विज्ञापन
अभी जीवित रहने का ऐसा रोमांचक समय है, क्योंकि विज्ञान और प्रौद्योगिकी मानवता को ऐसी अविश्वसनीय दरों पर आगे बढ़ा रहे हैं। दस साल पहले किसने सोचा था कि हमारे फोन पर दुनिया की सभी जानकारी के लिए एक टच एक्सेस है? इस दर पर, हम एक और दस वर्षों में क्या देखने जा रहे हैं?
किसी भी भाग्य के साथ, यह इन चार अविश्वसनीय तकनीकों में से एक या अधिक होगा जो दुनिया को बदलने की बहुत संभावना है।
स्वायत्त कारें
रडार, लेजर और ऑप्टिकल स्कैनर की एक सरणी से लैस, स्वायत्त - या स्व-चालित - कारें पहले से ही अनुसंधान के एक उन्नत चरण में हैं जहां वे पूरी तरह कार्यात्मक हैं। अब तक के परीक्षण अविश्वसनीय रूप से सफल रहे हैं - अन्य मोटर चालकों के साथ वास्तविक, व्यस्त सड़कों पर।
निश्चित रूप से, कंप्यूटर नियंत्रित कारें दुर्घटना ग्रस्त हैं? ऐसा बिल्कुल नहीं है। सेल्फ-ड्राइविंग कार में Google के प्रयास, जिसने कैलिफ़ोर्निया की सड़कों पर सैकड़ों हजारों मील की दूरी तय की है, जिससे अब तक केवल एक दुर्घटना हुई है। मानव द्वारा मैन्युअल रूप से चलाए जाने के दौरान दुर्घटना हुई!
क्यों सुरक्षित है? उन सभी सेंसर के साथ, कंप्यूटर सब कुछ एक साथ देखने में सक्षम है और सामान्य मानव की तुलना में कहीं अधिक जानकारी का आकलन कर सकता है। यह मानव की तुलना में तेजी से निर्णय लेता है, यह मोबाइल फोन की जांच नहीं करता है, और भावनाओं को मेज पर नहीं लाता है। यह पता चलता है कि स्वायत्त कारें मनुष्यों की तुलना में कहीं अधिक विचारशील चालक हैं।
मानवता को लाभ:
यह देखते हुए कि मानवीय त्रुटि और एकाग्रता की कमी यातायात दुर्घटनाओं के मुख्य कारण हैं, स्वायत्त वाहनों के लाभों को कम करके नहीं आंका जा सकता है। न केवल वे हजारों लोगों की जान बचाएंगे, बल्कि अधिक पूरा करने वाले लक्ष्यों का पीछा करने के लिए समय बिताया जा सकता है। हर दिन काम करने के लिए हर दिन केवल एक घंटे में 300 घंटे में बदल दिया गया, जो आप एक विदेशी भाषा सीख सकते हैं (चीनी, मेरा सुझाव है, जिस तरह से दुनिया जा रही है ...) और जानने के लिए TED वीडियो देखें:
द माइंड रीडर
यह कुछ हफ़्ते पहले मेरी Google+ स्ट्रीम में पॉप अप हुआ था, और किसी के रूप में जो 4 साल या उससे अधिक सपने की डायरी सपने देखता था, जो कुछ वर्षों से चल रहा है, मुझे लगता है कि यह बस अविश्वसनीय है।
यही पर है। से शोधकर्ता गैलेंट लैब किसी को एमआरआई मशीन में कुछ घंटों के लिए रखा, और एक वीडियो अनुक्रम वापस खेला जिसे आप बाईं ओर देख सकते हैं। उन्होंने मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड किया, और फिर पुन: रचना की जो उपयोगकर्ता देख रहा था (दाईं ओर) केवल मूल वीडियो के संदर्भ के बिना, मस्तिष्क स्कैन का उपयोग करके। वे सचमुच लोगों के दिमाग को पढ़ते हैं।
यह कैसे काम करता है? खंगाले गए दृश्य की छवियां कम्प्यूटेशनल रूप से हजारों घंटों के YouTube फुटेज का उपयोग करके मर्ज की जाती हैं। सबसे पहले, आप विषय के लिए एक छोटा सा नमूना अनुक्रम दिखाते हैं, और मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड करते हैं। एक बार जब आप ऐसा कर लेते हैं, तो हजारों क्लिप के लिए, आपके पास विज़ुअल प्रतिक्रियाओं की एक लाइब्रेरी होती है। लाइब्रेरी के साथ रिकॉर्ड की गई गतिविधि की तुलना करें, कुछ नज़दीकी मिलान क्लिपों को चुना और उन्हें मर्ज किया, और यही आपको मिलता है। दिलचस्प बात यह है कि दृश्य प्रतिक्रियाएं सभी के लिए समान हैं, इसलिए जैसे ही नमूनों की विशाल लाइब्रेरी बढ़ती है, प्लेबैक की सटीकता भी बढ़ जाती है। संभवतः, शोधकर्ताओं को किसी बिंदु पर कुछ हज़ार घंटे पोर्नोग्राफी देखनी होगी यदि वे वास्तव में पूर्ण पुस्तकालय चाहते हैं जो अधिकांश लोगों के हर जागृत विचार को दिखा सके!
