August 16th, 2020

Как компьютерные игры повышают интерес подростков к чтению и творчеству?

Вот уже несколько десятилетий видеоигры считаются причиной подростковой жестокости, плохого здоровья, неудачной жизни и так далее. Родители некоторых подростков таскают по судам представителей игровых студий, обвиняя их в том, что они сделали их детей «зависимыми от компьютера». На фоне всего этого беспорядка разные группы ученых пытаются изучить то, как на самом деле видеоигры влияют на подростков. В большинстве случаев, они открывают только положительные эффекты от времяпровождения в виртуальных мирах. Ранее они исследователи выяснили, что всевозможные «стрелялки» улучшают реакцию детей, а стратегии вовсе развивают их способность принимать правильные решения в сложных ситуациях Недавно британские ученые провели опрос, результаты которого доказали, что компьютерные игры прививают детям любовь к чтению и творчеству. Подростки, которые всерьез заинтересованы игровой индустрией, в будущем могут стать весьма эрудированными людьми и успешными программистами.


Подростки очень заинтересованы в компьютерных играх и в этом нет ничего плохого

Родители действительно подают на игровые студии в суд. В 2019 году несколько родителей подали в суд на разработчика Epic Games за создание игры Fortnite. По мнению родителей, компания намеренно создала слишком захватывающую игру, чтобы вызвать у их детей «зависимость».

Польза компьютерных игр

Результаты научной работы были опубликованы на сайте Национального фонда грамотности. В рамках исследования его сотрудники провели опрос среди 4626 любителей видеоигр в возрасте от 11-16 лет. При помощи ряда вопросов, ученые хотели выяснить, насколько много и что именно они читают и каким видом творчества любят заниматься. Также они изучили то, как видеоигры помогают детям найти новых друзей и каким образом влияют на их взаимоотношения с родителями. Результаты опроса оказались такими, что подростков можно похвалить — кажется, растет весьма начитанное и творческое поколение с грандиозными целями в жизни.
Collapse )
Смотрите также:
Психиатрия, социальные функции, восстановительная медицина: учёные о пользе видеоигр и их применении
10 фактов о неочевидной пользе видеоигр
Компьютерные игры стали лекарством. Теперь официально

promo luckyea77 june 19, 23:05 11
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…

Сколько весит интернет? Рассказываем, как данные растут в объеме



Вопросом о том, сколько весит интернет, интересовал многих исследователей. Группы ученых использовали разные подходы для того, чтобы подсчитать количество письменной, аудиальной и визуальной информации. В это и упиралась главная сложность: нужно было найти общее «мерило» для всех видов контента, а также помножить это на ежедневную тенденцию к расширению глобальной сети. Мы собрали главное о том, сколько месте занимает интернет и куда нас приведет его бурный рост.

Были ли исследования на эту тему?

Рассчитать массу интернета можно несколькими путями, по крайне мере ученые расходятся в способах.

Первый метод расчета массы Сети, предложенный Расселом Сейтцем, использует данные о количестве серверов, поддерживающих ее работу (от 75 до 100 млн по разным данным), об их среднем энергопотреблении (от 350 до 550 Вт), среднем напряжении в их логических схемах (3 В) и тактовой частоты (1 ГГц).

Силу тока в 1 Ампер создает поток из примерно 1 018 электронов в секунду. Прямой расчет показывает, что работа интернета в целом обеспечивается движением чуть более 50 грамм электронов.
Рассел Сейтц, ведущий исследователь


Другой точки зрения придерживались сотрудники американского научно-популярного журнала Discovery.

Вот как рассуждали они: длиннейшая цепочка единиц и нулей, в которой зашифрован передаваемый документ, для путешествия по сети разбивается на пакеты размером от нескольких десятков до нескольких сотен байт. К каждому пакету цепляется еще и адрес, куда его слать, и номер, позволяющий на месте получения правильно собрать пакеты в единое целое. По дороге эти пакеты проходят через множество компьютеров, и в каждом они ненадолго задерживаются в памяти и анализируются. Затем определяется их дальнейший путь, и они пересылаются дальше.

Оба расчета исходят из массы покоя электронов (9,1*10−31 кг). По словам того же Рассела Сейтца, для «подпитывания» потока 50 грамм электронов приходится прилагать около 50 млн лошадиных сил.
Collapse )

Байкшеринг и интеллектуальные парковки: как создаются умные города



В 2019 году объем рынка GovTech составил $400 млрд, и половина из них приходится на США и Европу. Здесь сосредоточено наибольшее количество компаний — 43 и 27% соответственно. Одной из наиболее развитых отраслей GovTech сегодня является умный город: это системы мониторинга и городского планирования. По данным исследования Vinci Research, благодаря автоматизации процессов и использованию искусственного интеллекта он должен улучшить качество жизни и снизить издержки рабочих процессов. Мария Лапук, сооснователь PR-агентства Vinci Agency, рассказала, как умный город борется с проблемой экологии и меняет общество.

