?

Log in

No account? Create an account

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

Будущее нельзя предвидеть, но можно изобрести.

Нейробиологи обучили нейросеть переводить сигналы мозга в членораздельную речь
luckyea77


Используя технологию сканирования мозговой активности, искусственный интеллект и синтезатор речи ученые из Колумбийского университета (США) создали устройство, способное переводить мысли человека в членораздельную речь. Результаты исследования, опубликованные в журнале Scientific Reports, представляют собой важный шаг в совершенствовании интерфейсов «мозг — компьютер». В будущем подобные устройства смогут использовать людьми, потерявшими способность говорить в результате травмы или болезни.

Для разработки прибора, соединяющего возможности синтезатора речи и искусственного интеллекта автор исследования нейробиолог Нима Месгарани и его коллеги обратились к самым последним достижениям в области глубокого машинного обучения и технологиям синтеза речи. Результатом их работы стал вокодер на базе искусственного интеллекта, способный довольно точно интерпретировать мозговую активность непосредственно из слуховой коры головного мозга, а затем переводить ее в различимую речь. Авторы работы отмечают, что речь в этом случае получается весьма компьютеризированной, однако люди могут распознать слова в большинстве случаев.

По словам создателей, в основе нового прибора, использующегося для воспроизведения получающейся речи, применяются та же технология, которая используется в цифровых ассистентах, таких как Alexa, Siri и Google Assistant.
Read more...Collapse )

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 29
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное образование, бакалавриат, магистратура,…

Искусственный интеллект в 2019 году: уже Терминатор или еще нет?
luckyea77


Существует забавное психологическое явление: повторяйте любое слово достаточно много раз, и в конечном итоге оно потеряет всякий смысл, превратится в мокрую тряпку, в фонетическое ничто. Для многих из нас фраза «искусственный интеллект» давно потеряла смысл. ИИ сейчас повсюду в технологиях, он питает все, от телевизора до зубной щетки, но означает вовсе не то, что должен. Так быть не должно.

Искусственный интеллект: добро или зло

В то время как фраза «искусственный интеллект», бесспорно, используется неправильно, эта технология делает больше, чем когда-либо — и хорошего, и плохого. Она используется в здравоохранении и боевых действиях; помогает людям писать музыку и книги; оценивает вашу кредитоспособность и улучшает фотографии, сделанные вашим телефоном. Короче говоря, она принимает решения, которые влияют на вашу жизнь, нравится вам это или нет.

Может быть трудно согласиться с тем хайпом и шумихой, с которыми ИИ обсуждают технокомпании и рекламодатели. Взять, к примеру, зубную щетку Genius X от Oral-B, одно из многих устройств, представленных на выставке CES в этом году, которые рекламировали предполагаемые способности ИИ. Но при ближайшем рассмотрении станет понятно, что щетка просто дает вам обратную связь о том, чистите ли вы зубы в течение необходимого количества времени и в нужных местах. Есть несколько хитроумных датчиков, позволяющих определить, где у вас во рту щетка, но называть ее искусственным интеллектом — это бред, не более того.
Read more...Collapse )

Ученые нашли связь между гаджетами и умственным развитием детей
luckyea77


Современные дети зачастую знакомятся с технологиями уже в 3, а то и в 2 года: смотрят телевизор и видео на планшетах, играют на смартфонах и так далее. И как бы производители мобильных устройств не убеждали нас в обратном, чрезмерное использование гаджетов сказывается на когнитивном развитии детей далеко не лучшим образом. В течение нескольких лет ученые из Канады пытались выяснить, насколько сильно происходит замедление развития умственных способностей у таких детей.

В исследовании приняли учатие 2,5 тысячи детей. В результате оказалось, что те, кто дольше других сидели перед экранами гаджетов в возрасте двух и трех лет, показывали худшие результаты в тестах развития, проведенных в 4 года и в 5 лет. Даже если показывать ребенку только образовательный материал, слишком частое использование электронных устройств, наоборот, замедляет развитие когнитивных способностей.

Информацию о своих детях предоставили матери участников. Помимо данных об использовании гаджетов, ученые также учли информацию о положении семьи, ее экономическом статусе и даже то, на каком сроке был рожден ребенок. При этом обратная связь не была обнаружена: дети, которые и до этого демонстрировали низкие показатели умственных способностей, не проводили больше времени за гаджетами.

