Машинки смотреть картинки: D0 bc d0 b0 d1 88 d0 b8 d0 bd d0 ba d0 b8 d0 b8 d0 b3 d1 80 d1 83 d1 88 d0 ba d0 b8: стоковые фото, изображения

• «Доктор Машинкова»

Основные плюсы этого мультика – интерактивность. Главная героиня – доктор Машинкова становится для маленьких зрителей хорошим другом. Вместе с ней они узнают правила дорожного движения, изучают детали и предназначение самых разных машин. Это познавательный сериал с симпатичной графикой должен понравиться любознательным и активным мальчикам. Сама Машинкова говорит неразборчивым мультяшным голоском, но это не должно смущать родителей. Дети внимательно слушают голос диктора и в первую очередь обращают внимание именно на него.
Смотреть серии он-лайн бесплатно

В этом возрасте дети не только могут воспринимать более сложные сюжетные линии, но и анализировать увиденное, размышлять об этом. Психологи рекомендуют родителям подросших малышей обсуждать с ними каждый мультик, задавать им наводящие вопросы. Например: 

• Про что была эта серия?
• Кто из героев тебе больше всего понравился?
• Почему он так поступил?
• Какие поступки персонажей ты считаешь хорошими, а какие – плохими? Почему?
• Как бы ты повел себя в этой ситуации?

Разговаривайте с ребенком заинтересованно, без спешки. Проявляйте терпение, помогите малышу раскрепоститься и довериться вам. Тогда он будет с радостью делиться своими переживаниями.

Лучшими развивающими мультиками для мальчиков 4 – 5 лет считаются:

• «Робокар Поли и его друзья»

Робокар – полицейский в маленьком городке, вместе со своими друзьями он стоит на страже порядка и постоянно попадает в интересные и непростые ситуации. Мультсериал учит ребенка лучшим человеческим качествам, помогает ему преодолевать страхи и принимать самостоятельные решения. Мальчикам обязательно понравится этот мультфильм про машинки. Смотреть серии он-лайн бесплатно 

• «Веселые паровозики из Чаггингтона»

Один из лучших развивающих мультфильмов для мальчиков. Его главные герои – юные паровозики Уилсон, Брюстер и Коко – прилежно учатся работать, как настоящие взрослые локомотивы. Через этот мультфильм ребенок узнает о важности дружбы, честности, доброты и взаимопомощи. Мир Чаггингтона красочен, интересен и познавателен. Смотреть все серии он-лайн бесплатно 

• «Будни аэропорта»

Красочный и интересный мультик. Он научит ребенка понятиям любви и дружбы, поможет ему посмотреть в глаза своим страхам и бороться с трудностями. При этом он узнает новую информацию о воздушном транспорте. Еще один плюс «Будней аэропорта» — качественная графика и приятное музыкальное сопровождение. 

• «Паровозик из Ромашково»

Про советскую классику тоже забывать не стоит. Милый Паровозик из Ромашково понравится мальчикам, научит их доброте и честности, поможет увидеть красоту в самых простых вещах. Смотреть он-лайн бесплатно

Этот популярный развивающий мультсериал к машинкам имеет слабое отношение. Однако обойти его стороной невозможно. Он по праву заслужил звание одного из лучших развивающих мультфильмов для детей. Мальчики смотрят серии «Фиксиков» с особым удовольствием. Пожалуй, настолько разностороннего развивающего материала больше нигде не найти. Этот мультик яркий, увлекательный и очень добрый. Из него ребенок узнает много полезной информации об окружающем мире, будет учиться правильным взаимоотношениям с друзьями и родителями. 

Внимание! Мультики станут важным источником информации для вашего ребенка, но никогда не заменят общения с родителями, чтения и других развивающих игр. Старайтесь смотреть мультфильмы вместе с ребенком, обсуждать увиденное, отвечать на его вопросы, тогда малыш получит от них еще больше пользы.

Как настроить режим «Картинка в картинке» на Xiaomi?

Появление новой функции «Картинка в картинке» привело к тому, что теперь на рабочем столе можно настроить отображение компактного окна с активным содержимым. В этом окошке может воспроизводиться видеофайл и иная информация. Пользователь получил возможность перемещения окна по дисплею, запуска других приложений и работы в них.

Функция реализована в новой прошивке MIUI 11, однако назвать ее очень популярной не получится. Это связано с отсутствием ее поддержки всеми программами. Соответственно, зачастую отсутствует возможность интеграции и воспроизведения.

В качестве основной утилиты, которая способна работать с новой функцией, выступает плеер VLC.

Инструкция для пользователей

Сначала требуется зайти в «Настройки», где выбрать раздел «Пароли и безопасность». Заходим в него и находим пункт «Конфиденциальность», а потом – «Специальный доступ». Пролистываем страницу и находим нужный нам пункт «Картинка в картинке».

Кликаем на него и оказываемся в меню, где представлены программы с возможностью использования этой опции. Для необходимых утилит надо предоставить разрешение.

Для настройки требуется активация режима Picture In Picture (PIP) в программе. К сожалению, даже если в меню отображалось, что Opera, YouTube и другие программы поддерживают функцию, то нет возможности их настроить. Это говорит о том, что использовать возможности PIP для них не получится.

