Вещи, которым сложно научить робота

10 навыков, которыми никогда не будут обладать роботы

Роботизация происходит уже давно. Традиционно автоматизировались низкооплачиваемые и неквалифицированные виды деятельности, что улучшало экономическое положение людей в целом. Сегодня ситуация изменилась.

Согласно исследованию профессора Массачусетского технологического института Дэвида Отора (David H.

Autor), компьютеризация происходит в профессиях среднего уровня, и именно в этом сегменте исчезает больше всего рабочих мест.

Обратите внимание

Алгоритмы уже научились писать новости и даже художественные книги, диагностировать болезни и водить машины. Разные прогнозы пугают нас перспективами остаться без работы.

Но паниковать не стоит. Роботизация не только уничтожает рабочие места, но и создаёт новые профессии. Кроме того, меняется характер деятельности человека. Чтобы оставаться конкурентноспособным на рынке труда, нужно обратить внимание на навыки, которые будут востребованы в условиях автоматизации.

1. Комплексное решение проблем

В будущем важно будет не просто производить тот или иной объём работ. Экологические, этические и социальные вопросы становятся всё более актуальными с каждым годом, и ответить на них сможет только человек. Умение ставить задачи и условия для команд людей и роботов с учётом комплексного анализа ситуации и различных типов проблем в любой сфере деятельности будет одним из главных навыков.

2. Критическое мышление

Объективная и глубокая оценка важна при принятии решений. Искусственный интеллект может помогать людям анализировать данные, но делать окончательные выводы и составлять план действий остаётся прерогативой человека. Чтобы преуспеть в этом, необходимо развивать критическое мышление.

3. Креативность

Роботы чаще выполняют рутинные операции и сложные вычисления, что открывает людям простор для творчества. Решение креативных задач не только востребовано на рынке, но и приносит удовлетворение от выполнения. А творческое мышление всё-таки недоступно для машин.

4. Управление людьми

В каждой компании необходимы мотивирующие лидеры, создающие лояльность в команде. Для работы с людьми нужно обладать эмпатией, интуицией и отличными коммуникативными навыками. Всё это роботы освоить не в состоянии.

5. Координирование

Коллаборация — залог успеха в мире будущего. Для создания инновационных продуктов и достижения целей команды должны работать вместе. Иногда к ним будут присоединяться роботы.

Но за человеком останется роль координатора совместной деятельности, ведь в условиях высокого темпа работы и большой конкуренции важно быстро реагировать на непредсказуемые ситуации и принимать нестандартные решения.

6. Эмоциональный интеллект

Этот тип интеллекта включает в себя знания и навыки, относящиеся к пониманию самого себя, социальным взаимодействиям и управлению отношениями. Его развитие положительно повлияет на все сферы жизни, в том числе на профессиональную деятельность.

Знание своих сильных и слабых сторон поможет в навигации на рынке труда. А такие навыки, как умение убеждать и создавать комфортную атмосферу, крайне актуальны в современном мире.

7. Рассудительность и принятие решений

Эти навыки связаны с критическим мышлением и эмоциональным интеллектом. Быть рациональным и одновременно прислушиваться к своим эмоциям может только человек. Нужно учиться совмещать эти два навыка и не бояться принимать ответственные решения.

8. Ориентация на услуги

Конечно, часть рынка услуг уже автоматизирована. Но в некоторых профессиях просто необходимо уметь предвосхищать запросы людей, распознавать и удовлетворять их потребности. Несмотря на то, что роботы и компьютерные программы учатся общению, человеку несвойственно по-настоящему доверять им. Здесь важна живая коммуникация, которая по определению недоступна автоматизации.

9. Переговоры

В ведении переговоров важно не просто настаивать на своём, но искать креативные способы получить выгоду для всех заинтересованных сторон. С развитием глобализации и технологических средств коммуникации всё более востребованными будут люди, способные наладить общение и провести успешное согласование для тех или иных проектов.

10. Познавательная гибкость

Развивая гибкость мышления, человек учится подстраиваться под условия окружающей среды и менять образ своих суждений. Этот навык крайне важен для работы в условиях неопределённости. Нужно не бояться перемен, быть открытым к различным культурам и точкам зрения и быстро реагировать на смену ситуации. И главное — не переставать учиться новому.

Взаимовыгодное существование с роботами, а не конкуренция за рабочие места — так выглядит светлое будущее. Чтобы оно наступило, люди должны понять свои сильные стороны, развивать их и оставить для машин то, что те действительно могут выполнять эффективнее.

