Homo roboticus: Робот впервые совершил открытие

Человечество боится, что машины захватят власть на Земле, уже очень давно - фактически, с момента появления первых компьютеров.

Огромное количество фильмов и книг повествуют о том, как роботы, чей интеллект намного превосходит умственные способности Homo sapiens, создают собственные цивилизации. Людям в них, в лучшем случае, отводится роль рабов. Две работы, появившиеся в четверг, второго апреля, в журнале Science, делают эту перспективу намного менее фантастической.

Science не является сборником фантастических рассказов. Напротив, это один из самых авторитетных научных журналов. Опубликованные в нем статьи проходят очень серьезный отбор и оцениваются несколькими экспертами в соответствующих областях. Именно поэтому статьи двух коллективов ученых о новых возможностях искусственного интеллекта вызвали такой резонанс в прессе.

Пришел, увидел, победил Работа коллектива авторов из Великобритании называется скучно - "Автоматизация науки" (The Automation of Science). Однако ее результаты скучными не назовешь. Авторы создали, ни много ни мало, робота-ученого, который способен самостоятельно выдвигать научные гипотезы, планировать необходимые эксперименты и выполнять их. Другими словами, "Адам" (так конструкторы назвали свое творение) может проводить полноценные научные исследования.

Боевым крещением для робота стала работа по изучению пекарских дрожжей Saccharomyces cerevisiae - классического объекта изучения генетиков и молекулярных биологов. "Адам" должен был определить "родителей" так называемых ферментов-"сирот" S. cerevisiae. Этим термином обозначают ферменты, для которых до сих пор не обнаружены кодирующие их гены. Только соотнеся все работающие в клетке ферменты с соответствующими генами, ученые могут полноценно моделировать метаболические и биохимические пути организма.

Робот-ученый Исследователи снабдили "Адама" информацией о метаболизме дрожжей, представленной в виде списка генов и кодируемых ими белков, а также загрузили базу данных, содержащую перечень генов и белков, вовлеченных в метаболические процессы других организмов. Все это было изложено на понятном для робота языке логического программирования Prolog.

Проанализировав полученные сведения, "Адам" "заинтересовался" 13 белками и сформулировал 20 предположений относительно того, какие гены могут их кодировать. Далее робот-ученый спланировал необходимые эксперименты и выполнил их.

"Адам" выглядит не как "типичный" робот, а как большой (очень большой) лабораторный стол с множеством приборов и компьютером. Тем не менее, количество его аппаратуры ограничено, соответственно, ограничен и набор опытов, которые может проводить робот-ученый. По результатам проведенных экспериментов "Адам" не мог однозначно доказать или опровергнуть гипотезу, зато мог оценить ее вероятность. Робот заключил, что из 20 гипотез 8 можно смело отвергнуть, а вот к оставшимся 12 следует приглядеться повнимательнее.

Возражение Лавлейс Ада Лавлейс жила в Великобритании в XIX веке. Эта женщина-математик известна прежде всего благодаря созданному ею описанию вычислительной машины. В исходном виде возражение Лавлейс звучит следующим образом: "Вычислительная машина не может претендовать на порождение чего-либо. Она может делать все действия, для которых люди установили порядок их выполнения".

Создатели "Адама" проверили его выводы другими методами и убедились, что их роботизированный коллега не ошибся. Более того, проанализировав генетические базы данных, которые пополняются каждый день, они выяснили, что шесть из исследованных "Адамом" ферментов-"сирот" уже не являются сиротами. Разные группы ученых определили, какие гены отвечают за синтез этих белков. Стоит ли говорить, что "Адам" угадал во всех шести случаях?

Робот-ученый наглядно продемонстрировал, что машины могут корректно выполнять лабораторные исследования без участия человека. Более того, они делают это значительно быстрее и с меньшим числом ошибок. Однако даже в своей статье авторы упоминают знаменитое возражение леди Лавлейс, суть которого сводится к следующему: роботы не могут породить ничего оригинального.

В случае "Адама" с этим доводом можно согласиться. Действительно, робот сделал относительно простые логические выводы из имеющихся у него данных и разработал наиболее подходящие к случаю эксперименты с применением доступных приборов. Однако возразить программе, разработанной второй группой ученых, леди Лавлейс будет нелегко.

Машина для понимания мира Два исследователя из Корнельского университета создали алгоритм, который вычленяет из набора предоставленных данных общие физические законы. В своей работе авторы проверили способность программы постигать принципы, лежащие в основе окружающего мира, на примере маятника. Ученые предоставили программе данные о движении компонентов систем, состоящих из одного или двух маятников (в последнем случае рождаются хаотические движения). Программа пыталась описать поведение системы при помощи математических уравнений. В ее распоряжении имелись только базовые умения: она могла складывать, вычитать, умножать и делить, но ничего не знала, например, о теоретической механике.