В качестве примера приведем VLC. После запуска плеера нужно зайти в его настройки, выбрать «Режим в фоне» и кликнуть по «Воспроизводить видео».

Обратите внимание, что воспользоваться полученными возможностями не получится в фоновом режиме, если у вас активирован безграничный экран на Xiaomi. Для получения результата потребуется активация кнопок управления навигации.

Остается запустить видеофайл или музыкальную композицию через VLC, кликнуть по кнопке «Домой». Теперь видео будет воспроизводиться фоново.

Эмёрджеволюция

Данный документ систематизирует интересную информации по темам:

• Симуляция эволюции
• Искусственная жизнь
• Нейронные сети
• Клеточные автоматы
• Искусственный интеллект

Цель: расширить сознание, вдохновиться и написать свою симуляцию жизни, эволюции, или чего-то, исследование чего приближает нас к созданию General/Strong ИИ. Либо написать просто в образовательных целях.

Он построен по принципу репозиториев 4D и hyperbolic: имеется некоторый чат, где происходит обсуждение этих тем, и где скидываются интересные материалы, а затем они систематизируются в такой документ на GitHub.

Чат: telegram:emergevolution

Все заинтересованные приглашаются в чат, обсуждать эти темы, критиковать и совершенствовать этот документ.

Как можно совершенствовать:

• Предлагать новый материал
• Дополнять комментариями и анализом уже существующий (например анализировать статью, видео, программу). Видно, что здесь не везде хватает комментариев. Вы можете взять на себя эту работу, если вам интересно разобраться в чём-то.
• Создавать таблицы сравнения (для библиотек, для различных симуляций)

Так же существует два тренда в написании симуляций искусственной жизни:

• С упором на индивидуальное сущесвтво, чтобы оно было как можно умнее
• С упором на экосистему, неважно тупое существо в итоге, главное чтобы взаимодействие множества из них было интересным

Этот чат больше об эволюции индивидуального существа. Это показывает данный опрос.

Здесь практически все картинки кликабельные, и иногда они показывают что это является видео с ютуба, иногда ведут на сайт.

Этимология

Слово придумал optozorax, образовав его от двух слов: эмерджентность и эволюция. Про слово эмерджентность он впервые узнал в этом видео:

[](http://www.youtube.com/watch?v=16W7c0mb-rE “”)

Википедия говорит: Эмерджентность в теории систем — появление у системы свойств, не присущих её элементам в отдельности; несводимость свойств системы к сумме свойств её компонентов.

Проблематика

Все известные автору симуляции эволюции обладают таким свойством, что они сходятся к какому-то одному решению, и не могут бесконечно расти в сложности и разнообразности проявлений, по аналогии с тем, как это происходит в реальной жизни и природе на Земле.

И это очень прискорбно, ведь, даже обладая огромными мощностями, мы не можем просто запустить какую-то программу по симуляции эволюции, подождать пару лет и получить очень интересные результаты, потому что неизвестно о существовании таких программ.

Поэтому автора волнует проблема получения такой симуляции эволюции, которая сможет расти потенциально бесконечно и постоянно усложняя своих существ.

И такую бесконечно растущую эволюцию он и назвал эмерджеволюцией.

Хочется её создать как минимум для того чтобы исследовать и смотреть что получается, в потенциале это может помочь понять нашу собственную эволюцию и развитие интеллекта.

Далее примеры как разные авторы определяют это по своему:

Этот термин давно придумали до автора данного документа, есть даже страница на английской Википедии: Emergent evolution. Только они описывают это не как один из типов эволюции, а как гипотезу о возникновении разума.

В видео от ПостНауки было сказано:

Несмотря на то что искусственная жизнь достигла таких успехов за это время, всё-равно главная проблема, которая перед ней стояла, остаётся неразрешённой: проблема того как сложность организмов может нарастать в процессе эволюции.

Так же это ещё называется Open Ended Evolution. Вероятно по этому названию можно искать научные статьи и публиковать самому.

На сайте evolvingai.org они определяют этот термин как:

Creating computational evolutionary processes that–like natural evolution–endlessly produce a diversity of complex, interesting things.

На 17 минуте видео о программе Tierra, её автор говорит что он тоже хочет создать эволюцию, которая бесконечно усложняется.

Таблица

Турбо — означает что симуляцию можно запустить без визуализации, и она не будет ограничена возможностями обновления экрана и на рисование картинки не будут тратиться ресурсы. Про эту проблему можно почитать здесь.

Без визуализации

Tierra

[](http://www.youtube.com/watch?v=Wl5rRGVD0QI “”)

Tierra — одна из самых первых симуляций искусственной жизни, в которой возникли паразиты и сложные формы.

Страница проекта.

Документ об этой программе на 244 страницы.

Исполняемый файл для Windows. Для других платформ (и исходный код) есть на официальном сайте. Это просто копия.

Как работает программа: есть операционная система, которая определяет:

• Работу с памятью
• Выделение времени на вычисления каждому существу
• Подсчёт смертей и рождений
• Банк успешных геномов
• Автоматизирует экологический анализ

А программами этой операционной системы являются существа.

