10 главных научных открытий 2017 года

1. «Отредактирован» человеческий эмбрион

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

27 июля в Портленде, штат Орегон, ученые добились значительного прорыва в технологии генного редактирования. Воспользовавшись CRISPR, они успешно удалили у человеческого эмбриона ген, связанный с сердечными заболеваниями.

2. Создан металлический водород

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

27 января впервые в науке ученые создали металлический водород, применив почти пять миллионов атмосфер давления к жидкому водороду. В своем металлическом состоянии водород может действовать как настоящий сверхпроводник, технология совершит революцию во многих областях — от хранения энергии до ракетостроения.

3. Обнаружена планета, на которой можно жить

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

19 апреля ученые из Европейской организации астрономических исследований нашли лучшую планету для внеземной жизни. LHS 1140b была обнаружена в обитаемой зоне тусклой звезды в 40 световых годах от Земли

4. CRISPR отредактировал гены внутри человеческого тела

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

1 июня ученые впервые применили технологию генного редактирования CRISPR (наиболее доступную технику редактирования генов) в человеческом теле. Новое исследование было направлено на удаление вируса папилломы человека (ВПЧ) у 60 женщин, путем применения геля, содержащего необходимое кодирование ДНК для шейки матки, чтобы отключить механизм роста опухоли.

5. Новые технологии позволят выращивать органы

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

1 мая были сделаны успехи в области регенеративной медицины. Институт регенеративной медицины Wake Forest в настоящее время возглавляет проекты по выращиванию человеческих органов и тканей. Открытия его исследователей могут помочь в восстановлении повреждений нервов и даже вырастить целые конечности и внутренние органы

6. Google научил ИИ адаптироваться к сложной среде

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

11 июля подразделение Google по искусственному интеллекту DeepMind опубликовало статью, иллюстрирующую, как его специалисты обучают ИИ-алгоритмы адаптироваться к сложной и меняющейся среде.

7. SpaceX повторно запустила «отработанную» ракету

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

30 марта SpaceX успешно запустила на орбиту и посадила уже использовавшийся ракетоноситель Falcon 9. Этот прорыв еще больше увеличил доступность космических запусков — экономия более $18 млн за каждый пуск.

8. Создана искусственная матка

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

26 апреля врачи Детской больницы Филадельфии сумели сымитировать женскую матку с использованием синтетического устройства для предотвращения смертности и болезней преждевременно рожденных детей младше 37 недель, эксперимент был проведен на новорожденном ягненке.

9. Новый прорыв в квантовых вычислениях

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

28 июля на Международной конференции по квантовым технологиям в Москве был представлен рекордный 51-кубитный квантовый компьютер, открывающий путь для новых применений технологии.

10. ИИ AlphaGo доказал превосходство над людьми в игре го

10 главных научных открытий 2017 года Картинки, Факты, Научные открытия, Длиннопост

29 мая ИИ от компании DeepMind (принадлежит Google) обыграл пять лучших в мире игроков в го. Впервые он обыграл человека в прошлом году.


Источник

Вы смотрите срез комментариев. Показать все
182
Автор поста оценил этот комментарий

Читая такие посты я примерно понимаю, почему старые люди не воспринимают новые технологии. В некоторые вещи сложно поверить.

раскрыть ветку (35)
60
Автор поста оценил этот комментарий
Лет семь назад, в одном из журналов, читал что в игре го столько комбинаций, что в ближайшие лет двадцать, компьютер не победит человека. На тот момент у лучших программ выигрывали игроки среднего уровня. Все оказалось гораздо быстрее
раскрыть ветку (21)
38
Автор поста оценил этот комментарий

Теперь уже нельзя написать что-то вроде

Компьютеры вообще многое могут. Гораздо лучше людей играют в шахматы, рассчитывают интегралы, наводят оружие.
Но кое в чем люди сильнее - игра в го, например. А кроме того - пилотирование, компьютеры с межзвездными полетами еще справляются,
но для посадки, старта и финиша до сих пор необходим пилот. И для стыковки желателен
Алексей Дуров, "Понять химеру" (издано в 2013г)

раскрыть ветку (2)
5
Автор поста оценил этот комментарий

Написать по-прежнему можно всё, что угодно. Это ведь фантастика, а не научные статьи. =)

2
Автор поста оценил этот комментарий
Кстати, а объясните, вот нафига пилот для стыковки? Мне кажется программе это далось бы гораздо проще, т.к. быстро высчитывается необходимое расстояние до шлюза, угол отклонения, скорость, ускорение, насколько и с какой интенсивностью нужно маневровые запустить что бы угол отклонения привести к нужному... Идеальная стыковка миллиметр в миллиметр это не какая-то фантастика, блин, да даже у колы и пепси на заводах автоматизация сложнее чем стыковка шлюза в космосе.
25
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий
А компьютер и сейчас не может посчитать все комбинации: там ИИ просто отбрасывает бесперспективные. Инновация в том, что этот ИИ сам был написан при помощи ИИ.
раскрыть ветку (4)
7
Автор поста оценил этот комментарий

скайнет, начало

4
Автор поста оценил этот комментарий

Насколько я помню, ИИ сам писал нейросеть для распознавания изображений. А AlphaGo просто играла сам с собой, без людей.

раскрыть ветку (1)
Автор поста оценил этот комментарий

Если я правильно помню, изначально AlphaGo изучала и переигрывала партии мастеров го, постепенно строя на них свою игру. В прошлом же году разработчики пришли к выводу, что полагаться на людской опыт было бесперспективно, человеческий опыт в данном случае только мешал, т.к. добавлял в анализ ограничения человеческого разума, и позднее AlphaGo уже играла только с собой.

3
Автор поста оценил этот комментарий

Пиздец нам

6
Автор поста оценил этот комментарий

В 1997г лучшая программа Handtalk проиграла Дженис Ким, играя с форой в 25(!) камней (http://old.computerra.ru/2003/484/201611/, 2003г, перевод статьи 1998г)
Автор статьи, Дэвид Мехнер, сам разрабатывавший тогда программу для игры в го, предсказывал (в 1998):

Тем не менее, полностью разделяя надежды ИИ-оптимистов, я предсказываю, что через тридцать лет компьютер выиграет в го у игрока класса Ким
раскрыть ветку (4)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Не угадал, ещё раньше хах)

раскрыть ветку (3)
2
Автор поста оценил этот комментарий

Так скорость развития технологий увеличивается с каждым годом. Существующие технологии всегда будут быстрее развиваться, чем им пророчат)

Другое дело, не существующие, типа антигравов

раскрыть ветку (2)
3
Автор поста оценил этот комментарий
Технологии развиваются, а люди нет.
раскрыть ветку (1)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Да и хрен с ними.


з.ы. ну, в теории можно и попытаться в  модификацию. Какие это вызовет проблемы - отдельный вопрос.

5
Автор поста оценил этот комментарий

Ну справедливости ради расчёт полного количества вероятностей не нужен и более того крайне нежелателен потому что это абсолютно неоптимальный алгоритм. И прописанные блоки если-то тоже крайне нежелательны. Насколько я знаю и когда компьютер побеждал человека в шахматы применялись нейронные сети, и в Го, то есть самообучающаяся система как человеческий мозг. Те кто пишут про перебор вариантов и алгоритмы просто не понимают о чём говорят

3
Автор поста оценил этот комментарий

Ну ребзя тогда даже не представляли что такое нейронные сети.

раскрыть ветку (3)
7
Автор поста оценил этот комментарий
Теории нейронных сетей уже больше 40 лет.
раскрыть ветку (2)
2
Автор поста оценил этот комментарий

А широкой практике лет 10.

раскрыть ветку (1)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Широкой практике в виде различной успешности попыток присобачить глубокие сети куда только можно (в том числе и куда не нужно, но это отдельный вопрос :-) ) - меньше.


ЕНМНИП, началось же с победы AlexNet по части классификации Imagenet-а в 2012, нет?

Автор поста оценил этот комментарий

Суть в том, что шахматы -- игра, где можно просчитать все ходы, а игра в го имеет множество ходов, которые делаются по интуиции. Здесь же просто поставили одну нейронную сеть играть с другой нейронной сетью, пытаясь обыграть друг друга, они и обучались.

раскрыть ветку (2)
Автор поста оценил этот комментарий

В го это тоже теоретически возможно.


Проблема в том, что только теоретически - на практике такой "простой" алгоритм ранжирования/отсечения ходов слишком ресурсоёмок.

Автор поста оценил этот комментарий

Есть подсчет что одна партия теоретически может длиться больше 180т ходов (1 ход это ход белой фигуры и ход черной). Причем так чтобы не было 3е кратного повторения хода. А это значит что если в 1 секунду играть одну неповторяющуюсю партию, то не хватит времени жизни вселенной чтобы обсчитать их все

153
Автор поста оценил этот комментарий

Любая высокоразвитая технология похожа на магию

раскрыть ветку (11)
60
Автор поста оценил этот комментарий

Количество накопленных знаний в каждой области такого, что даже на изучение одной области можно потратить всю жизнь. Технологическая сингулярность - ситуация, когда ваши знания успевают устареть еще в тот момент, когда вы о них узнали.

раскрыть ветку (4)
2
Автор поста оценил этот комментарий

Зачастую чтобы понять более-менее принцип технологии, легче подрубать дедукцию и оперировать более базовыми элементами, из которых состоит сама система, в случае с ИТ это так.

раскрыть ветку (3)
4
Автор поста оценил этот комментарий

Проблема начинается с устаревания/признания частными случаями самих базисов. Например, полтора века назад Ньютоновская физика считалась абсолютным базисом, а сейчас это частный случай и квантовая физика работает по другому. Утрированно)

раскрыть ветку (2)
2
Автор поста оценил этот комментарий
Например, полтора века назад Ньютоновская физика считалась абсолютным базисом, а сейчас это частный случай и квантовая физика работает по другому

Базисом была и есть математика, ньютоновская физика также никуда не делась.

1
Автор поста оценил этот комментарий

Для преследования цели быстрой реализации проекта подойдет и использования проверенных методов, пускай, в каких-то смыслах не точных. Аппроксимация уже хороша в обеспечении надежности, многофункциональности и эффективности. Конечно, круче всего использовать ее, но для того нужно время для освоения. Старые принципы, если те покрывают необходимые требования, все равно будут хороши. Хотя такое не должно тормозить науку.

13
Автор поста оценил этот комментарий
Так вот почему моя мама так до конца и не освоила пульт от телевизора!
раскрыть ветку (2)
9
Автор поста оценил этот комментарий

Не дай бог мы такими же будем.

ещё комментарии
2
Автор поста оценил этот комментарий
Почему то вспомнился первый аутласт...
Автор поста оценил этот комментарий
И любая хорошо изученная магия, похожа на технологию)
Автор поста оценил этот комментарий

Любое научное открытие похоже на магию для людей, знания которых на уровне 20 или 19 века. Будем честными, почти у всех нас они именно такие)
Отличаются у очень интересующихся или работающих с этим людей

1
Автор поста оценил этот комментарий
Пожилые, это не значит все. Ты бы ещё религиозных фанатиков упомянул...
Вы смотрите срез комментариев. Чтобы написать комментарий, перейдите к общему списку