Франкенштейны на подходе
Оригинал взят у ailev в Франкенштейны на подходе
Запчасти для франкенштейнов потихоньку готовятся. Отдельно механика, отдельно алгоритмы "спинного мозга", отдельно алгоритмы "кортекса" -- но в какой-то момент это всё обязательно склеится.
Вот как выглядит современная железяка, косящая под четвероногого друга (26 километров в час максимальная скорость, бегает галопом и даже умеет прыгать через небольшие препятствия. Поскольку моторчик там бензиновый, то нельзя ожидать, что батарейка там "быстро сядет" -- http://youtu.be/wE3fmFTtP9g):
Но эта традиционная локомоция -- ерунда. Люди в MIT придумали M-blocks, самодвижущиеся кубики (http://web.mit.edu/newsoffice/2013/simple-scheme-for-self-assembling-robots-1004.html). Эти кубики тоже могут прыгать, хотя у них нет никаких внешних двигающихся частей (так что галопа от них не дождаться), а главная их фишка -- самосборка в какие-то более сложные структуры. Попрыгали друг на друга и собрались в сложной формы конструкцию (http://youtu.be/6aZbJS6LZbs):
Датчики тоже совершенствуются стремительно. Вот, Toshiba выпустила TCM9518MD для смартфонов (http://www.semicon.toshiba.co.jp/eng/profile/news/newsrelease/sensor/topics_130926_e_1.html) -- двухкамерный модуль, который из двух кадров двух камер разрешением 5Мп делает снимок с разрешением 13Мп плюс добывает информацию о глубине сцены в разрешении VGA. Скорострельность -- 24 кадра в секунду при полном разрешении. Размеры модуля -- 8,0 x 12,0 x 4,65 мм, но в эти размеры входит чип цифровой обработки сигналов. Выпуск в апреле будущего года (это всего через полгода), полмиллиона модулей в месяц. Более подробная техническая информация -- http://www.semicon.toshiba.co.jp/eng/product/new_products/sensor/1325631_37652.html. Это пока двухкамерность (как с процессорами), дальше будут "многокамерные модули" замаскированные под шапочку из фольги.
Человек уже киборгизуется потихоньку: тот же Гугль опубликовал API (правда, не весь) для своих гуглеглассов -- https://developers.google.com/glass/. Но таких очков появляется сейчас тьма тьмущая, лениво приводить ссылки на штук пять производителей (о них любит писать http://www.engadget.com -- гаджеты, они и есть гаджеты). Результат -- новые классы компьютерных приложений, ссылок приводить не буду, весь интернет этим завален.
Новейшая алгоритмика же хороша тем, что её прорывы идут на пользу как людям (augmented intelligence), так и нЕлюдям (artificial intelligence). В ближайшее время люди и компьютеры будут симбионтами.
Гугль выпустил в опен сорс инструмент для векторного представления слов word2vec -- https://code.google.com/p/word2vec/. Это событие комментируется как "deep learning теперь становится доступным и простым смертным тоже" (http://gigaom.com/2013/08/16/were-on-the-cusp-of-deep-learning-for-the-masses-you-can-thank-google-later/). Кстати, очередной знаменитый курс "машинное обучение" профессора Нг (Andrew Ng) начинается 14 октября -- https://www.coursera.org/course/ml. [чтобы два раза не вставать: кроме MOOC появляются уже и MOOR -- massive open online research, и на базе той же Coursera -- http://ucsdnews.ucsd.edu/pressreleases/is_massive_open_online_research_the_next_wi_for_education. Ну, и там питерская команда тоже участвует, не только американцы. Питер ведь столица мирового программирования, так что это не случайно. Питерцы сделали content delivery system that integrates the e-book with hundreds of quizzes and dozens of homework problems. Опять же, в курсе будет использован Python. И предмет курса тоже остромодный: алгоритмы биоинформатики. Но это я отвлёкся, умолкаю]
Почему это важно? Потому что open source и заточено на обычные компьютеры. Конечно, open source и обычные компьютеры в deep learning были всегда, но ничего хорошо оформленного до сих пор не было, всё было как в авиации и автомобилестроении тех времён, когда пилот или водитель одновременно должен был быть механиком и ремонтником одновременно. Если же хотеть простоты в использовании, то было главным образом за деньги и в облаке. Вот, например: http://www.alchemyapi.com/product/pricing/ (кстати, там и связь с онтологиями реализована -- на вот этой странице поглядите на ссылки OpenCYC через запятую с CIA Factbook -- http://www.alchemyapi.com/products/features/entity-extraction/). Языки -- English, French, German, Italian, Portuguese, Russian, Spanish, and Swedish.