Источник: https://Lifehacker.ru/10-things-that-robots-cant-do/

Робот из MIT «видит» и ловко берет предметы любой формы

Группа инженеров из Лаборатории кибернетики Массачусетского технологического института разработала систему Dense Object Nets (DON), которая позволяет роботам оценивать форму предметов достаточно точно для того, чтобы захватывать их, удерживать и производить простые манипуляции без предварительного обучения на конкретном типе объектов.

Чтобы система составила трехмерную карту объекта, рука-манипулятор поворачивает закрепленные на ней камеры под разными углами; нейросеть распознает изображения, поступающие с камеры, и определяет точные координаты каждой из множества точек, на которые раскладывается объект.

Обработав эти координаты, система классифицирует объекты и их части и анализирует пространственные отношения между ними.

Чтобы продемонстрировать это, создатели DON сняли видео, на котором управляемый системой манипулятор сортирует ботинки по цветам и по команде поднимает их указанным способом — за язычок, — даже если никогда раньше не сталкивался с ботинком конкретного типа.

В этом он похож на робота DexNet от инженеров из Калифорнийского университета в Беркли, хотя между управляющими ими алгоритмами есть большое различие: DexNet умеет только хватать предметы, но не умеет брать их в заданном месте и не различает типы объектов.

«Системы, использующие другие подходы к идентификации объектов, испытывают сложности, когда предмет ориентирован по отношению к роботу необычным способом. Для большинства поднять чашку за ручку — невыполнимая задача именно потому, что кружка может, например, лежать на боку или стоять вверх дном», — поясняет Лукас Мануэлли (Lucas Manuelli), один из разработчиков DON.

Роботами, умеющими различать, сортировать предметы и правильно с ними обращаться, могут найти применение на складах; создатели DON рассчитывают, что их разработка привлечет внимание крупных ретейлеров, таких как Amazon и Walmart. Кроме того, роботы, которые хорошо ориентируются в мире вещей, могут пригодиться дома — как помощники по хозяйству.

Существует два популярных подхода к обучению машин манипуляциям с физическими объектами. Первый подразумевает узкоспециальное обучение на конкретных примерах, второй — создание универсального алгоритма захвата.

В первом случае машина будет справляться только с ограниченным набором заданий — скажем, сможет поднимать мячи, — но не справится с кубиком, пока ее не обучат брать кубики.

Важно

Универсальные способы хватать вещи редко бывают эффективными, а кроме того, с захваченным «универсальным» способом предметом трудно производить точные манипуляции: например, поставить на заданное место. DON справляется даже с незнакомыми объектами и позволяет точно предсказывать, в какой точке окажутся их конкретные точки после перемещения.

Создатели DON выступят с докладом на конференции по обучению роботов в Цюрихе в октябре; кратко о разработке рассказывает портал Массачусетского технологического института. Ранее инженеры из MIT разработали робота, умеющего захватывать свободно висящие объекты. 

Источник: https://naked-science.ru/article/hi-tech/robot-iz-mit-vidit-i-lovko-beret

Научить AI самостоятельно одеваться оказалось труднее, чем ребёнка. И это он ещё шнурки не завязывал

Разработчики из Технологического института Джорджии попробовали научить искусственный интеллект самостоятельно одеваться. Их анимированный бот пытался надеть лишь футболку, но, глядя на него, можно перестать волноваться за то, что скоро машины возьмут верх над людьми.

Способность надеть штаны или футболку может показаться банальной повседневной процедурой, но только не для искусственного интеллекта. Несмотря на то что ИИ уже умеет рисовать картины, продающиеся за огромные деньги, или учить людей танцевать как профи, обычная процедура надевания футболки оказалось невероятно сложной задачей.

Программисты из Технологического института Джорджии попытались научить искусственный интеллект надевать футболку — как родители учат этому малышей. Как пишет Gizmodo, для обучения использовался метод, известный как усиление обучения — цифровой эквивалент родительского поощрения.

Цифровой модели в виде человечков пришлось учиться с нуля методом проб и ошибок. За правильные действия они получали дополнительные очки, за неправильные баллы отнимались. Это заставило алгоритм искать более эффективные стратегии для достижения цели. Хотя сперва ИИ был очень нелеп (но вспомни себя в его возрасте).

Читайте на Medialeaks: Как полностью удалить себя из интернета. Восемь простых шагов к офлайн-свободе

Боты должны были просунуть руки в рукава, не повредив футболку, для чего в них заложили ощущение имитации ткани. Но одевание целиком оказалось непосильной задачей для единого процесса. Его пришлось разбить на несколько частей. В принципе так же поступают и с детьми, показывая им, что делать, поэтапно.

