Зачем люди летят в космос?

[Кубик]

Alex_II пишет: Цена однако начинается от трех тысяч вечно-зеленых со всеми возможными и
невозможными скидками... И не такие уж экстремалы те, кто в такие круизы ходит... Так что не в сервисе дело.

Я же сказал: "разных сортов" - по мне, так трата времени и средств на подобное сродни даже не рискованным трюкам, а простому выпендрежу на уровне дорогих прибамбасов.. Когда человек хочет узнать, а не "причаститься", он ведёт себя иначе.

[Alex_II]

Кубик пишет:
Я же сказал: "разных сортов" - по мне, так трата времени и средств на подобное сродни даже не рискованным трюкам, а простому выпендрежу на уровне дорогих прибамбасов.

Ну, в случае с Антарктидой это ИМХО не так... Можно конечно и на недельку туда податься - там есть туристический кемпинг, как мне помнится, в летнее время работает. Но не всем нравится жить палатке...

[Vlad_hm]

Дмитрий Виницкий пишет:
Впрочем, если для вас работа геолога заключается исключительно в "классификации"

Сразу видно - человеку его работа нравится! ;-)
Нет, разумеется, я не имел ввиду то, что вы так горячо опровергаете. Я имел с геологами мало пересечений, но с теми, что имел, и наблюдал их работу - очень много у  них времени занимала именно классификация, причём "на глазок" (может, мне, конечно, просто так "повезло" увидеть). Определение, что есть что из собранных образцов породы. Я и предположил, что, в принципе, эту работу-то  - давно уже можно отдать автоматам, оставив человеку то, что может делать только он.
В этом - суть.
Если машина может помочь человеку, взять на себя что-то, что ранее мог только человек (а уж тем паче выполняя это быстрее, качественнее) - то это же замечательно, так и должно быть!
Человек должен делать только то, что не могут делать машины, либо то, что доставляет ему удовольствие.
Иное - противоестественно, имхо.
И, именно в рамках вышесказанного - на других планетах человек (как геолог) пока не нужен. Ибо там нужно извлечение фактов (дескрипция материалов), и постановка контролируемых экспериментов (с этим автоматы вполне справляются, а дальше - будут справляться ещё лучше), а осмысление всего этого - остаётся всё равно на Земле.

[Дмитрий Виницкий]

Математические методы обработки данных применяются в геологии уже 100 лет. И практически все это время - с машинным участием, начиная с арифмометра А последние полвека и более - широко применяются инструменты такого уровня, что во многом, подвигли развитие кибернетики в классическом смысле этого слова. От различных аппаратов, позволяющих распознавать и анализировать одновременно десятки образцов до распознавания образов. Но заменить человека в поле никакой автомат не может. Даже если в руках не то что геолога, полевого рабочего с техником, посланными в маршрут, окажется некий дивайс с ИИ, способный на месте делать множество операций и расчетов, все равно, конечную интерпретацию собранных результатов будут делать люди. На основании эмпирического опыта и интуиции, проверяя на месте и сравнивая с аналогами. Невозможно в принципе создать систему, которая, даже имея доступ ко всем массивам данных по всему миру, выносила бы однозначные и неоспоримые решения, принимаемые и проверяемые человеком. "Конец науки" невозможен, в отличии от "конца профессии". Никакая алгоритмизация не способна порождать гипотезы, базирующиеся на умозрительных и недоказанных предположениях.  Любая машина способна только сводить полученные данные к оптимальной форме для изучения.

[Vlad_hm]

Kap пишет:
Капча - обычный текст имитирующий рукописный, иногда с зашумлением, либо вообще математическая задача

Капча - это задача (она не всегда сводится к математике) специально созданная для отделение человека, от машины. Те капчи, которые приходится иногда вводить - весьма далеки от "обычного" и рукописного текста. Ну, разве что если медиков вспомнить... впрочем, их рецепты и люди не всегда понимают.

Kap пишет:
А альтернативно-развитые всегда существовали

Рад за вас. Но кнопка "предложить другую капчу", которая сейчас везде есть - сделана не для того, чтобы облегчить жизнь автоматам (а алгоритмам распознавания она, разумеется, помогает). Если бы они легко распознавались людьми - в этой кнопке просто не было бы нужды...

