Jill Bolte Taylor: My stroke of insight
Ez az egyik kedvenc TED előadásom, mert (legalábbis számomra) nagyon érdekes a mondanivalója. Ez a Jill Bolt Taylor egy agykutató nő, aki egy "szép" napon stroke-ot kapott. Jó tudóshoz híven figyelni kezdte magát, így ő lett saját maga kísérleti alanya. Az előadásban az ez idő alatt megtapasztalt dolgokról beszél. Az első gondolata az embernek, hogy a csaj kicsit megkergült (ami egy stroke után azért bocsánatos bűn), de igazából csak arról van szó, hogy baromi nehéz lehet szavakban átadni, amit ebben a megváltozott agyműködéses állapotban átélt. Azt, hogy megszűnt egy konkrét személy lenni és "felolvadt" az őt körülvevő világban, hogy elveszítette a kapcsolatát másokkal és a külvilággal, mintha átkerült volna valami más világba. Számomra azért nagyon elgondolkodtató ez az előadás, mert rávilágít arra, hogy mennyire az agyunkon keresztül éljük meg a világot. Annyira megszoktuk azt, ahogyan érzékeljük, ahogyan megéljük a valóságot, hogy teljesen természetesnek vesszük, hogy ez maga az objektív valóság. Pedig ez valójában téves. Amiben élünk, az az objektív valóság agyunkban leképződött változata, és ahogyan mi felfogjuk, érzékeljük azt, az lehet, hogy mindennek csak az egyik vetülete, és csak azért van kitüntetett szerepe, mert a legtöbbünk így látja a világot. Milyen lenne vajon a világ, ha mindenkinek úgy működne az agya, mint ennek a nőnek ebben a fura állapotban? Akkor az lenne a természetes, hogy mindannyian egyek vagyunk, és lebegünk a mindenségben. Vajon ez kevésbé reális képe a világnak? Szerintem egyszerűen csak más, és ki tudja, hányféleképpen lehet még megélni a világot ...
Az jutott eszembe még, amit nemrég a kvantummechanikáról írtam (http://lf.estontorise.hu/archives/612), hogy talán felesleges keresni a megfelelő értelmezést a kvantummechanika matematikája mögé, mert talán nincs is ilyen. Egyszerűen az agyunk, a gondolkodásunk nem olyan, hogy ezt képes legyen elképzelni. Talán Jill Bolte Taylor akkor, abban a tudatállapotban képes lett volna elképzelni az egyszerre két résen áthaladó elektront, sőt, talán akkor és ott ez neki a világ legtermészetesebb dolga lenne. És akkor még mindig kérdés, hogy amit a kvantummechanikával megkapartunk, az az általunk "felfoghatatlan" valóság mekkora része? Milyen része lehet még az objektív valóságnak, amit az agyunk korlátossága miatt nem vagyunk képesek felfogni? És akkor még mindig ott a lehetőség, hogy mindannyian csak tartályokba zárt agyak vagyunk, akik boldogan élik az életüket egy fiktív valóságban, miközben az objektív valóság valami teljesen más.
#blog
http://www.ted.com/talks/jill_bolte_taylor_s_powerful_stroke_of_insight
http://www.ted.com/talks/jill_bolte_taylor_s_powerful_stroke_of_insight
2016. június 30., csütörtök
2016. június 29., szerda
http://www.techradar.com/news/phone-and-communications/mobile-phones/android-vr-release-date-news-features-1321245
Az Intel nyílt forrásúvá teszi a magyar fejlesztésű (eredetileg Migeran néven futó) Multi-OS Engine-t, amivel...
Az Intel nyílt forrásúvá teszi a magyar fejlesztésű (eredetileg Migeran néven futó) Multi-OS Engine-t, amivel Java-ban fejleszthetünk iOS app-okat.
https://software.intel.com/en-us/forums/multi-os-engine/topic/655289
https://software.intel.com/en-us/forums/multi-os-engine/topic/655289
https://software.intel.com/en-us/forums/multi-os-engine/topic/655289
https://software.intel.com/en-us/forums/multi-os-engine/topic/655289
2016. június 28., kedd
A Samsung is csatlakozik a .NET Foundation-höz.