Исследователи говорят, что после разбивки цели на подзадачи ИИ научился одеваться самостоятельно. Хотя разработчики отмечают, что пока только футболку. По их словам, надевание штанов невероятно усложнило бы задачу и системе пришлось бы тратить ресурсы на такие сложные вычисления, как соблюдение равновесия. Авторы ИИ признают, что у детей подобное обучение проходит куда быстрее.

Это исследование, по словам разработчиков, имеет и прикладной интерес. Подобные алгоритмы в будущем смогут помочь одеваться людям с ограниченными возможностями. Подобные механизмы уже есть, но работают они, как можно понять, далеко не идеально.

А вот искусственный интеллект по имени Норман лучше никогда не загружать в физические механизмы. Пусть остаётся в виде единиц и ноликов. Потому что не надо было создавать искусственный разум с мышлением мизантропа и серийного убийцы.

Обучать ИИ создавать мемы тоже вряд ли было удачной затеей. Правда, они могут заменить капчу. Если вам смешно от этих рисунков, возможно, что робот — это вы. Хотя… вспомнить ту же постиронию.

Источник: https://medialeaks.ru/0711bva-futbolka-dlya-robota/

Как научить домашнего робота жить

Проблемой, как научить домашнего робота жить и действовать в реальной обстановке, занимаются ученые университетов Торонто и Массачусетса. Ее решение может открыть гораздо большие перспективы для обучения искусственного интеллекта.

Домашние роботы уже давно появились в человеческом жилье, но пока выполняют ограниченный круг задач. Концепция умного дома позволяет объединить различные устройства, однако, появление универсальных роботов не за горами. Особенно это касается помощи в уходе за пожилыми людьми  и инвалидами.

Между тем, обучение искусственного интеллекта действиям в реальной обстановке – очень сложная задача. Любое простое, на первый взгляд, действие состоит из множества дополнительных. Именно так пишутся программы для автоматических и компьютерных устройств. Составляется подробный алгоритм, который предусматривает все возможные варианты, а затем пишется набор команд для выполнения операций.

Искусственный интеллект работает по подобию человеческого – накапливает опыт и принимает решения на основе постоянно поступающих данных. Но его обучение – дорогостоящий и длительный процесс.

Ученые пришли к выводу, что упростить обучение домашних роботов можно с помощью комбинаций этих способов. Было выделено около 3000 обыденных действий, которые часто выполняются в домашних условиях. Затем каждое из этих действий было разобрано на составляющие и последовательность их совершения.

Например, простая операция «принести стакан воды» состоит из множества дополнительных шагов:

  • найти чистый стакан;
  • взять его;
  • принести к кувшину с водой;
  • поставить на стол;
  • взять кувшин;
  • налить воду в стакан и так далее.

Поскольку обстановка в реальной жизни, даже в доме педантичного человека, часто меняется, роботу придется решать более сложные задачи.  Однако, если научить робота выполнять сложные действия, состоящие из набора более простых, то процесс обучения значительно упростится.

На базе этой идеи был создан так называемый VirtualHome, виртуальный дом, в котором искусственный интеллект выполняет различную домашнюю работу в трехмерном мире из четырех различных помещений. Трехмерный имитатор позволил создать видео, в котором примерно 1000 заданий домашней работы разбиты на последовательности более простых шагов. И это служит основой для выполнения заданий роботом.

Этот принцип может быть использован в дальнейшем для обучения искусственного интеллекта домашних роботов сложным действиям в реальном мире. Имея наборы последовательностей выполнения задания, искусственный интеллект робота быстрее приспособится к реальности.

Обратите внимание

Более того, эта методика может послужить основой обучения роботов на базе просмотра видео или работы людей в реальной жизни. Как ребенок учится у взрослых выполнению разных задач, так и роботы в будущем смогут обучаться на примере других.

В конечно итоге, нетрудно представить себе и ситуацию, в которой домашний робот сможет предвидеть желания и потребности своего хозяина и вовремя выполнить желаемую работу.  

Источник: http://hifak.ru/kak-nauchit-domashnego-robota-zhit/

Как научить робота чувствовать? – NanoJam.ru — магазин роботов

Для многих из нас уже привычное явление, что роботы могут видеть и слышать на уровне человека. В зависимости от поставленных задач они наделены различными расширенными спектрами восприятия. Итак, научить робота чувствовать могут следующие технологии:

№1: Датчики

Это основной способ заставить робота ощущать мир вокруг себя.

Датчики бывают оптические, звуковые, инфракрасные, тактильные, датчики положения и температуры. Первые три являются наиболее распространенными. С их помощью робот «видит» и «слышит» ближайшие вокруг себя объекты.

Кроме того, эти сенсоры самые доступные. В среднем, стоимость этих датчиков варьируется в пределах 10 долларов.

Простейшие роботы в основном используют инфракрасные и ультразвуковые датчики для определения препятствий на своем пути и их обхождения.