TODO понять как это работает, потому что это какая-то очень жёсткая работа, ставшая началом многому

2D

Слепой часовщик

Видео, сделанное изначально как камень в огород верующих, но нас оно интересует симуляцией эволюции. Здесь примечательно то что эта симуляция отличается от всех своей основой. Так же очень хорошо показаны графики развития различных типов существ.

К сожалению здесь много чего мутного:

• Не понятны критерии отбора
• Мало чего объясняется
• Исходный код вообще написан на матлабе

Эволюция с мышцами

Запустить можно на официальном сайте.

Как управляется существо: нейросетью с полносвязными слоями. Числом слоёв можно управлять.

Входные параметры:

• Расстояние от земли до существа
• Текущая скорость
• Угловая скорость
• Количество точек, касающихся земли
• Средний угол вращения всех частей тела
• Глаз, видящий расстояния одним лучом

Выходные параметры:

• Управление каждым мускулом, значение от -1 до 1
• Изменение направления глаза

Способ обучения: генетический алгоритм

Имеется режим быстрой перемотки: нет.

Форму существа можно модифицировать: да.

Вдохновлено Карлом Симсом: да.

Сражающиеся кружочки

Всё понятно из видео (русских субтитров нету, учите английский!). Вот что не сказано в видео, а сказано на официальном сайте этого проекта, переведя французский через гугл-переводчик:

Система классификации и, следовательно, соответствующий расчет — это система турниров (каждый сталкивается со всеми остальными), где каждый игрок выигрывает 3 очка за выигранный матч, 1 за ничью и 0 в случае проигрыша.

Используемый алгоритм выбора — это «колесо рулетки».

Как управляется существо: нейросетью с 2 полносвязными слоями. Числом слоёв можно управлять.

Входные параметры:

• Присутствие врага в поле его зрения
• Присутствие пушечного ядра в его поле зрения
• Если он уже выпустил ракету или нет
• Ширина (в радианах) его поля зрения

Выходные параметры:

• Идти прямо
• Повернуть налево
• Повернуть направо
• Стрелять
• Изменить поле зрения

Способ обучения: генетический алгоритм

Машинки на произвольных нейронных сетях

Видео.

Здесь прямо на видео показывается текущая нейросеть машинки, видно что входами являются расстояния от глаз, а выходами — скорость движения и угол поворота.

При этом можно заметить, что нейросеть не является привычным перцептроном, а имеет какую-то произвольную структуру, где, вроде, образуются циклы.

В итоге машинки идеально обучаются управлять собой.

Про “произвольную нейросеть” есть статья.

Learn 2D Stick

Здесь представлены существа из линий с мышцами, которые обучаются ходить, прыгать итд.

Как управляется существо: нейросетью.

Способ обучения: генетический алгоритм

Имеется режим быстрой перемотки: да.

Форму существа можно модифицировать: да.

Программа имеет богатый интерфейс и кучу настроек, пожалуй самая продвинутая из всех здесь представленных. Вот видео, которое способна генерировать эта программа.

[](http://www.youtube.com/watch?v=xcIBoPuNIiw “”)

Её можно скачать здесь.

foo52ru

foo52ru — это никнейм автора в данной секции.

Данного автора от других отличают такие качества как самостоятельность и оригинальные идеи. Обычно другие воруют у других идеи, используют нейросети там где они не нужны, а данный автор придумывает необычные идеи сам. У него интересный олдскульный стиль.

Этот автор больше интересуется искусственной жизнью на основе квадратных клеток именно как жизнью, у которой могут быть интересные существа, занимающие разные ниши.

Он создал группу Кибербиология, где люди публикуют свои работы, и есть чат единомышленников.

Живые квадратные клетки

Его первая и главная работа:

[](http://www.youtube.com/watch?v=SfEZSyvbj2w “”)

В видео выше не происходит прямого программирования алгоритма эволюции или генетического алгоритма, а он возникает автоматически за счёт среды. Это называется “естественный отбор”.

Он использует квадратных “ботов” с программой в виде чисел для программирования поведения. Программа представляет собой ассемблеро-подобный язык, мутация может изменить случайную команду. Ботам необходимо собирать еду и выживать рядом друг с другом и под действием жестокой среды. Хорош или плох этот геном, решит естественный отбор.

Есть продолжения данной жизни:

[](http://www.youtube.com/watch?v=PCx228KcOow “”)

[](http://www.youtube.com/watch?v=jXa5IASmlkg “”)

[](http://www.youtube.com/watch?v=yCwttjIkxLs “”)

Так же этот материал есть в виде статьи на Хабре.

Вот так выглядит этот мир:

А это он же, но показывается величина энергии:

Симуляция деревьев

В последнее время он занимается симуляцией жизни на основе деревьев.

[](http://www.youtube.com/watch?v=WTh-gNZxTM8 “”)

[](http://www.youtube.com/watch?v=vv7R1J-qe1c “”)

[](http://www.youtube.com/watch?v=ZhcsoK91tyI “”)

И этот материал есть в текстовом виде на Дзене.