A Samsung is csatlakozik a .NET Foundation-höz. Valószínűleg a Tizen-t is lehet majd .NET-ben programozni, így a .NET lehet a "legcrossplatformabb" fejlesztő eszköz.
http://www.hwsw.hu/hirek/55802/microsoft-dotnet-net-core-1-0-stabil-kiadas-keretrendszer.html
http://www.hwsw.hu/hirek/55802/microsoft-dotnet-net-core-1-0-stabil-kiadas-keretrendszer.html
http://www.hwsw.hu/hirek/55802/microsoft-dotnet-net-core-1-0-stabil-kiadas-keretrendszer.html
http://www.hwsw.hu/hirek/55802/microsoft-dotnet-net-core-1-0-stabil-kiadas-keretrendszer.html
"Biztonsági kutatók igazolták, hogy a számítógépházban található hűtőventilátor gyorsításával és lassításával adatok...
"Biztonsági kutatók igazolták, hogy a számítógépházban található hűtőventilátor gyorsításával és lassításával adatok továbbíthatók egy közeli mobiltelefonra vagy más hangrögzítő eszközre."
http://pcpult.hu/it-technologia/hirek-ujdonsagok/amikor-a-ventilator-lopja-el-a-jelszot.html
http://pcpult.hu/it-technologia/hirek-ujdonsagok/amikor-a-ventilator-lopja-el-a-jelszot.html
http://pcpult.hu/it-technologia/hirek-ujdonsagok/amikor-a-ventilator-lopja-el-a-jelszot.html
http://pcpult.hu/it-technologia/hirek-ujdonsagok/amikor-a-ventilator-lopja-el-a-jelszot.html
2016. június 25., szombat
Meta Mesterséges Intelligencia (avagy egy lehetséges út az emberi szintű MI felé)
Meta Mesterséges Intelligencia (avagy egy lehetséges út az emberi szintű MI felé)
Ray Kurzweil kijelentése, mely szerint bő 30 éven belül eljuthatunk az emberi szintű mesterséges intelligenciáig sokakat bizonyára megmosolyogtat, hiszen elég csak körbenéznünk, mire képes manapság az MI. Felismeri a képen a labdát, hellyel-közzel képes írott szöveggé alakítani az emberi beszédet, egész jól játszik Go-t és pár egyszerűbb számítógépes játékot. És? - kérdezhetnénk. Ez még azért fényévekre van az absztrakt, általános emberi gondolkodástól. Hogy lesz ebből nekünk emberi szintű MI 30 éven belül? Pedig valójában lehet, hogy nem is vagyunk olyan nagyon messze, csak rosszul közelítjük meg a problémát. A gépi tanulás és azon belül is a deep learning célja nem a képek felismerése, vagy a Go játék minél magasabb fokú elsajátítása, a technológia ennél sokkal-sokkal általánosabb. A mély neurális hálózatok az összefüggések, a működés feltárásában jók. Abban jók, hogy ha nyakon öntjük őket iszonyatos mennyiségű bemeneti és kimeneti adattal, képesek elsajátítani azt a működést, ami által a bemenetből előáll a kimenet. Egy képfelismerő rendszer esetén például ha elég sok képet mutatunk a rendszernek, amikről megmondjuk neki, hogy mi szerepel rajta, egy idő után megtanulja felismerni ezeket az objektumokat, tehát megtanulj a módját, hogy lehet a bemenetből (labdás kép) előállítani a kimenetet (megmondani, hogy labda van rajta). Ugyanígy egy beszédet írott szöveggé alakító hálózat esetén sok hanganyag és a hozzá tartozó írott szöveg alapján képes elsajátítani annak a módját, hogy a hanginformációt írott szöveggé alakítsa. De ugyanez a helyzet a gépi fordításnál, ahol a bemenet a szöveg az egyik nyelven, a kimenet pedig a másik nyelven, vagy Go játék esetén a bemenet a tábla látott képe, a kimenet pedig a következő szükséges lépés. A neurális hálók tehát a működés feltárásában jók. Amikor emberi szintű MI-ről beszélünk, mindig úgy gondolunk a neurális hálókra, mint az agy modelljére. Ez alapján ahhoz, hogy agyat építsünk ilyen "digitális szövetből", először meg kell értenünk az agy működését, amitől nem hogy fényévekre vagyunk, de még csak az is kétséges, hogy valaha is képesek leszünk rá, hisz annyira komplex. Egyszerűen nem vagyunk elég okosak, hogy átlássuk ennek a rendkívül bonyolult szervnek a működését. De itt jön a csavar a történetben, hogy