Kiến trúc thuật toán: Chúng ta có nên để AI thiết kế các tòa nhà cho chúng ta không?

Các thiết kế lặp đi lặp lại theo thời gian. Kiến trúc được thiết kế và xây dựng vào năm 1921 trông sẽ không giống với một tòa nhà từ năm 1971 hoặc từ năm 2021. Xu hướng thay đổi, vật liệu phát triển và các vấn đề như tính bền vững trở nên quan trọng, trong số các yếu tố khác. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu sự phát triển này không chỉ là về kiểu thiết kế của các tòa nhà mà trên thực tế, là chìa khóa cho cách họ thiết kế? Đó là lời hứa của các thuật toán tiến hóa như một công cụ thiết kế.

Trong khi các nhà thiết kế từ lâu đã sử dụng các công cụ như Thiết kế có sự hỗ trợ của Máy tính (CAD) để giúp lên ý tưởng cho các dự án, thì những người ủng hộ thiết kế tổng hợp lại muốn tiến thêm một số bước nữa. Họ muốn sử dụng các thuật toán mô phỏng các quá trình tiến hóa bên trong máy tính để giúp thiết kế các tòa nhà từ đầu. Và, ít nhất là khi nói đến nhà ở, kết quả khá thú vị.

Thiết kế sáng tạo

Celestino Soddu đã làm việc với các thuật toán tiến hóa lâu hơn hầu hết những người làm việc ngày nay đang sử dụng máy tính. Một kiến ​​trúc sư và nhà thiết kế người Ý đương đại hiện đã ở giữa những năm 70, Soddu bắt đầu quan tâm đến tác động tiềm tàng của công nghệ đối với thiết kế trong thời kỳ của Apple II. Điều khiến anh ấy quan tâm là khả năng tạo ra một chủ đề không ngừng nghỉ. Hay như Soddu, cũng là giáo sư thiết kế tổng hợp tại Đại học Bách khoa Milan ở Ý, nói với Digital Trends, ông thích ý tưởng “mở ra cánh cửa cho sự biến đổi vô tận”.

Thành phố Venice được tạo ra với kiến ​​trúc, cây cầu và nhà thờ được tạo ra mà hiện không có ở Venice. Mọi khía cạnh của môi trường được tạo ra đều tuân theo tầm nhìn của Canaletto về Venice. Celestino Soddu

Nhìn bề ngoài, triển vọng của thiết kế thuật toán tổng quát là tương đối đơn giản. Có một số “quy tắc” xác định các đối tượng cụ thể, có thể là một ngôi nhà gỗ hoặc một nhà thờ Baroque. Một thuật toán di truyền sao chép sự tiến hóa dưới dạng một chương trình máy tính như một cách để tối ưu hóa các giải pháp. Bằng cách xác định những gì Soddu coi là các quy tắc xác định một phần thiết kế cụ thể, các thuật toán của ông có thể khái niệm hóa các vật thể trông như thế nào nếu chúng là các thực thể sống đã trải qua hàng thiên niên kỷ chọn lọc tự nhiên.

Ông bắt đầu thiết kế một “loài” các thị trấn thời trung cổ của Ý vào những năm 1980. Công việc tạo ra các mô hình 3D vô hạn của các thành phố thời trung cổ, mỗi thành phố có một chút khác biệt. Kể từ đó, Soddu đã tiếp tục thử nghiệm thiết kế tổng hợp như một phần trong quá trình thực hành của mình. “Một trong những dự án cuối cùng của tôi là đề xuất khôi phục đỉnh nhà thờ Đức Bà ở Paris,” anh nói. Thiết kế (không may là sẽ không được sử dụng) mô tả ngọn lửa bị phá hủy gần như một khối băng xoắn ngược, đẩy lên trời.

Một phần của sự hấp dẫn trong các thiết kế của Soddu là yếu tố ngẫu nhiên mà thuật toán đưa vào. Nhưng nó cũng mở ra những khả năng hấp dẫn có thể được áp dụng không chỉ cho kiến ​​trúc mà còn cho bất kỳ loại thiết kế nào. Ví dụ, một công ty thiết kế có thể tạo ra hàng trăm chiếc ghế, với mỗi chiếc khác nhau một chút. Anh ấy gọi kiểu thiết kế này là “sản phẩm ý tưởng”.

Nhà công nghệ sáng tạo tại nơi làm việc

Soddu cũng không phải là người duy nhất quan tâm đến việc sử dụng các thuật toán di truyền để hình dung các tòa nhà. Nhạc sĩ và nhà công nghệ sáng tạo ở Lisbon, Bồ Đào Nha Moullinex gần đây đã tạo một video âm nhạc có cảnh nhấp nhô của các tòa nhà theo chủ nghĩa tàn bạo. Thoạt nhìn, đây có vẻ là những tòa nhà thực sự với hiệu ứng biến hình cho phép người ta chuyển tiếp sang tòa nhà tiếp theo. Trên thực tế, chúng được tạo ra bởi các thuật toán tổng hợp.

Moullinex, hay còn gọi là Luís Clara Gomes, nói với Digital Trends: “Một Mạng đối thủ chung – trong trường hợp này, StyleGAN2-ada – đã được đào tạo với hình ảnh của các tòa nhà thực và sau đó có thể tạo ra các hình ảnh mới dựa trên những gì đã học. “Những gì bạn đang thấy là sự giải thích của mạng về dữ liệu là gì. Tương tự, điều này giống như cho một đứa trẻ xem những bức ảnh về mèo và sau đó yêu cầu chúng tạo ra một con mèo mới dựa trên những gì chúng đã học được. Bạn càng cho thấy nhiều mèo – [nghĩa là] tập dữ liệu huấn luyện càng lớn – thì các hình ảnh được tạo ra sẽ càng giống mèo hơn. ”

Kể từ khi tạo video âm nhạc đầu tiên, Moullinex đã tiếp tục làm việc với dự án và vẫn bị hấp dẫn bởi các khả năng.

Moullinex nói: “Tôi thích xem GAN như một cái lò: Bạn lấy nguồn và tạo hình đất sét, để mẻ nấu và chờ kết quả. “Bạn chọn những mảnh nào và trình bày chúng như thế nào là tùy thuộc vào bạn. Đó là một bài tập của việc từ bỏ một số mức độ kiểm soát và để một số thứ tùy thuộc vào cơ hội. Là một người đã theo dõi lĩnh vực công nghệ này trong nhiều năm… tôi thấy thật thú vị khi nguồn entropy, sự hỗn loạn và không thể đoán trước của chúng ta – tất cả những thành phần tốt cho cảm hứng và sự sáng tạo – đều đến từ công nghệ ”.

Một trong những câu hỏi lớn đối với bất kỳ loại trí tuệ nào bị cáo buộc là sáng tạo là liệu nó có lấy đi khỏi nhà thiết kế con người hay không. Không ai có thể coi sơn hay trọng lực là một tác giả của bức tranh như một nghệ sĩ, nhưng với AI, điều đó không hoàn toàn đơn giản như vậy. Nhưng Soddu không lo lắng.

Kiến trúc khảm đã tạo để cải thiện Bản sắc Thành phố Ravenna Celestino Soddu

“Không, ngược lại,” Soddu nói. “Sáng tạo, trích dẫn [nhà toán học người Pháp Henri] Poincaré , là khả năng giải thích những gì tồn tại bằng cách đề xuất một hệ thống mới về mối quan hệ giữa các bộ phận. Nó chắc chắn không chỉ là việc tìm kiếm các hình thức mới. Dự án chung của tôi được sinh ra… từ sự giải thích chủ quan của quá khứ bằng cách sử dụng các thuật toán di truyền ban đầu có khả năng đại diện cho tính chủ quan này. Sự phát triển kỹ thuật số là một dịp đáng kinh ngạc để ý tưởng chủ quan được thể hiện dưới nhiều biến thể vô hạn và đa dạng của nó ”.

Đến một con phố gần bạn?

Cho đến nay, các thuật toán tiến hóa vẫn là một thanh bên hấp dẫn cho thiết kế chính thống. Giống như cách mà đạo đức AI là một ý tưởng trừu tượng cho đến khi đột nhiên, thế giới cần đến nó, thiết kế tổng hợp là một lĩnh vực thú vị để thảo luận, nhưng với ứng dụng dường như tối thiểu.

Vấn đề không phải là các thuật toán di truyền tạo ra các thiết kế không thực tế. NASA đã sử dụng các thành phần vệ tinh được thiết kế bằng thuật toán di truyền trong các nhiệm vụ đắt tiền trong thế giới thực. Những thành phần này không chỉ hiệu quả, chúng còn hoạt động tốt hơn các lựa chọn thay thế do con người thiết kế – và các kỹ sư con người khi nhìn vào chúng cũng không thể tìm ra lý do. Như Moullinex đã chỉ ra, do đó không có lý do gì tại sao một thuật toán di truyền không thể được tối ưu hóa để tính đến các yêu cầu như chức năng, thẩm mỹ, chi phí, tính bền vững và đạo đức.

Thay vào đó, vấn đề có thể là các thuật toán tổng hợp là một giải pháp phần mềm mà không có phần cứng đi kèm. Điều đó có thể đang thay đổi. Gần đây, Digital Trends đã viết về một dự án nhiều năm đang tìm cách sử dụng AI tiến hóa để thiết kế robot khám phá các hành tinh khác . Ý tưởng? Rằng một thiết lập máy in 3D có thể được đưa đến hành tinh khác để in các thiết kế robot tốt nhất mà không cần con người.

Chúng ta hiện đang sống trong một thế giới mà ở đó nhà ở được in 3D tồn tại. Những ngôi nhà này, có thể được sản xuất nhanh chóng và bán với giá thấp hơn giá nhà “thông thường”, có thể hình dung ra một cuộc cách mạng về nhà ở đại chúng giá cả phải chăng. Và bạn biết những gì? Nhờ các thuật toán di truyền, mỗi người có thể hơi (hoặc rất) khác nhau.

Các quả cầu nổi trong suốt của Syng hứa hẹn cho âm thanh sống động

Loa Cell Alpha của Syng là loại loa không dây, chúng chiếu âm thanh theo kiểu hình cầu và sống động, và với mức giá khởi điểm là 1.800 đô la cho mẫu dành cho máy tính để bàn, chúng sẽ không phải là món hàng hấp dẫn đối với hầu hết mọi người.

Cell Alpha là sản phẩm đầu tiên của Syng. Bên trong chiếc loa hình cầu, trong suốt là một loạt các trình điều khiển: Một loa siêu trầm hướng lên, một loa siêu trầm hướng xuống, một bộ ba trình điều khiển tầm trung và một thành phần mà Syng gọi là “triphone”, mà Syng mô tả là hệ thống ba còi dự báo âm thanh “với độ chính xác chính xác.” Triphone là cốt lõi của tính năng đặc trưng của Cell Alpha, được gọi là âm thanh Triphonic. Đó là gì, chính xác là gì?

“Kiến trúc âm thanh dựa trên vật thể này cho phép bạn vẽ ra âm thanh xung quanh mình: Đặt nó ở bất cứ đâu bạn muốn, di chuyển nó, thu nhỏ nó, phóng đại nó và xếp lớp – hoặc để Cell xử lý nó cho bạn. Triphonic hiểu những gì nghệ sĩ muốn bạn nghe, chỉnh sửa chính xác không gian cho căn phòng của bạn và luôn giữ âm thanh tập trung xung quanh bạn, ”tài liệu báo chí của công ty cho biết.

Hơi khó để có được cảm nhận thực sự về âm thanh Triphonic này (giống như nhiều tiến bộ về âm thanh, chúng cần được nghe chứ không phải mô tả), nhưng Syng mô tả nó thay đổi như thế nào tùy thuộc vào số lượng Cell Alphas trong một không gian. .

