Видео: самые популярные языки программирования на Stack Overflow в 2008–2018 годах

В Global App Testing выяснили, какие языки были самыми популярными среди пользователей Stack Overflow с 2008 года, когда сайт только появился, по 2018 год. Компания визуализировала исследование в наглядном видеоролике.

Всего в исследование попало 11 языков. С октября 2008 года по февраль 2012 года лидировал C#. Затем его обогнал Java: он сохранял позицию до июня, после чего его снова вытеснил C#. Два языка ещё долго менялись местами, но в конечном итоге на первое место вырвался JavaScript. Лишь в октябре 2018 года на верхнюю строчку попал Python.

Значит ли это, что нужно учить Python и JS? Мы не знаем, поделитесь мнением

https://www.youtube.com/watch?v=cKzP61Gjf00

Fujitsu разработала ИИ, который, возможно, будет судить соревнования по спортивной гимнастике на Летних Олимпийских играх 2020.

С помощью лазерных 3D-сканеров система в реальном времени захватывает движения гимнастов. Так она определяет углы сгиба рук и ног, высоту движений и другие параметры. За одну секунду система делает два миллиона снимков. Затем ИИ сравнивает их с базой эталонных движений, и живой судья получает наглядное изображение с подробной информацией.

Сначала технологию протестируют на Чемпионате мира по художественной гимнастике, который пройдёт в октябре. Обычно на таких соревнованиях на 100 судей приходится 200 спортсменов, поэтому с ИИ оценивать работу участников станет гораздо проще. Да и сами гимнасты смогут использовать систему, чтобы искать свои слабые места.

Контент-менеджер – это не самая жирная работа, но может быть неплохим стартом в хорошей компании.

Тут всё просто.

https://thecode.media/content-manager/

Стартап подделал голос человека с помощью ИИ. Вышло очень реалистично

Исследователи из стартапа Dessa сумели подделать голос американского комика Джо Рогана с помощью ИИ. Вышло так правдоподобно, что робота практически невозможно отличить от реального человека.

Роган — один из самых популярных в мире подкастеров: он записал уже более 1 300 выпусков своего шоу. Поэтому у алгоритма было более чем достаточно данных, на которых можно обучаться.

У технологии есть свои плюсы и минусы. Представьте, как естественно могут зазвучать голосовые помощники и каким качественным может стать дубляж в фильмах. С другой стороны, кто-то может захотеть подделать чужой голос, чтобы использовать его для телефонной травли или спам-звонков.

Источник: Theverge.com

https://youtu.be/DWK_iYBl8cA

Исследователи из Цюриха научили дрона уклоняться от летящих в него предметов

Исследователи из Цюрихского университета создали дрона, который может уклоняться от летящих в него предметов. Причём делает он это полностью самостоятельно.

За уклонение отвечает так называемая событийная камера. В отличие от обычных камер, которые делают определённое количество кадров каждую секунду, эта фотографирует только при смене интенсивности пикселей в поле её зрения. Благодаря этому уменьшается объём передаваемых данных и, следовательно, задержка.

Событийные камеры стоят тысячи долларов и пока используются по большей части в исследованиях. Но когда цена на них снизится, для хрупких дронов перестанут быть помехой и птицы, и люди, норовящие запустить в беспилотник бутылку от колы.

https://www.youtube.com/watch?v=sbJAi6SXOQw

Вы наверняка видели, как культовый шутер Doom запускают на калькуляторах и прочих устройствах, не предназначенных для игр. Блогер по имени Рик посвятил этому феномену целый сайт.

Оказывается, Doom можно запустить на старой фотокамере Kodak, встроенном в грузовик билборде, банкомате, термостате и даже аппарате для УЗИ. Сенсорная панель MacBook Pro, различного рода портативные консоли, старые мобильные телефоны и умные часы — всё это тоже в списке.

Разработчики из id Software хотели, чтобы игру можно было запустить практически на чём угодно. Поэтому в 1997 году студия опубликовала открытый исходный код Doom. Но её сотрудники даже не подозревали, насколько геймеры могут быть изобретательны.

https://itrunsdoom.tumblr.com/tagged/it+runs+doom

Оказалось, в настройках аккаунта Google есть страница с вашими покупками. И удалить эту информацию очень проблематично.