talán nem is kell megértenünk. Talán elég csak építenünk egy kellően komplex neurális hálózatot, ami majd "megérti" helyettünk az agy működését. Arról van szó, hogy az agy is felfogható egy fekete dobozként. Vannak bemenetek, van valami belső állapota, ami ugyancsak felfogható bemenetként, és működése során valami kimenetet generál, ami megváltoztatja a belső állapotát, illetve kódolhat valami cselekvést. Tehát például látjuk, hogy repül felénk egy labda (bemenet), tudjuk, hogy ha eltalál a labda, az fáj (belső állapot, ami ugyancsak bement), ezek hatására az agy parancsot ad a lábainknak, hogy menjünk arrébb (kimenet). Elméletileg bármilyen cselekvés, bármilyen gondolati folyamat, stb. leírható ilyen bemenetek és kimenetek formájában. A tudomány jelen állása szerint az agy neuronok rendkívül bonyolult hálózata, ahol a neuronokat ingerek érik, ami alapján azok további neuronokat ingerelnek. Ebből áll össze a gondolkodás folyamata, és végső soron teljes személyiségünk, az a valami, ami mi magunk vagyunk. Az egész bemenetek és az azokra adott kimenetek (amik rögtön más neuronok bemenetei is lehetnek egyben) összessége. Alapvetően egyszerű mechanizmusok dolgoznak az agyban, de a neuronok száma olyan nagy, a kapcsolati háló olyan rettenetesen komplex, hogy esélyünk sincs arra, hogy átlássuk. Egy mély neurális hálónak viszont pont ez a specialitása, a komplex összefüggések feltárása és "megtanulása". Kellő mennyiségű adat esetén egy megfelelő mély neurális háló képes lehet arra, hogy a bemenetek alapján megjósolja az adott válaszokat. Mivel a neurális háló működését ugyanúgy nem látjuk át, ezért az agyról nem fogunk megtudni semmi újat, viszont lesz egy rendszerünk, ami képes azt szimulálni. Ez elvileg csak neurális háló és számítási kapacitás kérdése. Nem vagyok szakértője a témának, de úgy sejtem, hogy egy ilyen hálózat megépítése egyszerűbb feladat lehet mint darabonként felépíteni egy emberi agyat. Ez a hálózat tehát nem az agy másolata, ami képes dolgokat megtanulni, hanem egy olyan rendszer, aminek azt tanítjuk meg, hogyan kell agyként viselkedni. Innen is a név, meta mesterséges intelligencia. Egy ilyen rendszer működését valahogy úgy tudnám elképzelni, hogy pl. nanorészecskéket juttatunk az agy neuronjaiba (lehet, hogy nem kell minden sejtbe, elég csak nagyobb részekbe), hogy a rendszer folyamatosan monitorozhassa az agy működését. Az is lehet, hogy nem is kellenek nanorészecskék, elég lesz valamilyen MRI szerű technológia. A lényeg, hogy a neurális hálózat rendelkezésére álljanak az adatok. Eztán a rendszernek egy ideig együtt kéne élnie a másolandó tulajdonossal, hogy minél behatóbban megismerje annak agyát. A folyamat végével pedig a neurális hálózat átveheti az adott személy helyét, mivel képes lesz tökéletesen szimulálni azt. Ezzel megvalósulhat az emberi agy hálózatba történő feltöltése. A gyakorlatban az egészet egy folyamatként tudom elképzelni. Először csak agy-gép interfészeket fogunk használni, amik csak kiegészítik az agyunk működését képesek megtanulni, és átvenni egy egy rész feladatát, így olvadhatnak bele az agyunkba. A folyamat végén pedig már agyunk teljes egészét szoftver fogja alkotni. Hogy eközben mi meghalunk, és ami tovább él, az csak másolat, vagy mi vagyunk magunk érdekes filozófiai kérdés, de talán nem annyira lényeges, hisz mi mindvégig úgy fogjuk érezni, hogy mi mi maradtunk, és szép folyamatosan, évek alatt hagytuk el a valóságot, és léptünk át egy szimulált világba. Egy ilyen rendszer paradicsomi állapotokkal, örök élettel, és végül valamiféle isteni állapottal (a szimulált valóságban mi hozzuk a fizikai törvényéket) kecsegtet, így az én szememben az MI a fentiek miatt minden tudományok szent grálja.