Сначала "объяснения" выглядели практически случайными: программа пыталась описать определенные данные, подбирая более или менее подходящие математические операции. Ранние уравнения не описывали поведение системы, однако некоторые промахи были менее неудачными, чем остальные. Программа подправляла такие уравнения и снова проверяла, подходят ли они под имеющиеся данные. Постепенно в результате подобной селекции она вышла на такие знакомые математические формулы, как второй закон Ньютона или закон сохранения импульса.

Первопроходцы Первые серьезные попытки создать программу для доказательства математических теорем и открытия физических законов предпринимались еще полвека назад. Программа Герберта Гелернтера (Herbert Gelernter) из IBM выводила теоремы евклидовой геометрии, однако она была слишком сильно "завязана" на придуманные программистом правила.

Созданный в 1970 году "Автоматизированный математик" (Automated Mathematician) выдавал математические теоремы, большинство из которых, правда, были признаны бесполезными. Запущенный в 1965 году NASA проект Dendral должен был предсказывать химические структуры органических молекул на основании собранных аппаратами агентства спектральных данных. Dendral предсказал множество возможных вариантов, но не мог оценить, какой из них является наиболее вероятным. Этот дефект сделал результаты проекта практически бесполезными.

Таким образом, созданная учеными программа, используя простейшие математические операции, с чистого листа вывела фундаментальные физические законы. Ни о какой заданной человеком изначальной логике в данном случае речь не идет. Скорее наоборот. Для формулировки законов движения Ньютону потребовались знания, полученные поколениями ученых, живших до него, и понимание того, что все, кто пытался систематизировать эти знания, работали в неверном направлении.

Программа ничего этого не знала. У нее не было интуиции, которая помогала гениальным ученым перешагнуть через традиционные представления об устройстве мира. Она просто методично подбирала возможные варианты и выбрала наиболее вероятный.

Новый алгоритм вряд ли является универсальной машиной по поиску ответов на главные вопросы мироздания. В некоторых случаях он, вероятно, будет выдавать сложные формулы, приближенно описывающие данный конкретный случай, но не отражающие фундаментальных законов, определяющих поведение системы.

Авторы предполагают, что программа будет полезна в тех областях, где накопилось большое количество экспериментальных данных, но отсутствуют теории, объясняющие закономерности их появления. Ученые рассказали, что применили свою разработку для анализа информации о физиологических характеристиках людей и уровне экспрессии большого числа белков человека. Результаты этих опытов пока не опубликованы, однако исследователи заявили, что им удалось обнаружить "некоторые интересные законы", часть из которых не была известна до сих пор.

Что будут означать для человечества эти две работы - покажет время. Энтузиасты искусственного интеллекта могут сказать, что ученые показали его способность сравниться с интеллектом людей. Антропоцентристы возразят, что речь идет только о частных случаях и знак равенства ставить преждевременно.

Вместо заключения Во время оно жили на Тральфамадоре существа, совсем не похожие на машины. Они были ненадежны. Они были плохо сконструированы. Они были непредсказуемы. Они были недолговечны. И эти жалкие существа полагали, что все сущее должно иметь какую-то цель и что одни цели выше, чем другие.

Эти существа почти всю жизнь тратили на то, чтобы понять, какова цель их жизни. И каждый раз, как они находили то, что им казалось целью Жизни, эта цель оказывалась такой ничтожной и низменной, что существа не знали, куда деваться от стыда и отвращения.

Тогда, чтобы не служить столь низким целям, существа стали делать для этих целей машины. Это давало существам возможность на досуге служить более высоким целям. Но даже когда они находили более высокую цель, она все же оказывалась недостаточно высокой.

Тогда они стали делать машины и для более высоких целей. И машины делали все так безошибочно, что им в конце концов доверили даже поиски цели жизни самих этих существ.

Машины совершенно честно выдали ответ: по сути дела, никакой цели жизни у этих существ обнаружить не удалось. Тогда существа принялись истреблять друг друга, потому что никак не могли примириться с бесцельностью собственного существования.

Они сделали еще одно открытие: даже истреблять друг друга они толком не умели. Тогда они и это дело передоверили машинам. И машины покончили с этим делом быстрее, чем вы успеете сказать "Тральфамадор".

"Сирены Титана". Курт Воннегут

На Прологе пишут Боги - зреют киберы в чертоге.... Веле Штылвелд

Ирина Якутенко

В Україні відбулася перша олімпіада з робототехніки

В Україні вперше відбулася Національна Олімпіада з робототехніки. У ній взяли участь діти віком від восьми до шістнадцяти років з усієї країни.

Українці поїдуть на світову Олімпіаду з роботехніки в КореїЗмагання 35 команд з Києва, Одеси, Харкова, Сімферополя були розподілені на дві ліги: молодша і середня. З допомогою справжніх роботів LEGO Mindstorms учасникам треба було вирішувати складні завдання, будувати робоконструкції, наділяючи їх штучним інтелектом, повідомила ПРОЛЕГО, компанія-партнер LEGO Education в Україні.

Перед початком олімпіади командам представили конкретні завдання: певна траєкторія руху робота та умови її проходження. Крім того, учасники середньої ліги повинні були ще збивати роботом мішені. На першому етапі змагань діти збирали, програмувати і тестували роботів на спеціальному "ринзі". Другим етапом були власне роботоперегони: кожна команда мала дві спроби проходження ігрового поля.

