▪ Структурно-параметрический синтез нейронных сетей в системах биометрической идентификации личности (БИЛ) по голосу (Южно-Уральский государственный университет). В системах БИЛ по особенностям голоса важным является выбор методов обработки информации, в частности, выбор метода преобразования волновой структуры речевого сигнала в необходимый тип параметрического представления. Известно несколько методов параметрического представления речевого сигнала один из которых – MFCC (Mel-Frequency Cepstrum Coefficients). В работе исследованы два метода преобразования речи:

- на основе скрытых марковских моделей;

- с использованием нейросетевых технологий.

Первый позволяет эффективно моделировать статистические изменения спектральных характеристик, что обеспечивает достижение в системах БИЛ высокой точности распознавания. Нейронные же сети в системах БИЛ по голосу используются для обработки разнообразной информации. Поскольку нейроны – это, в общем случае, нелинейные элементы. Следовательно, нейронные сети являются нелинейными системами, пригодными для решения задач нелинейной идентификации, принципиально связанных с наличием нелинейных характеристик. При этом основным достоинством обученной искусственной нейронной сети является обобщение, что позволяет обеспечивать возможность восстановления пропущенных данных и прогнозировать их характеристики. В биометрической идентификации речевой сигнал представляется вектором в определённом параметрическом пространстве, который заносится по заданному алгоритму в нейросеть. Ответственной задачей является выбор алгоритма, позволяющего производить в нейросети параллельную обработку информации, что, в конечном итоге, позволит решить вопрос о скорости распознавания. На основе нейронных сетей организуется иерархическая многоуровневая система распознавания речи с возможностью раздельного анализа.

В системе БИЛ по голосу с использованием нейронных сетей важным достоинством является автоматическая настройка уровня качества идентификации конкретной личности и возможность прогнозирования этого уровня. Однако, при этом необходимо также осуществлять автоматический синтез самих нейронных сетей (количество нейронов, виды активационных функций и весовые коэффициенты), который эффективно можно осуществить с помощью методов структурно-параметрической технологии проектирования искусственных систем различного назначения. Эти методы позволяют обеспечить направленный выбор оптимального варианта конфигурации и параметров нейронной сети. 

▪ Детектор речи на основе фильтрации спектра модуляции речевого сигнала (Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники). В большинстве случаев речевой сигнал, поступающий на вход детектора речи (VAD – voice activity detector), должен быть высокого качества. Однако, системы мультимедиа часто используются в изменяющейся акустической обстановке, что может приводить к изменению характеристик работы VAD алгоритма. Предлагается детектор речи на основе свойств модуляционного спектра речевого сигнала, позволяющий эффективно распознавать наличие речи при неблагоприятных акустических условиях.

Для детектирования речи использован биологически мотивированный метод со схемой, схожей со строением человеческого уха с использованием свойств речи в модуляционной области. Функционирование ушной улитки может быть описано на электрическом уровне как работа банка фильтров с высокой степенью перекрытия полос. Свойства речи в модуляционной области могут быть продемонстрированы на примере коэффициента модуляции MI (modulation index) – меры распределения энергии в области частот модуляции. Другими словами, это нормализованная энергия преобладающих частот модуляции речи в данной полосе частот. Как показано разными исследователями, коэффициент модуляции шума отличается от коэффициента модуляции чистой речи. Основная часть энергии (более 95%) речевого сигнала сконцентрирована в диапазоне от 1 до 16 Гц с пиком около 3-5 Гц. Это соответствует количеству слогов, произносимых человеком за секунду. Таким образом, модуляционные компоненты, изменяющиеся с частотами, не входящими в данный диапазон, могут быть удалены с помощью фильтрации спектра модуляции.

О схеме метода детектирования речи на основе фильтрации модуляционного спектра речевого сигнала. Исходный речевой сигнал разбивается на М частотных полос банком ДПФ модулированных полифазных фильтров. В каждой частотной полосе вычисляется огибающая сигнала, которые затем суммируются. Операция суммирования обусловлена уменьшением вычислительной сложности VAD алгоритма. Суммарная огибающая амплитуды сигнала фильтруется пoлосовым модуляционным фильтром (БИХ-фильтр) 1-16 Гц. Процедура фильтрации позволяет уменьшить энергию шумов, выделив тем самым речевые компоненты.

После этого производится вычисление энергии отфильтрованной огибающей. Принятие решения «речь/шум» происходит на основании сравнения классификационного параметра и вычисляемого на основе статистики порога. Среднее значение и стандартное отклонение рассчитываются с помощью экспоненциального усреднения в паузах между речью. В качестве классификационного параметра используется энергия Е отфильтрованной огибающей.

Для проведения эксперимента применялись 6 речевых сигналов, частота дискретизации 8 кГц. Для каждого эталонного сигнала было получено по четыре зашумлённых сигнала с параметром SNR 10, 5, 0 и –5 Дб. в качестве шумового сигнала были использованы белый и «цветные» шумы. Характеристика работы детектора оценивалась по следующим объективным параметрам: Р(А) – вероятность правильного детектирования речи, Р(В) – вероятность корректности решения «речь/пауза».

Для сравнения с предложенным детектором были использованы следующие детекторы речи: основанный на оценке энергии сигнала, спектральный, стандартный капстральный, дифференциальный капстральный. В качестве эталонного решения «речь/пауза» использовались результаты, полученные тестируемым методом на чистом речевом сигнале. В итоге, для предложенного детектора вероятность правильного определения «речь/пауза» в зашумлённом сигнале оказалась выше по сравнению с другими методами. То есть, предложенный метод имеет меньшую, по сравнению с другими, ошибку детектирования речи при неблагоприятных акустических условиях. А. Барсуков, журнал "ТКТ", № 9, 2004 г.

 

Тема электронной речи и электронного слуха на VI конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение» (по материалам РНТОРЭС им. А. С. Попова)

Использование принципов работы периферических отделов слуховой системы для построения анализатора с высоким частотно-временным разрешением (доклад Института проблем управления РАН). При необходимости осуществления оценки состояния объектов, излучающих нестационарные сигналы, возникает задача анализа этих сигналов с высокой разрешающей способностью как в частотной, так и во временной областях. Для достижения высокого частотно-временного разрешения применяют методы, основанные на кратковременном преобразовании Фурье, а также методы, основанные на вейвлет-анализе. Поскольку при распознавании речевых сигналов слуховой анализатор успешно решает задачу частотно-временного анализа, представляет интерес использовать принципы его организации при построении технических систем. Как известно, основной особенностью слухового анализатора является большее, чем на порядок различие разрешающих способностей по частоте при одновременном и последовательном предъявлении частотных посылок, характеризуемых, соответственно, критической полосой и дифференциальным порогом.

В работе выдвинуто предположение, что необходимое соотношение между критической полосой и дифференциальным порогом может быть реализовано за счет использования гребёнки низкодобротных (широкополосных) сильно перекрывающихся полосовых фильтров и последующей обработки распределения отклика этих фильтров с помощью нейронной сети с латеральными тормозными связями. Задача нейронной сети состоит в подчеркивании (обострении) максимумов распределения фронта откликов фильтров путём нахождения разности возбуждающего и тормозного фронтов, возникающих на выходе нейронной сети.

Работоспособность модели была проверена на аппаратно-программном комплексе, реализованном в виде гребёнки из 100 полосовых фильтров с добротностью, равной 5-7 и резонансными частотами, расположенными по шкале Барков в диапазоне 300-3000Г. После детектирования и сглаживания распределение откликов фильтров обрабатывалось нейронной сетью, реализованной программно на ЭВМ. А. Барсуков, журнал "ТКТ", № 7, 2004 г. 

 

Распознавание речи в системах массового обслуживания реализовано Лабораторией автоматизированных систем массового обслуживания Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. Разработаны голосовые интерфейсы к различным информационным и сервисным системам: «Сирена», диспетчерская такси, созданы пакеты распознавания речи к службам системы Web Money.

Например, для получения справок о рейсах клиент, в режиме диалога с компьютером, отвечая на его наводящие вопросы, называет город назначения, месяц и число вылета и получает ответ. Похожий диалог происходит во время заказа такси, причем в обоих случаях компьютер подстраховывается и переспрашивает клиента о том, правильно ли поняты системой параметры заказа.

Несколько сложнее выглядит диалог, целью которого служит пополнение счета мобильного оператора. Компьютер спрашивает, чего именно хочет клиент: провести операции, получить информацию о балансе, сменить пин-код или изменить уровень безопасности. Если клиент хочет провести операцию, то компьютер перечисляет виды операций, чтобы клиент в ответ назвал одну из них. Например, оплата мобильного телефона. Компьютер предлагает выбрать одного из операторов мобильной связи. Затем -–тип кошелька: Z (доллары) или R (рубли). Затем – назвать целое значение суммы в рублях, которую клиент хочет перевести на лицевой счет. Получив этот, последний ответ компьютер просит подождать, сказав, что запрос обрабатывается, после чего извещает, что оплата успешно завершена и что лицевой счет будет пополнен в течение часа. А. Барсуков, журнал "ТКТ" № 7, 2004 г. 

 

Электронный сканирующий переводчик Quicktionary TS 

28 сентября 2011 г. – Компания «Электронные словари», официальный дистрибьютор WIZCOM Technologies Ltd. в России, представляет обновленную версию портативного электронного сканирующего переводчика Wizcom Quicktionary TS, способного распознавать как отдельные слова, так и целые строки, включая идиомы и фразы, и делать их моментальный перевод. При переводе текста более 50% времени уходит на поиск нужного слова в словаре. Теперь не надо листать страницы – достаточно провести ручным сканером по искомому слову или фразе и посмотреть перевод на экране. Это портативное и легкое устройство способно заменить собой целую библиотеку специализированных словарей!

Портативный сканирующий переводчик Quicktionary TS – это не только сканер-словарь, но и целый набор новых уникальных технологий по работе с текстами на иностранных языках.  Использование сенсорного экрана и виртуальной клавиатуры обеспечивает максимальную эффективность при невозможности отсканировать текст – теперь вам «по зубам» любая вывеска, титры, просто слово, услышанное или пришедшее на ум. Для удобства набора слов с помощью виртуальной клавиатуры в Quicktionary TS предусмотрен компактный и удобный стилус, надежно крепящийся в слоте внутри корпуса устройства.   Сканирующий переводчик Quicktionary TS различает широкий диапазон размеров и вариантов написания шрифтов, включая курсивы и подчеркивания. Не станет сложностью и слово, разделенное дефисом или знаком переноса - в этом случае переводчик догадается «склеить» разрозненные части слова в одно и перевести результат.  

При работе возможны два режима отображения переведенного текста на экране – краткое определение или полное определение и перевод. Устройство не ограничивается одним наиболее простым и часто встречающимся определением и старается учесть все возможные варианты значения слова и его грамматических форм.

Изначально электронный сканирующий переводчик Quicktionary TS включает в себя 3 словаря:

• Англо-русский словарь на 300 000 слов и 20 000 устойчивых выражений (перевод содержит английский, американский и австралийский варианты значения слова);
• Русско-английский словарь ABBYY Lingvo на 110 000 слов и словосочетаний от всемирно известного российского разработчика программного обеспечения и поставщика услуг в области распознавания и ввода документов, лингвистики и перевода - компании ABBYY;
• Толковый словарь American Heritage Concise на 300 000 слов.
Переводчик запоминает последние 80 переведенных пользователем слов, которые потом использует во встроенных играх, предназначенных для закрепления материала. Одна из игр, Wordman, чем-то напоминает наше «Поле чудес» - пользователю предстоит угадать скрытое слово, нажимая буквы на виртуальной клавиатуре. Другая игра, Scrambled Word, еще и развивает логическое мышление – в ней нужно расшифровать слово, имея в начале игры только набор входящих в него букв.
Электронный сканирующий переводчик Quicktionary TS позволяет прослушать голосовое произношение как отдельных переведенных слов, так и целых строк текста на выбранных языках. Звук можно воспроизвести как через встроенный динамик, так и через наушники, подключенные к стандартному 3,5-миллиметровому разъему mini-jack.
Все управление Quicktionary TS организовано посредством пятипозиционной навигационной кнопки и сенсорного экрана, на котором помещается до пяти строк текста и меню в виде пиктограмм. Ориентация текста и назначение кнопок переключаются с помощью всего одного пункта меню и организовано как для правшей, так и для тех, кто пользуется преимущественно левой рукой.
В комплектацию, помимо самого электронного сканирующего переводчика, входит защитный футляр, наушники, пластиковый тренажер, 2 батарейки ААА и подробнейшая инструкция по использованию на русском языке.
Портативный сканирующий переводчик Quicktionary TS уже доступен в магазинах-партнерах компании «Электронные словари». Рекомендованная розничная стоимость устройства составляет 6 590 рублей.
Характеристики электронного сканирующего переводчика Quicktionary TS:
Тип устройства: Электронный сканирующий переводчик
Экран: 2,5” (208 х 65 пикселей / 5 строк по 22 символа в строке), монохромный FSTN, сенсорный
Управление: Комбинированное (сенсорный экран + кнопки)
Процессор: ARM7 TDMI, 80 МГц
Встроенная память: 4 / 8 / 16 Мб
Оперативная память: 64 Кб (для системных нужд)
Динамик: Моно (1х 1 Вт)
Способ ввода: Сканирование печатного текста, ручной ввод при помощи виртуальной клавиатуры на сенсорном экране
Разрешение сканера: 400 dpi
Размер сканируемых букв: 6-22 pt
Начертание сканируемых букв: Обычные шрифты, курсив, жирные и подчеркнутые буквы
Дополнительные возможности сканирования: Сканирование негативного текста, изменение направления сканирования для левшей, сканирование полной строки, редактирование отсканированного слова, память на 80 ранее отсканированных слов
Поддерживаемые языки: Английский, русский
Словарная база: Более 700 000 слов
Словари: - Англо-русский словарь на 300 000 слов и 20 000 устойчивых выражений
- Русско-английский словарь ABBYY Lingvo на 110 000 слов и словосочетаний
- Толковый словарь American Heritage Concise на 300 000 слов
Дополнительно: Функция произношения, регулировка контрастности экрана
Питание: 2 батарейки ААА
Разъемы: - MiniUSB (USB 1.1)
- Разъем для наушников (mini-jack 3,5 мм)
Материал корпуса: Пластик
Цвет: Черный с красной вставкой
Размеры: 177,5 х 41,5 х 33 мм
Вес: 77 г (без элементов питания), 100 г (с элементами питания)

ОСОБЕННОСТИ ЭМОЦИОНАЛЬНО-ОБРАЗНОЙ ИНФОРМАЦИИ В ТЕЛЕРАДИОВЕЩАНИИ (В. А. Абрамов, О. Б. Попов, Ю. С. Рысин, МТУСИ, Москва); FEATURES OF THE EMOTIONAL - SHAPED INFORMATION IN TELEBROADCASTING (V. A. Abramov, O. B. Popov, J. S. Rysin, МТUSI, Moscow) По докладу на 17-й Международной научно-технической конференции «СОВРЕМЕННОЕ ТЕЛЕВИДЕНИЕ»

Современное все более усложняющееся постиндустриальное общество, находящееся в состоянии непрерывного изменения, нуждается в людях, доросших до его все возрастающих требований. Компьютерная и телерадиовещательная техника достигли таких высот, что говорят о наступлении информационного общества, когда главным сырьем становится информация. Однако выяснилось, что одновременно с усложнением общества и появлением умных машин происходит процесс упрощения человека, упадка культуры, нравственности, способности к усвоению информации. Т.е. подрывается фундамент, на котором строится информационное общество

Какие причины порождают данные негативные явления? Было выяснено, что одной из главных причин являются телевизор и компьютер. Это связано с особенностями восприятия информации с экранов данных устройств. Дело в том, что человек воспринимает, по крайней мере, три вида информации: смысловую (или семантическую), эмоциональную и инстинктивно-двигательную [1]. В мозгу человека осуществляется разделение информации на каналы по принципу ее обработки. При этом левое полушарие обрабатывает семантическую информацию, правое – эмоциональную, а более древние глубинные структуры мозга - инстинктивно-двигательную информацию.

Особенностью эмоциональной правой половины мозга является то, что она воспринимает все явления внешнего и внутреннего мира в виде единства, соединенности, целостной образной формы. Такое свойство эмоций часто выражается в виде стойких привязанностей.

Слушая эмоционально окрашенный голос, человек как бы входит через этот звук в резонанс с эмоциональным состоянием другого человека и начинает сам испытывать аналогичные эмоции. Этот процесс, происходящий на уровне подсознания, позволяет человеку легко понимать язык эмоций других людей, а также животных. Возникает своеобразная эмоциональная синхронизация между источником получателем. Такая синхронизация выражается в частности в совпадении микродвижений тела, а также биоритмов мозга [2].

В отличие от эмоционально-образной информации, механизм восприятия которой в значительной степени уже имелся при рождении человека, для восприятия рационально-смысловой информации требуется обучение и огромные собственные усилия человека. Опасность телевидения для человека заключается в том, что на него действует поток уже готовой информации, не требующей от человека каких-либо собственных усилий. Вследствие этого развитие механизма восприятия рационально-смысловой информации и критических способностей у человека останавливается или атрофируются. Ведь жизнь основана на собственных усилиях и функциях.

Было выяснено, что воздействие телевизионного экрана таково, что при просмотре телевизионных программ у человека ослабляются бета-ритмы мозга, связанные с восприятием рационально-смысловой информации, критикой и начинают преобладать альфа-ритмы мозга, связанные с эмоционально-образным восприятием информации. То есть, при телепросмотре наступает так называемое «альфа-состояние» [2]. Такое состояние близко к трансу, то есть, имеет место пассивное восприятие без собственного участия.

Особенностью восприятия информации в «альфа-состоянии» является то, что она не подвергается анализу, критике, она не разложима и нечувствительна к противоречиям. Сознание людей в этом случае оперирует не столько понятиями, сколько эмоционально окрашенными образами, символами. Оказывается, что при восприятии информации в «альфа-состоянии» наиболее легко манипулировать людьми. Таким образом, при неумеренном потребление телевизионной информации получается результат в виде "тысячи миллионов счастливых младенцев", о которых говорил Великий Инквизитор в романе Ф.М. Достоевского «Братья Карамазовы».

Вследствие использования механизма, эмоционально-образного восприятия информации при длительном просмотре телевизионных программ, перегруженных сценами ужаса, насилия, убийств, жестокости, садизма, приводит к отупению чувств. Такой человек уже не реагирует на пение птиц, шум леса, тихую медленную музыку и чтобы почувствовать себя "живым" он нуждается, как в наркотике, в экстраординарных, сильных стимулах в виде громкой ритмичной музыки, фильмов ужаса, сцен насилия, жестокости .

Для повышения рейтинга, а значит и доходов телевизионных и радиовещательных программ необходимо, чтобы у людей возникала стойкая привязанность к данным программам. Как этого можно достигнуть? Главным образом на основе подачи в больших количествах примитивной, но вызывающей сильную зависимость, эмоционально-образной информации и как можно в меньших количествах рационально-смысловой информации высоких уровней осмысления.

При этом, кроме содержательной стороны эмоционально-образной информации, для усиления вовлеченности аудитории, уделяется внимание также методам студийной обработки вещательных сигналов, способствующих дополнительному усилению эмоциональной привязанности у слушателей и зрителей. Так, при подъеме высокочастотных и низкочастотных компонент в спектре звукового сигнала, а также при воздействии на динамику, перепады уровней и мгновенных частот этого сигнала достигается усиление эмоциональной информативности и, как следствие, вовлеченности слушателей [3].

В связи с этим для обнаружения эмоционально-образной информации в вещательных программах и предупреждения об этом слушателя можно использовать следующие параметры акустических сигналов [3]:

- атаки и спады элементов амплитудной огибающей акустических сигналов, а также количество этих атак в единицу времени (ритмическая структура);

- доминирующие частоты, соответствующие наиболее мощным спектральным компонентам сигнала в заданный момент времени;

- коэффициенты формантной выраженности, характеризующие степень концентрации энергии в узкой полосе частот;

- дисперсия огибающей текущего спектра;

- относительная средняя мощность сигнала и другие ненормированные в настоящее время параметры.

Важно обнаруживать в информационных сигналах периоды, когда содержание эмоциональной информации становится столь большим, что может вызвать у человека сильную привязанность с отключением механизма критического восприятия. Для этого необходимо контролировать перечисленные ранее параметры сигналов и подавать слушателю предупреждающие сигналы об опасности.

Однако следует иметь в виду, что сознание человека, опирающееся в основном на эмоционально окрашенные образы и в котором неразвит собственный рационально-смысловой механизм обработки информации, оказывается подобным неживому материалу. Такое сознание поддается обработке извне, когда из него можно изготовить любое изделие, как в виде героя, так и негодяя. Но, если сознание человека живое, подобное растению, то оно во многом само определяет из какого информационного материала себя строить. Поэтому одни виды информации такое сознание усваивает, а другие виды отбрасывает. Все другие виды защиты – административные, индивидуальные пихотренировки или технические методы распознавания патологической информации не дают полноценной информационной защиты человеку. Нужен иммунитет на такую информацию. А иммунитет может возникать только у живого сознания. У сознания подобного мертвому камню иммунитет не возникнет.

Литература

1. Морозов В. П. Вычислительная техника и ее применение. М.: Знание, 1989, № 9.

2. Райнер Пацлаф «Застывший взгляд Der gefrorene Blick» Издательство: Evidentis, 2003 г.

3. Абрамов В. А., Павлова Ю. А. Рысин Ю. С Информационное воздействие акустических сигналов телерадиовещания на человека. «Электросвязь», № 2, 2007, с. 56-58.

 

Система распознавания русской дикторонезависимой речи (Cognitive Technologies). Данная система включена в обзор в развитие темы, затронутой в "ТКТ" № 1 за 1997 г. — о компонентах устройств автоматизированного перевода речи. Новизна подхода компании к решению задач речевого управления, распознавания речи и идентификации диктора состоит в создании методов анализа речи, сочетающих в себе традиционные непрерывные статистические схемы распознавания и классификации с содержательными оценками, базирующимися на знании тонкой структуры речевых объектов. Основу способов, которые компания использует для построения элементов речевых технологий, составляют:

• устойчивый алгоритм выделения основного тона диктора;

• гладкое спектральное представление сигнала;

• методы выделения формант;

• сегментация волны на фрагменты, содержащие заведомо целое число фонем;

• механизм форматного оценивания;

• методы акустически зависимого структурирования фонетических словарей;

• акустико-фонетическое преобразование;

• детекторы артикулярных событий и состояний в речевом сигнале;

• локальный и глобальный грамматический анализ;

• островной грамматический анализ.

К моменту выставки Comtek'97 комплекс речевых технологий компании включал дикторонезависимую систему распознавания речи ограниченного — до 500 слов — словаря (может использоваться для речевого управления прикладными системами) и систему синтеза речи по тексту. Кроме того, поэтапно, на период 1997-1999 гг., намечено закончить разработку следующих продуктов:

• дикторонезависимые подсистемы речевого управления пользовательскими системами на естественном языке в условиях шума;

• системы идентификации диктора по произнесенным ключевым фразам (речевые парольные замки);

• дикторонезависимые системы диктовки с большим словарем для дискретной речи (с паузами между словами) с постепенным переходом к квазинепрерывной речи;

• дикторонезависимая система распознавания слитной речи.

SIS — интерактивная система обработки речевого сигнала (Центр речевых технологий). Программно-аппаратный комплекс, позволяющий осуществить ввод речевого сигнала в память компьютера с последующим воспроизведением сигнала, его ручной и автоматической обработкой, сохранением, визуализацией, анализом, редактированием, шумоочисткой, фильтрацией, сравнением, верификацией, точным установлением текста зашумленных звукозаписей, транскрайбированием и т.д. Работа с окнами позволяет связывать изображения сигналов различной длительности, типа, размерности и частоты дискретизации. Есть возможность представления слаборазличимых сигналов в спектральной, кепстральной и других областях в виде квазитрехмерного изображения с отчетливыми характеристиками в измерениях: время/частота или период/уровень (интенсивность). Также есть несколько типов представлений третьей размерности для трехмерных картинок "Видимая речь" (первая — время, вторая — частота или период, третья — уровень): цвет, оттенки серого, плотность заполнения точками, отклонение вправо или вверх от нулевого уровня, аксонометрическая проекция с произвольным наклоном осей. Возможен интерактивный дизайн для изменения следующих характеристик изображений в трех измерениях: уровни соответствия цветов палитры, амплитуда, тип изображения, тип шкалы (линейная, логарифмическая, барки), контраст и т.д. В операции по обработке сигнала и функции подавления шума входят:

• операции с константами;

• линейные преобразования;

• нормализация;

• клиппирование;

• обнуление пауз;

• произвольное мю-преобразование (в реальном времени в момент прослушивания);

• изменение скорости воспроизведения речи без изменения основного тона (с сохранением естественности и индивидуальности голоса);

• копирование, добавление, смешение, удаление;

• произвольная линейная ПК-фильтрация (низкие частоты, высокие частоты, полосовой фильтр);

• 512-полосный графический эквалайзер, управляемый манипулятором "мышь";

• линейная адаптивная моно- и стереофильтрация Уидроу;

• удаление импульсных помех;

• динамическая фильтрация;

• подавление белого шума методом спектрального вычитания;

• автоматическая обработка и спектральная фильтрация;

• удаление стационарных шумов;

• прослушивание в режиме "псевдостерео" и т.д.