#blog
Ray Kurzweil kijelentése, mely szerint bő 30 éven belül eljuthatunk az emberi szintű mesterséges intelligenciáig sokakat bizonyára megmosolyogtat, hiszen elég csak körbenéznünk, mire képes manapság az MI. Felismeri a képen a labdát, hellyel-közzel képes írott szöveggé alakítani az emberi beszédet, egész jól játszik Go-t és pár egyszerűbb számítógépes játékot. És? - kérdezhetnénk. Ez még azért fényévekre van az absztrakt, általános emberi gondolkodástól. Hogy lesz ebből nekünk emberi szintű MI 30 éven belül? Pedig valójában lehet, hogy nem is vagyunk olyan nagyon messze, csak rosszul közelítjük meg a problémát. A gépi tanulás és azon belül is a deep learning célja nem a képek felismerése, vagy a Go játék minél magasabb fokú elsajátítása, a technológia ennél sokkal-sokkal általánosabb. A mély neurális hálózatok az összefüggések, a működés feltárásában jók. Abban jók, hogy ha nyakon öntjük őket iszonyatos mennyiségű bemeneti és kimeneti adattal, képesek elsajátítani azt a működést, ami által a bemenetből előáll a kimenet. Egy képfelismerő rendszer esetén például ha elég sok képet mutatunk a rendszernek, amikről megmondjuk neki, hogy mi szerepel rajta, egy idő után megtanulja felismerni ezeket az objektumokat, tehát megtanulj a módját, hogy lehet a bemenetből (labdás kép) előállítani a kimenetet (megmondani, hogy labda van rajta). Ugyanígy egy beszédet írott szöveggé alakító hálózat esetén sok hanganyag és a hozzá tartozó írott szöveg alapján képes elsajátítani annak a módját, hogy a hanginformációt írott szöveggé alakítsa. De ugyanez a helyzet a gépi fordításnál, ahol a bemenet a szöveg az egyik nyelven, a kimenet pedig a másik nyelven, vagy Go játék esetén a bemenet a tábla látott képe, a kimenet pedig a következő szükséges lépés. A neurális hálók tehát a működés feltárásában jók. Amikor emberi szintű MI-ről beszélünk, mindig úgy gondolunk a neurális hálókra, mint az agy modelljére. Ez alapján ahhoz, hogy agyat építsünk ilyen "digitális szövetből", először meg kell értenünk az agy működését, amitől nem hogy fényévekre vagyunk, de még csak az is kétséges, hogy valaha is képesek leszünk rá, hisz annyira komplex. Egyszerűen nem vagyunk elég okosak, hogy átlássuk ennek a rendkívül bonyolult szervnek a működését. De itt jön a csavar a történetben, hogy talán nem is kell megértenünk. Talán elég csak építenünk egy kellően komplex neurális hálózatot, ami majd "megérti" helyettünk az agy működését. Arról van szó, hogy az agy is felfogható egy fekete dobozként. Vannak bemenetek, van valami belső állapota, ami ugyancsak felfogható bemenetként, és működése során valami kimenetet generál, ami megváltoztatja a belső állapotát, illetve kódolhat valami cselekvést. Tehát például látjuk, hogy repül felénk egy labda (bemenet), tudjuk, hogy ha eltalál a labda, az fáj (belső állapot, ami ugyancsak bement), ezek hatására az agy parancsot ad a lábainknak, hogy menjünk arrébb (kimenet). Elméletileg bármilyen cselekvés, bármilyen gondolati folyamat, stb. leírható