Век с лишним назадАртур Конан Дойль в рассказе «Волшебная дверь» подчернул, что «Древние мастера рисовали святых и харчевни Севастьянов, в то время, когда Колумб на их глазах открыл Новый Свет». Святые в наше время не водятся, новостные ленты заполнены подробностями очередной резни на Ближнем Востоке, и эвентуальными кошмарами, могущими проистечь, скажем, от иранской атомной бомбы (которая, словно бы, чем- то будет различаться от израильских, индийских, корейских, пакистанских устройств…). А вот на вправду ответственное внимание, фактически, не обращают…

Смотрите кроме этого: Новая игра серии Assassin’s Creed будет поддерживать управление глазами

Следующая игра из серии Assassin’s Creed называющиеся Rogue будет поддерживать отслеживание перемещения глаз. В случае если всё пройдёт, как запланировано, это будет первая игра первого эшелона с таковой функцией.Распознавание перемещений станет вероятным при применении устройства Steel Series Sentry ценой $200. Это комплект инфракрасных датчиков в едином корпусе, что крепится внизу монитора и отслеживает перемещение глаз игрока с частотой 50 Гц.

Ну, вот робот KUKA показал, что точность и скорость перемещений у него будут повыше, чем у человека. («Ужасная месть робота KUKA» – сомневающимся в этом предложим наглядно показать сие окружающим, обыграв предварительно в пинг-понг Тима Болля, уделать в очередном марше робота в прямом эфире – без отъема лавр у Болля компания вряд ли согласится…). Но у человека все же остается преимущество, выработанное миллионами лет эволюции потомков мартышек. Он немного лучше ориентируется в окружающем мире.

И наиболее значимая часть данной ориентации – свойство к распознаванию образов. Когда-то, в то время, когда ранние обезьянки были индивидуалистами, дававшая возможность им выживать, рассматривая в ветвях банан либо древесного краба, а позже, по мере того, как мартышки-единоличники вливались в дружный коллектив, снабжали им социальную и светскую судьбу, разрешая не только отличать альфа-самца от презренных омег, но и определять узкие оттенки настроения вождя, определявшие, в то время, когда возможно халявно взять перераспределенный банан либо кусок падали, а в то время, когда и отхватить оплеуху…

А также в то время, когда мы говорим о труде по преимуществу физическом, но людской, в труде этом очень высока постоянно бывает часть проходящих по ведомствуискусственного интеллекта ориентации в пространстве и распознавания образов. Причем грузчик, задача которого круглое катать, а квадратное носить, хоть и норовит иногда выполнить все в обратном порядке, но все жераспознаёт образы несопоставимо лучше компьютеров; и не только той романтичной счетоподобной архаики, что некогда обсчитывала параметры космических автострад, но и тех пожирателей чисел, что в наше время по разработке Big Data деловито выявляют покупательские предпочтения в глобальных дистрибьюторских сетях.

Действительно, к осени прошлого года, компьютерные совокупности достаточно незаметно для окружающих приблизились к людской свойству распознавать образы. Поведавший об этом в собственном блоге Hacker’s guide to Neural Networks (наименование, отсылающее к культовым книгам Дугласа Адамса) Андрей Карпатий (Andrej Karpathy) поведал, что он выявит изображения из тестового комплекта ImageNet, допуская 5.1% неточностей, а нейрокомпьютерная программа GoogLeNet на этом комплекте образов дала 6.8% неточностей. (What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet)

Человек, в котором все должно быть замечательно, звучал в этом тесте гордо, на целых 1,7% превосходя бездушную железяку, правильнее – кремниевую каменюку. Как раз таким было прошедшей в осеннюю пору превосходство выработанной миллиарднолетней историей жизни и Земли на ней протеиновой нейросети над созданной инженерами программой GoogLeNet. Но прогресс не следует на месте, и кремний эволюционирует пара стремительнее, чем белок…

И вот появляются такиесвидетельства данной эволюции – «In the annual ImageNet competition, the best neural net was able to correctly classify images with a 25.7 percent error rate in 2011. That went to 16.4 percent in 2012, 11.7 percent in 2013, and 6.7 percent in 2014. Baidu showed a paper with a 6.0 percent error rate in January, Микрософт published a 4.9 percent error rate in February, and Гугл itself published a paper with a 4.8 percent error rate on March 2?.