Фейсбук тоже занялся deep learning -- сформировал рабочую группу совместно с MIT (http://www.technologyreview.com/news/519411/facebook-launches-advanced-ai-effort-to-find-meaning-in-your-posts/). И почему я ничего интересного не жду от этой инициативы?!
Но это всё полная ерунда, это всё вполне ожидаемо. Менее ожидаемо -- это когда создают зубную щётку, которая чистит зубы не за 2 минуты, а за 6 секунд. Её за это время просто нужно укусить 10-12 раз, а сама щётка создаётся при помощи 3D принтера, чтобы повторить форму ваших зубов. Кусаетесь тут не только вы, цена этой щётки тоже кусается -- удовольствие стоит $300 (http://www.blizzident.com/), щётка эта служит один год. Через некоторое время вы за такую сумму будете покупать 3D принтер, тюбик "зубной пасты" для печати щётки этим принтером, а зубы вам будет фотографировать в 3D любой смартфон. Этот же принтер будет печатать вам вязаные варежки на зиму, как раз ваш размер -- в свободное от печати зубных щёток время. Напечатанная щётка будет связываться с напечатанными варежками через какой-нибудь беспроводной протокол (зачем -- это придумают. У человека нет потребностей, их для него придумывают в стартапах), во время чистки зубов щётка вам расскажет анекдот (вытащенный из интернетов), а варежки будут топорщить свой напечатанный мех в зависимости от уличной температуры. Встроенная в щётку видеокамера расскажет всю вашу зубную подноготную (подзуботную) дантисту и запишет на приём, а термометр и датчик пульса в варежке продаст вас терапевту. КГБ разных стран эти данные будут не нужны, они будут их получать прямо с "закладок" в вашем теле (то бишь имплантов, которые самособерутся в вашем теле после очередной "обязательной государственной прививки от оспы". Генная инженерия ведь тоже не стоит на месте, она и имплант вырастить сможет). Интересно, кто станет Сноуденом, чтобы рассказать про эти происки спецслужб всем остальным киборгам земного шара. Скоро, скоро уже.
Пойду, почищу перед сном зубы обычной щёткой, пока не началось.
Запчасти для франкенштейнов потихоньку готовятся. Отдельно механика, отдельно алгоритмы "спинного мозга", отдельно алгоритмы "кортекса" -- но в какой-то момент это всё обязательно склеится.
Вот как выглядит современная железяка, косящая под четвероногого друга (26 километров в час максимальная скорость, бегает галопом и даже умеет прыгать через небольшие препятствия. Поскольку моторчик там бензиновый, то нельзя ожидать, что батарейка там "быстро сядет" -- http://youtu.be/wE3fmFTtP9g):
Но эта традиционная локомоция -- ерунда. Люди в MIT придумали M-blocks, самодвижущиеся кубики (http://web.mit.edu/newsoffice/2013/simple-scheme-for-self-assembling-robots-1004.html). Эти кубики тоже могут прыгать, хотя у них нет никаких внешних двигающихся частей (так что галопа от них не дождаться), а главная их фишка -- самосборка в какие-то более сложные структуры. Попрыгали друг на друга и собрались в сложной формы конструкцию (http://youtu.be/6aZbJS6LZbs):
Датчики тоже совершенствуются стремительно. Вот, Toshiba выпустила TCM9518MD для смартфонов (http://www.semicon.toshiba.co.jp/eng/profile/news/newsrelease/sensor/topics_130926_e_1.html) -- двухкамерный модуль, который из двух кадров двух камер разрешением 5Мп делает снимок с разрешением 13Мп плюс добывает информацию о глубине сцены в разрешении VGA. Скорострельность -- 24 кадра в секунду при полном разрешении. Размеры модуля -- 8,0 x 12,0 x 4,65 мм, но в эти размеры входит чип цифровой обработки сигналов. Выпуск в апреле будущего года (это всего через полгода), полмиллиона модулей в месяц. Более подробная техническая информация -- http://www.semicon.toshiba.co.jp/eng/product/new_products/sensor/1325631_37652.html. Это пока двухкамерность (как с процессорами), дальше будут "многокамерные модули" замаскированные под шапочку из фольги.