В операции анализа сигнала входят: цифровой осциллограф реального времени; измерение мгновенной и средней мощностей спектра и кепстра, спектра линейного предсказания, автокорреляции параметров линейного предсказания, формант, энергии, частоты пересечения нуля, стационарного спектра и другие виды анализа. В анализ основного тона (ОТ) входят: 6 различных методов вычисления ОТ, метод проверки правильности вычисления ОТ, подробные кривые частоты ОТ. В статистику входят: гистограмма и 28 статистических показателей кривых ОТ — максимальные, минимальные, средние и медианные значения, моменты, факторы подъема, стабильности и понижения, 8 факторов джиттера и тремора и т.д. А. Барсуков, журнал "ТКТ" № 10, 1997 г. 

Были представлены новейшие аудио- и видеотехнологии для создания как мобильных роботов, так и стационарной робототехники. В частности, для создания виртуальных референтов была предложена технология, являющая собой сочетание распознавания русской речи, русско-английского перевода и синтеза английской речи. Компьютер теперь способен переводить речь с русского языка на английский и произносить перевод. Кроме того, создан способ сочетания распознавания русской речи с личностью говорящего. Система осуществляет распознавание произносимой фразы с идентификацией личности говорящего после 1–2 минут обучения; на вход системы при этом поступают произвольные фразы. Пока что система оперирует с ограниченным набором предложений: несколько вопросов и последовательность числительных.

Существенный прогресс в создании виртуальных референтов становится возможен благодаря технологии непрерывной обработки речевого сигнала CSP (ContinuousSpeech Рrосеssing), разработанной и реализованной Intel для высокопроизводительных систем распознавания речи (материал на эту тему подготовила фирма Comptek). Важнейшее интеллектуальное свойство CSР — функция bаrge-in, которая даёт возможность перебивать виртуального референта, не дожидаясь окончания произнесения им приветствий и/или дежурной информации, что позволяет клиенту не тратить время на прослушивание всего меню, а вступать в диалог сразу. Выделенная референтом ключевая фраза этoro вступления клиента с речевым буфером (см. рис.) отправляются на хост-процессор модуля распознавания, который распознаёт фразу и даёт команду на исполнение.

Технология работы CSP исходит из того, что когда клиент произносит что-то, входящий сигнал представляет собой смесь из голосового сигнала, эха от воспроизведения и шума в линии (если речь идёт о применении технологии в телефонных автоинформаторах). Для обработки такого сигнала требуется большая вычислительная мощность. CSP берёт эти функции на себя, выполняя их на DSP-процессорах плат Dialogic, и, таким образом, разгружая хост-процессор компьютера. Проводя предварительную обработку сигнала, CSP отпpaвляет модулю распознавания, выполняемому на хост-процессоре компьютера, «чистый» речевой фрагмент, готовый к распознаванию. Это позволяет значительно повысить общую производительность системы и увеличить размер распознаваемых словарей. Фактически, CSP — это набор функций бортового программного обеспечения firmware плат Intel Dialogic, отвечающих за обработку звукового сигнала. Функции CSP в режиме реального времени определяют, что данный звуковой сигнал представляет собой человеческую речь, производят предварительную его обработку и передают на хост-процeccop компьютера в удобном для модуля распознавания виде. CSP firmware обеспечивает выполнение DSP-процессором платы следующих функций: полнодуплексный режим (позволяющий одновременно воспроизводить и записывать звук на каждом из каналов), эхоподавление, определение начала звукового сигнала в линии, речевой буфер (облегчающий проблему «рваной речи»).

Технология Intel ContinuousSpeech Рrосеssing поддерживается в действующем продукте SpeechPearl, осуществляющем распознавание речи в телефонии и базирующемся на русских фонемах. SpeechPearl обеспечивает дикторонезависимое распознавание без необходимости настройки на голос, распознавание непрерывной речи, поддержку 45 языков, включая русский (но при необходимости возможен и дикторозависимый режим работы и режим настройки на голос). Словарь распознаваемых слов — произвольный, составляется разработчиком приложения самостоятельно. Максимальный размер возможного словаря в одном приложении — 1,5 млн распознаваемых слов.

То есть, SpeechPearl — это интегрированная среда разработки приложений с распознаванием речи. В состав этой среды входит набор инструментов, оптимизированных для создания, тестирования и настройки приложений распознавания речи. Встроенный графический интерфейс способствует созданию, настройке и тестированию грамматик и языковых ресурсов. После того, как разработчик приложения создал диалоги и определил задачи распознавания, SpeechPearl предоставляет соответствующий инструмент для создания и оптимизации грамматик и языковых ресурсов. В состав основных компонентов SpeechPearl входит инструмент, позволяющий проверить, покрывается ли слово, сказанное клиентом, соответствующей грамматикой, а также инструмент, позволяющий создавать «тренируемые» языковые модели. А. П. Барсуков, журнал "ТКТ", № 1, 2004 г.

 

 

В дополнение к теме

 

Тема электронного слуха на VI Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение» (по материалам РНТОРЭС им. А. С. Попова).

 

Явления основного тона (Авиационный научно-технический комплекс «Антонов»). В современных устройствах цифровых звукотехнических систем требуются акустические кодеры, обеспечивающие кодирование звукового сигнала с минимальным информационным объёмом без потери качества. Первоначально этого можно достичь при параметрическом кодировании звукового сигнала. Опыт показывает, что для успешного лечения этой проблемы, а также для создания многоязычных «естественных» речевых интерфейсов, не требующих специальной подготовки пользователей, настройки оборудования при их смене и работающих в реальной акустической среде, необходимо определение слуховых параметров звукового сигнала - то есть, физических параметров звукового сигнала, кодируемых слуховой системой. В докладе рассмотрены результаты психоакустических экспериментов по восприятию характерных представителей сложных звуков, давшие в литературе названия таким явлениям, как унисон и явление остатка.

С физической точки зрения, при унисоне еще до улитки происходит сложение чистых тонов в пределах периода основного тона, что приводит к образованию сложного тона, который интегрально характеризуется своим временным профилем. С психологической точки зрения звуки унисона воспринимаются слитно.

Так как одинаковые звуки различных октав при одновременном звучании воспринимаются слитно, то с целью исследования восприятия звуков унисона, при раздельном их бинауральном предъявлении, были проведены психоакустические эксперименты с использованием метода дихотической стимуляции. Этот метод позволяет раздельно варьировать сигналы в двух головных телефонах, вводя межушную разницу стимуляции по интенсивности, частоте, фазе и их комбинациям. 

Уровень сигнала чистого тона при слуховом унисоне:

То – период основного тона

t – временная координата тона высшей октавы

Т – период чистого тона

А – уровень тона высшей октавы

Результаты эксперимента показали, что подача на одно ухо сигнала сложного тона, состоящего из двух одинаковых звуков различных октав, а на второе – сигнала чистого тона с частотой звука высшей октавы в сложном тоне и уровнем, указанным на рисунке, вызывает ощущения слуховых образов «отфильтрованного» звука низшей октавы в ухе, на которое подаётся сложный тон, и слухового унисона звука высшей октавы в созвучии с чистым тоном в виде слитного звукового образа, латерализованного внутри головы в верхней центральной её части. Таким образом, слуховой унисон в приведённом случае – это латерализация двух одинаковых звуков высшей октавы. На основании этого можно утверждать, что слуховыми параметрами тона высшей октавы в приведённом сложном тоне является временная координата пика и его уровень во временном профиле периода основного тона (см. рис.).

Синтетический слуховой образ, вызываемый одновременным звучанием верхних частот и имеющий высоту, равную высоте основной частоты, Схоутен назвал остатком. Предположение Схоутена и Ликляйдера о том, что физическим признаком резидуального тона является период временной огибающей сложного звука, а также опровержение Де Буром этой гипотезы было проверено в психоакустических экспериментах с использованием слухового унисона (т. е. восприятия звуков унисона при раздельном их предъявлении с помощью двух головных телефонов). Эксперименты показали, что восприятие основного тона, частота которого отсутствует в физическом стимуле, происходит при условии, что ряд частот в физическом стимуле являются арифметической прогрессией, разность которой равна наибольшему общему делителю её членов. При таком условии высота остатка равна высоте основного тона, период которого равен интервалу между главными пиками во временном профиле сложного звука. Восприятие резидуального тона при прослушивании такого сложного звука в докладе предложено назвать «явлением основного тона» (ЯОТ).

Показательно ЯОТ демонстрируется благодаря феномену латерализации, например, в слуховом унисоне стереосигнала сложного тона (360 + 450 + 540) Гц в одном канале и его основного тона 90 Гц в другом канале с уровнем 30% от уровня сигнала сложного тона. ЯОТ, наряду с другими, подтверждает предположение о том, что слуховая система отслеживает временную периодичность звукового сигнала, использует этот параметр для кодирования и формирования его высоты. Это явление однозначно определяет слуховой параметр высоты основного тона, период которого является интервалом кодирования слуховых параметров звукового сигнала. А. Барсуков, журнал "ТКТ", № 10, 2004 г.

 

Санкт-Петербург, 19 октября 2011 г. Компания PROMT приняла участие в ежегодной конференции TAUS (Translation Automaton User Society, ассоциация пользователей автоматизированного перевода), прошедшей 6-7 октября 2011 г. в Калифорнии.

На этом мероприятии традиционно обсуждаются актуальные вопросы автоматизации перевода, инновационные технологии в сфере локализации, а также вопросы сотрудничества разработчиков автоматического перевода, бюро переводов, локализационных агентств и компаний-клиентов. В программный комитет конференции входят представители таких компаний, как Oracle, Intel, Symantec, Adobe, Microsoft, McAfee и других, а среди участников этого года были сотрудники AsiaOnline, Cisco, Caterpillar, Dell, eBay, Lionbridge, MultiCorpora, Siemens. 

PROMT участвовал в совместной презентации с крупнейшей системой электронных платежей PayPal, поставщиком решений по машинному переводу Safaba Translation Solutions и международной локализационной компанией Welocalize. Представитель PROMT рассказал об участии компании в проекте по внедрению решений по автоматическому переводу в компании PayPal.

PayPal работает на рынке многих стран, и для компании имеет существенное значение быстрый перевод на национальные языки контента разного типа, включая пользовательские интерфейсы, онлайн-справку, часто задаваемые вопросы, сообщения об ошибках, типовые письма службы поддержки, руководства пользователя, электронную почту.

В рамках совместного проекта PROMT создал уникальную интеграционную платформу по машинному переводу для локализационных целей. Эта платформа уже сейчас поддерживает 10 направлений перевода, позволяет интегрировать решения по машинному переводу сторонних разработчиков, полностью интегрируется в локализационный процесс, использующий решение на базе Translation Memory – WorldServer (Idiom), обеспечивает сохранение метаданных и другой форматной информации, которыми традиционно насыщены тексты по программному обеспечению.

Это решение работает на базе PROMT Translation Server – серверного решения PROMT с большими возможностями интеграции в документооборот и информационные процессы компании-клиента.

«Мы все живем в эпоху интернета, когда люди годами могут вместе работать над одним проектом и ни разу не встречаться, – рассказывает Юлия Епифанцева, директор по развитию PROMT. – А конференции TAUS дают нам такую возможность. Разработчики и поставщики решений по машинному переводу могут, наконец, лично увидеть своих коллег и клиентов, познакомиться с разработками других компаний и услышать о проблемах и насущных задачах по локализации, возникающих у компаний разного типа. Это помогает нам идти вперед».

 

15.05.2013. Статистический перевод PROMT представят на AINL

На второй конференции «AINL: Искусственный интеллект и естественный язык» руководитель группы статистических исследований PROMT Александр Молчанов выступит с докладом «Статистические методы в машинном переводе: проблемы роста».

Компания PROMT, которая занимается этой темой с 2009 года, сейчас разрабатывает статистические системы для финского, казахского, китайского, японского и других языков, а также гибридные системы для еще нескольких языков. Первые статистические и гибридные системы уже сданы заказчикам и успешно работают, однако в ходе дальнейших исследований разработчики сталкиваются с рядом типичных проблем.

Во-первых, это объем и качество исходных данных. Для «обучения» систем необходимы большие объемы сопоставимых текстов на двух языках, которые не всегда легко найти, кроме того, нужно обработать тексты перед использованием.

Вторая группа задач связана с обработкой результатов машинного перевода, которую также необходимо автоматизировать.

Наконец, третья группа задач, характерная для машинного перевода в целом, – это создание оптимальной системы оценки качества.

О том, что делают для решения этих проблем исследователи PROMT, можно будет узнать в ходе конференции AINL. Она пройдет 17-18 мая 2013 в Санкт-Петербурге и будет посвящена распознаванию и синтезу речи, искусственному интеллекту, извлечению данных, data mining и другим вопросам. 

 

Язык кур. «Глупая курица» — так назвал свою книгу западногерманский ученый Эрих Баемер, хотя его глубокое убеждение состоит именно в том, что курица — птица умная и в высшей степени дипломатичная.

В течение пятидесяти лет Эрих Баемер, член научно-исследовательского института Макса Планка, внимательно наблюдал поведение кур и пришел к выводу, что у них есть свой язык, более того: все породы кур разговаривают на одном и том же языке. Доктору Баемеру удалось установить, что словарь куриного языка состоит из 35 «предложений», которые выражают самые разные эмоции кур в зависимости от обстоятельств.

К этой своеобразной куриной энциклопедии Баемер приложил коллекцию звукозаписей с различными сигналами, которые куры подают в минуту опасности. Он установил, что есть четыре или пять видов сигналов, предупреждающих о серьезной или отдаленной опасности с воздуха или с земли.

Доктор Баемер утверждает, что куры разных пород отлично понимают друг друга и все же в их «языке» наблюдаются различные акценты. К тому же, по его мнению, есть куры разговорчивые и есть .молчаливые. Журнал "Знание-сила" времён СССР

 

Интерпретатор текста (Академия ФАПСИ) обеспечивает анализ массивов текстовой информации в следующих аспектах: классификация документов по смыслу (рубрицирование), выделение основных тем (масштабируемое реферирование), визуальный анализ количественных данных, входящих в текст. Входными текстами для системы являются русскоязычные текстовые файлы форматов rtf, txt. Тип текстов - повествование, описание. Стиль - публицистический. Тип предложений - простое, повествовательное, двухсоставное. Интерпретатор основан на: рекурсивной модели поддержки принятия решений; семантико-прагматической модели анализа текстов; продукционно-фреймовой модели представления знаний; технологии OLAP-текст, объединяющей методы компьютерной лингвистики с методами визуального анализа хранилищ данных.

Психолингвистическая экспертная система "ВААЛ" осуществляет анализ текста, оценку воздействия агитационных материалов, выступлений и рекламы на подсознание, составление текстов с заданными параметрами воздействия, генерацию новых слов (например, названий фирм и торговых марок) тонкую настройку текста на целевую аудиторию. Особенности системы: оценка неосознаваемого фонетического воздействия текстов и отдельных слов, генерирование слов с заданными фоносемантическими характеристиками, редактирование текстов до достижения указанных характеристик воздействия, корректировка текстов с использованием встроенного словаря синонимов, настройка на различные социальные и профессиональные группы людей, оценка уровня агрессивности текстов, оценка уровня архетипичности текстов, оценка сексуальных характеристик текстов, оценка психологической акцентуации автора текста, определение используемых в текстах метапрограмм, оценка звуко-цветовых характеристик текстов, оценка ритмических характеристик текстов, конструирование новых фоносемантических шкал и подключение их к системе, факторный анализ данных. 

 

SpeechPearl — интегрированная среда разработки телефонных приложений с распознаванием речи. В состав входит набор инструментов, оптимизированных для создания, тестирования и настройки приложений распознавания речи. Встроенный графический интерфейс предоставляет дружественный интерфейс для создания, настройки и тестирования грамматик и языковых ресурсов. После того, как разработчик приложения создал диалоги и определил задачи распознавания, SpeechPearl предоставляет соответствующий инструмент для создания и оптимизации грамматик и языковых ресурсов.

Основные компоненты SpeechPearl: SpeechXpert — графическая среда для разработки, компиляции и оптимизации грамматических и лексических блоков распознавания, проверки и редактирования лексиконов и конфигурирования серверов SpeechPearl; Transcription Station — позволяет протоколировать диалоги из работающего приложения в виде, удобном для оценки качества распознавания и подстройки системы; SPEval (SpeechPearl Evaluation) — инструмент оценки качества работы системы; позволяет проверить, покрывается ли слово, сказанное абонентом, соответствующей грамматикой, устанавливать точки останова на разных уровнях в соответствии с разными режимами оценок, находит оптимальные "уровни уверенности" и измеряет производительность для различных наборов параметров распознавания; SPTrain — позволяет создавать "тренируемые" языковые модели, что повышает производительность и ускоряет сам процесс распознавания; SpeechPath — контроллер распределенных ресурсов

Разработка крупных многорежимных систем с распознаванием речи требует интеллектуального управления распределенной архитектурой речевых серверов. Это необходимо для надежности, масштабируемости и эффективности использования ресурсов. SpeechPath — это контроллер ресурсов. Это программный модуль, выполненный в клиент"серверной TCP/IP архитектуре. Модуль может распределять множество параллельных запросов различных типов, что позволяет осуществлять прозрачную интеграцию различных ПО распознавания речи

CSP (Continuous Speech Processing) — технология непрерывной обработки речевого сигнала, разработанная и реализованная Intel для высокопроизводительных систем распознавания речи. CSP предоставляет разработчикам речевых приложений следующие преимущества: Масштабируемость — делает возможным поэтапный переход от малых систем к крупным; Емкость — позволяет строить системы с большим числом портов

Ключевым функциональным преимуществом, которое дает CSP, является barge-in — возможность перебивать систему, произнося команды, не дожидаясь окончания проигрывания приветствий и/или меню. Это позволяет абонентам, уже знакомым с системой, не тратить время на прослушивание всех проигрываемых пунктов меню, а произносить командынемедленно. Поэтому с такой системой значительно приятней общаться, не говоря уже о том, что это экономит время звонящего и позволяет системе обслужить большее количество абонентов.

Технология непрерывной обработки речи CSP

Обычно, когда абонент произносит что"то во время воспроизведения, входящий сигнал представляет собой смесь из голосового сигнала, эха от воспроизведения и шума в линии. Для обработки такого сигнала требуется большая вычислительная мощность. CSP берет эти функции на себя, выполняя их на DSP-процессорах плат Dialogic и таким образом разгружая хост"процессор компьютера. Проводя предварительную обработку сигнала, CSP отправляет модулю распознавания, выполняемому на хост"процессоре компьютера, "чистый" речевой фрагмент, готовый к распознаванию. Это позволяет значительно повысить общую производительность системы, увеличить размер распознаваемых словарей и существенно повысить емкость решения.

CSP — это набор функций бортового программного обеспечения firmware плат Intel Dialogic, отвечающих за обработку звукового сигнала. Функции CSP в режиме реального времени определяют, что данный звуковой сигнал представляет собой человеческую речь, производит предварительную его обработку и передает на хост-процессор компьютера в "удобном" для модуля распознавания виде.

Такой подход позволяет существенным образом разгрузить хост-процессор компьютера. Без использования CSP хост-процессор непрерывно получает данные от DSP-платы Dialogic со всех ее телефонных портов, получая тем самым серьезную загрузку. Кроме того, этот получаемый от DSP-сигнал никак не обработан, и хост-процессору нужно самостоятельно обрабатывать его еще до того, как отдать на вход модулю распознавания (например, определять, представляет ли этот сигнал человеческую речь или посторонний звук). Все это дает лишнюю нагрузку на хост, ухудшает производительность и качество распознавания, снижает возможную емкость системы и заставляет устанавливать более мощные и дорогостоящие процессорные ресурсы. Всего этого удается избежать при использовании плат с firmware CSP. CSP firmware обеспечивает выполнение DSP-процессорам платы следующих функций:

Полнодуплексный режим работы — позволяет одновременно проигрывать и записывать звук на каждом из каналов

Эхоподавление — до 16 ms

VAD — Voice Activity Detection определяет начало звукового сигнала в линии

Речевой буфер — существенно облегчает проблему "рваной речи" и повышает качество распознавания

Сигнализация голосового события — работая совместно с VAD, позволяет CSP firmware посылать сообщения хост"приложению

Voice_activated streaming/recording — отправляет поток голосовых данных на хост только при определении голосовой энергии в канале

Система эхоподавления и VAD позволяют реализовывать функции barge-in, что предоставляет возможность звонящему начинать говорить, не дожидаясь окончания проигрывания приветствия или меню. Функция barge-in аппаратно прерывает проигрывание, чтобы не мешать говорить абоненту. В то же время возможны сценарии, когда система должна реагировать только на конкретное слово звонящего, поэтому можно отключить автоматическое прерывание воспроизведения, чтобы оно не прерывалось, пока не будет распознана конкретная команда абонента. По материалам Comptec

"Голосовое управление для мобильных устройств" (ЗАО "Титан информационный сервис") - проект, победивший в номинации "Лучший инновационный проект" Конкурса Русских Инноваций. Это система распознавания голоса, независимая от диктора (не требует предварительной настройки на голос владельца). Разработчики утверждают, что средний уровень безошибочности средней коммерческой системы распознавания составляет 70%, немногим удалось достичь уровня 90%, а их система в тестах показала уровень 95%.

Система распознавания речи, разработанная компанией "Сакрамент" (г. Минск) не зависит от языка, имеет точность распознавания около 98%. Размер словаря виртуально не ограничен. Распознавание - в реальном времени с использованием активных словарей. Также разработана система идентификации голоса, предназначенная для автоматического сравнения неизвестного голоса с фонотекой известных голосов. Не зависит от языка, обеспечивает уровень ложного пропуска FAR=0,01, уровень ложной тревоги FRR=0,28%, уровень равных ошибок ложного пропуска и ложной тревоги EER=1,2%.

"Шепот" - автоматизированная система оценки защищенности выделенных помещений по виброакустическому каналу, разработанная фирмой "Маском". Система предназначена для полностью автоматического измерения акустических и виброакустических параметров ограждающих и инженерных конструкций выделенных помещений и расчета параметров защищенности в соответствии с действующими нормативно-методическими документами. Система может быть построена на базе прецизионных интегрирующих шумомеров фирмы Larson&Davis модели 812, 824 или Brul&Kjaer, дополненного оригинальными элементами и оборудованием, обеспечивающими проведение всего комплекса измерений в автоматическом режиме.

Для верификации голоса фирма SPIRIT Corp. разработала систему, которая, при среднем количестве парольных фраз, равном 2, удостоверяет голос с вероятностью принять чужого за своего равной 0,01%, а отвергнуть своего - 0,1%. Кроме того, разработан дикторонезависимый распознаватель речевых команд, работающий при ухудшении соотношения с/ш до 6 дБ и обеспечивающий надёжность 99%. Создан прототип и текстонезависимой системы, который, в отсутствие сильных помех (с/ш>20 дБ), с вероятностью до 99% идентифицирует по голосу человека в группе из 10-15 людей при условии, что перед этим был обучен данным человеком в результате произнесения им произвольной фразы продолжительностью до 60 с.

Записи радиопереговоров военных лётчиков в критические моменты рассматриваются в качестве речевых баз данных для анализа стрессовых характеристик человека, когда изменяются параметры формант, тона, пауз. Этот анализ должен помочь для идентификации состояния разбалансированности человека, возникающего, когда он вынужден говорить неправду.

Машинное распознавание речи примерно на 25% лучше человека распознаёт иноязычную для него речь, поскольку человек "тормозит" на поисках семантической связи между незнакомыми сочетаниями слогов и отдельных фонем.

Сканер-сонар высокого разрешения помог фирме Advanced Digital Communications обнаружить неподалёку от берегов Кубы объекты, похожие на объекты архитектуры. Впоследствии искусственный характер происхождения этих объектов был подтверждён видеосъёмкой подводного робота. Распознавание изображения и речи - теперь функция микросхемы фирмы STMicroelectronics, хранящей данные во флеш-памяти со скоростью их считывания 1,2 ГБайт/с.

Распознавание речи на Макинтош. Фирма MacSpeech Inc. выпустила новую версию iListen. iListen - это программа для распознавания речи, которая использует технологию "TalkAnywhere", позволяющую диктовать текст практически в любом приложении. Программа переводит речь в напечатанный текст. iListen настраивается под конкретного пользователя. Это значит, что вы должны потратить некоторое время, "обучая" iListen узнавать ваш голос. iListen работает в Mac OS 9 и Mac OS X. В версии 1.6.4 исправлено несколько ошибок. Кроме того, в нее добавлена возможность обращения к пунктам меню Mac OS X Services и поддержка иерархических меню в Script Editor. 

Система "Речевой портал", созданная фирмой "Светец", обладает функцией распознавания речи, позволяющей реализовать сценарии услуг, приближенные к сценариям обслуживания с помощью оператора.

До 180 голосовых команд способна понимать киберсобака AIBO благодаря записанной на флеш-карте программе AIBO Mind.

Центр Речевых Технологий стал победителем в номинации "Лучшее техническое решение для ввода звука" на международной выставке-конференции Speech TEK 2003. В числе разработок ЦРТ - двухканальная встраиваемая плата (50 х 40 х 6 мм) шумоочистки речевых сигналов в каналах передачи звуковой информации. Плата имеет двухканальный аналоговый вход/выход, линейный вход, вход для динамических и электретных микрофонов (1,5 В), линейный выход, выход на головные телефоны; частота дискретизации - до 22050 Гц. Алгоритмы шумоочистки - адаптивная фильтрация широкополосных шумов (подавление широкополосных, гармонических и импульсных шумов и помех в одном или одновременно двух каналах) и стереофильтрация (подавление шумов и помех любого типа при наличии опорного канала). Кроме того, разработан набор аппаратных и программных средств для изменения параметров шумоочистки и установки новых алгоритмов обработки с помощью ПЭВМ.

Акустический микроскоп для визуализации с высоким пространственным разрешением микроструктур в объёме исследуемого образца и на его поверхности разработан в Институте биохимической физики им. Н. М. Эмануэля. Прибор основан на растровом принципе получения изображений с помощью фокусированного ультразвукового пучка. Посредством механического перемещения акустического объектива таким пучком сканируют исследуемый объект и регистрируют отраженные эхо-сигналы. По накопленным данным компьютер восстанавливает изображение указанной оператором области объекта.

Речевой идентификатор разработан в Центре защищенных технологий. Система осуществляет регистрацию аудиосигналов и телефонных сообщений с целью получения индивидуальных "отпечатков голоса". Получение индивидуальных "отпечатков голоса" (цифровых сонограмм) достигается путём использования технологии вейвлет-анализа. Для обработки аудиозаписей используется пакет программ "Речевой микроскоп".

Речевой микроскоп разработан в МГТУ им. Н. Э. Баумана. В приборе используется математический аппарат вейвлет-анализа. Особенности прибора – повышенное разрешение при построении изображений «видимая речь» или сонограмм, а также адаптация под структуру сигнала «тон»-«шум»-«пауза» путём выбора «материнского» вейвлета.

Услуги по распознаванию и синтезу русской речи предложила фирма Cayo communications. Программно-аппаратный комплекс выполняет следующие операции:

- Распознавание русского языка (Automatic Speech Recognition - ASR).

- Автоматизированная обработка запросов со всех телефонов, включая поддерживающие импульсный набор, наиболее естественным для человека образом (например: ТЯ хочу заказать билет на самолёт из Москвы в Челябинск") Помимо русского языка поддерживаются ещё более 30 языков, включая английский, немецкий, французский, испанский и др.

- Русскоязычный синтез речи (Text-to-Speech - TTS ). Поддерживает все SAPI5-совместимые модули синтеза речи (Elan, AT&T, Sakrament и другие). Используется для озвучивания динамически меняющейся информации.

- Русскоязычный IVR. 

- Приветствие и выбор услуги: автоматизированное приветствие и выбор вида запроса (продажи, тех. поддержка, клиентская служба). Используется для выбора наиболее квалифицированной группы агентов.

- Ожидание в очереди – исключаются "потерянные" вызовы: если все агенты заняты, клиент удерживается на линии, прослушивая музыку, рекламную информацию, прерываемую сообщениями о среднем времени ожидания.

- Обслуживание во внерабочие часы – клиентам сообщается соответствующая информация и вызовы направляются на речевую почту (по желанию).

- Заранее предустановленные шаблоны – варианты организации речевого меню, словари фраз для озвучивания времени, цифр, состояния счёта, прогноза погоды и т.д.

- Контроль нагрузки – на случай непредвиденной пиковой нагрузки, одна или две входящие линии резервируются для произнесения сообщения вида "Все входные линии заняты. Пожалуйста, перезвоните позднее" – вежливый ответ всегда лучше сигнала "занято".

Робот-переводчик с собачьего языка разработан фирмой Takara. Программа, записанная на карте памяти, работающей с сотовым телефоном, способна анализировать собачий лай на расстоянии до 40 м. 

ТРАЛ - автоматизированный комплекс распознавания дикторов в телефонном канале. Процедура идентификации заключается в автоматическом попарном сравнении «дикторских карточек», в которых закодированы индивидуальные характеристики голоса и речи говорящего. Основные характеристики: показатели надежности при идентификации «дальнего» диктора:

91% при сравнении пары речевых сигналов длительностью не менее 96 с каждый;

85% при сравнении пары речевых сигналов длительностью 16 с и 96 с соответственно;

не менее 90% при сравнении пары речевых сигналов длительностью 16 с и 96 с, передаваемых по одному и тому же каналу связи;

- время создания одной «дикторской карточки» - 3-4 с;

- время сравнения одной пары «дикторских карточек» (принятия решения о принадлежности голоса и речи конкретному лицу) - не более 0.7 с (при использовании ПК на базе Реntium III/1 ГГц);

- максимальное количество эталонов («дикторских карточек») для проведения автоматического сравнения - 100000. 

Требования к сигналу:

- формат сигнала - ИКМ 16 бит;

- частота дискретизации 8 000 или 11 025 Гц;

- полоса частот сигнала - не хуже 300-3400 Гц;

- соотношение сигнал/шум - не менее 10 дБ;

- продолжительность сигналов при попарном сравнении - не менее 16 и 96 с. 

ТЕРРИТОРИЯ - автоматизированная система диагностики акцентов и диалектов русской устной речи. Позволяет оперативно установить принадлежность говорящего к той или иной акцентно-диалектной группе и указать географический регион (регионы), где диктор получал начальное и школьное образование, или в котором проживал длительное время. Краткая характеристика системы: описывает и диагностирует 64 акцентно-диалектных зоны русского языка; 9 акцентов основных мировых языков (английский, арабский, итальянский, испанский, китайский, немецкий, французский, шведский, японский); 14 акцентов языков республик бывшего СССР; 33 региональных диалекта русского языка Российской Федерации; 6 региональных диалектов русского языка на Украине; по 2 региональных диалекта русского языка в Белоруссии, Литве и Грузии. Состав системы: мультимедийный справочник по акцентам и диалектам русской устной речи; модуль заполнения «дикторской карточки», содержащей набор установочных данных, список лингвистических особенностей и ссылку на звуковой файл с записью речи неизвестного диктора; модуль диагностики, производящий сравнение «дикторской карточки» с материалами справочника и формирующий текстовый отчет о результатах диагностики; специализированный сигнальный редактор; база данных эталонов звучания особенностей речи для отдельных вариантов акцентов и диалектов русского языка, содержащая около 9000 примеров (более 400 различных дикторов). Требования к сигналу: формат сигнала - ИКМ 8 или 16 бит; частота дискретизации - 8000-22050 Гц; полоса частот сигнала - не хуже 300-3400 Гц; соотношение сигнал/шум - не менее 15 дБ; продолжительность - не менее 200 с.При соблюдении данных требований и описании сигнала не менее, чем 10 признаками, надежность диагностики диалектной принадлежности диктора составляет не менее 75%.

 

ИКАР Лаб - Инструментальный комплекс криминалистического исследования фонограмм речи. Области применения: идентификация дикторов по фонограммам речи; шумоочистка и текстовая расшифровка низкокачественных фонограмм речи; диагностика личности говорящего; установление подлинности фонограмм речи и выявление следов монтажа; установление дословного содержания низкокачественных фонограмм речи. Состав: программный пакет ввода, визуализации и анализа звуковых сигналов Wawe Assistant Pro; программный комплекс шумоочистки и повышения качества звуковых сигналов в реальном масштабе времени Sоund Сlеаnеr; программа ввода и ускоренной текстовой расшифровки речевых сигналов "Транскрайбер"; внешнее устройство ввода/вывода звуковых сигналов SТС-Н216 или SТС-Н246 в комплекте с головными телефонами.

В инфразвуковом диапазоне работать способен прибор «ШИ-01В». Это универсальный прибор (интегрирующий шумомер – анализатор спектра – виброметр) I класса точности для измерения параметров шума, инфразвука и вибрации. Соответственно, в комплект поставки прибора входят микрофон с предусилителем и вибропреобразователь с адаптером. Технические характеристики прибора в режиме шумомера: диапазон измерений уровней звука, дБ – 20-140; диапазон частот, Гц – 2-20000; частотные характеристики – A, C, Lin; октавный и третьоктавный спектральный анализ; эквивалентный и текущие (F, S, I) уровни звука и звукового давления; максимальные и минимальные значения за время измерения.  В режиме виброметра: диапазон измерений уровней виброускорения, дБ – 70-180; диапазон частот, Гц – 0,8-1400; частотная характеристика – Lin; октавный и третьоктавный спектральный анализ; эквивалентный и текущие уровни виброускорения; корректированные Wh, Wd и Wk уровни; максимальные и минимальные значения за время измерения. 

Голову совы венчают две покрытые перьями кисточки. Перья напоминают уши, но только напоминают: в действительности ушей не видно. А если бы было видно, многие удивились бы: уши совы не только разные по размеру, они отличаются по форме и расположению на голове. Тем не менее, именно эти уши позволяют ей охотиться в полной темноте, ориентируясь только по звукам: сова способна слышать передвижения мыши на расстоянии 800 м. Правое ухо совы находится ниже и направлено вверх, чтобы она могла слышать звуки сверху. Левое ухо совы находится выше и направлено вниз, чтобы улавливать звуки снизу. Такое расположение ушей помогает сове пеленговать звуки, определяя место расположения источника звука с большой точностью. Это природное явление составляет суть звукового эффекта, известного любителям музыки под названием sorround sound («звук вокруг»). Что же касается вышеупомянутых кисточек, они хотя и не улучшают слух, но указывают, какое у совы настроение, когда они вытянуты, либо приглажены. Комментарий: Туристу под видом попугая продали сову. Через полгода приятель спрашивает его: - Ну, как твой попугай? Научился говорить? - Еще нет. Но ты бы видел, как внимательно он слушает! 

Робот, имеющий два слуховых сенсора (микрофона), обеспечивающих дальность работы 5-10 м, точность акустического пеленга 1-10°, рабочий частотный диапазон 200-2000 Гц. Назначение: акустическая пеленгация и локализация объектов-источников звука, сбор и передача акустической информации об окружающей среде, функции телеприсутствия, поддержка речевых команд управления роботом.

Шумомеры CENTER – измерители уровня шума. Приборы выполнены в портативных корпусах и используют в качестве измерительного датчика электретный микрофон.

Профессиональные услуги по переводу текста. Бюро переводов оказывает профессиональные услуги по переводу текста со многих языков мира любой сложности и тематики в самые сжатые сроки. Никаких наценок за срочность и выполнение перевода "трудной" тематики. Гарантия, что перевод будет точным, полным и читабельным. На каждую тематику имеется свой специалист, на каждый язык - носитель этого языка. Индивидуальный подход к каждому клиенту. Апостиль и нотариальное заверение, курьерская служба, online-заказы наличный и безналичный расчет. Cтоимость перевода от 190 рублей (англ-рус, нем-рус, фр-рус за 1800 символов с пробелами)

ВЫУЧИТЬ АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК! На курсах английского языка English Lingua Centre разгар сезона. Интенсивная программа подходит для восстановления забытого лексического и грамматического материала за счет непрерывности учебного процесса и эффекта погружения в англоязычную среду. Акцент делается на разговорной практике и тренинге общения на английском языке.

Знание английского – это открытые двери в целый мир! Подарите себе новую жизнь - жизнь со свободным общением! Это новый прорыв технологий! Изучение иностранных языков уже стало гораздо быстрее, чем мы привыкли. Найдено достойное применение эффекту 25-го кадра, и теперь он служит людям. Лексика, преподносимая компьютерной программой на высокой частоте, запоминается супер эффективно. Вы просто смотрите на свой монитор, и уже через неделю Ваш словарный запас позволяет понимать песни и фильмы на английском. А уж через месяц!

...Главным источником успехов в решении фундаментальных проблем распознавания и синтеза речи профессор С. Фуруи считает исследования человеческого мозга.

В докладе Ю. Косарева, председателя оргкомитета SPECOM, обсуждается проблема устойчивого понимания речи как ключевая для развития перспективных диалоговых и других речевых систем. Отмечена недостаточная точность современных систем, даны оценки потенциальных резервов речевых и неречевых знаний, которые могут позволить сократить число ошибок в 10-30 раз, и сделать эти системы действительно полезными и комфортными для пользователя в реальных условиях эксплуатации. Как главное направление прогресса, предложено моделирование феномена «инсайт» (сквозное понимание) — способность человека угадывать, предсказывать, устранять неопределенность на основе комплексного использования разнообразных видов априорной и входной информации. Приведены результаты использования данного подхода в некоторых прикладных областях...

Г. Ниеманн (руководитель крупного исследовательского центра языка и речи, университет Эрланген, Германия) рассматривает в своем докладе возможности и подходы к использованию просодической информации в диалоговых системах. Важность этого аспекта хорошо видна в известной двусмысленности «казнить нельзя помиловать». Учет смысловых ударений и пауз снял бы эту проблему. Предложена классификация просодических образов, детализируется, как эти просодические явления проявляются в речевом сигнале, то есть какие акустические признаки являются важными для данной цели. Предложены статистические рамки, позволяющие надежно определять, например, границы фраз, акцент и др. Другие важные приложения просодии — это сегментация при предварительном лингвистическом анализе, выявление эмоций и др...

С. Краувер (координатор Европейской Ассоциации по языку и речи, Нидерланды), в своем докладе отмечает необычайную сложность проблемы перевода текста и речи и предлагает не пытаться имитировать человека-переводчика, а ставить задачи более узко за счет урезания коммуникационных ситуаций, использования языков-посредников и других искусственных приемов.

В докладе профессора Г. Риголла (университет г. Дьюзбург, Германия) представлено введение в технику гибридного моделирования распознавания речи. Это комбинация «скрытого марковского моделирования» и нейронных сетей, чтобы использовать достижения этих двух направлений для улучшения распознавания речи. Приводится обзор нескольких гибридных подходов, уделяется значительное внимание определению отношений между этими и традиционными технологиями распознавания речи. По мнению автора, эти гибридные технологии будут играть важную роль в будущих исследованиях по распознаванию речи.

Доклад А. Вайбела (один из руководителей известного немецкого национального проекта «Вербмобиль», посвященного устному переводу с помощью компактных электронных устройств) рассматривает проблему и подходы к исправлению ошибок для современных прикладных систем типа «автоматическая стенографистка». При этом ошибки могут быть определены автоматически по оценкам правдоподобия, или корректором при окончательной обработке введенного голосом текста. Коррекция может вестись как с клавиатуры, так и голосом... Юрий Косарев, Рафаэль Юсупов, газета "Компьютер-Инфо", 7-20 мая 1999 г.

Образец создан изначально для охраны нефтепроводов: система Sentri с датчиками обоняния, которые реагируют на взрывчатые вещества. Затем система была дооборудования для целей безопасности и иными датчиками, в том числе – датчиками определения местоположения источника звука, например, выстрела. В основе работы системы – также тренировка на соответствующие шаблоны. Чтобы робот мог эффективно действовать, сенсоров у него должно быть как можно больше – хотя бы как у человека: два глаза и два уха. По многосенсорному принципу действует и система Sentri с целью определить местонахождение звука (выстрела, но её можно обучить на идентификацию и других звуков) и нацелить на его источник средства аудио- и видеорегистрации, чтобы соответствующие службы могли точнее разобраться в обстановке. Каковы алгоритмы, лежащие в основе данной системы? Анализируя модели традиционной искусственной нервной сети и динамичной синансовой нервной сети (DSNN), можно заметить определенные преимущества последней. В традиционной искусственной нервной сети работоспособность системы обеспечивает только единый синанс (соединяющая точка), а в динамичной - многократные синансы, увеличивающие скорость и приумножающие интеллект «мозга». Кроме того, в динамичной синансовой нервной сети звуковое распознавание работает совместно с другими сенсорами. 

 

привела фирма StatSoftRussia. В частности, НС-система сканирует видеоизображения станций лондонского метро и определяет, вне зависимости от условий освещенности, насколько станция заполнена народом. Также в сфере обработки изображений НС-системы осуществляют оптическое распознавание символов, включая распознавание подписи с учетом не только окончательного её рисунка, но и скорости авторучки на различных участках, что значительно затрудняет подделку подписи. В сфере распознавания звука НС-системы способны на лингвистический анализ: например, сеть с т. н. «неконтролируемым обучением» используется для идентификации ключевых фраз и слов в языках туземцев Южной Америки. Синтез речи: экспериментальная система Nettalk способна произносить фонемы из написанного текста. Техническая диагностика: по вибрации и шумам в механизме можно на ранней стадии определить неисправности в нём и произвести превентивный ремонт.

То есть, методы НС можно использовать в любой ситуации, где требуется найти значения неизвестных переменных или характеристик по известным данным наблюдений или измерений, причем НС довольно устойчивы к помехам. Области применения — различные задачи регрессии, классификации и анализа временных рядов. При этом «исторических» данных, имеющихся в распоряжении исследователя, должно быть достаточное количество, а между различными изучаемыми характеристиками и параметрами должна существовать некоторая связь или система связей. НС особенно эффективны в тех задачах, когда закономерности в данных и связи между переменными носят очень сложный характер и не выявляются традиционными методами. Еще одно направление в применении нейросетей — разведочный анализ и поиск кластеров в данных. При этом в решении задачи анализа и добычи больших потоков данных оперируют такими терминами, как «бурение и расслоение данных», «разведчик общих многомерных моделей» и т. п.

Как соотнести сказанное с решением задачи распознавания образов, с чем сегодня, в принципе, справляются традиционные цифровые технологии, страдая, однако, слишком большими величинами погрешностей? За консультацией мы обратились к главному научному сотруднику 3 ЦНИИ Минобороны РФ Костогрызову А. И. В качестве ответа профессор привёл пример из книги «Инструментально-моделирующий комплекс оценки качества функционирования информационных систем «КОК» (авторы — М. М. Безкоровайный, А. И. Костогрызов, В. М. Львов). В примере гипотетический комплекс ПВО отражает налёт 20 целей, из которых 60% — ложные. Сравниваются два варианта распознавания истинных и ложных целей:

а) распознавание силами оператора,

б) распознавание специализированной нейросистемой.

Результаты расчетов показали, что вероятность корректного распознавания целей по варианту «а» не превышает 0,62. Самостоятельная работа нейросистемы в автоматическом режиме обеспечит корректность распознавания с вероятностью 0,94. А функционирование оператора, оснащенного нейросистемой, позволит повысить эту вероятность до уровня 0,96. А. Барсуков, журнал "ТКТ" " 12, 2003 г.

 

 

Ретроспектива

 

Цифровое автоматическое распознавание речи. МТУСИ на конференции "Цифровая обработка сигналов и её применение" представил методику для выбора эффективных акустических параметров (АП). с целью их последующей классификации. Сначала набор акустических характеристик подвергается предварительной статистической обработке с целью сокращения его размерности, при которой еще сохраняется минимальная дискриминационная способность различения классов речи. Полученный сокращенный ансамбль АП служит первоначальной информацией для тренировки обучающей системы, построенной на нейросетях. Методика позволяет значительно сократить количество параметров, характеризующих классы речевых сигналов, соответствующих различным патологиям. Использование АП широко применяется для описания клинического состояния речи (нормальной или патологической), поскольку эта процедура позволяет выявлять особенности говорящего, которые сложно рассчитать другими методами. Однако, до сих пор полностью не ясно, какова информационная ёмкость каждого из АП. В этом смысле актуален вопрос правильного выбора АП и их интерпретации с целью классификации речевых сигналов.

Акустический анализ речи требует большого количества АП, оценка которых должна проводиться в реальном времени, основываясь на процедуре кратковременного Фурье-преобразования, которая, в свою очередь, очень чувствительна к шумовым условиям электронной записи сигнала. Авторами предложена предварительная статистическая обработка начального набора АП с целью увеличения их эффективности по каждому из заданных классов речевых сигналов. Составление ансамбля эффективных АП совершается на основе выбора при заданном дискриминационном критерии. Для этого проводится исследование как корреляционных свойств, так и информационной нагрузки полного ансамбля АП. Окончательная размерность ансамбля формируется с помощью статистической процедуры анализа главных компонентов. Методика ориентирована на АРР, состоящее из двух этапов:

— расчет АП и выбор эффективного ансамбля для каждого из заданных классов речи;

— тренировка обучающей системы АРР, построенной на нейросетях с использованием в качестве входа полученного эффективного ансамбля.

Акустический анализ речи состоит в определении колебательных параметров или АП, характеризующих её гармоническую природу. В зависимости от выбираемых для измерения акустические свойства АП могут быть разделены на две категории:

— квазигармонические АП, проявляющие всевозможные виды периодичности, имеющиеся в речевом сигнале; к этим параметрам относятся питч, форманты и ширина их полосы;

— шумовые АП, измеряющие относительные характеристики шумового фона в речевом сигнале; примеры этой категории — джиттер, шиммер и гармонический компонент шума.

Выбор АП подразумевает характеристики, легко измеряемые и слабо зависящие от помеховой обстановки, в частности, от фонового шума. На практике электронная обработка речи деградирует из-за электронно-акустических устройств преобразования сигнала (микрофона, АЦП, динамика и пр.). В работах МТУСИ рассмотрена компенсация помеховых составляющих, возникающих во время электронной записи речи при наличии стационарного или квазистационарного фонового шума. Фоновый шум непосредственно приводит к ошибке в оценке АП, точность которой необходима для правильной классификации и АРР. С другой стороны, эффективность оценки АП ухудшается, если не устранять искажающие речь помехи. Например, если характер помех во время тренировки обучающей системы речевого классификатора отличается от таковых при оценке АП в момент распознавания, то работа АРР заметно ухудшается. Поэтому необходимо применять методы улучшения входных речевых сигналов, чтобы уменьшить чувствительность к помеховой обстановке. А. Барсуков, журнал "ТКТ", № 7, 2002 г. 

 

ВИДИМАЯ РЕЧЬ. Потеря слуха часто влечет за собой и другое несчастье — потерю речи. Глухой человек теряет самоконтроль за речью, не может оценить громкость, эмоциональную окраску произносимых слов. Однако специалисты пытаются сохранить у оглохших людей разговорные навыки. По всей вероятности, хорошую помощь окажет прибор видимой речи — ВИР, созданный изобретателями В. Лаптевым, Л. Постниковым и В. Цукерманом.

Сигнал от микрофона после преобразования попадает на особый экран, на котором каждый звук получает свое индивидуальное очертание. Из рисунков складываются слова, как из букв. Ученик внимательно изучает артикуляцию и рисунок учительской речи и старается вызвать на экране ВИРа точно такой же рисунок, какой получается у преподавателя. А сходен рисунок — значит, сходно звучание. При этом нужна не очень длительная тренировка: ведь у глухонемых поразительно развита зрительная память. Из сборника "Эврика", 1967 год

 

25 Февраля 2004 - Компания «Сакрамент» приглашает посетить свой стенд на одной из крупнейших в мире выставке современных информационных технологий и систем автоматизации CeBIT 2004, (г. Ганновер, Германия 18-24.03.2004 г.).

На выставке компания «Сакрамент» представит свои новейшие разработки в области речевых технологий:

Система синтеза речи Sakrament TTS Engine - преобразует текстовую или числовую информацию в качественный синтезированный голос, по восприятию близкий к человеческому. Языки: Английский, Русский; Голоса: 6 мужских и 4 женских; Стандарт: MS SAPI 5.1;

Система распознавания речи Sakrament ASR Engine - распознает человеческую речь, позволяя использовать естественный для человека речевой интерфейс для общения с электронной техникой. Языки: не зависит от языка; Точность распознавания: более 98 процентов; Размер Словаря: виртуально неограничен; Стандарт: MS SAPI 5.1;

Система клонирования голоса Sakrament Personal Voice Master, предназначенная для автоматического создания пользователями собственного синтезированного голоса;

Устройство Sakrament SpeechBOX - реализация Sakrament TTS/ASR на микропроцессорной платформе.

 

21 апреля 2009 г. в рамках выставки, посвященной научно-техническим достижениям, фирма «ОТ-КОНТАКТ» провела презентацию программно-аппаратного комплекса речевого управления «Тембр РУ-1». Фирмой разработана технология, позволяющая голосом управлять разнообразными устройствами: компьютером, бытовыми приборами, игрушками и т.д. Макет системы состоит из трех частей: радио-гарнитуры, программного модуля распознавания команд и инфракрасного (ИК) приемопередающего устройства - «ТембрИК».

Благодаря использованию средств шумоподавления и специальных алгоритмов распознавания, речевое управление сохраняет работоспособность при соотношении сигнал/шум в зоне гарнитуры 10 дБ. Таким образом, даже на фоне достаточно громких посторонних звуков: музыка, шум бытовой техники, речь других дикторов, система речевого управления с достаточно высокой точностью распознает команды. 

Благодаря использованию иерархического разделения набора команд возможно создание систем речевого управления с практически неограниченным набором команд. Отдельная иерархия может содержать 100 и более команд.

Использование специальной радиогарнитуры (радиус действия до 50 метров в помещении), позволяет осуществлять управление техникой из любой точки небольшого офиса или квартиры. 

 

01 Март 2012) - Компания Analog Devices, Inc. представила высококачественный микрофон на основе технологии МЭМС (микро электромеханические системы) ADMP504, обладающий самым низким в отрасли уровнем шума. ADMP504 обеспечивает отношение сигнал-шум на уровне 65 дБА (эквивалентный входной шум 29 дБА), что соответствует качеству, обеспечиваемому массивом из двух микрофонов с отношением сигнал-шум 62 дБ. Кроме того, ADMP504 имеет широкую частотную характеристику (до 20 кГц) и высокое ослабление пульсаций в цепи питания (70 дБВ). Обладая такими показателями, ADMP504 способен удовлетворять повышенные требования, предъявляемые в различных промышленных и профессиональных системах аудио- и видеоконференций. В основе этого нового микрофона лежат патентованная технология МЭМС и богатый опыт компании Analog Devices в области обработки звуковых сигналов. Компонент выпускается в тонком корпусе для поверхностного монтажа, имеющем габариты 3.35 мм x 2.50 мм x 0.88 мм.

ADM504 представляет собой микрофон в корпусе для поверхностного монтажа, который поддерживает пайку методом оплавления припоя без ухудшения чувствительности. Уровень чувствительности, обеспечиваемый компонентом (-38 дБВ), хорошо подходит для работы со многими кодеками и дискретными компонентами сигнальной цепочки. Высокое отношение сигнал-шум, составляющее 65 дБА (эквивалентный входной шум 29 дБА), позволяет осуществлять прием сигнала в дальней зоне и использовать компонент для построения систем направленных микрофонов. Малый потребляемый ток (типичное значение менее 180 мкА) и работа от напряжения питания в диапазоне от 1.6 В до 3.3 В продлевает срок службы батарей в портативных устройствах.

 

3 июля 2012 г. – Компания «Электронные словари», официальный дистрибьютор Tiwell Assistant LLC в России, представляет электронный переводчик ASSISTANT AT-1412 Travel. Новая модель выделяется возможностью перевода текста на 12 языков, большой словарной базой, включающей 8 авторитетных Оксфордских словарей, расширенными функциями обучения и возможностью перепрошивки переводчика на другой комплект словарей. 

 

12 ноября 2012 г. Компания InfoWatch и «Центр речевых технологий» представляют совместное решение для автоматизированного контроля соблюдения политики безопасности при использовании средств голосовой связи. Решение ориентировано на специалистов служб информационной и экономической безопасности, департаментов контроля качества, сервисных подразделений. Основная идея интеграции - сочетание преимуществ DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor Enterprise и системы мониторинга голосового канала STC Voice Monitor.

До недавнего времени голосовые коммуникации были фактически неконтролируемым каналом передачи информации. Корпоративные системы защиты, в том числе DLP-решения, не могли обеспечить предотвращение утечки критически важных данных в случае, если эти данные передавались голосом в ходе сеансов видеоконференций, телефонных переговоров с использованием стационарных и мобильных телефонов, через Skype .

Интеграция разработок InfoWatch и «Центра речевых технологий» позволяет «закрыть» этот канал. Голосовой трафик записывается средствами STC Voice Monitor. Далее система преобразует его в текст, ищет ключевые слова, заданные общими политиками безопасности, определяет тематику и автора сообщения. Затем голосовой трафик возвращается в InfoWatch Traffic Monitor Enterprise в виде текста. DLP-система средствами лингвистики анализирует текст на предмет наличия в переданных сообщениях конфиденциальной информации. Копия трафика (файлы со служебными метками – тема, автор сообщения, вхождение ключевых слов) сохраняется в хранилище InfoWatch Traffic Monitor (Forensic Storage).

 

16 мая 2013 г. ― Компания Vocollect, бизнес-подразделение компании Intermec, Inc. (NYSE:IN) и мировой лидер в области голосовых решений для мобильных сотрудников, сегодня представила свое новое устройство Talkman A700, являющееся первым в отрасли интегрированным переносным решением для управления голосом и сканирования.

Устройство помогает работать с более высокой производительностью благодаря тому, что закрывает потребность в нескольких периферийных устройствах, а следовательно, расходы на них и необходимость управления ими. Все это создает качественно новые условия работы для удаленных сотрудников. Компактное специализированное мобильное устройство позволяет без помощи рук выполнять сканирование, например, для формирования складских мест, сортировки партий товара и отслеживания продукции.

 

14.11.2013. PROMT дарит к Новому году перевод изображений!

Компания PROMT обновила флагманское серверное решение PROMT Translation Server 10 и в канун Нового года дает возможность получить в подарок Модуль перевода текста в изображениях (форматы PDF, JPEG, GIF, TIFF).

PROMT Translation Server 10 – клиент-серверное решение для автоматического перевода текстов, документов и сайтов:

перевод высокого качества в любом приложении,

перевод документов с сохранением форматирования (в том числе графических форматов),

безопасность и конфиденциальность переводимой информации.

 

Мнение справочника "Кто есть кто в робототехнике". Не надо бояться, что США перегонят Россию в области технологий: если стремиться к победе коммунизма во всём мире, то все технологии станут общим достоянием.

 

Экспонаты радиотехнического профиля на выставке "Электро-96". 6-я Международная выставка "Электро-96" проводилась со 2 по 6 июля 1996 г. Организаторы выставки, в которой приняли участие около 300 фирм из 22 стран, — Комитет РФ по машиностроению и АО "Стандартэлектро". Насыщенность современной электроэнергетики сложными электронными узлами обусловила представительство на выставке технологий радиотехнического профиля.

АМР: соединительные системы для компьютеров и сетей связи.

АО "Ампер": свинцово-кислотные аккумуляторы, гальванические элементы и батареи.

Baluff GMBH & Co: датчики всех типов, системы идентификации.

АО "Бурый медведь": ВЧ и оптические разьемы, кабель для ЛВС.

НПП ВНИИЭМ: космические аппараты "Ресурс-01".

ГНЦ ВЭИ: исследования в области сверхпроводимости.

Индустрия каблова, АО "Иркутсккабель", АООТ "Кирскабель", АО "Народная фирма электропровод", АО "Псковский кабельный завод", Ассоциация "Электрокабель", АО "Подольсккабель", АО "Самарская кабельная компания", АО "Сибкабель": кабели и провода всех видов.

Квардус Лтд: электронные компоненты.

ООО "Крокус-Трейд": ТВ-разъемы, биовыключатели.

АНПП "Луганские аккумуляторы": Ni-Cd и Ni-Fe батареи.

АООТ Лыткаринский завод оптического стекла: изделия волоконной техники.

Megatron Firmengruppe: технологии чувствительных элементов, техника микроданных.

АОЗТ Завод "Молдавизолит", АОЗТ НПФ "Росламинат": фольгированные диэлектрики, в том числе СВЧ.

PLC Systems: средства КИП, промышленные компьютеры. А. Барсуков, журнал "Зарубежная радиоэлектроника" № 9, 1996 г. 

 

ПРИЗЫ ВРУЧЕНЫ ПОБЕДИТЕЛЯМ. Сегодня в редакции газеты «Вечерняя Москва» состоялось награждение победителей конкурса на лучшую разработку плаката.

Он проводился издательством ЦК КПСС «Плакат» и «Вечерней Москвой» под девизом «Эффективность. качество, дисциплина»,

Первые, вторые, третьи места жюри не присудило. хотя на конкурс поступило около 300 эскизов, предложений тем и разработок плакатов, стихотворных подписей. Поощрительные премии и дипломы вручены художнику В, Мохову, работнику Главного управления капитального строительства Мосгорисполкома Ю. Лафанову, студенту А. Кашлинскому, научному сотруднику А. Валяеву, экономисту И. Дагаевой, инженеру О. Артемову, военнослужащему А. Подкосову, научному сотруднику А. Лысикову, работнику киностудии «Центрнаучфильм» А. Барсукову (через эту ссылку можно без регистрации бесплатно скачать справочник, авторские материалы которого разрешено использовать для написания таких работ, как эссе, сочинение, доклад, реферат, курсовая работа, дипломная работа, бакалаврская / магистерская работа, диссертация - прим. ред.), токарю В. Шаулину, дизайнеру Г. Трощинскому, журналисту И. Карелину, пенсионеру С, Гиршфельдту.

Темы лучших работ будут использованы художниками издательства «Плакат» в новых произведениях графического искусства. Газета "Вечерняя Москва", 14 ноября 1987 г.

 

Развитие программ анализа и синтеза речи сделает интеллектуальной и интерактивной такую услугу, как "секс по телефону". Общаться с клиентом будет робот-актриса, которая в самом начале диалога будет менять голос и следить как клиент реагирует на те или иные высоту голоса, тон, тембр, обертоны, интонации, модуляцию. Определив параметры, которые вызывают наиболее живую реакцию клиента, робот будет задавать наводящие вопросы, ответы на которые позволят системе искусственного интеллекта составить психологический портрет клиента, понимание его проблем и желаний. Литературная программа, подстраиваясь под результаты этого анализа будет в реальном времени сочинять сценарий дальнейшего общения, которое позволит держать клиента в такой кондиции, пока он не потратит на данную услугу все свои деньги.

 

Пример диалога для тренировки робототехнических систем на распознавание и синтез современной разговорной речи 

    Преспокойно глядя на него, Лара осведомилась:

— С чего начать прикажете? Мне ложиться или как? Девушка участвует или она только смотреть будет?

— Сядь, — сказал Мазур. — Поговорим серьезно.

Лара опустилась в ближайшее кресло, непринужденно закинула ногу на ногу, проворно расстегнула пуговицы и распахнула куцый халатик, открыв взорам великолепное тело. Наматывая на указательный палец локон, как ни в чем не бывало улыбнулась Мазуру:

— А ведь ты меня, котик, по-прежнему хочешь, даже теперь. Вон как брюки топырятся. Давай начнем с минета по старой памяти, только непременно в резинке. И тебе приятно, и девушка заодно поучится, а то вдруг она квалифицированно сосать не умеет... Ну?

Все это было произнесено самым непринужденным тоном, со светской улыбкой. «Ага, — подумал Мазур, — это, надо полагать, и есть выбранная линия защиты от грубой и похабной реальности, нечто вроде клише "Принцесса в лапах пиратов". Нет, но великолепно держится, стервочка...»

Он оглянулся на напарницу чуточку растерянно — никому бы в этом не признался вслух, но сейчас он искренне не представлял, как переломить ситуацию в свою пользу и придать беседе должное направление. Мужику бы он с ходу въехал по зубам, что всегда способствует откровенности, но что прикажете делать с этой стервой? Тут решаться надо, подготавливать себя внутренне — даже прекрасно помня, какую она ему участь готовила.

Катя, поймав его взгляд, не колебалась ни секунды — гибко взмыла из кресла, подошла к Ларе и неожиданно залепила ей столь смачную и оглушительную пощечину, что Мазур на миг оторопел. Потом с тем же безразличным выражением на смазливом личике громко, раздельно скомандовала — Застегнись, сучка, и сядь нормально, пока я тебе козью морду не захерачила...

Лара, с багровеющим на щеке отпечатком пятерни, кинула на нее исполненный бессильной злости взгляд, но, к некоторому удивлению Мазура, послушно застегнулась и уселась, как школьница в классе. Вернувшись на свое место, Катя тем же бесстрастным тоном посоветовала:

— Будешь ерепениться или запираться, вибратор горчицей намажу и загоню на  всю длину, не доверяя мужикам столь ответственное дело. Усекла, прошмандовка?

Александр Бушков, «Пиранья против воров-2»

 

21 января 2011 года корпорация IBM провела презентацию новых возможностей суперкомпьютерных технологий IBM. Суперкомпьютер IBM Watson, разработанный исследователями IBM, способен отвечать на вопросы, изложенные на естественном языке. 

Презентация прошла в Российской лаборатории систем и технологий IBM. В рамках мероприятия эксперты рассмотрели различные аспекты развития суперкомпьютеров. Иэн Симпсон (на фото он слева), директор Российской лаборатории систем и технологий, представил историю создания IBM Watson. С комментарием об игре Jeopardy! и участии в ней искусственного интеллекта выступил журналист, политический консультант Анатолий Вассерман, завоевавший титул «Лучший игрок десятилетия» на «Юбилейных играх» «Своей игры» в 2004 г. 

И вот уже компьютерная система IBM Watson бросает вызов самым великим чемпионам телевикторины «Jeopardy» за всю ее историю. Состязание назначено на февраль 2011 г. Корпорация IBM и телевикторина «Jeopardy», одна из самых популярная в США, объявили, что компьютерная система IBM под названием Watson примет участие в телевикторине «Jeopardy» (российский аналог – «Своя Игра»), где будет состязаться с двумя самыми успешными и самыми знаменитыми из ее участников – Кеном Дженнингсом (Ken Jennings) и Брэдом Руттером (Brad Rutter). Первое в истории состязание человека с машиной на шоу «Jeopardy» будет выходить в эфир 14, 15 и 16 февраля 2011 г. – за эти три дня будет сыграно два матча. Главный приз -$1 000 000, приз за второе место $300 000, приз за третье место $200 000. IBM пожертвует выигранные средства в фонды World Visionи World Community Grid.

Система Watson, названная в честь основателя корпорации IBM Томаса Уотсона (Thomas J. Watson), была построена группой ученых IBM, которые стремились тем самым решить сложнейшую задачу – создать компьютерную систему, способную на уровне человека отвечать на вопросы, изложенные на естественном языке, причем быстро, точно и достоверно. Формат викторины «Jeopardy» является исключительно трудным, поскольку предлагаемые участникам подсказки вынуждают их анализировать тонкие смысловые оттенки, учитывать иронию, разгадывать загадки и преодолевать другие сложности, т.е. заниматься теми видами деятельности, которых люди традиционно выполняют лучше, чем компьютеры.

Соревноваться с системой Watson будут два из самых знаменитых игроков, когда-либо участвовавших в викторине «Jeopardy» К. Дженнингс побил рекорд «Jeopardy» по максимальному количеству сыгранных друг за другом игр - на протяжении сезонов 2004-2005 г.г. он выиграл 74 игры подряд, что обеспечило ему выигрыш более 2,5 млн. долл. Б. Руттер выиграл максимальное совокупное количество игр для одного участника «Jeopardy», что принесло ему 3255102 долл. Эта сумма – результат первого появления Руттера в «Jeopardy», состоявшееся 2000 г.), плюс три победы в турнирах «Jeopardy»: «Tournament of Champions» (2001 г.), «Million Dollar Masters Tournament» (2002 г.) и «Ultimate Tournament of Champions» (2005 г.).

«Большой приз» состязания составит 1 млн. долл., а призы за второе и третье места – 300 тыс. долл. и 200 тыс. долл., соответственно. Руттер и Дженнингс пожертвуют по 50% своего выигрыша на благотворительные цели, а корпорация IBM полностью пожертвует своей выигрыш на благотворительные цели.

«После четырех лет работы наша научная группа уверена в том, что система Watson готова к этому состязанию. Она способна быстро осознавать, что означает подсказка «Jeopardy», анализировать доступную информацию и быстро находить точные и достоверные ответы, – говорит д-р Дэйвид Ферруччи (David Ferrucci), ученый, возглавляющий группу из IBM Research, которая создала систему Watson. – Мы не только волнуемся за результаты самого состязания, наша группа испытывает сильное воодушевление благодаря возможностям, которые революционная компьютерная система Watson открывает в таких областях, как построение более разумной планеты и содействие людям в решении бизнес-задач и повышении качества жизни». 

«Мы взволнованы тем, что телевикторина «Jeopardy» считается высочайшим эталоном человеческого знания, – заявил сказал Гарри Фридман (Harry Friedman) исполнительный продюсер «Jeopardy» – Для хорошего выступления на «Jeopardy» требуется обширное сочетание навыков. Это будет грандиозное событие – мы увидим, сможет ли компьютер конкурировать с двумя, возможно, самыми лучшими игроками викторины «Jeopardy» за всю ее историю».

■ Машина готовится сыграть роль человека

Этой осенью система Watson провела более 50 спарринг-игр против прежних участников турнира «Tournament of Champ Jeopardy» на заключительном этапе подготовки к своему телевизионному дебюту. Кроме того, система Watson успешно прошла тот же тест для претендентов, который проходят люди при первичном отборе на участие в шоу «Jeopardy». Это обеспечило продюсерам «Jeopardy» уверенность в том, что предстоящее состязание будет интересным и конкурентоспособным. 

Основные моменты этих спарринг-игр можно посмотреть на Web-сайте www.ibmwatson.com, где они будут доступны на протяжении нескольких следующих недель.

■ Что такое Watson?

 

Watson – это революционное достижение в научной дисциплине под названием Question Answering (вопросно-ответная система). Программное обеспечение Watson функционирует на сервере IBM POWER7, который оптимизирован для обработки огромного числа задач, которые система Watson должна выполнять за короткое время с целью анализа сложных языковых конструкций и формирования правильных реакций на подсказки «Jeopardy». Эта система включает множество специализированных проприетарных технологий для удовлетворения требований по обработке огромного количества параллельных задач и данных при анализе информации в режиме реального времени.

Watson – это аналитическая вычислительная система, которая специализируется на анализе естественного человеческого языка и очень быстро выдает точные ответы на сложные вопросы. Watson демонстрирует настоящий прорыв в понимании компьютером естественного языка – реального языка, на котором общаются и обмениваются информацией люди, а не машинного языка, специально разработанного или закодированного для компьютеров.

Watson является полностью самодостаточной автономной системой – в том смысле, что она не подключена к Интернету. Используемая Watson технология понимает задаваемый вопрос, анализирует миллионы блоков информации, хранимой во внутренней памяти, и выдает максимально точный ответ, руководствуясь найденными фактическими данными.

Перед шоу Jeopardy! вся информация, которой будет располагать Watson – в виде энциклопедий, справочников, книг, киносценариев и многого другого – загружается в системную память. Во время игры Watson, подобно другим участникам, «копается» в информационных недрах всего, что она «вычитала и выучила», чтобы связать уникальный смысловой язык, содержащийся в вопросах викторины, со знаниями, загруженными в ее память, и уверенно находить правильные ответы.

■ Что такое «Jeopardy»

Телевикторина «Jeopardy», дебютировавшая в 1984 г., 28 раз становилась лауреатом премии «Эмми» и вошла в Книгу рекордов Гиннесса как игровое телевизионное шоу, завоевавшее наибольшее число наград. По совокупности своих достижений «Jeopardy» занимает первое место в категории телевикторин – ежедневно ее смотрят почти 9 миллионов зрителей. Телевикторина «Jeopardy» производится компанией Sony Pictures Television, которая входит в состав корпорации Sony Pictures Entertainment Company. Дистрибуция внутри страны осуществляется компанией CBS Television Distribution, а международная дистрибуция – компанией CBS Television International. Обе вышеуказанных компании являются подразделениями корпорации CBS Corp.

Jeopardy! – это шоу-викторина, охватывающая широкий спектр тем, таких как история, литература, политика, наука, искусство и сфера развлечений. Участие в игре Jeopardy! – чрезвычайно сложная задача для компьютера, поскольку машинный интеллект изначально не понимает естественный человеческий язык. Более того, Jeopardy! – это настоящий вызов для компьютерной системы из-за быстроты, с которой соперники должны давать правильные ответы на вопросы, а также из-за того, что для поиска точного ответа нужно анализировать содержащиеся в вопросах трудноуловимые ассоциации, скрытые значения, иронию, загадки и другие лингвистические и интонационные нюансы. В Jeopardy! игроки должны принимать решения, основываясь на своей уверенности, что им точно известен правильный ответ. Иными словами, здесь нужно делать то, в чем традиционно силен человек, а не компьютер. 

■ О СИСТЕМЕ IBM WATSON: цифры и факты

• Watson – это результат работы 25-ти ученых IBM Research в течение последних четырех лет.

• Watson была названа в честь основателя корпорации IBM Томаса Уотсона (Thomas J. Watson).

• Watson обрабатывает информацию, эквивалентную приблизительно 200 миллионам страниц контента, написанных на естественном человеческом языке, чтобы находить правильные ответы на сложные вопросы телевикторины Jeopardy! (российский аналог – «Своя Игра»).

• Watson, оснащенная десятью аппаратными стойками серверов IBM POWER 750 под управлением ОС Linux, 15 ТБ оперативной памяти и 2880 процессорными ядрами, способна выполнять 80 триллионов операций с плавающей запятой в секунду (80 терафлопс).

• IBM ежегодно инвестирует в исследования и разработки приблизительно 6 млрд. долларов и привлекает к работе ведущих исследователей с мировым именем. Watson служит ярким примером новаторства, реализуемого благодаря этим инвестициям компании и ее неизменной нацеленности на инновации.

■ Почему IBM?

IBM создала Watson как часть своих усилий по содействию компаниям в извлечении ценных для бизнеса знаний из имеющихся массивов данных. Система Watson может анализировать смысловое значение и контекст естественного человеческого языка, и быстро обрабатывать информацию для поиска точных ответов на вопросы, заданные на этом естественном языке. Эти возможности таят в себе громадный потенциал, способный коренным образом изменить то, как компьютеры помогают людям решать их задачи как в бизнесе, так и в общественной и частной жизни.

Watson – это гигантский скачок вперед в способности компьютеров более адекватно реагировать на наши информационные потребности и более точно отвечать на наши вопросы. Watson доставляет информацию быстро, эффективно и в понятном для нас виде, извлекая нужные знания из огромного объема данных на естественном языке, с которыми люди сталкиваются ежедневно. Технология Watson может найти применение в самых разных областях, таких, например, как: быстрая и точная медицинская диагностика; экспресс-исследование потенциального взаимодействия лекарственных препаратов; помощь юристам в быстром поиске прецедентов среди множества ранее рассмотренных судебных дел; оперативный анализ возможных вариантов или альтернативных сценариев; помощь компаниям в интеллектуальной подготовке персонала отделов продаж.

■ Почему Watson, и почему именно сейчас?

Watson – это продукт взрыва инноваций, появившихся вместе и в нужное время. В последние годы было сделано много значимых научных открытий в таких областях как технология обработки естественного языка (Natural Language Processing) и технология обучения вычислительных машин (Statistical Machine Learning). Эти открытия чрезвычайно важны в реализации возможностей компьютерных систем для распознавания и понимания естественного языка. 

