бесплатных лекций MIT OpenCourseWare выложен курс лекций по космологии Алана Гуса, одного из создателей инфляционной модели вселенной.

Вашему вниманию предлагается перевод четвертой лекции: «Кинематика однородной расширяющейся вселенной».

Человек обладает способностью выделять голос собеседника из шума, например, в месте большого скопления людей. Эту способность называют «эффектом коктейльной вечеринки». Наш мозг загружает ненужные звуки. Автоматическое разделение звуков на отдельные дорожки компьютером также изучено, но до сих пор такая работа остаётся сложной задачей для машины.

Команда из Google представила самообучаемую систему, способную «выхватывать» речь человека с помощью одновременного распознавания аудио и видеоряда, отделяя другие голоса и посторонний шум. Исследование называется «Смотреть, чтобы слышать на коктейльной вечеринке» («Looking to Listen at the Cocktail Party»).

Недавно мы размещали статью про американский английский, и в комментариях нам предложили сделать аналогичный разбор австралийского. Тема оказалась очень обширная, поэтому статья разделена на две части: история австралийского английского и особенности произношения.

Мать всех теорий струн прошла проверку, которую пока не смогла пройти ни одна из теорий квантовой гравитации

М-теория сводит в единую математическую структуру все пять непротиворечивых версий теории струн (а также описание частиц под названием супергравитация). В различных физических условиях она выглядит как каждая из этих теорий.

Сложно быть «теорией всего». У ТВ есть сложная задача – впихнуть гравитацию в квантовые законы природы таким образом, чтобы на крупных масштабах гравитация выглядела, как кривизна ткани пространства-времени, которую Альберт Эйнштейн описывал в своей общей теории относительности. Каким-то образом кривизна пространства-времени возникает как общий знаменатель квантующихся единиц гравитационной энергии – частиц, известных, как гравитоны. Но наивные попытки подсчитать взаимодействие гравитонов приводят к бессмысленным бесконечностям, что говорит о необходимости более глубокого понимания гравитации.

В последние дни в СМИ снова стали поднимать тему рекордного для России пуска 14 июля 2017 года, когда разгонный блок Фрегат вывел на орбиту 73 спутника. При этом многие аппараты тогда вышли из строя, но Роскосмос упорно заявляет о своей непричастности к авариям. Тем не менее, американской компании, потерявшей тогда свои спутники, выплатили страховку после того, как российская сторона предоставила им телеметрию Фрегата, из которой следовало, что именно он стал причиной выхода спутников из строя.

Больше всего спутников (48) этого пуска принадлежит компании Planet, и мне стало интересно посмотреть, всё ли у них в порядке. Раньше на них никто не обращал внимания, потому что сама компания молчит об их судьбе, но, как выясняется, для расследования хватит и открытых данных. И после этого не остаётся сомнений, что проблемы испытывают гораздо больше спутников, чем пишут сейчас в СМИ.

После Первого контакта у меня осталось ощущение некоторой недосказанности и родилось продолжение или, скорее, завершение истории. К сожалению, без первой части понять его будет сложно, к счастью, она совсем короткая. Приятного чтения.

---

—… Ваш новый дом почти готов.

— Почему не согласовал? — Грег не повысил голоса, по нему вообще редко было видно, что он недоволен. Но сейчас каждый мог с уверенностью сказать — капитан в бешенстве.
— План был разработан в тесном сотрудничестве с нашей командой ИИ-психологов, капитан. А они очень хорошо разбираются в человеческой психике и рекомендовали именно этот вариант. К тому же они отвечают за решение о необходимости согласования, и от них сигнала не поступало. Конфронтации с местными было не избежать и в данной ситуации это самое мягкое по отношению к вам решение, поверьте. К тому же, геноцид местного разумного населения был утвержден как один из возможных вариантов колонизации.
— Отмени подготовку второго этапа, и чтобы без согласования со мной никаких действий в этом направлении не было! Геноцид рассматривался, но только в случае серьезной угрозы для нас и невозможности договориться. А у нас был прекрасно налажен диалог. Мы не можем строить новый дом на костях предыдущих хозяев, которые нас в него пустили.
— Хорошо, капитан, никаких действий по второму этапу завершающей стадии без согласования. Но не обманитесь их любезностью и гостеприимством.

— Чем он вообще там занимается? Его миссия разве не выполнена? — Дин, давно хотел обсудить это с капитаном.
Грег оторвался от сообщений:
— Постоянно твердит, что план требует завершения.
— Может его выключить уже?
— Это не так просто. На нем весь корабль, а корабль нам нужен.
— Тогда давай скажем ему, что задача окончена.
— В прошлый раз, когда мы это сказали, он собирался отправить всех на поверхность и спалить корабль вместе с собой, уронив его на звезду. Сказал, что если не прорабатывать план до конца, то с учетом всех рисков, так безопаснее. Еле отговорили. Пришлось позволить делать что делает.

Земля обречена. Через 120 лет она превратится в ледяной шар. Жизнь сохранится разве что около подводных геотермальных источников. Но невыносимой жизнь на поверхности станет намного раньше.

Начинаю описывать методику преподавания шахмат по которой преподаю я. Советы что надо соблюдать описаны во введении «Дюжина советов – как научить ребенка шахматам. И не только».. Перед прочтение этой статьи — прочитайте введение. А под катом начальные темы методы преподавания шахматных правил. Данная методика основана на курсе И.Г. Сухина «Шахматы — школе» но с некоторыми моими авторскими изменениями и советами. Думаю что у других преподавателей по данному курсу есть свои наработки.

Вступление для цикла статей – «Как научить своего ребенка шахматам».

Некоторое время назад мною была написана статья «Бойтесь шахмат, Вам навязываемых». Некоторые заинтересовавшиеся хабрахабровцы попросили более подробно рассказать о методике по которой я преподаю шахматы детям. Ну вот собственно – время подошло.

Данный текст служит своеобразным вступлением для последующего цикла статей. В нем я опишу особенности с которыми Вам придется столкнуться при загрузке в мозг ребенка шахматных знаний.

Фрагмент Солнечной системы (слева) в сравнении с восьмипланетной системой Kepler 90 (справа). Обнаруженная нейросетью Google экзопланета Kepler 90i с периодом обращения 14 дней отмечена оранжевым цветом

Исследователи находят всё новые применения нейросетям для обработки изображений. Теоретически возможности машинного обучения с подкреплением (DL) поистине безграничны, но когда смотришь на реальные достижения этих программ — среди них не так уж много действительно полезных на практике. Чаще всего нейросети достигают успеха в какой-нибудь игре, выдавая в качестве положительного стимула количественный результат в очках. Но какой смысл, что ваш ИИ научился отлично играть в Counter-Strike, если он не способен реализовать свои знания на практике и обезвредить настоящих террористов?

Но в отдельных случаях DL всё-таки используют не только для изучения самого DL, но и для решения практических задач, важных для человечества. Например, они используются в здравоохранении, квантовой химии и ядерной физике (везде даны ссылки на исследования Google). Теперь к этому списку присоединилась астрофизика. Инженеры из подразделения Google Brain нашли две новые экзопланеты, обучив нейросеть анализировать данные с космического телескопа «Кеплер». Хотя это всего лишь предварительные результаты после обработки 670 звёздных систем, но они доказывают применимость машинного обучения в данной области.

8 марта 2018 года разработчики Google выложили на GitHub исходный код программы для обработки данных с «Кеплера», программ обучения нейросети и выдачи прогнозов по самым перспективным звёздным системам.

Можете ли вы представить себе, что чувствует человек, который не видит или почти не видит окружающий мир? Такое состояние называется слепотой – невозможностью воспринимать зрительные стимулы из-за патологических нарушений в самом глазу, в зрительных нервах или в мозге. В 1972 году Всемирная Организация Здравоохранения (ВОЗ) приняла следующее определение: человек считается слепым, если острота центрального зрения в условиях максимальной коррекции не превышает 3/60. При таком зрении человек в условиях дневного освещения с максимальной коррекцией оптики неспособен сосчитать пальцы с расстояния в 3 метра.

Так вот для таких случаев была предложена идея электрической стимуляции сетчатки или зрительной коры, создание протеза, который по механизму действия имитирует настоящие процессы передачи электрических сигналов.


Вариантов электронных имплантов несколько, каждый год появляются новые идеи, но термин и сам «Бионический глаз» (Bionic Eye) разработан Дэниелом Паланкером, сотрудником Стэнфордского университета и его научной группой «Биомедицинской физики и офтальмологических технологий».

Имплантация модели бионического глаза Argus II (кстати, единственной модели, имеющей ЕС марку, но не сертифицированной в России) была выполнена в России в июле 2017 года одному пациенту. И со всех источников телевещания мы услышали – теперь человек сможет увидеть мир как раньше. Сотни людей просят поставить бионический глаз, а некоторые вдобавок просят «вживить» чипы для суперзрения.

Так что же мы на сегодняшний день имеем и может ли стать явью мечта увидеть мир после того, как потерял зрение?

Зона комфорта — это зло. Хоть и приятное, даже очень. Но зло. Особенно, если речь идет о саморазвитии и изучении языков. Если каждый день в работе использовать довольно простые лексику и грамматику с минимальными изменениями, есть большая вероятность, что вы начнете забывать всякие там Conditionals или Future Perfect. Конечно же, нужно поддерживать язык на должном уровне и развивать его, поэтому мы попросили наших преподавателей поделиться книгами, которые им в этом помогают. Так что готовьтесь к подборке для высоких уровней и не только!

Произношение

Ship or Sheep? An Intermediate Pronunciation Course

В этом пособии вы найдете неплохой тест, который покажет ваши слабые стороны (всякие там “сри” или “фри”). Даже если ничего подобного не обнаружится, учебник стоит пройти от начала до конца, и вот почему:

Чему учат нас компьютеры по поводу того, как ладить друг с другом

В нашем офисе в университете Карнеги-Мэллон мы с моим коллегой Джоном Миллером создали компьютерную программу, склонную к геноциду.

Мы к этому точно не стремились. Мы не изучали соперничество или войны. Нас интересовало зарождение примитивных форм сотрудничества. Так что мы создавали машины, живущие в воображаемом обществе, и заставляли их играть друг с другом в игру – она известна тем, что порождает сложное социальное поведение не хуже, чем гнилой банан порождает плодовых мушек.

Игра называется "Дилемма заключённого". У неё есть много разновидностей, но по сути – это история о двух людях, выбирающих, сотрудничать им или обманывать друг друга. Если оба обманывают, страдают оба. Если оба сотрудничают, обоим будет лучше. Но если один сотрудничает, а второй обманывает – обманщику будет ещё лучше.

Starry Beam в переводе на русский “Звездный луч” — так называется белая коробочка, предназначение которой заключается в том, чтобы заменить собой волоконно-оптические кабели. Starry Beam могут доставлять по воздуху гигабиты информации с использованием высокочастотных волн миллиметрового диапазона. Эта коробка — своего рода аналог базовой станции, которая транслирует миллиметровые волны на точки доступа (Starry Points). Последние, в свою очередь, перерабатывают сигнал в более низкие частоты и отправляют прямиком пользователям интернета. Новшество позволяет пользователям просматривать телевидение с разрешение 4K TV.

Больше рассказов не будет.

На geektimes есть хабы «Читальный зал» (про литературу для гиков), «Научная фантастика» (про научную фантастику), «Киберпанк» (про киберпанк). Как-то так повелось, что в эти хабы всякие деятели стали публиковать свои рассказы. Причём, это не только небольшие зарисовки, для лёгкого пятничного чтения, но и этакие «мыльные оперы»: в реальном времени можно следить, как авторы пишут главы рассказов, можно сказать, «Special for GT».

Я сейчас не хочу обсуждать целесообразность подобных публикаций на техническом ресурсе (кто-то за, кто-то против, кто-то предлагает создать отдельных хаб) или соответствие статей выбранным хабам. Так получилось, что последние пару лет я непериодически читал ресурс (вновь активно «сидеть» стал где-то только в последние полгода) и мне стало интересно — а сколько же фантастики тут вообще написано?



Предлагаю вниманию небольшой обзор по становлению литературной составляющей хаба «Читальный зал», а так же список рассказов с моими краткими аннотациями.

Сегодня поговорим о рекордных магнитах и немного о том, зачем они нужны.


Магниты такой конструкции (резистивные биттеровские магниты) остаются рабочими лошадками лабораторий сильных магнитных полей.

Основным потребителем самых сильных магнитов весь 20 век была наука. Термоядерные установки, ускорители, исследования на базе ядерного магнитного резонанса, нейтронная физика, охлаждение до температур ниже 1 кельвина и много еще чего требует как можно большего значения магнитной напряженности/индукции (при рассмотрении «силы» поля, можно считать эти величины синонимами).

Этой статьёй я хочу достичь трёх важных целей. Во-первых, вынести в эфир интернета легкодоступные фотографии оборудования, используемого с ядерным оружием (предполётные контроллеры), которые довольно трудно найти. Во-вторых, вкратце описать, что оно делает и как его используют, основываясь на основных источниках и разумных предположениях. И, наконец, реализовать свой эмоциональный отклик на предполётные контроллеры, как на материальные воплощения подготовки к ядерной войне.

Очень краткая история контроля над использованием ядерного оружия

Лучше всего я знаком с попытками контроля использования ядерного оружия (ЯО) в США, начинавшимися в конце 1950-х и начале 1960-х. Распространение американского оружия по всему миру, включая поставки членам НАТО, сильно повлияло на озабоченность гражданского населения его подчинением законам США и предотвращением несанкционированного использования оружия союзниками. В популярном анекдоте Гарольд Агню [американский физик, известный как научный наблюдатель атомной бомбардировки Хиросимы и Нагасаки, а позднее третий директор Национальной лаборатории в Лос-Аламосе – прим. перев.], приезжает на аэродром и видит, как американские ядерные бомбы загружают на немецкие самолёты с немецкими пилотами, а рядом стоит одинокий часовой из США. Агню спрашивает часового, что тот сделает, если пилот попытается взлететь без авторизации. Часовой отвечает, что он подстрелит пилота, но Агню говорит, что вместо этого лучше подстрелить бомбу.