One Cell Alpha tạo ra “trường âm thanh lấp đầy phòng”. Hai trong số các loa này có thể được đặt ở bất kỳ vị trí nào và Syng nói rằng chúng sẽ kết hợp với nhau để tạo ra một trường âm thanh độc nhất. Tuy nhiên, Three Cell Alphas được coi là tối ưu và tạo ra “trường âm thanh hoàn toàn đắm chìm […] với khả năng kiểm soát không gian hoàn toàn và bao trùm toàn bộ.”

Loại ngôn ngữ quảng cáo này tràn ngập trang web của công ty, nhưng không có đề cập đến công nghệ không dây đang được sử dụng, định dạng âm thanh nào được hỗ trợ bởi loa, hoặc loại công suất và bộ khuếch đại nào có liên quan.

Những gì chúng tôi biết là loa được điều khiển từ một ứng dụng điện thoại thông minh, chúng có khả năng phát trực tuyến từ các dịch vụ như Spotify và bạn có thể tạo thiết lập nhiều phòng, với các bản nhạc khác nhau phát trong mỗi phòng.

Loa phát ra âm thanh ở dạng 360 độ hoặc 3D đã trở thành xu hướng trong vài năm trở lại đây. hiện không còn tồn tại của HomePod Apple có bố trí trình điều khiển hình tròn, của Amazon Echo Studio có thiết kế tương tự và Sony đang cố gắng phổ biến định dạng Âm thanh thực tế 360 của mình thông qua các loa không dây như SRS-RA5000.

Môn học mạnh về khả năng vận dụng phương pháp để ứng phó với công việc, cuộc sống chính là PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI. Đây là chìa khoá để tiếp cận với các nguyên tắc thủ thuật giúp tư duy có nền tảng và định hướng hơn. Tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên là một nơi đáng tin cậy để bạn theo học. Bạn có thể điền thông tin tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743; 089 668 36 31 để thực hiện đăng ký.

Nguồn: DigitalTrends

Thiết kế điện thoại thông minh tốt không còn là điều xa xỉ. Đó là một yêu cầu

Thiết kế đẹp không phải là một thứ xa xỉ mà là điều cần thiết tuyệt đối, không chỉ thay đổi diện mạo của một chiếc điện thoại thông minh mà còn thay đổi cảm giác của nó khi cầm trên tay, cảm giác của nó khi ở đó và cách chúng ta kết nối với nó ở cấp độ cảm xúc. Theo thời gian, khi nó phù hợp, bạn sẽ muốn giữ sản phẩm đó lâu dài.

Thiết kế rất quan trọng, nhưng một số lại coi nó là một tính năng xa xỉ không bổ sung giá trị gì cho sản phẩm cuối cùng, khiến những người ưu tiên thiết kế đẹp cũng như họ sử dụng bộ vi xử lý hoặc màn hình AMOLED mới nhất để chế nhạo. Điều này phần nào bị ảnh hưởng bởi các sản phẩm được thiết kế tốt, hoặc ít nhất là những sản phẩm có thiết kế nổi bật, được định giá cao, nhưng nó cũng bị nhầm lẫn. Đây là lý do tại sao chúng ta cần đánh giá cao nó.

Thiết kế thân thiện, dễ chịu

Tôi nhớ mình đã từng tham gia một cuộc họp báo với một nhà sản xuất lớn tại một triển lãm thương mại vài năm trước và một số thành viên trong nhóm mà tôi tham gia đã bật cười khi một số bài đánh giá sản phẩm sẽ nói về “sự thoải mái trong tay” hoặc cảm giác thiết bị. Sự thú vị đến từ một số người đồng ý rằng miễn là điện thoại vừa vặn trong tay bạn, mọi thứ đều tốt. Tôi cho rằng tất cả những người này chỉ mua quần có chiều dài chân phù hợp và không lo lắng về kích thước vòng eo. Rốt cuộc, điều đó sẽ đủ để che đi những phần quan trọng, và phần còn lại chỉ là một chi tiết vô nghĩa cho dù nó có khó xử hay khó chịu đến mức nào.

Huawei P40 Pro Andy Boxall/DigitalTrends.com

Tôi hy vọng các ý kiến ​​đã thay đổi kể từ đó khi mọi người nhận thức rõ hơn về cách thiết kế ảnh hưởng đến việc sử dụng điện thoại hàng ngày. Chỉ liên kết thiết kế với vẻ ngoài là một vấn đề, vì nó đi xa hơn nhiều so với tính thẩm mỹ đơn giản. Một ví dụ điển hình là cử chỉ vuốt, đây là cách hầu hết chúng ta tương tác với điện thoại ngày nay. Chúng ta vuốt lên để truy cập các ứng dụng đang mở, sang phải để quay lại và vuốt xuống để xem thông báo. Để điều này hoạt động tốt và cảm thấy thoải mái và tự nhiên, thiết kế phần mềm và phần cứng cần phải kết hợp với nhau.

Các Huawei P40 Pro chương trình bạn như thế nào tốt một chiếc điện thoại có thể được khi thiết kế là đúng. Đáy máy có một miếng kính xếp tầng nên khi vuốt lên sẽ không có lực cản nào cả. Không bị vỡ giữa kính và cơ thể. Đó là một niềm vui công thái học và là một trong những tính năng thiết kế được suy nghĩ cẩn thận nhất trên bất kỳ điện thoại nào mà tôi đã thấy trong vài năm qua. Chuyển động thể chất, linh hoạt đồng bộ hoàn hảo với những gì diễn ra trên màn hình và cảnh báo xúc giác kịp thời, nâng cao toàn bộ trải nghiệm ở trên chỉ cần “vuốt”, trở thành thứ gì đó xúc giác và đáng nhớ.

Tính tiện dụng và công thái học được cân nhắc kỹ lưỡng, cùng với vật liệu phù hợp, có thể giúp các nhà thiết kế tạo ra một thiết bị có ý nghĩa . Cựu giám đốc thiết kế của thương hiệu điện thoại sang trọng đã qua đời Vertu, Hutch Hutchison, (hiện là công ty khởi nghiệp di động Xor) đã xác định lý do tại sao điều này lại quan trọng :

“Chúng tôi có điện thoại thông minh và chúng thật tuyệt vời nhưng vô vị. Tôi nhìn vào của tôi và nó không có ý nghĩa gì đối với tôi. Đó là điều khiến Vertu trở nên đặc biệt – bạn có một mối quan hệ cá nhân với đối tượng. Xor bắt đầu với một đề xuất xoay quanh việc trở thành một đối tượng cá nhân. Tôi muốn bỏ lại những hình thức khắc nghiệt không phù hợp với công thái học. Đây là một điều thân thiện và nên cảm thấy tốt. ”

Nó vẫn sai ở đâu

Tôi thích cụm từ, “một điều thân thiện sẽ cảm thấy tốt.” Nó không chỉ áp dụng cho điện thoại mà còn mọi thứ mà chúng ta tương tác thực tế, từ ghế đến đồng hồ, nội thất xe hơi đến đèn bàn. Đây cũng thường là phần khó nhất đối với các nhà sản xuất điện thoại để làm đúng.

Sự thân thiện nhanh chóng bị xói mòn ngay cả khi những thỏa hiệp nhỏ nhất trong thiết kế. Một khía cạnh đã trở thành một vấn đề gần đây là sự cân bằng, do sự phổ biến của các mô-đun máy ảnh lớn hơn được đóng gói với khối lượng cảm biến, một số trong số đó lớn và nặng một cách đáng ngạc nhiên. Chúng luôn được đặt ở trên cùng của điện thoại và các nhà thiết kế cần phải cân đối trọng lượng để điện thoại không quá nặng.

Samsung Galaxy S21 Ultra Andy Boxall / Xu hướng kỹ thuật số

Gavin Ivestor, Phó Giám đốc Thiết kế của Bang và Olufsen, đã giải thích tầm quan trọng của sự cân bằng trong một sản phẩm mà chúng tôi đang nắm giữ và nỗ lực cần có để đi đúng hướng. Mô tả về chiếc điều khiển từ xa của Beoremote One TV, ông nói: “Sự cân bằng nằm ngay trong tay bạn khi bạn cầm nó và điều đó không dễ dàng đạt được. Pin nặng hơn và đặc hơn, vì vậy chúng tôi đặt chúng trong lòng bàn tay của bạn, giúp bạn kiểm soát khối lượng. Điều đó không dễ thực hiện trong một sản phẩm liền mạch. Nó khó làm hơn nhiều, nhưng chúng tôi tin rằng những lợi ích mang lại là xứng đáng. ”

Vấn đề chi tiết thiết kế

Khi một khía cạnh công thái học bị tắt, các vấn đề khác có xu hướng được chú ý nhiều hơn. Một sản phẩm không cân bằng có thể buộc bạn phải cầm nắm nhiều hơn và điều đó có thể làm lộ ra nếu các cạnh thuôn vào một cạnh sắc hoặc nếu thân máy quá trơn và khi bạn vuốt trên các phần ít sử dụng của màn hình – vuốt hai lần để thoát ngang chẳng hạn như trò chơi – các đường gờ tạo bởi kính tiếp xúc với thân máy và thường là cạnh của miếng dán bảo vệ màn hình, sẽ được chú ý ngay lập tức. Thật khó chịu và làm mất đi niềm vui khi sử dụng những gì có lẽ là một chiếc điện thoại thông minh tốt.

Bộ truyền động Monobloc của Porsche Design

Lựa chọn thiết kế kém sẽ gây ra sự mệt mỏi và chúng ta càng sử dụng một chiếc điện thoại không vừa vặn, nó càng trở nên kém thú vị hơn. Tôi không nói về sự mệt mỏi giống như cách bạn gặp phải sau khi chạy marathon, mà là những cảm giác khó chịu gần như không thể nhận thấy mà chúng ta tự nhiên bù đắp cho mỗi ngày, như đi một đôi giày mà đế đã mòn. Thay đôi giày và bạn ngay lập tức nghĩ, “tại sao mình không làm điều này sớm hơn?” Điều này cũng giống như vậy khi chuyển từ một chiếc điện thoại được thiết kế kém chất lượng sang một chiếc điện thoại đã được suy nghĩ kỹ càng.

Áp dụng triết lý thiết kế mạnh mẽ tác động tích cực đến cả sự hấp dẫn thị giác và khả năng sử dụng. Porsche Design tuân theo niềm tin của Ferdinand Porsche rằng hình thức phải tuân theo chức năng, nhưng nó không bao giờ ngừng đổi mới công ty. Hãy nhìn vào đồng hồ Bộ truyền động Monobloc của Porsche Design (ở trên) và xem các nút truyền thống trên vỏ đã được thay thế bằng nút vặn như thế nào. Nó đẹp và đầy đủ chức năng, nhưng nó vẫn rõ ràng ngay lập tức những gì nó làm, và do đó, nó cực kỳ tự nhiên để sử dụng.

Trong điện thoại, nhu cầu bao gồm một tính năng khi có những ràng buộc dựa trên bố cục thiết bị bên trong hoặc ngân sách, có nghĩa là câu châm ngôn này đôi khi bị lãng quên và sự thân thiện mong muốn biến mất. Lấy điện thoại như Oppo Find X3 Pro , nơi cảm biến vân tay trong màn hình được đặt quá thấp trên màn hình, bạn phải điều chỉnh độ bám của mình và có nguy cơ làm rơi điện thoại khi sử dụng. Trên các điện thoại khác, bàn phím ảo cũng bị theo cách tương tự, dẫn đến lỗi chính tả khó chịu và một lần nữa, tăng nguy cơ đánh rơi điện thoại. Đặt các nút phụ cho trợ lý ảo hoặc điều khiển máy ảnh ở bên cạnh vỏ điện thoại là một vấn đề khác.

Mặc dù có những lý do về kỹ thuật hoặc tiếp thị có thể thuyết phục tại sao những điều này xảy ra, nhưng thiết kế tốt nên được đưa ra để khắc phục những hạn chế đặt ra từ nơi khác, đảm bảo khả năng sử dụng không bị ảnh hưởng.