Эволюция змейки

[](http://www.youtube.com/watch?v=dXcIf5YwaUQ “”)

[](http://www.youtube.com/watch?v=P9w7nFLEAhg “”)

[](http://www.youtube.com/watch?v=n-KDlkv__B8 “”)

SnakeAI

[](http://www.youtube.com/watch?v=zIkBYwdkuTk “”)

Автор обучает нейронную сеть играть в змейку. На вход подаются сигналы от зрения: расстояние до еды, стены, собственного тела; итого 24 входа. На выход просто в какую сторону двигаться.

Нейросеть является обычным полносвязным перцептроном.

Обучается генетическим алгоритмом.

Исходный код и всё то же самое в текстовом формате написано в репозитории: github.com/greerviau/SnakeAI.

Проблемы змеек

Проблема практически всех реализаций эволюции змейки в том что змейка не может помнить куда она ходила до этого и какую форму своего тела выстроила. А значит она выстаивает своё тело либо чтобы как можно быстрее прийти к еде, либо по одному паттерну. Но она вряд ли сможет выстраивать своё тело достаточно разумно, когда поглотит слишком много еды, и её тело будет занимать 90% поля. Увидеть как должна играть змейка в идеале можно здесь:

[](http://www.youtube.com/watch?v=kZr8sR9Gwag “”)

Простая нейросеть без памяти не способна победить таким образом.

Одним из способов решить такую проблему является подавание на вход намного больше числа состояний, например, больший объём поля. Так нейросеть сможет выучить сложные паттерны которые она сама формирует и как надо с ними поступать. Например, так сделано у foo52ru.

Другой способ — напрямую дать возможность нейросети запоминать или продумывать шаги в уме, или Monte-Carlo Tree Search, но такого пока никто не делал.

Tallensy evolution

Tallensy evolution для Android, ещё версия 2.0. Не работает на новых версиях Андроида. Здесь эволюционируют машинки, состоящие из шестиугольников и колёс, разные цвета шестиугольников имеют разные функции. Эволюционирует только форма, мозг у машинок отсутствует, они всегда едут вперёд. Задача эволюции: собрать такую машинку, которая на данной извилистой дороге проедет дальше всех. Дорога очень маленькая, так что они быстро делают нормальную машинку.

Виды шестигоульников:

• Зелёные генерируют энергию
• Белые хранят лишнюю энергию
• Фиолетовые подталкивают машинку, когда она застряла
• Зелёные дают скорости

Амёбы

gencar.co

TODO рассказать

Cephalopods

Статья об этом.

Задача существ: просто двигаться максимально быстро вперёд.

К сожалению в этой симуляции у существ нет никаких сенсоров, они ничего не чувствуют. Поэтому вначале нельзя делать ни малейшей ошибки, чтобы идти идеально вперёд, ведь потом существо не сможет скорректировать свою тракеторию и понять что оно сошло с пути.

Идея развития

Есть пара идей как это можно развивать:

• Добавить им возможность чувствовать плотность частиц вокруг. Причём чем ближе, тем сильнее плотность.
• Аналогично чувство плотности окружающих врагов
• Плотность работает на 360 градусов. Можно под неё выделить 36 нейронов, например

И дать им время находиться на поле подольше, чтобы суметь скушать эти частицы, и учитывать куда ходят враги, чтобы собрать как можно больше

И потом потестировать это на разных полях:

• как на этом сайте, где один центр поля
• где есть несколько центров
• где всё разбросано равномерно

Или можно сделать две окружности ощущения плотности на разных расстояниях, подавать это существу, и чтобы оно научилось определять расстояние до объектов по этому. Затем подключаем отдельную нейросеть, которая двигается в указанном направлении, визуализируем это направление и видим высокоуровнево чего хочет нейросеть!

3D

Работа Карла Симса

Шедевральная работа, сделанная в 1994 году! optozorax делал обзор на эту работу, где можно найти ссылки на оригиналы, и множество идей по улучшению:

Эволюция виртуальных существ

MUST READ!

Flexible Muscle-Based Locomotion for Bipedal Creatures

[](http://www.youtube.com/watch?v=pgaEE27nsQw “”)

Классика. Здесь при помощи эволюционного алгоритма находится такое управление мышцами для этих сложных существ, чтобы они красиво и стабильно ходили. Для поиска оптимального решения используется алгоритм CMA-ES.

Данная работа очень интересна тем, что они используют множество мышц, и их существа двигаются очень реалистично. Можно попробовать прочитать их работу и использовать это для своей симуляции искусственной жизни.

Именно отсюда пришёл тот самый мем, где в идущего человека кинули большой куб:

Научная работа, где всё это описывается более подробно. Они использовали алгоритм CMA-ES, который обещает быть очень крутым.

Онигири

Онигири — это автор видео на ютубе. В данных видео он обучает существ, состоящих из прямоугольников, даёт им задачи двигаться вперёд. Для существ использует нейросети.

Интересно то, что у него эволюция стала идти лучше, когда он добавил скрещивание.