ilyen bemenetek és kimenetek formájában. A tudomány jelen állása szerint az agy neuronok rendkívül bonyolult hálózata, ahol a neuronokat ingerek érik, ami alapján azok további neuronokat ingerelnek. Ebből áll össze a gondolkodás folyamata, és végső soron teljes személyiségünk, az a valami, ami mi magunk vagyunk. Az egész bemenetek és az azokra adott kimenetek (amik rögtön más neuronok bemenetei is lehetnek egyben) összessége. Alapvetően egyszerű mechanizmusok dolgoznak az agyban, de a neuronok száma olyan nagy, a kapcsolati háló olyan rettenetesen komplex, hogy esélyünk sincs arra, hogy átlássuk. Egy mély neurális hálónak viszont pont ez a specialitása, a komplex összefüggések feltárása és "megtanulása". Kellő mennyiségű adat esetén egy megfelelő mély neurális háló képes lehet arra, hogy a bemenetek alapján megjósolja az adott válaszokat. Mivel a neurális háló működését ugyanúgy nem látjuk át, ezért az agyról nem fogunk megtudni semmi újat, viszont lesz egy rendszerünk, ami képes azt szimulálni. Ez elvileg csak neurális háló és számítási kapacitás kérdése. Nem vagyok szakértője a témának, de úgy sejtem, hogy egy ilyen hálózat megépítése egyszerűbb feladat lehet mint darabonként felépíteni egy emberi agyat. Ez a hálózat tehát nem az agy másolata, ami képes dolgokat megtanulni, hanem egy olyan rendszer, aminek azt tanítjuk meg, hogyan kell agyként viselkedni. Innen is a név, meta mesterséges intelligencia. Egy ilyen rendszer működését valahogy úgy tudnám elképzelni, hogy pl. nanorészecskéket juttatunk az agy neuronjaiba (lehet, hogy nem kell minden sejtbe, elég csak nagyobb részekbe), hogy a rendszer folyamatosan monitorozhassa az agy működését. Az is lehet, hogy nem is kellenek nanorészecskék, elég lesz valamilyen MRI szerű technológia. A lényeg, hogy a neurális hálózat rendelkezésére álljanak az adatok. Eztán a rendszernek egy ideig együtt kéne élnie a másolandó tulajdonossal, hogy minél behatóbban megismerje annak agyát. A folyamat végével pedig a neurális hálózat átveheti az adott személy helyét, mivel képes lesz tökéletesen szimulálni azt. Ezzel megvalósulhat az emberi agy hálózatba történő feltöltése. A gyakorlatban az egészet egy folyamatként tudom elképzelni. Először csak agy-gép interfészeket fogunk használni, amik csak kiegészítik az agyunk működését képesek megtanulni, és átvenni egy egy rész feladatát, így olvadhatnak bele az agyunkba. A folyamat végén pedig már agyunk teljes egészét szoftver fogja alkotni. Hogy eközben mi meghalunk, és ami tovább él, az csak másolat, vagy mi vagyunk magunk érdekes filozófiai kérdés, de talán nem annyira lényeges, hisz mi mindvégig úgy fogjuk érezni, hogy mi mi maradtunk, és szép folyamatosan, évek alatt hagytuk el a valóságot, és léptünk át egy szimulált világba. Egy ilyen rendszer paradicsomi állapotokkal, örök élettel, és végül valamiféle isteni állapottal (a szimulált valóságban mi hozzuk a fizikai törvényéket) kecsegtet, így az én szememben az MI a fentiek miatt minden tudományok szent grálja.
