ハンドメーカーへのインタビュー

MicrosoftのE3イベントは、今後のプロジェクトScarlett Consoleに関するニュースを生み出しましたが、それはメモの唯一の発表ではありませんでした。会社のプロジェクトXCloudストリーミングサービスに関する情報も具体化され、視聴者の人々と、サービスを最初に見てからStreamを通して見ることができました。 Microsoftは、2018年の同じ月に発表されてから12か月後に、今後10月にプロジェクトXCloudをプレビューとして提供すると述べています。 このサービスにより、ゲーマーはXbox Oneライブラリ全体を持ち帰ることができ、複数の異なるデバイスで再生可能になります。 Xbox Head Phil Spencer氏によると、Xbox開発者は2か月前にProject XCloudにアクセスできたと述べています。 Project Xcloudがライブでどれだけの費用がかかるかはまだわかりませんが、Google StadiaやNvidia Geforceなどの製品と競合する予定です。つまり、これは、ゲーマーが料金を支払い、ゲームにアクセスできるサブスクリプションサービスのAla SonyのPlayStationではありません。代わりに、ユーザーはデータセンターでサーバーを効率的にレンタルし、ゲームの代わりに支払いをしなければなりません。 Microsoftは、プロジェクトScarlett Consoleや新しいエリートコントローラーなど、ステージ上で複数のゲームと製品を発表しましたが、Project XCloudはイベント中に限られた時間を受け取りました。潜在的な顧客にとって価格設定の欠如は問題になります。プロジェクトXcloudの実行可能性について、成長する競争とともに実際の判断を下す前に、10月のプレビューの前にさらに詳細を待っています。 あなたもチェックアウトしたいかもしれません： iOS 13ベータ1プロファイルは、iPados 13と一緒に完全に無料でダウンロードします今年7月に利用可能になります、Appleを確認します iOS 13ベータ1 OTA構成プロファイルとiPados 13ダウンロードはまだリリースされていません。なぜ iPhoneとiPad用の100以上のiOS 13隠された機能[実行リスト] iOS 13