[](http://www.youtube.com/watch?v=JaPwn-pvHTs “”)

[](http://www.youtube.com/watch?v=v5f6fz3a9Ho “”)

Framsticks

Polyworld

[](http://www.youtube.com/watch?v=_m97_kL4ox0 “”)

Существа, аналогичные тому какие были в видео Карла Симса. Их засунули в одно место, чтобы они пытались выжить. То есть оставили развитие на естественный отбор. Вдохновлялись работой Карла Симса.

Здесь по идее существа должны придумывать сложное поведение. Результаты печальные: никакого сложного поведения не возникало, сложность мозга в итоге сошлась к какому-то пределу, и в самом видео автор серьезно поднимает эту тему.

Комикс

Довольно простой, но большой комикс, где хорошо рассказывают про то как потенциально мог возникнуть глаз и уже замеченные подтверждения эволюции.

MUST READ!

Эволюция доверия

Игра, показывающая как развивается доверие между людьми, много используется визуализация этого процесса, и объясняется на примере теории игр.

Видовое разнообразие в реальном мире

Цитата от участника чата:

Даже на практике у людей, которые сами разводят кормовые культуры (тараканы, сверчки) для домашних животных, они через поколения становятся слабыми, если не «подмешивать кровь» из других популяций

Статья о эффекте бутылочного горлышка.

Интересно понять почему у нас в программах видовое разнообразие не играет такую роль, какую оно играет в эволюции живности на нашей планете. Видимо главная проблема реальности в том, что там куча разных генов, и от их разнообразия зависит адаптируемость вида. А в компьютерных программах у нас обычно один большой ген, и сокращение его численности до 1% самых лучших никак не сказывается на общем итоге.

Так же интересно понять как надо написать симуляцию эволюции, чтобы в ней разнообразие генов давало буст к выживаемости.

Почему у реальной эволюции получается так легко подстраиваться

Краткая суть статьи: эволюция в реальном мире делает своих существ избыточными, у них слишком много всего “лишнего”, что позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся условиям.

Видео от ПостНауки

[](http://www.youtube.com/watch?v=tGNDQvNND2c “”)

В этом видео он упомянул две интересные вещи:

1. Клеточный автомат фон Неймана, который умеет самореплицироваться (?).
2. Tierra — программа по захвату оперативной памяти, в которой появились паразиты и сложные штуки. Сделана в 90-х годах.

Дисклеймер: я объясняю это своими словами и как сам понимаю, не стараясь написать это максимально формально и корректно, поэтому где-то будут допущения, а где-то упрощения. Хотите корректную информацию — читайте книги. А далее будет написана информация только для ознакомления и формирования первичных ассоциаций. P.S. ДАННАЯ ИНФОРМАЦИЯ ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ “КАК ЕСТЬ” И ЕЁ АВТОР НЕ НЕСЁТ ЗА НЕЁ НИКАКОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТИ 😀

Производная, градиент

Производная от функции — операция над функцией, которая возвращает новую функцию; новая функция показывает как сильно изменяется результат функции в зависимости от изменения заданной переменной. Дальше смотри Википедию.

Производную можно взять только по функции, которая возвращает вещественное число (ну или комплексное итд, но не дискретное, не натуральное). Так же производную можно брать по различным переменным функции, причём только по тем, которые являются вещественными числами. Это называется частной производной. й Скажем, у нас есть функция: run_simulation(alpha, beta, genome) -> score. Она показывает сколько очков заработает существо с параметрами-вещественными-числами: alpha, beta; и не вещественным числом, а набором битов genome. genome задаёт какую-то дискретную структуру существа, например, число слоёв, число нейронов в каждом слое, и всё это располагается по битам, например. Возвращает эта функция одно вещественное число — количество очков приспособлеснности к миру. Чем больше это число, тем лучше.

Попробуем взять частную производную функции run_simulation по переменной alpha, и так как она является вещественным числом, это можно сделать. Получаем функцию run_simulation_d_alpha(alpha, beta, genome) -> dscore. Эта функция показывает как сильно будет изменяться количество очков для разных значений alpha и фиксированных параметров beta, genome.

Градиент — почти то же самое что и производная, только он является вектором производных по всем возможным переменным. То есть новая функция возвращает не одно число, а сразу несколько, для каждого параметра: run_simulation_gradient(alpha, beta, genome) -> (d_alpha_score, d_beta_score). То есть берём производную по всем параметрам сразу.

Градиент является вектором, который показывает место в направлении которого функция возрастает.

Я не вдавался в такие подробности как частная производная и различные координаты, матрицы Якоби, просто для сохранения простоты. Надеюсь вы сами это всё пройдёте когда будете обучаться в университете.

Градиенты очень активно используются в куче методов оптимизации (соответственно в нейросетях), поэтому я начал с них.

Методы оптимизации

Метод оптимизации — это метод, который для данной функции, возвращающей одно число, находит минимум/максимум. Далее будем говорить что метод оптимизации всегда ищет минимум, потому что искать максимум через минимум можно просто добавив к функции минус.

То есть этот метод принимает функцию, которая возвращает одно вещественное число, и находит параметры для которых это возвращаемое число является минимумом.

Процесс поиска минимума называется оптимизацией.

