Создан компьютер размером с визитку, толщиной в миллиметр и ценой $2,88

Инженер по встраиваемым системам Джордж Хиллиард (George Hilliard) создал компьютер, по своим габаритам и дизайну напоминающий визитную карточку. Ему удалось снизить его себестоимость до минимума – его творение вполне можно считать чуть ли не самым дешевым компьютером в мире. Весь процесс создания компьютера он описал в своем личном блоге.

Стоит отметить, что компьютер лишь стилизован под визитку – Хиллиард разработал дизайн карточки и нанес принт на полноценную двухслойную печатную плату. Толщина ПК варьируется от 1 мм в месте размещения компонентов до 2 мм в районе USB-коннектора. Это было необходимо, чтобы при подключении к USB-разъему компьютер крепко держался в нем.

pc600.jpg

Функцию визитной карточки компьютер Хиллиарда тоже выполняет

Стоимость ПК-визитки, по словам самого инженера, не превышает $2,88 (178 руб. по курсу ЦБ на 27 декабря 2019 г.). При этом его можно использовать не только как компьютер, но и как USB-накопитель. Но все же, по своим возможностям детище Хиллиарда не дотягивает до популярных одноплатных компьютеров, в том числе и до Raspberry Pi Zero, который стоит ненамного дороже — $5 (309 руб.). С другой стороны, в сравнении с этой моделью компьютер-визитка располагает как минимум одним преимуществом.

Возможности компьютера

Компьютер Raspberry Pi Zero поставляется без встроенной памяти, тогда как изобретение Хиллиарда обладает ею, хотя ее объем составляет всего 8 МБ (мегабайтов). Инженер предусмотрел два варианта использования ПК, и первый из них – это применение в качестве внешнего накопителя. В этом случае на него поместится примерно столько же информации, сколько можно записать на пять классических 3,5-дюймовых дискет.

pc601.jpg

Обратная сторона компьютера

Второй вариант – использование по прямому назначению, то есть в качестве компьютера. Изобретение базируется на ARM-процессоре Allwinner F1C100s, и выбор в его пользу, вероятно, был сделан за счет его физических габаритов и возможностей, плюс автор не очень хотел связываться с BGA-пайкой. Чип размерами 10х10 мм умещает в себе еще и 32-мегабайтный модуль оперативной памяти, что позволило сократить количество элементов микроэлектроники на визитке.

Компьютер работает на Linux и поставляется с двумя интерпретаторами Python. Все программное обеспечение весит около 2,4 МБ, и, по словам изобретателя, система загружается всего за 6 секунд.

Сам Хиллиард понимает, что возможности его компьютера сильно ограничены, в том числе и на фоне малого объема памяти, но конструкция ПК позволяет использовать более вместительные накопители. Однако в этом случае конечная стоимость устройства может вырасти.

Процесс разработки

Хиллиард пояснил, что выбор всех компонентов его компьютера был связан в первую очередь с их размерами. Вторым критерием отбора была итоговая стоимость – он ставил перед собой цель сделать не только компактный, но и очень доступный ПК.

При выборе процессора он сперва остановился на модели STM32F4, но затем отказался от нее по двум причинам – во-первых, она стоила в районе $9, во-вторых, она работает с внешним модулем оперативной памяти, места под который на карте Хиллиарда не было.

Вторым вариантом был чип Allwinner V3s с интегрированными 64 МБ оперативной памяти. Здесь изобретателя не устроила стоимость, составлявшая $4.

В итоге Хиллиард остановился на Allwinner F1C100s – его устроила стоимость ($0,9), но пришлось смириться с меньшим по сравнению с V3s объемом оперативной памяти.

pc602.jpg

Компьютер Хиллиарда — полностью открытый проект. Доработать его может каждый

Дизайн печатной платы Хиллиард разработал в специализированной программе KiCAD. В ней он нанес все необходимые надписи, чтобы компьютер походил на визитку, и разметил места под все компоненты и обвязку.

В качестве ПО Хиллиард использовал Linux версии 5.2. На роль загрузчика он выбрал Das U-Boot, распространяющийся по лицензии GNU GPL и ориентированный на встроенные устройства архитектур MIPS, PowerPC, ARM и др. По его словам, по умолчанию загрузчик не хотел работать с процессором Allwinner F1C100s, и ему пришлось модифицировать его код.

Подробный процесс разработки Джордж Хиллиард расписал в своем блоге, подкрепив текст исходным кодом загрузчика, кодом прошивки флэш-памяти и подробной схемой самого компьютера. Вся информация доступна для загрузки на случай, если кто-то захочет усовершенствовать проект.

https://www.cnews.ru/

Японцы запустили спутник на рекордно низкую орбиту

Японцы попали в Книгу рекордов Гиннесса за запуск спутника на самую низкую околоземную орбиту. Аппарат SLATS для дистанционного зондирования Земли был успешно выведен на высоту всего 167 км над поверхностью планеты, говорится в сообщении Японского аэрокосмического агентства (JAXA).

Спутники дистанционного зондирования Земли являются источником для получения дополнительной информации о нашей планете. Главный недостаток таких аппаратов заключается в том, что они в основном находятся на орбите высотой в 2 тыс. км — это позволяет им наблюдать только большие секторы поверхности планеты.

Как следствие, из-за значительного расстояния им не удается сделать снимки в достаточно высоком для анализа мелких объектов и явлений разрешении.

Инженеры из JAXA решили эту проблему в рамках миссии TSUBAME — им удалось запустить спутник SLATS на рекордно низкую орбиту, высота которой составляет всего 167,2 км.

