Бактерии, полезные для психического здоровья

 Психобиотики – это разновидность живых бактерий (пробиотиков и пребиотиков), которые могут иметь положительное влияние на психическое здоровье при приеме внутрь из-за того, как они взаимодействуют с бактериями в кишечнике. Знания о точном влиянии бактерий ограничены, но недавние исследования на добровольцах показали, что те, кто их употреблял, с меньшей вероятностью оказали, что они были в плохом настроении или чувствовали себя расстроенными, чем те, кто принимал плацебо, что позволяет предположить, что психобиотики может быть использован, чтобы помочь людям с депрессией или тревогой в будущем. В этой области необходимо провести еще много исследований, но ученых воодушевляет перспективы взаимодействия бактерий и мозга.

Облака в закрытых помещениях

Бернднаут Смилде, художник из Амстердама, занимается созданием облаков в закрытых помещениях с 2010 года. Это явление длится всего несколько мгновений, но обычно этого достаточно, чтобы впечатлить окружающих необычными сюрреалистичными фотографиями. К сожалению, помимо необычных фотоснимков, никакой очевидной пользы для общества это изобретение не несет.

Подушки, которые смогут записывать и повторять сны

В 2030 году, скорее всего, мы сможем не только рассказывать друзьям о своих снах, но и «делиться» ими, как понравившимися постами в Фейсбуке. Как это возможно? С помощью мониторинга электрических сигналов мозговой активности, который будет проводить… «умная подушка». В 2008 году группа японских учёных уже создала прибор, который может трансформировать сны в простые изображения.

VR в автомобильной промышленности.

ThyssenKrupp Elevator, поставщик транспортных систем, эскалаторов и лифтов, запустил в Азии и на Ближнем Востоке и залы виртуальной реальности с демонстрацией городских транспортных решений.В автомобильной промышленности VR позволяет инженерам экспериментировать с дизайном и конструкцией новых моделей на стадии разработки концепта. Такой подход используют, к примеру, в Hyundai. На видео вы можете увидеть демонстрацию VR в автомобильной промышленности.

Multi Skilled AI

ИИ, способный чувствовать и говорить, будет гораздо лучше справляться с новыми вызовами и работать вместе с людьми.

В конце 2012 года ученые ИИ впервые выяснили, как заставить нейронные сети «видеть.» Они доказали, что программное обеспечение, разработанное для слабой имитации человеческого мозга, может значительно улучшить существующие системы компьютерного зрения. С тех пор ученые научились заставлять нейронные сети имитировать то, как мы рассуждаем, слышим, говорим и пишем. Несмотря на то, что ИИ стал удивительно похож на человека – в достижении конкретной задачи, он все еще не захватывает гибкость человеческого мозга. Мы можем изучать навыки в одном контексте и применять их в другом. Например, игровой алгоритм DeepMind AlphaGo может победить лучших в мире гроссмейстеров, но он не сможет расширить эту стратегию за пределы доски. Другими словами, алгоритмы глубокого обучения являются мастерами в подборе паттернов, но они не могут понять и приспособиться к меняющемуся миру.У исследователей есть одна гипотеза о том, как эта проблема может быть преодолена. Дети познают мир, ощущая его и говоря о нем. По мере того как дети начинают ассоциировать слова с образами, звуками и другой осязаемой информацией, они способны описывать все более и более сложные явления и динамику, отделять причинное от того, что отражает только корреляцию, и строить сложную модель мира. Затем эта модель помогает им ориентироваться в незнакомой среде и помещать новые знания и опыт в контекст.

Системы искусственного интеллекта могут выполнять только одну из этих вещей одновременно. Алгоритмы компьютерного зрения и распознавания звука могут воспринимать вещи, но не могут использовать язык для их описания. Модель естественного языка может манипулировать словами, но слова отделены от любой чувственной реальности. Если бы чувства и язык были объединены, чтобы дать ИИ более человеческий способ сбора и обработки новой информации, то процесс понимания мира был бы развит на человеческом уровне.В прошлом году в этой области было достигнуто несколько впечатляющих результатов. В сентябре исследователи из Allen Institute for Artificial Intelligence, AI2, создали модель, которая может генерировать изображение из текстовой подписи, демонстрируя способность алгоритма ассоциировать слова с визуальной информацией. В ноябре исследователи из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилле разработали метод, который включает изображения в существующие языковые модели, что повысило их понимание при чтении.

Более сложные многомодульные системы сделают возможным создание более продвинутых роботов-помощников (подумайте о роботах-дворецких, а не только об Alexa от Amazon или Алисе из Яндекса). Нынешнее поколение роботов с искусственным интеллектом в основном использует визуальные данные для навигации и взаимодействия с окружающей средой. Это хорошо для выполнения простых задач в стесненных условиях, например, работа на складе. Но лаборатории, такие как AI2, работают над тем, чтобы добавить язык и включить больше сенсорных входов, таких как звуковые и тактильные данные, чтобы машины могли понимать команды и выполнять более сложные операции: открытие двери, когда кто-то стучит.

Достижение более гибкого состояния ИИ сделает их более безопасными. Алгоритмы, которые просматривают резюме, не будут рассматривать несущественные характеристики, такие как пол и раса, как признаки способностей. Самоуправляемые автомобили не будут терять ориентировки в неблагоприятной обстановке и разбиваться в темноте или в снежную погоду. Многомодульные системы могут стать первыми ИИ, которым мы действительно можем доверить свою жизнь.