Пример с нашей функцией run_simulation, метод оптимизации найдёт такие параметры, при которых очки достигают максимального значения. А параметры этой функции являются геномом существа. Соответственно благодаря этому методу мы найдём существо, которое лучше всего решает нужную нам задачу в симуляции.

Обычно все методы оптимизации работают с функциями, которые принимают вещественные числа и возвращают вещественные числа. То есть найти оптимальный genome в функции run_simulation не очень получится (но есть маленькое “но”, о котором потом).

Так же очень часто методы оптимизации требуют расчёта градиентов, из-за чего я и начал о них говорить. Существуют методы оптимизации без градиентов, но это отдельная тема и о ней позже.

Обзор методов оптимизаций с визуализациями (!).

То же самое я пытался расписать и в чате.

Градиентный спуск

Данный метод работает уже с функцией многих переменных. Наверняка вы слышали что нейросети обучают именно этим методом.

Данному методу нужно только знать начальную точку и способ вычисления градиента, и он найдёт минимум гладкой функции.

На Википедии отличные иллюстрации.

Ещё раз, градиентный спуск — это не какая-то составная часть нейросетей, это просто метод оптимизации, который хорошо подходит по производительности. На самом деле нейросети можно оптимизировать чем угодно: генетическим алгоритмом, многомерным методом ньютона, случайным перебором — всем, что позволяет находить минимум. Но именно градиентный спуск подходит лучше всего с практической точки зрения.

Всё это методы локального поиска

Есть два рода методов оптимизации: локальные и глобальные. Локальный метод находит разные минимумы в зависимости от начальной точки и удачи. Он не обязательно найдёт самый маленький минимум, потому что у него просто не будет информации о горках, так как он очень ограничен в своих вычислениях.

Глобальный метод оптимизации способен находить все минимумы, и среди них выбирать самый минимальный. Но это экзотика в общем случае, так что не надейтесь что когда-нибудь изобретут применимый на практике метод глобальной оптимизации.

Практически все методы оптимизации нацелены на поиск локальных минимумов. Если вы хотите найти все возможные минимумы и изобрести глобальный метод оптимизации, то не стоит вскрывать эту тему. Во-первых потому что обычно должно хватать локальных минимумов, а во-вторых, потому что вы можете потратить слишком много сил на поиск всех минимумов, а получить лишь прирост на 10%, относительно локального, например.

Что такое нейросеть

У некоторых есть такой стереотип что современные нейросети успешны именно благодаря тому что они берут идеи своей структуры из мозга живых существ. На самом деле нет. Почитайте, например, статью о перцептроне, который является базой всех современных нейросетей. Похоже это хоть гипотетически на то что происходит в мозгу? Конечно нет, тут нету циклов, нету элементов запоминания, это просто… что-то очень линейное.

На самом деле перцептрон сводится математически к умножению матрицы на вектор и применении функции активации к вектору. То есть нейросети — это больше про матрицы, а не про отдельные функционирующие элементы-нейроны.

Если не знаете что такое матрицы, то считайте что умножение матрицы на вектор — это просто способ записать одновременно много умножений и сложений параллельно.

И нейросеть даёт возможность легко записать аппроксимацию некоторой функции при помощи чисел. Например, у вас есть сложная функция sin(x * ln(cos(x) + 2)), и вы хотите аппроксимировать её на участке [-1, 1], зная только её значения. Так вот, с помощью нейросети вы обязательно найдёте какие-то числа, которые будут аппроксимировать эту функцию с ошибкой 0.0001 (любое ваше число). То есть нейросеть — это способ задания функции через числа.

Тогда что такое нейросеть, которая получает картинку и возвращает кто изображён на этой картинке: собака или кошка? Это аппроксимация настоящей функции (оракула), которая всегда правильно определяет что есть собака а что есть кошка. То есть мы не знаем внутреннего устройства функции оракула (и никогда не узнаем), но мы можем её аппроксимировать, просто беря входы и выходы.

С другой стороны можно считать что мы не аппроксимируем некоторую несуществующую функцию по её входам и выходам, а просто минимизируем функцию потерь, и благодаря большому числу степеней свободы нейросети у нас это хорошо получается. В итоге нейросеть работает достаточно хорошо для практических целей.

На самом деле можно задавать функции через числа ещё миллионом способов, но перемножение матриц кажется самым простым и оптимальным.2).

Но как брать производную для функции, где вы не знаете такую запись, либо такое записать невозможно? Численная производная! Она считается по определению:

f'(x) ≈ (f(x+0.00001) - f(x))/0.00001

Где 0.00001 можно заменить на любое другое число, в зависимости от ваших потребностей.

Соответственно, чтобы приблизительно вычислить производную, надо вычислить саму функцию 2 раза: в исходной точке, и в точке, смещённой на константу.

Для нашей функции run_simulation это будет означать что нам надо запустить симуляцию два раза!

Окей, а если мы хотим посчитать градиент? Ну тоже самое, только для каждой переменной. Получается, если мы хотим численно вычислить градиент функции с N параметрами, то нам придётся вычислить функцию N+1 раз для разных параметров.