Thiết kế tốt kéo dài

Khi tất cả những điều này kết hợp với nhau, bạn không chỉ có trong tay một thiết bị gắn kết, chức năng và đẹp mắt, mà quan trọng là nó còn cảm thấy là một phần của bạn. Dongseok Lee, nhà thiết kế của Samsung đã Galaxy Book Flex máy tính xách tay nói rằng: “Việc phát triển bất kỳ sản phẩm nào đều do người dùng hoàn thành”.

Chúng ta không nên loại bỏ thiết kế chỉ là về màu sắc hoặc hình dạng cơ bản. Chúng ta nên dành thời gian để hiểu phần lớn nó đóng vai trò quan trọng trong điện thoại thông minh mà chúng ta sử dụng hàng ngày và đặt tầm quan trọng tương tự vào việc lựa chọn một thiết bị có thiết kế đẹp giống như cách chúng ta làm với các khía cạnh kỹ thuật khác. Làm như vậy sẽ khuyến khích các công ty tập trung nhiều vào thiết kế cũng như tập trung vào chức năng.

Đối với những chiếc điện thoại có vẻ ngoài quá dài được làm từ vật liệu dễ chịu, xúc giác với sự cân xứng, đường cong và đường nét được đánh giá chuyên môn, tất cả đều có hình dạng chức năng nhưng đẹp mắt, vừa vặn trong tay chúng tôi chỉ được tìm thấy ở đầu trên thị trường và sau đó nhưng bị nhầm lẫn được xem như một thứ xa xỉ mà không ai thực sự cần phải có. Giờ đây, các thương hiệu như Asus với Zenfone 8 đang đặt nặng tư tưởng thiết kế vào những chiếc điện thoại không phá vỡ ngân hàng, chứng minh rằng thiết kế thông minh không phải đi đôi với mức giá cắt cổ.

Lần tới khi bạn mua một chiếc điện thoại, hãy chú ý đến hình thức, cảm giác của nó và cảm nhận cá nhân của bạn. Trong các bài đánh giá của chúng tôi, chúng tôi nói về việc một thiết bị sẽ tồn tại được bao lâu dựa trên độ bền và công nghệ, nhưng thực sự, thiết kế tốt cũng cần được nói đến theo cách tương tự. Bạn càng cảm thấy thoải mái với điện thoại thông minh đã chọn, bạn sẽ có xu hướng giữ nó lâu hơn và đó sẽ là yếu tố hàng đầu khi mua bất kỳ sản phẩm nào ngày nay bất kể giá cả như thế nào.

Phương pháp chính là biểu hiện của trí tuệ. Ai ai cũng có sẵn tiềm năng sử dụng trí tuệ của mình để vận hành công việc, cuộc sống. Những công cụ mạnh để hỗ trợ chúng ta đưa ra các giải pháp tối ưu cho các khó khăn đã được xây dựng từ rất lâu bởi nhà khoa học người Nga. Nếu bạn quan tâm đến việc cải thiện khả năng giải quyết vấn đề và ra quyết định một cách mới mẻ, nhanh chóng thì khóa học PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên là một lựa chọn phù hợp. Bạn có thể điền thông tin tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743; 089 668 36 31 để thực hiện đăng ký.

Nguồn: DigitalTrends

AI cảm nhận cảm xúc đã có ở đây và nó có thể có mặt trong cuộc phỏng vấn xin việc tiếp theo của bạn

Tôi nhớ rất rõ lần đầu tiên tôi đã chứng kiến ​​công nghệ nhận dạng giọng nói hoạt động. Đó là vào giữa những năm 1990 trên một máy tính Macintosh trong lớp học ở trường cấp ba của tôi. Nhà văn khoa học viễn tưởng Arthur C. Clarke đã từng viết rằng “bất kỳ công nghệ tiên tiến nào đều không thể phân biệt được với ma thuật” – và điều này thật kỳ diệu khi nhìn thấy các từ được nói xuất hiện trên màn hình mà không cần bất kỳ ai phải đập mạnh chúng trên bàn phím.

Sau vài thập kỷ nữa, và hiện tại, một số lượng lớn (và đang tăng nhanh) các thiết bị của chúng tôi có các trợ lý AI như Siri của Apple hoặc Alexa của Amazon. Những công cụ này, được xây dựng bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhất, không chỉ đơn giản là có thể phiên âm các từ – chúng có thể hiểu nội dung của chúng để thực hiện các hành động.

Nhưng giọng nói có thể làm được nhiều hơn thế. Một trong những lý do khiến các công cụ như Zoom ngày càng phổ biến trong thời kỳ đại dịch là sắc thái mà giọng nói mang lại. Chúng ta có thể truyền tải hầu hết mọi thông tin bằng giọng điệu của mình thông qua những từ ngữ mà chúng ta chọn.

Tuy nhiên, phần lớn, các công cụ nhận dạng giọng nói thế hệ hiện tại bỏ qua điều này. Nemesysco, một công ty công nghệ của Israel chuyên phát hiện cảm xúc dựa trên giọng nói, muốn sửa sai. Khi làm như vậy, nó có thể đưa công nghệ nhận dạng giọng nói lên một tầm cao mới, tạo ra tính năng nhận dạng giọng nói thông minh không chỉ hiểu chúng ta mà còn thực sự hiểu chúng ta. Nó tin rằng điều này có thể làm cho các trợ lý thông minh của ngày mai trở nên thông minh hơn, đưa ra những cách tương tác mới với thế giới và thậm chí có khả năng giúp quyết định xem bạn có được thăng chức trong công việc tiếp theo mà bạn mong muốn hay không.

Hãy sẵn sàng cho thế giới của “máy tính nhạy cảm”.

Che giấu cảm xúc của bạn

Tôi đang cảm thấy căng thẳng. Trên thực tế, điều đó không nói lên toàn bộ câu chuyện. Tôi cảm thấy căng thẳng, vui vẻ, hung hăng, buồn bã và tràn đầy năng lượng – cũng như đam mê, hạnh phúc, gắn bó, do dự, khó chịu, buồn bã và gần như chắc chắn là một số cảm xúc khác mà Amir Liberman, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Nemesysco, đã trải qua. t đã được đo lường. Một số cảm xúc này dễ nhận thấy hơn những cảm xúc khác. Trong một số trường hợp, chúng to, rộng và ồn ào. Ở những người khác, chúng là những nguyên tố vi lượng yên tĩnh hơn tương tự như hạt đậu phộng nhỏ, tình cờ mà bạn có thể tìm thấy trong một gói khoai tây chiên. Nhưng chúng vẫn ở đó trên màn hình, bật lên và xuống như tần số âm thanh bass và treble trên một dàn hi-fi.

Liberman không chính xác đưa tôi qua máy vắt sổ. Anh ấy chỉ yêu cầu tôi cho anh ấy biết những gì tôi đã làm trong ngày cho đến nay: Một buổi sáng khá điển hình bao gồm việc con gái 3 tuổi của tôi đánh thức ngay trước sáu giờ, ăn sáng, giúp cô ấy mặc quần áo và dọn dẹp, đưa cô ấy đi chăm sóc ban ngày, dành nửa giờ để trả lời email, sau đó bắt đầu cuộc gọi để trò chuyện về AI đánh hơi cảm xúc

Không giống như công nghệ khai thác cảm xúc, ví dụ, kết hợp các nguồn cấp dữ liệu Twitter để xác định phản ứng cảm xúc quy mô lớn của mọi người đối với các sự kiện tin tức lớn, mọi thứ Nemesysco làm khi định lượng cảm xúc đều dựa trên âm thanh giọng nói của người nói. Bạn có thể đang nói về một buổi sáng thứ Năm không bình thường hoặc một ngày tồi tệ nhất trong cuộc đời bạn; điều quan trọng không phải là những điều bạn nói mà là cách bạn nói chúng. Ít nhất theo giai thoại, nó cũng có vẻ hoạt động. Trong khi tôi cố gắng nói đều (và, như đã lưu ý, buổi sáng của tôi không hoàn toàn bao gồm kịch tính), các chỉ số sinh học nhỏ về căng thẳng, giải trí và các chỉ số khác tăng đột biến ở những điểm mà bạn có thể mong đợi chúng trong cuộc độc thoại của tôi.

Theo Liberman, giọng nói chứa – hoặc ít nhất, AI Phân tích giọng nói phân lớp của Nemesysco có thể trích xuất – 51 thông số, sau đó có thể được tách biệt và liên kết, rộng ra, với 16 cảm xúc. “Điểm độc đáo ở chúng là tất cả chúng đều không bị kiểm soát, chúng đều tinh tế,” anh nói với Digital Trends. “Và tất cả chúng đều liên quan đến những cảm xúc thực sự, không phải những cảm xúc mà chúng tôi cố gắng phát sóng.”

Từ máy phát hiện nói dối đến 11.025 điểm dữ liệu

Nemesysco bắt đầu xây dựng công cụ nhận dạng giọng nói phát hiện cảm xúc của mình 24 năm trước như một máy phát hiện nói dối để lực lượng an ninh sử dụng. “Chưa bao giờ có ý định kiếm một xu từ nó,” Liberman viết cho tôi trong một email vài ngày sau khi chúng tôi nói chuyện. “Ý tưởng là xây dựng một máy phát hiện nói dối sẽ dễ sử dụng ở các cửa ra vào của Israel để ngăn chặn khủng bố.”

Vào thời điểm đó, ý tưởng giải quyết vấn đề này bằng AI đã bị chế giễu rộng rãi. “Khi chúng tôi bắt đầu, AI là một từ tồi tệ,” anh nhớ lại. “Khi tôi nói,“ chúng ta sẽ sử dụng AI và cảm xúc, ”mọi người nói với tôi,“ Dù bạn làm gì, đừng đề cập đến AI ”…“ Phi lý trí ”là một trong những cái tên [đẹp hơn] mà tôi được gọi.”

Công nghệ của Nemesysco kể từ đó đã mở rộng ra ngoài tiền đề nhị phân “sự thật hay nói dối” mà nó được thành lập. Nhưng một số khái niệm về việc tìm kiếm sự thật, về việc thăm dò trước sự tinh tế của lời nói để tìm ra những mẫu giọng không thể nhận thấy mà mọi người thậm chí không biết rằng họ đang trưng bày vẫn còn. “Khi bạn nói về cảm xúc trong giọng nói, có một sự khác biệt rất quan trọng giữa những gì chúng ta cố gắng phát đi và những gì chúng ta thực sự cảm thấy bên trong,” Liberman nói. “Chúng tôi không cắt và khô khan: chúng tôi cố gắng che giấu giọng nói và cảm giác của mình trong nhiều trường hợp.”

Một người thường đấu tranh để xác định cảm xúc trên một dạng sóng. Hệ thống của Nemesysco sử dụng tốc độ lấy mẫu 11Khz, dẫn đến 11.025 điểm dữ liệu được tạo ra mỗi giây. Tìm kiếm cảm xúc trong vũng lầy của các điểm dữ liệu cũng giống như mò kim đáy bể. Đối với một số cảm xúc “cơ bản”, “nếu bạn biết nơi để tìm, bạn có thể đưa ra các ước tính trong đầu”, ông nói. “Tất nhiên PC làm điều đó tốt hơn và nhanh hơn nhiều.” Đối với hầu hết các cảm xúc, AI học máy là bắt buộc. Như Liberman đã lưu ý: “Chúng tôi sử dụng máy học để xác định sự hung hăng, nỗi buồn, hạnh phúc. Đây là những cảm xúc rất phức tạp, xét về mức độ phức tạp trong tâm trí. Rất khó [đối với chúng tôi ban đầu] tìm thấy chúng ”.

“Một chiếc điện thoại thực sự là bạn của bạn”

Ý tưởng cung cấp khả năng cảm nhận cảm xúc cho máy móc là ý tưởng đã được các nhà văn khoa học viễn tưởng khám phá từ lâu. Lấy một nhân vật như Data, người máy từ Star Trek:The Next Generation: Dù anh ta có kho thông tin hữu ích đến đâu, anh ta cũng phải trải qua những thử thách giao tiếp với nhóm Enterprise ngay từ đầu vì anh ta không hiểu một số sắc thái hành vi của con người .

Một phần lớn lời hứa về trí tuệ nhân tạo thực sự được xây dựng dựa trên khái niệm có thể mô hình hóa hoặc mô phỏng khả năng nhận thức của con người. Không có khả năng nhận thức nào của con người hơn là thể hiện cảm xúc. Có thể cấp cho máy móc khả năng cảm nhận được cảm xúc không giống như việc tạo ra cảm xúc cho chính máy móc. Công nghệ đánh hơi cảm xúc có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về bản thân, có khả năng tạo ra kỳ tích khó khăn trong việc cung cấp cho chúng ta dữ liệu khách quan, thay vì chủ quan, về cảm xúc. “Nếu bạn không thể đo lường nó, bạn không thể quản lý nó,” như câu nói cổ.

Trong một số trường hợp, có thể hiểu được trạng thái cảm xúc của người dùng có thể giúp công nghệ hoạt động trực quan hơn – hoặc có lẽ an toàn hơn. “Tôi thực sự tin tưởng rằng việc đưa ra quyết định AI mà không tính đến trạng thái cảm xúc và tính cách của tôi sẽ không bao giờ tốt bằng [làm điều đó với suy nghĩ],” Liberman nói.

Anh ấy đưa ra các ứng dụng tiềm năng: Một robot giúp con bạn giải trí trong khi theo dõi tình trạng sức khỏe của chúng; một ứng dụng giúp bạn tối ưu hóa tâm trạng để tập trung vào mục tiêu của mình; ô tô có chế độ lái tự động giới hạn tốc độ của bạn hoặc bẻ lái khi biết bạn đang căng thẳng. “Hãy nghĩ về một chiếc điện thoại thực sự là bạn của bạn,” anh ấy viết cho tôi.

Thăng chức tiếp theo của bạn

Ngay bây giờ, một động lực lớn đối với công ty là việc sử dụng công nghệ Nemesysco để có thể giúp quyết định việc thăng chức cho mọi người. Công ty có một dự án nghiên cứu chung với Khoa Tâm lý học tại Đại học Tổng hợp Lomonosov Moscow của Nga nhằm “thiết lập các phương pháp định lượng để đo lường phẩm chất năng khiếu và năng lực cá nhân của các ứng viên và nhân viên đang được xem xét thăng chức, bao gồm căng thẳng, động lực, làm việc nhóm, khả năng lãnh đạo và nhiều hơn nữa.”

Ý tưởng bị từ chối xin việc vì giọng nói của chúng ta cho thấy chúng ta đã sai vì điều đó nghe thật đáng sợ.

Phương pháp thử nghiệm gần đây đã được áp dụng cho sáng kiến ​​tái cấu trúc doanh nghiệp của một công ty công nghiệp lớn ở Nga. Là một phần của sáng kiến, tiếng nói của ít hơn 300 giám đốc điều hành và quản lý cấp cao, tất cả đều được thăng chức, đã được phân tích trong các cuộc thảo luận với nhóm nhân sự của công ty, cũng như các câu trả lời bằng lời nói cho một bảng câu hỏi. Bài kiểm tra kết luận rằng khoảng 28% ứng viên được đánh giá về khả năng được thăng chức là không phù hợp và sẽ gặp khó khăn trong việc đương đầu với nhiệm vụ mới của họ.

Ý tưởng bị từ chối xin việc vì giọng nói của chúng ta cho thấy chúng ta đã sai vì điều đó nghe thật đáng sợ. Liberman cho biết nó không đơn giản như vậy. Ý tưởng không phải là giọng nói của một người quyết định khả năng họ được thăng chức, mà đó là một trong nhiều yếu tố có thể thông báo cho một quyết định như vậy. Trong một cuộc phỏng vấn, một người có thể được hỏi về kinh nghiệm cuối cùng của họ khi quản lý một nhóm người trong một bối cảnh nhất định. Nếu giọng nói của họ bộc lộ sự nhiệt tình và tự tin khi họ kể lại câu chuyện, điều đó có thể cho thấy sự phù hợp. Nếu tín hiệu thanh âm của họ cho thấy sự run rẩy và khó chịu, điều đó có thể có ý nghĩa ngược lại.

Ông nói: “Bằng cách gom những cảm xúc này vào một báo cáo, chúng tôi có thể nói một trong những điều bạn thích làm và những điều bạn không muốn làm.

Các bức thư ở khắp mọi nơi

Năm 1967, một nhà khoa học và nhà phát minh người Áo tên là Manfred Clynes đã chế tạo ra một chiếc máy đo cảm xúc. Clynes, một thần đồng từng nhận được một bức thư của người hâm mộ từ Albert Einstein về việc chơi piano của cậu ấy, đã gọi nó là “bức ảnh gửi” theo tên từ trong tiếng Latinh sentire , có nghĩa là “cảm nhận”. Máy chụp ảnh đo những thay đổi trong áp suất hướng được áp dụng cho một nút mà một người có thể nhấn. Được biết, một lần bấm ngón tay có thể tiết lộ sự tức giận, tôn kính, tình dục, niềm vui và nỗi buồn. Kết quả được công bố trong một cuốn sách năm 1976 của Clynes có tên là Sentics .

Cũng như nhiều người tiên phong, công việc của Clynes về chủ nghĩa tình cảm không nhiều trong suốt cuộc đời của ông. Tuy nhiên, ngày nay, lĩnh vực “máy tính tình cảm” đang tiếp tục phát triển. Các nhà nghiên cứu khẳng định rằng họ có thể dự đoán chính xác các trạng thái cảm xúc dựa trên nét mặt, nhịp tim, huyết áp, thậm chí cả việc sử dụng ứng dụng và hồ sơ điện thoại. Và, tất nhiên, giọng nói.

Một trong những lĩnh vực phức tạp hơn để điều hướng trong thế giới công nghệ cảm nhận cảm xúc mới đầy dũng cảm này sẽ là đảm bảo độ chính xác. Theo cách này, nhận dạng giọng nói tương đối đơn giản. Một công cụ đọc chính tả hoặc đọc các từ được nói với nó hoặc không. Ý tưởng giải nén những cảm xúc mà ngay cả người dùng cũng không nhận ra rằng họ đang truyền tải là một thử thách hơn. Có một lý do tại sao máy phát hiện nói dối không được chấp nhận tại tòa án. Đảm bảo rằng các công cụ này hoạt động và không bị sai lệch phải là ưu tiên hàng đầu.

Theo Liberman, tất cả mọi người đều có cùng một cảm giác giọng nói mà hệ thống của họ đang tìm kiếm. Có, một bản chào hàng cho công ty lưu ý, “không có thành kiến ​​về tuổi tác, giới tính hoặc sắc tộc.” Liberman nói với tôi rằng đó là “đa văn hóa, là giao thoa giữa các dân tộc, mọi người đều giống nhau.” Điều này rất quan trọng, đặc biệt là khi các công cụ này vượt ra ngoài các dự án nghiên cứu trong phòng thí nghiệm và vào ngày càng nhiều lĩnh vực trong cuộc sống của chúng ta.

AI bằng giọng nói được đào tạo với những người thật tạo ra phản ứng cảm xúc chân thực. “Không có gì trong nghiên cứu của chúng tôi được thực hiện về giọng giả,” ông nói. “Không có gì. Mọi thứ chúng tôi đã làm, mọi mô hình chúng tôi xây dựng, đều dựa trên những cảm xúc có thật được thu thập trong các tình huống thực tế ”.

AI theo dõi cảm xúc sắp ra mắt. Tương tự như cách mà nhận dạng giọng nói – từng là một giấc mơ khoa học viễn tưởng, được thực hiện một cách siêng năng trong một vài phòng nghiên cứu cao cấp – hiện đã được tìm thấy trên điện thoại của chúng ta, vì vậy AI cũng sẽ trở thành một vật cố định trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Đó là, nếu nó chưa có.

AI biết được: Nó thậm chí có thể giúp bạn bật đèn xanh cho sự thăng tiến lớn trong sự nghiệp tiếp theo của bạn.

Môn học mạnh về khả năng vận dụng phương pháp để ứng phó với công việc, cuộc sống chính là PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI. Đây là chìa khoá để tiếp cận với các nguyên tắc thủ thuật giúp tư duy có nền tảng và định hướng hơn. Tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên là một nơi đáng tin cậy để bạn theo học. Bạn có thể điền thông tin tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743; 089 668 36 31 để thực hiện đăng ký.

Nguồn: DigitalTrends

Công nghệ này là khoa học viễn tưởng cách đây 20 năm. Bây giờ nó là thực tế

Hai mươi năm thực sự không phải là dài. Vài thập kỷ trước, trẻ em đọc sách Harry Potter, phim Pixar, Xbox của Microsoft và PlayStation của Sony đang chiến đấu để giành quyền thống trị trò chơi điện tử. Điều đó nghe có vẻ không khác so với năm 2021.

Nhưng công nghệ đã tiến một bước dài trong thời gian đó. Không chỉ công nghệ ngày nay mạnh hơn nhiều so với 20 năm trước, mà rất nhiều tiện ích mà chúng ta nghĩ là khoa học viễn tưởng đã trở thành một phần trong cuộc sống của chúng ta. Rất tiếc, trong một số trường hợp, công nghệ này đã trở nên phổ biến đến mức chúng ta thậm chí không nghĩ nó là công nghệ tiên tiến.

Dưới đây là bảy ví dụ điển hình về các công nghệ được coi là khoa học viễn tưởng chỉ 20 năm trước.

Ô tô tự lái

Gần đây nhất là năm 2004, các nhà kinh tế học nổi tiếng Frank Levy và Richard Murnane của Viện Công nghệ Massachusetts và Harvard, đã lập luận trong cuốn sách The New Division of Labour của họ rằng lái xe là một nhiệm vụ chỉ con người mới có thể làm được. “Người lái xe tải… đang xử lý một luồng thông tin [thị giác, âm thanh và xúc giác] liên tục từ môi trường của anh ta,” họ viết, cho thấy không có máy nào có thể theo kịp. Năm năm sau, Google bắt đầu dự án xe hơi tự lái của mình.

Thực tế là Levy và Murnane đã sai không phải là một đánh giá đáng nguyền rủa mà nó có thể nghe được. Nếu có bất cứ điều gì, đó là bằng chứng cho thấy công nghệ AI ngày nay mạnh mẽ như thế nào khi nó biến việc lái xe tự hành trở thành một khả năng trong thế giới thực. Xe ô tô tự lái và xe tải không phải là yếu tố chính trong hệ thống đường bộ của chúng ta ngày nay và có thể mất nhiều thời gian hơn một chút để triển khai so với một số dự đoán, nhưng chúng khác xa so với khoa học viễn tưởng ngày nay.

Người dịch phổ thông

Andy Boxall / Xu hướng kỹ thuật số

Súng bắn tia của người tư duy, phiên dịch phổ quát là thiết bị bỏ túi được thấy trong nhiều bộ phim khoa học viễn tưởng. Ngày nay, các thiết bị như tai nghe nhét tai thông minh có thể thực hiện khá tốt công việc dịch theo thời gian thực, dựa trên giọng nói. Một người cũng có thể hướng điện thoại camera của họ vào văn bản được viết bằng ngôn ngữ khác và dịch lại cho họ ngay lập tức .

Dịch máy là một trong những thành tựu đáng kinh ngạc của trí tuệ nhân tạo hiện đại, thực hiện giấc mơ AI đã được khám phá trong nửa thế kỷ, nhưng chỉ mới xuất hiện trong vài năm gần đây. Một số bản demo dịch dựa trên giọng nói đặc biệt chói lọi thậm chí còn sử dụng các đoạn giọng nói của chính người nói , được sắp xếp lại để tạo thành các từ mới, để tạo ra giọng nói AI nói ngôn ngữ mà người nói dựa trên đó không thực sự nói. Thật tuyệt vời – nếu bạn cảm thấy thú vị – thứ.

Quảng cáo được cá nhân hóa

Cái này không sexy bằng những cái khác trong danh sách này. Nhưng điều đó cũng cho thấy nó trở nên phổ biến như thế nào. Trong bộ phim năm 2002 Minority Report , có một cảnh trong đó nhân vật chính John Anderton của Tom Cruise đi ngang qua một bảng quảng cáo và hét lên với anh ta, “John Anderton! Bạn có thể sử dụng kỷ lục Guinness ngay bây giờ. ” Vài thập kỷ sau, ý tưởng về một quảng cáo đề cập đến cá nhân chúng ta, sử dụng tên của chúng ta và được nhắm mục tiêu dựa trên những lượt thích và không thích được bày tỏ của chúng ta, là một phần hàng ngày trong cuộc sống của chúng ta.

Các câu hỏi về việc liệu điện thoại của bạn có thực sự đang nghe trộm bạn và sử dụng các cuộc trò chuyện của bạn để đánh bạn bằng quảng cáo hay không (có thể) vẫn là nội dung của các thuyết âm mưu . Nhưng những cái tên như Google và Facebook – một trong số đó còn sơ khai và một trong số đó không tồn tại khi Báo cáo Thiểu số được phát hành – đã vươn lên vị thế khổng lồ về công nghệ bằng cách tích trữ một lượng lớn dữ liệu người dùng và quảng cáo. Và chúng ta cũng đừng quên những biển quảng cáo thông minh phản hồi người dùng trong thế giới thực cũng như trên internet.

Màn hình cảm ứng ở khắp mọi nơi

Getty

Màn hình cảm ứng từng là cách viết tắt của “bạn đang xem một bộ phim hoặc chương trình khoa học viễn tưởng” như những bộ áo liền quần vừa vặn và người ngoài hành tinh với trán kỳ dị. Mặc dù màn hình cảm ứng đã tồn tại trong thế giới thực (công nghệ màn hình cảm ứng điện trở đầu tiên được giới thiệu vào năm 1982), nhưng nó không hề mượt mà hoặc trực quan như các nhà làm phim muốn đề xuất.

Tất cả đã thay đổi vào giữa những năm 2000 với công nghệ như cảm ứng đa điểm mang tính cách mạng của iPhone, không chỉ có thể nhận dạng một lần chạm nhẹ nhàng dựa trên ngón tay mà còn có thể chạm nhiều lần cùng một lúc. Đột nhiên, chúng tôi được đưa vào thế giới của các cử chỉ trên màn hình cảm ứng, trong đó cảm ứng trở thành một trong những cách chính chúng tôi tương tác với các thiết bị. Các công ty như Microsoft đã chứng minh những người tin tưởng lớn vào tương tác dựa trên cảm ứng đến mức họ đã xây dựng hệ điều hành Windows của mình xung quanh nó – như đã thấy ở các thiết bị lai đột phá như Surface .

Trợ lý giọng nói

Control4

Tiếp tục chủ đề về các phương thức tương tác trong tương lai, ý tưởng về một trợ lý AI mà bạn có thể giao tiếp với bạn qua giọng nói đã là một phần của khoa học viễn tưởng kể từ ít nhất là HAL 9000 trong bộ phim kinh điển năm 1968 : 2001: A Space Odyssey . Ngày nay, các trợ lý thông minh do Amazon, Google, Apple và Microsoft tạo ra ở khắp mọi nơi. Và chúng đã được chứng minh là hữu ích hơn rất nhiều và ít giết người hơn HAL 9000. Đó là đôi bên cùng có lợi.

Cuộc gọi video

OLIVIER DOULIERY / AFP qua Getty Images

Trong nói ở trên 2001: A Space Odyssey đã , có một cảnh trong đó nhân vật của Tiến sĩ Floyd thực hiện một cuộc gọi điện video từ không gian về gia đình ở quê nhà. Ngày nay, các cuộc gọi video từ các phi hành gia trên Trạm Vũ trụ Quốc tế không có gì đáng chú ý. (Chà, rõ ràng chúng rất đáng chú ý, nhưng không nhất thiết phải hiếm.)

Trong khi đó, hầu hết mọi người đã trở nên quen thuộc với các nền tảng trò chuyện video như Zoom, Hangouts và Skype trong năm qua hơn họ từng nghĩ. Gọi điện video phổ biến đến mức, trong thời đại làm việc tại nhà, thật trớ trêu khi nói: “Không phải là một cuộc gọi điện video nào khác? Đây là tuần thứ năm của tôi trong tuần này, ”trước khi chọn một máy tính bảng mỏng hơn một bộ bài, và đôi khi trò chuyện với những người ở phía bên kia hành tinh.

Robot thoát hiểm

Những bộ phim như Người ngoài hành tinh đã cung cấp cho chúng tôi Power Loader, một bộ đồ tăng cường có thể được điều khiển bởi người mặc để cung cấp cho họ khả năng nâng cao đáng kể. Vào năm 2021, robot xuất hiện bao gồm từ các sáng tạo kiểu Power Loader tăng cường sức mạnh có thể trợ giúp trong nhà kho, đến những thiết kế có thể giúp những người bị liệt một phần hoàn thành các cuộc chạy marathon , đến các thiết kế có thể giúp cải thiện kỹ năng trượt tuyết của bạn. Muốn cắt nhỏ những con dốc như một người máy ? Bạn đang sống trong thời điểm thích hợp.

Nguồn: DigitalTrends

Đánh giá về Dyson Omni-glide: Bạn có thể muốn loại bỏ Swiffer của mình

Dyson Omni-glide là một trong ba mô hình mới mà công ty sẽ giới thiệu trong năm nay, và từ vẻ ngoài của nó, Omni-Glide đang được định vị như một sự thay thế lâu dài cho Swiffer đã được thử nghiệm. Tuy nhiên, với mức giá 400 đô la, nó thực sự cần phải có tính năng nghiêm túc để thuyết phục mọi người.

Thiết kế Dyson mang tính biểu tượng

Thiết kế của Dyson mang tính biểu tượng và có thể nhận ra ngay lập tức như Apple và những chiếc iPhone của hãng. Omni-glide không khác gì các sản phẩm gần đây khác, chẳng hạn như dòng mạnh mẽ Dyson V11 , với hình dạng giống như tuabin làm cho các khoảng trống của Dyson rất dễ phân biệt. Nó cũng giúp ích cho việc nó có các điểm nhấn màu tím và đỏ rực rỡ giống nhau mang lại cho nó một vẻ ngoài dễ tiếp cận hơn.

Điều đáng chú ý nhất ở đây là nó nhẹ và nhỏ gọn như thế nào so với các Dysons trước đó. Với trọng lượng 4,18 pound, nó làm cho trọng lượng 6,68 pound của V11 Torque Drive cảm thấy nặng khi cầm trên tay – tin tôi đi, điều đó rất đáng chú ý! Đẩy xung quanh Omni-glide thật dễ dàng vì điều này, trong khi sử dụng nó để hút bụi bẩn từ những nơi cao bằng công cụ kẽ hở là một quá trình gần như không tốn nhiều công sức.

Nếu có một lời phàn nàn đang diễn ra mà tôi có về máy hút không dây của Dyson, thì hẳn là tất cả chúng đều yêu cầu bạn gắn trên tường bộ sạc đi kèm của chúng. Ở đây cũng không ngoại lệ với Omni-glide, và bạn chỉ cần thực hiện điều này là rất khó. Tôi muốn có một đế độc lập, đặt tự do, giống như bạn thấy với LG CordZero A9 hoặc Samsung Jet 90 , cả hai đều đi kèm với đế sạc trong hộp có thể chứa một số phụ kiện đi kèm. Thật không may cho công cụ kẽ hở với Omni-glide, nó sẽ cần một ngôi nhà riêng vì không có không gian tích hợp để lưu trữ nó khi nó không được sử dụng.

Một Swiffer với một miếng đệm vĩnh viễn

Với đầu lau con lăn mềm đa hướng, Omni-glide hoạt động hiệu quả giống như máy quét Swiffer truyền thống của bạn mà không cần mua miếng lót thay thế. Thay vào đó, con lăn mềm sẽ nhẹ nhàng chải sàn cứng khi máy hút đang được sử dụng. Và vì nó nằm trên một chiếc cổ có khớp nối, nên không có cách nào sai khi di chuyển nó quanh sàn nhà, đồ nội thất, các cạnh và góc. Thực sự rất thú vị khi hút bụi với Omni-glide vì khớp nối rất mượt – bạn thậm chí có thể di chuyển nó từ bên này sang bên kia mà không ảnh hưởng đến tốc độ quay của bàn chải mềm.

Rõ ràng, lợi thế của nó so với Swiffer truyền thống là bạn không cần phải liên tục mua các miếng đệm thay thế. Đầu làm sạch con lăn mềm thực hiện tốt công việc thu gom các mảnh nhỏ bụi bẩn và mảnh vụn, nhưng tôi nhận thấy rằng các cục vật liệu hoặc lông vật nuôi lớn có thể khó nhặt. Mặc dù có một vài sợi rối có thể nhìn thấy trên các con lăn, nhưng tôi đã nhận thấy rằng tóc vẫn có thể thu lại xung quanh ngọn tóc. May mắn thay, có một chốt trên đầu lăn có thể dễ dàng tháo các con lăn để giúp bạn dễ dàng tiếp cận phần ngọn tóc nơi tóc có xu hướng gom lại. Tôi cũng đánh giá cao cách nó có thể đi vào không gian chật hẹp, bao gồm cả đồ nội thất bên dưới.

Lực hút từ hệ thống tám hình nón xuyên tâm của nó không hoàn toàn mạnh mẽ như V11 Torque Drive, đó là những gì tôi mong đợi vì không có gì có thể vượt qua hiệu suất của mô hình đó, nhưng Omni-glide vẫn là một công cụ dọn dẹp đủ nhanh, trên -sự lộn xộn tại chỗ.

Chỉ để làm sạch hàng ngày nhẹ nhàng

Do kích thước và cảm giác nhẹ, Omni-glide không có thời lượng pin gần như một số máy hút bụi không dây đa năng, hoàn chỉnh hơn. Trên thực tế, nó được đánh giá là có thời lượng pin lên đến 20 phút trước khi được khai thác và cần được đưa trở lại đế sạc. Bạn có thể đổi pin lithium-ion khác để sử dụng liên tục, nhưng chi phí dự phòng là 150 đô la đáng kinh ngạc.

Việc hút bụi thực sự rất thú vị với Omni-glide.

Một lý do khác tại sao nó không dành cho việc làm sạch hạng nặng là vì thùng chứa bụi 0,05 gallon của nó, nhỏ hơn nhiều so với các thùng chứa bụi không dây khác. Khối lượng nhỏ này có nghĩa là nó đòi hỏi phải làm rỗng thường xuyên. Nói về điều đó, tôi rất vui khi nói rằng bạn sẽ không phải lo lắng nhiều về việc bụi bay ngược lại khi đổ thùng ra vì việc ấn chốt xuống sẽ đẩy chất trong thùng ra một cách an toàn.

Về chi phí, thực sự sẽ rất tuyệt nếu có thêm các phụ kiện chuyên dụng với Omni-glide. Công cụ đường nứt đi kèm được thiết kế khéo léo – phần đính kèm bàn chải có thể dễ dàng được gắn trên công cụ đường nứt – nhưng bạn không nhận được bất kỳ thứ gì khác. Tôi sẽ thích các tệp đính kèm bổ sung có thể giúp lau sàn, hoặc thậm chí một loại con lăn khác để làm sạch đồ nội thất, nhưng bạn chỉ nhận được công cụ kẽ hở kết hợp trong hộp.

Cân nhắc thời lượng pin ngắn, thùng chứa bụi nhỏ và ít phụ kiện, hiệu quả nhất cho việc vệ sinh hàng ngày. Đây là loại tốt nhất để sử dụng hàng ngày sau bữa ăn, chỉ vì nó không dành cho những công việc nặng nhọc mỗi tháng một lần.

Sáng tạo là sức hút diệu kỳ để bạn trở nên khác biệt và đa năng trong công việc, cuộc sống. Công cụ mạnh trong tư duy sáng tạo sẽ giúp bạn trở thành một người đầy tự tin như thế. Nếu đã từng biết đến Khoá học “PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI” được giảng dạy uy tín, chất lượng tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên thì bạn hãy nhanh chóng đăng ký nhé. Bạn có thể điền thông tin tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743; 089 668 36 31 để được tư vấn cụ thể.

Nguồn: DigitalTrends

Robot tự tái tạo đang phát triển ở đây – nhưng đừng lo lắng về một cuộc nổi dậy

Alan Winfield cho biết: “Chúng tôi đang cố gắng phát minh ra một cách hoàn toàn mới để thiết kế robot mà không cần con người thực hiện việc thiết kế. Chúng tôi đang phát triển một loại máy hoặc robot tương đương với chọn lọc nhân tạo theo cách mà nông dân đã làm không chỉ trong nhiều thế kỷ, mà trong nhiều thiên niên kỷ… Điều chúng tôi quan tâm là lai tạo robot. Ý tôi là theo nghĩa đen ”.

Winfield, người đã làm việc với phần mềm và hệ thống rô bốt từ đầu những năm 1980, là giáo sư về Người máy nhận thức tại Phòng thí nghiệm Người máy Bristol tại Đại học West of England (UWE). Anh ấy cũng là một trong những bộ não đằng sau Tiến hóa Robot tự động dự án (ARE), một nỗ lực trong nhiều năm được thực hiện bởi UWE, Đại học York, Đại học Edinburgh Napier, Đại học Sunderland và Vrije Universiteit Amsterdam. Những người sáng tạo ra nó hy vọng, nó sẽ thay đổi cách mà người máy được thiết kế và chế tạo. Và tất cả là nhờ mượn một trang từ sinh học tiến hóa.

Khái niệm đằng sau ARE, ít nhất là về mặt giả thuyết, đơn giản. Bạn có thể nghĩ đến bao nhiêu bộ phim khoa học viễn tưởng về nơi một nhóm nhà thám hiểm gan dạ hạ cánh xuống một hành tinh và mặc dù đã cố gắng lên kế hoạch tốt nhất, họ hoàn toàn không chuẩn bị cho bất cứ điều gì họ gặp phải? Đây là thực tế cho bất kỳ tình huống khắc nghiệt mà chúng ta có thể muốn gửi robot, đặc biệt là khi những nơi có thể được hàng chục triệu dặm, như là trường hợp đối với việc thăm dò và có thể cư trú của các hành tinh khác. Hiện tại, các robot như tàu thám hiểm sao Hỏa được chế tạo trên Trái đất, theo mong đợi của chúng tôi về những gì chúng sẽ tìm thấy khi đến nơi. Đây là cách tiếp cận mà các nhà chế tạo rô bốt thực hiện bởi vì không có lựa chọn nào khác.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu có thể triển khai một nhà máy thu nhỏ – bao gồm phần mềm đặc biệt, máy in 3D, cánh tay robot và các thiết bị lắp ráp khác – có thể sản xuất các loại robot tùy chỉnh mới dựa trên bất kỳ điều kiện nào mà nó tìm thấy khi hạ cánh? Những robot này có thể được mài dũa theo cả các yếu tố môi trường và các nhiệm vụ yêu cầu của chúng. Hơn nữa, bằng cách sử dụng sự kết hợp giữa tiến hóa trong thế giới thực và tính toán, các thế hệ tiếp theo của những robot này có thể trở nên tốt hơn nữa trong những thử thách này. Đó là những gì mà nhóm Tiến hóa Robot tự động đang làm việc.

Winfield nói với Digital Trends: “Ý tưởng là những gì bạn hạ cánh trên hành tinh không phải là một loạt robot, nó thực sự là một loạt các RoboFabs,” Winfield nói với Digital Trends, đề cập đến các nhà chế tạo robot LÀ mà ông và nhóm điều tra viên đang chế tạo. “Các robot do RoboFabs sản xuất sau đó được thử nghiệm theo đúng nghĩa đen trong môi trường hành tinh thực và rất nhanh chóng, bạn tìm ra con nào sẽ thành công và con nào không.”

Matt Hale , người đang xây dựng RoboFab và thiết kế quy trình sản xuất robot vật lý, nói với Digital Trends: “Tính năng quan trọng đối với tôi là một robot vật lý sẽ được tạo ra mà không phải được thiết kế bởi một người, nhưng thay vào đó là tự động bởi thuật toán tiến hóa. Hơn nữa, hành vi của cá nhân này trong thế giới vật chất sẽ đưa trở lại thuật toán tiến hóa, và do đó giúp quyết định loại robot nào được sản xuất tiếp theo ”.

Chào mừng đến với EvoSphere

Bắt chước các quá trình tiến hóa thông qua phần mềm là một khái niệm đã được khám phá ít nhất là từ những năm 1940, cùng một thập kỷ mà ENIAC, một robot khổng lồ nặng 32 tấn là máy tính kỹ thuật số điện tử đa năng có thể lập trình được đầu tiên trên thế giới lần đầu tiên. Vào những năm cuối của thập kỷ đó, nhà toán học John von Neumann gợi ý rằng có thể chế tạo một cỗ máy nhân tạo có khả năng tự tái tạo – nghĩa là nó sẽ tạo ra các bản sao của chính nó, sau đó có thể tạo ra nhiều bản sao hơn.

Khái niệm của Von Neumann, có trước trí tuệ nhân tạo hơn nửa thập kỷ, là một cuộc cách mạng. Nó làm dấy lên sự quan tâm trong lĩnh vực được gọi là Sự sống nhân tạo, hay ALife, một sự kết hợp giữa khoa học máy tính và hóa sinh nhằm mô phỏng sự sống tự nhiên và sự tiến hóa thông qua việc sử dụng các mô phỏng máy tính.

Các thuật toán tiến hóa đã cho thấy lời hứa thực sự trong thế giới thực. Ví dụ, một thuật toán di truyền được tạo ra bởi cựu nhà khoa học NASA và kỹ sư Google Jason Lohn đã được sử dụng để thiết kế các thành phần vệ tinh được sử dụng trong các sứ mệnh không gian thực tế của NASA. “Tôi bị cuốn hút bởi sức mạnh của chọn lọc tự nhiên,” Lohn nói với tôi trong cuốn sách của tôi Máy tư duy . Điều gây sốc về thành phần vệ tinh của Lohn, được thuật toán lặp đi lặp lại qua nhiều thế hệ, là nó không chỉ hoạt động tốt hơn bất kỳ thiết kế nào của con người mà còn hoàn toàn không thể hiểu được đối với họ. Lohn nhớ rằng thành phần này trông giống như một “cái kẹp giấy bị uốn cong”.

Đây là điều mà nhóm ARE rất vui mừng – rằng các robot có thể được tạo ra bằng quá trình tiến hóa này có thể được tối ưu hóa theo cách mà không người sáng tạo nào có thể mơ tới. Winfield nói: “Ngay cả khi chúng ta hiểu rõ về môi trường, sự tiến hóa nhân tạo có thể đưa ra những giải pháp mới lạ đến mức không con người nào nghĩ ra.

Có hai phần chính đối với của dự án “EvoSphere” ARE. Khía cạnh phần mềm được gọi là Trình quản lý hệ sinh thái. Winfield nói rằng họ chịu trách nhiệm xác định “những robot nào được giao phối.” Quá trình giao phối này sử dụng các thuật toán tiến hóa để lặp lại các thế hệ rô bốt mới một cách cực kỳ nhanh chóng. Quy trình phần mềm lọc ra bất kỳ rô bốt nào rõ ràng là không thể sống được, do những thách thức trong sản xuất hoặc thiết kế rõ ràng có sai sót, chẳng hạn như rô bốt xuất hiện từ trong ra ngoài. Robot “con” học trong môi trường ảo được kiểm soát, nơi thành công sẽ được khen thưởng. Những người thành công nhất sau đó có mã di truyền của chúng để sinh sản.

Các ứng viên triển vọng nhất sẽ được chuyển cho RoboFab để xây dựng và thử nghiệm. RoboFab bao gồm một máy in 3D (một trong mô hình hiện tại, cuối cùng là ba) để in bộ xương của robot, trước khi giao nó cho cánh tay robot để gắn cái mà Winfield gọi là “nội tạng”. Chúng đề cập đến bánh xe, CPU, cảm biến ánh sáng, động cơ servo và các thành phần khác không thể in 3D dễ dàng. Cuối cùng, cánh tay robot nối dây từng cơ quan với cơ thể chính để hoàn thiện robot.

Winfield nói: “Tôi sẽ không hiểu quá về kỹ thuật, nhưng có một vấn đề với sự tiến hóa trong mô phỏng mà chúng tôi gọi là khoảng cách thực tế. “Nó có nghĩa là những thứ được phát triển độc quyền trong mô phỏng thường không hoạt động tốt khi bạn thử và chạy nó trong thế giới thực. [Lý do là] bởi vì mô phỏng là một sự đơn giản hóa, nó là một sự trừu tượng của thế giới thực. Bạn không thể mô phỏng thế giới thực với độ trung thực 100% trong một ngân sách máy tính hạn chế. ”

Try as you might, it’s tough to simulate the actual dynamics of the real world. For example, locomotion that works in theory may not work in messy reality. Sensors might not provide the kind of clean readings available in simulation, but rather fuzzy approximations of the information.

Bằng cách kết hợp cả phần mềm và phần cứng vào một vòng phản hồi, các nhà nghiên cứu của ARE nghĩ rằng họ có thể đã thực hiện một bước lớn trong việc giải quyết vấn đề này. Khi các robot vật lý di chuyển khắp nơi, thành công và thất bại của chúng có thể được đưa trở lại phần mềm Ecosystem Manager, đảm bảo rằng thế hệ robot tiếp theo thậm chí còn thích nghi tốt hơn.

Rủi ro của những người sao chép vô tình

Winfield cho biết: “Hy vọng lớn nhất là trong khoảng thời gian 12 tháng tới, chúng tôi sẽ có thể nhấn nút bắt đầu và thấy toàn bộ quá trình này chạy tự động.

Tuy nhiên, điều này sẽ không ở trong không gian. Ban đầu, các ứng dụng cho nghiên cứu này có nhiều khả năng tập trung vào các kịch bản không phù hợp trên Trái đất, chẳng hạn như giúp các nhà máy điện hạt nhân ngừng hoạt động. Hale nói rằng mục tiêu cuối cùng của một “hệ thống tự động hoàn toàn để tiến hóa robot thực hiện một nhiệm vụ trong thế giới thực là còn vài thập kỷ nữa”, mặc dù trong thời gian chờ đợi, các khía cạnh của dự án này – chẳng hạn như việc sử dụng các thuật toán di truyền, theo cách nói của Winfield, “Phát triển một dân số không đồng nhất” của robot – sẽ tạo ra những tiến bộ hữu ích gần nhà hơn.

Là một phần của dự án, nhóm có kế hoạch phát hành các tác phẩm của mình theo cách thức mã nguồn mở, vì vậy những người khác có thể xây dựng EvoSpheres nếu họ muốn. Winfield nói: “Hãy tưởng tượng đây là một loại tương đương với một máy gia tốc hạt, ngoại trừ việc thay vì nghiên cứu các hạt cơ bản, chúng tôi đang nghiên cứu hệ số tiến hóa não-cơ thể và tất cả các khía cạnh của nó.

Đối với dòng thời gian của robot tự tái tạo trong không gian, có thể sẽ rất lâu sau khi anh ấy nghỉ hưu. Anh ta có thấy trước thời điểm mà chúng ta sẽ có những đàn robot không gian tự tái tạo không? Có, với cảnh báo. “Thực tế là bạn đang gửi hệ thống này đến một hành tinh với nguồn cung cấp thiết bị điện tử hạn chế, nguồn cung cấp cảm biến hạn chế, nguồn cung cấp động cơ hạn chế có nghĩa là thứ đó không thể chạy trốn vì đó là những nguồn tài nguyên hữu hạn,” ông nói. “Những tài nguyên đó sẽ giảm dần vì các bộ phận sẽ bị lỗi theo thời gian, vì vậy, theo một nghĩa nào đó, bạn đã có một giới hạn thời gian tích hợp vì thực tế là các thành phần đó cuối cùng sẽ bị lỗi – bao gồm cả chính RoboFabs.”

Ông muốn làm rõ “khía cạnh an toàn” này của dự án, có lẽ sẽ tồn tại trong thời gian bao lâu nữa là robot không thể thu hoạch vật liệu từ môi trường xung quanh chúng và sử dụng chúng để in 3D các bộ phận cơ quan quan trọng.

Ông nói: “Lý do mà chúng tôi thích cách tiếp cận có một chút phần cứng tập trung là vì nó dễ dàng dừng quá trình, dễ dàng giết chết quá trình. “Điều chúng tôi không muốn cuối cùng là vô tình tạo ra các bản sao von Neumann . Đó sẽ là một ý tưởng rất tồi ”.

Hiện nay, chỉ có duy nhất khóa học PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên có chia sẻ về 40 nguyên tắc thủ thuật sáng tạo. Đây là môn học bổ ích cho mọi đối tượng, mọi ngành nghề có thể áp dụng và trau dồi phẩm chất sáng tạo. Nếu bạn quan tâm, vui lòng điền thông tin tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743; 089 668 36 31 để thực hiện đăng ký.

Nguồn: DigitalTrends

Giống như một chú chó dẫn đường, chiếc balo giúp người khiếm thị điều hướng

Trong “Secondhand Spoke”, tập thứ 15 của mùa thứ 12 của Family Guy , cậu con trai tuổi teen Chris Griffin bị bắt nạt. Với việc Chris không thể đưa ra phản ứng trước những lời bàn tán của các bạn cùng lớp, em trai thông minh của anh ấy, Stewie, nhảy vào một chiếc ba lô để Chris có thể lén lút mang em đi khắp nơi. Được Stewie thúc giục, Chris không chỉ quay trở lại với những kẻ bắt nạt mà thậm chí còn được đề cử làm lớp trưởng.

Cốt truyện Family Guy mang đến ý tưởng cho một dự án mới được thực hiện bởi Intel và Đại học Georgia. Tuy nhiên, đó là một điều hấp dẫn: Một chiếc ba lô thông minh có thể giúp người đeo nó điều hướng tốt hơn trong một môi trường nhất định mà không gặp vấn đề gì – tất cả đều thông qua sức mạnh của lời nói.

Những gì nhà nghiên cứu Jagadish Mahendran và nhóm đã phát triển là một chiếc ba lô kích hoạt bằng giọng nói, được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để giúp người đeo nó nhận thức được thế giới xung quanh. Để làm được điều đó, ba lô – có thể đặc biệt hữu ích như một sự thay thế cho những chú chó dẫn đường cho người khiếm thị bằng cách mô tả rõ ràng thế giới xung quanh người đeo.

Điều đó có nghĩa là phát hiện thông tin trực quan về biển báo giao thông, tình trạng giao thông, thay đổi độ cao và lối đi, cùng với thông tin vị trí và sau đó có thể biến nó thành mô tả bằng giọng nói hữu ích, được gửi qua tai nghe Bluetooth.

Mahendran nói với Digital Trends: “Ý tưởng phát triển một hệ thống hỗ trợ thị giác dựa trên AI đã nảy ra với tôi cách đây tám năm vào năm 2013 trong thời gian học thạc sĩ của tôi.” Nhưng tôi không thể đạt được nhiều tiến bộ vào thời điểm đó vì [một số] lý do: tôi là người mới trong lĩnh vực này và deep learning không phải là chủ đạo trong thị giác máy tính. Tuy nhiên, nguồn cảm hứng thực sự đã đến với tôi vào năm ngoái khi tôi gặp người bạn khiếm thị của mình. Khi cô ấy giải thích về những thách thức hàng ngày của mình, tôi đã bị rơi vào tình huống trớ trêu này: Là một kỹ sư nhận thức và AI, tôi đã dạy robot cách nhìn trong nhiều năm, trong khi có những người không thể nhìn thấy. Điều này đã thúc đẩy tôi sử dụng kiến ​​thức chuyên môn của mình và xây dựng một hệ thống nhận thức có thể giúp ích. ”

Hệ thống chứa một số công nghệ ấn tượng, bao gồm một camera AI không gian Luxonis OAK-D tận dụng Bộ trí tuệ nhân tạo của OpenCV với Độ sâu, được cung cấp bởi Intel. Nó có khả năng chạy các mạng nơ-ron học sâu nâng cao, đồng thời cung cấp chức năng thị giác máy tính cấp cao, hoàn chỉnh với bản đồ độ sâu thời gian thực, thông tin màu và hơn thế nữa.

“Thành công của dự án là chúng tôi có thể chạy nhiều mô hình AI phức tạp trên một thiết lập có hệ số hình thức đơn giản, nhỏ gọn và tiết kiệm chi phí, nhờ bộ camera OAK-D được cung cấp bởi Movidius VPU của Intel, một Chip AI, cùng với phần mềm Intel OpenVINO, ”Mahendran nói. “Ngoài AI, tôi đã sử dụng nhiều công nghệ như GPS, xử lý đám mây điểm và nhận dạng giọng nói.”

Như với bất kỳ thiết bị đeo được nào, một thách thức lớn liên quan đến việc biến nó thành thứ mà mọi người thực sự muốn đeo. Không ai muốn trông giống như một người máy khoa học viễn tưởng ngoài Comic-Con.

May mắn thay, áo vest AI của Mahendran hoạt động tốt dưới các thông số này. Tất cả các thành phần đều được che khuất khỏi tầm nhìn, ngay cả camera (theo thiết kế, phải hiển thị để ghi lại những hình ảnh cần thiết) nhìn ra thế giới qua ba lỗ nhỏ trên áo.

“Hệ thống này đơn giản, có thể đeo được và không phô trương để người dùng không bị những người đi đường khác chú ý không cần thiết,” Mahendran nói.

Hiện tại, dự án đang trong giai đoạn thử nghiệm. Mahendran nói: “Tôi đã tự mình thực hiện [bài kiểm tra] ban đầu ở trung tâm thành phố Monrovia, California. “Hệ thống mạnh mẽ và có thể chạy trong thời gian thực.”

Mahendran lưu ý rằng, ngoài việc phát hiện các chướng ngại vật ngoài trời – từ xe đạp đến cành cây nhô cao – nó cũng có thể hữu ích cho các thiết lập trong nhà, chẳng hạn như phát hiện cửa tủ bếp không được đóng kín và những thứ tương tự. Trong tương lai, anh ấy hy vọng rằng các thành viên của công chúng cần một công cụ như vậy sẽ có thể tự mình thử nó.

“Chúng tôi đã thành lập một đội tên là Mira” Mahendran nói, “Chúng tôi đang phát triển dự án hơn nữa với sứ mệnh cung cấp miễn phí hệ thống hỗ trợ trực quan dựa trên AI mã nguồn mở. Chúng tôi hiện đang trong quá trình gây quỹ cho giai đoạn thử nghiệm ban đầu. ”

Sau hơn 20 năm giảng dạy “PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI” tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên, khoá học thu được rất nhiều phản hồi tốt của học viên về các lợi ích nhận được. Nếu bạn có quan tâm đến khả năng sáng tạo, mong muốn cải thiện chất lượng cuộc sống, bộ công cụ của khoá học này sẽ thực sự hữu ích và ý nghĩa. Bạn có thể điền thông tin tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743; 089 668 36 31 để thực hiện đăng ký.

Nguồn: DigitalTrends

Cách Nintendo có thể sử dụng AI để mang trò chơi 4K lên Switch Pro

Các tin đồn đã xoay quanh một bảng điều khiển mới sắp ra mắt của Nintendo, có thể được gọi là Switch Pro . Nó được cho là lớn hơn và mạnh mẽ hơn một chút, nhưng bây giờ, chúng ta đang nghe về một tính năng khả thi có thể là yếu tố thay đổi cho thiết bị cầm tay / console lai của Nintendo.

Trong khi các máy chơi game cùng thời của Nintendo – như Xbox Series X, PlayStation 5 và PC chơi game hiện đại – có thể chơi game ở 4K, thì đó không phải là trường hợp của Switch. Nó hiện đạt cực đại ở 720p gốc của màn hình khi ở chế độ cầm tay hoặc lên đến 1080p khi được gắn vào đế và kết nối với TV. Độ phân giải màn hình dự kiến ​​sẽ không thay đổi với Switch Pro, nhưng Nintendo có thể đang sử dụng công nghệ Nvidia để cạnh tranh tốt hơn với các đối thủ của mình.

DLSS (Deep Learning Super Sampling) của Nvidia là công nghệ được đề cập, ban đầu được thiết kế cho các card đồ họa PC , như của công ty GPU GeForce RTX 3080 . Switch Pro sẽ không có năng lực đồ họa cần thiết để hỗ trợ 4K ở cấp độ phần cứng (ngay cả Xbox Series X và Playstation 5 cũng phải vật lộn với điều này), nhưng đó là nơi phép thuật được hỗ trợ bởi AI của DLSS phát huy tác dụng.

DLSS cho đến nay đã là một công nghệ độc quyền trên card đồ họa PC, vì công nghệ dựa trên phần mềm này dựa vào máy học và AI để nâng cao hình ảnh bằng cách sử dụng sức mạnh của các lõi tensor có trên GPU rời của Nvidia. Về cơ bản, DLSS cho phép trò chơi nâng cấp hình ảnh trò chơi có độ phân giải thấp hơn lên 4K – dựa trên việc sử dụng máy học để đào tạo trò chơi bằng cách sử dụng hàng nghìn giờ chơi trò chơi – mà không đánh thuế phần cứng quá nhiều. Với GeForce RTX 3090 , Nvidia tuyên bố rằng DLSS 2.0 có thể ngoại suy chi tiết và nâng cấp hình ảnh lên đến 8K.

Vậy, Switch Pro được đồn đại sẽ sử dụng DLSS như thế nào? Vâng, Nintendo Chuyển hiện dựa trên một Nvidia tạo dựa trên ARM Tegra system-on-a-chip (SoC), và có vẻ như Nintendo sẽ chuyển sang đối tác silicon của nó một lần nữa cho bộ xử lý Switch Pro. Là một công nghệ độc quyền của Nvidia, đây sẽ là một yêu cầu để sử dụng DLSS. Tuy nhiên, đây sẽ là lần đầu tiên DLSS đến với một bộ xử lý sử dụng thiết kế dựa trên ARM. Việc triển khai DLSS sẽ hoạt động như thế nào với ARM vẫn chưa rõ ràng, nhưng có vẻ đây là một giải pháp mà công ty đang nghiên cứu.

Tham vọng của Nvidia trong việc chuyển DLSS 2.0 sang Tegra không phải là điều ngạc nhiên. Công ty đã đăng danh sách việc làm vào năm 2020 cho “Kỹ sư phần mềm nhúng cao cấp cho nhóm Kỹ thuật giải pháp Tegra để làm việc về đồ họa thế hệ tiếp theo và công nghệ AI cho bảng điều khiển trò chơi và thiết bị tiên tiến AI”, người cũng sẽ “làm việc trên các giải pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các công nghệ đồ họa như DLSS 2.0 của Nvidia, ”.

Mặc dù 4K sẽ được hỗ trợ trên Switch Pro, Bloomberg gần đây đã báo cáo rằng chơi game trên bảng điều khiển vẫn có thể bị giới hạn ở 720p khi sử dụng màn hình tích hợp của thiết bị cầm tay, kích thước này sẽ tăng từ 6,2 inch lên màn hình 7 inch lớn hơn khi phiên bản Pro ra mắt. Khi được cắm vào TV, Switch sẽ dựa vào DLSS để nâng cấp hình ảnh lên độ phân giải 4K UHD, vì vậy không rõ giới hạn 720p trên thiết bị là do độ phân giải của màn hình hay do phần cứng bổ sung, được tìm thấy trong đế đi kèm của Switch Pro, có vai trò trong việc tăng độ phân giải lên UHD.

Báo cáo tương tự cho thấy rằng mã mới sẽ yêu cầu DLSS hoạt động, giống như hiện tại trên các trò chơi PC. Thật không may, điều này có nghĩa là các nhà phát triển trò chơi sẽ phải bật DLSS cho các tựa game để tận dụng lợi thế của độ phân giải 4K được tăng cường khi được gắn vào đế và kết nối với TV UHD lớn hơn. Cũng không rõ ràng rằng liệu các giao dịch mua trò chơi mới có được yêu cầu với công việc mã bổ sung hay không hoặc liệu các tựa game hiện có có thể được cập nhật miễn phí hay không.

Trong khi hỗ trợ 4K sẽ là điểm bán hàng lớn của bộ xử lý Tegra được nâng cấp trên Switch Pro, bảng điều khiển được làm mới cũng sẽ có CPU mạnh hơn và bộ nhớ tăng lên, Bloomberg cho biết.

Ngoài hỗ trợ UHD, Switch Pro mới cũng sẽ xuất xưởng với tấm nền OLED mới được cho là do Samsung Display sản xuất cho màn hình 7 inch của nó, đây sẽ là một bản nâng cấp từ màn hình LCD trên mẫu hiện tại.

Những người trong ngành dự đoán Switch Pro có thể ra mắt sớm nhất vào mùa mua sắm cuối năm, nhưng thời điểm ra mắt giao diện điều khiển cập nhật của Nintendo hiện chỉ là suy đoán.

Hành động vừa nhanh, vừa chính xác, vừa hòa hợp với hoàn cảnh đòi hỏi cần có trí tuệ nhìn thấu suốt nhiều mặt và năng lực thực thi tài tình. Muốn vậy, cần có sức tư duy đủ để lèo lái toàn bộ quá trình trên. Bạn hoàn toàn có thể trau dồi sức tư duy thông qua khóa học PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên. Chúc cho bạn nhanh chóng hướng đến con người lý tưởng mà mình ao ước. Đăng ký khóa học tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743/ 089 668 36 31. Chào đón bạn!

Nguồn: DigitalTrends

Tương lai của thể thao: Dữ liệu sinh trắc học và AI sẽ cách mạng hóa thể thao như thế nào

Nguồn cấp dữ liệu trực tiếp từ một trận đấu bóng bầu dục Úc không hiển thị số liệu thống kê về hiệu suất mà là thông tin sinh trắc học thời gian thực từ các vận động viên trên sân. Đó là dấu hiệu báo trước những thay đổi lớn đối với thể thao.

Khi đồng hồ báo hết giờ và cơ hội giành chiến thắng quan trọng trong tầm mắt, ngôi sao bóng bầu dục người Úc, Johnathan Thurston đã xếp hàng cho một suất đá chính có khả năng chiến thắng trong trận đấu. Điều gì đang chạy qua đầu anh ấy? Anh ấy đang tái hiện lại thành công trong quá khứ hay cứ chăm chăm vào những sai lầm và ngày càng lo lắng?

Đây không phải là một tầm nhìn tương lai về nơi mà thể thao có thể đi: Trận đấu diễn ra ở Queensland vào năm 2017, nhờ công ty công nghệ có thể đeo được Catapult Sports – và đó chỉ là manh mối về tương lai của thể thao có thể đi đến đâu.

Hôm nay: Điều gì xảy ra khi sinh trắc học và vận động viên gặp nhau? 

Xem một sự kiện thể thao bình thường trên TV, cho dù đó là trò tiêu khiển của nước Mỹ hay một trận đấu đầy thù hận và bạn có thể không nhận ra mức độ mà công nghệ đã thay đổi trò chơi . Chắc chắn, dữ liệu đã tái hiện lại trận đấu bóng chày những năm trước nhờ sabermetrics, nhưng đó thực sự chỉ là trang đầu tiên của bảng tính. Các số liệu thống kê khác nhau, nhưng các cầu thủ và huấn luyện viên không tiến triển một chút nào. Và một loạt các công ty mới nhằm giải quyết vấn đề đó.

“Chúng tôi đang cố gắng giải câu đố về hiệu suất của con người,” Tal Brown giải thích trong một hội thảo gần đây về giao điểm của công nghệ và thể thao. Brown là Giám đốc điều hành của Zone7, công ty tạo ra một hệ thống AI theo hướng dữ liệu nghiên cứu hiệu suất của các vận động viên ưu tú để chuyển đổi vai trò của huấn luyện viên bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết mà đơn giản là không thể thực hiện được khi Barry Bonds đang thi đấu. Anh ấy đã làm việc chăm chỉ như thế nào? Anh ta đang ở đỉnh cao của trò chơi của mình hay đang trên đường thoát ra?

“Chúng tôi đang cố gắng giải câu đố về hiệu suất của con người.”

John Coulson, giám đốc quan hệ đối tác của Catapult cho biết: “Hai thập kỷ trước, các nhà đào tạo không có cách nào để biết điểm hấp dẫn là gì. Ngày nay, cảm biến có thể đeo được mà công ty của ông sản xuất – phù hợp với áo vest và được đeo vừa khít giữa hai bả vai – đo được 1.000 điểm dữ liệu mỗi giây. Kết hợp với dữ liệu giấc ngủ, sinh trắc học từ các thiết bị đeo được như đồng hồ thông minh , dữ liệu GPS và cảm biến quán tính, v.v. có thể cho huấn luyện viên hiện đại biết mức độ gắng sức cụ thể của bất kỳ ai vào bất kỳ lúc nào.

Truyền điều này theo thời gian thực ra bên lề và huấn luyện viên có thể thấy nhu cầu thực tế của bất kỳ vận động viên nào. Dữ liệu thời gian thực cũng có thể hữu ích trong việc đánh giá rủi ro. Trong bóng chày, chấn thương có thể khiến một cầu thủ bỏ qua và định hình lại hy vọng vào trận playoff của một đội. Theo một phân tích gần đây về mùa giải 2019, AI của Zone7 có thể đã phát hiện trước 45 chấn thương chính cho các cầu thủ ném bóng – 70% trong số đó. Sabermetrics? Đây là số liệu về hổ răng cưa.

Ngày mai: Các mạng nhanh hơn sẽ thay đổi quá trình huấn luyện

Công nghệ như vậy từ Zone7 và Catapult thực sự đang ở giai đoạn sơ khai, và việc nghiên cứu dữ liệu sinh trắc học chỉ mới bắt đầu. Hãy xem xét nhiệm vụ đang diễn ra về dữ liệu huyết áp theo thời gian thực hoặc sự quan tâm đột ngột đến dữ liệu VO2 tối đa , thước đo lượng oxy mà cơ thể bạn tiêu thụ trong quá trình tập luyện. Tất cả những gì đã nói, một trong những thách thức lớn nhất đối với phân tích thời gian thực nằm ở việc di chuyển dữ liệu xung quanh.

Kết nối mạng nhanh hơn là một khía cạnh quan trọng và 5G hoàn toàn có thể làm được điều đó. Gần đây, tôi đã đến thăm một đường đua Công thức Một ở Barcelona, ​​nơi Lewis Hamilton và Đội AMG Petronas đáng kinh ngạc đã tận mắt cho tôi thấy dữ liệu đã biến đổi môn thể thao nhanh nhất thế giới như thế nào. Một chiếc ô tô F1 được bao phủ bởi một loạt các cảm biến đáng kinh ngạc – ngay cả lốp xe cũng có chúng – cho phép một đội hầm hố lấy 2TB dữ liệu từ một chiếc ô tô chỉ trong một ngày cuối tuần của cuộc đua. Điểm nóng chảy của lốp xe được đo bằng các cảm biến tích hợp. Sự cháy xém của đường đua được phân tích và ghi lại bằng máy ảnh nhiệt dưới hình nón mũi trước. Và với 5G, dữ liệu đó được truyền tới các kho dữ liệu bật lên để phân tích tức thì. Thay thế “vận động viên” cho “xe hơi” và bạn sẽ thấy tương lai của thể thao.

“Ngày càng nhiều, chúng tôi thấy yếu tố máy tính và yếu tố con người kết hợp với nhau,” Tom Fitzpatrick của đội đua Mercedes-AMG Petronas Formula One nói với tôi vào thời điểm đó.

Thay thế “vận động viên” cho “xe hơi” và bạn sẽ thấy tương lai của thể thao.

Với các sân vận động và đấu trường phủ sóng 5G, các huấn luyện viên của ngày mai sẽ có thể thực hiện các cuộc gọi theo thời gian thực cho các lượt chơi cá nhân dựa trên dữ liệu, chứ không chỉ là bản năng ruột. Những cầu thủ nào có sẵn, sức mạnh của đội đối phương cần được giải quyết, và ai có tài sản cụ thể cần thiết để tấn công nó? Dữ liệu sinh trắc học thời gian thực cũng sẽ thay đổi trải nghiệm của người hâm mộ. Hãy tưởng tượng một nguồn cấp dữ liệu trên điện thoại thông minh của bạn cho thấy sức mạnh tổng thể còn lại trong danh sách tưởng tượng của bạn. Liệu nhóm của tôi có thể rút ruột nó ra, với lượng dự trữ mà họ có trong bể không? Megan Rapinoe đã chạy nhanh bao nhiêu, Kevin Durant vừa nhảy cao bao nhiêu? Chúng ta sẽ có thể đặt cược vào những chỉ số nào trong những năm tới?

Dữ liệu sẽ giúp chúng ta hiểu rõ về việc một vận động viên có thể đi được bao xa và sự nghiệp của cô ấy trông như thế nào. Trong quá khứ, rất dễ dàng để một tuyển trạch viên tài năng loại một người nào đó là “dễ bị chấn thương”. Phân tích dữ liệu sinh trắc học sâu sẽ tiết lộ sự thật, hơn là cảm giác ruột. Và nó sẽ giúp mở rộng sự nghiệp – điều mà mọi người hâm mộ đều có thể đánh giá cao.

Khi không thể tìm ra bất cứ cách nào, cần xử lý ra sao để đạt mục tiêu? Thực tế, có một nguồn lực rất lớn để gỡ khóa cho bài toán trên. Hơn nữa, bạn cũng sẽ được biết các giải pháp để có thể chuyển hóa bản thân, có thể điều tiết môi trường thông qua hàng loạt phương pháp được nghiên cứu tỷ mỷ. Toàn bộ nguồn lực đồ sộ để hỗ trợ bạn sống hạnh phúc hơn sẽ được cung cấp trong khóa học PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên. Rất vui mừng khi được chuyển thông tin này đến bạn vào ngay lúc này. Hãy đăng ký tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743/ 089 668 36 31 để cùng mở mọi ổ khóa cản trở con đường đến mục tiêu của bạn.

Nguồn: DigitalTrends