История создания промышленных роботов: от игрушки Билла Гриффита Тейлора до разработок Джорджа Девола и Виктора Шейнмана

Что такое робот, объяснять нет нужды. В последние сто лет, с момента появления в 1920 году самого слова «робот» в пьесе Карела Чапека «R.U.R.», пять поколений людей с раннего детства по книгам и комиксам, кинофильмам и мультфильмам знают о роботах все до мелочей. Знают, как они должны выглядеть – либо быть железными копиями человека, либо внешне не отличаться от нас, оставаясь из металла внутри, и знают, что они должны делать – выполнять за человека тяжелую и утомительную работу, а потом взбунтоваться и поработить людей.  

По-хорошему, сюда же, к роботам, надо отнести более ранние их варианты – слепленного из грязи Голема и собранное из кусков трупов чудовище Франкенштейна, которые сразу же вышли из повиновения их создателям. Это были неудачные и исходно порочные варианты, а есть, расскажут теоретики робототехники, исходно покорные и по своей сути не способные к бунту роботы – секс-куклы. Правда, они, эти секс-роботы, сильно эволюционировали за последние полвека, а к середине нашего века, по прогнозам их изобретателей и рационализаторов, обзаведутся ИИ, и тогда никто не поручится, чем это закончится для человечества с точки зрения демографии. Кстати, искусственный интеллект тоже можно отнести к бестелесным роботам, ведь он тоже призван выполнять за человека, пожалуй, самую тяжелую и утомительную работу – думать, и уже норовит поработить те личности, которым лень подумать самим.   

Современные промышленные роботы в роботическую мифологию не вписываются. Максимум в чем они могут ослушаться хозяина, да и то непреднамеренно, это перегореть или сломаться от усталости металла, а если и начнут что-то делать не так, как им велено, или даже крушить все подряд на своем рабочем месте, то исключительно из-за ущербного ПО или бестолковости их оператора. Да и внешне они не похожи на человека.

Читать далее
История создания промышленных роботов: от игрушки Билла Гриффита Тейлора до разработок Джорджа Девола и Виктора Шейнмана
Source: geektimes

«Урал-Драйвер»: электромагнитная первая ступень

Концепт-документ подземной электромагнитной маглев-катапульты в скалах Приполярного Урала. Гибридная архитектура: разгон до 5 км/с в тоннеле 40 км при 30g + добор скайхуком и ракетной ступенью до орбитальных 7,5 км/с. Бюджет $30-35 млрд за 19 лет, удельная стоимость $200-260/кг при реалистичной загрузке.

Версия 2.1 (май 2026): добавлен лабораторный прототип «Прометей-РФ» 30-50 м за ₽300-450 млн как мост между концептом и демонстратором. Учтены замечания первой публикации: гибридная физика разгона, MHD-окно через инжекцию плазмы, явное разграничение длины и глубины тоннеля.

Центральная методологическая новизна — анализ чувствительности к ценовой траектории SpaceX Starship через 4 сценария (S1-S4) с консенсус-вероятностями 15/50/25/10. Опционная архитектура с gate-review между фазами и Опцией B (лунный масс-драйвер в кооперации с Китаем по ILRS) на случай удешевления Starship ниже $150/кг.

Сайт концепт-документа открыт: uraldriver.ru. Запрос на критическую дискуссию по 5 техническим блокам.

Читать далее
«Урал-Драйвер»: электромагнитная первая ступень
Source: geektimes

Пора перечитывать Азимова? 3 закона робототехники

Если коротко — да, пора. И не потому, что я ностальгирую по первым изданиям с обтрёпанными корешками, а потому что инженерная задача, над которой Айзек Азимов размышлял с 1942 года, наконец-то перестала быть мысленным экспериментом. Роботы пошли в серию. Гуманоиды учатся бегать, падать и снова вставать. И где-то в этих железяках уже сегодня крутится код, который определяет, кого они задавят первым.

О способах конкретной реализации Трёх законов в современных реалиях, сложностях и перспективах поговорим в статье.

Читать далее
Пора перечитывать Азимова? 3 закона робототехники
Source: geektimes

Как использование ИИ влияет на умственные способности?

К счастью или нет, искусственный интеллект уже стал неотъемлемой частью жизни для миллионов. Многое померкло перед новым светилом прогресса — рукотворным заменителем мозга. 

ИИ уравнял людей: без него не обходятся ни бедолаги-студенты, ни врачи, ни американский президент. Самое время задуматься: ведет ли эта тенденция к всеобщей деградации или, напротив, помогает развитию наших способностей? Сегодня разберём пару кейсов.

Читать далее
Как использование ИИ влияет на умственные способности?
Source: geektimes

Пузырь, которого нет. Почему умные люди 10 лет подряд неправы насчёт S&P 500

Логика простая. Технически мы до сих пор живём в мире бартера — просто обмениваем одно на другое через деньги как посредника. Если на одной чаше весов товар, а на другой рубль или доллар, то когда одного становится больше быстрее — оно дешевеет. Курицы плодятся быстрее коров, значит за одну корову нужно больше куриц. Задача сводится к тому, чтобы оценить темпы этого процесса и понять диапазон справедливой стоимости актива при отсутствии временных факторов — ставок, бюджетных импульсов, эмоций.