Чувствуете запах подгоревшего процессора? Теперь представьте, что у нас нейросеть с 400 параметрами, и этой нейросетью вы определяете на картинке кошку или собаку, и нейросеть оптимизируется для того чтобы лучше их различать. Тогда нам чтобы получить градиент придётся запустить вычисление нейеросети на каждой картинке 401 раз! Это очень плохо.

Метод обратного распространения ошибки для нахождения градиента

Собственно, просмотрите Википедию.

Это метод, который для нейросетей позволяет вычислить градиенты по всем переменным, вычисляя нейросеть всего-лишь один раз! Конечно, там сложный метод, и надо записывать кучу информации, но всё-равно вычисление нейросети запускается 1 РАЗ!

Именно, благодаря изобретению этого метода нейросети и стали так взлетать и вообще стали перспективным направлением. Потому что никто не станет считать градиенты для нейросетей размера N, запуская вычисление значения нейросети N раз.

Граф вычислений

Итак, мы узнали что для посчитанной нейросети можно вычислить градиенты за O(1) при помощи метода обратного распространения ошибки.

Но на самом деле всё куда лучше. Мы можем делать всё то же самое для любого линейного (да и даже для нелинейного) вычисления.

Для вычисления какой-то формулы можно заранее построить граф вычислений, где обход в одну сторону особым образом будет давать нам значения, а обход в другую сторону и другим образом будет давать нам градиент. Я не буду объяснять как это работает, просто знайте что это работает так. За подробностями в книгу Николенко “Глубокое обучение” на страницы 69-81.

Вообще процесс построения графа вычислений и дальнейшего взятия производных по нему называется автоматическое дифференцирование.

И считать градиенты “обратным распространением ошибки” можно не только для нейросетей, но и практически для чего угодно, в том числе для симуляций. Например, здесь дифференцируемая физика.

А картинки ниже для привлечения внимания:

Шум

Большая часть здешних методов оптимизации ориентирована на функции, в которых отсутствует шум. Например, градиентный спуск. Он будет работать хорошо только на гладкой функции, где всегда чётко видно в каком направлении горка.12. Что уже многовато. А ещё всё это вычислять очень долго.

Но зато он сходится за меньше итераций чем градиентный спуск, и куда стабильней находит направление движения.

Для маленьких задач вполне можно его использовать, если вам лень разбираться почему градиентный спуск не сходится.

Квазиньютоновские методы

Эти методы позволяют не хранить и не вычислять матрицу Гессе, но используют её аппроксимацию, иногда храня её, иногда нет. Для этого они используют только информацию о градиентах.

Пример такого метода: BFGS.

Если вы не хотите разбираться с настройкой градиентного спуска, то лучше использовать BFGS, метод Ньютона не нужон.

Баесовская оптимизация

Это метод глобального поиска, который стремится использовать минимальное число вычислений функции, чтобы получить максимально информации.

Просто посмотрите гифку как этот метод работает в этом репозитории. Там же вся остальная информация, которую я не вижу смысла пересказывать.

CMA-ES

Очень многообещающий алгоритм для оптимизации задач где нам неизвестен градиент, и присутствует большая зашумлённость. Работает над параметрами, которые являются вещественными числами.

Научная работа.

Страница с туториалами и исходниками на разных языках.

[](http://www.youtube.com/watch?v=Z458X7QxccY “”)

Слайды из видео выше.

По слайдам можно сказать что алгоритм основан на многомерном нормальном распределении и в зависимости от информации подстраиваеет это распределение, чтобы оно эллипсом направлялось и сдвигалось в зону с наибольшей вероятностью успеха. И ещё куча разных хитростей, по идее должен работать очень хорошо.

Данный метод очень популярен, рекомендую его.

Генетический алгоритм

Помним что все методы оптимизации выше работают только над вещественными числами, и ни один из них не предполагает ни целых чисел, ни какой-то дискретной структуры. Так вот, этот метод полностью меняет игру, потому что он способен работать как раз таки с дискретными структурами (вспоминаем genome в функции run_simulation).

Он основан на эволюции и мутациях. В видео выше в этом документе его объясняли уже миллион раз, не буду повторять.

Определение берём с Википедии: Генети́ческий алгори́тм (англ. genetic algorithm) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе.

Важной частью генетического алгоритма является скрещивание. Так что когда вы не используете скрещивание, формально нельзя говорить что вы используете “генетический алгоритм”, формально вы используете просто “эволюционный алгоритм”. Но так как nobody cares, все говорят “генетический алгоритм”.

Так что если вы хотите подбирать оптимальную программу, или оптимальную форму тела, то вам может пригодиться этот метод. Других методов для оптимизации дискретных параметров я не знаю. Большая просьба рассказать в чате, если вы знаете о подобном.

К сожалению для дискретных структур не было придумано такой огромной науки, что придумали для вещественных чисел, ни градиентов тебе, ни одномерных поисков. Наверное поэтому все стремятся любую дискретную структуру превратить в вещественную. Например, можно представить произвольную нейросеть как граф (дискретная структура), и пытаться оптимизировать его структуру, либо можно представить нейросеть как матрицу, структура которой определяется полностью вещественными числами. Очевидно, второй подход будет успешнее в решении задачи оптимизации, потому что математический аппарат тупо лучше.