"Учасники дуже переживали за свої творіння: роботи часто натрапляли на перешкоди, збивалися з траєкторії, падали зі столу. Діти відразу кидалися рятувати техніку. <...> Конкуренція була дуже велика, адже юні інженери боролися за головний приз - можливість представляти Україну на Світовий Олімпіаді з роботехніки в Кореї ", - розповідають організатори.

У світі подібні олімпіади відбуваються вже 10 років. Тільки цього року в список країн-учасників потрапила Україна. В Кореї її буде представляти команда-переможець середньої ліги Національної Олімпіади під назвою Архангели. Переможцем молодшої ліги стала команда Віonicle. Також, всі діти, які отримали призові місця, отримали конструктори LEGO.

Нагадаємо, що 8 квітня в Києві відбувся фінал національного етапу Imagine Cup 2009 - міжнародного конкурсу ІТ-проектів, який корпорація Microsoft організовує для студентів та старшокласників у всьому світі.

news.bigmir.net за матеріалами видання Телекритика

У бактерий обнаружили... коллективный разум

Израильские ученые обнаружили коллективный разум у бактерий. Бактерии знают, как собрать информацию из окружающей среды, и общаются друг с другом. Микробиологи надеются, что смогут «уговорить» бактерии не воевать с человеком и попробуют воевать с бактериями их же оружием.

Исследователи из Тель-Авивского университета совместно с коллегами из Техасского университета решили выяснить, можно ли бороться с бактериями, используя какие-либо особенности их жизнедеятельности.

Две родственные колонии бактерий Paenibacillus dendritiformis вырастили рядом и ограничили им поставку питательных веществ. В ответ бактерии не только не стали объединяться в одну колонию, но и уничтожили те клетки, что оказались в «приграничной зоне».

Но как только ученые заблокировали обмен химическими веществами между колониями, гибель клеток прекратилась.

«Это выглядит так, как будто сообщение от одной колонии провоцирует через некоторое время сокращение другой, каждая колония уклоняется от конфронтации за пищевые ресурсы», - говорит руководитель работ профессор Эшель Бен-Якоб, пишет Infox.ru.

Ученый считает, что у бактерий есть странный вид коллективного поведения – каннибализм. Убийство себе подобных происходит во время стресса, например голода, шока от высокой температуры или воздействия химикатов. Бактерии сокращают популяцию, выделяя специальное вещество, которое убивает сестер по колонии.

«Этот механизм похож на сокращение деления клеток при недостатке питательных веществ, — рассказывает Бен-Якоб, — но у бактерий есть примитивная форма социального сознания».

Профессор считает, что бактерии знают, как собрать информацию из окружающей среды и общения друг с другом. Также они могут распределять задачи и хранить некую «коллективную память».

Общаются бактерии, по словам Бен-Якоба, при помощи «химического языка», который позволяет им превращать колонии в большой «мозг». Он-то и помогает бактериям так хорошо реагировать на изменения окружающей среды.

Поэтому новое оружие против «мозговитых» противников тель-авивские ученые предлагают искать у самих бактерий. Исследователи предлагают взять на вооружение систему защиты, благодаря которой бактерии могут сокращать свои колонии в «неурожайные годы».

Если всей колонии дать химический сигнал, который производится при соперничестве, то бактерии просто поубивают друг друга, считают учение. Эта стратегия кажется им весьма перспективной – вряд ли бактерии смогут сопротивляться веществам, которые сами и производят.

Остается надеяться, что израильские ученые знают, что делают. И бактерии не объединятся в очередной «мозг», чтобы обмануть команду Бен-Якоба и их техасских коллег.

Результаты исследований можно посмотреть в журнале Proceedings of the National Academy of Science.

Отметим, что каждый раз, когда ученые создают новые антибиотики, бактерии к ним со временем приспосабливаются и становятся еще опаснее. Именно поэтому бактериальная инфекция на сегодняшний день самый «удачливый» убийца.

В теле человека несколько триллионов клеток и более 100 триллионов бактерий, пятисот, кстати, видов. Это – биологическое сожительство выгодно обеим сторонам. Однако все аспекты такого взаимодействия до сих пор изучены плохо.

По количеству ДНК в наших телах лидируют именно бактерии, а не человеческие клетки.

Отметим, что не так давно глубоко под землёй учёные обнаружили бактерию, которая получает энергию от радиоактивного распада и не зависит ни от энергии Солнца, ни от других живых организмов.

http://ura-inform.com/society/2009/04/08/bakterii/

Умение вдевать нитку в иголку сделало человека слабее шимпанзе - ученые

Изучив физические возможности человека и шимпанзе, ученые из США пришли к выводу: человеку в процессе эволюции пришлось потерять часть силы, чтобы смочь вдевать нитку в иголку.