Сложность с размещением спутника на такой низкой орбите заключается в том, что сопротивление атмосферы на ней в несколько раз выше, чем на больших высотах. К тому же, на высоте 150–300 км присутствует атомарный кислород, который может привести к быстрому разрушению аппарата.

В ходе миссии спутник SLATS был выведен на высоту 271,5 км, а затем с помощью двигателей спустился на высоту в рекордные 167,2 км. При этом аппарат не разрушится, а JAXA уже получила тестовые изображения, сделанные на камеру спутника

https://oko-planet.su/

В Крым после пятилетнего перерыва прибыл первый поезд из Москвы

В четверг утром в Симферополе торжественно встретили первый поезд из Москвы. «Таврия» отправилась в Крым 24 декабря в 23:45 с Казанского вокзала. В составе — 16 двухэтажных вагонов СВ и купе, в целом почти 900 мест. Практически все они были проданы. Поезд проехал 2 009 километров за 33 часа, передает «Интерфакс».

Оператор пассажирских ж/д перевозок в Крым — транспортная компания «Гранд Сервис Экспресс» (ГСЭ) в 2020 году планирует расширить географию поездок на полуостров. В настоящее время запущены два маршрута: из Москвы и Санкт-Петербурга. Составы идут в Крым через Керченский пролив по 19-километровому мосту, соединяющему материковую часть России с полуостровом.

Как сообщалось ранее, в среду утром в Севастополь прибыл первый поезд из Санкт-Петербурга, состоящий из 17 одноэтажных вагонов плацкарт и купе (более 600 мест). Он преодолел расстояние в 2 471 км за 43,5 часа, и в тот же день отправился по обратному маршруту.

Железнодорожная часть Крымского моста введена в эксплуатацию, ее на текущей неделе открыл президент РФ Владимир Путин.

Поезда из России в Крым раньше ходили через украинскую территорию.

https://www.vesti.ru/

Медики нашли способ диагностировать рак по пальцам

Надо просто приложить друг к другу два указательных пальца рук.

Британские медики рассказали о простом способе диагностики рака легких. Об этом сообщает Topnews.

Медики порекомендовали приложить друг к другу два указательных пальца рук. По их словам, между кутикулами должно быть небольшое расстояние в виде слегка вытянутого ромба. Если же условный ромб не получается, то специалисты рекомендуют пройти обследование в больнице.

Медики отмечают, что такой тест в 35% случаев указывает на наличие опухоли, так как у тех, кто страдает онкологическим заболеванием, основание ногтя может становиться мягким, а кожа у ногтевого ложа начинает блестеть. Сама ногтевая пластина слегка изгибается, а фаланга утолщается из-за скопления жидкости на кончиках пальцев.кроме теста с ногтями есть и другие признаки, указывающие на проблему, к примеру, влажный кашель с кровью, постоянная усталость и боль в груди.

Напомним, слишком быстрое насыщение человека в процессе принятия пищи может свидетельствовать о начальной стадии развития рака печени. К такому выводу пришли специалисты центра Исследования рака Великобритании.

Согласно заключению медиков, опухоль в печени повышает артериальное давление, вытесняя таким образом кровь из вен в брюшную полость, что и вызывает ложное ощущение сытости.

https://cursorinfo.co.il/

Что вызывает статическое электричество?

Пожалуй, на планете не существует человека, который так или иначе не сталкивался с проявлением статического электричества в обычной жизни: его источником могут стать и шерстяной свитер, и телевизор, и даже расческа из пластика, расчесываясь которой волосы буквально встают “дыбом”. Однако существует ли научное объяснение столь необычного процесса и можно ли его с пользой применять в повседневной жизни?

Проявления статического электричества можно часто встретить в обычной жизни

Что такое статическое электричество?

О существовании электричества было известно еще несколько тысяч лет назад, когда древнегреческий философ и математик Фалес Милетский был первым, кто смог подробно описать проявления статического заряда. Вместе с тем, лишь только современные исследователи, работающие на наноуровне, сделали огромный шаг вперед в поисках понимания того, почему трение двух поверхностей друг о друга может привести к возникновению тока.

Независимо от того, насколько гладко может выглядеть та или иная поверхность, при определенном приближении даже на самой гладкой структуре можно заметить неровности и шероховатости. Каждая поверхность, от воздушных шариков до волокон, таких как шерсть или волосы, покрыта микроскопическими ямами, которые и несут ответственность за возникновение статического электричества. Кристофер Миззи, докторант в области материаловедения и инженерии в Северо-Западном университете штата Иллинойс, доказывает, что абсолютно все объекты во Вселенной можно сравнить с нашей планетой, которая хотя и кажется абсолютно гладким голубым шаром из космоса, в действительности представляет собой место с крайне разнообразным ландшафтом.

Согласно статье, опубликованной на портале livescience.com, именно наличие шероховатостей, элементов “ландшафта” материала вкупе с их активным взаимодействием друг с другом, создает при трении тот самый тип энергии, который в официальной науке называется трибоэлектричеством.

Статическое электричество — один из самых распространенных типов энергии в природе

Одним из наиболее необычных качеств статического электричества является легкость его производства при использовании материалов, ограничивающих электричество и известных человечеству в качестве изоляторов. Наиболее часто встречающимися изоляторами на Земле считаются резина, шерсть и волосы, которые не позволяют заряженным электронам продвигаться дальше, но подавляют их. Вместе с тем, статическое электричество возникает и тогда, когда резкости в изоляторах трутся друг о друга, создавая помехи для электронных облаков. Поскольку электроны в изоляторах не могут легко перемещаться, это трение может исказить электронные облака, деформируя их и придавая им асимметричную форму. Так, при некоторых обстоятельствах, полученная форма электронного облака может неравномерно распределить напряжение по всей поверхности материала. В повседневной жизни это явление может наглядно проявиться в случае, если вы решите пройтись в шерстяных носках по ковру. Трение материалов в данном случае заставит изгибаться шероховатости на обеих активных поверхностях, деформируя электронные облака и вызывая небольшую разницу в напряжении, которая может проявиться как раз тогда, когда вы дотронетесь до дверной ручки или до другого человека.