К их числу можно отнести микрофон, служащий для фиксации звука, голоса и шума, дальномеры для измерения расстояния до ближайших объектов и ультразвуковые сенсоры, которые используются практически во всех подвижных механизмах.

Если речь идет о беспилотных летательных аппаратах или роботах с возможностью самобалансировки, здесь нужны датчики наклона, гироскопы и акселерометры. Кроме того, не обойтись без GPS – спутниковой системы навигации. Эта система обеспечивает измерение расстояния, времени и определяет местоположение робота в пространстве. 

Гироскоп нужен для балансировки и стабилизации любого устройства. Это доступный датчик (около 1 500 рублей), который можно установить на любой самодельный механизм. 

Акселерометр, используемый в робототехнике, помогает программному обеспечению устройства определить положение, а также расстояние перемещения робота в пространстве.

Если робот имеет только одну ось, акселерометр показывает положение объекта в пространстве только в пределах чувствительности оси.

Но, как правило, роботы имеют несколько осей, объединив которые можно вычислить положение объекта в трехмерном пространстве.

Видео:

№2: Техническое зрение

Зрение – крайне важен орган чувств у роботов. Самые простые оптические датчики – это датчики отражения (излучатель и приемник). Они позволяют роботу определять различные по цвету участки на поверхности и обходить препятствия. Источником света обычно служит инфракрасный светодиод с линзой, а детектором — фотодиод или фототранзистор.

Но речь идет не только о датчиках. В основе технического зрения лежит аналитическая формализация, направленная на решение конкретных задач.

Самые простые системы технического зрения основаны на методе сегментации – выделении черт и частей объектов, на основе которых робот формирует свое представление об увиденном. Далее, при работе более сложных алгоритмов можно научить робота распознавать черты лица, жесты и движения.

Камеры передают эти данные на центральный компьютер для обработки и сохранения. И таким образом, видя одного и того же человека, робот будет «помнить» его по лицу или другим чертам.

№3: Силовая обратная связь

Сигнал обратной связи важен в тех случаях, когда робот должен уметь захватывать разнообразные предметы, и даже очень хрупкие. Обычно, такие сенсоры практикуют в разработке роботизированных протезов, роботов для промышленности и социальных устройств с функциями манипулирования предметами.

Но и простейшие роботы могут быть наделены такими датчиками. Самый простой тактильный сенсор может быть представлен в виде небольшого отрезка стальной проволоки с пружиной на конце.

Этот отрезок должен прилагаться к плате со стороны пружины и свободно двигаться в нужные стороны. По центру пружины к плате прикрепляется короткий стержень из проволоки.

Важно

Прикасаясь отрезком к препятствию, происходит замыкание между пружиной и центральным стержнем, что интерпретируется как столкновение.

На данный момент лучшим устройством для обеспечения сигнала обратной связи является тензодатчик, разработанный на кристаллах кремния, которые создают незначительный, но мгновенный отклик.

Силовые датчики должны обладать высоким уровнем выходного напряжения, быть прочными, нечувствительными к температурным изменениям и иметь небольшую массу. Независимо от вида силовых датчиков обратной связи они должны иметь способность устранять сигналы внешних факторов (сильный шум, вибрация), а также должны быть защищены от повреждений с помощью автоматического отключения.

№4: Искусственная кожа

Искусственная кожа с возможностью ощущать прикосновения стала настоящим вызовом для специалистов робототехники. По сути, это сенсорная технология, использующая сигналы от микро-датчиков, размещенных на расстоянии нескольких миллиметров. С помощью искусственной кожи роботы реагируют на температуру, текстуру и форму поверхности.

Ученые из Стэнфордского университета пару лет назад создали эластичный материал, который выполняет роль одновременно гибкой солнечной панели и тактильного датчика.  Чувствительность к прикосновениям была добавлена за счет микротранзисторов, которые регистрируют изменения силы тока.

Продвигаясь в этом направлении, ученые из Технологического института Джорджии добавили компоненты оптоэлектроники для упрощенной регистрации этих сигналов. 

В свою очередь, исследователи университета Сингапура разработали многослойную искусственную кожу с датчиками запоминания информации о прикосновениях. Устройство воспроизводит работу тактильной памяти в головном мозге, которая сохраняет ощущения, переданные рецепторами кожи, после прекращения воздействия.

Эта кожа поможет роботам определять, какой объект они берут, рассчитывая силу захвата, чтобы не повредить его.
Конечно, до идеальной кожи для роботов пока далеко, но уже сейчас, как видите, есть много перспектив в этом исследовании.