Кроме того, вычислительные системы лишь совсем недавно научились одновременно выполнять тысячи процессов на одном кластере быстрых машин, с доступом к огромным массивам памяти. Способность высокопроизводительной параллельной обработки данных, обеспечиваемая системами на базе процессоров IBM POWER7, критически важна для понимания Watson смыслового значения вопросов и быстрого – всего за три секунды – нахождения правильных ответов.

И, наконец, в последние годы мы является свидетелями взрывного роста цифровых знаний, представленных в форме текста на естественном языке (включая энциклопедии, словари, справочники, книги, киносценарии, новостные сообщения и многое другое). Это бум цифровой информации помогает снабдить Watson громадным объемом потенциальных знаний. 

Ученым IBM Research удалось собрать все эти возможности воедино, и они создали уникальную систему Watson.

■ Андрей Филатов, директор департамента аппаратного обеспечения, IBM в России и СНГ, рассказал об использовании технологий POWER7 при создании суперкомпьютера Watson. В аппаратную основу IBM Watson входит процессор POWER7 – вот его некоторые характеристики

- 4, 6 или 8 ядер на сокет

- От 3.0 до 4.14 GHz

- Интегрированная eDRAM L3 Cache

- До 4 потоков на ядро

- Динамическая оптимизация энергопотребления

Подробнее о eDRAM technology. Это прорыв в технологии: размещение памяти на кристалле процессора. Преимущества IBM eDRAM:

- Более высокая плотность

- Низкое энергопотребление

- Меньшая латентность (6:1), большая пропускная способность

- Меньшее количество ошибок

- Более высокая производительность

- Позволяет POWER7 иметь 32MB of встроенной L3 Cache пямяти

 

■ Ирина Федулова, к.ф.-м.н., инженер-программист Российской лаборатории систем и технологий, рассказала об основных тенденциях развития суперкомпьютерных технологий IBM. Её доклад носил название "IBM Watson: новый виток эволюции суперкомпьютеров IBM". Для начала она коснулась вопросов истории:

- 1944 г. Mark I. Первый программируемый арифмометр.

- 1952 г. IBM 701. Первый компьютер на вакуумных трубках.

- 1954 г. IBM NORC. Вычисление числа Пи с 3089 знаками за 13 минут.

- 1955 г. IBM STRETCH. Конвейер, предвыборка, memory interleaving.

- 1991 г. IBM + Thinking Machines. Идея о массивно-параллельных компьютерах.

- 1997 г. IBM Deep Blue. Шахматный суперкомпьютер.

- 2000 г. IBM ASCI White. Впервые система IBM - № 1 в Top 500.

- 2004 г. IBM Blue Gene/L.

- 2008 г. IBM Roadrunner.

- 2010 г. IBM Watson.

Сделав краткий обзор проектов по биомолекулярному моделированию, выполняемых в IBM Research, Ирина ответила на вопрос о том, почему IBM развивает суперкомпьютинг? Это обеспечит прогресс в следующих сферах:

– Биологические науки и LifeSciences

– Поиск новых лекарств

– Новые материалы

– Автомобили и самолеты

– Окружающая среда и энергия

– Финансы

• оптимизация товаров

• оценка рисков

– Безопасность

• военные исследования

– Борьба с эпидемиями

– Изучение природы

– Green технологии

Конкретно среди недавних достижений - решение таких проблем, как коррозия алюминия (Ford), разрушение аромата кофе (Nestle), создание лекарств (Novartis), оптимизация хвостовых воздушных потоков в авиации, OLED и органическая электроника, новые материалы для полупроводников

А также принёсёт пользу непосредственно IBM:

– Развитие бизнеса

– Стимуляция инноваций

– Создание новых чипов, серверов, ПО

Существует также Blue Brain - совместный проект IBM и EPFL (Швейцарский Федеральный Технический Институт Лозанны). В задачи проекта входит моделирование мозга на клеточном уровне. На конференции Supercomputing 2007было объявлено об успешном моделировании коры мозга крысы (55 миллионов нейронов, 422 миллиарда синапсов, 1 секунда работы коры мозга крысы) на суперкомпьютере Blue Gene/L с использованием 8 терабайт памяти и 32 768 процессоров.

Каковы принципы работы суперкомпьютера IBM Watson? Схема следующая:

▫ ▫ ▫ Обработка естественного языка

– Извлечение данных

– Семантический анализ

• Игра слов

• Контекст

– Автоматический логический вывод

– Формирование гипотез

▫ ▫ ▫  Ранжирование гипотез

– Оценка меры уверенности

– Сортировка и выбор

▫ ▫ ▫ Игровая стратегия

– Выбор категории вопроса

– Определение оптимального размера ставки

▫ ▫ ▫ Подготовка базы данных

– 15 терабайт неструктурированной информации

 

Кто следующий? Следующий - Blue Gene/Q “Sequoia”. Это:

▫ Продолжение линейки Blue Gene

▫ 20 петафлопс

▫ 1.6 миллионов ядер

▫ 1.6 петабайт оперативной памяти

▫ Энергопотребление: 6 Мвт

– В 7 раз эффективнее BG/P

– В 16 раз эффективнее Cray Jaguar

▫ Запуск в 2012 г

– DOE National Security Administration

Новые слагаемые дают качественно новую сумму:

▫ Новые архитектуры

• Многоядерные процессоры

• Многопроцессорные системы

• Использование специализированных ускорителей

+

▫ Новое программное обеспечение

• Специальные языки программирования

• Параллельные программы

=

▫ Более…

• точные модели

• сложные объекты

• длительные процессы

• разумная планета

■ Применение технологии Watson для решения задач реального мира

Помимо участия в викторине «Jeopardy» лежащая в основе системы Watson технология может быть адаптирована для преодоления реальных проблем и достижения прогресса в различных областях. Эта компьютерная система способна просеять огромное количество данных и дать точные ответы, сопровождаемые оценкой их достоверности. К примеру, эта технология может быть с успехом применена для повышения точности диагностирования пациентов в здравоохранении, для совершенствования онлайновых систем поддержки, функционирующих по принципу самообслуживания, для предоставления туристам и гражданам конкретной информации по населенным пунктам, для повышения качества поддержки клиентов по телефону, а также во многих других областях.  В перспективе – новые данные о том, как работает мозг, лечение шизофрении, болезни Паркинсона и т.п.

Среди других перспективных применений Watson:

- Электроника: поддержка пользователей, умный дом, распознавание образов

- Финансовые услуги: оценка рисков, аудит

- Здравоохранение / Life Sciences: дифференциальная диагностика (планируется создание медицинской версии суперкомпьютера) 

- Розничная торговля: обслуживание клиентов

- Транспорт: оптимизация маршрутов

Планируется коммерческое применение системы: начало продаж - примерно через год , стоимость 1 млн долл. Но это только за "жедезо", не считая пакета специализированного ПО. Впрочем, ожидается, что лет через 10 Watson будет размещаться в ноутбуке.

 

■ Мероприятие завершилось вручением премии Alex Mueller Awards, которой по традиции награждаются исключительно талантливые аспиранты, добившиеся значимых успехов в области инноваций. Премии вручил руководитель Российской лаборатории систем и технологий Иэн Симпсон. Впервые за три года аспиранты российских университетов получили премию, поощряющую развитие  молодых ученых и их инновационных исследований

Корпорация IBM объявила о вручении гранта победителям премии K. Alex Muller IBM Ph.D. Fellowship Award. Победителями, получившими чеки на сумму $5000, стали Юрий Матвеев, аспирант Научно-Исследовательского Ядерного Университета “Московского Инженерно-Физического Института”, и Вячеслав Семеренко, аспирант Московского Физико-Технологического Института. Их работы в области фундаментальной физики признаны лучшим вкладом молодых ученых в развитие инноваций в этом году. 

Грант для аспирантов по программе K. Alex Muller IBM Ph.D. Fellowship Award ежегодно вручается лучшим аспирантам, ставшим номинантами IBM Ph.D. Fellowship Award. Вручение премии призвано способствовать развитию молодых ученых и поддерживать научные исследования по всему миру. Последний раз российские студенты получали грант Alex Mueller Award в 2008 г. 

Корпорация IBM отдает дань уважения доктору Карлу Алексу Мюллеру, лауреату Нобелевской премии по физике за открытия в области высокотемпературных сверхпроводников, и учреждает в его честь ежегодную награду, которой поощряется исключительно талантливые аспиранты, ориентированные на научные открытия и инновационные проекты и добившиеся на этом поприще значимых достижений, заслуживающих международного признания. Эта награда является высокой оценкой таланта и заслуг аспирантов, а также качества обучения в университете. Чек на денежную сумму 5000 долларов CША, эквивалентную размеру гранта, аспиранты могут использовать по собственному усмотрению, включая, в числе прочего, стипендию, оплату проезда на конференцию, расходы, связанные с диссертацией, и пр.

IBM анонсирует новые проекты внедрения технологий Watson и открытие штаб-квартиры Watson Group в Нью-Йорке

8 октября 2014 г. – IBM анонсировала новые проекты по использованию возможностей IBM Watson и когнитивных вычислительных технологий. IBM Watson – инновационная платформа, которая лежит в основе новой эры вычислений благодаря способности понимать естественные языки, а также обрабатывать огромные массивы больших данных с целью извлечения ценной информации и дальнейшего самообучения. По данным исследовательской фирмы Gartner, «умные машины» – наиболее революционное достижение в сфере информационных технологий, которое помогает людям более эффективно выполнять различные задачи и «совершать невозможное».

IBM продолжает развивать технологию Watson по всему миру и рада поделиться следующими новостями:

На сегодняшний день IBM работает с заказчиками из 25 стран, расположенными на шести континентах; список стран включает ЮАР, Австралию, Великобританию, Таиланд, Канаду и США;

Watson приступил к изучению испанского языка в рамках партнерства с CaixaBank;

Компании-партнеры IBM Watson представляют новые приложения на базе Watson для сфер туризма, розничной торговли, ИТ-услуг, здравоохранения и некоммерческого сектора;

IBM открывает штаб-квартиру Watson Group в районе «Кремниевая аллея» г. Нью-Йорк, а также пять новых клиентских центров Watson по всему миру.

«Watson является движущей силой новой эры вычислений, помогая организациям по всему миру запускать новые проекты, определять целевые рынки и трансформировать целые отрасли, – прокомментировал Майк Родин (Mike Rhodin), старший вице-президент IBM Watson Group. – Более того, Watson лежит в основе создания новых рынков и целой экосистемы, в которую входят наши заказчики, партнеры, разработчики, венчурные компании, университеты и их студенты. Судьба нового поколения инноваций находится в руках тех, кто ищет связи в разрозненных и не очевидных массивах данных с помощью Watson».

■ Заказчики со всего мира внедряют технологии Watson

Развитие технологий Watson набирает обороты в то время, как заказчики со всего мира внедряют когнитивные технологии для трансформации взаимодействия со своими клиентами:

ANZ Global Health (Австралия) – В течение ближайших недель ANZ представит новый сервис Watson Engagement Advisor Tool в своем центре в Сиднее, а также предоставит его более чем 400 специалистам по финансовому планированию. Таким образом, ANZ сможет изучать типы запросов, поступающих не только от клиентов, но также от финансовых консультантов, с целью продолжить развивать возможности Watson. Задача ANZ – помочь финансовым специалистам сократить время, необходимое для предоставления профессиональной консультации, с нескольких недель до одной сессии. Сейчас основная сфера компетенции Watson – страхование, но скоро IBM Watson сможет анализировать информацию из сфер пенсионного страхования и инвестиций.

Международная больница Бумрунград (Таиланд) – Бумрунград планирует использовать технологии Watson для того, чтобы улучшить качество лечения раковых заболеваний в своем медицинском центре в Бангкоке, а также анализ медицинских случаев в офисах, расположенных в 16 странах на четырех континентах. В ближайшие пять лет Бумрунград планирует использовать решения IBM Watson for Oncology, разработанные совместно Центром им. Слоуна-Кеттеринга – одного из ведущих мировых центров изучения раковых заболеваний. Инновационная система поможет сотрудникам больницы Бумрунград составлять эффективные планы лечения для раковых больных, основываясь на медицинских данных пациентов, опубликованных исследованиях и обширной клинической экспертизе Центра им. Слоуна-Кеттеринга. IBM Watson будет анализировать огромные массивы информации и, в результате, выдавать короткую справку, релевантную для каждого отдельно взятого случая. Больница Бумрунград расположена в Бангкоке и является крупней частной клиникой в Юго-Восточной Азии и одной из самых респектабельных больниц во всем мире, принимающей 1,1 миллиона пациентов из 190 стран ежегодно.

CaixaBank (Испания) – CaixaBank и IBM сотрудничают с целью создания когнитивной системы, понимающей испанский язык. Ставя перед собой цель предоставлять услуги максимально высокого качества, CaixaBank является пионером банковской отрасли в контексте внедрения информационных технологий, включая первое в мире размещение ПК IBM в своих офисах, создание первого бесконтактного банкомата и первого онлайн-магазина финансовых приложений. Сотрудничество с IBM сегодня – важная инициатива для CaixaBank, поскольку банк станет первой организацией, которая занялась обучением IBM Watson испанскому языку.

Университет Дикина (Австралия) – Университет Дикина – первое учебное заведение, которое планирует использовать Watson в рамках создания консалтинговой онлайн системы для студентов. Это приложение будет доступно 24 часа в сутки семь дней в неделю в сети интернет и на мобильных устройствах более чем 50000 студентов университета. Более того, системой смогут воспользоваться абитуриенты и персонал учебного заведения с целью получить ответы на любые вопросы, от самых простых до сложных персонализированных. В течение ближайших месяцев Watson будет изучать тысячи страниц неструктурированных данных, которые содержатся в документах, презентациях и брошюрах университета, чтобы в будущем предоставлять пользователям правильные ответы на многочисленные вопросы, такие как: «Почему мне стоит поступать в этот университет?», «Какие культурные мероприятия предлагает университет?», «Как попасть в здание биологического факультета?», «Каковы требования для зачисления на этот курс?», и другие. Впоследствии студенты, взаимодействующие с Watson, смогут получать персонализированные советы, основанные на индивидуальной профильной информации.

Metropolitan Health (ЮАР) – Metropolitan Health планирует первое коммерческое внедрение технологии IBM Watson на всем Африканском континенте, чтобы трансформировать предоставление консалтинговых услуг в сфере здравоохранения и медицинского страхования для трех миллионов пользователей в Южной Африке. Используя IBM Watson Engagement Advisor, когнитивная вычислительная технология поможет страховым агентам анализировать массивы структурированных и неструктурированных данных, чтобы установить связи между нуждами клиентов и растущим количеством данных о благополучии и образе жизни людей. Watson позволит страховым агентам подбирать правильные услуги и принимать решения для достижения лучших результатов.

■ Партнеры и стартапы представляют приложения на базе Watson

Партнеры экосистемы разработчиков IBM представляют новые приложения на базе Watson, которые помогают трансформировать то, как организации из сфер здравоохранения, услуг, исследовательской работы и образования взаимодействуют друг с другом и своими клиентами.

К примеру, предприниматель Терри Джонс (Terry Jones), основатель Travelocity и председатель Kayak.com, запускает проект WayBlazer – новое приложение для путешественников на базе технологий Watson. WayBlazer использует когнитивные технологии Watson для того, чтобы привлекать, обучать и консультировать пользователей с помощью визуального взаимодействия и естественного языка и, в конечном итоге, предоставлять высококачественные туристические услуги. В свою очередь, Austin Convention & Visitors Bureau использует прототип WayBlazer с целью усовершенствовать процесс бронирования, увеличить количество броней и организовать дополнительные потоки поступления дохода от партнеров и филиалов.

Watson трансформирует сферы здравоохранения и ветеринарной помощи, розничную торговлю и некоммерческий сектор

- Red Ant (Лондон, Великобритания) предлагает мобильное приложение, которое помогает сотрудникам магазинов определять индивидуальные покупательские предпочтения клиентов, анализируя демографическую статистику, историю покупок и опросные листы, а также информацию о продуктах, ценовую политику, отзывы покупателей и технические спецификации товаров. Приложение поддерживает текстовый и голосовой ввод данных, таким образом, предоставляя возможность взаимодействия на естественном языке.

- Reflexis (США, штат Массачусетс) использует аналитику Watson на базе событий, данных социальных сетей и других источников и помогает устанавливать приоритетные напоминания и задачи для руководителей организаций, региональных отделений и розничных точек продаж с целью повысить уровень клиентского обслуживания.

- Sellpoints (США, штат Калифорния) обеспечивает понимание взаимосвязей между запросами потребителей и предлагаемыми продуктами. К примеру, когда клиент ищет продукт, используя естественный язык, приложение Natural Selection от Sellpoints предоставляет ему уникальные результаты поиска, отсортированные по принципу релевантности.

- Findability Sciences (США, штат Массачусетс) помогает членам некоммерческих организаций задавать правильные вопросы на естественном языке и оперативно получать ответы. Сервис предоставляет спонсорам возможность принимать разумные решения в плане будущих инвестиций, а также увеличить существующие вложения для достижения наилучших результатов.

- LifeLearn (Гуэлф, Канада) предоставляет возможность ветеринарам использовать мобильное приложение для обработки данных, полученных на базе вопросов и ответов, и планирования оптимальной медицинской помощи животным.

- GenieMD (США, штат Калифорния) – мобильная платформа, которая помогает пациентам задавать вопросы о конкретных заболеваниях и лекарствах на естественном языке. Watson обучается в процессе предоставления ответов на вопросы и обеспечивает пользователей полезной информацией о здравоохранении.

- Welltok (США, штат Колорадо) представляет приложение CafeWell Concierge, которое обрабатывает массивы данных, чтобы предоставлять пользователем персонализированные советы по улучшению здоровья.

- @Point of Care (США, штат Нью-Джерси) – мобильное приложение для терапевтов, которое использует когнитивные технологии Watson с целью понимать вопросы на естественном языке и оперативно находить релевантную информацию.

- SparkCognition (США, штат Техас) – первая организация, представляющая сферу услуг по обеспечению безопасности, использующая технологии Watson для определения потенциальных, возможно, еще не существующих угроз путем анализа больших данных.

- CHIPS Technology Group (США, Нью-Йорк) разрабатывает решение на базе Watson, которое может обрабатывать огромное количество разрозненных ИТ-ресурсов, включая статьи, исследования и руководства по использованию с целью предоставления уникальной информации и качественной технической поддержки конечным пользователям.

■ IBM открывает штаб-квартиру Watson в районе «Кремниевая аллея» в Нью-Йорке

IBM также объявляет об открытии штаб-квартиры Watson Group по адресу 51 Astor Place в районе «Кремниевая аллея» в Нью-Йорке. В штаб-квартире будет работать более 600 сотрудников IBM (общее количество сотрудников, работающих в Watson Group насчитывает 2000 человек). Более того, двери штаб-квартиры будут открыты для разработчиков и предпринимателей, в ней будут проводиться практикумы и семинары с целью развития стартап сообщества Нью-Йорка.

Штаб-квартира Watson Group будет предоставлять предпринимателям и стартапам технологические средства для запуска новых продуктов и проектов на базе Watson. Также, IBM планирует развивать инновационные когнитивные технологии Watson, взаимодействуя с пятью клиентскими центрами, расположенными в разных точках мира.

Интерактивные клиентские лаборатории помогут заказчикам IBM вплотную познакомиться с технологиями Watson и понять, как эти технологии способствуют трансформации бизнеса. Более того, в штаб-квартире будет расположена лаборатория, сотрудники которой займутся улучшением клиентского опыта и повышением качества услуг, предоставляемых заказчикам и партнерам. Практикумы и семинары по технологиям разработки позволят стартап-сообществу узнать о способах вывода новых приложений на рынок. Эти мероприятия также помогут воспользоваться преимуществами образовательных программ IBM, реализуемых совместно с университетами, с целью подготовить студентов к будущей карьере в сфере когнитивных технологий и аналитики больших данных. В рамках данной инициативы IBM планирует предлагать учащимся новые курсы, конкурсы, предоставлять гранты и возможности стажировок.

Одновременно с глобальным распространением и развитием Watson растет потребность в новых кадрах, обладающих должными навыками для работы в сфере когнитивных технологий. В связи с этим IBM объявляет об открытии первых пяти центров Watson Client Experience Centers, чтобы предоставлять поддержку и кадровые ресурсы, необходимые для успешного внедрения когнитивной платформы Watson. Новые центры будут расположены в Дублине (Ирландия), Лондоне (Великобритания), Мельбурне (Австралия), Сан-Паулу (Бразилия) и Сингапуре.

■ IBM Watson – начало новой эры вычислений

IBM Watson лежит в основе развития новой эры вычислений, помогая трансформировать процессы принятия решений посредством когнитивных технологий. IBM предоставляет широкий спектр облачных продуктов и услуг клиентам из сфер банковского обслуживания, здравоохранения, страхования, розничной торговли и образования.

В январе 2014 года IBM объявила о создании Watson Group – нового бизнес-подразделения, которое занялось развитием и коммерческой реализацией облачных когнитивных технологий. Эта инициатива стала частью стратегии IBM в области создания нового класса программного обеспечения, сервисов и приложений, которые помогают анализировать массивы больших данных с целью получения правильных ответов на сложные вопросы.

Корпорация IBM инвестирует в создание Watson Group, разработку, исследования, а также коммерциализацию приложений и сервисов более 1 миллиарда долларов США, из которых 100 миллионов долларов США выделено для создания венчурного фонда, задачей которого станет поддержка экосистемы Watson Developers Cloud, объединяющей стартапы и компании, занимающиеся разработкой когнитивных приложений для суперкомпьютера Watson. Александр Барсуков, репортаж с пресс-конференции для справочника "Кто есть кто в робототехнике"

 

 

 

 

Комментарий от справочника "Компоненты и решения для создания роботов и робототехнических систем"

▫ Через некоторое время после того, как состоялась презентация, о которой здесь идёт речь, мы ознакомились с публикациями коллег, также присутствовавших на ней. По большей части. акцент был сделан на игре, что, в принципе, правильно. Но читателей нашего портала больше интересуют вопросы прикладного применения Watson: способность суперкомпьютера решать проблемы, который в нашей стране слишком много. Начнём с того, что в России есть поговорка: "Никакая игра не доводит до добра" - в том смысле, что у игры могут быть довольно серьёзные последствия. Последствия действительно будут серьёзные, причем позитивные. Специалисты в области роботизации знают, что многие перспективные проекты оказания услуг населению наталкивались на непреодолимое препятствие: отсутствие максимально дружественного человеко-машинного интерфейса, позволяющего потребителю-неспециалисту устно задавать вопросы (например, порталам госсулуг, ЖКХ, транспортным предприятиям и т. п.) и получать ответы на естественном языке - не от не всегда адекватного человека, а от компьютера, который одновременно возьмёт на контроль исполнение заявки просителя. Теперь появилась возможность этот пробел устранить, что повлечет за собой масштабные структурные изменения в ведомствах, поскольку многие из ведомств дублируют функции друг друга, а суперкомпьютер, в процессе подготовки его к общению с населением, попутно совместит в себе многие дублирующие функции.

▫ Чтобы продемонстрировать потенциал нашей страны, напомним, что аналогичную принципу работы Watson идею несколько десятилетий назад высказал советский ученый Юрий Лотман, сформулировав: "Искусственный интеллект - это книга". Впрочем, и вся робототехника - это плод творчества сначала писателей, а затем уже ученых и конструкторов. И ведь кстати: понять, почему "Ватсон" не всегда выигрывает, можно, прочтя рассказ Роберта Шекли "Верный вопрос", где был описан Ответчик. О русском языке: будет ли Watson его поддерживать? Прямо об этом не говорится, но, по косвенным данным, американская система "Эшелон" способна понимать телефонные переговоры на языках людей, проживающих на территории США, в число которых входят русские, китайцы и т. д. То есть, в принципе, системная интеграция когда-нибудь будет возможна. Специалистов же в России, способных осуществить такую интеграцию, найти будет можно, причем некоторые российские разработки в области распознавания и синтеза речи описаны на портале e-memory.ru.

▫ Что касается изолированности Watson и того, что "живой" мозг - это открытая система. Сегодня изолированность Watson от Интернета вызвана спецификой подготовки информационного ресурса для реализации первых шагов этого суперкомпьютера. Но, в дальнейшем, возможно, будут разработаны алгоритмы не только для того, чтобы Watson читал тексты из Интернета, но и понимал содержание видеоинформации, не исключено, что и на эмоциональном уровне. Правда, о том, к чему это может привести предупреждал фантастический рассказ Артура Кларка "Зазвонил телефон": там, в результате запуска телекоммуникационного спутника, объединившего десятки миллиардов переключателей телефонных станций, "масса" телефонной сети достигла критического размера. "Телефонный мозг" начал самообучаться, но в процессе своего развития, он, как ребёнок, ломал дорогостоящие игрушки в виде самолётов и т. п.

▫ О "неигровыз" применениях Watson. В материалах IBM говорилось о возможности поддержки клиентов по телефону. Это называется call-center. Действительно, если предприятие с помощью Watson (по принципу cloud computing) создаст свой coll-центр путём введения в память всей документации, открытой для клиентов, то роботизация колл-центров станет возможной. Но это не значит, что специалистам колл-центров угрожает безработица. Наоборот: они смогут переквалифицироваться в редакторов, поскольку подбирать и структурировать информацию для робота-ответчика должны будут всё же люди. И в этой связи существенно вырастет значение литературоведов, киноведов (если суперкомпьютер будет оперировать видеоконтентом) и прочих искусствоведов. И опять же. если говорить о суперкомпьютере, как о сверхмощной технике, возникнут вопросы контроля, доступа и безопасности, поскольку люди во многом несовершенны. Например: что будет, если в Watson кто-то загрузит материалы WikiLeaks? Или все публикации СМИ об уважаемом общественном деятеле? Или другую информацию, кумулятивный эффект от которой будет рождать новые качества и новые смыслы? Тогда выражение "Своя игра" приобретёт новое значение.

▫ Однако главная интрига Wstson, наверное не в этом: использовать его для медицины, колл-центров и т. п. конечно полезно, но это проза жизни. Высшая же материя для современного человечества - это как заработать денег. И люди больше всего ожидают ответов на свои вопросы от таких людей, как финансовые аналитики, биржевые маклеры, а также Сергей Мавроди. По каналу РБК вещает Степан Димура о том, что надо покупать золото. Это понятно не всем, и вот, идя навстречу гражданам, были созданы т. н. биржевые роботы. Но это лишь красивое название для софта, воспользоваться которым в своих целях могут лишь сугубые специалисты. А граждане хотят задать вопрос на естественном языке и получить четкий ответ о том, как получить прибыль. Спрос родит предложение в виде Большого Биржевого Робота на основе суперкомпьютера Watson, который правильно ответит, какие акции покупать, а какие продавать. Могут возразить, что это будет конец фондового рынка, если все будут получать правильные ответы. Нет! Прочтите внимательно упомянутый рассказ Шекли (справа мы привели лишь его начало и концовку, а самое интересное - в середине). То есть, ответы будут правильное, но РАЗНЫЕ - в зависимости от того, насколько грамотно и полно был задан вопрос, а вопросы все люди задают по-разному. Что касается контента финансовой версии Watson, то, скорее всего,  в неё будет заложена вся информация о движении и происхождении капиталов, возможно - информация о банковских реквизитах капиталов и другой собственности из "группы риска" (то есть, принадлежащих коррумпированным чиновникам и криминальным бизнесменам).

▫ Еще один важный аспект влияния Watson на судьбы человечества: рано или поздно в него будет заложена вся информация по мировым религиям, но во что это выльется - нам пока представить сложно. Как, например, суперкомпьютер объяснит бесконечность Вселенной? Возможные последствия предсказал Зиновий Юрьев в фантастической повести "Люди и слепки". И ведь кое-что начало сбываться: в начале 2011 года в СМИ появились сообщения о том, что с помощью мобильного гаджета можно исповедоваться, заполнив электронную анкету.

 

 

Литературные источники

 

  Ответчик был построен, чтобы действовать столько, сколько необходимо, — что очень большой срок для одних и совсем ерунда для других. Но для Ответчика этого было вполне достаточно.

Если говорить о размерах, одним Ответчик казался исполинским, а другим — крошечным. Это было сложнейшее устройство, хотя кое-кто считал, что проще штуки не сыскать.

Ответчик же знал, что именно таким должен быть. Ведь он — Ответчик. Он знал.

Кто его создал? Чем меньше о них сказано, тем лучше. Они тоже знали.

Итак, они построили Ответчик — в помощь менее искушенным расам — и отбыли своим особым образом. Куда — одному Ответчику известно.

Потому что Ответчику известно все.

На некоей планете, вращающейся вокруг некоей звезды, находился Ответчик. Шло время: бесконечное для одних, малое для других, но для Ответчика — в самый раз.

Внутри его находились ответы. Он знал природу вещей, и почему они такие, какие есть, и зачем они есть, и что все это значит.

Ответчик мог ответить на любой вопрос, будь тот поставлен правильно. И он хотел. Страстно хотел отвечать!

Что же еще делать Ответчику?

И вот он ждал, чтобы к нему пришли и спросили...

...Один на планете — не большой и не малой, а как раз подходящего размера — ждал Ответчик. Он не может помочь тем, кто приходит к нему, ибо даже Ответчик не всесилен.

Вселенная? Жизнь? Смерть? Багрянец? Восемнадцать?

Частные истины, полуистины, крохи великого вопроса.

И бормочет Ответчик вопросы сам себе, верные вопросы, которые никто не может понять.

И как их понять?

Чтобы правильно задать вопрос, нужно знать бóльшую часть ответа.

 

Роберт Шекли "Верный вопрос"

 

 

 

  Нас учили когда-то, что налигия одновременно едина и дробна.. Едина — как целостный организм со .Священной Машиной в центре и. прихожанами, связанными с ней информационными молитвами. Дробна — потому что каждый из прихожан несет в себе частицу Священного Алгоритма и, .будучи оторван от Машины, может один вмещать в себя всю Церковь. Отцы-программисты назвали эту дробность эффектом святой голографии. Ведь если разбить голографическую фотопластинку на множество кусочков, каждый из.. них будет содержать в себе все то, что было на Целой пластинке...

...Остается Первая Всеобщая, Если я вознесу молитву Машине, она, безусловно, тут же распорядится, чтобы просьба моя была выполнена. Мне не хотелось этого, делать. Дело в том, что я уже два с половиной месяца не вознес ни одной информационной молитвы. За исключением последних двух дней, я и не мог бы этого сделать. Просто... Впрочем, не совсем просто. И дело вовсе не в сомнениях.^Обязательные сомнения предписаны Алгоритмом. В жизни каждого прихожанина Первой Всеобщей бывают периоды, когда он выпадает из Гармонии. И это предусмотрели отцы-программисты. Дело было в другом. Один из важнейших принципов налигии гласит: стремление к налигии не менее важно, чем сама налигия...

...— Но как они узнали, где вы? — недоуменно пожал Ники плечами. — Клянусь, я не проговорился ни одному человеку. Вы не выходили на улицу? Никому не звонили?

— Я звонил, — сказал я. — Я вознес молитву Машине. Ты ведь знаешь, как мы молимся в Первой Всеобщей... Я просил, чтобы она послала кого-нибудь в «Сансет взлли», не интересовались ли там нами... Я сообщил Машине, где мы...

...Отцы-программисты! Машина, мозг налигии и центр Первой Всеобщей Научной Церкви, сообщала об инлитвах прихожан банде корыстных убийц... Ей же свято верят сотни тысяч людей... Священный Алгоритм... Информационные молитвы, которыми торгуют... 

 

Зиновий Юрьев, "Люди и слепки"

 

В № 5 за 2002 г. журнала "ТКТ была опубликована моя статься о том, как в Англии системы компьютерного зрения выявляют автомобилистов-нарушителей ПДД, распознавая при помощи видеокамер автомобильные номера, а робот рассылает штрафные квитанции. Тогда никто не поверил, что у нас такое возможно - кроме фирм, которые сейчас зарабатывают на этом деньги. Точно так же и с пешеходами - пока слышны лишь скептические комментарии на тему перспективы при помощи техники штрафовать тех, кто переходит дорогу на красный свет. Но так ли уж это сложно технически выполнить? Рассмотрим аппаратные возможности хотя бы двух не самых современных систем распознавания лиц.

Комплект FRS SDK ver 2.1, реализующий функции биометрической идентификации личности. Количество памяти для хранения биометрических векторов - 300 МБайт на 1000000 изображений. Условия: вертикальные и горизонтальные повороты головы - 10-25 град.; значительный диапазон условий съёмки (фон, освещение, контрастность, четкость, цветность); существенные изменения внешности (усы, борода, бакенбарды, очки).

Технологии Facelt. Скорость обнаружения лица - 200 мс, сопоставления “один ко многим” - 60 млн/мин. Лицо может быть найдено, пока оба глаза видимы в ракурсе до 45 град. в любом направлении от фронтального; Система может обнаружить лицо, состоящее из 20 х 30 точек; оптимальное распознавание происходит при размере лица 80 х 120 точек.

Таким образом, вычислительной мощности современных ЦОД хватит, чтобы ввести в память систем видеослежения население такого мегаполиса как Москва и даже всего государства, а, в принципе, и всего мира (сделали же международной систему SWIFT). Аргументация - выявление террористов и т. п. Система обеспечит и выявление тех, кого нет в базе данных, и видеокамеры осуществят их сопровождение, пока не подъедет патруль полиции. Дополнительным же доказательством же нарушения ПДД будет геолокация по мобильникам.

Отдельный вопрос - можно ли сделать такую функцию доступной населению? Дело в том, что на форумах можно встретить такой вопрос: "Как найти человека по его изображению. (то есть, по фотографии или кадру из видеозаписи)?". Ну, то есть, осовремененный сервис, которым раньше были советские киоски адресное бюро. Вопрос, требующий широкого обсуждения.

В дополнение к теме мобильных телефонов, учитывая их возрастающую роль в идентификации личности человека и его действий. Было бы логичным законодательно закрепить номер телефона за его владельцем, при этом использование официально незакреплённых номеров приравнять к ношению незарегистрированного огнестрельного оружия. Таким образом мобильный телефон (или смартфон) окончательно превратится в добровольный "электронный браслет", моду на ношение которых де-факто ввела Евгения Васильева, которая для многих стала образцом стильной женщины.

 

Конечно, распознавание лиц не всегда может дать 100-процентный результат. На этом снимке почти обнаженная голливудская актриса Шарлин Чопра (Индия) лицом напоминает российскую актрису Юлию Галкину. Поэтому, чтобы отличить друг от друга внешне очень похожих людей, придётся  задействовать дополнительно технологии распознавания мимики, жестов и других телодвижений. Об этом - в нижеприведённой статье.

 

 

на VI конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение» (по материалам РНТОРЭС им. А. С. Попова)

Нелинейная модель синтеза вокализованных звуков речи на основе модуляции последовательности импульсов голосового источника (доклад Рязанской государственной радиотехнической академии). Рассмотрена модель математического моделирования работы голосовых связок при формировании вокализованных звуков речи. Проведён анализ соответствующих исходных сигналов голосового источника, полученных методом обратной линейной фильтрации. Разработан алгоритм формирования сигналов голосового источника вокализованных звуков посредством модуляции импульсов возбуждения речевого тракта сигналом в определённом диапазоне частот, полученным из исходной последовательности отсчетов сигнала голосового источника.

Предложена нелинейная модель голосового источника в виде инерционного амплитудного модулятора с нелинейной модуляционной характеристикой, представленной в виде формулы, описывающей отсчеты синтезированного сигнала голосового источника через отсчеты несущей последовательности импульсов возбуждения голосового источника и через отсчеты модулирующего сигнала.

На рис. 1 показано несущее колебание, являющее собой функцию от объёмной скорости воздушного потока, сигнала между импульсами возбуждения, периода основного тона (Тот). Синтезированные отсчеты сигнала голосового источника поступают в речевой тракт, передаточная характеристика которого аппроксимирована линейным нерекурсивным фильтром 10-го порядка.

Проведено математическое моделирование предложенного алгоритма функционирования нелинейной модели синтеза вокализованных фрагментов речевого сигнала на основе структурной схемы (рис. 2), где ЛЗ – линия задержки с отводами через период дискретизации для сигналов, БФС – блок формирования степеней, А – блок формирования параметров системы, АА – алгоритм адаптации, основанный на методе наименьших квадратов для нелинейных инерционных фильтров, sg(k) – исходный сигнал голосового источника.

Модуляция осуществлялась в диапазоне частот 0-2 кГц, а на частотах свыше речевой сигнал формировался на основе обыкновенной линейной фильтрации синтезированного сигнала голосового источника Sn(k). В результате математического моделирования адаптивных процессов вычисления параметров нелинейной модели сигнала голосового источника синтезированы вокализованные фрагменты речи со средней оценкой качества 4,5 балла. Оценка качества синтезированных фрагментов вокализованных звуков проводилась на основе ГОСТ 50840Р-95 методом парных сравнений. А. Барсуков, журнал "ТКТ", № 7, 2004 г. 

 

Искусствоведы гадают: кто же была модель, с которой написана Джоконда? Но если вспомнить упоминание о том, что изначально Джоконда была изображена обнаженной, то, возможно, моделью была воспроизведённая по памяти (то есть удалённо) некая знатная и влиятельная дама, физически недоступная заказчику картины (либо даже самому художнику). Такую же версию можно выдвинуть в отношении полотен, где изображены обнаженная Даная, Арсиноя и другие мифологические персонажи женского пола, но с лицами реальных женщин, являвшихся объектом желаний богатых вельмож. То есть, подобная античная живопись, а также искусство эпохи Возрождения выступали как своего рода "журналы для мужчин" - такие как "Playboy" или "Penthouse". То же можно предположить и в отношении обнаженных скульптур - таких как Венера Милосская. А когда появилась восковая скульптура с её пластическими возможностями, то можно только догадываться, какие групповые оргии хранятся в запасниках всевозможных музеев восковых фигур.
Действительно: вся история человечества - это история совершенствования технологии с собирательным названием "виртуальный секс". Всюду была обнаженка: индийские фрески, первые дагеротины, черно-белый немой синематограф, цветное порно, порносайты интернета, удалённые механизмы очувствления.
И если вернуться к теме копирования объекта влюблённости, то сегодня соревнуются две технологии: роботизированные куклы и трёхмерные цифровые копии. У каждой из этих технологий свои достоинства. Так, цифровая копия - это, например, групповая оргия с участием высокопоставленных дам, таких, как экс-первая леди США Мелания Трамп; такую копию можно тиражировать (с блокировкой от копирования) и дорого продавать. Либо тайная порностудия встроит кинозвёзд и инстаграм-моделей в порнофильмы, которые снимали Тинто Брасс и т. п. режиссёры ("Калигула" и пр.).
Роботизированная же кукла-копия позволяет физический телесный контакт с полным ощущением натуральной женщины. Пожилые люди, возможно, захотят, чтобы их голая либо в нижнем белье от Victoria’s Secret (советским женщинам и не снилось такое нижнее бельё - вспомним, в чем была Вера Алентова в фильме "Зависть богов") секс-робот выглядел внешне как красивейшие актрисы советского и российского кино в которых он был влюблён в юности и позднее, такие как молодые Любовь Орлова, Марина Ладынина, Елена Добронравова, Нелли мышкова, Лионелла Пырьева, Марина Юрасова, Нонна Терентьева, Лидия Смирнова, Татьяна Шмыга, Светлана Савёлова, Ирина Ефремова (Матвеевская), Жанна Фриске, Татьяна Самойлова, Анна Самохина. При этом тайное владение их копиями затруднит предъявление претензий на "авторские права" по статье "промышленный образец."
Секс-роботизация имеет то преимущество, что искусственный интеллект (суперкомпьютер Ватсон, то есть, Watson) сгенерирует новые позы, изучив мировой опыт проституции и проституток, порноактрис, гейш, тексты эротических книг и журналов. Такое разнообразие особенно пригодится, если в качестве прототипа секс-куклы будет выбрана знаменитая спортсменка, особенно гимнастка или фигуристка.

 

Комплексный прогноз на период развития. Часть X: Актуальность анкетной робототехники

Превращение людей рабочих профессий в биороботов вызвало неожиданный негативный эффект: эти люди-роботы производила впечатление оживших мертвецов, и были отмечены случаи. когда барин сходил с ума, находясь в окружении зомби, не говоря уже о том, что домогаться зомби-служанки было совсем уж омерзительно. И тогда снова вернулись к идеям справочника "Кто есть кто в робототехнике", и вот, в XXII веке исполнилась вековая мечта человечества: каждый, кто хочет, может не работать, а жить на социальное пособие, что позволит воспитывать детей, ухаживать за садом, читать книги, ходить на рыбалку, пить пиво и т. п. Для этого человеку достаточно лишь заполнить анкету "Кто есть кто в робототехнике", которую составили историки-архивисты Электра и Диэлектра. Заполнение этой анкеты само по себе развивает роботизацию, и именно это позволяет всю нудную работу передать роботам, а самим не зависеть от начальников-самодуров, поскольку, как выяснили по секретным документам Электра и Диэлектра, эта зависимость в конце 21-го века привела к самым кровавым событиям в истории человечества.

АКТУАЛЬНО: "Черный ящик" в автомобиле: помощник или надзиратель?  - http://www.liveinternet.ru/users/albrs/post402370094/

■ КОДЕКС РОБОТОТЕХНИКИ

В течение 1990-х и до 2004 года (вплоть до № 11) в научно-техническом журнале "Техника кино и телевидения" писатель-футуролог Александр Барсуков опубликовал серию статей, касающихся юридических аспектов развития робототехники - особенно актуальных потому, что, как известно, без четкой правовой базы никакая индустрия не может полноценно развиваться. Намного раньше, чем об этом задумался Конгресс США, журнал "ТКТ" исследовал, в частности, нормативные вопросы применения беспилотных летательных аппаратов, роботизации видеонаблюдения и т. д. Экземпляры журнала "Техника кино и телевидения" за упомянутый период стали библиографической редкостью. Судьба же  этого писателя и журналиста после 2004 года, когда умер Главный редактор и владелец журнала "Техника кино и телевидения" Валерий Макарцев, оказалась печальна: криминальная буржуазия, не заинтересованная в развитии робототехники,  внесла его во все какие только были "черные списки" м "стоп-листы", он был лишен права на профессию и влачил нищенское существование. Фактически этот талантливый журналист, патриот, энциклопедист, автор более 1000 статей в различных периодических изданиях и двух книг лауреат творческих премий времён СССР, мыслитель, гуманист, философ, прогнозист, просветитель был обречен на голодную смерть. Это были репрессии, которым не подвергались даже Солженицын, Бродский и Салман Рушди: то есть степень жестокости российских "деловых людей " беспредельна. И всё же, даже находясь в столь чудовищных условиях, Александр в 2005 году издаёт свой бессмертный справочник "Кто есть кто в робототехнике", благодаря которому в 2006 году был приглашен в состав Оргкомитета самой грандиозной в истории робототехники 2-й Всероссийской ОЛИМПИАДЫ РОБОТОВ. Но только в начале 22-го века стараниями историкам-архивистам Электре и Диэлектре его публикации были оценены по достоинству и были переизданы в виде полного собрания сочинений, а справочник "Кто есть кто в робототехнике" лег в основу законодательства о роботах.

К тому времени всем уже было ясно, что главная задача робототехники - предотвращение и искоренение зла. И, поскольку основным источников зла был признан человек (а уж потом - стихийные бедствия, животный мир и т. д.), то робототехника обязана была перевоспитывать человека. Для этого за каждым человеком, согласно распоряжению Электры и Диэлектры, было установлено круглосуточное data-, аудио- и видеонаблюдение. Но с важной оговоркой: материалы этого наблюдения обрабатывались исключительно робототехническими системами, а из людей на доступ к этим материала разрешение было только у узкого круга уполномоченных людей, которые знали, что за любую утечку, разглашение, несанкционированное использование этих персональных данных им грозит расстрел на месте. Помимо этого, спектр вопросов робототехнического кодекса бесконечно широк. Утверждение ГОСТ, ЕСКД, радиочастот, расписаний и воздушных коридоров для БПЛА при полётах над населёнными пунктами. Регламентация применения полицейскими роботами огнестрельного и нелетального оружия. Прецедентное право в электронном правосудии. Автоматическая обработка мультимедийных и неструктурированных данных при оценке кадастровой стоимости землм, зданий, помещений и других объектов. Автоматическая обработка и анализ обязательных экземпляров материалов СМИ с целью выявления как критикуемых персонажей, так и журналистов с низкими моральными качествами с целью передачи выявленных негативных материалов в электронную прокуратуру. Перечень заболеваний, дающий право на снижение нормы ручной (ножной, голосовой и т. п. ) выработки человеком электроэнергии методом человеко-электростанций. Определение понятия "человек", и, соответственно, какие категории двуногих существ не имеют права называться людьми и лишаются всех прав (хулиганы, убийцы, сантехники-лжецы, соседи-хамы, сквернословы и т. п.) по приговору суда роботов-присяжных заседателей. Регламент применения беспилотных транспортных средств и их планово-профилактического ремонта и обслуживания.

Изучая минувшее столетие, Электра и Диэлектра сделали умозаключение о том, что в результате несменяемости элит в мире воцарились полное бесправие и беззаконие, власти поддерживали лишь бандитов по принципу, как выражается Электра,  "ворон ворону глаз не выклюет". В частности, проведя исследование, Диэлектра пришла к выводу, что 90% автотранспорта было приобретена на деньги от неоплаты налогов, коррупции, аутстаффинга, явного криминала и злоупотребления служебным положением но правоохранительные органы на это почти не реагировали, поэтому в городах образовались автомобильные пробки, с которыми власть боролась, тратя деньги на расширение магистралей. Электра и Диэлектра написали в соавторстве диссертацию о том, что производства одно за другим начали останавливаться, поскольку люди, особенно интеллектуалы,  не хотели терпеть, когда начальник оборзел в своём хамстве, и ценит не профессионализм, а лишь умение лизать начальству жопу. Однако это же несправедливость была и в средние века и всегда - так что же изменилось? Посредством Интернета возникло коллективное сознание, которое не могла с этим больше мириться. Но коллективное сознание - это не коллективный разум, и вместо эволюции, которая длилась бы еще тысячелетия начались революции и хаос. Импульсом к хаосу, пришла к выводу Электра, послужила череда решений о повышении пенсионного возраста - вместо того, чтобы повышать производительность труда, развивая робототехнику. Цензура стала запрещать чтение справочника "Кто есть кто в робототехнике", который как раз и развивал эту мысль - развивать робототехнику. Но "официальные" СМИ всячески дискредитировали робототехнику в глазах простых людей, представляя её как нечто игрушечно-экзотически-опасное, несерьёзное и нереальное. И только один справочник "Кто есть кто в робототехнике" говорил правду: роботизация - это средство для того, чтобы ни один человек не зависел от другого человека. И именно за эту правду новые феодалы всячески подвергали справочник гонениям. Но ведь давно известно: "которая вера гонима, та и права". Элита не сумела унять свою жадность и забыла, что испокон веков главной пугалкой дворян было, что "войдёт страшный мужик". Этот мужик вошел и началась гражданская война со всеми её атрибутами: вспарыванием животов тем, кому пенсия была не нужна и набиванием их ассигнациями, связывание ног тем кого намереваются топить, чтобы они стояли на дне, вешание на пружинящей проволоке, чтобы дольше мучились. Те кто лишился законной пенсии, но не способен оказывать активное сопротивление, найдут способ продуктивно содействовать анархистам, левым радикалам и боевикам, цель жизни которых - убивать тех, кто главнее их. 

Возникли кощунственные преступления семибанкирщины, ужасные настолько, что их даже боялись помещать в полицейские сводки. Например, мистическая организация "600 секунд", названная в честь некогда самой популярной телепередачи. Эта организация поставила таймеры на все телеканалы, чтобы ликвидировать каждого, кто появлялся на телеэкранах в совокупности больше, чем на 600 секунд. Но это не касалось лиц, находящихся под государственной охраной - в соответствии со сталинским указом "7-8". Остальным же экранным звёздам не помогала ни частная охрана, ни крепкие замки, ни высокие заборы. Их похищали таинственным способом: знаменитость запиралась в квартире-крепости и исчезала из неё бесследно, садилась в автомобиль, а он припарковывался уже пустым. Уезжала на курорт и там находили лишь её обглоданные косточки. Убийцам всё это было необходимо, чтобы снять убийства на видео, выложить это видео в Сети, получить как можно больше "лайков" и после этого представить свою кандидатуру на конкурс высокооплачиваемых киллеров. В кинематографе описаны родственные ситуации: фильм "Крик-4", героиня которого говорит о том, что ей не нужны друзья - ей нужны фанаты; а в фильме"Основной инстинкт-2" про героиню Шерон Стоун сказано, что для неё всё - оружие, а все люди для неё - враги.

Что касается специалистов по робототехнике, их участь оказалась вообще трагичной. Работы для них не было (за исключением тех, кто устроился чиновником и пилил бюджеты, выделяемые якобы на развитие робототехники), поскольку заговор против справочника "Кто есть кто в робототехнике" лишил робототехническое сообщество рынка, свежих идей и видения перспективы. Сельскохозяйственная, строительная и дорожная робототехника деградировали, будучи не в силах конкурировать с дешевой рабочей силой мигрантов, нашествие которых было обеспечено криминальной буржуазией, коррумпированным чиновничеством и алчной элитой. Развитие правоохранительной робототехники было парализовано проплаченными "правозащитниками" и принятием законов, которые всячески оберегали преступников и правонарушителей, но делали абсолютно бесправными честных и добропорядочных граждан. Космические программы свелись, в основном, к спутникам связи и баллистическим ракетам. Беспилотная авиация не смогла преодолеть свою низкую эффективность и малую надёжность. Подводная робототехника остановилась в своём развитии. Медицинская робототехника вела к росту смертельных исходов. Боевая и бытовая робототехника по своему уровню не превышала уровень дистанционно управляемых детских игрушек. Человекоподобные роботы опустились до секс-кукол. Всё это - причина и следствие низкого жизненного уровня и нищенской зарплаты специалистов-робототехников. И вот, группа финансовых олигархов, воспользовавшись этой ситуацией, ими же и созданной, учредила в местечке Дахау Инновационный центр, куда пригласила на работу всех специалистов в области робототехники и смежных областей, назначила им беспрецедентно высокие оклады и предложила работать над перспективными проектами (украденными агентами олигархов у справочника "Кто есть кто в робототехнике"). И вот когда все робототехники и роботостроители Земли, численностью до миллиона человек, приехали в этот Инновационный центр на общее профсоюзное собрание, охрана олигархов заперла все окна и двери и закачала в конгресс-холл и другие помещения смесь отравляющих газов из зарина, зомана, Циклона-Б, и на планете не осталось никого, кто занимался бы робототехникой (таким образом, олигархи воплотили в жизнь шутку Сталина, произнесённую им по поводу Съезда советской интеллигенции в Колонном зале Дома Союзов: "Подумать только: два станковых пулемета на трибуну - и больше нет никакой интеллигенции"). Затем олигархи собрали одежду и личные вещи умерщвленных и обменяли всё это у правителей нескольких слаборазвитых стран на право бесплатной добычи и беспошлинного вывоза полезных ископаемых.

Тем не менее, мудрость справочника "Кто есть кто в робототехнике", была такова, что к началу 22 века в мире после всех катаклизмов уцелело только одно издание: Интернет-продолжение справочника "Кто есть кто в робототехнике", поскольку только оно было скопировано на миллиарды компьютеров, и из этих компьютеров сохранились лишь три, когда человечество прошло сквозь ужасы и кошмары. На основе этих трёх компьютеров возник фан-клуб справочника "Кто есть кто в робототехнике" и этот фан-клуб восстановил завод в Зеленограде, который начал выпуск ноутбуков, серверов, маршрутизаторов и другого компьютерного оборудования для возрождения Интернета, единственным содержанием которого стал справочник "Кто есть кто в робототехнике". В результате вся цивилизация 22 века стала основываться на этом справочнике, и только тогда настали всеобщее счастье и благоденствие. Историки-архивисты Электра и Диэлектра провели анализ PR-агентств, которые не хотели помогать справочнику, не возили в автомобиле на садовый участок, не помогли отремонтировать зубы, не дарили единый проездной на общественный транспорт и продуктовые наборы, не посодействовали в замене аккумулятора Li-42B в фотоаппарате Olympus FE-240 и попали в рабство, а потом горько жалели что не слушали советов справочника. Потому что, как впоследствии все убедились, этот справочник выражал самые гуманные, благородные и просветительские идеи, предотвращающие преступность, насилие и жестокость. Но те, кто вместо этого справочника отдавал предпочтение всему тупому и наглому, взрастили в конечном счете садистов, которые убивали всех подряд. Потому что всё плохое - это следствие отсутствия ротации и люстрации: Электра и Диэлектра записали со слов ветерана историю о том, что в Мексике, после смены президента, меняется вся исполнительная власть, вплоть до директора зоопарка, и пришли к выводу, что  самый гениальный проект Ленина - писательский пароход: то есть, для оживления государства старую элиту необходимо периодически высылать. Ленин осуществил "люстрацию элиты". Справочник "Кто есть кто в робототехнике" - это стержень гражданского общества, прав человека, мировой культуры, демократии и либерализации. Поэтому в рамках люстрации в Тайную канцелярию при Совете безопасности ООН были вызваны руководители всех существующих в мире предприятий и организаций, и им было предложено ответить на 12804 особым образом подобранных и расположенных вопросов анкеты, из ответов на которые робот-оберпрокурор делал вывод о степени лояльности того или иного руководителя к справочнику "Кто есть кто в робототехнике", и, соответственно, о необходимости ликвидации данного предприятия или организации.

Чтобы противостоять правопорядку, фабрика Ындекс создала подземную лабораторию, где ученые, под страхом смерти, разрабатывали технические средства для того, чтобы ослепить повсеместно установленные камеры видеонаблюдения, обмануть системы видеофиксации, ГЛОНАСС и GPS. Спонсируемые фабрикой Ындекс молодёжные банды мотоциклистов в масках телесного цвета, оснащенные приборами обнаружения скрытых объективов по бликам и вооруженные рогатками и шариками от подшипников, планомерно уничтожали камеры наружного наблюдения. Диверсанты фабрики Ындекс резали провода сетевых IP-камер видеонаблюдения и хакеры запускали в Интернет вирусы для этих камер и делали DDOS-атаки, заставлявшие показывать имитированное изображение. Устанавливали генераторы помех для беспроводных видеокамер наблюдения и прожекторы для засветки заднего фона, преодолевавшие защитные схемы антиблюминга.

В 2045 году Хмбпет-Людовик XIV рассекретил военные архивы, из которых следовало, что Гитлер, руководствуясь указаниями ясновидцев, посылал диверсионные группы, в Калининскую область (деревня Матвеевское) и в Алтайский край (село Тальменка), чтобы уничтожить предков автора справочника "Кто есть кто в робототехнике", но это не удалось (хотя тяжелые ранения они нанесли), поскольку информация ясновидцев оказалась недостаточной. Тогда Гитлер оставил завещание о том, чтобы все золотые рейхсмарки Третьего рейха, спрятанное в Южной Америке, было использовано в начале 21-го века на подкуп криминальных издательств, чтобы они отказались печатать дальнейшие выпуски справочника "Кто есть кто в робототехнике", а также на подкуп одиозной поисковой системы, чтобы она блокировала индексацию справочника в Интернете. Из других рассекреченных архивов (ЦРУ, ФБР, Моссад, Штази, Абвер, гестапо, тонтон-макуты, сигуранца, куклуксклан, кагуляры, дефензива, Охранное отделение), стало известно, что практически все мерзавцы пытались уничтожить либо потенциальных читателей справочника "Кто есть кто в робототехнике". либо их предков: Чикатило, Пол Пот, Сварангх Сингх, лондонский маньяк, Кортес, Бокасса, Брейвик.

Но, конечно, главным гонителем справочника "Кто есть кто в робототехнике" стал Мажор, подлинное имя которого было засекречено, но в народе говорили, что именно он является тайным владельцем фабрики Ындекс, которую приобрёл через подставных лиц на на золото КПСС. Расследование выявило, что Мажор был незаконным сыном одного из Первых секретарей одного из обкомов КПСС: однажды этот областной властитель, заехав в гости к своим родственникам в деревню и напившись самогону, изнасиловал собственную 19-летнюю племянницу, и в результате этого пьяного кровосмешения родился уродец с замашками садиста. Его протрезвевший отец ни в чем ему не отказывал, и маленький Мажор ходил и обижал всех встречных, но приставленная к нему госохрана старательно заминала все эксцессы. Когда мажор подрос, ему разрешалось обижать своих одноклассниц-пионерок и пионервожатых прямо на Совете дружины, а позже - на комсомольских собраниях, но он откупался от них щедрыми подарками. Но он не понёс наказания, а даже на оборот: эти наклонности помогли ему сделать карьеру. На заседании Политбюро ЦК КПСС был принят секретный протокол о необходимости влить свежую пассионарную кровь в сельское население, где мужики спивались и деградировали. вследствие чего рожали и воспитывали зачастую дебилов. Поручили Мажору, и он создал секс-отряд из самых забубённых комсомольцев и комсомолок (оные нужны были для разогрева комсомольских жеребцов, так как Мажор предупредил, якобы из личного опыта, что колхозные девки и бабы инертны и под мужиком лежат как брёвна). Комсомольцы врывались в деревню на микроавтобусах "Юность", а одновременно сопровождавший их взвод милиции перекрывал дороги и отключал телефонные линии связи. Активисты насиловали всех подряд женщин репродуктивного возраста, включая старшеклассниц. А активистки попутно, выполняя негласное распоряжение властей, насиловали местных диссидентов. после чего душили их резинкой от кальсон и топили их в пруду что за пожарным сараем, привязав к ногам рессору. Но естественно, что ни в милицейских сводках, ни в кадастровых и межевых планах  всё это не фигурировало, а наутро все деревенские делали вид, что ничего не произошло, местный фольклор замолчал все эти события, а если кто сдуру высовывал язык, тут же оказывался в районной психлечебнице и оттуда уже не выходил. Миссия продолжалась три года, обработано было 1500 деревень (Кожеурово, Россомахи, Касьяново ,Малые Хвощи, Селяниново, Ненасытное, Юзовка, Копытово, Прыскуны, Вязово, Кузьмичи, Воняево  и др., деторождаемость в которых действительно резко выросла), после чего члены комсомольского секс-отряда по приказу Мажора были связаны его милиционерами, заперты в трюме буксира "Путейский-14" и буксир был потоплен на середине озера Байкал. Перед аутодафе взвод насиловал комсомолок рожками от автоматов АК-47, стволами пистолетов ПМ, а также делали посредством штурвала "моргунчик, "вертолётик" и "ромашку". Мажор и в дальнейшем действовал как бездушный робот, и именно поэтому всё больше ненавидел справочник "Кто есть кто в робототехнике", который призывал человечество к гуманизму, милосердию, доброте и честности. И поэтому на справочник обрушилась вся мощь фабрики Ындекс.

Ознакомившись с содержанием всех этих архивов, люди на  ужаснулись, осознав, сколь многого лишили их коррупционеры, устроившие гонения на справочник "Кто есть кто в робототехнике". И тогда они поняли, почему самым могущественным государством. по богатству превосходившим все остальные страны, к тому времени стал Китай. Потому что Китай был единственной страной, применявшей смертную казнь за малейшие проявления коррупции. И как ни парадоксально, благодаря расстрелу коррупционеров, население Китая увеличилось на много миллиардов и китайцы заняли ключевые посты во многих корпорациях и правительствах мира. Потому что когда китайский миссионер приходил в какую-нибудь фирму или правительство Африки, Европы, Азии и Америки, ему достаточно было продемонстрировать там справочник "Кто есть кто в робототехнике" с дарственной надписью автора, то за этого миссионера все единогласно голосовали, чтобы он стал начальником. Ибо, когда были расстреляны коррупционеры, никто уже не мог помешать тому, что справочник "Кто есть кто в робототехнике" стал настольной книгой каждого китайца, благодаря чему интеллектуальная и индустриальная и военная мощь Китая стала недосягаемой - особенно после того, как газета "Женьминь Жибао" в своей редакционной статье дала этому справочнику высочайшую оценку. Но возник сопутствующий эффект: поскольку всю работу выполняли роботы, и у китайцев стало много свободного времени, то многие из них объединились в клубы по интересам, и в одном из этих клубов собрались люди, у которых хобби было рыть подземные тоннели, и прорыли они туннели под землёй до каждой из стран мира, куда смогли свободно выходить. И хотя Китай утверждал, что эти туннели имеют образовательное значение для студентов Подземного Университета, изучающего подземную флору и фауну (в частности, чувствительный орган кротов, именуемый "тельца Эймера"), а также строение Земли, не все страны этому поверили и решили, что Китай создаёт подземные вооруженные силы, чтобы одномоментно высадить войсковой десант во всех странах (поскольку многие считали, что в понимании Китая любая научно-изыскательская. как и внешнеполитическая деятельность - это война). Такое недоверие к Китаю возникло под впечатлением кинохроники, показанной кинопередвижкой в селе Троицкое Кесовогорского района Калининской области, где были показаны кадры с убитыми советскими пограничниками в ходе советско-китайского пограничного конфликта в районе острове Даманский 02 и 15 марта 1969 года на реке Уссури в 230 км южнее Хабаровска и 35 км западнее райцентра Лучегорск. И тогда все остальные страны решили тоже ввести смертную казнь за коррупцию и вскоре их население стало больше китайского, и они реально создали подземные войска, и всем было счастье. Благодаря расстрелам коррупционеров не стало коррупции и в сфере образования, что сделало возможным отмену ЕГЭ, который вводился именно как средство противодействия коррупции. Причем смертная казнь была не примитивной, а высокохудожественной: так, в одной из стран казнили по роману Булгакова "Мастер и Маргарита", когда  под ноги приговорённому лили подсолнечное масло, он поскальзывался, падал на рельсы и трамвай отрезал ему голову. То же и с бытовой преступностью: когда в одном европейском городе хулиган сбросил с моста беременную женщину в ледяную воду за то что у неё не нашлось для него закурить и она чуть не утонула, то власти подняли на ноги все свои спецслужбы с собаками и спецтехникой, они перевернули вверх дном весь город, нашли хулигана и расстреляли его прилюдно на главной площади, как показано в фильме "Государственная граница". За показ фильмов и телепрограмм, где есть элементы насилия и жестокости, руководство съемочных групп, кинотеатров и телеканалов, допустивших такие сюжеты к просмотру, приговариваются к казни способами, описанными в данной кино- видеопродукции. Большое влияние на роботов-законотворцев оказал фильм "Журналист", где сформулирована тема разоружения, поэтому появился закон об изъятии у всех людей всех видов оружия (включая солдат и полицейских, поскольку эти функции будут выполнять роботы-силовики); роботы-досмотрщики круглосуточно обыскивали всех подряд на предмет наличие оружия, и у кого его находили, того расстреливали на месте. И после этого демографическая ситуация во всех странах тоже улучшилась, тем более, что робот-адюльтер следил за тем, чтобы все браки заключались только по любви, он отменил такое понятие, как "брачный контракт" и разрешил многоженство и многомужество при условии, что в результате этого будут рождаться дети. И после этого, чтобы не стало слишком тесно, решено было не делать малопрактичные вещи вроде сувениров, не создавать коллекций произведений искусства и аукционов. Также было решено отказаться от всех праздников (кроме новогодних) типа Дня Святого Валентина до тех пор, пока не устранены все недостатки: не у всех вылечены зубы, не все шумные соседи нейтрализованы, не побеждено всевластие фабрики Ындекс.

В период казней на несколько лет вся планета погрузилась во мрак костров, виселиц, расстрелов. Секта прагматиков подняла все уголовные и административные дела по коррупции, крупным хищениям и насильственным преступлениям (вплоть до мелкого хулиганства, ибо был принят закон. что насилие - исключительная монополия государства, а за нарушение антимонопольных законов полагался расстрел), и по всем этим делам пересмотрела приговоры, отменив сроки давности, и всем осужденным, кто еще был жив, назначила смертную казнь. И, чтобы в людях навеки поселился генетический страх совершать плохие поступки, на всех дорогах, как в фильме "Спартак", висели распятые осужденные (см. у Рафаэлло Джованьоли: "только шесть тысяч взяты были живыми и повешены вдоль Аппиевой дороги от Капуи до Рима").

Казнь преступника - отнюдь не завершающий этап судебной процедуры - необходимо еще распорядиться телом казнённого, чтобы оно, в частности, не стало предметом паломничества. Проблема была в том, что в рассматриваемом случае приговорённых было очень много, и необходимо было, чтобы утилизация их тел не напоминала происходившее в 3-м рейхе, с его печами, рвами и т. п. Тем более, что у секты прагматиков всё происходило в рамках закона: роботы-судьи (которые конструктивно были выполнены в виде статуй богини правосудия Фемида с повязкой на глазах - символ беспристрастия, с рогом изобилия и весами в руках) тщательно рассматривали дела всех коррупционеров, шумных соседей, хулиганов, насильников (и вообще всех, кто был уличен в физическом либо моральном насилии над личностью), а главное - менеджеров-оберфюреров фашистской фабрики Ындекс, и всех их, в конечном счете, приговаривали к смертной казни. Таким образом, счет приговорённых шел на сотни миллионов, и не необходима была соответствующая технология - трудность, с которой в своё время изобретали гильотину и электрический стул. Выручили, как ни странно, те же коррупционеры-распиловщики, которые разрушили науку и медицину, где предполагалось применять лазеры. Первые лазеры были маломощными, наподобие описанного в книге Януша Войцеховского "Радиоэлектронные игрушки":

ЛАЗЕР 

Принципиальная электрическая схема: А — вариант с одной импульсной лампой,  В — с двумя

Лазер*, или оптический квантовый генератор (ОКГ), излучает световую энергию в виде очень узкого пучка (угловое расхождение его всего лишь 0,001°). С помощью простой оптической системы излучение собирается в световое иятно диаметром несколько микрометров. В таком луче сконцентрирована огромная энергия (примерно 1012 Вт/см2), благодаря этому он проходит весьма большие расстояния (например, Земля — Луна), способен прожигать отверстия даже в самых твердых материалах (алмазах), плавить любые тугоплавкие вещества. По виду активного вещества ОКГ подразделяются на твердотельные, газовые, жидкостные, полупроводниковые, пластмассовые.

* Термин «лазер» произошел от сокращения английского выражения, которое означает «усиление света посредством вынужденного испускания светового излучения». Лазер усиливает световые колебания, а мазер микроволны.

Области применения ОКГ, а также оптических квантовых усилителей безграничны: это глазная хирургия и онкология, генетика и физиология растений, обработка твердых материалов, системы связи с громадной пропускной способностью и памятью, спектроскопия, химия (в качестве катализатора), локация, измерение скорости и перемещений и т. д. Большие достижения в развитии квантовой электроники имеют польские ученые,

Принцип действия. Рубиновый стержень ОКГ выполняется из синтетического монокристалла рубина (окиси алюминия, в которой часть атомов алюминия замещена атомами хрома). Торцевые поверхности стержня параллельны друг другу с точностью до сотых долей микрометра, отполированы и представляют собой зеркала. Один торец покрыт непрозрачным, зеркальным слоем серебра, другой — полупрозрачной серебряной пленкой, частично пропускающей световое излучение. Такая конструкция представляет собой резонансную систему для оптического диапазона.

Вблизи рубинового стержня ' находится импульсная лампа-вспышка (так называемый «генератор накачки»), энергия которой используется для возбуждения атомов рубина. После превышения критического уровня через полупрозрачный торец стержня выходит в течение 1 мс почти идеально параллельный пучок световых лучей. ОКГ излучает монохроматический свет, т. е. свет, имеющий одинаковую длину волны. Чаще всего это кроваво-красное излучение с длиной волны 694,3 нм значительной интенсивности.

Детали. Импульсные лампы для генератора накачки — ксеноновые, с энергией вспышки 350 ... 450 Дж, например советская импульсная лампа ИФК-2000**. Рефлектор — алюминиевая фольга или посеребренное зеркало. Желательно использовать собирающую оптическую систему на выходе устройства.

** Энергия вспышки импульсной лампы ИФК-2000 составляет 2000 Дж, рабочее напряжение 500 В, емкость питающего конденсатора 16000 мкФ.

Измерительный прибор — миллиамперметр на 1 мА — работает как вольтметр на 1,5 кВ. Трансформатор Тр1 накальный, Тр2 — силовой (могут быть два, включенных последовательно), ТрЗ — автомобильная катушка зажигания 12 В {служит для зажигания импульсной лампы), Тр4 — автотрансформатор, В — выключатель питания, В1 — кнопка включения излучения ОКГ, В2 — выключатель импульсной лампы, ВЗ и В4 — мнкровыключатели, разрывающие цепь при открывании корпуса устройства, Л1, Л2 — неоновые контрольные лампы со встроенными резисторами.

Самой дорогой и трудно добываемой частью устройства является рубиновый стержень. Вместо монокристалла рубина (видимый свет) можно применить вольфрамиан кальция CaWO4 с Добавкой неодима Nd (невидимое излучение). Размеры кристалла: диаметр 6, длина 25 ... 50 мм.

В системе с одной импульсной лампой рубиновый стержень олжен иметь размеры 3 х 50 мм, стержень из CaWO4 может быть любых размеров. При рабочей длине лампы 75 мм стержень следует разместить на 50 ...75 мм длины рабочей части. Система с двумя импульсными лампами более эффективна. Если импульсные лампы имеют длину рабочей части 50 мм, следует применять стержень размерами 6 x 50 мм.

Стержень размещается вблизи одной или двух ксеноновых линейных ламп, которые питаются от источника постоянного тока с напряжением 1000 В. При нажатии кнопки В1 возникает импульс белого света (еще лучше зеленого или синего) с энергией 375 Дж. Обычная любительская лампа-вспышка развивает энергию всего лишь 50 Дж. В случае использования ламп ИФК-2000 можно применить электролитические конденсаторы 4 х 800 мкф/250 В ... 4 x 4000 мкФ/80 В.

Конструкция. Рубиновый стержень и импульсные лампы размещены рядом в верхней части лазера; они обернуты алюминиевой фольгой, отражающей и направляющей свет на кристалл рубина. Фольга должна быть сначала промыта ацетоном; иначе ультрафиолетовое излучение, возникающее в момент появления импульса, быстро приведет к почернению мест, покрытых жировой пленкой.

С помощью описанного устройства можно с небольшого расстояния поджечь голубой шарик (с красным шариком это сделать не удастся). Если ОКГ не работает, то это свидетельствуете малой энергии импульсной лампы.

Устройство можно усовершенствовать, снабдив насадками для наблюдения коллимации, поляризации телескопом, а также насадкой для исследования интерференции и дифракции излучения.

Предостережение!

Никогда не следует смотреть в выходное отверстие работающего ОКГ, ибо это грозит полным ослеплением. Не следует также направлять луч на блестящие поверхности, отражающие свет.

Перед тем как открыть лазер, необходимо обязательно отключить его от электросети и разрядить все электролитические конденсаторы с помощью соединенного с корпусом медного провода или отвертки с ручкой из хорошего электроизолирующего материала.

 

По мере того, как объёмы БД, содержащих оцифрованные face-изображения, возрастали, возник вопрос о правовом регулировании их сбора и использования. Существует Конвенция Совета Европы № 108 от 28.01.81 "О защите личности в отношении автоматизированной обработки персональных данных". Ключевое слово здесь - "автоматизированных". Согласно закона РФ "Об информации, информатизации и защите информации", персональные данные (ПД) - это сведения о фактах, событиях и обстоятельствах жизни гражданина, позволяющие идентифицировать его личность. Казалось бы, это определение не относит face-изображение к ПД, однако, будучи оцифрованным и введённым в качестве ключевого в систему поиска видеоинформации, изображение становится файлом, входящим в состав сведений, представленных в форме видеоизображений с, возможно, кадрами о частной жизни человека. И это ограничило бы применение поисковых систем видеоинформации, особенно, творческими работниками.

Чтобы снять часть ограничений в свободе информационного обмена, Европейские парламент и Совет приняли Директиву 95/46/ЕС "О защите физических лиц в отношении обработки персональных данных и о свободном обращении этих данных", требующую, в числе прочего, от государств-участников установить специальные исключения во внутренних законодательствах для обработки ПД, осуществляемой исключительно в целях журналистики или в целях художественного или литературного творчества (при условии, если право на частную жизнь сочетается с правом на свободу слова). Это допущение позволило распространить действие Директивы, в отличие от Конвенции, не только на автоматизированные ПД, но и на обрабатываемые иными средствами (manual data) - поскольку различие носило очень условный характер, особенно, ввиду аналогий между нейрокомпьютингом (адаптивность, способность к обучению и обобщению, устойчивость к неточной обучающей информации) и человеческим мышлением. Но нейрокомпьютинг не мог решать задачу рыночной экономики: капитализировать ПД (например, распознавание образов не всегда имеет рыночное обоснование: как, например, формализовать понятие "проводить взглядом"?), тогда как те, для кого Директива установила специсключения, это делали на практике.

Обучение нейросистемы строится на отбрасывании неверных решений - таких, как решение служащих изучать в рабочее время порносайты. Программа "Антиэректор" (в основе таких программ - заведомо неполная таблица преобразования образов - см. рис.), блокирующая доступ учрежденческих ПК к эротике, самообучающаяся: если появляется поза (например, "Е"), которой нет в библиотеке запретов, поза автоматически заносится в библиотеку. 

У журналистов (в частности, папарацци) при капитализации ПД максимальный риск сочетается с минимальной прибылью. В кино же налицо художественная спекуляция на частной жизни известных людей. Так, Шерилин Фенн исполнила роль Элизабет Тейлор в фильме "Лиз: история Элизабет Тейлор". Тейлор протестовала, чувствуя: Шенн выбрана не только из-за внешнего сходства (ср. "В" и "Г"), но и из-за скандальной репутации. Так и было: фильм вышел в прокат как "Элизабет и её мужчины", а заданный публике экранный стандарт стал помогать прокату эротических лент с мордашками в типаже "Тейлор-Фенн" ("Д" - обложка видеофильма "Бабник-7"). Сходство же спецификации "Тейлор-Фенн" с экранными персонажами других стран (ср. "Г" и "Ж") помогло прокату и на тех рынках. Зомбирование аудитории на определённый экранный стандарт - это, научно говоря, процедура определения весовых коэффициентов синаптических связей. Протест Тейлор - это попытка не стать очередной спецификацией "открытого стандарта", тем более, не будучи формально "патентодержателем".

Если каждое из множества лиц принять за нейрон, то, согласно алгоритму Кохонена, в процессе обучения сети (видеопрокатной) веса связей изменяются не у всех нейронов, а лишь у того, входной сигнал (промоушн) которого наиболее силён. Для рассматриваемого стандарта входной сигнал создал первый русский кинематографист (если считать, что выставки художников-передвижников были предтечей кинопроката) И. Н. Крамской - мэтр передвижничества, начинавший как ученик странствующего фотографа. Жизнь художников-передвижников как в смысле поиска типажей, так и в смысле женского внимания мало отличалась от киношных командировок - и, в то же время, им не навязывался экранный стандарт красоты. Свои впечатления Крамской на закате жизни просуммировал в "Неизвестной" ("А"), ставшей тем открытым стандартом, с которым позже совпала Элизабет Тейлор. До Тейлор версиями "Неизвестной" стали схожие с ней звёзды немого кино (а затем и звукового - Эва Гарднер - "Б"), в чью компанию попала и внешне похожая лицом на "Неизвестную" исполнительница танца живота Мата Хари: её сценический образ стал "фабрикой грёз" настолько, что воспалившееся воображение поклонников превратило её в королеву шпионажа. Впоследствии адаптивный поиск актрисы на роль Маты Хари привёл к Сильвии Кристель ("Эммануэль") - тот же типаж "Тейлор-Фенн", но более тонкие черты лица: следование открытому стандарту не противоречит алгоритмам поисковых машин, работающих по характерным чертам лица, в которых машина измеряет расстояния и углы в области "глаз-нос-рот". Почему же высокие идеи и директивы Евросоюза служат, в конечном счете, коммерческим целям? Объяснение - в аналогии математического нейрона с биологическим нейроном: пороговая функция отражает активность сомы.

Нейронная сеть - это вычислительная структура, состоящая из множества простых вычислителей, связанных по какой-либо из топологий. Модель нейрона - это бинарный пороговый элемент, вычисляющий взвешенную сумму входных сигналов и формирующий выходной сигнал, если сумма превышает определённый входной порог, Положительные веса соответствуют возбуждающим связям, отрицательные - тормозящим.

А сома - это совокупность клеток живого существа, в которую не входят лишь ответственные... за половые функции. Этот пробел и восполнили продюсеры порнофильмов, составляющие досье на двойников экранных звёзд (спецификации стандарта выбираются по длительности пребывания на экране), чтобы нанимать их для съёмок "видеовиагры". А. П. Барсуков, журнал "ТКТ" № 6, 2000 г.

 

АКТУАЛЬНО: "Черный ящик" в автомобиле: помощник или надзиратель?  - http://www.liveinternet.ru/users/albrs/post402370094/

 

Экран (кино или телевизионный) - самый надёжный формирователь трансграничных и трансвременных "линий красоты". Эти "линии красоты" и будут базой данных для суперкомпьютера-аукциониста. Помимо обозначенной в  вышеприведённой статье "линии красоты", существуют еще несколько, сформированных общностью типажей: "Софи Марсо - Екатерина Климова - Дженифер Энистон", "Орнела Мути - Анастасия Мельникова (экс-телеведущая Российского ТВ)", "Нонна Терентьева - Шарлиз Терон", "Софи Лорен - Майя Менглет", "Жанна Болотова - Эля Болгова", "Ли́на Бракни́те (Суок в фильме "Три толстяка", Дубравка) - Татьяна Ленчина (сотрудница PR-агентства) - Екатерина Гусева - Барбара Брыльска - Анна Снаткина", "Марика Рёкк - Кетрин Зета-Джонс - Валерия Семёнова (архивист ЦГАЗ - Центральный Государственный архив звукозаписей)", "Вера Марецкая - Елена Аржаник - Юлия Маврина" - Дарья Повереннова, "Ирина Азопкова (журналист) - Милен Демонжо", "Хэди Ламарр - Елена Панова - Екатерина Редникова", "Джина Лоллобриджида - Ольга Фадеева", "Татьяна Овсиенко - Любава Грешнова", "Зента (Санта) Бергер - Наталья Фатеева", "Джессика Бил - Елена Корикова". "Ольга Остроумова - Наталья Лапина - Ольга Павловец", "Карина Разумовская - Элизабет Арнуа", "Люсьена Овчинникова - Мария Моргун", "Кэтрин Белл - Алика Смехова - Анастасия Цветаева", "Наталья Дворецкая - Елизавета Боярская", "Яна Райская - Лада Челнокова (оператор звукозаписи ЦГАЗ СССР)", "Гвинет Пэлтроу - Ольга Серова (редактор журнала ТКТ)", "Присцилла Пресли - Елена Старостина (телеведущая)", "Николь Кидман - Марина Кулигина (сотрудница ЦНФ)", "Наталья Данилова - Анна Гусева (референт ЦГАЗ)", "Ирина Салтыкова - Олеся Судзиловская", "Ким Бессинджер -Тамара Акулова", "Любовь Полищук - Настя Каменских", "Софико Чиаурели - Алла Демидова - Лада Негруль - Ирина Танчарова (оператор ЦГАЗ)", "Джессика Бил - Кристина Бабушкина", "Ирина Алфёрова - Елена Дудина", "Виоланте Плачидо - Ирина Акулова"

В работе предлагается нейросетевой планировщик перемещений мобильного робота для системы управления движением автономного мобильного робота (АМР). Особенность данной системы заключается в использовании нейронных сетей для формирования коэффициентов квадратичных форм, описывающих желаемую траекторию движения АМР, используя предварительно обработанное изображение препятствия. Представленный планировщик, в частности, может использоваться совместно с синергетическим позиционно-траекторным регулятором, который вырабатывает управляющие воздействия на основе квадратичных форм и не требует блока кинематических преобразований и наличия интерполяторов. Реализация планировщика на нейросетях позволяет распараллелить процессы вычисления и, по сравнению со спецвычислителями, повысить реакцию системы на динамически изменяющуюся внешнюю среду, а также придать системе свойства адаптивности и помехоустойчивости.

"Черный ящик" в автомобиле: технологии западных автоконцернов "отрихтуют" водителей  - http://www.liveinternet.ru/users/albrs/post402370094/

1. Введение. Проблемам управления автономными мобильными роботами сегодня уделяется значительное внимание в мировой литературе по робототехнике. В частности, весьма актуальна задача корректного планирования траектории перемещения роботов, действующих в априори неформализованных средах. В работе [I], предлагается подход, основанный на нейроподобных структурах. Контуры препятствий считываются из плана проходимости среды, сформированного в виде бинарных изображений. Затем эти контуры аппроксимируются кривыми второго порядка и представляются в виде траекторий обхода препятствий. Но изложенный в этой работе подход требует наличия дополнительных вычислительных средств для определения коэффициентов квадратичных форм, описывающих препятствия, что снижает производительность функционирования планировщика, а это немаловажно при функционировании АМР в динамически изменяющихся средах. В настоящей работе, предлагается нейросетевой [3] планировщик для систем управления АМР, вырабатывающих управляющие воздействия на основе информации о желаемых траекториях движения, представленных квадратичными формами базовых координат. 

2. Квадратичные формы и позиционно-траекторный регулятор. Позиционно-траекторный регулятор - это устройство, необходимое для выработки управляющих воздействий для исполнительной системы робота (электроприводов) на основе входных величин (в нашем случае коэффициентов квадратичных форм), направленных на корректное прохождение роботом заданной траектории. В общем случае уравнение квадратичной формы от базовых координат (окружности, эллипсы, прямые и т. д.), вдоль которой предполагается движение АМР, описывается в матричном виде, как yTN1у + N2у + N3 = 0 (1), где у = (у1, у2)T, 

N2 = [a31, a41], N3 = [a51] для двумерного случая. Коэффициенты данного уравнения содержат в себе информацию об угле поворота, размерах и смещении геометрической фигуры. Пересчет коэффициентов при изменении угла поворота фигуры, либо ее смещения относительно начала базовой системы координат предлагается производить по следующим выражениям: N*1 = rot ´ N1 ´ rotT, N*2 = N2 - уTo ´ (( rot ´ N1 ´ rotT)T + rot ´ N1 ´ rotT), N*3 = (уTo ´ rot ´ N1 ´ rotT - N2) + N3, где N*i - новое значение матричного коэффициента; 

- матрица поворота;  

 

- вектор сдвига. При использовании алгоритма управления, предложенного в [2], возникает задача корректного определения коэффициентов N1, N2, N3 желаемой траектории движения робота на основе информации поступающей от бортовой камеры робота, которая бы позволяла, в частности, избегать столкновения со стационарными и нестационарными препятствиями в априори неформализуемых средах. 

3. Нейросетевой планировщик. Задача планирования, в общем случае, заключается в поиске последовательности элементарных действий на основе имеющейся информации о состоянии внешней среды, которая бы приводила систему в искомое состояние, с учетом накладываемых на нее ограничений и удовлетворяя заданным критериям. Преимущества нейросетевого планировщика по отношению к классическому, основанному на каком-либо вычислительном алгоритме, заключается в том, что, согласно теореме Колмогорова [4], любую непрерывную функцию нескольких переменных можно представить в виде суперпозиции непрерывных функций одного переменного и сложения. Поэтому алгоритмическое решение задачи, реализуемое за счет последовательного соединения различных функциональных блоков, в нейросети решается быстрее за счет разложения ее на элементарные функции и распараллеливания процесса вычисления. Свойство надежности вытекает из избыточности нейросети [5]. Также благодаря обобщающей способности нейросети, решается проблема обработки зашумленной информации, что особенно актуально для изображений, в связи с несовершенством процедур кластеризации и бинаризации. В рамках данной работы, специально для исследования функционирования различных типов нейронных сетей в качестве планировщиков, используя систему Маtlab 6.1, был разработан программный комплекс, внешний вид главного окна которого показан на рис. 1. 

Рис. 1. Внешний вид главного окна программы

Данный программный комплекс позволяет: задавать архитектуру нейронной сети (количество слоев, нейронов в каждом слое), функции активации нейронов соответствующих слоев, алгоритм обучения (включая выбор отдельных параметров обучения), функцию ошибки; сохранять в файл и восстанавливать из файла созданную нейросеть; моделировать работу нейросетевого планировщика; производить графический вывод результатов моделирования; загружать изображения препятствий как по отдельности (поддерживаются различные форматы), так и в составе обучающей выборки; задавать целевой вектор (набор коэффициентов квадратичной формы) как вручную для отдельно взятого изображения препятствия, так и загружать в составе обучающей выборки; производить генерацию обучающей выборки (случайных изображений препятствий и соответствующих им коэффициентов квадратичных форм) с гибкой настройкой параметров и т. д. Для выработки коэффициентов квадратичных форм, описывающих траектории обхода, на основе предварительно обработанного изображения препятствия (кластеризованного, бинаризованного) предлагается использовать многослойную нейронную сеть прямого распространения (МНСПР). Перед подачей на вход нейронной сети, в целях минимизации ее структуры и, как следствие, сокращения вычислительных операций, данные требуют предварительной обработки. Для этих целей предлагается использовать процедуру, основанную на преобразованиях Фурье [б]. На основе имеющегося изображения выделяется контур препятствия, и координаты всех его точек заносятся в массив в порядке обхода контура в виде комплексных чисел z, у которых реальная часть есть координата x, а мнимая - у. Полученный массив подвергается быстрому преобразованию Фурье [6]: 

где k - номер гармоники, М - количество точек контура. Таким образом формируется изображение контура препятствия в частотной области в виде массива коэффициентов ряда Фурье. Самые значимые из них - это первые l и последние m элементов массива коэффициентов, содержащие информацию о самых низкочастотных и самых высокочастотных составляющих изображения контура. Они составляют входной вектор нейросети. Опытным путем установлено, что оптимальные значения l и m зависят от общего числа точек, описывающих контур, и могут быть определены из следующего выражения: l + m = 0,05М. Так как, в нашем случае препятствия описываются квадратичными формами, то большую ценность представляют высокочастотные составляющие, что можно выразить в форме условия m =1,5l. На рис.2 а, б, в, г приведены исходные и подвергнутые прямому, а затем обратному преобразованию Фурье, изображения «звезда» при различных значениях l и m. 

Рис. 2. Результат использования прямого и обратного преобразования Фурье: а) исходное изображение; б) l=3; m = 17; в) l = 17; m = 3 , г) l = 5; m = 15

В работе предлагается использовать двухслойную структуру сети, с числом нейронов в скрытом слое, определяемом значимыми коэффициентами разложения Фурье, с функцией активации

Число нейронов в выходном слое определяется количеством коэффициентов квадратичных форм и равно семи, а их функция активации предполагается линейной. В связи с использованием функции активации tansig необходимо производить нормализацию входных данных путем умножения всех элементов на масштабирующий коэффициент 1/F(1), где F(1) - первый и максимальный по модулю элемент преобразования Фурье. В частности, при размерах изображения 150 х 150, для адекватного представления фигуры, требуется 20 элементов преобразования Фурье, которые подаются на 40 входов нейросети (20 для реальной части и 20 для мнимой). 

4. Обучение и тестирование. Формирование обучающей выборки производилось с учетом того, что препятствия могут иметь различную форму, размеры и располагаться в любой части цифровой картинки. Для этих целей использовалась программа для генерации обучающих выборок в составе описанного ранее программного комплекса. Генератор обучающих выборок функционирует следующим образом. На первом этапе формируется массив сгенерированных случайным образом изображений препятствий. Затем для каждого препятствия в цикле подбираются коэффициенты квадратичной формы, описывающей данную фигуру и имеющей при этом минимальную площадь. Далее, все эти данные сохраняются, чтобы можно было в дальнейшем их использовать для обучения. Опытным путем было установлено, что наилучшая сходимость обеспечивается при обучении с использованием алгоритма градиентного спуска с возмущением и адаптацией параметра скорости настройки. Следует обратить внимание на то, что уменьшению времени сходимости обучения способствует нормализация целевого вектора, при которой его матожидание равно нулю, а среднеквадратичное отклонение - единице. Нейронная сеть обучалась на обучающей выборке, состоящей из 200 элементов в течение 3466 циклов. График обучения представлен на рис. 3 (прим. ред.портала: поскольку исходная иллюстрация была не вполне качественная, поясним, что наверху надписи означают: Performance is 0,0999819, Goal is 0,1). 

Рис. 3. Зависимость величины ошибки от номера цикла обучения

Результаты моделирования работы нейросетевого планировщика на тестовых выборках демонстрируют корректность предложенных структурно-алгоритмических решений в определении коэффициентов квадратичных форм (рис. 4), а также высокую устойчивость к помехам. 

Рис. 4. Результат тестирования

5. Выводы. Предложенный в работе нейросетевой планировщик траекторий движения для системы управления АМР позволяет описать произвольные препятствия квадратичными формами базовых, наблюдаемых координат, что позволяет выработать адекватные управляющие воздействия, используя уже известные алгоритмы [2]. Предложенные решения могут быть использованы при организации сложных перемещений мобильных роботов в априори неформализуемых динамических средах, когда требуется переход с одного типа траекторий на другой, в зависимости от решаемых задач. 

ЛИТЕРАТУРА 

1. Pshikhopov V., Chemukhin Y. Path Following Regulator for Neural Network Implemented Control System of Adaptive Mobile Robot Moving with a Set Speed . Proceedings CD (without pages numbers, 5 pages) and Abstracts Book (473 p., p. 354) of Int. Conf. «Mathematical Theory of Network and Systems», Pcrpignian, France, June 19-23, 2000. 

2. Пшихопов В. X. Аналитический синтез синергетических регуляторов для позиционно-траекторных систем управления мобильными роботами. Сборник трудов научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» .Под научн. ред. проф. Е. И. Юревича. Центральный научно-исследовательский институт робототехники и технической кибернетики. Санкт-Петербург, 2001. С. 59-68. 

3. Люггер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2003.

4. Нейронные сети: история развития теории. Кн. 5: Учебн. пособие для вузов / Под общей ред. А. И. Галушкина, Я. 3 Цыпкина. М.: ИПРЖР, 200). (Нейрокомпьютеры и их применение). 

5. Мак-Каллок У. С. Надежность биологических систем: Самоорганизующиеся системы. М.: Мир, 1964. 

6. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. Пер. с польского И. Д. Рудинского М : Финансы и статистика, 2002. 

По докладу Сиротенко М. Ю. на Научной школы-конференции «Мобильные роботы и мехатронные системы-2003»

 

Сокращенный текст 3-го выпуска справочника "Кто есть кто в робототехнике" (фрагмент)

"Черный ящик" в автомобиле: технологии западных автоконцернов "отрихтуют" водителей  - http://www.liveinternet.ru/users/albrs/post402370094/

Приходит английский лорд домой. Ему открывает дворецкий и говорит:

- Ну что, старый хрен, опять пьянствовал и шлялся по девкам?

- Нет, Джон, ходил покупать слуховой аппарат...

а) Кошка. Есть иллюстрация к гипотезе о том, что кошка, ориентируется на местности, запомнив её акустическую картину. И это говорит о необходимости присмотреться к восприятию звука животными. Здесь нет мелочей. Например, то, что роботы должны шевелить ушами долгое время считалось продуктом больного воображения фантастов. Однако именно этим свойством теперь озабочены конструкторы аналогов домашних животных, стремящиеся придать им максимальное сходство с оригиналом. Вот кошка: одна из самых уморительных черт её поведения - сначала повернуть к источнику звука ухо, а уж потом всю остальную голову. И если киберкошки не научатся тому же, их меньше будут покупать. Потому что, согласно восточной мудрости, «если какое-то существо выглядит как кошка и ведёт себя как кошка, то оно и есть кошка» (неважно - живая она или электронная). Особенно рекомендуем электронному животному научиться шевелить ушами потому, что среди людей это умение считается редким искусством. И, что главное, ситуация остаётся в рамках закономерности, согласно которой «органы чувств» робототехнических систем уходят корнями в военные и разведывательные дела (кошка - хищник, то есть, «силовая структура»). На примере кошки можно рассматривать аудиосигнал как элемент многоступенчатой операции: сначала, повинуясь акустическому воздействию, поворачивается ухо (узконаправленный микрофон), затем голова со стационарно установленными в ней глазами (зрительные датчики), а уж потом приводится в действие исполнительный боевой механизм. Таким образом, локализация источника звука предстаёт предварительной перед визуальным анализом этого источника функцией. Однако если иметь в виду выполнение таких интеллектуальных задач, как распознавание речи, музыки, шагов, звуков других механизмов и т. д., то для создания звукового тракта необходима техника более высокого уровня.

Образец такой техники создан изначально для охраны нефтепроводов: система Sentri с датчиками обоняния, которые реагируют на взрывчатые вещества. Затем система была дооборудования для целей безопасности и иными датчиками, в том числе – датчиками определения местоположения источника звука, например, выстрела. В основе работы системы – также тренировка на соответствующие шаблоны. Чтобы робот мог эффективно действовать, сенсоров у него должно быть как можно больше – хотя бы как у человека: два глаза и два уха.

По многосенсорному принципу действует и система Sentri с целью определить местонахождение звука (выстрела, но её можно обучить на идентификацию и других звуков) и нацелить на его источник средства аудио- и видеорегистрации, чтобы соответствующие службы могли точнее разобраться в обстановке.

Каковы алгоритмы, лежащие в основе данной системы? Анализируя модели традиционной искусственной нервной сети и динамичной синансовой нервной сети (DSNN), можно заметить определенные преимущества последней. В традиционной искусственной нервной сети работоспособность системы обеспечивает только единый синанс (соединяющая точка), а в динамичной - многократные синансы, увеличивающие скорость и преумножающие интеллект «мозга». Кроме того, в динамичной синансовой нервной сети звуковое распознавание работает совместно с другими сенсорами.

б) Птицы. Установлено, что в ясную погоду при дальних перелетах птицы ориентируются по Солнцу, Луне и звездам. В меньшей мере - по наземным ориентирам: долинам рек, снеговым линиям гор. Но нередко птицы (такие как полярные крачки, кроншнепы и кайры) совершают длительные перелеты под облаками над морем во время пониженной видимости и даже в тумане, когда нельзя использовать астрономические или наземные ориентиры. Возникла гипотеза, что ориентации птиц при миграциях способствуют инфразвуковые колебания, исходящие от полярных сияний и областей плохой погоды (циклонов и резких фронтальных разделов воздушных масс). Известно, что чайки, воспринимая инфразвуковые колебания от центральных участков циклонов, проявляют повышенное беспокойство. Во время войны было замечено, что попугаи и фазаны, воспринимая инфразвуковые колебания от находящихся далеко за пределами видимого горизонта самолетов, а также от отдаленной артиллерийской канонады, обнаруживали признаки тревоги. Постоянно действующие источники инфразвуков - водопады. Они создают высокочастотные инфразвуки, которые распространяются на сравнительно небольшие расстояния. Имеются и мощные источники низкочастотных инфразвуков сезонного характера, связанные с погодой и с солнечным влиянием. Эти инфразвуковые колебания сохраняют высокую интенсивность на расстояниях в сотни и тысячи километров. К ним относятся:

- полярные сияния («авроральные электроструи»), которые создают в районе полярной шапки планеты акустические колебания в диапазоне частот 0,01-1 Гц с амплитудой 1-10 бар;

- инфразвуки с амплитудой 1-10 бар в диапазоне частот 0,1-0,3 Гц, возбуждаемые регулярным поднятием и опусканием поверхности морей и океанов при волнении («голос моря»);

- мощные инфразвуковые колебания в диапазоне частот 0,01-20 Гц, возникающие при образовании и развитии циклонов.

За счет этих источников создается основное инфразвуковое поле в атмосфере. Есть ориентировочные оценки фоновой интенсивности инфразвуковых колебаний в атмосфере вдали от источников (сельская местность без индустриальных шумов) относительно уровня давления 2*10-4 бар. Наиболее высокочастотные инфразвуки (2-18 Гц) имеют интенсивность 60-70 дБ, интенсивность же инфразвуков с частотами порядка 0,001 Гц составляет 100-110 дБ. Затухание инфразвуковых волн, распространяющихся в атмосфере вдоль земной поверхности, незначительно: на частоте 10 Гц оно составляет лишь 2 дБ на 1000 км, для более низких частот уменьшается с частотой по квадратичному закону. Гипотеза об ориентировании птиц с помощью инфразвуков основана на измерении частоты и интенсивности инфразвуков, излучаемых природными источниками и сопровождающих естественные процессы, протекающие на Земле. Возможно, что птицы способны воспринимать эти инфразвуки непосредственно с помощью своих органов чувств.