31 октября 2017
Берёзки NEWS №7
Александр Носков
В выпуске — ответы на самые важные вопросы: как скоро Скайнет начнет захватывать планету, как Google прятали Intel и как страдает Toshiba.
Электронное зрение – новый вызов для чипмейкеров.
Нейронные вычисления уже появились в телефонах, и, не останавливаясь на достигнутом, чипмейкеры прикладывают новые усилия для появления настоящего электронного зрения. Что подразумевается под этим определением в данном материале? Электронное зрение (в иностранных источниках «Vision») – это осмысление чипсетом полученной с помощью камер информации об окружающем пространстве, классификация объектов, обработка информации в соответствии с поставленными задачами.
Где найдется применение такому зрению? Первое, что приходит на ум – автоматическое пилотирование транспортных средств. Самый большой и грязный секрет всех крупных автопроизводителей заключается в том, что при текущем подходе к решению вопроса электронного зрения вычислительная техника занимает весь багажник автомобиля и для выполнения самых простых операций по вождению сжигаются сотни и тысячи ватт энергии.
В начале этого месяца компания Nvidia объявила о скором выпуске платформы PX Pegasus, устройства с обратной связью, изначально разрабатывавшегося для интеллектуального захвата и обработки изображения в реальном времени. Но и оно, по словам старшего директора Nvidia Дэнни Шапиро, пока не в состоянии реализовать мечту об «электронном водителе». В связи с тем, что ранее специализированных процессоров электронного зрения не существовало как вида, предлагаю в русском прочтении называть их Vision-чипы. Сфера применения Vision-чипов захватывает дух: это робототехника, беспилотные летальные аппараты, интеллектуальные камеры наблюдения, виртуальная и дополненная реальности, различные новые интерфейсы человек-машина. Оценить масштаб разработок Vision-чипов можно по высказыванию генерального директора Cognite Ventures Криса Роуэна (Chris Rowen): «Это привело к реновации дизайна чипов такими производителями, как Cadence (Tensilica), Ceva, Intel (Mobileye), Nvidia и Synopsys, которым приходится конкурировать с 95 стартапами электронного зрения, включая 17 стартапов, пытающихся реализовать электронное зрение с помощью нейронных движков».
Подробнее про электронное зрение на примере Cadence
Директор по маркетингу Cadence Pulin Desai видит три стадии решения проблемы электронного зрения:
1) Получение информации о внешнем мире, которое осуществляют камеры, радар и лидар, микрофоны.
2) Предварительная и постобработка, включающая в себя подавление шума, стабилизацию изображения, HDR и т.д. Для решения этих задач подходит DSP (цифровой сигнальный процессор) Tensilica Vision C5, изначально созданный для работы в виде нейронной сети. Отфильтрованная и подготовленная информация передается в нейронную сеть.
3) Анализ информации нейронной сетью, решающей задачи распознавания объектов, лиц и обнаружения жестов.
Cadence демонстрирует обучение нейросети на базе сигнального процессора DSP P6 (10 июня 2017 г.)
К сожалению, существующие проблемы не позволяют создать SoC со встроенной нейронной сетью для реализации полноценного электронного зрения (Vision-чип) ранее 2020 года. За четыре года разработок в этой сфере требования к вычислительной мощности нейронной сети возросли в 16 раз. В то же время нейронные сети должны уметь быстро меняться в угоду новым приложениям, поэтому остро встает вопрос о гибкости их аппаратной части. DSP Tensilica Vision C5, технически представляя собой сигнальный процессор, по своей сути является нейронной сетью, прошедшей глубокое машинное обучение. Количество ядер в Vision C5 может быть неограниченно увеличено, т.е. его масштабируемость абсолютна, при этом чип остается программируемым на любом уровне. Результат обучения налицо – по данным Cadence, Vision C5, изготовленный на основе 16-нм техпроцесса TSMC и работающий на частоте 690 МГц, запускает AlexNet в 6 раз быстрее (в V3 до девяти раз быстрее), а ResNet50 – в 4,5 раза быстрее, чем любые «коммерчески доступные графические процессоры». Но и этого недостаточно для реализации «электронного зрения». Скорее всего, Vision C5 уже используется в Kirin 970, который установлен в новых Huawei Mate 10 и 10 Pro. Иначе бы с чего представителям Cadence постоянно упоминать о нем на различных форумах? Точно мы не знаем, но откуда бы тогда Cadence знать, что вычислительная мощность этого DSP в Kirin 970 составляет 1,92 Тфлопс для половинных значений?