Читайте также:  Kwid — робот-спутник для автомобилей renault

Видео:

Подводя итоги, отметим, что используемые сенсоры обеспечивают развитие робототехники как на среднем, так и на высоком уровне. Чувствительные конечности нужны роботам, чтобы быть более способными в выполнении различных задач. В большой степени они помогают продвижению человекоподобных машин, к уровню которых так стремятся большинство ученых по всему миру.

Источник: https://nanojam.ru/news/kak_nauchit_robota_chuvstvovat

10 игрушек, которые познакомят детей с программированием

Программист сегодня — одна из самых перспективных профессий. Ее представители могут без проблем получить высокооплачиваемую работу в любой стране мира. Так что познакомить ребенка с принципами программирования полезно.

Конечно, не факт, что он выберет именно эту стезю, но дело родителей — предложить, показать. В любом случае навыки логики и конструирования лишними в жизни не будут.

И прекрасно, что в нынешнее время создаются игрушки, которые знакомят детей с программированием с самых первых лет жизни. Порекомендую наиболее интересные варианты.

Ozobot

Совет

Большинство подобных игрушек требуют управления со смартфона или планшета. А многие родители хотят, чтобы их чадо проводило как можно времени за этими девайсами.

Так что Надер Хамда, создатель Ozobot, придумал робота, для взаимодействия с которым требуется только маркер и лист бумаги. Ребенку нужно просто нарисовать дорожки.

Робот считывает из с помощью своих датчиков и путешествует по нарисованным линиям.

Фото – Ozobot

Размер Ozobot — не больше мячика для гольфа. Он имеет прозрачный корпус (для того, чтобы дети видели, как устроены электронные «мозги») и несколько светодиодов. Гаджет меняет цвет в зависимости от того, по какой дорожке едет.

Роботу можно давать команды. Например, смена маркера или две-три точки определенного цвета подряд — и он повернет налево или направо, покрутится вокруг своей оси, замедлится или ускорится.

Управлять таким роботом могут дети от 3-5 лет.

Ozobot понимает не только нарисованные на бумаге команды — он будет ездить и по планшету (имеется фирменное приложения с играми и лабиринтами). На официальном сайте производителя сейчас доступны две модели — Bit и Evo.

Вторая версия новее и рассчитана скорее на подростков, она оснащена Bluetooth, динамиком, датчиками для изучения окружающей среды, поддерживает удаленное управление и социальные опции (например, можно поделиться своим кодом с друзьями).

Фото – Ozobot

Еще для Ozobot выпускаются «костюмы» в виде супергероев. Детям очень нравится устраивать соревнования с участием нескольких роботов.

Dash robot и Dot robot

Обратите внимание

Основное устройство — Dash (в переводе с английского — штрих). Это симпатичный робот-исследователь, который катается на колесах, умеет петь и реагировать на обстановку вокруг. Dot (точка) — компактный робот-шарик, способный взаимодействовать с Dash robot’ом и давать ему команды. Устройства рассчитаны на детей от 4-6 лет.

Фото – makewonder.com

Источник: https://ratengoods.com/articles/429/

Самые неожиданные вещи, которым можно научиться онлайн

Совместно с партнером, сервисом онлайн-репетиторства TutorOnline, мы продолжаем раскрывать для вас секреты дистанционного обучения. Предлагаем вам познакомиться с необычными дисциплинами, которые вопреки расхожим стереотипам все-таки можно изучать в формате онлайн.

Многие специалисты подчеркивают, что дистанционное обучение – это наше будущее, которое наступило уже сегодня. Поэтому современные родители присматриваются к перспективам онлайн-обучения, чтобы дать своим детям самые лучшие знания, развивать их интеллектуальные и творческие способности.

В Интернете можно не только подтянуть школьные предметы, но и найти достойную замену детским кружкам, выбрать мастер-классы и курсы разных творческих направлений. Это дает возможность разгрузить плотный график детей, из-за которого многим приходится делать школьные уроки уже поздно вечером.

Формат онлайн-обучения помогает освободить детей от утомительных поездок по городу и освоить любое хобби, не выходя из дома.

Да и нам, взрослым, дистанционное образование помогает наращивать компетенции, чтобы оставаться востребованными специалистами. Или кардинально изменить вектор своей деятельности, чтобы достичь желаемых результатов в жизни и карьере. Изучать онлайн сегодня можно даже те предметы, для освоения которых раньше требовался непосредственный контакт.

Итак, давайте узнаем, какие необычные знания можно получить, имея компьютер и доступ в Интернет?

Шахматы – игра для настоящих интеллектуалов. Научиться играть в шахматы никогда не поздно. Эта игра отлично развивает логическое и аналитическое мышление, тренирует память, учит думать.

