Bugünün temel sesi | Kilo kaybı tanrısı yardımı: iniş çıkışlar üretebilen sofra takımı
1. Diyet yapıyorsanız, elektronik lezzet arttırıcı yemek çubukları kullanmayı düşünün?
Eğer tatlı bir dişiyseniz, düşük şekerli yiyeceklerin tadını çıkarabileceğinizi ve aynı zamanda elektronik uyarım yoluyla aynı tatlılık seviyesini tadabileceğinizi, böylece gerçekten çok fazla şeker yemeden yemeğin tadını çıkarabileceğinizi hayal edin, değil mi? Bu kadar gerçek dışı mı?
Bilim adamları artık insanların tuz algısını geliştirebilen elektronik çubuklar geliştirdiler.Bir sonraki hedef, sağlıklı bir diyete bağlı kalarak insanların çeşitli yiyeceklerin tadını çıkarmasına izin vermek.
Ranasinghe bir çift yemek çubuğu yaptı. Yemek çubuklarının uçlarına elektrotlar yerleştirildi. Dil elektrotlara dokunduğunda simüle edilmiş bir tat üretebilir.
Sonra bazı insanlardan bu yemek çubuklarını tuz eklemeden patates püresi yemeleri için kullanmayı denemelerini istedi. Dünya çapında yapılan araştırmalar sonucunda, bu çift yemek çubuğunun insanların tuzluluk algısını iyileştirebileceğini keşfetti.
Ranasinghe'nin ilk doktora projesi, İnternet üzerinden tat verme girişimiydi. İlk olarak 1970'lerde beyin sorunları nedeniyle tat alma duyusunu kaybeden insanları inceledi.
Deneyin sonuçları, tesadüfi bir keşiften bahsetti, yani deneyde denekler, elektrotlar tarafından uyarıldıklarında tuzlu veya ekşi tadı tattıklarını bildirdi.
Ranasinghe bunu bir başlangıç noktası olarak aldı ve laboratuvarda çeşitli tatları denemeye başladı. "Farklı malzemeler, farklı akımlar, farklı frekanslı elektrik uyarımı ve farklı elektrot konumları ile deneyler yaptım" dedi. Bu tür deneylerle tuzlu, ekşi ve acı tatlar gösterebilen elektriksel uyarı parametrelerini belirledi.
İlginç olan, Ranasinghe'nin keşfinin, genellikle tanıdığımız dil haritası teorisiyle çok az ilgisi olmasıdır Dil haritası teorisi, dilin her parçasının bir zevkle ilgili olduğunu söylüyor.
"Bu teori çok eski" dedi. Son araştırmalar, her pozisyon için algılama eşiği farklı olsa da, dilin ön tarafının her bir parçasının beş çeşit tadı hissedebildiğini söyledi.
Tat iyileştirme sisteminin tasarımında bariz bir sınırlama vardır, yani kullanıcının dili devreyi kapatmak için iki elektrota dokunmalıdır, böylece akım dil boyunca akabilir, bu da tüketiciler için uygun bir tat iyileştirme çözümü değildir. .
Ranasinghe, önemli değil, teknoloji henüz emekleme aşamasında olduğunu söyledi: "1950'lerde bir televizyon seti gibi." Yılın siyah-beyaz TV sahnesi gibi, dedi, ama bir gün sanal zevk renkli bir TV gibi ihtişamla patlayacak.
2. Mutluluğu ve öfkeyi bilmek için rengi gözlemleyin: MIT, duygu yorumu için bir makine öğrenimi modelini başarıyla geliştirdi
MIT Media Lab'deki araştırmacılar, bilgisayarların duygularımızı insanlar gibi doğal bir şekilde yorumlamasına izin veren bir makine öğrenimi modeli geliştirdi. Model, duyguları daha iyi değerlendirmek için yüz ifadelerindeki ince değişiklikleri daha iyi yakalayabilir.
Çeşitli faktörler nedeniyle, insanlar duygularını tamamen farklı şekillerde ifade ederler ve bu da duygusal bilgi işlem için büyük bir zorluk getirir. Kültür, cinsiyet ve yaştaki farklılıklar bu genel farklılığa neden olmuştur.
Ancak diğer farklılıklar daha ayrıntılıdır: zaman, uyku durumu ve hatta konuştuğunuz kişiyle olan yakınlığınız, belirli bir anda mutluluğu veya üzüntüyü ifade etme şeklinizde ince değişikliklere neden olabilir.