Sir Winston Churchillは、「ウィザード戦争」として第二次世界大戦を話しました。同盟国と軸力の両方が戦場で互いに電子的な利点を得るためにレースにありました。現時点では多くの技術が生まれました – それらのうちの1つはコード化されたメッセージを解読する機能です。この達成を達成することができたガジェットは現代のコンピューターへの前兆でした。 1946年に、アメリカ軍は、コンピュータと同様にENIAC、または電子数値積分器を設立しました。 17,000を超える真空管を利用すると、ENIACは以前のすべての電気機械的コンピュータよりも数桁早かった。しかしながら、科学者の恍惚とした大部分がプログラム可能だったという部分でした。それは、人工知能（AI）の概念を増加させるであろうプログラム可能なコンピュータの概念でした。 時間が前進するにつれて、コンピュータはより速くほど小さくなるようになりました。トランジスタ半導体の作成はマイクロプロセッサに増加し、これはコンピュータプログラミングの進歩を促進した。 AIは蒸気を拾い始めました、そしてPunditsはすぐに私たち自身のコンピュータインテリジェンスがどのように超えるかを正確に宣言し始めました。 Elizaのようなプログラムやブロックのようなプログラムは、将来的に早く早くなるにつれて、彼らは間違いなく人間が早くなるにつれて、彼らは人間のように信じることができるでしょう。 しかし、それはまもなくこれがそうではないだろうことを削除されました。これらおよび多くの他のAIプログラムは、彼らがしたものではなく、それらのものもしなかった、またはそれらのアルゴリズムは適応可能であった。彼らは彼らの特定の課題で「スマート」でも、彼らの行動から知的判断について考えても、彼らは任意のタスクを理解していなかっただけでなく、通常の知的能力にろうそくを保持していなかったかもしれませんでしたラットラット、人間にしてください。 ニューラルネットワーク AIが1980年代後半に夕日に消えたので、ニューラルネットワークの研究者が多くの必要な資金を得ることができました。ニューラルネットワークは、1960年代がAI研究によって積極的に血栓を血統していることを考慮して周りでありました。それが誇大宣伝のように生きていないことが明らかになるまで、リソースの飢えていませんでした。コンピュータとは異なり、オリジナルのAIが基づいていたもの – ニューラルネットワークには、メモリを保存するためのプロセッサまたは中央の場所がありません。 ディープブルーコンピュータ ニューラルネットワークはコンピュータのようにプログラムされていません。それらは、その入力を発見する機能を提供する方法でリンクされています。このようにして、それらは哺乳動物脳と似ています。結局のところ、巨大な写真では脳は非常にあるパターンで一緒に連結されたたくさんのニューロンです。脳へのニューラルネットワークの類似点は、それらがコンピュータベースのAIで幻滅したものの関心を獲得した。 1980年代半ばには、NetTalkの名前によるビジネスは、少なくとも表面上に読み取ることができたニューラルネットワークを開発しました。それは話されている言語に手紙のパターンをマッピングすることを発見することによってこれをすることができました。少し時間の後、それは私的な言葉を話すことを発見しました。 NetTalkは、世界中のニュースヘッドラインを捕まえ、人間の創意工夫の勝利として驚かされました。しかしながら、エンジニアリングの観点から、それが全く難しくなかったのです。それは何も理解しませんでした。それはサウンドでパターンに一致しました。しかし、それはコンピュータベースのAIが多くの問題があったものであることが学びました。 最終的に、ニューラルネットワークは、コンピュータベースのAIと同様の運命を経験するでしょう – 多くの人々が人々が予想されたものを作成できなかった後にフェードするだけでなく、興味のある誇大宣伝のみを経験するでしょう。 新世紀 AIの進歩における21世紀のSAWビットへの移行。 1997年に、IBMSディープブルーは、一連のチェスの試合で自分のゲームで[Garry Kasparov]を破ったときに短いヘッドラインを作った。しかし、濃い青は知的だから勝ちませんでした。それはすぐに速いので勝ちました。深い青はチェスを理解していませんでした。まったく同じ方法で計算機が数学を理解していません。 Googleの開始主義の例映像は視認中に階層の中央から取られます。 現代の時代は、AIとまったく同じ技術の多くを見ました。 Googleは、階層構造と統合されたニューラルネットワークを利用していても、いくつかの魅力的な発見をしています。そのうちの1つはInceptionismと呼ばれるプロセスです。ニューラルネットワークは有望ですが、それらはまだ真の人工の知性への削除の道を表示しない。 IBMのワトソンは、JEOPARDYのトッププレーヤーのいくつかを最も財用することができました。ワトソンを「スマート」として信じるのは簡単ですが、真実からさらに何もありません。ワトソンは、情報を非常に早く閲覧することによってその答えを回収します。それが言っていることを本当に理解する能力はありません。

人間の人がどれほど健康的であるかを正確に定量するようにするための大きな方法があります。静止した脈拍数、血圧、ならびに血液酸素化のようなものはすべて、異なる臨床的成果を予測するために利用することができるだけでなく、それだけでなく利用することができます。しかし、あなたが考えていないかもしれない人は歩行速度、または人が歩くスピードです。歩行速度は、鬱血性心不全や慢性障害的肺疾患などの広範囲の条件の発症を予測するための実行可能な方法であることがわかりました。人々が病気、高齢者または虚弱であることになったので、彼らは彼らのヘルスバーのメソッドが赤のヘルスバーの方法のときにあなたのお気に入りのRTSのビットリフレメンのように遅くなる傾向があります。ただし、これはどのようにこれを決定するのでしょうか。 MITのCSAILは、歩行速度を完全に無線で決定する方法で昇格しました。 あなたはここで論文をチェックアウトすることができます（PDF）。 WiGateガジェットは、低電力無線信号を送信し、それから反射を測定して経時的な人の場所を決定する。ただし、これは十分ではありません – 具体的には、テレビを見ながら移動していない人が誤検知を引き起こすのを防ぐために、歩行速度を測定することが重要です。アルゴリズムはデータセットからウォーキングアクティビティを分離するために利用され、ガジェットがバックグラウンドに座ることができ、個々の対話のない歩行速度データを必要としています。 このタイプの受動的追跡は、介護住宅に優れたアプリケーションを持っているかもしれません。それはあらゆる種類の人間の介入に対する要求なしに臨床的に適切なデータの収集を可能にするでしょう。ガジェットは、患者の歩行パターンがより大きな問題を示すときに担当者に警告するかもしれません。 このオープンソースECGのようなHackadayでは、ここでは非常に優れた健康と健康研究の調査がここにあります。休憩後のビデオ。