Kap пишет:
В науке кибернетике есть архитектура фон Неймана (на уровне железа давно не применяется) и автомат фон Неймана. И то и другое от распознания образов очень далеко.

И то и другое - это то, на чём сейчас реально работает большинство систем, решающих сложные задачи распознавания и классификации. Эмуляция. По факту. Нейромодули пока ещё экзотика как железо. Хотя там, где нужно - давно уже есть. Или "собирают" нейросети на тысячах отдельных "классических" модулях. Именно такое решение - АльфаГо тот же. Но это очень дорого. Чтобы эту мощь дать тому же телефону - нужен именно нейрочип. Компактный и дешёвый.

Kap пишет:
Производители это уже давно сделали.

Не сделали. Модулей для каждого телефона, для IOT - нет. Именно потому в сложных задачах (которые без аппаратной реализации нейросети решаются очень тяжело) мы вынуждены обращаться к облачным ресурсам. Но сделают, ибо задачи классификации и распознавания становятся уж больно востребованными, они требуются везде, а эмулирование их на "классике" - это носить воду решетом. И слишком уж напрягает каналы данных к облачным ресурсам. Именно потому IBM работает над тем чипом, что я указал. И не только они (вот, например, из свежего http://www.computerra.ru/122546/neurochip-with-memristors/).
Такой чип нужен и очень востребован для того, чтобы каждое устройство могло решать такие задачи локально. Только очень сложные запросы - уже отправляя в облако.

[Paleopulo]

Виктор Левашов пишет:
На мой взгляд, пилотируемый космос спасёт туризм.

Что значит "спасет"? Если условный Маск сделает ракету и корабль, а условный Бигелоу надувную станцию на окололунной орбите, и у них будет n-ное число клиентов, чтобы обеспечить по два запуска в год в течении некоторого количества лет - это, по вашему, спасение пилотируемого космоса? С моей точки зрения это мало чем отличается от того аттракциона, что успешно готовит Безос (вчера вот очередной успешный подскок). То есть это просто развлечение для богатых, не имеющее практической пользы. Даже если во время полета они (туристы) будут включать какие-то студенческие приборы. Этакий "Луна-парк" на орбите Луны

[Vlad_hm]

TAU пишет:
Вообще, насколько я в курсе, телефон по Интернету отправляет запрос очень мощному компьютеру, коий распознает - и опять же по Интернету получает результат.

А теперь представьте, что таких запросов стало просто МОРЕ. Умрут каналы данных. Слишком дорогими станут центры обработки данных, делегирование всего этого вала запросов. Системы станут критически зависимы от обрывов связи.
Устройств, которые требуют задач распознавания и классификации становится всё больше (телефоны, автомобили, даже бытовая техника... пылесосы те же), растут требования к качеству выполнения задачи, и всё это становится комом, который решить, все запросы отправляя в "облако" - нельзя.
Разработчики это понимают, потому и IBM, и многие другие работают над компактными специализированными чипами, которые смогут обрабатывать большинство таких запросов локально.
Это всё даст очень хороший толчок робототехнике.

[Дмитрий Виницкий]

Если говорить о "каналах", то сегодня любой телефон без подключения к интернету - не более чем звонилка с фотоаппаратом. С картинками, которые тоже, большинстве случаев, вытаскивают через интернет.

Так что "канал" - давно не проблема. Проблема в батарейках

[Paleopulo]

TAU пишет:
1. Зуб даешь? Прямо таки большинство? Как минимум спорный вопрос.
2. А, ну да, для кого-то колбаса превыше всего... Кстати, сейчас ее стали есть меньше, нежели при СССР. И уровень жизни упал. Не говоря уже о качестве жизни.
3. Ну и, повторю свою мысль. По населению, территории, емкости собственного внутреннего рынка, военноймощи и степени влияния на мировые процессы по всей площади Земли - то есть, по важнейшим параметрам - Советский Союз, безусловно, являлся не просто великой, но одной из двух сверхдержав . Что признавалось и недругами.