Media Lab'deki araştırmacılar, bu ince yüz ifadesi değişikliklerini yakalamada geleneksel sistemleri geride bırakan bir makine öğrenimi modeli geliştirdiler.
Duyguları daha iyi yorumlamak için binlerce yüz görüntüsü bu model üzerinde eğitildi. Ek olarak, ek veri eğitimi yoluyla, bu model tamamen yeni bir popülasyonda eşit derecede etkilidir. Amacı, mevcut duygusal bilgi işlem teknolojisini geliştirmektir.
Oggi Rudovic, "Duygularımızı göze çarpmayan bir şekilde izliyor," dedi ve "Robotların sosyal açıdan akıllı olmasını istiyorsak, onların duygularımıza insanlar gibi doğal bir şekilde tepki vermesini sağlamalıyız."
1. Kişiselleştirilmiş "uzmanlar"
Bu makalenin araştırmasında, araştırmacılar "çok uzmanlı model" (MoE) teknolojisini model kişiselleştirme teknolojisiyle birleştirdiler, bu da bireylerden daha ince yüz ifadesi verilerinin çıkarılmasına yardımcı oldu. Rudovic, duygusal hesaplama için iki teknolojinin ilk kez birleştirildiğini söyledi.
Araştırmacılar ayrıca, keşfedilmemiş deneklerin duygularını en iyi hangi "uzmanın" tespit edebileceğini hesaplamak için bir "eşik ağı" ekledi. Feffer, "İnternet, temelde bireyler arasında ayrım yapabilir ve bunun, belirli bir görüntü için doğru uzman olduğuna işaret edebilir." Dedi.
2. Daha iyi insan-bilgisayar etkileşimi
Araştırmacılar, başka bir hedefin, bilgisayarların ve robotların az miktarda değişen veriden otomatik olarak öğrenmesine yardımcı olacak modeller eğitmek ve insan ihtiyaçlarını daha iyi karşılamak için insan duygularını daha doğal bir şekilde tespit etmek olduğunu söyledi.
Feffer, "İnsanların nasıl hissettiğini anlamak, stres veya acıyla başa çıkmanın yollarını önermek ve hayatlarını olumsuz etkileyen başka şeyler bulmak için akıllı telefonları veya web sitelerini kullanabilirsiniz." Dedi.
Ek olarak, depresyon veya bunamanın izlenmesine de yardımcı olur, çünkü insanların yüz ifadeleri bu koşullar nedeniyle ince değişikliklere uğrayacaktır.
Rudovic, "Uzun bir süre boyunca ifadelerini izleyerek kullanıcılar için kişiselleştirilmiş bir model özelleştirebilir ve her gün ortalama yüz ifadesinden saparak ne kadar sapma yaşadıklarını izleyebilir ve bunu sağlık ve mutluluğun bir göstergesi olarak kullanabiliriz." Dedi.
3. Güney Kore, AI Dünya Kupası'nda şampiyonluğu kazandı
AlphaGo ve Lee Sedolun tarihi düellosundan iki yıl sonra Güney Kore, yapay zekanın potansiyelini ve sınırlamalarını test etmek için başka bir yarışma daha düzenledi. Bu sefer, yapay zekanın alanı futbol.
Kore Bilim ve Teknoloji Enstitüsü (KAIST) geçen hafta Daejeon'da "Yapay Zeka Dünya Kupası" düzenleyerek yapay zekanın futbol dünyasına girmeye hazır olduğunu kanıtladı.
Üç gün süren yarışmaya 12 ülkeden toplam 24 takım katıldı. KAIST sonunda Google, MIT ve National Cheng Kung Üniversitesi'nden rakiplerini yenerek zaferi kazandı.
AI Dünya Kupası, futsalın bir çeşididir. Her sanal takım 5 küp şeklindeki oyuncudan oluşur ve iki takımın oyuncuları farklı renkler kullanır. Bu oyuncular, yapay zeka algoritmaları ile önceden programlanmıştır. Bu takımlar, daha kısa maçlar için beş dakikalık bir yarı kullanarak sanal bir futbol sahasında oynarlar.
Kim Woo-joon, Kore Bilim ve Teknoloji Akademisi'nde doktora öğrencisi ve ödüllü AFC-WISRL ekibinin kaptanıdır. Bu sonucun, bu futbol maçında kullandıkları pekiştirme öğreniminin güçlü yeteneklerini kanıtladığını söyledi.
