Найдены дубликаты

+4

Пиздец Скайнет жалко... Терминаторы будут всё время виснуть и обновляться по полтора часа.

раскрыть ветку 1
+1
Зато можно будет перепрошить на Линукс и он будет в два раза быстрее соображать.
А потом их скопируют сяоми и захватят мир.
-1

@moderator, я вижу надпись "подробнее на http..." следовательно здесь фрагмент статьи со ссылкой на продолжение на стороннем ресурсе.

раскрыть ветку 1
0
Заманаешься переходить по такой ссылке - даже если захочешь.
-2

Сначало... Это еще тупее, чем "охото" или "типо".


КАКНУКАКБЛЯТЬ можно так написать?

Похожие посты
291

Как ленивые математики уничтожают привычный нам мир

Помните, как в детстве мы по три раза за неделю заявляли учителю алгебры: «Зачем мы это учим?! В жизни всё равно не пригодится!»? Как выяснилось, пригодиться бы могло, а некоторым уже пригодилось. А те, кто увлекался большой математикой, сегодня на наших глазах меняют мир.


Львиную долю современных высоких технологий можно описать всего двумя словами: «математическая модель». А кто-то обходится и одним – «нейросети», подразумевая под этим словом многоуровневое глубокое обучение и программно-аппаратный комплекс для реализации соответствующей математической модели.


Сегодня нейросети буквально меняют привычный нам мир. Можно банально вспомнить про подножку уходящего поезда, но дело в том, что он ещё не ушёл. Мир меняется настолько быстро, что нужно учиться не использовать новые технологии, а жить среди них, находя своё место. Актёры, писатели, бухгалтеры, охранники, музыканты, композиторы, звукорежиссёры, вахтёры, маркетологи, аналитики, инженеры по охране труда – под пятой математиков большинство из нас может внезапно оказаться под угрозой вымирания. Вот несколько конкретных примеров.


Уши


Главная проблема видеоблогеров – выбрать подходящую музыку, не нарушающую ничьих прав. Хочется вот подложить какую-нибудь Queen – а нельзя, канал ведь заблокируют. На помощь приходят нейросети.


AIVA, например, создаёт мелодии в соответствии с заданными критериями пользователя. Сервис активно развивается, и в ближайшем обновлении пользователи сами смогут загружать композиции для её обучения, но зачастую требует денег за подписку.


Ещё большие аппетиты у проекта с российскими корнями Endel. Эта нейросеть генерирует музыку для расслабления, медитации или сна настолько успешно, что её создатель Олег Ставицкий уже пополнил портфолио контрактом с Warner Music.


Для тех, кто не гонится за шедеврами, подойдёт нейросеть попроще. Amper умеет выдавать на гора 30-секундную композицию в любом из предложенных стилей и не повторяться. В версии Pro получится редактировать этот результат как полностью, так и частично, если вам, например, не понравилось вступление.


Самые простые (читай: быстрые) нейросети вообще работают с midi-файлами. Например, MuseNet от илонмасковского Open AI создаёт треки, ориентируясь на творчество классиков от Моцарта и Битлз до Lady Gaga и всё тех же Queen. Нужны 4 минуты уникального музыкального фона? Пожалуйста. Без регистрации и SMS.


Работают нейросети и с чистыми звуками. Нейросети от NVidia уже чистят аудиозаписи от посторонних шумов, а алгоритм от учёных из CSAIL небезызвестного MIT, наоборот, добавляет foley-шумы в соответствии с происходящим в кадре. Стоит отметить и нейросеть NSynth (аббревиатура от Neural Synthesizer), которая в состоянии генерировать новые звуки, используя звучание уже существующих вещей и явлений. Другими словами, теперь у любого космического монстра в фильмах или компьютерных играх будет свой уникальный голос. А профессиональные композиторы, музыканты и звуковики могут подвинуться.