1. Большинство. Крупные заводы покупались "под ключ", то есть оборудование поставлялось буржуями-капиталистами на всю технологическую цепочку. Больше всего - из Германии. Химия - почти вся их была. Автопром - Италия и Франция. Электронная промышленность - с бору по сосенке, но больше из Японии. Это в условиях существования списка Коком, кстати. По этому часть оборудования покупалась соцстранами, у них оно монтировалось фирмой-продовцов, работало год, потом разбиралось и везлось в СССР. Я участвовал в работах по монтажу одной такой линии в Москве, а потом в попытках сделать её точное (именно точное, чтобы меньше проблем было) подобие.
2. А колбаса - просто очень удобный маркер. Совершенно "не технологическая" вещь, не сложное оборудования. Легко готовилась ранее в деревнях в домашних условиях. И даже её в СССР не хватало. Про обеспеченность промтоварами вы пропустили из деликатности? А про нормирование продуктов питания в 70-е годы слышали? А про возможность купить нормальное мясо? Про "приглашения в магазин"? Про "продуктовые наборы"?
3. Это ваша точка зрения. С моей - СССР был до предела милитаризированным государством, политика которого определялась не государственными интересами, а идеологией. С убитым экспериментами сельским хозяйством, с убогой легкой промышленностью и зависящим от поставок забугорной техники. Который загнал себя в пропасть в первую очередь полным игнорирование интересов своих граждан. Отчего в декабре 1991 года всем было наплевать на его развал.

[Vlad_hm]

TAU пишет:
Советую почитать более подробную информацию, насколько совершенным инструментом является зрение человека.

Зрение человека, как и любых других животных - является конкретным ответом на запросы, выдвигаемые в прошлом эволюционным процессом.
А научное познание мира - это уж больно "новая" и неоднозначная область, чтобы эволюция сумела тут что-то "успеть доработать".
Так что зрение человека (и не только его), конечно удивительная по своей сложности вещь, но науке нужны калиброванные датчики, произвольные спектральные диапазоны и многое другое, что человеку попросту не нужно. Как индивидууму.
Так что для научного познания использование человеческого зрения, особенно сопряжённого с таким неадекватным порой аппаратом обработки визуальной информации, как мозг - не нужен.
Если вы восхищаетесь человеческим зрением, то почитайте о оптических иллюзиях. Обмануть зрение человека очень легко. На Марсе уже описывали каналы и прочая, наблюдая этим "совершенным инструментом", и хватит.
Человеческое зрение - слабый научный инструмент, именно потому мы постоянно создаём более совершенные и специализированные (и именно они - и являются сенсорами роботов).

[Vlad_hm]

Дмитрий Виницкий пишет:
Так что "канал" - давно не проблема.

Нет, до сих пор - проблема. А в будущем, уже обозримом - станет ещё большей проблемой.
Особенно если брать как раз те (даже некоторые) задачи, о которых мы говорим - анализ аудиовизуальной информации со всё возрастающей плотностью.
Разрешение снимков всё растёт (уже 4К - не считается экзотикой, а вы представляете, сколько будет "весить" стерео-поток 4К с высокой дискретизацией, который потребуется онлайн распознать и классифицировать?), каждый телефон - это источник таких запросов, дронам тоже нужны системы распознавания окружения, и количество "умных" сервисов всё растёт, подключается бытовая техника, вскоре даже ваш телевизор будет не только вам показывать, но и смотреть, и слушать, что творится в доме (https://geektimes.ru/post/271120/). Появляются робоавтомобили, которые требуют этого постоянно, причём с гарантированным выполнением по времени.
И всё это нужно делать как можно быстрее, мгновенно, без задержек.
Если всё это решать в облаке - то этот трафик будет занимать почти все каналы.
Он забьёт всё - "обычный" трафик на фоне этого служебного, который будет представлять собой запросы к ресурсам облака - будет просто мелочью.

Инженеры это понимают, потому нейрочипы - будут. Нужно локальное решение таких задач.
Чипы уже разрабатываются, и недаром. Их ждут, они востребованы. Они, конечно, будут несравнимы с облачными мощностями, но уж простые вопросы... понять, что вы спрашиваете, отличить Васю от Кати, или понять, что это на фото кот, а не страус - смогут вполне.

[Дмитрий Виницкий]

А вы можете себе представить чип для обработки 4К видео на ходу и от батарейки?
Я - увы, не могу, фантазии не хватает. Ну, мелочь - ещё: физики и химии...

[Alex_II]

Vlad_hm пишет:
Так что для научного познания использование человеческого зрения, особенно сопряжённого с таким неадекватным порой аппаратом обработки визуальной информации, как мозг - не нужен.

Вы решили договориться до того что и мозг не нужен? Мда, радикальный автоматчик попался...
Я вам кажется несколько раз объяснил, что автомат - он вообще ничего не видит - поскольку понятия не имеет что он видит. И если для участия в автомобильном движении его еще как-то удается запрограммировать (и то не так давно научились), то для того, чтобы разобрать чего он в геологических образцах видит он не дорастет еще век-другой... Или вообще никогда. Потому что понимать что он видит - он в ближайшие несколько столетий точно не научится... Поэтому и ползает Куриосити по Марсу как вошь по мокрому (я о скорости) и тратит на каждую пробу уйму времени... Человеку его столько просто не понадобится...

[Дмитрий Виницкий]

На самом деле, проблема конкретно марсианских роверов - в отсутствии возможности быстрого передвижения. Медлительность выбора точек отбора, связана именно с однообразием доступных и значимых выходов горных пород. Поэтому и требуется предельная разборчивость, дабы не дублировать уже полученный результат. Количество анализов конечно, около 900, кажется.

[Vlad_hm]

Дмитрий Виницкий пишет:
Но заменить человека в поле никакой автомат не может.

Речь не о замене, а о помощи этому человеку.

Дмитрий Виницкий пишет:
выносила бы однозначные и неоспоримые решения, принимаемые и проверяемые человеком. "Конец науки" невозможен, в отличии от "конца профессии". Никакая алгоритмизация не способна порождать гипотезы, базирующиеся на умозрительных и недоказанных предположениях.Любая машина способна только сводить полученные данные к оптимальной форме для изучения.

Понимаете, если говорить о сейчас - то да.
О будущем я бы говорил осторожно. Лично я - не знаю. Автоматы только в самом начале пути. Теоретических пределов тут - нет пока, не определены они.
Роботов давно уже учат выдвигать научные гипотезы и доказывать их.
http://trv-science.ru/2009/09/29/roboty-kak-my/
Всё это, разумеется, пока на уровне весьма примитивном, но надо понимать, зачем это направление вообще развивают. Зачем - это делают.
Дело в том, что наука становится уж больно сложной областью для одного человека, а методы коллективного решения задач (распараллеливания между коллективами, узкая специализация) имеют свои минусы.
Об этом писал ещё Лем, он предвидел появление спроса на машины, которые помогают не только шофёрам, освобождая их от рутинной работы, но и учёным (Сумма технологий или Гигабитовая бомба - точно не помню, где именно писал).
Вот в той же медицине - айбиэмовский Ватсон ведь появился неспроста (он "работает" в области постановки диагнозов). В мире ежегодно выпускается сотни тысяч научных трудов, десятки тысяч болезней описываются, и, по нормальному, это всё нужно свести в одно, проанализировать всё, найти закономерности.
Люди это давно уже - просто не могут!
Вот и появился Ватсон. Который как раз может изучать и находить общее в сотнях тысячах источниках, и ставить потом диагнозы даже точнее, чем человек. https://habrahabr.ru/company/ibm/blog/169067/
Это не замена человеку-диагносту конечно, но ой как важный "костыль" для вызовов нового времени.
И дальше - будет только больше.
Прогресс возможностей автоматов - он только набирает обороты.
Так что если хоть чем-то автоматы могут помочь учёным, то пусть помогают. Во всём, что потянут.

[Vlad_hm]

Alex_II пишет:
Потому что понимать что он видит - он в ближайшие несколько столетий точно не научится

Да далось вам это понимание. :-)
Это понятие зыбкое. Философам лучше его оставить.
Инженерам нужен не разум, а разумное поведение.
Это весьма разные.. хм... понятия.
Инженеры не учат машину понимать, они делают машины, которые решают поставленные задачи.
Именно потому тест на интеллект - это система вопросов-ответов. От автомата не ждут понимания, сумеешь "обмануть" тестирующих - значит всё. Именно потому неважно, понимает АльфаГо игру, или нет. Главное - выигрывает. Потому неважно, понимает Ватсон диагноз, который выносит. Совершенно. Главное, чтобы статистически его диагнозы были не хуже диагноза человека (а они уже - лучше в некоторых условиях). И так далее.
Так что с тем же робоавтомобилем - машину не учат понимать, что такое выкатившийся на проезжую часть детский мяч. Но её учат поступать правильно при этом. И во всех других неоднозначно определяемых ситуациях.
Вот и всё.
Робот должен не быть разумным, а поступать разумно.
Это не одно и тоже.
С каждым годом спектр операций, которые он выполняет всё более разумно, корректно, их сложность, вариабельность - постоянно растёт, и будет расти далее (пределов пока не видно).

[Дмитрий Виницкий]

То, что создадут некий "флаейр", позволяющий сидя в кондиционированной прозрачной капсуле порхать по маршруту, не возясь в грязи, и отбирать пробы манипулятором, буром на три метра и рентгеноструктурным анализом In situ с мгновенной отправкой результатов в облако, я охотно поверю.
Но, вот про остальное - фантастика в соседнем зале.

Никакой ИИ не способен генерировать гипотезы, он способен обобщать, как невозможно из повторения одного и того же математического расчета с одними и теми же исходными , получать принципиально различные результаты. Любой компьютерный анализ приводит к подбору наиболее подходящего, известного объяснения. Наука же часто оперирует с изначально необъяснимыми и недоказанными фактами предположениями, поиском подтверждений которых она и занимается.

[Vlad_hm]

Дмитрий Виницкий пишет:
Никакой ИИ не способен генерировать гипотезы, он способен обобщать, как невозможно из повторения одного и того же математического расчета с одними и теми же исходными , получать принципиально различные результаты.

Простите, но нет. Он может. Уже. На примитивном, конечно, уровне, гипотезы простые, иногда генерируются избыточно, у людей очень хорошие фильтры, отсекающие заведомо ложные (хотя смотря у кого!), но это честные гипотезы, полностью попадающие под определение оных.
Я уже упоминал Адама, который выдвигал гипотезы в биологии, упоминал АльфаГо.
Обучение этой игре, сама игра - это целый поток гипотез, каждую из которых - требуется выдвинуть, и доказать, обосновать. Это не перебор вариантов, как "работал" Дип-Блю в шахматах. Если доказательство твоей гипотезы развития ситуации будет неверным - ты проиграешь. Автомат не повторяет партии других людей (на основе которых он учился), он создаёт совершенно новые пути развития ситуации на доске, не сводимые к прошлому опыту, на основе которого он обучался.
Недаром эта победа считается (уже, хотя и месяца не прошло!) важной вехой в робототехнике.
Именно потому любители Го (я к ним отношусь) со скепсисом относились к возможности победы машины над человеком так скоро. Не ожидали мы, что наша игра падёт так скоро! Все прошлые автоматы играли в го ужасно слабо. А тут - сразу рывок, опережая всех людей! Обидно, да. Перебором тут можно играть только как крайне слабый любитель, мощи всех компов мира не хватит - обсчитывать го!

[Дмитрий Виницкий]

Простые гипотезы не нужны. И шахматы - это только перебор известных и конечных закономерностей. Невозможно в шахматах сделать ход конем на 5 клеток. А научный подход предполагает именно наличие возможности получения необъяснимого правилами результата.

Го - на пару порядков примитивней шахмат, поэтому, ничего удивительного. 

[Vlad_hm]

Дмитрий Виницкий пишет:
Го - на пару порядков примитивней шахмат, поэтому, ничего удивительного.

Го проще по правилам, но по возможным путям развития ситуации, возможным вариантам - несравнимо сложнее шахмат.
Это была последняя игра с полной информацией, в которую компьютеры не могли выиграть у людей. Привлекая любые доступные вычислительные ресурсы. Ещё полгода назад  это было верно. Сегодня - уже нет. Потому что они, заразы, научились выигрывать не только за счёт своей скорости.

Дмитрий Виницкий пишет:
Простые гипотезы не нужны

Ну, с чего-то начинать нужно? Ребёнка мы тоже учим, начиная с простых гипотез. Всякие гипотезы нужны, и полезны, когда помогают решать задачу. Гипотезы, которые выдвигают и доказывают (или опровергают) машины - тоже постоянно растут в своей сложности.

Дмитрий Виницкий пишет:
А научный подход предполагает именно наличие возможности получения необъяснимого правилами результата.

Монетку бросать машины умеют давно. Генерировать гипотезы, противоречащие правилам и предыдущему опыту - это не проблема. Проблема, чтобы этот процесс был продуктивным. Но успехи есть и тут.