?

Log in

No account? Create an account

Солнце, воздух и вода...

...лучше всякого труда.

В СИЗО Ульяновска произошел пожар
sight
tor_ont


Я с 1979 по 1988 жил неподалёку. Часто бегали по крышам возле "тюрьмы", слышали лай собак из-за стены. Место там плохое, тушить наверняка было очень сложно. Глухая стена по периметру.

Происхождение чипов
sight
tor_ont
Совершенно удивительный эксперимент был проведён в одной из лабораторий в Англии.

Британские учёные решили воспроизвести в лабораторных условиях естественный отбор. Самое интересное заключается в том, что подопытными были не живые существа, а электронные устройства. Результат оказался совершенно неожиданным и в то же время многообещающим.

Подопытным образцом была программируемая микросхема (FPGA, Field-Programmable Gate Array). Принцип её работы заключается в том, что сама по себе микросхема ничего полезного из себя не представляет. Её функционал полностью определяется "прошитыми" в неё данными, в зависимости от которых её начинка может стать практически любым компьютерным устройством: анализатором сигналов, модемом, специализированным контроллером и т.п. Иными словами, элементы (транзисторы) микросхемы связаны между собой не физически и навсегда (как в любой специализированной микросхеме), а логически, в зависимости от загруженного в память микросхемы описания этих связей.

В качестве подопытного чипа была выбрана микросхема FPGA с сотней ячеек памяти (матрица 10х10).

Критерием выживания в эксперименте была способность чипа выполнять простую задачу: различать два заранее заданных звуковых тона. Эта задача не представляет сложности, если её решать при помощи специализированных чипов - звуковых процессоров, или специализированного программного обеспечения. В данном же эксперименте решение этой задачи возлагалось на простейшую программируемую FPGA-микросхему.

Эксперимент начался с того, что были созданы 50 совершенно случайных наборов данных для испытуемого чипа. Компьютер-испытатель загружал их в FPGA-чип один за другим, и каждый раз выполнял один и тот же эксперимент: подавал на вход чипа два эталонных звуковых тона, и одновременно анализировал то, что получилось на выходе чипа, набитого бессмысленным набором двоичного мусора. Само собой разумеется, чип с мусором вместо логики не показывал сколь-нибудь полезных результатов. Всё, что получалось на выходе, не было даже близко похоже на то, что должно было быть получено в идеальном варианте. Тем не менее компьютер отобрал из 50 исходных наборов данных те, которые давали наименее плохие (с совершенно мизерным отрывом) результаты.

Геномы-победители компьютер "скрещивал" друг с другом, производя обмен фрагментов кода "родителей" и привнося "генетические мутации", случайным образом изменяя один-два бита в получившемся "потомстве".

После "скрещивания" эксперимент повторялся: получившийся код снова загружали в FPGA-микросхему, ей снова "давали послушать" образцы звуковых тонов и снова изучали реакцию чипа. В течение примерно сотни "поколений" чип не показывал практически никаких изменений к лучшему. Через 220 "поколений" чип "научился" имитировать "услышанную" тональность на выходе - уже кое-что, хотя задача была совсем другой.

После 650 поколений чип стал демонстрировать некоторую селективность в отношении аудио-тона частотой 1 килогерц, а после 1400 поколений он смог определять каждый тон с достоверностью 50%.

Окончательный результат был достигнут после 4000 поколений: получившийся код, будучи загруженным в FPGA-чип, безошибочно различал аудио-тональности: если на входе он "слышал" тон частотой 1 килогерц, то реагировал на это понижением выходного напряжения до 0 вольт; если же на входе была тональность 10 килогерц, то напряжение на выходе увеличивалось до 5 вольт. То, что требовалось получить. В качестве развития эксперимента чип даже научили распознавать голосовые команды "stop" и "go" - на это потребовалось ещё несколько сотен поколений электронной "эволюции".

А дальше началось самое интересное.

Когда экспериментаторы попробовали разобраться, какую логику описывает получившийся в результате эволюции набор данных для FPGA-чипа, то обнаружили, что из 100 ячеек памяти задействовано 37, причём большая часть формирует непонятные обратные связи.

Пять ячеек были использованы, но не соединены с другими ячейками никакими логическими связями, т.е. полностью изолированы от чего бы то ни было. Однако отключение любой из этих пяти ячеек приводило к тому, что чип терял способность распознавать звуковые сигналы.

Более того, полученный набор данных, будучи загружен в другую FPGA-микросхему точно такого же типа, работал неудовлетворительно.