मानवता को लाभ:
मुश्किल। क्या हम वास्तव में वहां जाना चाहते हैं? व्यक्तिगत रूप से, मुझे अपने सपनों को रिकॉर्ड करने में सक्षम होना पसंद है, लेकिन मुझे संदेह है कि मैं उन गलत हाथों में पड़ना चाहता हूं। आपके विचारों को पढ़ने वाली सरकारी एजेंसियों की वास्तविक अवधारणा काफी, काफी भयानक है।
रोबोट सीखने वाले बच्चे
क्या यह लेख एक रोबोट का उल्लेख किए बिना नहीं कर सकता था, क्या मैं? iCub रोबोट दुनिया का नवीनतम पोस्टर बच्चा है, और संयुक्त आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रोबोटिक्स की एक नई पीढ़ी का प्रतिनिधित्व करता है जो अपने परिवेश से सीखने में सक्षम हैं। यह अपने बच्चे के आकार की उपस्थिति के साथ बेमानी घाटी के किनारे पर स्थित है, और यह सिर्फ एक के रूप में सीखता है छोटा बच्चा हो सकता है - चेहरे के हावभाव को दोहराते हुए, वस्तुओं को याद करते हुए, और अब क्रॉलिंग और शूटिंग भी धनुष। क्या?! क्या मैंने सिर्फ यह कहा कि यह धनुष और तीर को मारता है? वास्तव में - निश्चित रूप से यह केवल कुछ ही समय पहले की बात है जब रोबोट क्रांति दर्दनाक रूप से यथार्थवादी हो जाती है।
मानवता को लाभ:
संभावित युवा जोड़ों के लिए बेहतर चाइल्डकैअर कक्षाएं शायद? संदिग्ध। मुझे संदेह है कि यह एल्गोरिदम सीखने का एक प्रदर्शन है वास्तव में एक प्रयोग करने योग्य बनाने का प्रयास है (क्या यह सही है) रोबोट? बच्चा, लेकिन इसका आकार वयस्क आकार तक है और अचानक आपके पास एक सामान्य रोबोट है जो किसी भी कार्य को सीखने में सक्षम है जो मानव कर सकता है, बजाय पिछले पीढ़ी के रोबोट जो एक विशिष्ट कार्य के लिए बनाए गए थे... फिर, हम लाखों मानवों के अंतिम प्रतिस्थापन के बारे में चिंता करना शुरू कर सकते हैं कर्मी। जब फर्मवेयर अपडेट कट्टरपंथी का परिचय देता है तो क्या होता है, इसके बारे में न सोचें iConsciousness.
संवर्धित अंग
एक रोबोट एक्सोस्केलेटन पर स्ट्रैपिंग की कल्पना करें और अचानक सुपर ताकत हासिल करें! किया हुआ है. गंभीरता से, जबकि ये अभी तक उपभोक्ता के स्तर तक नहीं पहुंच पाए हैं, स्ट्रैप-ऑन एक्सोस्केलेटन हैं सेना में पहले से ही व्यापक पैमाने पर उपयोग में है, इसलिए यह भविष्य की तकनीक के रूप में इतना सही नहीं है, अभी। जरा देखो तो:
जबकि यह केवल एक टैथर्ड प्रोटोटाइप है, ये HULC मशीनें आज उपयोग में हैं:
मानवता को लाभ:
एक सैन्य स्तर पर, दो या दो से अधिक सैनिकों की नौकरी करने में सक्षम एक व्यक्ति बहुत अविश्वसनीय है। उपभोक्ताओं के लिए, मैं अंततः इन्हें गैरेज में रखने के लिए सिर्फ एक और बिजली उपकरण के रूप में देख सकता था, लेकिन अंदर अधिक तत्काल भविष्य में वे पैरों की विकलांगता या उन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं हथियार। हालांकि इन चीजों के बड़े होने से पहले यह कब तक चलेगा?
मुझे स्वीकार करना चाहिए, मैं एक प्रौद्योगिकी फ्रीक हूँ। कुछ भी मुझे भविष्य से ज्यादा उत्साहित नहीं करता है और सभी रोमांचक नई तकनीकें जो हमारे लिए हैं। लेकिन मुझे लगता है कि इस सब को थोड़ा परिप्रेक्ष्य से देखना और खुद से यह महत्वपूर्ण सवाल पूछना महत्वपूर्ण है - क्या हम खेल सकते हैं भूकंप इस पर?
क्या रोमांचक नई तकनीकें (असली वाले, "काश हमारे पास ये नहीं थे") क्या आप इंतजार कर रहे हैं? हमें टिप्पणियों में बताएं!
छवि क्रेडिट: शटरस्टॉक 1
जेम्स के पास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में बीएससी है, और कॉम्पिटिया ए + और नेटवर्क + प्रमाणित है। वह MakeUseOf के प्रमुख डेवलपर हैं, और अपना खाली समय वीआर पेंटबॉल और बोर्डगेम खेलने में बिताते हैं। वह पीसी का निर्माण कर रहा है क्योंकि वह एक बच्चा था।