"Takviye öğrenmenin ana algoritmalarından biri olan oyuncuları eğitmek için Q-öğrenmeye dayalı bir algoritma kullanıyoruz," dedi Kim Woo-joon. "Algoritma, bir temsilcinin en iyi eylemi yapması ilkesine dayalı olacak şekilde tasarlanmıştır. Seçin, o zaman maksimum ödülü alacak. "
Kim Woo-joon, "Tüm gelişmiş algoritmaları yenmenin anahtarı, ekipleri tarafından gerçekleştirilen sayısız simülasyon uygulamasında yatıyor. Bu algoritmada, bir robot bir saniyede beş adımı tamamlayabilir" dedi.
Yapay zeka teknolojisi karmaşık olsa da organizasyon komitesi başkanı, bu etkinliğin asıl amacının insanların yapay zeka "eğlence" bilincini artırmak olduğunu söyledi.
Profesör Kim Jong-hwan, "Ancak daha önemli bir soru, bu teknolojinin insan mutluluğuna ve refahına nasıl katkıda bulunabileceğidir. Yapay Zeka Dünya Kupası, yapay zekanın halkı eğlendirebileceğini göstermek için düzenleniyor."
Kim Jong-hwan'ın dediği gibi, seyirci maçı izlerken çok mutlu görünüyordu. Seyirci, "yanlış" bir oyuncu bir kez, bir yapay zeka oyuncusu baskıya dayanamadığında ve gol atma şansı olduğunda, orada öylece durduğunda özellikle mutlu görünüyordu.
4. Toyota, 72 milyar değerinde Uber'e 500 milyon ABD doları yatırım yapıyor ve ortaklaşa otonom sürüşü geliştiriyor
Reuters'a göre Toyota, sürücüsüz otomobiller geliştirmek için Uber'e 500 milyon dolar yatırım yapacak. Her iki şirket de son derece rekabetçi otonom sürüş endüstrisindeki rakiplerini yakalamaya kararlı.
Sektör genel olarak Toyota ve Uber'in sürücüsüz otomobiller geliştirmede rakiplerinin gerisinde kaldığına inanıyor. Bu işbirliği, ikisi arasındaki mevcut ilişkiyi derinleştiriyor ve CEO Dara Khosrowshahi'nin Uber'in bağımsız araştırma ve geliştirme yerine bir ortaklık yoluyla insansız araçlar geliştirmesine izin verme planını yansıtıyor.
Bu işbirliği aynı zamanda Uber'in otonom sürüş işine yeni bir canlılık kattı.
Arizona, Tempe'de Mart ayından bu yana, bir Uber insansız araç bir yayaya çarptı ve onu öldürdü. Uber, insansız araç yol testlerini askıya aldı, yüzlerce test sürücüsünü ateşledi ve Arizona'daki insansız araç test programını kapattı.
Toyota'nın Uber'e yaptığı yatırımın değeri 72 milyar dolar. Uber, otonom sürüş sistemini Toyota'nın Guardian teknolojisi ile birleştirecek. Guardian teknolojisi, aracın tamamen otonom sürüş durumuna girmesini önleyen şerit tutma işlevi gibi otomatik güvenlik özelliklerine sahiptir.
Kaynak, Toyota ve Uber'in birleşik teknolojisinin Toyota'nın Sienna minivanına entegre edileceğini ve 2021'de Uber'in araç çağırma ağına konuşlandırılacağını söyledi.
Kaynak, adı bilinmeyen bir üçüncü taraf şirketin filoya sahip olacağını ve filoyu işleteceğini söyledi. Her iki şirket de insansız araçların nasıl seri üretileceği konusundaki son derece zorlu problemi çözmeye kararlı.
Tamamen gelişen otonom sürüş açısından Toyota, bazı rakipler kadar rekabetçi değil. Toyota, teknoloji konusunda temkinli olduğunu ifade etti ve Guardian gibi kısmen otomatik sürüş sistemlerine odaklandı. Ancak şirket, araştırmayla ilgili teknolojilere yatırım yaptı ve 2020 civarında sürücüsüz elektrikli araçları test etmeye başlamayı planladığını söyledi.
Yeniden yazdırmanız gerekirse, lütfen arka planda bir mesaj bırakın ve yeniden yazdırma şartnamelerine uyun.