Учёные пришли к выводу, что процесс электронной эволюции не просто создал эффективный двоичный код, годный для FPGA-микросхем, но и "учел" особенности конкретного экземпляра микрочипа, нюансы его электрических и магнитных полей. Кроме того, есть основания считать, что получившееся сочетание чипа и кода работало не только в традиционной для вычислительной техники двоичной логике, но использовало также аналоговые уровни цифровой микросхемы, т.е. едва уловимые в цифровой электронике состояния между нулём и единицей.

Значение эксперимента огромно. Электронная эволюция открывает потрясающие перспективы развития электроники: от "самоисцеляющихся" чипов, которым будут не страшны повреждения, сбои и космическая радиация, до самообучаемых роботов, способных принимать решения и учитсья самостоятельно.

В не столь уж далёкой перспективе - искусственный интеллект (хорошая статья на эту тему), т.е. эмуляция человеческого мозга, который работает очень эффективно, но тоже совершенно непонятно каким образом.

Оригинал статьи:
http://www.damninteresting.com/on-the-origin-of-circuits/

Ура, наконец-то до них дошло!
sight
tor_ont
http://googlesystem.blogspot.ca/2015/07/google-profiles-no-longer-required.html

After so many years of promoting Google+ and integrating it with other services, Google realized that Google+ doesn't mean a lot for many Google users and it started dismantling Google+. Google Photos is now a standalone service and other Google+ features will follow suit.

Finally!!!
Задолбали свом идиотским гуглоплюсом, навешивая его на всё что можно.

Надеюсь, Торонто не выберут.
sight
tor_ont
Tags:

Долетались, готово дело.
sight
tor_ont
Tags:

Две новости друг за другом в одной подписке
sight
tor_ont



Tags: ,

По результатам недели в Нью-Йорке
sight
tor_ont
В Торонто метро чище - как станции, так и поезда. Поезда тише. Это хорошо. Но в Нью-Йорке метро везде, а в Торонто только пара веток. Это плохо.

В Торонто на метро проехать просто и понятно. Это хорошо. В Нью-Йорке нужно месяц учиться ездить на метро. Это плохо.

В Торонто народу меньше. Это хорошо. Но потенциальных клиентов тоже меньше. Это плохо.

В Нью-Йорке океан, реки и вообще много воды. Это хорошо. Но очень высокая влажность и духота летом. Это плохо.

В Нью-Йорке пиво можно купить на любом углу. Это хорошо. Но очень дорого. Это плохо.

В Торонто очень много зелени. Это хорошо. В Нью-Йорке газонов практически нет. Даже детские площадки среди бетона. Это плохо.

В Нью-Йорке много полиции. Это хорошо. Но всё равно небезопасно. Это плохо.

В Торонто "русский район" маленький и незаметный. Это хорошо. Бруклин Бич в Нью-Йорке похож на Черкизон. Это плохо.
Tags:

SuperJet снова в новостях
sight
tor_ont

Google Photos: jaw dropping experience
sight
tor_ont
Поиграл с Google Photos.

Наконец-то отдельный от идиотского Google Plus фотохостинг с простым и удобным гугловским интерфейсом. Безлимитное хранилище для фотографий, уменьшенных до 2048 px, что на мой взгляд лучше, чем терабайт на Flickr'е с его абсолютно кривой логикой и пользовательским интерфейсом.

Jaw dropping - это поиск по фотографиям. Как это работает - остаётся только гадать. Явно не в Сколково сделано.
Вволю поиграл с поиском:
Water: все фото, на которых присутствует вода, включая корабли, мокрый асфальт, бассейн, фонтан, водопад, аквапарк.
Maple: срез ствола клёна, сбор кленового сока, листва клёна, кленовая аллея, рецепт хлеба, в состав которого входит кленовый сироп.
Flower: цветущие деревья, одуванчики, рисунок моей дочери, вход в Rainforest Cafe, указатель с названием улицы "Royal Orchard Blvd".
Music: парад с оркестром, магазин, продающий гитары.
Orange: фотографии с преобладнием оранжевого цвета (фото апельсинов у меня нет).
Cloud: целая куча фотографий, на которых видно небо с облаками.
Bird: пеликаны, воробьи, малиновки, чайки, соколы, дятлы, белка и гнездо с птичьими яйцами.
Food: все иллюстрированные рецепты хлеба, икра, белка ест яблоко, консервы Spam, супермаркет, рябина, цветущий каштан.
Danger: дорожные знаки "только для велосипедов" (Аместердам), "STOP", "парковка запрещена", табличка "High Voltage".

Ещё опознаёт всякие general terms вроде furniture, building, horizon и проч.

Довольно хитрый поисковый движок. Очевидно, что он использует много источников - название альбома, описание фото, geotag, exif, само изображение - и из этого старается сообразить, какими терминами может быть описано то или иное фото.

Всё падают и падают, падают и падают...
sight
tor_ont