Авторы исследования считают, что новообретенное понимание о работе статического электричества может способствовать развитию разработки нового вида полезной ткани, которая сможет производить энергию трения для подзарядки мобильных устройств и другой небольшой техники. Помимо этого, именно статическое электричество может помочь нам при создании безопасных производственных сред с лучшим устранением пожаров из-за наличия мелкодисперсной пыли в помещениях.

https://oko-planet.su/

Новый сорт помидоров можно выращивать в космосе

Новый сорт генетически модифицированных помидоров можно выращивать в космосе. Их создали исследователи из лаборатории Колд-Спринг-Харбор в США.

Ученые из лаборатории Колд-Спринг-Харбор вывели новый сорт генно-модифицированных помидоров, которые растут в виде букета. Их особенность в том, что они могут расти в неблагоприятных условиях — от города до космического пространства. Подробности исследования можно прочитать в журнале Nature Biotechnology.

Основная цель ученых — создать более широкий ассортимент культур, которые можно выращивать в городских условиях или в других местах, непригодных для большинства растений. Для этого они изменили функции двух генов — SP5G и SP. Их активация заставляет растение плодоносить намного раньше — уже через 40 дней. При этом стебли помидора напоминают букет цветов.

Ученые отметили, что в начале 2019 года Межправительственная группа экспертов ООН по изменению климата (МГЭИК) предупредила, что более 500 млн человек живут на землях, уже деградировавших в результате обезлесения, изменения погодных условий и чрезмерного использования жизнеспособных пахотных земель. Исследователи пытаются решить эту проблему, создав растения, которые намного более выносливы и могут плодоносить даже в этих условиях.

Кроме того, сорт можно выращивать в космосе во время долгосрочных миссий. «Специалисты из НАСА уже заинтересовались нашей разработкой», — отметил профессор лаборатории в Колд Спринг Харбор Зак Липман.

https://oko-planet.su/

Каждый из них играл за человечество: история противостояний людей с искусственным интеллектом

​Зрители на матче Гарри Каспарова против компьютера Фото Стэна Хонды, AFP, Getty Images

 

В разработки в области искусственного интеллекта сегодня вкладываются в разных сферах деятельности – от digital-гигантов до относительно небольших B2B-компаний. Все они стремятся автоматизировать и оптимизировать процессы. По оценкам Markets and Markets, к 2025 году объём рынка ИИ достигнет 191 миллиарда долларов. Для сравнения — в 2018 году рынок оценивался в 21,5 миллиарда долларов.

Среди тех, кто инвестирует в искусственный интеллект, есть хорошо известные мировые бренды: Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Intel, Apple. Они занимаются созданием программ и устройств, которые оценивают «среду» или массив данных и предпринимают действия, максимизируя шанс на успех или достижение цели. В широком смысле ИИ учится и решает проблемы. Конечной целью является интеллект человеческого уровня, но даже самые передовые разработки ещё далеки от создания столь сложного ИИ.

Один из способов проверить совершенство ИИ – противопоставить его человеку. Устроить матч, попросив профессионального игрока топ-уровня сыграть против машины. С годами сложность игр, на которых тестируют интеллект, повышается. Вначале матчи «компьютер vs человек» проводились в шахматах, вскоре разработчики перешли на го.

​Мониторы на матче DeepMind против Ли Седоля. Фото Юнг Йон-Же, AFP, Getty Image

Сейчас компьютер уже легко обыгрывает сильнейших гроссмейстеров мира, а в конце ноября чемпион по го Ли Седоль объявил об уходе из спорта из-за превосходства искусственного интеллекта. Новый бенчмарк для ИИ – покер и киберспорт.

«Решающий бой мозга» Гарри Каспарова

Компьютеры играют против людей в шахматы с конца пятидесятых. Первого гроссмейстера мирового уровня искусственный интеллект победил в 1989 году. С тех пор ИИ развился настолько, что даже мобильные приложения способны обыграть чемпионов мира – в 2009 году HTC Touch HD выиграл шахматный турнир, обрабатывая в секунду не больше 20 тысяч возможных позиций.

Самой яркой вехой противостояния компьютеров и шахматистов считается 1997 год, когда компьютер впервые обыграл чемпиона мира по шахматам в матче из 6 партий. В историю вошли программа IBM Deep Blue и россиянин Гарри Каспаров.

Каспаров встречался с Deep Blue не первый раз. Годом ранее он проводил такой же матч из 6 партий. Гроссмейстер уступил первую игру, но затем перехватил инициативу и добился убедительной победы, выиграв 3 партии и один раз сыграв вничью. Ещё раньше Каспаров говорил:

Как только компьютер обыграет чемпиона мира, он сможет читать книги всего мира, сможет написать лучшие пьесы, сможет узнать всё об истории, литературе, людях. Это невозможно.

Гарри Каспаров

Предстоящий реванш с Deep Blue журнал Newsweek называл «Решающим боем мозга».

Матч 1997 года сильно отличался от предыдущей встречи Каспарова с Deep Blue. Гроссмейстер выиграл первую партию, проиграл вторую, свёл три последующих вничью и был разгромлен в заключительной шестой игре.