Apple, Rockchip, Ceva, Intel, Synopsys, Google и Qualcomm
Apple A11 Bionic также имеет нейронный движок, реализованный как DSP, но подробности неизвестны. Конкуренты в лице DSP Ceva-XM Vision (используется в линейке Asus Zenfone 4) и RK1608 от Rockchip уже используются в модулях камер, а также в качестве отдельных компаньонов для обработки изображений.
Яр Сигел (Yair Siegel), директор по маркетингу Ceva, рассказал о создании специализированного сетевого генератора, который при использовании совместно с аппаратным ускорителем Ceva Vision в 10 раз ускоряет работу с алгоритмом TinyYolo (ПО для распознавания объектов в реальном времени). Intel анонсировали Nervana Neural Network Processor, Synopsys разработали EV6x Embedded Vision Processor, Google намекает на то, что Visual Core способен на большее. В Qualcomm решили идти стандартным путем и проблему с нехваткой производительности своих DSP будут решать поднятием их тактовой частоты и применением памяти с низкими задержками.
Samsung, MediaTek, Xilinix и Amazon
В прошлое воскресенье гигант корейской промышленности сделал щедрый взнос (размер не уточняется) в китайский стартап DeePhi Tech. На сайте стартапа в качестве партнеров также указаны MediaTek, Xilinx и Amazon. DeePhi Tech занимается разработкой решений для глубокого машинного обучения. Сообщается, что Samsung заинтересован в наборе микросхем AI на основе нейронных сетей для переносных устройств, которые позволяют мгновенно распознавать речь, обрабатывать биометрические данные и выполнять другие задачи распознавания на смартфонах. О серьезности проекта DeePhi Tech говорит и то, что этим летом они отказались принимать финансовую помощь от гигантского китайского оператора связи (по сравнению с российскими все китайские операторы – гиганты) SK Telecom. Причины отказа не уточняются, но сам факт говорит о многом. На семинаре Semiconductor Exhibition 2017 Ким Ил-сан, старший научный сотрудник бизнес-системы LSI компании Samsung Electronics, заявил, что применение нейросетей (ИИ-чипов) с глубоким машинным обучением – основная тенденция развития всего мирового рынка электроники.
Очень скоро Alexa от Amazon будет не только понимать речь хозяина, но и предлагать ему убрать соринку с бороды.
Все вышесказанное дает понимание того уровня, на котором сейчас находится разработка электронного зрения и ИИ вообще. А пока будущее не наступило и киборги не захватили всю Землю, можно поиграться с уже готовыми технологиями, где предшественники нейросетей определяют габариты головы человека в пространстве, а технология дополненной реальности вешает на него уши и рога:
Toshiba – пульс все тише
Как уже знают постоянные читатели «Берёзок», некогда мощная компания Toshiba находится на грани полного банкротства. В прошлом году ее попытались реанимировать Western Digital, в этом году подобную попытку предприняла группа компаний во главе с Bain Capital. Напомню, что если компания Toshiba прекратит свое существование, то это обязательно затронет и наши интересы в виде скачкообразного роста цен на накопители всех видов, включая HDD и SSD. Ситуация крайне интересная. Дело в том, что если сделка по покупке активов Toshiba (производство флеш-памяти) группой Bain не закроется к марту (отчетный период), то компания второй год подряд покажет отрицательный баланс, т.е., сумма финансовых обязательств превысит сумму доходов. А это, в свою очередь, неизбежно приведет к автоматическому делистингу компании из Токийской фондовой биржи. Т.е. полное и безоговорочное банкротство.
Так что же мешает сделке завершиться до марта? Мешает компания Western Digital, которая в 2016 году купила часть Toshiba, а именно компанию Sandisk, и сейчас находится в состоянии «без меня меня женили». Чтобы убедить общественность и WD в своей правоте и, так сказать, утвердиться в положении, представители Bain Capital и Toshiba демонстративно гуляли по территории одного из главных заводов, производящих E.MMC память. Но компания WD настаивает на арбитраже и на внесудебные контакты не идет. Оно и не удивительно, ведь речь идет о возможных потерях в десятки миллиардов долларов. Выживет ли Toshiba, найдет ли Apple (входит в группу Bain Capital) в ее лице «ручного» поставщика комплектующих или все накроется медным тазом, узнаем уже этой весной. Со стороны владельца классического ПК (который требует апгрейда) хотелось бы заметить, что после роста цен на видеокарты, вызванного появлением криптовалют и жаждой наживы некоторых граждан, подобные новости воспринимаются очень болезненно.