Тот факт, что в шахматы можно играть на компьютере, всем нам хорошо известен. Но сегодня в Интернете можно обучаться с педагогом по шахматам, который не просто развлечет, но научит критически мыслить.

Смолич Павел Владимирович, один из преподавателей онлайн-школы TutorOnline, рассказывает о том, какие преимущества дает обучение шахматам:

«Обучение шахматам ради галочки (без искреннего интереса и усилий со стороны и тренера, и ученика) не принесет результатов. Но верно и обратное: серьезные занятия на постоянной основе обязательно помогут сформировать навыки, необходимые для успешной учебы и работы практически в любой сфере.

Так, например, решение задач и этюдов развивает счет (поможет в изучении математики, разработке алгоритмов).

Если в процессе игры человек учится планировать цели, расстановки фигур, пешечные построения (как за себя, так и за противника), то в жизни ему будет легко прогнозировать результаты своей деятельности, предвидеть и предвосхищать какие-то желательные или нежелательные события.

Также шахматист умеет играть позиционно (может взглянуть на позицию целиком), а это то самое системное мышление, о котором сегодня так много говорится. Человек, играющий в шахматы, становится внимательным к деталям, ведь практически у каждого хода есть свои плюсы и минусы. Это качество также пригодится в жизни и в профессии».

Учиться шахматам можно по видеоурокам, оттачивать мастерство – в игре с компьютером или таким же шахматистом-новичком онлайн. Но самых лучших результатов вы добьетесь, занимаясь с тренером. Онлайн-занятия с персональным учителем позволят вам заниматься с лучшими профессионалами, где бы вы ни находились.

Музыка, вокал и игра на музыкальных инструментах кажутся теми вещами, которые уж точно не созданы для обучения посредством Интернета. Но это не совсем так.

Во-первых, заниматься можно для того, чтобы расширить свой кругозор или воплотить свою давнюю мечту научиться играть, например, на гитаре.

В этом случае вам подойдут видеоуроки на YouTube (GuitarJamz, Lypur, EricArceneaux и многие другие), общение на музыкальных форумах (Pianoworld.com, GuitarPlayer.ru), изучение сайтов по теории музыки.

Во-вторых, для более глубокого изучения у вас есть возможность заниматься с учителем по скайпу. И даже если вы совсем новичок в музыке, обратившись в онлайн-школу TutorOnline.ru, вы получите возможность заниматься с практикующими музыкантами по их собственным разработанным методикам.

Митинян Артур Хачатурович, преподаватель музыки на TutorOnline.ru:

«Музыку в формате онлайн преподаю с 2007 года, и за это время поставил «на клавиши» большое количество учеников. Когда только начинал практиковать такой достаточно необычный режим преподавания, были сомнения, многие коллеги смотрели на меня с удивлением – мол, как это, обучать игре на фортепиано по Интернету?! Но сейчас уже вопросы возникают все реже.

Все мы (и творческие люди не исключение) понимаем, что живем в эпоху информационных технологий, которая трансформирует наше мышление, меняет способы коммуникации, передачи информации и знания. У творческих людей нередко сохраняется определенный снобизм по отношению к неклассическим формам музыкального образования.

Но лично я считаю, что любой человек должен иметь возможность приобщиться к искусству, найти себя в искусстве, попробовать раскрыть свой талант и реализовать потенциал независимо от внешних обстоятельств. Если у вас нет возможности поступить в консерваторию или поехать в Москву, Милан или Лондон, чтобы учиться у лучших профессионалов, это не должно означать, что мир музыки для вас закрыт.

Важно

Онлайн-обучение нас всех уравнивает в возможностях, наделяет одинаковыми правами на самореализацию. И это здорово!»

Философия требует много времени на изучение, и разобраться в ее основах новичку будет непросто.

Зато ваши усилия оправдают себя: вы не только научитесь различать сложные и порой противоречивые философские учения или узнаете, как проходило развитие человеческого сознания, но также сможете найти ответы на многие смысложизненные вопросы, которыми рано или поздно задается любой человек. Постигать науку о любви к мудрости можно на многих образовательных платформах (например, Coursera), записавшись на курс дистанционного обучения в университете или отдав предпочтение персональным занятиям с репетитором. На TutorOnline.ru вы сможете заниматься по индивидуальной программе, а обучение будет проходить в форме диалога. В последнем случае у вас уж точно будет возможность подискутировать на философские темы с преподавателем.

Верите в силу цифр и хотите с их помощью привлечь к себе удачу? Нумерология – древнее учение о числах, и это довольно строгая система со своей методологией и принципами.

