Идея сделать робота максимально похожим на человека появилась раньше, чем сами роботы, — в пьесе Карела Чапека R.U.R. (термин тоже придумал Чапек) роботы были полностью похожи на людей. Но нужны ли человекоподобные роботы на самом деле? Где используются андроиды и почему они так скупы на эмоции? Рассказываем в этой статье. Специализированные роботы при сборке автомобилей, переносе грузов и выполнении других программ справляются со своими задачами значительно лучше людей, но кроме выполнения своего узкого круга обязанностей такие роботы ни для чего иного не годятся. Если нам нужен максимально универсальный робот, он должен комфортно чувствовать себя в человеческой среде и инфраструктуре, а значит, ему необходимо быть похожим на человека — в конце концов, робот-пылесос не сможет достать чашку с полки, а робот-сварщик не расскажет, как пройти в библиотеку.
Архив рубрики: Инновации
В Китае создана перезаписываемая термобумага, рассчитанная на сотни циклов перезаписи
Многие годы различные компании и частные лица бьются над проблемой создания альтернативы обычной бумаги. Исследователи из Китая, похоже, подошли вплотную к решению этого вопроса — они разработали «бумагу», писать на которой можно при помощи изменения температуры. Бумага меняет цвет, так что этот способ подходит как для создания рисунков, так и для печати. От аналогов она отличается тем, что может выдержать сотни циклов перезаписи, не теряя свойств. Нанесенные изображения и текст сохраняются не слишком долго — около полугода. Тем не менее, для большинства задач этого вполне достаточно — например, в офисе черновые договора, документы по текучке и т.п. можно печатать на такой бумаге.
Принцип навигационной нейросети может быть использован для понимания строения мозга
Наличие способности находить короткий путь, самый прямой из точки «А» в точку «Б» не выглядит сегодня впечатляющим тестом разумности. Тем не менее, согласно новому отчету, который был опубликован в журнале Nature некоторое время назад, в котором исследователи рассказали о навигационной системе искусственного интеллекта, которая имеет способность исследовать довольно сложные симулированные пространства и находить кратчайший маршрут к цели, ставит системы такого рода на один уровень с человеком и другими животными. Неожиданным ключом к нужной производительности оказалось то, что при обучении сеть спонтанно выращивала эквивалент «нейронов решетки» (grid cells) — некоторое множество клеток мозга, которое позволяет ряду млекопитающих отслеживать их положение в пространстве.
Эйдетический искусственный интеллект и распознавание образов: в чем разница между яблоком и кошкой
Паскаль Кауфманн, швейцарский учёный, нейролог, основатель компании “Стармаинд” как то сказал – “Нейронная сеть нуждается в 300 миллионах изображений кошек, чтобы научиться понимать, что есть кошка, корова или собака. Но интеллект не основывается на больших данных (Big data). Наоборот, он основан на «маленьких данных”. Если вы можете смотреть на кошку, извлекать абстрактные принципы “кошки” так, как это делают дети, и далее уже всегда знать, что такое кошка – это и есть интеллект”. В самом деле, почему дети обучаются распознавать кошек быстрее и проще, чем это делают нейронные сети? Другими словами, какова принципиальная схема человеческого механизма распознавания образов? Давайте заглянем в этот процесс поглубже! Но сначала упростим задачу, чтобы лучше понять сам принцип работы.
Как набить шишки и успешно развить свой стартап: проект Puzzle English
Бывший менеджер “Яндекса”, а сейчас — основатель нового онлайн – сервиса активного для изучения английского языка Puzzle English, Александр Антонов рассказал Rusbase, почему ушел из корпорации, как «Яндекс» стал для него бизнес-инкубатором, и какой вред может нанести стартапу опыт работы в крупных компаниях. Итак! Я все же решил создать технологический стартап, еще когда работал в «Яндексе» менеджером по продукту «Мобильные Яндекс.Карты». Я отвечал за выпуск мобильных карт на платформах Android и iOS. Признаюсь, идея о собственном проекте появилась у меня еще до «Яндекса», но как ее довести до ума, я понял именно там. Было несколько факторов, которые вынудили меня забросить карьеру в корпорации и убедили создать собственный продукт.
Развитие искусственного интеллекта стимулирует производство новых видов специализированных ЧИПов
2019-й начался со сдержанного оптимизма по поводу полупроводниковой промышленности, несмотря на все чёрные тучи, что сгущаются на горизонте. Такие сегменты рынка, как криптовалюты и виртуальная реальность, не оправдывают ожиданий, рынок смартфонов выглядит насыщенным, цены на DRAM падают, что заставляет урезать расходы. Компании, занимающиеся автоматизацией проектирования электронных устройств, говорят о приостановке продаж в Китае в свете торговой войны между ним и США. На рынке потребительской электронике наблюдается замедление, о чём свидетельствуют последние данные о заработках Apple. Но на фоне всего этого некоторые моменты заставляют нас испытывать радостное возбуждение.