Данные на эту страницу попадают из чеков, которые приходят вам на почту. Чтобы стереть отдельную покупку, нужно удалить соответствующее письмо. Вряд ли вы захотите это делать, если рассчитываете на гарантийный возврат. Более того, нет какой-либо видимой возможности управлять данными о приобретениях через другие разделы аккаунта Google.

Компания утверждает, что не использует информацию о покупках для персонализации рекламы. Но в таком случае неясно, зачем эти данные нужны — особенно если учесть, что обнаружить их в дебрях учётной записи не так просто. В общем, Google снова делает хорошую мину при плохой игре, но у неё не очень получается.

Источник: Cnbc.com

Все беды — от общения. Прочитайте, если в вашей компании к программистам не самое лучшее отношение: https://thecode.media/haters-gonna-code/

Помните сцену в «Я, робот», когда Уилл Смит спрашивает робота, может ли тот сочинить симфонию?

Что ж… Вот подборочка того, что роботы уже могут делать.

1. ИИ может написать о вас стихотворение. Достаточно ввести слово, которое описывает ваше настроение. https://artsexperiments.withgoogle.com/poemportraits

2. ИИ рисует картины — девять штук каждый час. А потом их удаляет, как бы насмехаясь над нами, ничтожными людишками. https://9gans.com/

3. ИИ создаёт несуществующих людей, кошек и анимешных персонажей. А ещё квартиры, стартапы и ссылки. https://thisxdoesnotexist.com/

4. ИИ пишет музыку. Можно выбрать самые разные параметры — от настроения до темпа. https://computoser.com/

5. ИИ помогает человеку! Например, делать пиццу, шоколад и парфюм. https://howtogeneratealmostanything.com

Всё же без человека искусственный интеллект пока не очень справляется. Ведь все его творения основаны на том, что уже создали люди.

Разработчики из Канады, США и Шри-Ланки создали нейронную сеть, которая наглядно показывает, как изменится климат на планете через полвека. В качестве примера они привели две фотографии: на одной здание стоит на зелёной лужайке, а на второй почти весь фундамент затоплен водой.

Учёные обучили алгоритм на снимках объектов, сделанных до и после катаклизмов. Затем они добавили информацию о том, как может измениться климат в США в ближайшие 50 лет. Так ИИ научился показывать, как будет выглядеть дом в той или иной части страны.

Авторы собираются улучшать нейросеть и дальше. И тогда, возможно, нам будет проще предотвратить последствия глобального потепления. Ведь мы будут знать, какие именно опасности нас поджидают.

Источник: Technologyreview

Facebook выпустила карты, благодаря которым минздравам станет проще подавлять вспышки заболеваний по всему миру. Эти карты показывают, где живут люди, как они перемещаются и есть ли у них доступ к интернету.

Компания не использовала данные из социальной сети. Карты создал ИИ, которому скормили спутниковые снимки планеты и информацию о переписи населения. На них показано, сколько примерно человек и из каких демографических групп живёт на каждых 30 метрах земли.

Минздравы обычно используют такого рода информацию при планировании своих действий. Но часто у них есть доступ только к устаревшим или неполным данным. Теперь им будет проще узнать, где находятся люди, заражённые опасными заболеваниями и куда они могут отправиться, а также сразу предупредить о необходимости сделать прививки.

Источник: Techcrunch.com

Несколько лет назад Python был модным языком. Сейчас он считается мейнстримовым. Программисты его любят, работодатели его любят — и вот почему: https://thecode.media/marry-me-python/

Стэнфордские студенты создали четвероногого робота, которого можно собрать самому

Студенты из Стэнфордского университета создали четвероногого робота Doggo. Его можно собрать самостоятельно: все чертежи и исходный код разработчики выложили на GitHub.

Все компоненты и сборка обойдутся примерно в три тысячи долларов. Несмотря на относительно невысокую стоимость, Doggo передвигается и прыгает лучше, чем более дорогие роботы того же типа. Всё благодаря улучшенной конструкции ножного механизма и более эффективным моторам.

Недорогие роботы имеют огромный потенциал для исследований. Если раньше такие технологии были доступны только большим компаниям вроде Boston Dynamics, то теперь экспериментировать с ними может, по сути, каждый. Собрать себе механического слугу ещё никогда не было так просто!

https://youtu.be/2E82o2pP9Jo

Google разработала модель искусственного интеллекта, которая способна обнаружить рак лёгких на ранних стадиях развития. Алгоритм умеет находить тонкие злокачественные ткани, которые человеку заметить довольно трудно, и определять скорость их роста.

В рамках тестирования ИИ проанализировал около 46 тысяч результатов компьютерной томографии грудной клетки. В результате он выявил на пять процентов больше случаев рака, чем команда профессиональных радиологов. А число ложноположительных результатов у него было на 11% меньше.

Пока что модель рано применять для диагностики настоящих пациентов. Тем не менее, Google считает результаты многообещающими. Благодаря ИИ осмотр на рак лёгких может стать не только более точным, но и более доступным.

Источник: Blog.google

Видео: беспилотные машинки взаимодействуют друг с другом, чтобы улучшить ситуацию на дороге

Исследователи из Кембриджского университета показали видео, в котором маленькие беспилотные машинки мастерски объезжают друг друга, постоянно находясь в движении. Всё благодаря тому, что их наделили способностью взаимодействовать по Wi-Fi.

Сначала машинки ездили по двухполосной дороге, никак не «общаясь». Когда исследователи остановили одну из них, остальные начали притормаживать, ожидая подходящего момента для того, чтобы продолжить движение. Но потом машинкам разрешили взаимодействовать, и они стали сообщать друг другу, где лучше изменить скорость, чтобы не замедлять общий поток.

Исследователи рассказали, что это улучшило ситуацию на дороге на 35%. То же касается реальных самоуправляемых автомобилей: если нас ждёт будущее, в котором водители не нужны, то машины должны научиться «общаться».

https://www.youtube.com/watch?v=e0LIU1Sf6p0

Если у вас есть дети (или у вас есть вы!), прочитайте об этих классных проектах на Ардуино.

Одна плата, несколько проводов, какие-нибудь лампочки и проволоки, и у вас получится собственный робот: https://thecode.media/arduino-projects-2/

Видео: эволюция нейронной сети на примере гоночной игры

Разработчик Йохан Элиассон создал гоночную игру, на примере которой показал, на что способно машинное обучение. Сперва машинки в его проекте вели себя очень примитивно, разбиваясь на первом же повороте, но со временем научились наворачивать один круг за другим.

Йохан просто выбирал одну или несколько машин, которые показали себя самыми смышлёными и могли выступить в качестве прародителей следующего поколения. С каждым поколением появлялись всё более «умные» автомобили.

ИИ-машинки не понимали, что они машинки, и это поражает больше всего. Они просто смотрели на виртуальные датчики расстояния до ближайшего объекта и постоянно совершенствовались. Сейчас это компьютерные машинки, но кто знает, что нас ждёт ещё.

https://www.youtube.com/watch?v=wL7tSgUpy8w

Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) профинансировало программу по созданию продвинутого мозгового интерфейса для военных. Он позволит управлять дронами не чем-нибудь, а силой мысли.

Проект находится в зачаточном состоянии. Сперва разработчикам нужно найти эффективный способ считывать мозговые сигналы и возвращать их обратно. Этим занимается сразу несколько больших команд — каждая проводит разные исследования.

Цель DARPA — подготовиться к будущему, в котором военные действия будут разворачиваться с очень высокой скоростью. В общем, куча людей, подключенных проводами к компьютерам, скоро перестанет быть чем-то из области фантастики.

ГРАЖДАНЕ!

ЛИФТ — НАША ОБЩАЯ СОБСТВЕННОСТЬ. БЕРЕГИТЕ ЛИФТ.

https://thecode.media/lift/

Думаем и голосуем в опросе за верный ответ 👇🏻