Читайте также:  Искусственный интеллект защитит водителей-подростков

Ею интересуются те, кто хочет глубже понять себя и свое окружение, найти свое призвание и свой путь к успеху. Если вы серьезно увлеклись философией цифр, то пройти дистанционное обучение не будет для вас проблемой.

Главное – тщательно выбирайте платформу, которая будет предоставлять вам знания, так как в освоении этой альтернативной науки очень важны личность и мастерство преподавателя.

Вантер Валерий Владимирович, нумеролог, преподаватель в онлайн-школе TutorOnline:

«Учиться нужно у профессионалов. На практике это означает: опыт обучения нумерологии не менее 3 лет; гарантии результата; рекомендации других профессионалов; отзывы довольных учеников.

Выбирать лучше минимум из 3 кандидатов, при этом не игнорируя интуитивное чувство – симпатичен ли вам в человеческом плане ваш потенциальный педагог. Очень важно, чтобы преподаватель и ученик доверяли друг другу, симпатизировали, разделяли общие ценности.

Нумерология – необычная дисциплина, изучение которой требует не только интеллектуальных усилий, но также эмоциональной отдачи, душевных и духовных усилий.

Не стоит приступать к занятиям просто из любопытства или ради веселого эксперимента, нельзя относиться к этому знанию предвзято, свысока или негативно. Вы должны иметь цель, уважение к науке, к педагогу, который готов вам помочь. В общем, душой придется трудиться не меньше, чем головой».

К менее необычным, но наиболее востребованным дисциплинам, которые взрослый человек может изучать в Интернете, относят: различные специализации маркетинга (общий теоретический курс, интернет-маркетинг, освоение отдельных инструментов маркетинга и т.д.

), веб-дизайн, программирование (также во всем многообразии имеющихся специализаций), журналистика, копирайтинг, управление проектами, бизнес-аналитика и многие другие.

Совет

Кроме того, не стоит забывать об иностранных языках: даже самые экзотические языки можно учить с носителем, если речь идет о виртуальных занятиях.

Онлайн-обучение дает интересные возможности для всей семьи. Родители могут получить дополнительные знания и повысить свой материальный статус, дети же могут осваивать любые увлечения и заниматься любимым хобби в удобное для себя время.

Образование без границ – это наша реальность. Важно лишь желание научиться чему-то новому, готовность приложить усилия и вера в успех. Так что же до сих пор останавливает нас, не позволяя выучить иностранный язык, который так бы помог продвинуться по карьерной лестнице, или переквалифицироваться из хранительницы домашнего очага в веб-дизайнера, если о том давно мечталось?

Источник: https://ihappymama.ru/samye-neozhidannye-veshhi-kotorym-mozhno-nauchitsya-onlajn/

Робот-швея от Sewbo оставит без работы десятки миллионов?

02.11.2016

Чем только не научили заниматься промышленные манипуляторы, а что насчет шитья? Стартап Sewbo похоже выбрал очень интересное направление, а его разработка кажется крайне перспективной. 

До сих пор, все, кто пробовал задействовать промышленный манипулятор для шитья одежды сталкивались с очевидной проблемой – ткань мягкая и постоянно идет складками. Современным роботам сложно с ней управляться.

В Sewbo изящно обошли эту проблему, не дожидаясь появления более совершенных манипуляторов.

В компании предпочли временно изменить свойства ткани, сделав ее негибкой, что позволяет обычному коллаборативному роботу обращаться с ней, как с куском пластика, опыт работы с которым у промышленных роботов уже немалый. 

Для этого используется растворимый водой полимер, который применяют для работы с пряжей. Этот полимер после пошива изделия легко удаляется из ткани в теплой воде, в результате чего ткани возвращаются исходные свойства, в частности, мягкость. Робот коллаборативного типа занимается перемещением заготовок, для шитья используется оверлок Brother. 

Разработки технологии и робота-швеи в Sewbo начали еще в 2014 году, когда основатель компании Johnatan Zornow бросил свою работу веб-дизайнера и вложил собственные $10 тысяч в то, чтобы превратить свою задумку в реальность. И эта инвестиция себя полностью оправдала.

Теперь у компании есть робот собственной разработки (на базе коллаборативного манипулятора Universal Robots), способный полностью справится с пошивом футболки от начала и до конца.

Обратите внимание

Робот может использовать почти любой материал, кроме кожи и некоторых водонепроницаемых материалов. 

Автор запатентовал процесс временного изменения свойств ткани для пошива одежды в десятке стран и теперь намерен заняться массовым производством. Роботы будут шить не только футболки. Уже заключен контракт на пилотные испытания робота с компанией Bluewater Defence, занимающейся изготовлением брюк для американских военных. 