#blog
2016. június 24., péntek
A Web, mint a mobil appok jövője
A Web, mint a mobil appok jövője
A Samsung mellett mosta Huawei is saját oprendszert akar, így mint ha már kezdene trend lenni az Androidtól való elszakadás. Ennek ugye két kimenetele lehet, vagy nem jön be a dolog, mert az Android annyira erős már, vagy mégis csak sikerül keresztülverni a dolgot, és lesz egy rakás mobil OS. Ez utóbbi esetben az appok jelenthetik a legnagyobb problémát, hiszen elég macerás egy appot rögtön 10 platformra fejleszteni. Ezt azzal lehetne kiküszöbölni, ha lenne egy egységes alkalmazás platform, és erre a web a legesélyesebb. Egyszóval el tudok képzelni egy olyan scenario-t, ahol a jövőben az appok helyét teljesen átveszi a web, WebAssembly, WebGL, stb. technológiákon keresztül. Minden eszköz olyanná válik, mint a Chromebook, vagy mint (az azóta nyugalmazott) FirefoxOS, ahol az appok webről futnak. A gyerekeinknek már talán összefolyik majd az online és offline fogalma, és minden decentralizáltá válik. Ami ma egy PC, egy doboz az asztalon, az csak egy logikailag összetartozó gubacs lesz a felhőben, amit a lehető legváltozatosabb módon, mobilon, okosszemüvegen, okos kávéfőzőn, stb. keresztül érhetünk majd el.
#blog
http://www.origo.hu/techbazis/20160623-sajat-mobil-operacios-rendszeren-dolgozhat-a-huawei.html
http://www.origo.hu/techbazis/20160623-sajat-mobil-operacios-rendszeren-dolgozhat-a-huawei.html
A Samsung mellett mosta Huawei is saját oprendszert akar, így mint ha már kezdene trend lenni az Androidtól való elszakadás. Ennek ugye két kimenetele lehet, vagy nem jön be a dolog, mert az Android annyira erős már, vagy mégis csak sikerül keresztülverni a dolgot, és lesz egy rakás mobil OS. Ez utóbbi esetben az appok jelenthetik a legnagyobb problémát, hiszen elég macerás egy appot rögtön 10 platformra fejleszteni. Ezt azzal lehetne kiküszöbölni, ha lenne egy egységes alkalmazás platform, és erre a web a legesélyesebb. Egyszóval el tudok képzelni egy olyan scenario-t, ahol a jövőben az appok helyét teljesen átveszi a web, WebAssembly, WebGL, stb. technológiákon keresztül. Minden eszköz olyanná válik, mint a Chromebook, vagy mint (az azóta nyugalmazott) FirefoxOS, ahol az appok webről futnak. A gyerekeinknek már talán összefolyik majd az online és offline fogalma, és minden decentralizáltá válik. Ami ma egy PC, egy doboz az asztalon, az csak egy logikailag összetartozó gubacs lesz a felhőben, amit a lehető legváltozatosabb módon, mobilon, okosszemüvegen, okos kávéfőzőn, stb. keresztül érhetünk majd el.
#blog
http://www.origo.hu/techbazis/20160623-sajat-mobil-operacios-rendszeren-dolgozhat-a-huawei.html
http://www.origo.hu/techbazis/20160623-sajat-mobil-operacios-rendszeren-dolgozhat-a-huawei.html
2016. június 23., csütörtök
2016. június 22., szerda
Remélem ezek a szemüvegre csiptethető kijelzők el fognak terjedni.
Remélem ezek a szemüvegre csiptethető kijelzők el fognak terjedni. Valójában nincs szükség komplett Google Glass-ra, csak egy kis kijelzőre, ami az okosórákhoz hasonlóan pár adatot meg tud jeleníteni, illetve árulhatnának ugyanilyen szemüvegre csiptethető kis kamerákat is, amik ugyancsak BlueTooth-on kommunikálnak a telefonnal. Na meg az sem lenne rossz, ha ezeknek az ára egy BlueTooth headset környékkén lenne (amúgy technológiailag szerintem nem sokkal bonyolultabb).
http://hvg.hu/tudomany/20160622_solos_kerekparos_okosszemuveg_kickstarter
http://hvg.hu/tudomany/20160622_solos_kerekparos_okosszemuveg_kickstarter
http://hvg.hu/tudomany/20160622_solos_kerekparos_okosszemuveg_kickstarter
http://hvg.hu/tudomany/20160622_solos_kerekparos_okosszemuveg_kickstarter
Feliratkozás:
Bejegyzések (Atom)