«Вторая партия не просто обернулась поражением. Я не смог оправиться после него. Во второй партии я проиграл матч», – сказал Каспаров в документальном фильме о матче с Deep Blue.

Призовой фонд составлял 1,1 миллиона долларов, 700 тысяч из которых должны были достаться победителю. В комнате, где проводилась встреча Deep Blue и Каспарова, обустроили полноценную студию с несколькими камерами.

Гарри Каспаров против Deep Blue​Фото Scientific American

 

Сам матч проводился на привычной для Каспарова и зрителей шахматной доске. Возле Каспарова стоял маленький флаг России, по другую сторону – флаг США. Напротив гроссмейстера сидел обычный человек, который двигал фигуры. Куда именно ставить фигуры, ему указывал искусственный интеллект. Монитор с виртуальной шахматной доской стоял на столе справа от сотрудника IBM.

Последняя шестая партия закончилась после 19 ходов. Каспаров быстро сдался, поняв, что ошибка в начале не даст ему выиграть. Он встал из-за стола и быстро вышел из комнаты. Гроссмейстер долго не мог прийти в себя, заявляя, что команда программистов Deep Blue играла нечестно. Его не устраивало, что правила матча разрешали программистам модифицировать программу между партиями. Каспаров требовал от IBM логи партий, но ему отказали – позже компания опубликовала всю хронологию матча.

Программа Deep Blue вошла в историю, а IBM сделал из шахматного матча в Нью-Йорке событие мирового масштаба. О нём рассказывали в новостях, писали в прессе, снимали документальный фильм. На съемках документалки Каспаров сказал, что матч должен был пойти на пользу шахматам, науке и обществу, но он пошёл на руку только IBM. Российский гроссмейстер считал, что команда IBM была настроена «убить его любой ценой».

Каспаров просил о реванше, но ему отказали. Поквитаться с машиной российскому шахматисту дали в 2003 году, когда ФИДЕ организовала матч «Человек vs Машина» с призовым фондом в миллион долларов. Соперником Каспарова стала программа Deep Junior.

Не хотелось бы повторения последнего матча 1997 года, когда я выиграл первую игру, но проиграл вторую. Попробую доказать, что человеческая раса не безнадёжна.

Гарри Каспаров

У Каспарова были все шансы реваншироваться. Для тренировок ему выдали доступ к программе. Deep Junior анализировал 3 миллиона возможных ходов в секунду, когда как Deep Blue – 200 миллионов ходов. Поэтому ответов на ходы Каспарова порой приходилось ждать по 25 минут.

Гроссмейстер выиграл первый матч, проиграл второй и три раза подряд сыграл вничью. Повторялся сценарий встречи 1997 года. Заключительную шестую игру транслировали по ESPN2, её аудитория достигала 300 миллионов человек. Каспаров смог добиться хорошей позиции, но предложил закончить матч вничью. Как позже признался шахматист, он боялся совершить ошибку под навалившимся на него давлением.

С тех пор компьютеры шагнули далеко вперёд, и чемпиона мира может обыграть даже мобильный телефон. Именно поэтому смартфоны запрещены на турнирах. Гроссмейстеры окончательно смирились с превосходством машин в шахматах.

«Мы уже давно знаем, что компьютеры лучше людей. Для меня компьютер никогда не был настоящим соперником, – говорит чемпион мира Магнус Карлсен. – Это лишь инструмент, позволяющий мне анализировать себя и улучшать свою игру. Я никогда бы не стал проводить публичный матч против компьютера. Мне намного интереснее играть с людьми».

Го – это Священный Грааль

Вслед за шахматами компьютеры доказали своё превосходство в древней китайской игре го. Один из лучших игроков в го в истории завершил карьеру, потому что не видел смысла продолжать соревноваться с искусственным интеллектом.

С дебютом ИИ в играх по го я понял, что я больше не лучший. И даже если стану номером один за счёт безумных усилий, теперь есть сущность, которую не одолеть.

Ли Седоль
чемпион мира по го

Тремя годами ранее Ли Седоль провёл матч против искусственного интеллекта компании DeepMind. Эта встреча человека и машины стала новой вехой в развитии ИИ, поскольку го до 2016 года оставалась непокорённой высотой для программ. Чтобы победить профессиональных игроков, требовался алгоритм, способный обрабатывать в триллионы раз больше информации, чем при игре в шахматы.

Го – логическая настольная игра с глубоким стратегическим содержанием. Задача игрока – отгородить на игровой доске камнями своего цвета большую территорию, чем противник.

Перед началом игры доска пуста. Первыми всегда ходят чёрные, затем белые. При игре с форой слабейший всегда играет чёрными, и несколько чёрных камней выставляются на доску до начала партии. Для сравнения, в шахматах есть 400 вариаций первых ходов, в го – 129960.

«Игра го – это Священный Грааль. Что бы мы ни пробовали в разработке искусственного интеллекта, он спотыкался о го», – говорит Демис Хассабис, основатель британской компании DeepMind, занимающейся искусственным интеллектом.

Разработки DeepMind обкатывали на разных играх. Например, искусственный интеллект играл в Atari Breakout. ИИ DeepMind основан на трёх компонентах: первый – имитирует человеческое поведение в игре, второй – оценивает каждую позицию и рассчитывает вероятность выигрыша при различных вариациях, третий – ищет выигрышные вариации и делает прогноз на 50-60 шагов вперёд. DeepMind использует нейронные сети и метод обучения с подкреплением, когда программа проводит и анализирует сотни тысяч игр, накапливая опыт.