Уокер: Задания, требующие мелкой моторики, шимпанзе недоступны Как объяснили профессор Пенсильванского университета и специалист по теории эволюции Алан Уокер, по сравнению с человеком, шимпанзе обладает необыкновенной силой: максимальный вес, поднятый самкой шимпанзе двумя лапами, - чуть больше 570 кг; а самец шимпанзе может поднять одной лапой больше 380 кг. Если учесть, что шимпанзе весит около 30-50 кг, то получается, что этот примат сильнее человека в четыре-пять раз, отмечают ученые.

Специалисты предполагают, что причина этого - в разном устройстве мышечных систем человека и шимпанзе, а также в устройстве нервных систем. Как утверждает Уокер, нервная система человека больше контролирует работу мышц, чем это происходит у шимпанзе. Его гипотеза основывается на результатах исследований эксперта Анн МакЛарнон, которая обнаружила, что относительно массы тела серого вещества в спинном мозге у шимпанзе намного меньше, чем у человека.

Серое вещество спинного мозга состоит из множества двигательных нейронов - нервных клеток, которые идут к мышечным волокнам и регулируют движение мышц. Следовательно, большее количество серого вещества у человека объясняется преобладающим количеством таких нейронов. Это и дает человеку больший контроль над мышцами, объясняют американские ученые.

Уокер также отметил, что тонко настроенная двигательная система человека помогает экономить энергию, потому человек более вынослив. У шимпанзе, напротив, двигательных нейронов меньше, поэтому они часто прикладывает больше мышечной силы, чем требуется. Однако, задания, требующие использования мелкой моторики или выносливости, им недоступны, считает Уокер.

Отметим, что ранее японские ученые заявили: обезьяна могла эволюционировать до человека из за плохой видимости в темноте.

Степени свободы отбирают силы -
сильны на свободе только гамадрилы... Веле Штылвелд

news.bigmir.net/technology/> по материалам РИА Новости

Искусственный интеллект создан, но решает рутинные задачи

Если допустить возможность создания полноценного искусственного интеллекта (Artificial intelligence, AI), означает ли это, что дальнейшее развитие человечества пойдёт по сценарию одного из голливудских блокбастеров? Сейчас об этом говорить рано, но первые предпосылки для того, чтобы повторить три закона робототехники есть.

По данным информационного ресурса Engadget учёные из Уэльского университета создали робота, который способен к самообучению и применению на практике новых знаний без участия человека-оператора. Изобретение получило имя Адам и используется для решения научных задач. Сейчас Адам занят тем, что расшифровывает предназначение отдельных генов в дрожжевых клетках, а на основе полученных результатов планирует дальнейшие собственные эксперименты.
Искусственный интеллект создан, но решает рутинные задачи

Как говорят сами разработчики, Адам – устройство полезное, ведь робот освобождает учёных от рутинных операций, и они могут больше времени посвящать серьёзным исследованиям. Скептики возражают, что более эффективной работу учёных мужей может сделать использование стажёров и младших научных сотрудников: в большинстве своём они тоже способны самообучаться, а, кроме того, умеют делать кофе.

f1cd.ru

Где хранить корпоративную информацию?

Объемы электронной информации, которые хранят государства и корпорации увеличиваются с каждым годом все больше и больше. Так, по данным Ассоциации производителей сетей хранения данных, всего в мире за 2007 год было сгенерировано около 281 экзабайта данных. Порядка 35% этого объема приходится на корпоративный сегмент (при том, что доля бизнеса в обработке данных составляет около 85%).

После ухода Джорджа Буша с поста президента в январе 2009 г. в Национальное управление архивов США поступило около 140 терабайт данных. Эти цифровые данные в 50 раз больше архива данных, которые остались после правления Била Клинтона. А к концу президентства Обамы, по прогнозам экспертов, архив данных составит уже много петабайт (тысяч терабайтов).

Опрошенные Financial Times эксперты предлагают несколько вариантов, позволяющих справиться с этим потоком данных.

«Мир оцифровывается гораздо быстрее, чем когда-либо прежде, — замечает директор по стратегиям в области систем хранения IBM Марк Варго. — Раньше медицинские снимки занимали по 1 Мб, сейчас — по 1 Гб, это тысячекратный рост. Медицина совершенствуется, но потоки данных увеличиваются, и больничные информационные системы должны с ними как-то справляться».

«Объемы накапливающихся данных растут экспоненциально, — утверждает директор по информационным технологиям британского благотворительного фонда Comic Relief Джон Томпсон. — Раньше мы держали архивные данные на слайдах и пленке, теперь используем сетевую систему хранения данных».

Колоссальные объемы данных создаются не только корпорациями, но и индивидуальными пользователями. Принятая в ЕС директива по хранению данных, которой должны руководствоваться интернет-провайдеры, требует сохранять обширные сведения о веб-трафике и почтовых отправлениях. Увеличиваются сроки хранения данных в медицинской и фармацевтической отраслях. С целью повышения сохранности информации одни и те же данные зачастую многократно дублируются и помещаются в разные хранилища. Подсчитано, что каждая деловая презентация PowerPoint существует в среднем в семи копиях.