Pixel Visual Core от Google оказался вдруг от Intel
На прошлой неделе мы обсуждали неожиданное, как чертика из табакерки, появление выделенного чипа для работы камеры в режиме HDR в смартфонах Google Pixel 2 и XL. На прошлой же неделе на сайте iFixit появились фотографии разобранного Pixel 2 XL, и наконец-то общественность увидела Pixel Visual Core как он есть (на фотографии обведен фиолетовым цветом).
Самое же интересное выяснилось, когда его серийный номер SR3HX X726C502 ассоциировали с фирменной маркировкой Intel. Подозрения подтвердил представитель Google, ответивший на электронное письмо, отправленное CNBC. «Компания работала над Pixel Visual Core вместе с Intel, но ни один из существующих чипов не обладает именно тем, чего Google хочет для новых устройств Pixel», – сообщил анонимный представитель Google. Intel на подобное письмо не ответила.
К новости за прошлую неделю можно добавить, что Intel и Qualcomm являются прямыми конкурентами в области разработок мобильных чипсетов. Недавно Intel ушли из мира Android, но теперь уже Qualcomm перешли в наступление – к концу этого года появятся ноутбуки и планшеты с чипсетами Qualcomm, полноценной Windows 10 на борту и удивительным временем работы от одной зарядки. Конкуренция обостряется, но разве она когда-нибудь прекращалась?
В этот раз весьма интересно, спасибо!
Константин, а появление новых DSP как-то сказалось на программистах? Приходится по новой грызть гранит науки?
Нейронные сети сегодня это на 99.99% хайп. Их практическое применение очень ограничено. В отличии от рекламы, компьютерные нейроны не думают — это просто способ обработки статистических данных. Их можно приспособить для обработки изображений или прогнозирования того что человеку понравится, для фильтрации спама и тд, там где есть огромный объем данных. Но таких задач раз два и все. Поэтому отвечаю на вопрос: нет, ничего изучать не нужно, большинству программистов это не пригодится. Максимум я могу себя вообразить использующим какое-то готовое решение чтобы моя программа знала что на картинке или типа того.
ппц.
Это Вы: «В мире есть рынок примерно для пяти компьютеров.» Томас Уотсон, директор IBM., 1943
а это Fortune.com, 2016: Even the Internet metaphor doesn’t do justice to what AI with deep learning will mean, in Ng’s view. “AI is the new electricity,” he says. “Just as 100 years ago electricity transformed industry after industry, AI will now do the same.”
Это журнал где инвесторам рассказывают как деньги тратить? Не очень достоверно.
У меня есть интересный пример из жизни, сам я являлся участником, но не могу назвать конкретно имена из-за подписок. В одной компании с миллиардными доходами попробовали использовать АИ для того чтобы автоматически отвечать на часть вопросов в службу поддержки. Поток в сотни тысяч обращений в день, информации просто валом, как не присобачить интеллект? В жарких фантазиях бот отвечает пользователям выдержками из инструкций и описаний продуктов, нагрузка на поддержку падает в разы, экономия миллионов долларов в месяц. Реальность: АИ научился с некоторой вероятностью определять к какой категории относится вопрос пользователя. Об ответах речи нет и близко. Финита.
ога. результат из разряда: Дай дураку фаллос стеклянный — он и фаллос разобьет, и руки порежет.
кто сказал, что DL сетка там была нормально устроена? и кто сказал, что DLML будет легко?
Apple купила недавно стартап по оценке качества фотографии, со стороны вроде ничего сложного натренировал сетку на заваленный горизонт и смазанне смазан человек, и вперед. Однако, как я читал интернеты, именно эксперименты с конфигурацией сети стоит времени и денег, т.е. опыт на определенной задаче. И за это готовы отваливать миллионы зеленых.
Что касается задач для DLML — посмотрите октябрьскую презентацию Хуавея, там действительно попытались улучшить пользовательский опыт используя DLML. Как-то даже лучше выглядело по сравнению с Эппл, Самсунгом и Гуглом.
Так же осенью всплыл переводчик на основе DL/ML , интернеты пишут, что самое лучшее качество на текущий момент. Сильнее Гугла и Яндекса.
