Эпоха развития когнитивных технологий берет свое начало в широкой области педагогических исследований. Расхожее понятие «когнитивные способности» является простым синонимом познавательных способностей и психологии познания, направление которой активно развивалось в течение XX века. Основная задача когнитивных технологий заключается в изучении механизмов восприятия и обработки информации человеком, а также процессов формирования соответствующих ментальных структур (когнитивных схем). Отличие современных когнитивных технологий от традиционных методов изучения познания обусловлено тем, что текущие процессы протекают в условиях новой информационной среды. Данная среда включает не только природные объекты, технику и знаковые системы, но также интегрирует компьютеры и сетевые структуры (социальные и цифровые). В связи с этим актуальным вопросом остается изучение динамики трансформации когнитивных схем в эпоху цифровизации и стремительного развития информационных технологий.
Архив рубрики: Инновации
Нейросеть научили чтению мыслей путем анализа снимков магнитно-резонансной томографии
Способность к чтению мыслей является давней мечтой человечества, широко отраженной в художественной литературе, кинематографе и фольклоре. В действительности реализация этой непростой задачи требует применения высокотехнологичных решений, включающих как аппаратное обеспечение, так и мощной программные платформы на базе нейронных сетей. Недавно инициативная группа ученых исследователей успешно обучила нейросеть интерпретировать визуальное восприятие человека на основе данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Данная задача характеризуется высокой степенью сложности, так как необходимо выделить активные зоны головного мозга из зашумленных трехмерных изображений и расшифровать соответствующие им когнитивные процессы. И эту трехмерную картину активности определенных участков головного мозга нужно перевести в двухмерные изображения — те, что видел человек перед или во время сканирования.
Неведомые закоулки искусственного интеллекта: что мы знаем об алгоритмах искусственного разума
В прошлом году на дорогах округа Монмут (штат Нью-Джерси) был представлен инновационный беспилотный автомобиль. Данное экспериментальное транспортное средство, разработанное специалистами компании Nvidia, внешне соответствовало стандартным моделям робомобилей, однако его технологическая архитектура существенно отличалась от решений Google, Tesla или General Motors, демонстрируя значительный прогресс в области искусственного интеллекта. В отличие от систем с жестко заданными алгоритмами управления, данный автомобиль функционировал на основе нейросети, обученной путем наблюдения за поведением человека. Создание подобного транспортного средства является выдающимся достижением, которое, тем не менее, вызывает определенные опасения из-за отсутствия полной прозрачности процессов принятия решений машиной. Читать далее
Предложен оригинальный способ высокоточной 3D-печати силиконом внутри микрогеля
Исследователи из Университета Флориды разработали технологию печати силикона внутри микрогеля, которая уже способна существенно оптимизировать производство медицинских имплантатов. Данное достижение позволяет создавать изделия, превосходящие по надежности и полной экономической эффективности существующие на рынке аналоги. Речь идет о производстве таких компонентов, как сердечные клапаны, мягкие катетеры, дренажные инструменты, имплантируемые сетки и другие хирургические аксессуары. В настоящее время изготовление подобных устройств требует использования прессов, что при необходимости индивидуальных параметров формы или размера может привести к многодневным задержкам в подготовке к операции. Использование технологии 3D-печати сокращает срок производства до нескольких часов, что потенциально позволяет оперативно получать необходимые детали и спасать жизни пациентов в критических ситуациях.
Нейросеть научили генерировать движения персонажей видеоигр в реальном времени
Разработка эффективного контроллера для управления виртуальными персонажами мультфильмов в режиме реального времени представляет собой сложную задачу даже при наличии большого репрезентативного массива качественных данных о траекториях движений. Основная трудность здесь заключается в необходимости одновременного соблюдения множества строгих требований к системе: алгоритм должен обладать способностью обучаться на больших объемах информации, минимизировать объем ручной предобработки данных, обеспечивать высокую скорость работы и функционировать с низким потреблением памяти. Несмотря на определенный прогресс в данной области, существующие решения зачастую удовлетворяют лишь отдельным критериям, не обеспечивая комплексного соответствия всем необходимым параметрам одновременно.
Как работает инновационное устройство для контроля за скоростью передвижения через Wi-Fi с определением функционального состояния человека
Широко признано, что такие показатели, как артериальное давление, частота дыхания, температура тела и пульс, позволяют получить комплексное представление о состоянии человеческого организма. В то же время все современные исследования указывают на значимость скорости простой ходьбы как дополнительного индикатора здоровья, способного свидетельствовать о снижении когнитивных функций или наличии сердечно-сосудистых и легочных заболеваний. Однако непрерывный и ненавязчивый мониторинг данного параметра представляет определенные трудности. Группа исследователей под руководством профессора Дины Катаби из лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института занимается решением этой задачи, предлагая в качестве оптимального решения использование технологий беспроводной связи.