Это значит, что компаниям нужны все более емкие и при этом дешевые хранилища и все более эффективные системы управления данными. Если раньше данные хранились в основном на дисках, сейчас все шире применяются так называемые сети хранения данных (SAN), в которых все имеющиеся накопители используются как общее распределенное хранилище. К сожалению, в крупных компаниях реально задействовано лишь 20-30% имеющихся емкостей. Чтобы увеличить этот показатель, IT-подразделения внедряют специальные технологии, включая виртуализацию и консолидацию систем хранения. Виртуализация предполагает, что каждый пользователь работает с виртуальными пулами накопителей как с реальными устройствами. Стремясь к консолидации, IT-подразделения переходят на более производительные устройства хранения и уменьшают дублирование информации.

«Компании часто не понимают, что система хранения — это не просто набор дисков, — отмечает консультант PA Consulting Group Аластер Маколи. — Важнейшая ее составляющая — весьма сложные процедуры по перераспределению информации».

Во многих случаях необходимо соблюдать жесткие требования, связанные с процессом сохранения данных. Особенно это актуально для США, где закон может потребовать от компании предоставить корпоративную информацию в качестве свидетельства на суде. «Но если законы и регулирующие нормы не требуют хранить определенные виды информации, дешевле и безопаснее бывает попросту уничтожить ее, — говорит менеджер Ernst & Young Марк Лагодински. — В современных условиях отношение к хранению данных должно определяться прежде всего соображениями сокращения затрат. Надо задаться вопросом: а может, мы храним больше информации, чем нам реально требуется? Нельзя ли взять и избавиться от части данных? Обычно привычка хранить все имеющиеся данные свойственна компаниям, которым пришлось участвовать в судебных разбирательствах и предоставлять электронные материалы суду».

Есть и более радикальное предложение — наказывать компании за излишние объемы хранимых данных. Многие считают также необходимым использовать для хранения корпоративных данных аутсорсинговую схему, когда сама компания не хранит информацию, а доверяет это сторонней фирме. С некоторых пор такие услуги предлагают Amazon, EMC, Symantec и Iron Mountain. Правда, в большинстве случаев компании боятся доверять свою информацию посторонним — даже на хранение.

Портал «Дело»

Кибервойна и кибермир

Во время ведения боевых действий между Грузией и Россией 8-12 августа 2008 г., противостояние разворачивалось и в виртуальном пространстве. Несмотря на то, что виртуальное пространство отличается от реального, используемые при конфликте методы очень похожи. Кибервойна - это военные действия в киберпространстве интернета. Отличие от реального поля боя - лишь в арсенале вооружений.

У хакеров под рукой только компьютер, но зато богатый выбор способов агрессии. И этого достаточно для нанесения инфо-ударов, очень ощутимых для противника. Одной только атаки типа "отказ в обслуживании", уже достаточно для выведения из строя главных каналов связи. Организуется шквал из тысяч обращений на сайт, который "падает" из-за отказа их обработать.

Противник может также проникнуть в систему и поменять данные. Так в дни войны на сайте МИД Грузии была заменена главная страница. Кроме того можно запустить компьютерные вирусы и "черви" нацеленные на конкретные цели. Дальше в ход идут "инженерные войска" в виде "троянов" - программ, которые прослушивают сети, нарушают их работу или позволяют атакующим незаметно проникать в чужое пространство.


"Пятидневную кибервойну" в Грузии поддержали блогеры, тысячами мобилизовавшись добровольцами на информационный фронт. Видимо отрицательные эмоции, которые скопились в реальном мире, нужно было вылить в виртуальном пространстве. А может быть, наоборот? Сначала конфликт назревал в виртуальном мире, в воображении людей, и только потом они схватились за гранаты и автоматы. Михаил Булгаков в свое время очень точно подметил в "Собачьем сердце", что "разруха, на самом деле, - это не старуха с клюкой, разруха - она в голове".

Неужели лучшее изобретение человечества - интернет, также как и другие научные достижения, несет нам не прогресс, а разрушение? Предвидел ли это Норберт Винер, который в 1948 году своей книге "Кибернетика" впервые описал принцип обратной связи в использовании информации?

Винер надеялся, что его наука будет способствовать прогрессу и развитию общества. Выдающийся ученый, работая над закономерностью передачи информации, искал гармонии. Он понял, что благодаря обратной связи живые организмы достигают наилучшей взаимосвязи с окружающей средой.

Не удивительно, что именно кибернетика, возникшая на стыке нескольких наук, дала толчок развитию синергетики - науке о самоорганизации систем. Развитие этих идей было настолько захватывающим, что появились энтузиасты, готовые построить "нервную систему" для общества.

Британский кибернетик и синергетик Стаффорд Бир в 1970 г. был приглашен в Чили для разработки проекта "Киберсин" - системы, позволяющей отслеживать экономические потоки информации для принятия решений в реальном времени. Однако системе не суждено было работать. Видимо, тогда она опередила свое время.

Все это развитие научно-технической мысли подвело человечество к восприятию общества как организма, в котором все мы связаны невидимыми, но ощутимыми нитями. Мы вдруг увидили, что наши возможности управления обществом возросли. А распространение интернета в последующие годы показало миру интегральность нашей взаимосвязи.