Человек уже киборгизуется потихоньку: тот же Гугль опубликовал API (правда, не весь) для своих гуглеглассов -- https://developers.google.com/glass/. Но таких очков появляется сейчас тьма тьмущая, лениво приводить ссылки на штук пять производителей (о них любит писать http://www.engadget.com -- гаджеты, они и есть гаджеты). Результат -- новые классы компьютерных приложений, ссылок приводить не буду, весь интернет этим завален.
Новейшая алгоритмика же хороша тем, что её прорывы идут на пользу как людям (augmented intelligence), так и нЕлюдям (artificial intelligence). В ближайшее время люди и компьютеры будут симбионтами.
Гугль выпустил в опен сорс инструмент для векторного представления слов word2vec -- https://code.google.com/p/word2vec/. Это событие комментируется как "deep learning теперь становится доступным и простым смертным тоже" (http://gigaom.com/2013/08/16/were-on-the-cusp-of-deep-learning-for-the-masses-you-can-thank-google-later/). Кстати, очередной знаменитый курс "машинное обучение" профессора Нг (Andrew Ng) начинается 14 октября -- https://www.coursera.org/course/ml. [чтобы два раза не вставать: кроме MOOC появляются уже и MOOR -- massive open online research, и на базе той же Coursera -- http://ucsdnews.ucsd.edu/pressreleases/is_massive_open_online_research_the_next_wi_for_education. Ну, и там питерская команда тоже участвует, не только американцы. Питер ведь столица мирового программирования, так что это не случайно. Питерцы сделали content delivery system that integrates the e-book with hundreds of quizzes and dozens of homework problems. Опять же, в курсе будет использован Python. И предмет курса тоже остромодный: алгоритмы биоинформатики. Но это я отвлёкся, умолкаю]
Почему это важно? Потому что open source и заточено на обычные компьютеры. Конечно, open source и обычные компьютеры в deep learning были всегда, но ничего хорошо оформленного до сих пор не было, всё было как в авиации и автомобилестроении тех времён, когда пилот или водитель одновременно должен был быть механиком и ремонтником одновременно. Если же хотеть простоты в использовании, то было главным образом за деньги и в облаке. Вот, например: http://www.alchemyapi.com/product/pricing/ (кстати, там и связь с онтологиями реализована -- на вот этой странице поглядите на ссылки OpenCYC через запятую с CIA Factbook -- http://www.alchemyapi.com/products/features/entity-extraction/). Языки -- English, French, German, Italian, Portuguese, Russian, Spanish, and Swedish.
Фейсбук тоже занялся deep learning -- сформировал рабочую группу совместно с MIT (http://www.technologyreview.com/news/519411/facebook-launches-advanced-ai-effort-to-find-meaning-in-your-posts/). И почему я ничего интересного не жду от этой инициативы?!
Но это всё полная ерунда, это всё вполне ожидаемо. Менее ожидаемо -- это когда создают зубную щётку, которая чистит зубы не за 2 минуты, а за 6 секунд. Её за это время просто нужно укусить 10-12 раз, а сама щётка создаётся при помощи 3D принтера, чтобы повторить форму ваших зубов. Кусаетесь тут не только вы, цена этой щётки тоже кусается -- удовольствие стоит $300 (http://www.blizzident.com/), щётка эта служит один год. Через некоторое время вы за такую сумму будете покупать 3D принтер, тюбик "зубной пасты" для печати щётки этим принтером, а зубы вам будет фотографировать в 3D любой смартфон. Этот же принтер будет печатать вам вязаные варежки на зиму, как раз ваш размер -- в свободное от печати зубных щёток время. Напечатанная щётка будет связываться с напечатанными варежками через какой-нибудь беспроводной протокол (зачем -- это придумают. У человека нет потребностей, их для него придумывают в стартапах), во время чистки зубов щётка вам расскажет анекдот (вытащенный из интернетов), а варежки будут топорщить свой напечатанный мех в зависимости от уличной температуры. Встроенная в щётку видеокамера расскажет всю вашу зубную подноготную (подзуботную) дантисту и запишет на приём, а термометр и датчик пульса в варежке продаст вас терапевту. КГБ разных стран эти данные будут не нужны, они будут их получать прямо с "закладок" в вашем теле (то бишь имплантов, которые самособерутся в вашем теле после очередной "обязательной государственной прививки от оспы". Генная инженерия ведь тоже не стоит на месте, она и имплант вырастить сможет). Интересно, кто станет Сноуденом, чтобы рассказать про эти происки спецслужб всем остальным киборгам земного шара. Скоро, скоро уже.
Пойду, почищу перед сном зубы обычной щёткой, пока не началось.