Умная окружающая среда

Ежегодно производится 2 млрд тонн твердых коммунальных отходов, которые накапливаются в природе и представляют угрозу для здоровья. В России перерабатывается только 5–10% мусора, в то время как в западных странах — до 70%. Исправить ситуацию способны системы разделения отходов, а также решение вопроса транспортировки. Она составляет 65% от стоимости утилизации, поэтому создает дополнительные расходы.

Финская компания Enevo использует технологию IoT для предоставления аналитических данных об образовании и удалении отходов. С ней сотрудничает администрация Амстердама, Westdale и Peet’s Coffee. Благодаря Enevo в семи филиалах McDonald’s в Великобритании снизили затраты на 12% и сократили утечку отходов. Использование умных технологий обеспечило эффективность затрат и помогло облегчить жизнь занятой ресторанной команде благодаря автоматизации процессов контроля. Компания смогла более детально отслеживать показатели по переработке и понимать, что происходит с их отходами, когда они покидают рестораны.
Collapse )

Татьяна Ландо, Google — о том, как общаться с ИИ и нужен ли миру общий язык



С повсеместным распространением интернета, растущим количеством устройств с естественно-языковыми интерфейсами в мире становится всё более популярной компьютерная лингвистика. Специалисты этой профессии работают в компаниях Google, Яндекс, Mail.Ru и ABBYY. В 2019 году вопрос совершенствования ИИ был включен в национальную стратегию развития, а компьютерная лингвистика — в перечень профессий будущего. Татьяна Ландо, лингвист-аналитик компании Google, рассказала «Хайтеку» об особенностях этой профессии, связи человеческого и компьютерного языков, взаимодействии человека и ИИ, а также необходимости автоматизации деятельности человека.

Татьяна Ландо — старший лингвист Google, живет и работает в Лондоне. Занимается проектами в компьютерной лингвистике и анализе языковых данных, проводит консультации по вопросам автоматической обработки естественного языка, выступает с лекциями про диалоговые системы. С 2012 по 2016 была одним из основных организаторов конференции AINL — Artificial Intelligence & Natural Language. В 2016 году стала соредактором первого учебника на русском языке «Прикладная и компьютерная лингвистика».

О роли человека в компьютерной лингвистике

— Кто такой компьютерный лингвист — гуманитарий или технарь?

— Это очень сложный вопрос, потому что если спросить гуманитариев, то мы, компьютерные лингвисты, не совсем к ним относимся, а если спросить техническую сторону, то для них мы не очень хорошо программируем.

Но прелесть этой области заключается в том, что мы как раз можем приносить лучшее из разных миров друг в друга. Если мы говорим о создании разговорных агентов, то мои знания лингвистики помогают находить слабые места у современных технологий и предлагать решения, о которых люди, незнакомые с лингвистикой, могли бы не догадаться. Например, могу подсказать способы изменения слов. Естественно, это работает и в обратную сторону. Если исторически лингвисты считали частоты по корпусу, в том числе для определения авторства, чуть ли не вручную, то технари подсказывают программы и алгоритмы для автоматизации этих процессов, чтобы лингвисты концентрировались на более интересных проблемах.
Collapse )

Анима Анандкумар, NVIDIA — о технологиях обучения ИИ, его адаптивности и проблемах



Искусственный интеллект постепенно проникает во все сферы нашей жизни, но параллельно он продолжает динамично развиваться. И несмотря на громкие успехи — победу ИИ над человеком в игре го, беспилотники и распознавание онкологии на снимках, многие области до сих пор остаются лишь предметом исследований, который становятся еще более актуальными в условиях пандемии. «Хайтек» записал выступление Анимы Анандкумар, директора по исследованиям в области машинного обучения в NVIDIA, на онлайн-конференции Startup Village. Анима рассказала о том, как произошла революция в развитии глубинных нейросетей и какие перспективы их ожидают.

Анима Анандкумар — профессор в Калифорнийском технологическом институте и директор по исследованиям в области машинного обучения в NVIDIA. Ранее была главным научным сотрудником Amazon Web Services. Получила несколько наград, среди которых — стипендия имени Альфреда П. Слоана, премия за карьеру NSF, награды молодых исследователей от Министерства обороны и стипендии преподавателей от Microsoft, Google и Adobe. Является членом экспертного совета Всемирного экономического форума. Увлечена разработкой алгоритмов ИИ и их применением в междисциплинарных приложениях. Ее исследования сосредоточены на неконтролируемом искусственном интеллекте, оптимизации и тензорных методах.

«Ситуация с коронавирусом показывает, что люди намного опережают ИИ»

Как началась революция искусственного интеллекта? Уже несколько десятилетий появляются интересные открытия в этой области. Для человека нет ничего обыденнее, чем распознавать изображения на экране. Но для ИИ это крайне тяжелая задача, потому что он не рождается с уже заданными способностями к этому. Перед учеными стояла задача «научить» машинный мозг идентифицировать увиденное. В самом начале исследований один из профессоров Стэнфорда начал подписывать изображения, чтобы компьютеру было легче их классифицировать. Именно маркированные картинки стали началом революции глубинного нейронного обучения.
Collapse )