В то же время мы увидели, что сократив расстояние технически, мы не стали ближе духовно. Всеобщая ненависть переросла во всеобщую войну и разруху. Однако было во всем этом и положительное звено - это был первый шаг к осознанию, что наша внутренняя природа эгоистична.

Как известно, движение вперед начинается тогда, когда мы ощущаем невозможность оставаться на месте. Текущее состояние существует только до тех пор, пока оно не становится для нас просто непереносимым, и тогда мы выходим из него. Каким же будет наше следующее состояние?

Каббалисты говорят, что общий закон природы - это закон всеобщего взаимодействия. Неживой, растительный, животный уровни природы существуют вместе в общем объеме в состоянии гомеостаза. И только человек выпадает из этой связи в силу развития своего эгоизма. Значит, следующий шаг в нашем развитии - это поиск лучшей взаимосвязи. Даже не поиск, а обнаружение уже существующих нитей, которые связывают нас в единый организм.

Тогда мы увидим, что начиная кибервойну или войну реальную, мы прежде всего разрушаем сами себя. Потому что мы воюем в темном доме! Когда мы зажжем в нашем доме свет, мы увидим, словно во Всемирной паутине, находящиеся в ней тысячи реальных нитей и переплетений между нами. Это и есть то тайное знание каббалистов, о котором все время говорят. И мы, наконец, научимся им пользоваться.

Таль Ашер

Honda улучшила мысленный интерфейс “человек – робот”

В Японии создан первый в мире (по словам его создателей) человеко-машинный интерфейс, использующий технологии электроэнцефалографии (EEG) и спектроскопии в ближней инфракрасной области (NIRS) одновременно. Он позволяет только “силой мысли” очень точно управлять человекоподобным роботом.

Новинка – детище японского исследовательского института компании Honda (HRI), Международного института передовых телекоммуникационных исследований (ATR) и корпорации Shimadzu. Как сообщается в пресс-релизе “Хонды”, в то время пока уже ставшая в некотором смысле привычной ЭЭГ-шапочка по-прежнему “снимает” электрическую активность с поверхности кожи головы, датчики NIRS, тоже находящиеся на “шлеме”, фиксируют изменения в мозговом кровотоке.

Таким образом, исследователи, получая в режиме реального времени данные из двух источников, могут интерпретировать “силу мысли” неподвижного человека с высокой точностью без использования громоздкого сканера магнитно-резонансной томографии (fMRI), который, кстати, впервые сумел считать зрительный образ с мозга человека. В лабораторных испытаниях принимал участие человекоподобный робот ASIMO.

По “мысленной команде” человека он должен был поднять руку или ногу, и наилучший результат был – распознавание приказа с 90-процентной точностью. Правда, пользователю заранее говорили, о движении какой конечности он должен думать, а на выбор давались четыре варианта.

Суть инноваций компании Honda и её партнёров заключается не только в объединении двух технологий, но и в достигнутой точности измерения и анализа изменений в мозге. Кроме того, следует отметить относительную компактность оборудования по сравнению с тем же fMRI-сканером, пишет membrana.ru.

expert.com.ua

Робот научился читать мысли человека

Великая Эпоха ( The Epoch Times ) - международный информационный проект: www.epochtimes.ru

Японская компания Honda сообщила, что выпустила первого робота (ASIMO) в мире, который может читать мысли.

В Токио, на пресс-конференции, Хонда Мотор Ко, Ltd продемонстрировала, как использовать измерительные системы для передачи сигналов мозга на антропоморфные роботы ASIMO.


Такие роботы используют самые новейшие технологии машинного интерфейса (ИМТ／BMI), а не кнопки и клавиатуры, как в прошлом.

Надев на голову специальный шлем, в котором находятся датчики контроля, человек дает возможность роботу читать мысли. Эта технология не совсем совершенна, если человек будет отвлекаться, то робот не получит соответствующей команды. Пока лишь он распознает мысли о беге, движении руками и еде.

epochtimes.ru

Ученые роботы совершили первые открытия

МОСКВА, 2 апр - РИА Новости. Ученые-роботы наравне с учеными-людьми будут вскоре работать над поиском новых научных знаний, уверены авторы двух независимых публикаций в журнале Science, в одной из которых описан робот, сумевший вывести основные законы механики на основании наблюдений за движением маятников, а во второй - робот, самостоятельно организовавший, осуществивший и проанализировавший эксперимент по поиску генов, кодирующих ферменты пекарных дрожжей.

Авторы первой статьи, профессор Ход Липсон (Hod Lipson) и его аспирант Майкл Шмидт (Michael Schmidt) из Корнельского университета в США надеются, что продемонстрированная ими способность машин находить взаимосвязи между различными типами переменных в огромных массивах данных, получаемых с помощью современного научного оборудования, может быть использована для поиска универсальных закономерностей в биологических системах, изучение которых "вручную" чрезвычайно сложно.

