Для полноты ощущений (чтобы секс-кукла не лежала бревном, а бурно реагировала на прикосновения хозяина) их целесообразно создать. Технологическим примером может служить робот-усач, описанный в издании PC WEEK RE № 10 от 29 марта 2005 г.

Там сказано, что ученые университета Джона Хопкинса создали робот с усиками, как у насекомых. В типичных системах навигации автономных устройств применяются технологии машинного зрения, малоэффективные в темноте и плохой погоде, а также различные устройства измерения расстояния с помощью отраженных световых и звуковых сигналов, которые дают весьма приближенные образы окружающих объектов.

Идея обследовать окружающий мир с помощью усиков тоже оказалась непростой в реализации. Исследователям необходимо было научить аппарат определять форму предмета по наклону искусственной антенны-усика и ее сопротивлению при контакте с препятствием. В конце концов это им удалось, и теперь специалисты ожидают появления мобильных роботов-насекомых с недорогими бортовыми навигационными устройствами, способных быстро передвигаться в зданиях и на местности со сложным рельефом.

Для составления библиотеки реакций человекоподобного робота интересно попробовать выбор нейросетевой модели, предложенный компанией StatSoft. В системе STATISTICA Neural Networks предусмотрена специальная функция (Советник), которая поможет пользователю преодолеть трудности, связанные с необходимостью выбора из имеющегося многообразия типов нейронных сетей и необходимостью настройки параметров, которые нужно задавать в процессе построения и обучения сети. В системе STATISTICA Neural Networks реализованы все основные типы нейронных сетей с прямой передачей сигнала, используемые при решении практических задач, в том числе:

• Многослойные персептроны

• Сети на радиальных базисных функциях

• Самоорганизующиеся карты Кохонена

• Вероятностные (байесовские) нейронные сети

• Обобщенно-регрессионные нейронные сети

• Линейные структуры

В пакете STATISTICA Neural Networks имеются многочисленные средства, облегчающие выбор подходящей архитектуры сети. Статистический и графический инструментарий системы включает гистограммы, матрицы и графики ошибок для всей совокупности и по отдельным наблюдениям, итоговые данные о правильной и неправильной классификации, а все важные статистики - например, доля объясненной дисперсии вычисляются автоматически.

Из средств визуализации данных в программу STATISTICA Neural Networks встроены диаграммы рассеяния и трехмерные поверхности отклика, помогающие пользователю понять «поведение» сети. Естественно, всю подобную информацию вы можете экспортировать в файл, буфер обмена или непосредственно в систему STATISTICA для последующего включения в отчеты, дальнейшего анализа и преобразования к более удобному виду.

STATISTICA Neural Networks автоматически запоминает лучший вариант сети из тех, которые вы получали, экспериментируя над задачей, и к нему можно обратиться в любой момент. Полезность сети и ее способность к прогнозированию автоматически проверяется на специальном контрольном множестве наблюдений, а также путем оценки размеров сети, ее эффективности и цены неправильной классификации. Реализованные в STATISTICA Neural Networks автоматические процедуры кросс-проверки и регуляризации весов по Вигенду позволяют быстро выяснить, является ли сеть недостаточно или, наоборот, чересчур сложной для данной задачи.

Для улучшения качества получаемой сети в пакете STATISTICA Neural Networks реализован ряд дополнительных возможностей настройки параметров. Так, можно задать линейный выходной слой сети в задачах регрессии или функцию активации типа софтмакс в задачах вероятностного оценивания и классификации. Если в ваших данных много выбросов, то при обучении сети можно заменить стандартную функцию ошибок менее чувствительной функцией ошибок «городских кварталов». В системе также реализованы основанные на моделях теории информации кросс-энтропийные функции ошибок и ряд специальных функций активации, в том числе: ступенчатая, пилообразная и синусоидальная.

Мастер решения задач - инструмент для автоматического конструирования и оптимизации сети. Значительное время при построении нейронной сети тратится на выбор значимых переменных и оптимизацию архитектуры сети методом проб и ошибок. Специальные алгоритмы, реализованные в пакете STATISTICA Neural Networks, способны автоматически решить эту нетривиальную задачу поиска решения.

В программу STATISTICA Neural Networks встроена не имеющая аналогов в других системах функция Мастер решения задач - эффективный инструмент, использующий сложные методы нелинейной оптимизации, в том числе метод «отжига», для автоматического поиска оптимальной архитектуры сети. Использование этой функции позволяет сэкономить значительное время, поскольку избавляет пользователя от необходимости проводить это сложное исследование в интерактивном режиме.

Мастер решения задач можно использовать и в процессе разработки модели, когда нейросетевые алгоритмы модуля STATISTICA Neural Networks, совместно с другими методами, реализованными в базовой системе STATISTICA, применяются для выявления наиболее значимых входных переменных.

Наборы сетей. Программа STATISTICA Neural Networks предлагает пользователю дополнительные средства для сравнения и отладки различных моделей - это наборы сетей. С каждым файлом исходных данных пользователь имеет возможность сохранять целый ряд сетей, параметры которых записываются в файле, имеющем такое же название, как и файл данных, но другое расширение. Работая с набором сетей конкретного файла данных, пользователь может быстро переключаться между сетями различных типов, независимо обучать, редактировать и сравнивать их. Предусмотрены различные возможности для регулирования параметров набора сетей, в том числе его размера. При автоматическом поиске оптимальной структуры сети функция Мастер решения задач находит не один, а несколько разных вариантов сетей различных архитектур. Все они или лучшие из них (в зависимости от желания пользователя) сохраняются в текущем наборе сетей.

Серия сообщений "Секс-роботы":

роботы для секса

Часть 1 - Японское роботостроение чревато крупными скандалами
Часть 2 - ЛИБИДО РОБОТОВ: ответы на вопросы читателей
...
Часть 25 - Конкурсы красоты среди роботов-женщин как альтернатива нынешним
Часть 26 - Андроид и хакеры: как обеспечить 100-процентную защиту?
Часть 27 - Эрогенные зоны робота-любовницы
Часть 28 - О проектировании жестов, мимики и телодвижений человекоподобного робота
Часть 29 - Искусственные эрогенные зоны могут как интеллектуальные датчики встраиваться в тела
...
Часть 41 - Человекоподобные роботы, кино, религия
Часть 42 - Прототипы человекоподобных роботов на основе скульптур обнаженных женщин
Часть 43 - Виртуальные телеведущие и реальный секс

Серия сообщений "Искусственный интеллект":

Искусственный интеллект

Часть 1 - Новое законодательство о «капитализации» интеллектуальной собственности
Часть 2 - Шаблоны искусственного интеллекта секс-кукол
...
Часть 14 - Андроид защитит от автоподставы
Часть 15 - Андроид / Гиноид / Фембот на ресепшн станет визитной карточкой солидных корпораций
Часть 16 - Эрогенные зоны робота-любовницы
Часть 17 - О проектировании жестов, мимики и телодвижений человекоподобного робота
Часть 18 - Создается датчик, измеряющий мучения человека
...
Часть 41 - Виртуальные телеведущие и реальный секс
Часть 42 - Искусственный интеллект и электросамокаты
Часть 43 - Искусственный интеллект и язык животных

Серия сообщений "Программное обеспечение":

программы

Часть 1 - Виртуальный секретариат
Часть 2 - Роботы-служанки
...
Часть 9 - О программировании робота-любовницы на основе суперкомпьютера
Часть 10 - Об Институте изучения человекоподобных роботов
Часть 11 - Эрогенные зоны робота-любовницы
Часть 12 - Применение симулятора Gazebo для создания женщины-робота
Часть 13 - УСТАНОВКА ОБНОВЛЕНИЙ В ЭЛЕКТРОННЫЙ МОЗГ ЖЕНЩИНЫ-РОБОТА
Часть 14 - АНТИВИРУСЫ, АУТЕНТИФИКАЦИЯ И КОД ДОСТУПА К ЖЕНЩИНЕ-РОБОТУ
Часть 15 - Человекоподобные роботы – перспективная сфера вложения капитала
Часть 16 - Виртуальные телеведущие и реальный секс

Серия сообщений "Датчики":

зрение, осязание, обоняние, вкус

Часть 1 - Сенсорные киоск-мониторы
Часть 2 - Осязание роботов
...
Часть 8 - Ночное наблюдение
Часть 9 - Техническое / машинное / компьютерное зрение
Часть 10 - Эрогенные зоны робота-любовницы
Часть 11 - Создается датчик, измеряющий мучения человека
Часть 12 - Искусственные эрогенные зоны могут как интеллектуальные датчики встраиваться в тела
...
Часть 15 - Y-хромосома спасёт "живых" женщин от женщин-роботов
Часть 16 - Real-time и человекоподобные роботы-танкисты
Часть 17 - Искусственный интеллект и электросамокаты

Серия сообщений "Узлы и детали":

механика, компоненты

Часть 1 - Комплектование роботов-женщин драгоценными камнями
Часть 2 - Искусственная кожа для роботов
...
Часть 26 - Конкурсы красоты среди роботов-женщин как альтернатива нынешним
Часть 27 - Андроид и хакеры: как обеспечить 100-процентную защиту?
Часть 28 - Эрогенные зоны робота-любовницы
Часть 29 - Искусственные эрогенные зоны могут как интеллектуальные датчики встраиваться в тела
Часть 30 - Безлюдные технологии и рынки (источник - справочник "Кто есть кто в робототехнике")
...
Часть 34 - УСТАНОВКА ОБНОВЛЕНИЙ В ЭЛЕКТРОННЫЙ МОЗГ ЖЕНЩИНЫ-РОБОТА
Часть 35 - Человекоподобные роботы, Илон Маск как президент и беспилотные танки
Часть 36 - Искусственный интеллект и ювелирные украшения