умный холодильник
1.19K subscribers
38 photos
5 videos
63 links
Кканал об искусственном интеллекте, больших данных, интернете вещей и других сложных, но интересных штуках

мой канал о кибербезопасности - @cyber_sonic

Реклама 👉🏻 @novo_collab
@my_pr
Download Telegram
Интернет вещей, нейронки, искусственный интеллект... Короче, скоро умный холодильник будет наполнен инфой о самых хайповых технологиях нашего времени.🧊
О нейросетях ходит много баек. Мол, они — высший разум со своими мыслями и тягой учиться. Но это не совсем так. В основе нейросетей — гигантские базы данных и формулы-формулы-формулы.

Максимально просто схему работы нейронок можно описать так: данные заходят в дверь 1🚪 👉 проходят через длинный коридор из формул, обрабатываются ими👉 выходят в дверь 2 🚪 с нужным результатом. Сложнее всего подобрать те самые формулы, которые помогут получить на выходе необходимый результат.

Принципы работы нейросети формируются в процессе обучения: нейросеть видит задачу, угадывает решение, а отдельный алгоритм говорит, верно или нет.

Со временем нейросеть начинает «понимать», что же всё-таки от нее требуется. Образуются определенные связи, которые помогают ей «умнеть» и выдавать нужный результат. По какому принципу они устроены чаще всего неизвестно. Именно поэтому нейронка не похожа на обычную программу, у которой есть определенный набор правил — алгоритмов: прибавь, отними, удали и так далее.

Итак, нейронки — это не какой-то там виртуальный разум, способный мыслить самостоятельно, а огромный конвейер по обработке чисел. Нейронки не знают, что смотрят фильм или управляет беспилотником и видит только числа. Но разве машинное обучение становится от этого менее увлекательным? Я вообще считаю, что если разработчик умеет в машинное обучение, он точно заслуживает письмо из Хогвартса. 🦉
Алиса, где тут можно бахнуть кофейку

Голосовые помощники воспринимаются уже как что-то обычное. Ну да, есть какая-то там Алиса. Можно попросить ее проложить маршрут до дома или врубить иванушек 📢

На самом деле это невероятно сложный проект. Чтобы научиться распознавать определённую фразу и «понимать» ее смысл, голосовому помощнику требуется изучить тысячи реальных примеров. Ведь мы, кожаные ублюдки, произносим команды разными голосами и в абсолютно разных условиях. Тут сосед сверлить начал, там пес тявкнул. Даже человек распознает не 100%, а 96-98% речи.

Важно, чтобы речь помощника была связной. Мы не всегда произносим фразу целиком во время беседы, когда собеседник знает контекст. Алиса тоже помнит, о чем речь, поэтому можно спросить: «Где находится Тамбов?», а потом: «В каком году он был основан?». Повторять второй раз название города не потребуется.

Для ответа на неизвестные вопросы и реплики Алиса учится на огромной базе текстов из разных источников. Разработчики сравнивают её с ребёнком и объясняют, что нейросеть должна знать не только «хорошие» слова, но и грубые, и даже нецензурные. Иначе она не сможет до конца понимать структуру языка живого человека, всё равно «нахватается» бранных фраз и будет вставлять их невпопад.

Разработчики из Яндекса стремятся сделать Алису самым человекоподобным голосовым помощником, привить ей эмпатию, тягу к знаниям. Даже сравнивают с «героиней» фильма «Она».

Ох, пока не забыла! Еще один факт об Алисе — ее озвучивает русский голос Скарлетт Йохансон.

Подробнее можно почитать на хабре 🤓
Шёл на урок и оказался в антиутопии

Во всех российских школах планируют запилить системы распознавания лиц «Оруэлл». Всё это под соусом безопасности учеников. Вот заявится кто посторонний, его сразу спалит техничка и прогонит санными тряпками.

«Оруэлл» также должен оперативно реагировать на возгорания и прочие угрозы. Он выяснит, не притащил ли кто батино ружье, чтобы поквитаться с неприятелями. Ну, это имеет смысл, ведь ленты новостей о стрельбе и кошмарных подростковых разборках порой приводит в ужас.

Ещё у «Оруэлла» есть возможность посмотреть, во сколько ученик пришёл-ушёл. Вот так выйдешь за мелом на 10 минут… И придётся просто идти за мелом, никаких тебе «сбегать за пиццей до столовки». Сотрудников школы это тоже касается.

Сегодня «Оруэлл» бдит за учениками и сотрудниками около 1600 школ. Камеры устанавливают в коридорах, залах, на лестницах школ, прилегающих территориях. Данные в систему распознавания лиц будут вноситься только с согласия школьников и сотрудников.

Пока сложно оценить все плюсы и минусы «Оруэлла». Главное, не перегибать и не скатываться в тотальную слежку. А то китайские школьники всё время под наблюдением систем, которые контролируют их эмоции. Они определяют, заинтересован ли ученик в уроке или витает в облаках, активничает или ждёт пинка от препода. Я бы от такого уехала кукухой.

Хотя у меня и без этого уехала, но так хотя бы не спалилась.
​​​​Наши тела вместо портативной зарядки

Наука рулит! Ученые из «МИСиС» работают над технологией, которая позволит использовать тепло человеческого тела для зарядки смартфонов.

Речь о термоэлектричестве — электроэнергии, которая производится за счет перепада температур и использования разных материалов (эффект Зеебека). Устройства, которые превращают тепло в электричество — термоячейки. Их недостаток — слишком низкая мощность, а ученые разработали способ увеличить ее в 10-20 раз. Это возможно, если добиться высокого коэффициента Зеебека.

Коэффициент Зеебека — мера, которая определяет, какое напряжение выдаст материал в ответ на разницу температур.

Благодаря маленькому размеру таких устройств, их можно будет вешать на одежду и не таскать тяжелые пауэрбанки. Бонус приятный, но цель ученых — не баловать гаджетоманов, а развивать экологичные способы производить электричество.
Forwarded from За шторкой
Мистер Робот — кадровик

Представьте, что вас хантит не эйчар, а искусственный интеллект 🤖 Думаете, такое бывает только в кино? Вот и нет!

Чат-боты вовсю помогают рекрутерам: назначают соискателям встречи, проверяют тестовые задания и даже занимаются отбором персонала на первых этапах.

Меня впечатлил Wade&Wendy. Wade — виртуальный карьерный консультант, который умеет общаться с соискателями. Он анализирует данные из открытых аккаунтов и на их основе дает советы. А Wendy работает со стороны нанимателя и занимается рекрутингом.

В Австралии недавно увидел свет чат-бот PredictiveHire, который умеет собеседовать соискателей и давать им характеристики. Он задает человеку 5-7 вопросов о прошлом опыте, составляет его психологический портрет. Бот также может спрогнозировать, с какой вероятностью соискатель уволится после найма.

Представляю, как тяжело, когда пришёл по блату от тети Зины, а тут какой-то Wade шоколадки не берет.
У вас будет DOOM! Блогер запустил видеоигры с помощью теста на беременность

Разработчики запускают DOOM на всём, что попадёт под горячую руку. Обожаю такие новости)

Блогер использовал электронный тест на беременность как монитор и запустил DOOM и Skyrim. Для этого пришлось немного поколдовать с его начинкой: заменить дисплей и процессор.

Стоимость теста — около 300 руб. Впечатления — бесценны.

Посмотреть на это дело можно тут.
Жечь или не жечь? Правда о вышках 5G

Стоит напоминать, что Билл Гейтс нас всех скоро чипирует, а коронавирус распространяется из-за проклятых вышек? Я только одного не могу понять: вроде, прогресс — зло, интернет — убийца.. но великие умы инстаграма ведь распространяют такую инфу с помощью модных гаджетов и этого самого смертоносного интернета 🤷🏻‍♀️

H, 2G, 3G, LTE — это обозначения поколений беспроводной сети, а не какие-то коды заговорщиков, жаждущих захватить мир. Все поколения используют электромагнитные волны для связи и передачи данных.

Накой понадобился 5G, если 4G и так достаточно быстрый? 5G еще круче и мощнее. Для беспилотников, например, важно минимальное время задержки, чтобы быстро реагировать на происходящее и не допускать аварий. Тут на помощь и приходит сверхскоростное соединение.

Коронавирус может распространяться через вышки одним способом: ее лизнул зараженный, а потом лизнул здоровый человек. Всё. Через магнитные волны вирус не распространяется.

Мойте руки и заглядывайте в умный холодильник.
Как вам новая ава умного холодильника?☝️
Как работает шумоподавление🙉

Свои наушники с шумоподавлением я внесла в список лучших покупок года. Нервных клеток они мне сберегли немерено. Так почему бы не посвятить им пост)

Шумоподавляющие наушники работают вовсе не как беруши. Это не затычки для ушей, а целая система.

Для начала вспомним, что звук — это волна. А задача шумоподавления — поглотить внешние звуки: болтовню коллег там или шуршание пачки чипсов.

Теперь представим Анфису, которая сидит в офисе в наушниках с шумоподавлением. А рядом Марат пьет чай и шумно прихлебывает. Наушники работают так:

Марат шумит — микрофон в наушниках это улавливает — микропроцессор обрабатывает противный звук и отзеркаливает его — направляет ответную волну.

Никакой магии, одна сплошная физика. Есть такая штука — интерференция: две волны могут друг друга усилить или погасить. Именно этим и занимаются наши наушники. Две волны накладываются друг на друга и «включают тишину».

Анфиса спокойно продолжает работать, Марат может еще печеньками похрустеть. Все счастливы.
Как объяснить искусственному интеллекту, что на картинке

Как бы вы описали кровать? Предмет мебели на четырех ножках. С матрасом. Хотя у меня кровать без ножек, под ней здоровые выдвижные ящики. Тогда, наверное, кровать — это то, на чем лежат.

Но нейронную сеть такое объяснение не устроит, ведь она не знает, что такое «спать». В одной статье автор сравнивал нейросеть с инопланетянином. Сложно рассказывать товарищу с Плутона, что такое «кровать», если он понятия не имеет, о каком таком «спать» идет речь.

Мегамозг еще не изобрели, поэтому ИИ не можем решать сверхзадачи с помощью компьютерного зрения. Зато нейросеть уже справляется с поиском картинок в сети. Этот процесс устроен так: сначала изображения из интернета индексируются 👉🏻 строятся некие цифровые представления 👉🏻 формируется структура данных, по которой осуществляется поиск. То же самое с картинкой пользователя, которую он загрузил для поиска: нейросеть извлекает некое представление о ней и на его основе ищет в базе данных дубликаты или похожие изображения.

Компьютерное зрение помогает распознавать текст, отпечатки пальцев, анализировать снимки со спутников. И конечно, без него не обходятся и системы автопилотов в современных машинах 🚘
Нейросеть распознает эмоции

Тут должен быть пост о том, как ИИ научился сопереживать и теперь у каждого появится маленький робот с высоким эмоциональным интеллектом. Но я испорчу романтику и расскажу о еще одном антиутопическом изобретении.

В Гонконге школьники сидят под наблюдением системы распознавания лиц, которая «догадывается», какие эмоции испытывает учащийся, вовлечен ли он в урок или считает ворон и витает в облаках.

Но нейронка может ошибаться и неверно интерпретировать эмоцию: принять сосредоточенность за раздражение. Да и в целом, я вот даже фильм не могу посмотреть, не отвлекаясь каждые 15 минут. И это нормально, ведь люди — не роботы. Ученик может не выспаться, приболеть, встать не с той ноги.

В ближайшем будущем я бы не хотела внедрения такой системы в учебных заведениях. Хотя сама технология интересная, будем наблюдать за ее развитием.

А вы что думаете?
Обнаружена лучшая нейросеть 🔥
Бот помогает найти призвание

Помните профориентационные тесты в школе? У меня они выглядели так: вот вам стопка листочков, заполняйте анкеты, ждите результатов дней 10. Вдумчиво отвечать на вопросы было некогда, да и сам процесс копания в листочках бесил и занимал кучу времени.

Слава технологиям, сейчас можно обойтись без таких заморочек. У Geekbrains есть бот @geekbrainsnew_bot, который беседует с пользователем и помогает выбрать профессию.

Как это работает

пользователь сообщает боту, что хочет пройти тест и найти себя
👇🏻
бот задаёт разные вопросы, иногда каверзные
👇🏻
затем бот собирает и анализирует ответы пользователя
👇🏻
пользователь получает рекомендации, какое направление подойдёт ему лучше всего

Иногда не хватает как раз такой наводки, чтобы найти свой путь. А ещё это полезный опыт общения с ботом, ведь они уже вовсю помогают эйчарам собеседовать соискателей.

Такими темпами скоро даже умные холодильники смогут давать советы и вообще станут крутыми собеседниками😏 ну и круто же!

А пока можно пообщаться с @geekbrainsnew_bot
The Sims на производстве: кто такие цифровые двойники

Изначально цифровых двойников придумали, чтобы наблюдать, чо как будет работать при разных условиях. Например, можно облепить оборудование датчиками, снимать данные и получать копию нужного объекта в системе. Благодаря этому получается отслеживать и прогнозировать поведение оборудования, создавать симуляцию работы.

Чем больше данных об объекте — тем лучше получится его двойник.

В 1970 году цифровые двойники участвовали в спасательной миссии. Тогда на космическом корабле "Аполлон-13" произошёл взрыв. Это случилось аж в в 322 тыс. км от нашей планеты. С помощью цифровых двойников, моделирующих данные о траектории полёта, и систем дистанционного управления удалось вернуть корабль на Землю.

Сегодня цифровые двойники — это эдакие виртуальные франкенштейны на основе 3D-технологий, VR или AR, а также искусственного интеллекта и IoT (интернет вещей).

На них можно ставить любые эксперименты. Двойники будут реагировать на изменение условий так же, как и реальные объекты.

По мне топовая фича двойников — способность имитировать сложные процессы. В 2020 году пытаются замутить цифрового двойника правительства. И, конечно, куда сегодня без моделирования процесса распространения вируса.😷
Я вот вся такая веду блог о технологиях, учусь в дата сайнс. А у меня вчера робот-пылесос нажрался салфеток, которые скинула кошка, подавился и звал на помощь.