Липсон и Шмидт создали алгоритм, способный находить универсальные постоянные, описывающие те или иные наблюдения окружающей среды. Этот алгоритм основан на более раннем достижении научной группы, получившей награду Национального научного фонда США за создание четырехногого шагающего робота "Морской звезды", способного учиться ходьбе не на основании заложенных инженерами программ, а с помощью динамической модели собственного строения, которую робот способен создавать самостоятельно. Эта динамическая модель позволяла "Морской звезде" подстраивать свою походку под такие повреждения, как утрата одной из четырех конечностей.

"Наш робот поддерживал свою способность ходить, постоянно сверяясь с динамической моделью собственного строения. Мы подумали, а почему бы не научить алгоритм, заложенный в искусственный интеллект робота, строить динамическую модель окружающего его мира", - приводит слова Липсона пресс-служба фонда.

Авторы статьи собрали данные о движении различных простых механических систем - груза, подвешенного на пружине, простого маятника и двойного маятника и просто загрузили их в компьютер, предложив алгоритму проанализировать.

Анализ этих данных подразумевает сравнение одновременных процессов изменения различных параметров движения - координат и скоростей в различных направлениях. На основании такого сопоставления алгоритм впоследствии пытается подобрать произвольные уравнения, описывающие изменения переменных, сравнивает эти уравнения между собой, дополняет и снова сравнивает, получая в итоге большого числа подобных итераций набор уравнений, описывающих движение реальной системы.

Эти уравнения не являются законами физики, а лишь выражениями, остающимися справедливыми на протяжении всего процесса наблюдения за механической системой.

"Все уравнения, которыми та или иная механическая система может быть описана, должны укладываться в несколько подобных выражений, обнаруженных роботом. Эта часть интерпретации данных, полученных машиной пока что под силу только человеку", - сказал Шмидт.

Так, машина фактически сумела вывести законы сохранения механической энергии и импульса, не имея ни малейшего представления о законах Ньютона, кинематики и геометрии.

Процесс выведения подобных соотношений с помощью параллельной обработки данных 32-х процессорной ЭВМ занимает всего несколько минут для простых линейных колебаний груза на пружине, тогда как обсчет двойного маятника требует до 40 часов непрерывного анализа. В то же самое время, зная законы движения обычного маятника, машина сумела обсчитать сложный всего за 8 часов.

Для сравнения, Исааку Ньютону и его конкурентам для осознания этих е самых закономерностей потребовались несколько столетий наблюдений за движением планет и предметов на Земле.

Иной, гораздо более специальный, подход к конкретной биологической системе с помощью ученого-робота продемонстрировали авторы второй публикации во главе с профессором Россом Кингом (Ross King) из Университета Уэльса, запрограммировавшие машину на полностью самостоятельную научную работу - постановку и проведение биологического эксперимента по поиску генов, кодирующих белки пекарных дрожжей и анализ его результатов. Несмотря на то, что полный геном этого вида организмов был расшифрован полностью уже несколько лет назад, связь некоторых дрожжевых белков с конкретными генами до сих пор не удается установить по ряду причин - дупликациями генов в геноме, сложностью функций этих ферментов и другими.

Для успешного решения такой сложной биологической задачи ученым необходимо добиться строгого соблюдения всех параметров в большой серии рутинных экспериментов, а так же обеспечить сбор гигантских объемов информации, анализ которых человеком может приводить к ошибкам или неточностям.

Ученые собрали автоматизированную систему научного оборудования, для работы которой необходимо лишь периодическое обновление запаса расходных материалов - наконечников шприцев и растворов питательных веществ.

Алгоритм же работы этого робота определялся десятиуровневой моделью искусственного интеллекта, снабженного логикой поиска нужных генов на основании данных о геноме S. Cerevisiae (пекарных дрожжах) и белках этой культуры организмов. Интеллект так же оснащен общей биоинформационной базой генов и белков, участвующих в процессах метаболизма дрожжей, программным обеспечением, позволяющим вдвигать гипотезы о связи вновь обнаруженных генов с теми или иными белками и проверять эти гипотезы с помощью экспериментов.

Планировать же новые эксперименты, а именно - исключать те или иные мутантные линии S.сerevisiae из анализа или варьировать содержание веществ в питательной среде - позволяет так же отдельная часть искусственного интеллекта.

Разумеется, интеллект робота так же снабжен программным обеспечением для оперирования всеми техническими устройствами, входящими в состав роботизированной установки, а так же для фиксации всех получаемых данных, их анализа и сопоставления с модельными представлениями в рамках той или иной изначально выдвинутой гипотезы.

Робот, описанный в статье и получивший имя "Адам" ("Adam"), сумел сформулировать 20 гипотез о причастности тех или иных генов к кодированию 13 ферментов, и получить данные, говорящие том, что 12 из 20 гипотез могут быть справедливыми. Несмотря на то, что эти новые научные данные имеют не самую большую значимость, они не являются тривиальными и бессмысленными утверждают авторы статьи.

Группа Кинга надеется в будущем, опираясь на прототип "Адам" создать нового робота, имя которому ученые уже придумали - "Ева" ("Eva"). "Ева", по замыслу создателей, будет еще более мощным техническим средством, способным существенно облегчить рутинную работу многих ученых по поиску новых лекарственных средств.