Deep Nostalgia – «живые» фото в стиле Гарри Поттера

Этой весной платформа MyHeritage презентовала новое приложение, позволяющее превратить фотографии в коротенькую анимацию. Эффект оживших снимков немного напоминает двигающиеся картинки из волшебного мира Гарри Поттера. После обработки снимка в программе, человек на фото двигает головой, улыбается и моргает.

Такая забава может показаться не шибко нужной, однако комментарии пользователей говорят об обратном. Многие стали таким образом оживлять фотографии своих умерших родных, испытывая глубокую ностальгию и благодаря создателей за возможность вновь увидеть улыбки близких. А кто-то просто забавляется со снимками из своего детства или оживляет портреты великих людей.  

В перспективе же подобные приложения смогут ускорить прогресс в сфере распознавания лиц. 

VR-браслет от Facebook

VR-браслет от Facebook – ответ чипам Илона Маска. В мире компьютерных технологий активно разрабатываются нейронные сети, перспективы которых в будущем просто безграничны. В числе таких разработок сенсационный проект Илона Маска, талантливые ученые из компании которого смогли вживить обезьяне в мозг чип для  управления компьютером. Однако затеи с вживлением чипа не у всех вызывают бурную радость. Хирургическое вмешательство в тело человека вполне резонно страшит. Как быть? Facebook предлагает использовать VR-очки в сочетании с особым браслетом, который по сути заменит пользователю клавиатуру, мышь, джойстик и другие устройства ввода информации.

Toyota начала строительство Woven City

Амбициозный план Woven City (Тканный Город), разработанный гениями из Toyota начинает воплощаться в реальность. Представленный на конференции CES проект выглядел заманчивым, но реальность его воплощения в жизнь у многих вызывала сомнения. Тем более непросто браться за такие проекты в условиях пандемии и карантинов. Тем не менее, Toyota перешла от слов к делу.

В начале марта компания приступила к строительству «умного» города по проекту Woven City. Сама же торжественная церемония закладки фундамента прошла в конце февраля 2021 года. Строительство происходит на территории Японии – родине Toyota. Город станет лабораторией и одновременно полигоном для тестирования задумки в реальности. Поскольку Toyota специализируется на транспорте, то именно транспорт и станет «изюминкой» тканного города. Здешние автомобили-беспилотники будут работать на водороде и солнечной энергии.

Так же Woven City обещает стать воплощением футуристичных городов из научно-фантастических историй: дома здесь будут «умными», а многие задачи будут выполнять роботы.

Водный велосипед

Езда на велосипеде по суше – это здорово, но задумывались ли вы когда-нибудь о том, как здорово было бы ездить на велосипеде по воде? Вы, возможно, помните Shuttle Bike, который превращает ваш велосипед в гидроцикл . Но этот новый водный велосипед заново изобретает способ катания на велосипеде по воде. Это гидроцикл на подводных крыльях, что означает, что когда вы крутите велосипед, он начинает парить над водой, что облегчает кручение педалей, чем обычно.

Он называется Mantra5 HYDROFOILER XE-1, и это первый в мире мотоцикл на подводных крыльях! Он создает невероятные впечатления от езды на велосипеде практически в любой воде, включая океаны, озера, реки, водные пути и т. Д.

GPT-3

На сегодняшний день самая совершенная нейросеть на базе NLP (то есть, алгоритмов распознавания текста) — GPT-3. Это нейросеть-трансформер, которая способна генерировать связные ответы в диалоге с человеком. Объем используемых ей данных и параметров в 100 раз превосходит предыдущее поколение — GPT-2.

Однако даже самые продвинутые трансформеры, обученные на огромных массивах данных не понимают смысла слов и фраз, которые они генерируют. Для их обучения нужны огромные массивы данных и вычислительные ресурсы, которые, в свою очередь, оставляют большой углеродный след. Еще одна проблема — несовершенство датасетов для обучения нейронных сетей: тексты в интернете часто содержат искажения, манипуляции и откровенные фейки.

Одно из самых перспективных направлений в развитии ИИ и нейросетей — это расширение диапазона восприятия. Сейчас алгоритмы умеют распознавать изображения, лица, отпечатки пальцев, звуки и голос. Они также умеют говорить и генерировать изображения и видео, имитируя наше восприятие разных органов чувств. Ученые MIT отмечают: чтобы приблизиться к человеку ИИ не хватает эмоционального интеллекта и чувств. В отличие от ИИ, человек умеет не только обрабатывать информацию и выдавать готовые решения, но и учитывать контекст, множество внешних и внутренних факторов, а главное — действовать в условиях неопределенности и меняющейся среды. Например, алгоритм AlphaGo от компании DeepMind способен обыграть чемпиона мира по го и шахматам, но все еще не может расширить свою стратегию за пределы доски.

Пока что даже самые продвинутые алгоритмы, включая GPT-3, находятся лишь на пути к этому. Сейчас перед разработчиками стоит задача создать мультимодальные системы, которые бы объединили распознавание текста и сенсорное восприятие для обработки информации и поиска решений.