Ученые не берутся утверждать однозначно о том, что электронные устройства негативно влияют на развитие детей, однако не отрицают существование причинно-следственной связи в данном случае. Авторы эксперимента напоминают, что каждый ребенок индивидуален, и если у него изначально были хорошие когнитивные способности, не факт, что за планшетами и телевизором он станет глупее.

Напомним, ранее ученые пришли к выводу, что время, проведенное подростками за гаджетами, никак не отражается на их психическом здоровье, сравнив вред от использования техники с «картошкой и молоком». А что вы думаете по этому поводу?


Ford создает автомобили в виртуальной реальности
luckyea77


VR в разы сократит время на разработку новых моделей. Первый эксперимент стартовал: дизайнеры будут использовать инструмент Gravity Sketch и VR-гарнитуры. Новые проекты будут «рисовать» сразу в 3D и в реальном масштабе.

Традиционно автомобильные дизайнеры создают новый транспорт в несколько этапов. Первый — создание двумерных эскизов. После этого эскизы загружают и с помощью ПО проверяют их соответствие инженерным требованиям. Использование VR изменит привычный уклад: специалисты будут сразу же рисовать объемные модели, в реальном времени определяя возможность их постройки, пишет Engadget.

То, что раньше занимало недели, будет занимать часы, надеются в Ford.

Работа станет удобнее не только для дизайнеров. В виртуальной реальности инженерам не составит труда взглянуть на чертежи под любым углом, ведь огромные макеты можно вращать в пространстве. Можно даже «сесть» на место водителя или пассажира.

Менеджер по дизайну Ford Майкл Смит объясняет: «Переход в 3D дает нам 360-градусный обзор транспортного средства в процессе его создания». Потребуется некоторое время, прежде чем потребитель сможет купить автомобиль, разработанный в VR, но Ford много делает для того, чтобы сделать такой формат разработки привычным.

Пять дизайнерских студий компании уже привлекли к работе десятки дизайнеров, которые уже тестируют инструмент.

Смотрите также:
Технологии «Фабрик Будущего»


Специалисты IBM и MIT научили ИИ помогать друг другу
luckyea77


Первые программы искусственного интеллекта, разгромившие людей в шахматы и го, получали инструкции от людей. Но они не смогут сравниться в мастерстве с новым поколением алгоритмов, которые учатся у других ИИ, и с невероятной скоростью.

За череду побед над людьми в настольных и компьютерных играх машины должны благодарить две технологии — сочетание алгоритмов глубокого обучения и обучения с подкреплением. Но несмотря на весь этот прогресс, игры, напоминающие реальную жизнь — с неполной информацией, множеством игроков, отсутствием раундов и смесью кратко- и долгосрочных вознаграждений — все еще вызывают у ИИ серьезные затруднения.

Для того чтобы преодолеть их, исследователи из MIT и IBM Watson AI Lab разрабатывают дополнительные методы, которые выводят обучение ИИ на новый уровень.

Предложенная ими стратегия коллективного обучения имитирует то, как люди получают новую информацию — не только из непосредственного наблюдения, но и от других людей, из газет, книг и прочих средств массовой информации, пишет MIT News.

Алгоритм учит интеллектуального агента вовремя просить о помощи и применять новые данные к тому, что он уже изучил.

Каждый агент в системе уникален и не является экспертом; в разные моменты времени каждый действует как учащийся или как учитель, запрашивает информацию или же предоставляет ее.

Идея специалистов MIT и IBM состояла в том, чтобы заставить команду интеллектуальных агентов как можно быстрее освоить новый трюк — в данном случае, добраться до противоположной стены и коснуться ее одновременно. Обучающий алгоритм чередовал две фазы. В первой и ученик, и учитель решали после каждого шага, нужно ли обращаться за советом или давать его, на основании собственной уверенности в следующем шаге или в совете. Затем информация обновлялась и процесс продолжался.

Во время второй фазы алгоритм глубокого обучения с подкреплением использовал ранее записанные данные обучения, чтобы обновить стратегию рекомендаций. «С каждый апдейтом учитель давал советы все лучше и во все более подходящее время», — говорит Ким Дон Ки, один из участников проекта.