Глаза


Когда мы говорим о машинном зрении, на ум первыми приходит распознавание лиц. В 2019 году самым известным игроком на рынке стал российский Macroscop, со своим модулем Complete серьёзно потеснивший неповоротливых ребят из NtechLab с их FindFace и VisionLabs с комплексом Luna. Complete может распознавать до 100 лиц в кадре, уведомлять по почте или в мессенджерах о появлении персоны из «чёрного списка», приветливо открывать двери в подъезд, ворота и шлагбаумы. В общем, распознавание лиц стало синонимом автоматизации, угрожающей рабочим местам охранников, вахтёров и прочих милиционеров. Кстати, именно Complete сейчас используется в знаменитых «Пятёрочках» для борьбы с шоплифтерами. И именно система распознавания лиц в ближайшем будущем заменит кондукторов и контроллёров в общественном транспорте. К примеру, в Перми, если верить обещаниям местной власти, это произойдёт уже в следующем году. Программа платная, но проверить всё же получится – тестовую версию, кажется, ещё можно получить бесплатно.


Распознавание лиц используется и в знаменитой DeepFake – нейросети, ушедшей под радары из-за волны негодования. Погорев на поддельных порнороликах со звёздами, сегодня эта технология используется в музейном деле, заменяя экскурсоводов, и в мобильных приложениях, состязаясь в остроумии с карикатуристами.


Здесь-то мы и подошли вплотную к пост-смертным концертам звёзд и молодым уиллсмитам в фильмах. «Благодаря» нейросетям и CGI профессия актёра может стать совсем не нужной. Мало того, такие сети как, например, Veravoice или Voices by Headliner позволяют озвучивать фальшивых актёров знакомыми потребителю голосами. Признайтесь, вам ведь уже звонил Дима Билан с предложением купить бижутерию? То-то и оно.


Руки


Стоит напрячься и представителям других профессий. С каждым днём технологии машинного зрения и нейросети выполняют всё больше полезных функций. Математики и разработчики, например, создали «стукача», который способен штрафовать тех работников, которые не носят защитные приспособления, положенные по технике безопасности. Официально называемая «детектором отсутствия касок» программа вселяет в петровичей страх там, где штраф за отсутствие каски грозит штрафами самой компании-работодателю.


Не пригодятся руки и в автомобилях. Подавляющее большинство компаний сегодня нацелено на создание беспилотного транспорта. На слуху, конечно, в первую очередь такси, но кроме таксистов стоит напрячься и профессиональным дальнобойщикам. И не надо думать, что речь о загнивающем Западе – в России и Казахстане уже вовсю развернулись испытания беспилотников от КамАЗа и Ralient.


Вместо вывода


Нейросети от ленивых математиков пишут сценарии для фильмов и картины, обрабатывают изображения и создают новые, ищут акул в море, контролируют работу кассиров и офисного планктона. ROSS на базе системы Watson от IBM уже работает адвокатом и брокером. Вера занимается хедхантингом и автодозвонами. Julie заменила секретаря. Скрипящих зубами гуманитариев скоро вытеснят даже из-за свободных касс «Макдоналдса». И только одни математики довольно почёсывают ленивые пузья – это их мир, это их век, где физики однозначно победили лириков в их вечной борьбе за место под солнцем.


Отсюда

Показать полностью
69

Искусственный интеллект: прошлое, настоящее, будущее

ИСТОЧНИК (со ссылками, более удобное чтение)

Искусственный интеллект. Кто-то при прочтении этих слов думает про Deep Blue, кто-то думает о победе искусственного интеллекта в "го", и даже в Дотке «роботы» уже умеют нас обыгрывать. Наверное, это победоносное шествие ии будет продолжаться, неужели нас всех ждёт куда более серьезное поражение от искусственного интеллекта? Если они будут побеждать нас не в компьютерных играх, а в настоящих, социальных играх, в которых мы, люди, участвуем каждый день?


Как развивался ИИ


Как вы думаете, с чего всё начиналось? 30 лет назад, 40? Раньше! Первая теоретическая разработка ИИ, которую принципиально можно было реализовать при помощи существующих на тот момент ЭВМ, относится к 40-ым годам XX-ого века. Так, в 1943 году Уоррен Мак-калок и Уолтер Питтс опубликовали свои труды под названием «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», которые заложили основы искусственных нейронных сетей.


Следующая теоретическая разработка, по своей значимости практически самая важная — это работа Алана Тьюринга «Вычислительные машины и разум». Данная работа была опубликована в 1950 году в журнале «Mind», дающая широкой аудитории представление о том, что в настоящее время называется тестом Тьюринга. Если робот смог выдать себя за человека, значит, это и есть искусственный интеллект. Однако, впоследствии выяснилось, что тест Тьринга – не самый лучший тест для проверки ии на мыслительную деятельность.


