cookie

Utilizamos cookies para mejorar tu experiencia de navegación. Al hacer clic en "Aceptar todo", aceptas el uso de cookies.

avatar

Улыбка Терминатора

Mostrar más
El país no está especificadoEl idioma no está especificadoLa categoría no está especificada
Publicaciones publicitarias
4 664
Suscriptores
Sin datos24 horas
Sin datos7 días
Sin datos30 días

Carga de datos en curso...

Tasa de crecimiento de suscriptores

Carga de datos en curso...

This channel can’t be displayed because it was used to spread pornographic content.
Mostrar todo...
Repost from НЕБОЖЕНА
Photo unavailableShow in Telegram
Робот впервые провел хирургическую операцию без помощи человека. Пишут, что операцию проводили в США на свиньях. Роботу доверили тонкую работу — сшивание двух частей кишечника после резекции. Он проделал это 4 раза и стабильно лучше, чем если бы это делал хирург-человек. Модель создана в инженерной школе при университете Джонса Хопкинса. Надеюсь, что скоро и пластическую хирургию доверят умным роботам, а не кривлякам из инстаграма.
Mostrar todo...
00:59
Video unavailableShow in Telegram
Клетки человеческого мозга учатся играть в понг быстрее искусственного интеллекта На обучение у клеток, выращенных в чашке Петри, ушло 5 минут, а у искусственного интеллекта – больше часа (90 минут). Да, такие исследования тоже проводят, читайте дальше. Исследователи создали «мини-мозг», состоящий из сотни тысяч клеток мозга в чашке Петри. Клетки человеческого мозга помещаются поверх массива электродов, которые их стимулируют и изучают нейронную активность. Клетки учатся определять месторасположение мяча, а также управлять ракеткой в «виртуальном игровом мире», реагируя на импульсы электричества. Оказывается, что клетки человеческого мозга могут улучшать свои показатели быстрее, чем это делает ИИ. Это первый случай, когда мини-мозг оказался способен выполнять задачи, направленные на достижение цели. Правда, несмотря на то, что клетки мозга человека обучаются быстрее, когда дело доходит до соперничества, победа остаётся не за человеком :((
Mostrar todo...
00:18
Video unavailableShow in Telegram
Mostrar todo...
Биоробот начал размножаться

Существо, созданное людьми из стволовых клеток лягушки, плодит себе подобных

Mostrar todo...
Учёные впервые испытали квантовый эффект, позволяющий сделать материю невидимой — Наука на TJ

Эффект блокировки Паули лишает атомы возможности отражать и рассеивать свет.

Repost from BRIEF
В РПЦ призвали выработать этику православного искусственного интеллекта.
Mostrar todo...
Искусственный интеллект выявил творческие стратегии, которые особенно эффективны и приводят к «полосам успеха». Около 90% людей переживают за свою карьеру взлеты и падения — будь то писатель Федор Достоевский, американский художник Джексон Поллок или режиссер Питер Джексон. Несколько лет назад ученые выявили наличие «полос везения» (дословно «горячих полос») — хотя бы одного периода, на протяжении которого производительность и успешность человека значительно выше, чем обычно. К примеру, вышеупомянутый лидер абстрактного экспрессионизма Поллок создал свои самые известные шедевры именно с 1947 по 1950 год. Голландский художник‑постимпрессионист Винсент Ван Гог пережил прорыв в 1888–1890 годах, когда написал среди прочего «Звездную ночь», «Подсолнухи» и «Спальню в Арле». Причем до этого его работы были более реалистичными. Команда Лу Лю из Северо-Западного университета в Иллинойсе (США) решила выяснить, что же предшествует «полосам» подъема и плодотворности, как к ним прийти и есть ли закономерность. Результаты опубликованы в журнале Nature Communications. Авторы статьи изучили такие показатели успеха, как аукционная цена произведений искусства, рейтинги фильмов в крупнейшей базе данных IMDb и цитирование исследовательских работ из Web of Science и Google Scholar. Всего в анализ попали 2128 художников, 4337 режиссеров и 20 040 ученых, включая лауреатов Нобелевской премии — Джона Б. Фенна и Фрэнсис Арнольд. Затем искусственный интеллект помог понять, насколько разнообразным было творчество в определенные моменты карьеры: к примеру, для художников его обучили «распознавать» различные стили по мазкам кисти, формам и объектам; для кинематографистов — классифицировать режиссерские работы на основе сюжета и состава актеров. Что касается научной сферы, ИИ выявлял темы исследований ученых. После этого работы до и во время «подъема» сопоставляли с их разнообразием на других этапах, выбранных случайным образом. В итоге оказалось, что для всех случаев творчество было разностороннее непосредственно перед полосой успеха: ей предшествовала экспериментальная фаза, а когда наступал период расцвета карьеры, внимание творца сосредотачивалось на конкретном, более узком подходе. Помимо этого, как выяснилось, ученые с большей вероятностью решатся пробовать что-то новое с небольшими командами, пока экспериментируют, но затем предпочтут работать лишь с большими командами. Однако ни проба новых путей реализации себя, ни следование лишь одному из них не может само по себе привести к полосе успеха: необходима комбинация. «Есть эксперименты, а затем идет реализация — основанная на том, что вы узнали во время экспериментов. <…> Хотя исследовать что-либо считается риском, поскольку в итоге можно ни к чему не прийти, это повышает вероятность наткнуться на отличную идею. Напротив, если вы будете использовать один и тот же подход вновь и вновь в течение длительного периода времени, можно “задушить” творчество», — отметили исследователи. В дальнейшем они хотят выяснить оптимальную продолжительность периода «поисков себя», предшествующего успеху.
Mostrar todo...
Hot streaks in artistic, cultural, and scientific careers

Nature - The career trajectories of around 30,000 artists, film directors and scientists show that individuals in each domain have &#8216;hot streaks&#8217; during which their works have...

07:15
Video unavailableShow in Telegram