Программа, которая совершила прорыв и обыграла лучших игроков в го, называется AlphaGo. Первым профессионалом, который ей проиграл – стал китаец, живущий в Европе, трёхкратный чемпион Европы Фань Хуэй. Он впервые сыграл против AlphaGo в 2015 году и проиграл все пять матчей. Матч проходил в офисе DeepMind. После игры Хуэй на несколько часов ушёл из офиса и, как говорят сотрудники британской компании, был шокирован.

Это был первый раз в истории, когда программа обыграла профессионального игрока в го. Когда я вернулся, меня спросили: «Ты в порядке?» Я ответил: «Нет, и да». Я расстроен, что проиграл, но рад попасть в историю.

Фань Хуэй
чемпион Европы по го

DeepMind рассказал об успехе прессе. В новостях победу над игроком в го называли прорывом. Это действительно был новый ориентир для разработок в области искусственного интеллекта, но интернет и сообщество игроков в го придерживались иного мнения. В сети появилось множество комментариев, что Фань Хуэй слишком давно живёт в Европе, чтобы считаться мерилом для ИИ, играющего в го. Тогда DeepMind решил сыграть с Ли Седолем – одним из сильнейших игроков. Преподаватели быстро разглядели в нём талант. Он обыгрывал соперников гораздо старше себя. В сообществе го Ли Седоля с 8 лет считают гением.

​Демис Хассабис (слева) и Ли Седоль пожимают руки на пресс-конференции перед матчем. Фото CNN

Матч решили проводить в Корее. Встреча AlphaGo и Седоля стала событием национального масштаба. За трансляцией следили 80 миллионов человек. Течение встречи выводили на большие экраны на улицах города. Го – часть культурного наследия Кореи, поэтому Ли Седоль – известная личность в своей стране, и народ болел за него.

Перед игрой Седоль общался с Демисом Хассабисом и интересовался, насколько AlphaGo стал сильнее по сравнению с предыдущем матчем. Но какой-то специальной подготовки Седоль не проводил. Он был уверен, что обыграет программу и говорил на пресс-конференции: «Не хочу звучать высокомерно, но, думаю, у меня будет преимущество. Уровень игрока, с которым AlphaGo встречалось ранее, далёк от моего. Со времени того матча прошло всего пару месяцев и, на мой взгляд, этого недостаточно, чтобы сравняться со мной. Считаю, что я выиграю со счётом 5:0 или 4:1. Главное для меня – не проиграть одну партию».

Основатель DeepMind Демис Хассабис понимал, что возможности AlphaGo намного выше – операторы поймали момент, когда Хассабис улыбается, слушая заявления Седоля. Этот момент вошёл в документальный фильм Netflix.

AlphaGo сильно прибавил за несколько месяцев – в том числе потому, что в команду в качестве консультанта вошёл профессиональный игрок в го. Вместе с программистами теперь работал Фань Хуэй, вошедший в историю как первый профессионал, уступивший AlphaGo.

9 марта Ли Седоль сел за стол, по другую сторону которого его ждал представитель компании DeepMind, выставлявший камни на доску за программу AlphaGo. Седоль ходил первым. Затем повисла волнительная пауза, так как свой первых ход AlphaGo делал больше 30 секунд. Большую часть партии кореец, как казалось, держал течение игры под контролем, но в последние 20 минут AlphaGo смог переломить ход встречи. Седоль проиграл первую партию – к своему удивлению и шоку окружающих. После игры он сказал, что ИИ сделал один необычный ход, который не сделал бы человек.

На следующий день Седоль и AlphaGo провели вторую партию. Вновь выиграл AlphaGo. Ли Седоль был поражён. Он заявил после игры, что программа не только действует по алгоритму, но и проявляет креативность. Ли Седоль ярко реагировал на ходы программы. Он потирал лоб, щипал себя за кожу на ладони и выглядел озадаченно. По привычке кореец поглядывал на человека перед собой после ключевых ходов в партии. Он ждал реакции, но сотрудник DeepMind лишь переставлял камни за программу.

Когда ты играешь с человеком, вы обмениваетесь чувствами. Против AlphaGo ты ничего не чувствуешь. А если нет обмена чувствами, то ты начинаешь всё чаще задавать вопросы себе, подвергать свои действия сомнению.

Фань Хуэй
Чемпион Европы по го

На Ли Седоля свалилось громадное давление. К третьей партии он изменил свой стиль и начал действовать агрессивнее, но в итоге проиграл досрочно. Казалось, что Седоль разбит течением матча. Он рассчитывал выиграть 5:0, но уступал всухую 0:3. По ходу игры он выходил на улицу, чтобы подумать и остаться наедине. После третьей партии Седоль общался с другими игроками го, чтобы проанализировать свои ходы и решения AlphaGo. Организаторы даже пригласили друга Ли для поддержки.

В четвёртом матче восемнадцатикратный чемпион мира Ли Седоль смог добиться победы, которой радовались даже программисты DeepMind. На сегодня эта победа – единственный случай, когда AlphaGo проиграл человеку.

«В игре AlphaGo есть нечеловеческий элемент, которому очень сложно противостоять. Его невозможно прочитать по ходу матча», – комментирует игры AlphaGo Майкл Редмонд, самый рейтинговый игрок Западного мира.

Профессионалы отмечают, что AlphaGo делает нетрадиционные ходы, которые считались экспертами рискованными и неправильными. Сейчас игроки заимствуют некоторые стратегии, подсмотренные у искусственного интеллекта. Вдобавок, AlphaGo ориентирован на победу, но не заточен на набор очков. Человек же обычно пытается добиться максимального преимущества. Программе, напротив, достаточно просто следовать алгоритму, который гарантирует максимальную вероятность победы в матче.

ИИ, который подсматривает в карты

Считается, что покер сложен для компьютера. Человек обычно быстро распознаёт стратегии внутри программы и находит путь к победе. Осложняют ситуацию для ИИ нелимитированные ставки. Долгое время ни один компьютер не мог обыграть топового игрока в Texas Hold ‘Em покер, но спустя всего 9 месяцев после успеха DeepMind в Корее случился матч в Питтсбурге, где программа Libratus выиграла 701 тысячу долларов у четырёх профессиональных игроков в покер.

​Игроки в покер Джейсон Лес и Донг Ким на матче против Libratus Фото Reddit

Lubratus с латинского значит «сбалансированный». Он основан на той же технологии, что и AlphaGo – программа учится, играя против самой себя и имитирую различные расклады. Перед встречей с профессионалами Libratus сымитировал триллионы раздач. Внутри программы три модуля: первый – учится играть в покер и рассчитывает стратегию для каждой ситуации, второй – отвечает за принятие решения, третий – постоянно обновляется и накапливает опыт. Первый матч, который провёл Libratus, получился хаотичным. Программа принимала случайные решения – поднимала ставки, пасовала, принимала ставки. Эта хаотичная партия стала фундаментом для построения стратегии, которая впоследствии оказалась выигрышной.

Я не понимал, насколько хороша программа, пока не сыграл с ней. Казалось, что я играю против шулера, который может видеть мои карты. Но я не обвиняю программу в жульничестве. Просто она оказалась слишком хороша.

Донг Ким
Профессиональный игрок в покер

Раньше Ким уже обыгрывал предыдущую версию Libratus. Но он признаётся, что программа сильно эволюционировала. Искусственный интеллект действовал непоследовательно, но даже если удалось понять его стратегию, на следующий день она менялась и приходилось привыкать к манере соперника заново. Сделать это удавалось не всегда.

Единственной отговоркой для игроков в покер может быть то, что ИИ играл в упрощённую версию. Ставки были лимитированы, чтобы Libratus мог действовать в определённых рамках и не запутался. Разработчики говорят, что их программа не играет в покер, а скорее применяет алгоритм к некой абстракции игры. Тем не менее уже очевидно, что ИИ научился работать в условиях несовершенной информации – победы в го и покер это подтверждают.

«Довольно ясно, что на данный момент безоговорочное превосходство людей даже не стоит на повестке», – сказал игрок в покер Джейсон Лес.

«Опыт 100 человеческих жизней»

Для широкой аудитории видеоигры не обладают таким же интеллектуальным престижем, как го или шахматы, но компьютерам киберспорт даётся намного сложнее, чем игры на доске. Видеоигры сложнее покера, потому что уровень недосказанности для игроков ещё выше. Среда, в которой работает искусственный интеллект, постоянно меняется. Игровое поле полностью не открыто. Возможностей ответных ходов у противника гораздо больше.

В 2019 году компания DeepMind, обыгравшая чемпиона мира по го, устроила матч для своего искусственного интеллекта AlphaStar. Программа встретилась с профессиональным киберспортсменом на игровом поле видеоигры StarCraft II.

AlphaStar работает по той же модели, что и AlphaGo. В него заложена нейронная сеть, которая обучается под присмотром супервайзера и играя миллионы партий против самой себя. StarCraft выбрали потому, что Blizzard открыл игру для исследователей в области ИИ. Это помогло разработчикам сделать новый шаг вперёд в своей работе.

​DeepMind представляют на Blizz-Con. Фото Blizzard

«Мы много раз пропускали через ИИ матчи профессиональных и обычных игроков, чтобы AlphaStar понял и оценил ситуацию, в которую попадает человек в игре. Потом мы пытаемся имитировать решения человека», – говорит исследователь DeepMind Ориоль Винялс.

С помощью имитаций DeepMind отточил базовые итерации игры. Затем нейронная сеть играла сама с собой на протяжении двух недель. За это время AlphaStar накопил 200 лет игрового опыта StarCraft II.

Чтобы уровнять возможности игроков и искусственного интеллекта, AlphaStar ограничили. Искусственному интеллекту снизили скорость принятия решений, чтобы программа не обыгрывала профессионалов чисто за счёт скорости принятия решений. Когда компьютер обучался, он видел всё открытое игровое поле. Во время публичных матчей с людьми обзор сократили до того же фокуса, что и у игроков.

Лучшие моменты AlphaStar vs TLO и MaNa

AlphaStar играл по отдельности против Дарио TLO Вюнша и Гжегожа MaNa Коминча. В первых матчах оба профессионала проиграли. Тогда они противостояли версии AlphaStar, у которой не было ограничений по обзору карты. На открытый для публики матч DeepMind выставил прототип, который работал с картой так же, как пользователь, и накопил в 10 раз меньше игрового опыта – 20 лет в игре вместо двухсот. Матч MaNa против AlphaStar транслировали на YouTube и Twitch. И в этой встрече профи обыграл искусственный интеллект.

Игру AlphaStar не сравнить ни с чем в моём опыте. Это был какой-то другой StarCraft. Это была отличная возможность научиться чему-то у ИИ.

MaNa
Профессиональный игрок в StarCraft II

Искусственный интеллект также пробовал свои силы в стратегии Valve – с 2017 года ИИ играет в Dota 2. Тогда украинский профи Dendi проиграл программе от компании OpenAI в матче один на один. Бот для Dota обучается теми же методами, что и бот AlphaStar, игравший в StarCraft. Грег Брокман, один из основателей OpenAI, говорит, что человеку нужно играть от 12 до 20 тысяч часов, чтобы достичь уровня искусственного интеллекта, так как программа «каждый день поглощает опыт 100 человеческих жизней».

У бота было две задачи – убивать противника и захватывать новые территории, поэтому искусственный интеллект вёл себя не так, как игроки. Например, при обороне своей «базы» программа, отбившись, шла добивать соперника, когда как человек оставил бы охрану на месте, дав сопернику отступить и перегруппироваться.

Геймплей OpenAI Five

В 2018 году бот OpenAI научился играть в Dota 2 пять на пять. Искусственный интеллект обыграл любителей и полупрофессионалов. Компьютер попробовали и против профи, проведя матч на турнире The International 2018, но победить не получилось. После этого в компанию с инвестициями пришёл Microsoft. Спустя год Open AI обыграл действующих чемпионов мира в выставочном матче в Сан-Франциско. Более того, искусственный интеллект на четыре дня сделали доступным для всех игроков. За это время бот OpenAI сыграл 42 729 матчей и процент побед составил 99,4. Но нужно отметить, что ИИ играет в Dota 2 примерно так же, как в покер – в ограниченную версию: 17 героев из 100, исключались некоторые элементы игровой механики.

Победа – не цель

Искусственный интеллект встречается с профессиональными игроками не из спортивного интереса. В подавляющем большинстве случаев это исследовательские проекты, а матч против человека – лишь мерило готовности искусственного интеллекта. На самом деле разработчикам необязательно обыгрывать профессионалов. Достаточно проверить свои гипотезы, оценить поведение программы, способность учиться и реагировать на экстремальные условия.

Победа важна для коммерческих целей – инвесторов, совета директоров или имиджа бренда. Отчасти Гарри Каспаров был прав, когда говорил, что IBM было важно его «убить».

Разработки, опробованные в матчах с профессиональными игроками, могут использоваться в других сферах. Например, алгоритмы OpenAI, обыгравший профи на The Interntational в формате пять на пять, перенесли на разработку Dactyl – роботизированной пятипалой руки, которая должна максимально реалистично имитировать движения человека. Искусственный интеллект научился профессионально управлять пятью «игроками», чтобы справляться с пятью пальцами на руке.

Роботизированная рука собирает Кубик Рубика

Добившись успехов в го и StarCraft, DeepMind рассчитывает применить свой искусственный интеллект в сфере здравоохранения, медицине и науке. Уже сейчас разработки DeepMind применяются в Великобритании, где разрабатываются приложения и программное обеспечения для более точного диагностирования.

Покерный бот Libratus «собирали» как софт для переговоров. Его создатели говорят, что в перспективе их разработки будут помогать руководителям больших компаний принимать решения, политикам эффективнее заниматься дипломатией, а полицейским максимально безопасно вести переговоры об освобождении заложников. Для этого они и тестировали свои разработки на игре, в которой есть коэффициент неопределённости.

«Думаю, покер – это своего рода бенчмарк. Там нет однозначности в правилах, которые позволяют сказать, что техника «А» лучше, чем техника «Б». Всё зависит от условий и метода игры», – говорит профессор Туомас Сэндхольм, консультирующий создателей Libratus.

Гарри Каспаров, Ли Седоль и игроки в покер – все они говорили, что играют за человечество, надеясь доказать, что мозг пока сильнее компьютера. Но эксперты, постоянно совершенствующие ИИ, подчёркивают: «Важно быть осторожными. Нельзя создавать ситуации, в которых человек оказывается в прямой конкуренции с машинами».

https://tjournal.ru/

Американский блогер сделал «летающий» робот-пылесос. Он может преодолевать препятствия

Американский инженер и видеоблогер Питер Шрипол (Peter Sripol) создал концепт летающего робота-пылесоса, который способен преодолевать препятствия вроде ступеней лестницы во время работы и покрывать всю площадь дома независимо от количества этажей.

Он взял за основу недорогую модель пылесоса, к которой прикрепил три туннельных вентилятора, микроконтроллеры и аккумулятор для управления полетом.

Концепт Шрипола не работает в автономном режиме и летает только под управлением человека. У него есть и другие недостатки: например, винты вентилятора разносят мусор от пылесоса. Во время полета дрон иногда закручивается вокруг своей оси, поэтому им становится сложно управлять. На сборку концепта блогер потратил 200 долларов (около 13 тысяч рублей) — это в три раза дороже оригинального робота пылесоса.

В начале 2017 года Шрипол усовершенствовал игрушечного радиоуправляемого робота, оснастив его огнеметом и добавив лицо паровозика Томаса.

https://tjournal.ru/

Износ вещества

Во Вселенной повсюду присутствует водород. Это первый элемент, образовавшийся в результате горения звездной плазмы. Распределение других элементов иное.

Каждая планета имеет свои соотношения элементов. Образование различных элементов в звездной системе происходит по мере жизни звезды. На первых этапах жизни в шлак выделяются легкие элементы, в основном газообразные — водород, углерод, кислород, азот. Что мы и видим на примере внешних планет нашей системы. Все они — Юпитер, Уран, Нептун, Плутон — газовые гиганты, рыхлые, имеющие малую плотность.

Чем позднее рождается планета, чем ближе она к Солнцу, тем выше ее плотность, тем все более тяжелые элементы составляют ее кору. Вряд ли на Марсе найдется железо, золото и другие тяжелые металлы. Зато там кремния намного больше, чем на Земле. И не исключено, что фосфора, алюминия, магния, кальция и других легких металлов тоже.

Зато золото следует искать на Венере, а трансурановые элементы — на Меркурии. Вот только там они не радиоактивны. Радиоактивность урана зависит от его возраста. На Земле он уже довольно старый, потому и распадается. А на Меркурии он родился совсем недавно и потому стабилен. Там лантаноиды и актиноиды присутствуют в свободном виде, а не в пробирке, как у нас. И там существуют в стабильном виде такие элементы, которые не зафиксированы еще в периодической системе.

Единственное, чего вы не найдете ни на одной планете в нашей системе — это нефти и угля. Эти вещества обязаны своим происхождением только органике. А органика существует только на Земле. Живые существа живут и умирают. Останки их скапливаются на дне водоемов, перегнивают, просачиваются вниз и скапливаются в полостях планеты. При избытке воды образуется нефть. При недостатке воды нефть высыхает и превращается в уголь. Потому нефть находят, в основном, в местах, граничащих с водой, а уголь — в засушливых, но бывших некогда водными районах.

Но ничто не вечно. Все во Вселенной подвержено энтропии и износу — старению и разрушению. Горы превращаются в песок, песок — в пыль, пыль — в молекулы, молекулы — в атомы, атомы — в… Энтропии подвержена первичная энергия. Энергия не является чем-то стабильным. В результате ее горения и появляются отходы. Это — шлак и пространство.

Шлак — продукт промежуточный, и он также подвержен энтропии. Распадаются атомы урана и плутония, имеющие малый срок жизни. Потом наступит черед других элементов. Представьте, что произойдет, когда начнет излучать золото? Или железо? А когда кислород?

А вот пространство является конечным продуктом распада энергии и всего материального. Пространство — это не нечто нематериальное, вечное, не поддающееся ни определению, ни измерению. Мы даже не определили, к какому виду материи относится пространство — к веществу или полю. Хотя измеряем пространство тремя координатами. Значит, оно вещественно и относится к нашему трехмерному миру, к нашей Вселенной.

Раньше считали, что пространство наполнено некоей субстанцией, веществом — эфиром. Потом забраковали эту теорию, так как не обнаружили никакого эфира. А эфир — это и есть само пространство. Мы до сих пор не можем найти недостающие частицы при распаде атома. Находим всякие мюоны, мезоны. А недостающее звено при распаде атома — это частица вновь образовавшегося пространства.

Ученые считают, что Вселенная расширяется, а галактики разлетаются. На разлет галактик указывает «красное смещение». Но это происходит вовсе не оттого, что галактикам вздумалось полетать. Причина проста и логична — во Вселенной постоянно нарождается пространство. Между галактиками, между звездами, между планетами, между атомами. А откуда оно нарождается? Ведь не из ниоткуда? Отсюда, из этой самой Вселенной, так как она — единственное материальное образование в нематериальном мире. Энергия сгорает, атомы распадаются, и в результате получается новое пространство. Галактики, по сути, стоят на месте, а расстояние между ними постоянно увеличивается за счет нарождающегося пространства.

Ученые не могут точно вычислить скорость расширения Вселенной. В звездных скоплениях она одна, в космической пустоте — другая. А вопрос легко решается Теорией износа Вселенной. В звездных скоплениях при горении звездной плазмы образуется больше пространства. Потому скорость расширения (разбухания) пространства больше — 72—73 километра в секунду на мегапарсек. В пустоте же гореть нечему, потому там скорость разбухания нулевая. Но в сумме, с учетом неоднородности Вселенной, они дают среднюю корреляцию расширения — 67 километра в секунду на мегапарсек.

В идеале все выгорит, распадется, и во всей Вселенной останется одно чистое пространство. Даже атома водорода не останется. Абсолютно чистое пространство. Но это случится еще очень и очень нескоро. К тому же в действительности дело обстоит несколько иначе. Старые галактики умирают, на смену им рождаются новые. И так бесконечно. Так что Вселенная никогда не дойдет до некоторой точки, после которой, как считают ученые, начнет сжиматься. Сжатия не будет.

А пока что во Вселенной существуют три вида материи — звездная плазма, вещество и пространство. Все остальное проявляется в виде свойств и функций этих видов.

По материалам книги «Теория износа Вселенной» —

https://oko-planet.su/

В Китае создали «Искусственное Солнце»

В Китае полностью готов к запуску термоядерный реактор. «Искусственное Солнце» начнёт работу уже в следующем году.

СМИ сообщают, что EAST (Experimental Advanced Superconducting Tokamak, «экспериментальный сверхпроводящий токамак») будет способен разогреть ионы до 100 миллионов кельвинов (или градусов по шкале Цельсия), что примерно в семь раз превышает температуру Солнца.

По данным «Синьхуа», ввод нового реактора был анонсирован на недавно завершившейся первой конференции по магнитному заключению термоядерного синтеза.

китайское "искусственное солнце"(2019)|Фото: souhu.comФото: souhu.com

В июне этого года в городе Чэнду на юго-западе КНР начался монтаж «Китайского Циркулятора II M» – экспериментальной установки контролируемого термоядерного синтеза нового поколения. Это ключевая платформа для исследования основных технологий термоядерных реакторов. Устройство использует водород и газ дейтерий в качестве «топлива» и моделирует реакцию ядерного синтеза, впрыскивая его в устройство и разрушая, чтобы генерировать плазму на уровне ядра.

Схема работы китайского термоядерного реактора(2019)|Фото: sh.qihoo.comФото: sh.qihoo.com

Председатель Китайской национальной ядерной корпорации Ю Цзяньфэн рассказал, что КНР достигла мирового уровня в ядерной энергетике, а также в строительстве и монтаже ядерных энергетических проектов. В то же время запуск реактора ещё не означает начала штатной работы – генерация плазмы начнётся лишь в 2025 г., после чего испытания продлятся ещё десять лет.

Напомним, в России создание термоядерной электростанции запланировано на 2050 г. На этот проект государство готово потратить до 20 млрд долларов

https://oko-planet.su/