?

Log in

No account? Create an account
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика

igor_steps


Репетитор: математика, физика, информатика. Краснообск

Тел: +7 951 367-72-52. Подготовка к ОГЭ, ЕГЭ, экзаменам, контрольным, олимпиадам.


Мои твиты
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Tags:

Преподавание физики и астрономии в условиях ЕГЭ
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps

Репетитор по математике, физике, информатике

Подготовка к ЕГЭ по математике. Задачи высокого уровня сложности
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps

Репетитор по математике, физике, информатике

Мои твиты
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
  • Пн, 04:47: Искусственный интеллект научился предсказывать тактильные ощущения на глаз https://t.co/7luWMLuYHG
Tags:

Искусственный интеллект научился предсказывать тактильные ощущения на глаз
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Василий Сычёв

Исследователи из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL) научили нейросеть по внешнему виду объекта предсказывать тактильные ощущения, которые могут возникнуть от прикосновения к нему, и наоборот. Как пишет The Next Web, вкратце о своей работе исследователи рассказали на конференции CVPR-2019, стартовавшей в Лонг-Бич в Калифорнии 16 июня.



Несмотря на активное развитие систем машинного зрения и осязания, современные роботы все еще ограничены в своем взаимодействии с окружающим миром. Предполагается, что обучение машин предсказывать тактильные ощущения от взаимодействия с предметами или предсказывать их внешний вид на основе таких ощущений, позволит роботам быстрее, безопаснее и точнее манипулировать объектами.

Для обучения нейросети исследователи из MIT CSAIL использовали промышленного робота Kuka, манипулятор которого был оснащен тактильной системой GelSight. Она представляет собой сенсор с камерой, многоцветной светодиодной подсветкой и гелевым слоем.

При взаимодействии с объектами гелевый слой деформируется. Эти деформации подсвечиваются светодиодами и регистрируются камерой. Впоследствии на основании нескольких кадров деформации система составляет трехмерную модель части объекта, с которой контактировала система GelSight.

При обучении робот Kuka касался различных объектов, собирая данные о тактильных ощущениях от таких касаний. Одновременно велась видеозапись таких прикосновений. В общей сложности робот Kuka перетрогал 200 различных бытовых предметов. Общее количество касаний составило 12 тысяч.

Затем на основе полученных записей исследователи составили базу данных, содержащую 3 миллиона кадров с видеозаписей, сопоставленных с тактильными данными. Базу данных исследователи назвали VisGel. Эта база в дальнейшем и использовалась для обучения нейросети.

В марте текущего года американские инженеры представили алгоритм, под управлением которого роботизированный манипулятор способен распознавать незнакомые объекты, классифицировать их основные составные части и взаимодействовать с ними. Например, робот способен распознать кружку, определить ее ручку и повесить кружку на сушилку.

Репетитор по информатике


Новая модель ОГЭ по физике
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps

Репетитор по математике, физике, информатике

Мои твиты
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
  • Чт, 20:21: Искусственный интеллект способен распознавать человеческие эмоции лучше, чем это делают люди. https://t.co/gfpvlW0kC0
Tags:

Искусственный интеллект способен распознавать человеческие эмоции лучше, чем это делают люди.
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Наступает время эмоционального искусственного интеллекта



В опубликованном в январе 2018 года отчете аналитики Gartner утверждают, что уже в ближайшие четыре года устройства «будут знать о вашем эмоциональном состоянии больше, чем члены вашей семьи».

Глубинное обучение помогло улучшить анализ эмоционального состояния и дополнить основные эмоции – счастье, удивление, гнев, печаль, страх и отвращение – еще двадцатью более тонкими оттенками, к которым относятся, например, благоговейный трепет, радостное удивление и ненависть. (Психологи говорят о том, что у людей проявляются 27 различных эмоций.)

В Университете штата Огайо разработана программа, позволяющая по фотографии и выражению лица распознавать 21 эмоцию. И вот что поражает: по заверениям исследователей, их система выявляет эмоции лучше человека.

Для внедрения эмоциональных интерфейсов на предприятии есть по крайней мере две причины: важная и очень веская.

Сначала о важной.

Эмпатия стимулирует бизнес

«Экономика эмпатии» – это денежная или деловая ценность, создаваемая искусственным интеллектом, который обнаруживает и имитирует человеческие эмоции, возможность, трансформирующая клиентское обслуживание, виртуальных помощников, роботов, безопасность на предприятиях, здравоохранение и транспорт.

Робот Forpheus, созданный японской компанией Omron Automation и продемонстрированный в январе на выставке потребительской электроники CES, играет в пинг-понг. В арсенал его навыков игры в настольный теннис входит способность читать язык тела, анализируя таким образом настроение соперника и уровень его мастерства.

Впрочем, основным предназначением этого робота является не пинг-понг, а промышленные машины, которые, работая «в гармонии» с людьми, повышают тем самым производительность труда и уровень безопасности. Читая язык тела фабричных рабочих, промышленные роботы прогнозируют направление и характер их перемещений.

Другим крупным и очевидным направлением применения технологий распознавания эмоций являются автомобили и грузовики. Используя биометрические датчики и камеры на приборной панели, в сиденьях и ремнях безопасности, бортовые средства искусственного интеллекта распознают у водителя состояние стресса или усталости. Автомобили, распознающие эмоции, способны уменьшить количество дорожно-транспортных происшествий и удешевить страховку. Компания Ford, например, в сотрудничестве с ЕС занимается разработкой подобной системы.

Создатели технологий распознавания эмоций не ограничиваются анализом фотографий, видео и разговорного языка.

Решение IBM Watson поддерживает функцию «анализатора тона», которая выявляет эмоции и даже сарказм при письменном общении.

Несмотря на то, что приложения эмоционального искусственного интеллекта очень широко применяются на предприятиях, впервые они были использованы в потребительской сфере и общественной жизни.

Недавно в Facebook зарегистрировали патенты на «фильтры селфи, распознающие эмоции». Идея заключается в выборе для селфи подходящей «маски» на основе выявленных на фотографии эмоций. Например, если человек на фотографии кажется грустным, в качестве фильтра по умолчанию используются мультяшные слезинки. А человек, который выглядит счастливым, получает фильтр «счастливого панды».

В видеоигре Nevermind биологическая обратная связь позволяет распознать настроение игрока и подстроить соответствующим образом уровень сложности. Игра становится тем сложнее, чем более испуганным выглядит игрок. (Здесь используется технология, разработанная компанией Affectiva.)

Все это тривиальные приложения, но они помогут обществу привыкнуть к идее программного обеспечения, распознающего эмоции.

А для людей, живущих в Китае, первое столкновение с искусственным интеллектом происходит уже в школе. В марте классные аудитории в китайских школах начали оснащаться видеокамерами, которые используют искусственный интеллект для распознавания эмоционального состояния учеников. (Кроме того, система отслеживает, что делают дети в каждый конкретный момент.) Учащиеся ранжируются даже по тому, насколько они сосредоточены. Нужно не просто внимательно смотреть и слушать, но еще и демонстрировать свою сосредоточенность.

Эмоции и эмпатия во многих отношениях стимулируют бизнес. Это то, что касается важной причины применения таких технологий.

А теперь о веской причине.

Эмоции необходимы для общения

Искусственный интеллект и роботы – это машины, а люди – нет.

Согласно распространенному заблуждению, содержание наших слов есть суть человеческого общения. На самом же деле, люди общаются при помощи не только слов, но и интонации голоса, выражения лица, жестов и языка тела.

Вот почему общение по электронной почте чревато недопониманием. Без невербальных сигналов существенная часть смысла теряется.

В богатой истории вычислительной техники общая тенденция такова: по мере того, как компьютеры становятся все более мощными, существенная часть этой вычислительной мощности тратится на повышение качества взаимодействия между машиной и пользователем.

Когда-то давно в качестве интерфейса использовались переключатели, перфокарты и перфоленты. Общаться на двоичном языке компьютеров человеку было тяжело. Затем произошел довольно быстрый переход от командной строки к графическому интерфейсу и далее к интерфейсу голосовому. С каждым последующим этапом машине становится все тяжелее поддерживать интерфейс, упрощающий взаимодействие для человека.

Проблема в том, что сегодняшние голосовые интерфейсы не удовлетворяют существующие потребности, поскольку оперируют исключительно словами, а не невербальными сигналами. Когда вы разговариваете с голосовым помощником, произнесенные вами слова преобразуются в текст, и именно текст затем анализируется. В будущем для понимания смысла и контекста анализироваться будут как текст, так и голосовая интонация.

Главное преимущество эмоционального искусственного интеллекта заключается в том, что взаимодействие между человеком и машиной все чаще происходит как на вербальном, так и на невербальном уровне, что способствует улучшению понимания с обеих сторон.

Наиболее интересной сферой применения средств распознавания и имитации эмоций могли бы стать наши повседневные виртуальные помощники. В новых версиях Siri, Google Assistant, Alexa и Cortana взаимодействие будет интерпретироваться по-другому, на основе эмоций пользователя.

Камера iPhone X и функции Face ID открывают путь к высококачественному распознаванию эмоций смартфонами. Теперь целая отрасль быстро продвигается вперед в деле создания телефонов с эмпатией.

Ведущий производитель телефонов в Китае, компания Huawei (у которой, по ее данным, в настоящее время насчитывается 110 млн пользователей), работает над модернизацией существующего виртуального помощника и его оснащением средствами искусственного интеллекта, умеющими распознавать эмоции пользователя.

Все крупные поставщики виртуальных помощников – Apple, Amazon, Google, Samsung – стараются улучшить голосовое взаимодействие за счет использования датчиков эмоций и имитаторов с искусственным интеллектом.

Суть в том, что эмоциональные машины улучшают конечный результат. Они добиваются этого самыми разными способами, но наиболее важным из них является улучшение взаимодействия между людьми и системами, поддерживающими бизнес.



Репетитор. Математика, физика, информатика

Мои твиты
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Tags:

Дайте мозгу пищу
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Накопленные результаты показывают, что животные, проводящие время в обогащенной среде, демонстрируют значительно лучшие результаты на пространственную память, показывают общее возрастание когнитивных функций и способности к обучению, решению проблемных задач и скорости обработки информации. У них понижен уровень тревожности. Более того, обогащенная внешняя среда ослабляет прошлый негативный опыт и даже в значительной степени ослабляет генетический груз. Внешняя среда оставляет важнейшие следы в наших мозгах. Подобно тому как растут мускулы во время тренировок, то же делают и нейроны, обзаводясь большим количеством отростков, а значит — более развитыми связями с другими клетками.

Мы сами формируем свой мозг, а значит — свое будущее. Все наши действия, решение сложных задач и глубокие размышления — все оставляет следы в нашем мозгу. «Ничто не может заменить того, что дети получают от собственного, свободного и независимого мышления, когда они исследуют физический мир и сталкиваются с чем-то новым», — считает британский профессор психологии Таня Бирон.

За последние десятилетия радиус активности детей, или количество пространства вокруг дома, в котором дети свободно исследуют окружающий мир, сократилось на 90%. Мир сжался почти до размеров экрана планшета. Теперь дети не гоняют по улицам и дворам, не лазают по деревьям, не пускают кораблики в прудах и лужах, не прыгают по камням, не бегают под дождем, не болтают друг с другом часами, а сидят, уткнувшись в смартфон или планшет, — «гуляют», отсиживая попу. А ведь им надо тренировать и наращивать мышцы, знакомиться с рисками внешнего мира, учиться взаимодействовать со сверстниками и сопереживать им. «Удивительно, как быстро сформировался совершенно новый тип среды, где вкус, обоняние и осязание не стимулируются, где большую часть времени мы сидим у экранов, а не гуляем на свежем воздухе и не проводим время в разговорах лицом к лицу», — пишет Сьюзен Гринфилд. Есть о чем волноваться.

Чем больше внешних стимулов в детстве и отрочестве, тем активнее и быстрее формируется мозг. Вот почему так важно, чтобы ребенок физически, а не виртуально исследовал мир: копался в земле в поисках червяков, вслушивался в незнакомые звуки, ломал предметы, чтобы понять, что внутри, разбирал и безуспешно собирал устройства, играл на музыкальных инструментах, бегал и плавал наперегонки, боялся, восхищался, удивлялся, озадачивался, находил выход из положения, принимал решения… Именно это нужно растущему мозгу сегодня, как и тысячу лет назад. Ему нужна пища — опыт.




Репетитор. Краснообск