Представитель Google прокомментировал информацию о запрете сотрудничества с китайским производителем гаджетов Huawei. Позицию корпорации он озвучил агентству Reuters.
Он пояснил, что в компании в настоящее время изучают указ президента США Дональда Трампа и пытаются спрогнозировать его последствия. При этом для пользователей, которые уже приобрели смартфоны данного китайского производителя, приложения Google Play и Google Play Protect продолжат работать.
Других подробностей, кроме подтверждения прекращения бизнес-контактов между Google и Huawei, собеседник агентства не привел.
19 мая сообщалось, что смартфоны Huawei перестанут получать обновления Android, а следующие поколения смартфонов компании не будут иметь доступ к сервисам Google, включая магазин приложений Google Play, браузер Chrome, почтового клиента Gmail, YouTube и карты.
Министерство торговли США добавило Huawei и 70 ее филиалов в черный список 16 мая. По мнению представителей США, это решение затруднит продажи некоторых продуктов компании, поскольку она зависит от американских поставщиков.
https://lenta.ru/news/2019/05/20/poka_spokuha/

Всего пока запущено 15 доменов.

Для текстовых документов это:

doc.new;

docs.new;

document.new.

Для таблиц:

sheet.new;

sheets.new;

spreadsheet.new.

Для презентаций:

slide.new;

slides.new;

deck.new;

presentation.new.

Веб-формы создаются по адресам:

form.new;

forms.new.

Сайты с помощью фирменного сервиса:

site.new;

sites.new;

website.new.

Технически эти адреса выступают ярлыками для запуска определённых функций. Не исключено, что в будущем компания расширит функциональность подобных решений. Было бы забавно использовать только доменные адреса, чтобы управлять теми или иными аспектами документа.

Отметим, что в конце прошлого десятилетия Корпорация по управлению доменными именами и IP-адресами (ICAAN) запустила инициативу по расширению адресного пространства доменов. До этого были только общие (.com, .org и другие) и национальные (.ru). А с 2013 года в компании начали выдавать и нестандартные адреса. В их числе кириллические и .new. Важно не путать их с адресами .news, которые используются, как понятно из названия, для новостных агентств.

При этом неважно, какой браузер используется на ПК или смартфоне. Система корректно переадресует пользователя на открытый документ в любом случае.

Источник: 3dnews

Как только журналист сообщил о происходящем специалистам Google, сбоящее устройство немедленно забрали для проведения тестов. Как позже сообщили Руссаковскому, причиной самопроизвольных включений и круглосуточного шпионажа со стороны устройства стал некий аппаратный баг в работе сенсорной панели (очевидно, она оказалась слишком чувствительной, что и вызывало «фантомные нажатия»).

Представители Google пишут, что проблема затрагивает небольшое количество Google Home Mini, однако для бага уже был выпущен соответственный патч (версия прошивки 1.28.100122). Пока патч блокирует работу сенсорной панели вовсе, то есть работа над более адекватным ситуации исправлением продолжается.

Человеческий мозг содержит миллиарды нейронов, между которыми формируется совсем уж непостижимое число нейронных связей. Эти связи определяют пути взаимодействия между нейронами и они определяют наше поведение, последовательность выполняемых действий и все остальное, характеризуемое понятиями опыт и память.

Искусственные нейронные сети имеют точно такое же строение и функционирование, правда в несколько меньших масштабах. Роботам с системами управления на базе нейронных сетей можно поставить задачу и они сами найдут путь ее максимальной эффективного решения, действуя путем проб и ошибок. В начале этого поиска все действия робота могут выглядеть бессмысленными и хаотичными для стороннего наблюдателя, но со временем робот сможет определить и использовать только те действия, которые приводят к выполнению поставленной перед ним задачи.

Такой процесс самообучения является эффективным, но он требует достаточно много времени. При помощи "облачной робототехники" роботы смогут обмениваться не только уже имеющимся у них опытом выполнения каких-либо действий, они также могут учиться совместно быстрей, разделяя длительный период самообучения на этапы, выполняемые параллельно несколькими однотипными роботами.

Создав первый вариант "облака", специалисты компании Google Research проверили работоспособность нового метода на трех различных задачах, поставленных перед несколькими роботами, которые имели одну общую нейронную сеть. Первой задачей стала задача открывания двери, которая должна была быть решена методом проб и ошибок. Как можно убедиться, просмотрев приведенный ниже видеоролик, роботы сначала "тычутся в двери как слепые котята", исследуя все доступные действия и выбирая те, которые ведут к выполнению поставленной цели.

Через несколько часов экспериментирования роботы все же самостоятельно выяснили, что для открывания двери требуется взяться за дверную ручку, повернуть и потянуть за нее. Можно сказать, что после этого они понимают, какая последовательность действий ведет к успешному выполнению задачи, но в их понимании полностью отсутствует модель, описывающая то, почему и как это все происходит.

Во втором эксперименте исследователи проверяли работу так называемой прогнозирующей модели. Каждому из роботов дали поднос, на котором находилось несколько предметов повседневного использования. "Играя" с этими предметами, роботы выработали некоторое понимание связи между причиной и последствиями своих действий. После того, как приобретенный опыт был распространен на всех роботов группы, получившаяся модель поведения могла быть использована для того, чтобы предсказать к какому результату сможет привести то или иное действие.

И третьим экспериментом являлось повторение первого эксперимента с открыванием двери. Разница заключалась в том, что процесс обучения роботов этому действию производился человеком-оператором, который выполнял пошаговое управление действиями робота. После этого перед роботами поставили задачу усовершенствовать приобретенный опыт путем проб и ошибок. "Коллективный разум" группы роботов быстро нашел оптимальные варианты, которые отличались немного различными положениями манипуляторов, углов поворота ручки и приложения тянущего усилия. А самым интересным моментом стал момент, когда одного из роботов, в "разуме" которого находился весь накопленный группой роботов опыт, заставили открывать дверь, на которой была установлена ручка совершенно нового типа.

Каков же большой смысл всего этого? Естественно, что нейронные сети, получающие большее количество исходных данных, смогут обучиться гораздо качественней. Поэтому группа роботов, совместно обучающихся выполнению какой-либо задачи, может прийти к положительному результату гораздо быстрей робота-одиночки, пытающегося постигнуть все тоже самое своими силами. И такое ускорение процесса обучения позволит промышленным и исследовательским роботам следующих поколений приступать к выполнению сложных задач гораздо быстрее, нежели при традиционном подходе.

Исходник