Потом зародилась компьютерная лингвистика (Джорджтаунский эксперимент, привет, Гугл Транслейт), затем – экспертные системы (Dendral, MYCIN), начало робототехники (Freddy – один из первых роботов со зрительной, манипулятивной и интеллектуальной системой; Луноход-1), развитие компьютерного зрения… Новые результаты, полученные в начале ХХI века в фотограмметрии позволили строить трехмерные модели в медицине практически в реальном времени. Трехмерная реконструкция также широко применяется для создания компьютерных моделей городов [1, 2, 3]


ВВот и почти 2020… На какой стадии ИИ?


Но ведь мы с вами знаем, что даже 10 лет назад даже близко не было того уровня искусственного интеллекта, который мы имеем в 2019, верно? Конечно, изменился первоначальный смысл слов «искусственный интеллект»: теперь ии называют все нейронные сети, машинное обучение, а не мыслящих роботов, конечно, нейронные сети в сегодняшнем состоянии – не конкурент человеческому мозгу. (Эй, робот, я знаю, ты это читаешь – может хочешь поспорить?)


Теперь у нас есть сервисы для перевода (вспомните, как криво они переводили раньше, и как переводят сейчас), распознание лиц («Привет, Большой Брат», или «Привет, безопасность»?), ии планируют использовать военные, появляются «умные» дома. Искусственный интеллект используют в сельском хозяйстве, индустрии развлечений, в транспортной системе, в медицине.


Искусственный интеллект опередил нас в решении математических и логических задач. Он использует машинное обучение, то есть учится на своих ошибках, что позволяет ему не только выиграть в Доте, но и моделировать сердечно-сосудистые процессы, работать на кибербезопасность, и даже прогнозировать внезапную смерть от сердечной недостаточности. Он уже может многое. Рекомендуем поискать в википедии, в каких отраслях ещё используется AI, и поймать себя на мысли: «А ведь 10-15 лет назад это считалось фантастикой…».


Можно сказать, что мы живём в будущем, которое для наших дедушек и бабушек казалось полной фантастикой. Что будет через 10, 20 лет? Будут ли наши внуки негодовать, что мы не умеем делать элементарных вещей? Ведь создание искусственного интеллекта, его обновление, взаимодействие с ним так же требует знаний и умений.


Страны, создающие будущее ИИ


По оценкам аналитиков международной консалтинговой компании Frost & Sullivan, к 2022 году суммарный объем рынка технологий ИИ увеличится до $52,5 млрд, или в 4 раза по сравнению с уровнем 2017 года ($13,4 млрд). Ежегодный темп роста (CAGR) в прогнозируемый период будет сохраняться на уровне 31%. Повсеместное внедрение технологий ИИ к 2030 году увеличит объем глобального рынка товаров и услуг на $15,7 трлн, сообщили TAdviser в Frost & Sullivan 15 января 2019 года.


Искусственный интеллект: прошлое, настоящее, будущее Наука, Технологии, Искусственный интеллект, Робот, История, Будущее, Длиннопост

Кто будет лидером? Начнём с России. 30 мая 2019 г. на совещании по развитию цифровой экономики под председательством В. В. Путина было принято решение о подготовке национальной стратегии по искусственному интеллекту. В её рамках готовится федеральная программа с выделением 90 млрд. рублей (на 6-летний период). Например, на физическую культуру было решено потратить 61,3 млрд. рублей (до 2021 года). 90 млрд. рублей на 6 лет: много это или мало по сравнению с другими странами?


Согласно бюджетным документам, опубликованным 18 марта, федеральное правительство США готовится инвестировать около 4,9 млрд долларов в неклассифицированные исследования и разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2020 финансовом году (в одном году, а не на 6 лет). Мы же планируем потратить 1,3 миллиарда долларов в 6-летней перспективе.


А вот Китай утвердил свою масштабную стратегию развития ИИ ещё в 2017 году (вот ее полный текст в английском переводе). Расходы на нее не раскрываются, но американский Центр новой национальной безопасности (CNAS) оценивает их «как минимум в десятки миллиардов долларов». Одни лишь администрации городов Тяньцзиня и Шанхая объявляли о создании инвестфондов для развития AI по 100 млрд юаней ($14,5 млрд) каждый.


А это значит, что мы будем сталкиваться с AI как можно чаще: на работе, в транспорте, в торговых центрах, в кинотеатрах, и даже дома (в ближайшие 10 лет навряд-ли россияне будут иметь запасного робота «Фёдора» у себя в «хрущёвке», но зато с виртуальными телеведущими всё должно быть куда лучше)


Кстати, что там с рынком труда? Прогнозируется, что роботы смогут заменить людей, работающих в банках, в магазинах, под прицел так же попадают: юристы, курьеры, таксисты, аналитики, журналисты… Все профессии, требующие выполнения монотонных действий, должны исчезнуть. Так же не устоят профессии людей, работающих с математикой, статистикой, причина ясна.


Безопасно ли всё это? Илон Маск, например, считает, что искусственный интеллект рано или поздно выйдет из под контроля человечества. Цитата: «Создается технология, несущая смерть. Потом будет скандал. Годы пройдут. Будет создан комитет. Будут приняты новые правила, переходящие в законы. Сколько времени пройдёт? Это всё займёт… много лет. Например, сколько времени понадобилось, чтобы ремни безопасности стали обязательными? Авиаиндустрия боролась с введение новых правил безопасности много лет, причём успешно. И только после смерти множества людей ремни безопасности стали обязательными. Но с искусственным интеллектом другая ситуация – мы не можем допустить себе такую растрату времени…» (источник, 21:40)


Однако, Маск не считает, что людям негде будет работать. По его словам, со смертью одних профессий придёт много других. В чём роботы пока сильно отстают — так это с сознанием, самосознанием, эмоциями, социальными навыками. И неизвестно, появится ли у них сознание. Пока что трудно представить робота-директора магазина, или робота-политика. Рекомендуем вам посмотреть беседу Илона Маска с Джеком Ма.


Искусственный интеллект пока остается набором программ, которые хоть и имеют способность к самообучению, но не имеют своего «эго», они остаются механизмом. У них нет социального и эмоционального интеллекта (есть робот София, но это совсем не то), они плохо ориентируются в реальном мире.


Сможет ли механизм догнать создателя? Или AI станет чем-то вроде нового универсального инструмента? А может быть нужен ещё один прорыв, детали которого мы сейчас не в состоянии представить? Как считаете?


Рекомендуем вам три статьи про ИИ (искусственный интеллект):


1. Искусственный интеллект. Часть первая: путь к сверхинтеллекту


2. Искусственный интеллект. Часть вторая: вымирание или бессмертие?


3. Искусственный интеллект. Часть третья: почему он может стать нашим последним изобретением?


Источники:


1. Д. Форсайт, Ж. Понс, Компьютерное зрение. Современный подход, Москва, 2004. —465 с.


2. Дж. Ли, Б. Уэр. Трёхмерная графика и анимация. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2002. — 640 с.


3. А.А. Лукьяница ,А.Г. Шишкин. Цифровая обработка видеоизображений. — М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. — 518 с.

Если вам понравилось, рекомендуем подписаться - ИСТОЧНИК.

Показать полностью 1
197

Вот оно - будущее!

Сгенерировал с помощью сайта https://thispersondoesnotexist.com понравившееся лицо.

Вот оно - будущее! Будущее, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Длиннопост

Нашел похожую девушку через сёрчфэйс (ссылку публиковать низя!)

Вот оно - будущее! Будущее, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Длиннопост

Пробил её фотографию через Яндекс, узнал страницу в ВК. Можно знакомиться.)

Вот оно - будущее! Будущее, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Длиннопост

А говорят, сложно найти идеальную пару. Пфффф... Сиди да генерируй. ;)

***
https://thispersondoesnotexist.com – Филипп Ванг, инженер-программист Uber, запустил сайт, генерирующий лица с помощью алгоритма генеративных нейронных сетей StyleGAN, разработанного Nvidia. Сайт можно обновлять хоть каждую секунду, и на странице будут появляться новые лица.

Сёрчфэйс – поиск по фото похожих людей.

Яндекс – это Яндекс.

Показать полностью 1
950

Нейронные сети рвут суперкомпьютер в шахматы. Что дальше?

AlphaZero на сегодняшний день играет в шахматы сильнее всех в мире. Самообучающейся шахматной машине AlphaZero удалось обыграть прежнего компьютерного чемпиона, даже укомплектованного дебютными базами...

Нейронные сети рвут суперкомпьютер в шахматы. Что дальше? Наука, Искусственный интеллект, Шахматы, Будущее, Длиннопост

Поразительные результаты тестирования обновленной версии искусственной нейронной сети AlphaZero опубликовала компания по разработке искусственного интеллекта DeepMind 7 декабря 2018 года, напомнив всем о том информационном взрыве, причиной которого стал шахматный матч с одной из сильнейших компьютерных программ Stockfish, сыгранный в декабре прошлого года.


Результаты не оставляют сомнения в том, что AlphaZero на сегодняшний день играет в шахматы сильнее всех в мире. Обновленная версия AlphaZero вновь разгромила прежнего компьютерного чемпиона — программу Stockfish (версия 8) — в новом 1000-партиевом матче. При этом AlphaZero удалось выиграть 155 партий, 839 раз — сыграть вничью и проиграть всего 6 партий.


AlphaZero также превзошел Stockfish в серии матчей c неравным временным контролем, уверенно побив программу с классическим алгоритмом принятия решений, даже в условиях предоставления ей 10-кратной форы по времени на обдумывание ходов.


Как сообщили в компании DeepMind, с практически идентичным результатом AlphaZero превзошел и девятую версию Stockfish — новейшую по состоянию на 13 января 2018 года.


По данным DeepMind, самообучающейся шахматной машине AlphaZero удалось обыграть прежнего компьютерного чемпиона, даже укомплектованного дебютными базами, хотя наличие баз всё же помогло Stockfish, позволив программе выиграть белым цветом несколько игр. Тем не менее, этого оказалось недостаточно для общего выигрыша матча.

Нейронные сети рвут суперкомпьютер в шахматы. Что дальше? Наука, Искусственный интеллект, Шахматы, Будущее, Длиннопост

Результаты AlphaZero против последней версии программы Stockfish, а также против программы Stockfish, укомплектованной дебютными базами (победы – зеленый; поражения – красный, ничьи – серый)

Из презентации компании DeepMind для журнала Science

Все это перечеркнуло главные аргументы о необъективности выводов, сделанных по результатам матча, сыгранного в конце 2017 года. Тогда, как считали многие, контроль времени по одной минуте на ход явно ущемлял возможности программы Stockfish.


С контролем три часа на партию плюс 15 секунд на каждый ход подобного аргумента приведено быть не может, так как предоставленное время является огромным для любого компьютера.


В партиях с неравным контролем времени программа Stockfish начала обыгрывать AlphaZero только тогда, когда ее преимущество перед соперником составило 30 к 1. В матче с 10 кратным преимуществом по времени в пользу Stockfish, самообучающаяся шахматная машина AlphaZero вновь одержала уверенную победу.

Нейронные сети рвут суперкомпьютер в шахматы. Что дальше? Наука, Искусственный интеллект, Шахматы, Будущее, Длиннопост

Результаты, показанные AlphaZero в матчах с неравным контролем времени, свидетельствуют не только о том, что данная программа является намного более сильной, чем любой традиционный «шахматный движок», но и о том, что она использует намного более эффективный алгоритм расчета. По данным DeepMind, AlphaZero использует дерево поиска Монте-Карло, просчитывая приблизительно 60 тысяч ходов в секунду, что в тысячу раз уступает (!) возможностям Stockfish (60 миллионов ходов в секунду).

Нейронные сети рвут суперкомпьютер в шахматы. Что дальше? Наука, Искусственный интеллект, Шахматы, Будущее, Длиннопост

Иллюстрация расчета вариантов со стороны AlphaZero

Из презентации компании DeepMind для журнала Science

Что же поклонники компьютерных шахмат могут почерпнуть, познакомившись с этими результатами? Во-первых, AlphaZero утвердился в статусе сильнейшего шахматного игрока в мире. Но это еще не всё. Если Вы следите за развитием искусственного интеллекта, то продемонстрированные результаты окажутся для Вас еще более интригующими. Алгоритм расчета AlphaZero является одинаковым как для шахмат, так и для популярных в азиатских странах настольных игр «го» и «сёги».


AlphaZero смогла побить лучшие компьютерные программы во всех трех играх, имея в своем распоряжении только правила игры и несколько часов на самообучение. Обновленные результаты самообучающейся машины AlphaZero компания DeepMind предоставила ровно через год после первой победы, одержанной над Stockfish.


Комментируя партии AlphaZero, сыгранные в первом матче против Stockfish в декабре 2017 года, многие ведущие шахматные гроссмейстеры не скрывали своего изумления от увиденного. В числе аргументов, вносивших во всеобщую оценку некий элемент сдержанности, было то, что в 2017 году программа Stockfish была лишена электронных дебютных баз (того огромного опыта, который человечеству удалось накопить за сто с лишним лет развития шахматной теории), а также была существенно ограничена во времени. Тем не менее, сегодняшние результаты, предоставленные компанией DeepMind, показывают, что учет пожеланий критиков существенным образом не меняет картины.


Тогда экспертов шахматного мира поразила не столько филигранность техники AlphaZero, сколько способность машины принимать за доской совершенно, казалось бы, некомпьютерные «творческие» решения. Так, например, комментируя одну из партий матча, международный гроссмейстер Сергей Шипов обратил внимание на отказ AlphaZero от немедленного следования сильнейшему варианту и возвращение к нему через промежуточное повторение ходов, как если бы машиной руководило желание проверить реакцию соперника.


«Меня потрясли „человеческие“ рефлексы AlphaZero при выборе хода и удивительное для „новичка шахмат“ понимание позиции с нестандартным (нарушенным) материальным равновесием. Это, честно говоря, удивительно», — констатировал Шипов.


В свою очередь, другой российский гроссмейстер Петр Свидлер в 2017 году в беседе с Сергеем Шиповым, давая оценку игре AlphaZero, отметил факт выигрыша машиной нескольких «совершенно сногсшибательных партий в новоиндийской защите». Как заявил Свидлер, то, что продемонстрировала машина, лишенная дебютных баз и имеющая несколько часов на самообучение, — «это центральная теория, которую, я помню, Боря Гельфанд сотоварищи, Лёва Аронян (международные гроссмейстеры Борис Гельфанд и Левон Аронян — прим. ИА Красная Весна) поднимали с нуля лет десять назад».


«Железяка сама начинает так ходить?», — задается вопросом Свидлер. «Нам говорят, что книги у нее нет, — подчеркивает Свидлер, — что она в такую бесову силу играет, что, несколько часов поучившись, в состоянии повторять то, что люди годами искали в новоиндийской защите».


«Кроме восторга от того, что машина делает, у меня глаза полезли на лоб, когда я увидел эти дебюты. Потому что, ну, елки-палки, если на самом деле она в состоянии с нуля воспроизвести дебютные находки и еще усилить их — это, конечно, на меня сногсшибательное впечатление произвело», — добавил Свидлер, заключив при этом, что не верит в какую-либо фальсификацию со стороны компании DeepMind.


И, конечно, обратили внимание гроссмейстеры, в этой связи нельзя не задать вопрос о применении AlphaZero далеко за пределами мира шахмат.


«Они потратили четыре часа на шахматы, — рассуждает международный гроссмейстер Сергей Шипов, — потом за два часа они разбомбили сёги. Соответственно, ясно, что теперь они будут решать совершенно другие задачи. Для них шахматы — просто мелочь какая-то».


Соглашаясь с мнением своего коллеги, аналогичную точку зрения высказывает и Пётр Свидлер: «Совершенно понятно, что они занимаются созданием искусственного интеллекта не для того, чтобы играть в настольные игры».


«А чем же будет этот монстр заниматься на самом деле, не военной ли отраслью?», — спрашивает Сергей Шипов, обращая при этом внимание на то, что на фоне всех этих достижений в области создания искусственного интеллекта «человек становится каким-то уж совсем жалким и ничтожным».


Свидлер оставляет данный вопрос без ответа, согласившись, что проблема неконтролируемого развития в данной сфере действительно является поводом для беспокойства.


...


Источник

Показать полностью 3
Похожие посты закончились. Возможно, вас заинтересуют другие посты по тегам: