Искусственный интеллект и четвёртая промышленная революция (wiki) достигли значительного прогресса за последние несколько лет. Большинство из того, что можно использовать уже сейчас, разрабатывается для коммерческих и промышленных целей, как вы увидите в следующих постах. Научно-исследовательские институты и специализированные компании работают над достижением конечной цели создания ИИ (а именно, создание сильного искусственного интеллекта artificial general intelligence), разрабатывая открытые платформы и исследуя появившиеся этические вопросы. Существуют также несколько компаний, разрабатывающих ИИ-продукты для конечных потребителей, их мы и рассмотрим в рамках этого поста.

Создание искусственного интеллекта — это как взбираться на дерево, пытаясь добраться до Луны. Можно сообщать о стабильном прогрессе, вплоть до самой вершины дерева.

Начав отсюда, потихоньку добрались до сладенького, до самых головоломных вещей — причинности, времени, феномена управления и свободы воли. Заодно походя выясняем, могут ли компьютеры мыслить и могут ли роботы обладать свободой воли.

Пролог

Сейчас в интернете можно найти несколько полезных туториалов (все ссылки в конце статьи) на тему того, как самому собрать дрон на 250 раме. Но, собирая свой первый квадрик по этим статьям, я столкнулся с проблемами, которые не были никак освещены. А именно: я не нашел полный лист деталей и дополнительного оборудования, который мне нужен, цену полной сборки, а также некоторые практические и теоретические вопросы. Именно поэтому было решено сделать данную статью в виде обобщения моего личного опыта и опыта других людей, дабы помочь новичкам (таким как я) как можно продуктивнее построить свой первый дрон.

1 часть будет посвящена подбору деталей, оборудования, сборке и подключению всех узлов коптера. Программная сторона будет рассмотрена во 2 части.

Сразу отчет о том, что у меня получилось:


На видео заметно, что во время полета у дрона пропали ножки, но об этом позже

Список часто задаваемых вопросов:

В: Не проще ли купить готовый квадрик и летать?
О: Проще, только если вы не собираетесь продолжать улучшать свой дрон и строить другие. То есть хотите просто полетать, а не ломать себе голову и тратить дорогое время. Магазинный дрон в любом случае легче в освоении и проще в эксплуатации. В качестве альтернативы могу предложить MJX Bugs 3. Обзор на него здесь. Цена от ~120$.

В: Нужно ли паять?
О: Да, нужно!

В: Собрать квадрик самому дешевле, чем купить в магазине?
О: Нет! Считаю это заблуждением. Если вы новичок, а раз вы читаете эту статью, скорее всего так оно и есть, то кроме деталей для квадрокоптера вам понадобится еще уйма всего. Прилагаю список ниже.

Виртуальная и дополненные реальности активно развиваются и начинают предъявлять права на захват мира. Причем применение этих технологий разнообразно и не ограничивается только играми. А с появлением инструментов для работы с VR/AR технологиями в браузере интерес возрос еще больше. Уже сейчас можно экспериментировать и создавать MVP(Minimum Viable Product) веб-проекты с помощью JavaScript API, которое так и называется — WebVR. Давайте разбираться, что это и как с этим работать. И можно ли обойтись без этого самого WebVR API?

Словарь Вильяма Шекспира составляет 12000 слов. Словарь негра из людоедского племени «Мумбо-Юмбо» составляет 300 слов. Эллочка Щукина из книги «12 стульев» легко и свободно обходилась тридцатью.

Человек легко понимает Эллочку. Увы, компьютер скорее бы понял Шекспира, чем Эллочку. Нам хватит понять контекст и интонацию — остальное мы додумаем, — а компьютеру надо четкости в каждом термине. Желательно без синонимов. Чем больше образов скрыто за каждым словом, тем сложнее его понять. Контекстозависимость человеческих слов только одна из сложностей обучения искусственного интеллекта естественному языку. Если отличить съедобный лук от стреляющего лука можно при наличии полноты описания ситуации, то отрицание смысла иронией или риторические вопросы распознаются только по интонации. Дополнительную сложность создает синтаксис и порядок слов в предложении.

Игорь Мордач, сотрудник американской лаборатории искусственного интеллекта OpenAI, однако решил, что Эллочкин язык — далеко не тупиковый путь, а вполне подходящий пример, на котором боты выстроят язык для своего общения, а потом и нас поймут. Только и 30 слов для компьютерной Эллочки он пожалел. В его эксперименте компьютерная программа создавала язык «с нуля».

Электростимуляция была хорошо известна медикам СССР

На Geektimes не раз публиковались статьи об электростимуляции мозга. Мы в Madrobots всегда следим за новостями о различных технологических новинках и не могли пропустить настолько интересную информацию. Тема эта постоянно развивается, всплывают все новые аспекты использования электростимуляторов (причем, по большей части, положительные). За последние несколько лет ученые выяснили, что электростимуляция (tDCS) оказывает позитивное влияние на когнитивные функции людей.

Это, например, скорость реакции, концентрацию внимания и многое другое, о чем поговорим ниже. Стали постепенно появляться бытовые системы для нейростимуляции, и мы решили проверить, что есть достойного из предлагаемых вариантов. Забегая наперед, скажем, что нашлись варианты, один из которых мы и выбрали. Прежде, чем рассказать о нем, давайте вспомним, что собой представляет сама электростимуляция.

Intro

Этот пост написан под впечатлением от вот этого отличного поста с Хабра, в котором автор наглядно, при помощи двумерных моделек, которые рисует его программа, объясняет как работает Специальная Теория Относительности.

Я работаю в IT, а по образованию – физик-теоретик. Уже долгое время увлекаюсь популяризацией науки, и теоретической физики в частности. Постараюсь аналогично вышеупомянутому посту о специальной теории относительности объяснить на специально подготовленном примере как работает квантовая механика.

Модель, которую я рассматриваю – отнюдь не нова. Более полугода назад Chris Cantwell разместил на YouTube анонс новой настольной игры: квантовых шахмат (многим, возможно, известно об этом из вот этого вирусного ролика).

Недавно игра вышла в Steam, она стоит 249 руб. Есть ещё другая реализация – бесплатное приложение для iOS (не знаю, есть ли оно в Google Play). Однако в процессе игр с друзьями я экспериментально выяснил, что она неправильная с точки зрения квантовой механики. Такую реализацию скорее можно назвать статистическими шахматами, а не квантовыми.

Поэтому я решил написать свою реализацию, с запутанностью и суперпозициями. В своей реализации я постарался исправить те недостатки, которые на мой взгляд присутствуют в версии на Steam (например, у меня пешки тоже могут ходить квантовыми ходами, как и все остальные фигуры). Про приложение для iOS и так всё понятно: любая реализация квантовых шахмат должна быть по-настоящему квантовой, т.е. не только быть вероятностной, но поддерживать такие эффекты квантовой механики как интерференция, запутанность, etc.

Многие родители современных детей хотели бы начать обучение своих чад основам программирования, электроники и робототехники с раннего возраста. Да и сами дети часто проявляют желание заниматься наукой, электроникой, цифровыми технологиями. Но проблема в том, что обычное обучение той же робототехнике будет для ребенка скучным и малопонятным. То же касается и программирования. Но выход есть, обучать можно, играя.

В принципе, детских обучающих конструкторов разного рода немало, о некоторых мы писали в своем блоге. Теперь хотим рассказать об интересной альтернативе скучным занятиям — это роботы семейства BQ Zowi. Большой плюс роботов заключается в возможности кастомизации, написания собственных управляющих программ, синхронизации действий нескольких роботов. Давайте посмотрим, как это все работает.

Если концепция мультивселенной кажется странной, так это потому, что нам нужно поменять наши представления о времени и пространстве

Название изображения, «Гравюра Фламмариона», может быть неизвестным для вас, но вы, скорее всего, много раз его видели. На нём изображён пилигрим в плаще и с посохом. За ним – ландшафт из городов и деревьев. Его окружает кристальная оболочка, испещрённая бесчисленными звёздами. Он достиг края мира, проник на другую его сторону и поражённо взирает на новый мир света, радуг и огня.

Впервые изображение было опубликовано в книге 1888 года французского астронома XIX века Камиля Фламмариона «Атмосфера: Популярная Метеорология». Изначально она была чёрно-белой, хотя сейчас можно встретить и раскрашенные версии. Он отмечает, что небеса действительно выглядят, как купол, на котором закреплены небесные тела, но впечатления обманчивы. «Наши предки, – пишет Фламмарион, – представляли себе, что этот голубой свод и есть такой, каким его видят их глаза. Но, как писал Вольтер, это так же осмысленно, как шелкопряд, прядущий свою сеть до пределов вселенной».

Недавно попалась интереснейшая английская статья, написанная Трейси Гарднер из TechAgeKids. В ней она делится интересными мыслями по поводу программирования детьми в текстовых и визуальных языках. Она приводит интересные наблюдения, которые совпадают с моим опытом развития детей в программировании. Представляю вам перевод данной статьи.

На днях представители подразделения DeepMind (сейчас входит в состав холдинга Alphabet) сообщили о предоставлении бесплатного доступа разработчикам к исходному коду платформы DeepMind Lab. Это сервис машинного обучения на базе Quake III, который предназначен для обучения искусственного интеллекта. А именно — научиться решать задачи в трехмерном пространстве без вмешательства человека. Основой платформы является движок игры Quake III Arena.