Появление робота-швеи сулит возможность гигантской экономии в швейной промышленности, поскольку шитье одежды до сих пор остается очень трудоемким процессом. Если получится автоматизировать хотя бы часть процессов, компании немало сэкономят на замене труда швей на труд роботов. Это также может сказаться на снижении стоимости одежды.

Вот только что будет со всеми этими миллионами китайских и других азиатских швей, а также с их коллегами из других стран? Еще одна армия работников, которым придется вскоре переквалифицироваться, наряду с таксистами, сварщиками и работниками складов? Как человечество справится с сокращением многих миллионов рабочих мест, вызванным заменой человеческого труда трудом роботов?  

+ + 

Источник: http://robotrends.ru/pub/1644/robot-shveya-ot-sewbo-ostavit-bez-raboty-desyatki-millionov

V-REP — бесплатный симулятор для программирования роботов

Роботы, особенно человекоподобные, не могут оставить равнодушными даже тех людей, которые мало интересуются современными технологиями. Наверное, программирование таких роботов очень интересное и увлекательное занятие.

Так оно и есть, только вот мало кто знает, как трудно научить робота даже самым простым вещам, которые нам кажутся совершенно естественными. Вы бы и сами смогли в этом убедиться, если бы имели доступ к современной робототехнике.

Программирование роботов сегодня — прерогатива узких специалистов, а всем остальным, кто интересуется робототехникой, остаётся либо молча завидовать, либо удовлетворяться работой с симуляторами, например, V-REP — робосимулятором, разработанным швейцарской компанией Coppelia Robotics.

Впрочем, почему бы и нет? Система V-REP обладает на удивление широким функционалом, поддерживается несколькими операционными системами, включая Windows, а самое главное — бесплатна для домашнего использования.

А ещё в ней имеются библиотеки для программирования роботов с помощью C/C++, Python, Java, Matlab и некоторых других языков.

V-REP поставляется с набором готовых моделей — стационарных и мобильных роботов, управлять которыми можно редактируя скрипты. Для управления некоторыми моделями имеются специальный набор ползунков. Все роботы уже имеют базовую программу и подчиняются реальным законам физического мира, той же гравитации.

Распространяется платформа в трёх редакциях: EVAL, EDU и Player. Первая — полнофункциональная версия без ограничений, вторая — образовательная версия с лицензионными ограничениями, ориентированная на школьников старших классов, студентов и просто увлеченных пользователей.

Важно

Плеер (Player) — это программа, предназначенная для запуска сцен, созданных в профессиональной версии. Возможность редактирования скриптов в ней отсутствует.

Для знакомства с платформой вполне подойдёт второй вариант — V-REP PRO EDU. Устанавливается робосимулятор как обычная программа. После запуска вы увидите окно, разделённое на три части.

Правая и самая большая область — это масштабируемая сцена, где и происходят все действия. У левого края размещается библиотека объектов — роботов, а также различных дополнительных элементов, что-то вроде реквизита. Средняя панель содержит иерархию объектов — сцены, камеры, фигуры, источники света, модели и управляющие ими скрипты.

Как работать с V-REP

На первый взгляд всё просто — перетаскиваем из библиотеки на сцену модель, жмём кнопку Play и наблюдаем за движениями подопечного. Некоторые модели довольно умны, например, «человек» Bill прекрасно понимает, как обходить препятствия, где находятся границы поверхности сцены и что нужно делать, чтобы не свалиться в «пропасть».

А вот человекоподобный робот Ansi будет идти по прямой, пока не упадёт за край и не распрощается с жизнью.

Будучи предоставленными сами себе, роботы бродят вслепую, сталкиваются и падают, а упав на поверхность, неуклюже и беспомощно перебирают конечностями.

Ваша задача — обучить их, но для этого потребуется знание базовых основ программирования, в идеале — языка Lua, ведь именно на нём написаны внутренние скрипты V-REP. Открыть исходный код управляющего скрипта очень просто — нужно лишь дважды кликнуть по иконке «файл» в колонке иерархии объектов.

Ради интереса можете поэкспериментировать, изменяя значения параметров, а затем наблюдая за поведением роботов. Имеется в V-REP также неплохой набор готовых примеров — сцен в формате ТТТ, получить доступ которым можно через главное меню File –> Open scenes.

Работая с системой, профессиональным программистом роботов вы, может быть, и не станете, зато представление о процессе программирования искусственного интеллекта получите гарантировано. Да ведь и надо с чего-то начинать.

Так вот начните с V-REP, для этих целей он вполне подходит. По большому счёту, если вы знакомы с основными управляющими конструкциями языков программирования, разобраться с робосимулятором не составит для вас большого труда.

Источник: https://www.white-windows.ru/v-rep-besplatnyj-simulyator-dlya-programmirovaniya-robotov/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector