Сможем ли мы увидеть репликантов из фильма «Бегущий по лезвию» в реальной жизни?


Сможем ли мы увидеть репликантов из фильма «Бегущий по лезвию» в реальной жизни?

Фанатам научно-фантастического фильма «Бегущий по лезвию», снятого в 1981 году, пришлось ждать более четверти века, чтобы увидеть фильм «Бегущий по лезвию 2049», который вышел в прокат в кинотеатрах России 5 октября 2017 года. Для того чтобы увидеть существ (андроидов и клонов), называемых «репликантами» любителям фильма придется ждать гораздо дольше.

В первом фильме показывали события, происходящие в 2019 году, но в «Бегущем по лезвию 2049» действия происходят, как видно из названия, в 2049 году. Казалось бы, что это не такое далекое будущее, но репликанты в фильме представляют собой удивительно сложные технологии по сравнению с тем, что мы имеем на сегодняшний день. Эти андроиды практически невозможно отличить от людей. Они движутся, говорят и ведут себя как обычные люди. Они автономные и самостоятельные.

Сегодняшние инженеры и программисты добились больших успехов в робототехнике и искусственном интеллекте (ИИ). Несмотря на то, что первый фильм вышел в 80-х годах, перспектива человекоподобных репликантов по-прежнему кажется такой же далекой, как и тогда. Так насколько же мы близки к тому, чтобы создать человекоподобных роботов?

На протяжении десятилетий программисты работали над разработкой компьютерных систем, называемых нейронными сетями. Эти системы образуют связи аналогично тому, как это делает человеческий мозг, и могут использоваться для обучения компьютера изучить определенные виды задач. Несмотря на то, что компьютеры еще не способны имитировать полностью функционирующий человеческий мозг, они продемонстрировали растущую способность «учиться» делать вещи, которые ранее считались невозможными для машин.

В 1997 году компьютер IBM под названием Deep Blue впервые продемонстрировал то, что искусственный интеллект может «продумать» свой путь к победе над чемпионом мира по шахматам. Способный исследовать до 200 миллионов возможных шахматных ходов в секунду, Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в матче, который длился несколько дней. Своей победой Deep Blue доказал, что компьютеры могут научиться делать сложные и стратегические решения, ссылаясь на обширную базу данных потенциальных ответов, согласно веб-сайту IBM.

В 2016 году система ИИ под названием AlphaGo победила человека в игре Go, которая, по мнению многих, считается самой сложной стратегической игрой в мире. AlphaGo стал ведущим игроком, «наблюдая» за миллионами играми и используя два типа нейронных сетей: один — для оценки состояния игры, а другой — для определения своего следующего шага.

В настоящий момент при помощи нейронных сетей можно обучить компьютер искусству. Например, составление праздничной песни, создание образов динозавров и даже создание главы романа «Песня льда и пламени», составляющей основу для популярного сериала «Игра престолов».

Научно-фантастические фильмы не объясняют, как создаются человекоподобные роботы. Для того чтобы нейронная сеть могла демонстрировать реальную физическую активность в теле робота, надо не только учитывать социальные нюансы и эмоции, а нужно, чтобы нейронная сеть смогла переработать огромное количество данных.

В последние время также были хорошие достижения в конструкциях гуманоидных, двуногих роботизированных тел, но они все еще далеки от человекоподобных репликантов. Тем не менее, последние нововведения в дизайне позволяют им передвигаться подобно нам.

Ученые недавно разработали трехмерную мягкую «мышцу» для роботов — механизм управления движением, известный как "исполнительный механизм. Она изготовлена из синтетических материалов, привод гибкий, электрически активированный и примерно в 15 раз прочнее человеческой мышцы.

Удивительно реалистичных роботов демонстрировали на различных конференциях. Однако есть веские причины, по которым мы не увидим роботов, гулящих по улице, не говоря уже об эффектных акробатических трюков, продемонстрированных репликантами.


Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


Свежее новое
  • Современные Парадоксы Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
  • Технологическая Сингулярность – это когда абсолютно всем очень хорошо, когда нет разделения на бедных и богатых, т.к. всей экономикой России ведает
  • Как искусственный интеллект помогает в изучении иностранного языка ?
  • Технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они развиваются так быстро, что люди не успевают за ними. Мы не можем отрицать его силу или
  • Университет Гарварда и Google совместно разработают ИИ, предсказывающий повторные толчки после землетрясений
  • Гарвардский университет (Harvard University) и Google, работают над созданием искусственного интеллекта, который в перспективе должен помочь
  • Mail.Ru Group запустили чемпионат по искусственному интеллекту Mini AI Cup #3!
  • На конец лета выпало событие, которое наверняка заинтересует многих любителей поразмышлять о будущем разумных машин. Неделю назад, 30 августа,
  • Искусственный интеллект против команды профессиональных геймеров в DOTA 2. Кто победит?
  • Искусственный интеллект уже подтвердил, что может легко расправится со своими соперниками людьми, играя с ними в шахматы, Го или покер. Как он
Последние комментарии
Что такое искусственный интеллект ?
Добрый вечер! 1979 год. Компьютер-автомобиль? Или компьютер контролирующий автомобиль?
Японские ученые создали робота, обыгрывающего человека в игру «камень-ножницы-бумага» в 100% случаев
И что с того что появится ..вернется в детские сады, школы, спортивные площадки и дворы .. раз нельзя никак выйграть. уж лучше с другим человеком
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
На сегодня развитие IT в США значительно опережает состояние в России, где нет своего компьютера, нет своей операционной системы, нет своей
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
про квантовые коммуникации прочитал - интересно. Спасибо. Про любовь - не увидел. Жалко.
Топ 10 компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта
Спасибо, перечень интересный, но знакомый. Единая проблема всех ИИ-разработчиков - не понимание того, что сознание - это не статистика, а пойти по
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1512
1  
Всего комментариев 50
1  
Пользователей 49