Вы явно не понимаете ограничения этой технологии и ориентируетесь на газетные заголовки.
а вы ориентируетесь на один неудачный опыт.
Отнюдь, у меня примеров предостаточно. Просто известными становятся только успешные.
Почитайте по цикл хайпа вот тут: https://ru.wikipedia.org/wiki/Gartner#.D0.A6.D0.B8.D0.BA.D0.BB_.D0.B7.D1.80.D0.B5.D0.BB.D0.BE.D1.81.D1.82.D0.B8_.D1.82.D0.B5.D1.85.D0.BD.D0.BE.D0.BB.D0.BE.D0.B3.D0.B8.D0.B9
т.е. нормальных кейсов у вас нет, типа «в распознании объектов мат. модель МГУ обошла DeepMind».
okay.
Почему нет? Есть конечно. Не вижу смысла их упоминать, так как во-первых их значительно меньше, во-вторых они и так на слуху.
опять без конкретики 🙁
Какая конкретика нужна? За положительными примерами добро пожаловать в Гугл, а отрицательные можно узнать либо за кофе с коллегами, либо участвуя, либо по форумам. Пример я привел, думаю достаточно. Это же болтовня на дискасе, никто тут статьи писать не будет, формат не тот.
Есть и иная сфера использования машинного зрения, где габариты и энергопотребление не так важны, а экономические выгоды очень ощутимы. Сельскохозяйственная техника. Плюс там меньше скорости, куда меньше риск ДТП и не надо распознавать дорожные знаки. И тут Россия в числе лидеров, а Ростсельмаши с E-Vision и нейросетями уже вполне себе испытываются на полях нашей Родины и потихоньку готовятся к серии.
Россия — лидер в сельхозтехнике? Это что-то новое. В США GPS на сельхозтехнике уже вовсю эксплуатировался аж в начале 90-х. Бортовые компьютеры в 1990 уже устанавливались даже на опрыскиваетели.
А сегодня тот же ростсельмаш по продажам в 60 раз меньше, к примеру, Джона Дира. В схт технологическое отставание сильнее чем в автомобилестроении.
Ну, учитывая, что на долю предприятий Ростсельмаша приходится 17 процентов мирового рынка сельхозтехники и 65 процентов рынка СНГ, то он конечно по продажам в 60 раз меньше джон дира. Арифметика вообще наука забавная.
И речь идет не о gps и бортовых компьютерах, а об испытаниях полностью автономной сельхозтехники. Как в Интерстелларе. Которые (испытания), кстати, во всю идут.
Глобальный рынок сельхозтехники более 120 миллиардов. Продажи Ростсельмаша 430 млн. Так что никак не 17, а, примерно, 0,3%. Но это к слову. Автомномная техника существует очень давно — например, поливочная техника полностью автономна. Что касается «как в интерстерлларе» то проблемы восвсе не технические, а социальные и организационные: 1. Придется низкоквалифицированных механизаторов заменять меньшим числом операторов — наладчиков. 2. Страховка — непонятно как будет определяться ответственность в случае ущерба. 3. В сезон на одном поле комбайны работают несколько суток, затем по общим дорогам в транспортном положении переезжает в другое место. Перевод в транспортный режим и переезд никакой Вижн не решит. И последнее: комбайн стоит под полмиллиона долларов, для фермера, если он его купил, это как мерседес для «нового русского» — им нужно управлять самому.
Проблема российской СХТ не только в технологической отсталости и низкой надежности, но и в том, что не продумываются реальные эксплуатационные характеристики.
forbes(.)ru/profile/268889-rostselmash
1. Заменят. Это все будет один фиг дешевле в разы.
2. Непонятно не значит неразрешимо.
3. Про отсталую страну-бензоколонку читать достало. Переезд по общим дорогам в транспортном положении может осуществляться под управлением головной машины. Или водителей со всяких тракторов всегда взять несложно.
Полмиллиона долларов для крупных агрохолдингов в РФ уже давно не проблема. Не говоря уже про возможность аренды техники на период уборки у крупных МТМ и т.д.
Про технологическую отсталось и т.д. — методички есть у всяких Госдепов. Там тоже сказки про техноотсталость. Комбайны Ростсельмаша тысячами закупаются вне РФ, а производственные площадки в четырех странах, в числе которых Канада.
Кстати у пресловутого Джон Дира точно также производственная площадка есть в РФ.