Отыщем в памяти осенние, прошлого года, успехи человека, причем человеа, спечиально обучившегося распознавать тестовые эти – 5.1% неточностей против 6,8% у автомобили. А тут мы видим, что совокупности от Микрософт в феврале 2015 года продемонстрировали уровень неточностей распознавания в 4,9%, а Гугл опубликовал 2 марта 2015 года – запомним эту дату! – информацию о том, что его роботы опознают образы с уровнем неточностей в 4,8% (Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift). Им в пояснице дышит китаянка Baidu, с уровнем неточностей в 6,0%. Улучшил ли собственные результаты отстаивающий честь людской расы Андрей Карпатий, неясно…

Но светло одно – рекордные до тех пор пока компьютерные совокупности от компьютерных гигантов обеспечили распознавание образов с результативностью лучшей, чем дает кроме того намерено обученный человек. И более того – совокупности эти имеют красивые шансы на предстоящее развитие. В статье Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images рассказывается о совокупностях, талантливых с высокой возможностью распознавать такие трансформации образов, каковые человеческий глаз не выделяет. (Вспоминаются опыты первого, начала 1960-х годов, пришествия бионики, в то время, когда контролером на конвейер норовили посадить голубя…)

И значение этих публикаций переоценить тяжело. Да, распознавание образов это достаточно не сильный ИИ. Но давайте взглянуть на то, чем заняты в современной цивилизации большая часть людей? Да тем, для чего в полной мере хватит распознавательных свойств продемонстрированных не только рекордсменом от Гугл, но и новой на этом рынке Baidu – Андрей Карпатий так как обучался распознавать образы тестового комплекта, да и одно дело соревнование, а второе – работа на его аналоге и конвейере изо дня в сутки…

А глазастому роботу-то и три смены и семь дней в неделю по плечу, либо что в том месте на этом месте у нейрокомпьютеров… И совместить в единой совокупности нейрокомпьютеры распознавания изображений и стремительные да правильные в перемещениях роботы дело не простое, не недорогое, но не запрещенное никаким основным законом природы. В полной мере, по всей видимости, решаемое – как были решены задачи создания хороших персональных компьютеров, глобальной паутины, мобильных гаджетов…

И вот тут-то отправятся увлекательнейшие социальные последствия. Такие, каковые и представить полностью тяжело. Ну, в первую очередь, глазастый робот, появлявшись более универсальным и эластичным, чем его предшественники, заменит собственных предшественников в заводских цехах, вытолкнув оттуда случайно сохранившихся пролетариев.

Само собой разумеется, это случится не сходу, и не везде, а в том месте, где рабочая смена робота начнёт обходиться дешевле, чем смена местного человека.

После этого случится неизбежное – роботы начнут собирать роботов. Крупносерийное, а после этого и массовое производства металлических работников смогут радикально снижать их цена. А будут они куда универсальнее роботов нынешних, благодаря тем самым совокупностям технического зрения. И вот тут-то начнется самое забавное.

В первую очередь, страны, экспортирующие человеческий труд, в первую очередь из Юго-Восточной Азии, начнут терять собственные геополитические конкурентные преимущества.

Но и пролетариату государств, в каковые по сбалансированности и соображениям логистики платежного баланса, начнут возвращаться производства, в особенности радоваться не приходится. Их на этих производствах – мягко говоря – не ожидают.Они через чур уж дороги, благодаря большой цене расширенного воспроизводства рабочей силы в государствах Первого мира, да и изрядно избалованны прочей политкорректностью и наличием профсоюзов. Роботы трудиться будут, роботы…

И сборщиками, и грузчиками, и операторами торговых комнат (это те тетеньки, каковые расставляют по полкам гипермаркетов товар), и продавцами-кассирами (они смогут не только выявить товар в корзинке, введя цена в чек, но и посмотрев на мордочку клиента шнапса либо лагера прикинуть, сколько ему лет, затребовав в вызывающих большие сомнения случаях аусвайс). Кстати, последняя процедура в отечественных краях делается настоящим кошмаром продавщиц – реализовать пива либо табака малолеткам угрожает штрафами, увольнениями и лишением премии…

И на стройке глазастый робот будет гож, и в сельском хозяйстве, что в огородничестве, что в животноводстве. И это – неминуемое будущее. В прошедшем марте приблизившееся еще на ход.

И об этом будущем, наверное, никто не думает. О нем никто не даёт предупреждение людей. Весьма интересно – из-за чего…

P.S. Создатель высказывает признательность неподражаемому Анатолию Левенчуку, мимо на данный момент которого не проскользнет ни одна ИТ-новинка!

Создатель: Михаил Ваннах

Случайная статья:

• Обзор exeq aim и exeq aim pro: одинаковы с лица
• Итоги-2013: новые типы компьютерной памяти и устройства хранения данных

Владимир Меньшов. Судьба человека. Новое шоу Бориса Корчевникова

Похожие статьи:

• Обзор игры world of warcraft: legion — крестовый поход против личной жизни

  Все аддоны к World of Warcraft вызывали в среде фанатов беспокойства. Burning Crusade свёл на нет многомесячные труды по добыче лута. Warlords of Draenor…

• Обзор игры bound: девочка созрела и обзавелась потомством

  В современном мастерстве имеется одна примечательная подробность — им может принимать во внимание по большому счету всё. От равностороннего…

• Лучшие игры для oculus rift

  Сони, HTC и другие компании неспешно выводят в свет личные модели видеоочков. Эти устройства явные и прямые соперники Oculus Rift. Однако, пока что…