Именно через эту логику я долго пытался разобраться с рынком акций США. И каждый раз получал один и тот же ответ: космический пузырь. При этом любые серьёзные коррекции на 15–30% быстро выкупались. Диссонанс был жуткий. Если все вокруг видят пузырь, зачем покупать? Логика не сходилась. Пока я не сел разбираться детально.

Ответ оказался

Читать далее
Пузырь, которого нет. Почему умные люди 10 лет подряд неправы насчёт S&P 500
Source: geektimes

Как ИИ помогает подбирать лечение для детей с гипертензией: новая модель на 272 пациентах

Артериальная гипертензия поражает все большее число детей: в России с 2020 года количество таких пациентов выросло на 17%. Врачи подбирают терапию эмпирически, ориентируясь на общие рекомендации, — результат виден только через 2–3 месяца. Студентка магистратуры «Прикладной анализ данных в медицинской сфере» Центра «Пуск» МФТИ Анастасия Адамсон создала ML-модель, которая учитывает 154 клинико-инструментальных признака и с точностью до 98% предсказывает эффективную терапию. Модель уже увидела то, что врачи чувствуют, но не могут доказать: например, связь между лишним весом и эффективностью Лизиноприла. О том, как устроено исследование, какие результаты получены и почему это не замена врачу, а сильный инструмент поддержки — в этом интервью.

Анастасия, расскажите, в чем суть проблемы, которую вы решаете?

С 2020 года число заболевших артериальной гипертензией детей выросло в России на 17% (к 2025 году). Одна из проблем сегодня — то, что подбор антигипертензивной терапии происходит эмпирически, на основании мнения врача. Сейчас доктора назначают лекарства от давления детям почти наугад — из пяти разрешенных препаратов можно выбрать любой. При этом результат виден только через 2–3 месяца. Если препарат не подошел, схему меняют и снова ждут. Все это время давление у ребенка остается высоким, и риск осложнений растет.

Свою ML-модель я разработала, чтобы предсказывать эффективный препарат сразу, без долгих экспериментов. Чтобы решить эту проблему, недостаточно посмотреть на один показатель давления. Нужно учесть много разных факторов — и тут пригодится мультимодальный подход.

Читать далее
Как ИИ помогает подбирать лечение для детей с гипертензией: новая модель на 272 пациентах
Source: geektimes

Чтение на выходные: «Код. Тайный язык информатики» Чарльза Петцольда

Если вы когда-нибудь смотрели на свой ноутбук и чувствовали, что он работает исключительно благодаря колдовству, чёрной магии и молитвам инженеров в очках — эта книга для вас. Чарльз Петцольд, автор легендарного «Программирования для Windows», взялся за невозможное: объяснить, как компьютер работает изнутри, начиная с самой базы — с карманного фонарика. Да-да, с обычного фонарика, которым вы светили под одеялом, чтобы дочитать комикс.

Секрет в том, что Петцольд не верит в метафоры. Никаких «паровозиков, везущих нолики и единички», никаких «электронных мозгов».

Читать далее
Чтение на выходные: «Код. Тайный язык информатики» Чарльза Петцольда
Source: geektimes

Карта обоняния: закономерности распределения обонятельных рецепторов

То, каким является окружающий мир, зависит от того, как мы его воспринимаем. И дело не о психологии, а о сенсорике. Слух, зрение, прикосновение, вкус и запах — все эти чувства являются результатом совместной работы соответствующих органов чувств, собирающих сенсорную информацию, и мозга, обрабатывающего ее. Нарушение работы одного из этих органов приводит к серьезным негативным последствиям для жизни любого живого существа. Потому понимание работы таких систем крайне важно. Ученые из Гарвардской медицинской школы (Бостон, штат Массачусетс, США) провели уникальное исследование обоняние, в котором установили, что рецепторы обоняния не располагаться «хаотично» в носу, а следуют четкому паттерну. Какие опыты проводили ученые, какие были получены данные, и что может нам рассказать карта обонятельных рецепторов? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Читать далее
Карта обоняния: закономерности распределения обонятельных рецепторов
Source: geektimes

[Перевод] История развития моделей прогнозирования погоды: полная версия

Этот материал представляет собою перевод любопытнейшей научной статьи Peter Lynch “The Origins of Computer Weather Prediction and Climate Modeling”, которая вдохновляла мои научные изыскания долгие годы. Краткую ее версию я публиковала давно здесь. Вашему вниманию представлен полный вариант.

Читать
[Перевод] История развития моделей прогнозирования погоды: полная версия
Source: geektimes

Скрипач не нужен: Выживут ли музыканты в эпоху нейронок?

За пару минут GenAI может сгенерировать целую симфонию. Означает ли это что музыканты останутся не у дел и скрипач уже действительно не нужен? Разбираемся в вопросе.

Читать далее
Скрипач не нужен: Выживут ли музыканты в эпоху нейронок?
Source: geektimes