Блог о технологиях, роботах, бизнесе, науке, технике, авто, экономике, музыке, спорте, кино, будущем

Более 2000 лет назад полумифический отец медицины Гиппократ из Кос озадачил мыслителей своего времени смелым заявлением о природе человеческого сознания. В ответ на сверхъестественные объяснения проявлений психики, Гиппократ настаивал, что «ниоткуда больше, кроме как из мозга, приходят радости, удовольствия, смех и соперничество, печали, уныние, горести и причитания». В современную эпоху Гиппократ мог бы выразить свои мысли в одном сообщении в «Твиттере»: «Мы — это наши мозги». И это сообщение прекрасно резонирует с новейшими трендами во всем обвинять мозг, пересматривать психические отклонения как болезни мозга и, уже в футуристическом свете, воображать улучшение или сохранение нашей жизни за счет сохранения мозга. От творчества до наркотической привязанности, едва ли можно найти хоть один аспект человеческого поведения, не связанного с работой мозга. Мозг можно назвать современной заменой души.

Но где-то в этом романтическом восприятии скрывается самый важный и фундаментальный урок, который должна преподавать неврология: наш мозг — это исключительно физическая сущность, концептуально и причинно встроенная в естественный мир. Хотя мозг необходим почти для всего, что мы делаем, он никогда не работает в одиночку. Его функция неразрывно связана с телом и его средой. Взаимозависимость этих факторов прячется под культурным явлением, которое Алан Ясанофф, профессор биоинженерии из Массачусетского технологического института, называет «церебральной мистикой» — всепроникающей идеализацией мозга и его исключительной важности, которая защищает традиционные представления о различиях между мозгом и телом, свободой воли и природой самой мысли.
( Collapse )

Математики Калифорнийского университета в Ирвайне написали искусственный интеллект RandomForest, который проанализировал более 500 тыс. песен последние за 30 лет — с 1985 по 2015 год. Основная цель исследования — научить искусственный интеллект писать музыкальные хиты, так и не была достигнута. Работа опубликована на сайте Royal Society Open Publishing.

Несмотря на это, нейросеть смогла предугадывать, какой трек станет большим хитом и начнет хорошо продаваться. Ученые определили черты, которые объединяют различные известные песни, начиная от имени исполнителя, заканчивая жанром, студией звукозаписи, а также тембром, тональностью и ритмом.

RandomForest смог только по звучанию треков с точностью в 74% процента определять его популярность, а когда алгоритм добирается до данных с именем исполнителя и лейблом, на котором тот записывается — точность его анализа вырастает до 84%.

Согласно исследованию, за последние 30 лет в музыке стало меньше легких мелодий, зато намного больше — грустных треков, в котором лирическое «я» противопоставляется более позитивному «мы». При этом лидируют в хит-парадах именно веселые и зажигательные треки, которых выходит не очень много.

За последние 20 лет в мире резко упала популярность рок-музыки — на ее место пришла электроника с элементами эмбиента, добавляют исследователи.

Инженеры из института Макса Планка продемонстрировали технологию, которая позволяет без дополнительных отметок на теле человека создать его 3D-модель и восстановить движения в пространстве при помощи одной камеры. Краткое описание технологии опубликовано на сайте MonoPerfCap.

Для начала работы необходимо в Т-образной позе пройтись несколько раз перед камерой, чтобы технология зафиксировала фигуру человека, и его походку. Используя эту камеру в будущем можно будет мгновенно создавать 3D-сцены и анимацию, менять фон у видеороликов, создавать снимки с перспективой и AR-картинки.

Компания Apple получила патент на технологию распознавания лица по узору вен. Для внедрения этой технологии в устройство необходимо внедрить излучатель и приемник инфракрасных волн, пишет Gizmodo.

Точность работы технологии будет практически 100%, поскольку у каждого человека уникальный рисунок вен на лице. Кроме того, из практически невозможно подделать, в отличие от отпечатков пальцев. Помимо этого, у однояйцевых близнецов существует проблема жирных отпечатков пальцев, тогда как вены у них все-таки разные.



В 2013 году Google получила патент на устройство, которое может считывать рисунко глазных вен пользователя. В 2016 году компания Samsung запатентовала систему распознавания на умных часах, которые узнают пользователя по узору вен на руке.

Группа исследователей из Университета Бордо во Франции в рамках экспериментов выяснили, что нанороботы, созданные только для передвижения по прямой, способны действовать сообща. Исследование опубликовано на сайте Popular Mechanics.

Роботы, которых изучали ученые, выглядит как маленький жук — он измеряет расстояние вокруг себя на 1 см, и может передвигаться со скоростью 30 см в секунду. Выяснилось, что когда такой робот находится в одиночестве — он не представляет собой ничего интересного. В свою очередь, если собрать десятки таких устройств в одном маленьком месте — они начнут ориентироваться друг на друга при построении маршрута.
( Collapse )