По мнению обеих научных групп, если роботы и сумеют когда-либо полностью заменить человеке в научных исследованиях, произойдет это еще очень не скоро.

http:rian.ru

Во имя Google - украинских воришкам дали по рукам!

И так будет с каждым!
У крупнейшей в мире поисковой системы Google в Украине возникла проблема с киберсквоттерами - недобросовестными регистраторами доменных имен. Вчера стало известно о судебной тяжбе компании с Олегом Богатовым, зарегистрировавшим на себя домен google.ua. Google уже выиграла суд первой инстанции, но господин Богатов оспорил это решение в апелляции. У мировой компании больше шансов выиграть разбирательство - ТМ Google является общеизвестной, отмечают юристы.

О том, что доменное имя google.ua зарегистрировано не на Google, а на украинскую компанию "ГОУ ОГЛЕ", вчера сообщили сразу несколько интернет-изданий. Компания Google, владеющая одноименной поисковой системой, в большинстве стран владеет доменами первого уровня - например, google.ru или google.de. Но при заходе на google.ua сейчас посетителей перенаправляют на сайт знакомств kohaymos.com. В системе получения регистрационных данных о доменных именах Whois указано, что домен kohaymos.com зарегистрировано на некого Олега Богатова.

Представитель компании Google в Украине Дмитрий Шоломко вчера от комментариев отказался. Но, похоже, компания решила не мириться с киберсквоттингом - 3 февраля Хозсуд Киева по иску Google обязал "ГОУ ОГЛЕ" прекратить использование зарегистрированного торгового знака Google в доменном имени google.ua. Также суд обязал компанию "Хостмастер", осуществляющую администрирование географической зоны ".ua", прекратить делегирование домена компании "ГОУ ОГЛЕ".

Киберсквоттинг - широко распространенное явление, когда какой-либо человек регистрирует доменное имя, совпадающее с торговой маркой крупной компании. В дальнейшем такое доменное имя обычно перепродается владельцу торговой марки или используется для привлечения посетителей на сайт. Олега Богатова участники рынка связывают с компанией "Новая концепция", которая, по их словам, имеет договор на оказание PR-услуг компании "Смарт-холдинг" Вадима Новинского. Впрочем, сам Олег Богатов причастность к обеим компаниям отрицает. По его словам, с конца 2007 года он является гендиректором издательского дома "Прессинг" и одним из совладельцев сайта "Укррудпром".

По словам господина Богатова, компания "ГОУ ОГЛЕ" подала апелляцию на решение Хозяйственного суда. А управляющий партнер компании Jurimex Юрий Крайняк, представляющий интересы господина Богатова в суде, уточнил, что "ГОУ ОГЛЕ" с 2006 года принадлежат ТМ Google и Go Ogle, зарегистрированные в Украине по классам 9 (научные приборы, компьютеры, кассовые и счетные машины) и 45 (социальные, охранные услуги, брачные агентства). "Кроме того, я уже передал компании 'ГОУ ОГЛЕ' права на торговую марку и таким образом вышел из потенциально конфликтной ситуации",- уточнил Богатов.

Формально "ГОУ ОГЛЕ" могла зарегистрировать торговую марку Google, говорит ассоциированный партнер юридической компании Astapov Lawyers Игорь Черезов: "Например, если Google зарегистрировала свою торговую марку по 35 классу (рекламные услуги), то другая компания вполне может зарегистрировать такой же товарный знак по 45 классу. Это не противоречит закону". Но у Google все равно больше шансов выиграть судебное разбирательство, поскольку ТМ Google является общеизвестной. "К примеру, в ходе спора за ТМ 'Олейна' миноритарии ДМЭЗ (владеет ТМ) зарегистрировали эту ТМ по классу рекламных услуг и пытались запретить ее использование на этикетках масла. Но компания 'Бунге Украина' (мажоритарный собственник ДМЭЗ) выиграла дело в суде, доказав, что их торговая марка является общеизвестной",- рассказал Игорь Черезов.

На имя Олега Богатова зарегистрировано еще несколько доменных имен, затрагивающих интересы крупных компаний. В частности, forbes.ua, interfax.ua, fortune.ua, naftogaz.ua, stirol.ua и mittal-steel.ua. "После слияния с Arcelor и переименования в ArcelorMittal домен mittal-steel.ua уже не представляет для нас интереса",- сообщили в компании.

Особое мнение творческой команды блога "Роботы наступают": Мы рекомендуем немедленно вводить международных эмиссаров контролировать тех украинских интернет-провайдеров, которые уже достали и у себя в стране и во всем мире своей непопрофессиональной нечистоплотностью! Одна из исторических родин мировой кибернетики Украина должна понимать всю меру ответственности за своих хамовитых управителей в области нанотехнологий.... Рекомендуем ввести тестирование на "детекторе лжи" всех провайдеров, которые хоть раз занимались в Интернет разводиловым промыслом!


news.finance.ua