Внутри игрового мира ИИ получает форму сферы и возможность летать, изучая окружающее пространство. Цель, которую ставят перед собой разработчики — научить слабую форму ИИ «понимать», что происходит и реагировать на различные ситуации, происходящие в виртуальном мире. «Персонаж» может выполнять ряд действий, перемещаться по лабиринту, изучать ближайшее окружение.

В статье в общих чертах дан анализ двух типов информации – простой и субъективной, рассмотрено различие понятий интеллекта и воспринимающего сознания. Описаны некоторые логические функциональные особенности сознания. Предложен подход технического получения субъективной информации за счет изменения временной степени свободы сигнала на пространственную. С целью получения функции «наблюдателя» в системе, и проявляемых относительно него информационных сигналов, выполняющих роль субъективных ощущений. Решение данной проблемы может дать новый подход к конструированию сильного искусственного интеллекта и пролить свет на трудную проблему сознания.

Уже давно мы получили одобрение от профессора Стенфордского университета Роберта Сапольски на перевод и озвучку его авторского курса по биологии «Биология поведения человека»:

Незадолго до празднования самого жуткого дня в году команда из Массачусетского технологического института запустила «Машину кошмаров». Вдохновившись классическими «ужастиками» и возможностями искусственного интеллекта, Пинар Янардаг, Мануэль Кебриан и Ияд Равхан научили нейронную сеть создавать из популярных достопримечательностей мрачные городские пейзажи, а из лиц знаменитостей — пугающие портреты.

В первых двух текстах «Атлас» рассказал о медиаторах-моноаминах и их помощниках тормозных и стимулирующих нейромедиаторах. В этот раз речь пойдет о маленьких хитрых молекулах пептидах, которые играют важную роль в жизни организма — приносят радость и облегчают боль.

Кто не знает Fallout? Наверное, эту игру знают все. И большинство поклонников серии постапокалиптических приключений обитателей Убежищ знакомы не только с трехмерными играми, но и с первыми изометрическими вариантами. Сейчас любители «лампового» Fallout могут быть довольны: можно поиграть в мод для Fallout 2, который называется «Fallout 1.5: Resurrection».

Те, кто ознакомился с этим модом, утверждают, что «это тот Fallout 3, каким он должен был быть». Все начинается в с пробуждения персонажа в грязной канаве. Главный герой мало что помнит, а вокруг — множество мутантов. Для того, чтобы отсюда выбраться, сначала нужно победить парочку радскоприонов. Это сразу напоминает игроку, что он находится в среде старого доброго Fallout, а не современных его инкарнаций.

В первой части мы беседовали о небольших флюктуациях температуры в космическом микроволновом фоновом излучении (КМФИ). Сейчас мы переключимся на другой компонент КМФИ, примерно в 100 раз меньший, чем температурный сигнал: поляризацию. И хотя мы с вами обсуждаем концепции, слабо связанные с нашим ежедневным опытом, необходимо помнить, что остаточное излучение Большого взрыва, по сути, всего лишь свет. А свет – это электромагнитная волна, колеблющийся набор электрических полей (Е) и магнитных полей (В), распространяющихся со скоростью света.

Введение

Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.

Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.

Задача

Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.

Еще одно возможное решение парадокса Ферми

На Geektimes неоднократно публиковались статьи, в которых предлагалось решение так называемого парадокса Ферми. Сам парадокс формулируется следующим образом: «Если жизнь — распространенное явление во Вселенной, следовательно, в обозримой ее части должно существовать большое количество развитых цивилизаций, которые человек мог бы уже заметить. Но за десятки лет наблюдений за космосом этого не произошло». Именно поэтому Ферми и спросил: «Ну, и где они в таком случае?».

Предполагаемых ответов на этот вопрос множество, о некоторых из них можно прочитать здесь, здесь и здесь. Сейчас группа ученых из Гарварда дает еще один возможный ответ. Специалисты предположили, что цивилизации, которые мы могли бы заметить, просто еще не родились. По их мнению, высока вероятность того, что наша собственная цивилизация является наиболее развитой в обозримой части Вселенной. «Если вы хотите знать, когда жизнь начала зарождаться во Вселенной, то ответ — «сейчас»», – говорит Ави Лоэб, руководитель группы исследователей из Гарвард-Смитсоновского центра астрофизики. Авторы работы, опубликованной в «Journal of Cosmology and Astroparticle Physics», полагают, что в будущем жизнь будет зарождаться на других планетах чаще, чем это происходит сейчас или чем происходило в прошлом.

Мы собрали интересные лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться. Первая лекция рассчитана скорее на тех, кто вообще не понимает, как работает machine learning, в остальных много интересных кейсов.