Вы только про технологичность знаете или имеете некоторое представление о реальной работе сельхозтехники?
Ведь они наверное работают в паре с другой техникой. Куда-то ездят выгружаться/загружаться. Вероятно еще куча нюансов. Неужели реально обесчеловечить часть очеловеченной системы?
Экосистема, как у эпла 🙂
Форбс давно перепечатывает пресс-релизы без фактчекинга.
Не тольку у Джона Дира, но у Claas и даже у Франца Кляйне, которого вообще купили русские инвесторы. Господдержка лизинга схт возможна только для техники произведенной локально, поэтому, понятно, что сборку производят здесь. Что касается экспорта, то весь экспорт уборочной техники из России — 1000 единиц в год (это включая СНГ).
Ну и, хотелось бы ссылку на методичку. А то я 15 лет проработал в агробизнесе и ни разу пока не видел методичек.
Методички госдепа это уже модно! Они же ж биоматериалы собирають, скоро отравють всех в рассеи или хуже того, сделают из рассиян гмо-людей и парабатят )))
А что? Вполне себе логично, ведь имея «схему» человека (биоматериал), в теории возможно найти его слабые места.
Уже все мало мальски грамотные эксперты в генетике отписались, что это даже на теоретическом уровне невозможно, так как идёт миллионы лет смешение генофонда и нет на этом уровне различий между русским, например, и поляком, даже на уровне расс, все мы homo sapiens
Есть такое, но есть и то, что мы до сих пор не знаем какая генетическая цепочка отвечает за что конкретно.
Вы люмпен-пролетариат или прикидываетесь?
А Вы тролль-мазохист?
Ростсельмаш — отличная компания, с прекрасной стратегией, которая в разы сократила технологическое отставание с советских времен. Они использовали для этого протекционизм, и правильно сделали. Сегодня урожайность поднялась с советских времен в разы, благодаря агротехнологиям и дисциплине. Россия сейчас собирает зерна столько же, сколько весь СССР.
Но о технологическом лидерстве говорить смысла нет.
Конечно, нет. Никто и не спорит. Но как бы то ни было работа в этом направлении ведется.
Оно то хорошо, только в большинстве случаев имеем Дядю Васю, который и поле уберет и комбайн починит и ответственность нести будет, и все это за 15 к рублей в месяц, в лучшем случае.
Вот это интересно. Обзоры аппаратов на МР уже давно стали уступать по содержательности и оригинальности обзорам на других ресурсах, «аналитические» статьи тоже стали довольно однообразными, так что «Березки» компенсируют нарастающую унылость сайта.
Интересно, само понятие чип с нейронным вычислением нужно брать в кавычки или нет? Насколько я помню, размер одного нейрона созданного на основе чипов был довольно большим (чемодан), чтобы говорить об полноценной нейронной сети…может быть чип работает имитируя нейрон? Тогда кавычки более уместны. А так из прошлого помню лишь один чип с нейронами (живыми) растущими на дорожках чипа и обрабатывающего сигнал, правда жизнь чипа до 11 недель…
Да и вообще опять что ли мода на «неронную обработку» вернулась?
В 1960-е годы советские ученые Александр Петров и Михаил Бонгард занялись изучением задач, которые перцептрон («нейронная сеть») был не в состоянии решить, а в 1969 году Марвин Ли Мински (Marvin Lee Minsky) опубликовал формальное доказательство того, что возможности перцептрона существенно ограниченны и он не способен решать задачи, связанные с инвариантностью представлений. Из-за этого интерес к перцептрону и искусственным нейронным сетям несколько снизился: работы в этом направлении велись, предлагались новые типы нейронных сетей, однако это не привлекало большого внимания кибернетиков.
Тут речь о современных алгоритмах машинного обучения aka искусственные нейронные сети. В железе речи не идёт о имитации нейронов насколько я понимаю, это лишь сигнальные процессоры для ускорения расчётов, всё остальное софт.
Почему нет ни одной новости про Россию? Берёзки уже не те, что раньше
В Багдаде всё спокойно. Что о нем писать…
Да вообще! 🙂
Если Тошиба пойдёт ко дну, даже страшно представить будущие цены на HDD. Они и так при каждом чихе WD взлетают вверх. Похоже я никогда уже не обновлю ни видеокарту, ни дисковую систему. Ну хоть ryzen не дорожает… пока.
Вспоминаю времена когда офисные компьютеры покупал за 8-12тыр а игровой стоил 30-35тыр. Много с того момента поменялось, только зарплаты не шибко изменились.
Но если смотреть цену в долларах, то как в 2003 году купил игровой системник за $1000, так и в 2015.
Сейчас в принципе тоже самое (мы не говорим об убер сборках рассчитанные на OverClock), если бы не скачок цен на видеокарты.
Самое забавное — что когда я покупал свой первый компьютер в 1995ом он также стоил 1000 долл. Это был ровно средний рыночный системник.
С математическим сопроцессором был ПК или без? 🙂
Тогда игровых компьютеров еще не было)
Что не говори, но цены даже в баксах нереально возросли.
Оператива в разы подоражала, в 2003 я её по 300р. покупал. Жесткие брал охапкой. Процы с материнками тоже значительно подорожали.
Младшие Ryzen как младшие i5, только стоят дешевле. А i3 вообще в пролете)
Новый i5 coffee lake непонятный продукт, шесть ядер и шесть потоков, ни к селу, ни к городу. Интел верны себе, будет слабее старого i7 7700 наверняка. Так что, тольку рузен :] К НГ надо сделать себе подарок.
Тоже облизываюсь на них)
Уже не первый раз упоминается, но так и не понял, почему крах Тошибы должен привести к скачкообразному росту цен. Т.е. все сложнейшее оборудование, дорогущие производства, квалифицированные рабочие и опытные инженеры с крахом компании аннигилируют?
Энергоэффективность АРМов удельная к количеству выполненных инструкций и механизмы энергосбережения реализованные в этой архитектуре, ничуть не лучше x86. Так откуда рост автономности?
Первое замечание тестеров было вида «баг индикатора зарядки». Вот только бага никакого не было)))
ничего даром не бывает. Чем пришлось платить?
Вычислительной мощью конечно. Запускается и без проблем идет 100% приложений из магазина Windows, но далеко не все сторонние. Про нормальные игры тоже придется забыть. Зато в режиме печатной машинки и медиакомбайна работает очень долго. А еще с совсем другой стороны, WoT Blitz в магазе есть, а значит можно брать и разносить в пух и прах потом всех «тачскринщиков»)))
Ну хорошо. А чем тогда смартфонно-планшетный x86 хуже? Производительность та же, значит и автономность аналогичная.
Уж тут Интел сто очков даст вперед. И опыта у разработчиков больше и поддержка периферии лучше.
Автономность хуже, X86 архитектура не умеет нормально спать) Т.е. заряд будет утекать всегда.
Смартфоны и планшеты на x86, тот же Asus имеют сопоставимую автономность, при одинаковых батареях. Считаю сведения о бессоннице сильно устаревшими.
Так-таки и сопоставимую? 🙂
Ну да. Прежде чем писать, пробежался по обзорам на mobile-review, 3dnews, 4pda и ixbt.
«В ASUS Zenfone 2 используется литий-полимерный аккумулятор ёмкостью 3000 мАч. Его хватает на полноценный рабочий день при активной нагрузке
(около четырёх часов работы экрана при сёрфинге и использовании различных приложений), либо на два дня при средней активности использования.»
Сам немного пользовался Йогой, проблем также не увидел.
Ага, но Qualcomm 820 или Helio X30 хватает на два активных дня.
С какой батареей? И ничего что эти процы заметно новее? 14 vs 22 нм. Да и какого использования, у всех оно разное?
И то верно. Ну вот например X30 с 3500 мАч при простом использовании живет несколько дней, там кластер А-35 экономный работает чаще других. А в Снапах занижают частоту ядер, чтобы экономить ликтричество. А в INtel Atom просто четыре ядра x86, которые все-равно едят больше, чем ARM.
Ядра паркуются с полным выключением. В режиме нагрузки, чтение/видео/игры есть объективные данные.
https://uploads.disquscdn.com/images/f7b2c2417b7c5d3b03a677c61012d62f3e0b97c183db29d19384f0dc6397c7c3.png
В режиме ожидания, только субъективные. За ночь, в режиме полета, мой смарт и Йога ели по 1-2%. Все остальное, к процессору отношения не имеет.
Уважаемый Lecron, можно вас попросить поставить из Google Play AnTuTu tester, выбрать там тест батареи, а в тесте указать значение 50%? Это самая объективная информация будет, за сколько времени тест посадит батарею до 50%. Вот например у X30 с 3500 мАч на это ушло 3 часа 16 минут. А тесты там нехилые, поэтому лучше на подоконник положить устройство, чтобы не перегревалось.
Не получится. Думаю вы заметили, что пишу в прошедшем времени. У меня планшет был год назад всего около месяца.
И что объективного в максимальной нагрузке? Это тест батареи, а не процессора, и тем более, не его умения спать. Ведь мы же с этого начали?
Или еще раньше, с автономности устройства. Которое видно в таблице выше, и где ч86 не уступает АРМам. Единственное замечание по режиму чтения. Но что так просадило, неизвестно. На сайте пишут, что для Асуса было включено автолистание, а для конкурентов нет.
Все-равно получается, что X30 очень энергоэффективен. 6 часов 40 минут (как минимум) игр против 4:30.
Так я же не отрицаю. Но во1х нужно привести к единой емкости и получить 6:40 против 5:15, что уже не так весело. А во2х, глупо сравнивать процессор 22нм 2014 года с 10 нм процессором 2017 года.
Потому что речь не о них, а об _архитектурах_.
x86 в процессорах смартфонной производи-тельности, по энергоэффективности, не уступает АРМам. И следовательно автономность ноутбука на таких процессорах будет сопоставимой. Воодушевление от Квалкома только потому, что такого кастрата, просто еще никто не пытался породить.
Интересно будет посмотреть на них вживую)) Подождем))))
Про Тошибу грустно слышать. У самого SSD от этой фирмы.
Боюсь, что в распознавании образов дело не в мощности. Верней — далеко не в первую очередь в мощности.
А в чем?
Если человек теряет сознание и лежит с открытыми глазами, он не видит окружающего мира, хотя весь инструментарий на месте. Очевидно, потому что в этот момент некому им пользоваться. Роботов именно потому и нет до сих пор, что эмулировать «я» не получается, оно не просто набор правил и инструкций.
Глядя на звёздное небо, кажется что всё хаотично разбросано, но мы то знаем, какой во вселенных порядок.
Дело в том, что чипы не учат «думать». Им просто показывают картинки объектов и оператор говорит «это дерево». А задача ПО выявить «похожесть» разных «деревьев». Т.е. они смогут классифицировать объекты и без «Я». И это, в свою очередь, даст основы для появления этого «я». Сознание должно оперировать некими объектами и эти объекты появятся, благодаря электронному зрению.Т.е., сначала классификация объектов, а только потом «Я». Кстати, Станислав Лем (мой любимый писатель-фантаст) считал также. (пока не спятил и не попал в дурку :D)
для оперирования объектами, нужно сначала некое абстрактное представление об объекте…. а до этого по моему пока даааалеко…
Фэйс АйДи как раз и оперирует этими объектами, находя закономерности.
Что такое «абстрактное представление об объекте»? и как оперируют объектами маленькие дети?
Представление об объекте как о некой совокупности свойств и качеств без привязки к конкретным внешним проявлениям. Например то самое «дерево» — это живое, автотрофные, имеющее ствол или несколько стволов, многолетнее, фотосинтезирующее… А отсюда вытекает понимание довольно абстрактного понятия «живое» (или «мертвое») и понимание понятия время т.к дерево сейчас может быть мертвым, но нужно понимание того, что когда-то оно было живым, чтобы понять дерево ли это вообще…. И т.д
Теперь понял. Но как оказалось, упоминание про маленьких детей было в тему.
Все начинается с начала. А «»дерево» — это живое, автотрофные, имеющее ствол или несколько стволов, многолетнее, фотосинтезирующее» это уже если не конец, то далеко за середину.
Для оперирования «вулканом» (лучше для примера, как то, что мы видим только на картинках), нужно только знать что он конус, лава, горячий, смертельно. И это современное CV если не знает, то очень скоро узнает.
Нет, «Представление об объекте как о некой совокупности свойств и качеств» вторично. Первичен тот, кто смотрит. Hint: Вы и ваша кошка смотрите на один и тот же объект, вашу жену, и видите абсолютно разную «совокупность свойств и качеств». Пока вы не сможете смоделировать смотрящего, об объекте говорить рано.
Сань, все хочу прочитать книгу «Солярис», по которой снят один из любимых советских фильмов. СтОит прочесть, или после фильма не понравится первоисточник?
Первоисточник очень крутой! Куда там фильму до него. Еще обязательно почитай про приключения Трурля и Клапауция в книге «Кибериада». И не пропусти главу «Воспитание Цифруши»!
Благодарю за совет. Я люблю такую — интеллектуальную — научную фантастику, а не попсу вроде Звездных Войн. Ну и франшиза «Чужой» за исключением последних двух фильмов.
Сейчас поналетят фанаты ЗВ и начнут поливать г*вном.
Всю жизнь расшифровывал ЗВ как Звездные врата, а оно вот как оказывается.
Звездные врата? Это такая мыльная опера в космических декорациях?..
Я про звездные войны.
Чего-чего а ума в них много. Сплошная философия не оторванная от жизни. Чего только стоит идея забрасывать враждебную планету младенцами из специальной пушки. Чтобы подорвать ее экономику)))
Ты про Кибериаду?
Да)
У человеческого сознания есть несколько качеств, которые неизвестно как воспроизвести в металле. К примеру, человек думает «концептами» — кусочами знаний. Он может их легко комбинировать и смотреть что получится, ему не нужны внешние источники знаний чтобы вообразить себе любые ситуации, и Лем, как автор множества воображаемых миров и ситуаций, тут является отличныи примером.
Да, сегодня мы можем заставить металл мимикрировать под человека в некоторых ситуациях. Замечание «в некоторых ситуациях» будет присутствовать всегда, так как никто не знает как человеческий разум думает на самом деле. Огородное пугало тоже мимикрирует под человека, но никто не думает что пугало можно улучшить на столько, чтобы оно действительно стало человеком. Нейронная теория на столько далека от того, чтобы эмулировать человеческий разум, что ее с полной совестью можно назвать брехней и попыткой улучшить пугало.
Когда начинаешь рассуждать о таких материях, непременно сваливаешься в философию, а оттуда и до религии недалеко. Поэтому хрен с ним, давайте нам умное пугало, авось сгодится мусор на улицах убирать.
По поводу концептов. Человек не обладает этой способностью с рождения, он получает ее в процессе обучения. Можно вспомнить истории реальных Маугли, интеллектуальное развитие которых осталось на уровне приемных родителей — волков, концептами там и не пахнет. Исходя из этой логики, вполне вероятно, что и условную Цифрушу удастся обучить концептам. Если устройство ее сознания (в железном смысле) позволит.
Не знаю как вы, но я всю жизнь обладал одинаковой способностью к воображению, она не становится сильнее с возрастом. Люди, которые помнят свои первые месяцы (есть такие, и достаточно много) ничего о своей предельной тупости не рассказывают, просто слов не знают и еще тело плохо контролируют. Думаю, это именно врожденное, а не приобретенное. А что там у Маугли — я хз, не видел. Слухи какие-то. Мы же не знаем как и чему его пытались учить. Может его учили плохому или соображалку отбили в драках с павианами.
Я тоже помню свои первые месяцы. Помню и то, что человек находится в состоянии амебы, не чувствует время и ни о чем не думает вообще.
Ну, тут могу сказать только что потеряли вы не много. Быть младенцем — это абсолютно отвратительный период, который нужно просто переждать. Отключить мозги — вполне нормальный выход.
В этом мы чемпионы)))
Искусственный интеллект, и роботы с ним, появятся, когда будет создан, квантовый компьютер.
Зря вы так думаете. Рост вычислительной мощности тут недостаточен.
Дело, не только в вычислительной мощности, квантовый компьютер работает по другим принципам.
Эта теория не выдерживает никакой критики. Так, городская легенда. «Квантовые эффекты» проявляются на чрезвычайно малых масштабах, не больше чем размер атома водорода. На уровне масштабов тканей (или клеток) не наблюдается никаких квантовых явлений, уж не обессудьте.
Взять те же Ван-дер-ваальсовы силы (взаимодействия). В их основе — квантовый эффект. Но они действуют только на уровне молекулы, и то при отсутствии других сил. Появится вещество с ионной связью — и все, прощайте «кванты».
Дело было не в бабине..
сиреневый
А то и сиреневенький)
:3
Термин — не «Vision», а «Computer vision». Переводится как «компьютерное зрение» или «машинное зрение». Термин старый, и процессоры специализированные производятся пару десятилетий.
Алексей там речь о том, что чип будет содержать в себе и оффлайн-нейросеть и инфа пойдет в программу — «вижу дерево», а не набор характеристик. В этом суть. Нет таких чипов еще.