Про генетический алгоритм

Неплохая лекция про генетические алгоритмы. Не уверен насколько годное видео, потому что я его смотрел давно, когда был маленький, тогда мне понравилось, а щас кажется что там всё не очень хорошо.

Практика реализации генетических алгоритмов

[](http://www.youtube.com/watch?v=OMkCWX5NihA “”)

Этот видос слабоват, мало чего понятно, можно не смотреть. Но вот вторая часть хороша:

[](http://www.youtube.com/watch?v=S1ADSNWyKwQ “”)

Благодаря этому видео я узнал зачем и как нужно скрещивавние, поэтому к просмотру обязательно. Там он на примере показывает что скрещивание в виде перемешки вещественных чисел хорошо работает только для близких особей, а для далёких не имеет смысла.

Так же мне очень понравилось как он задал поведение особи уницикла просто 4 точками! Я бы всякие нейросети стал пилить, а он просто 4 точки! Да и тем более эти 4 точки научились, чёрт возьми, хакать физику!

Когда скрещивание оправдано, а когда нет

Нужно ли использовать скрещивание в эволюции — сложная тема, с одной стороны оно может принести негативный результат, с другой — положительный. Чтобы разобраться в этом, можно рассмотреть пару примеров:

Тред в твиттере о том что скрещивание негативно влияет на генетический алгоритм решения задачи Коммивояжёра.

Яркий пример когда скрещивание пригождается — это видео Онигири: https://www.youtube.com/watch?v=v5f6fz3a9Ho. Здесь скрещивание применяется к весам нейросетей, которые примерно одинаковы. Скрещивание здесь можно объяснить так: оно позволяет найти точку посередине между двумя хорошими близкими точками. То есть скрещивание в данном случае показало себя бы очень плохо, если бы сети отличались слишком сильно по весам, такой потомок был бы просто нежизнеспособен.

Ну и выше тоже подтверждается эта мысль.

Насчёт скрещивания дискретных структур — очень спорная тема, и её надо рассматривать для каждого конкретного случая отдельно.

Если вы делаете свой генетический алгоритм над дискретными структурами, лучше не делайте скрещивание.

Скрещивание — это такая вещь, которую нужно применять только тогда когда вы чётко понимаете что делаете. В иных случаях обычных мутаций достаточно.

Естественный отбор

Этот метод используется в искусственной жизни, но это не совсем метод оптимизации.

Данный термин возник где-то в чате кибербиологов. Означает он следующее: мы создаём некоторую среду, и помещаем туда существ, которые могут размножаться и умирать и даже взаимодействовать друг с другом, и влиять друг на друга. В таком случае даже никакого алгоритма оптимизации специально программировать не нужно, нужно лишь прописать что даёт существам возможность размножаться, а что умирать, и при размножении добавить мутаций; и они сами будут эволюционировать. Разные поколения существ будут существовать в разное время, тут никаких ограничений не накладывается.

В генетическом алгоритме предполагается что все существа данного поколения рождаются и умирают одновременно, а оцениваются в среде независимо друг от друга. Причём есть специальная функция, которая говорит насколько сильно адаптировано данное существо. В естественном отборе же ничего такого нет, и всё определяется из среды, неявно.

В данном методе мы делаем типо суп из симулируемых существ, которые что-то делают. Он может привести как к чему-то необычному (как было в случае с foo52ru), так и не давать никакого результата (как было в случае с polyworld).

Но данный метод, очевидно, требует большого числа существ, одновременно находящихся на поле, и желательно очень очень большое поле, чтобы могли создаваться экосистемы.

Дифференцируемое

Физика

[](http://www.youtube.com/watch?v=T7w7QuYa4SQ “”)

Вы помните что можно составить граф вычислений и для любой формулы вычислять градиент за O(1). Авторы данной работы сделали то же самое, только для физики. Соответственно их существа в симулируемой среде могут обучаться напрямую, без всяких костылей в виде Reinforcement Learning. И решение будет находиться очень быстро.

Кто не знал, Reinforcement Learning как раз придумали из-за того что в куче задач у нас нету вычислений использовать что-то типо CMA-ES, и оптимизировать обратным распространением ошибки тоже нельзя.

Научная работа.

Рей-трейсинг

Рей-трейсинг — это метод для рендеринга трёхмерных объектов на изображение.

[](http://www.youtube.com/watch?v=tGJ4tEwhgo8 “”)

В данном видео авторы сделали такой рей-трейсинг, у которого можно дёшево брать градиент при помощи обратного распространения ошибки, благодаря чему можно легко подбирать параметры для материалов и внешнего вида, чтобы объект стал похож на то что вам нужно.

Программирование

Если обобщать эту тему ещё дальше, то можно писать полностью дифференцируемые программы, чтобы легко при помощи современного аппарата находить оптимальные параметры. Возможно это очень хайповая тема, и в будущем она стрельнет.

В видео показывается как раз пример написания такой дифференцируемой программы на языке Julia с некоторым фреймворком:

[](http://www.youtube.com/watch?v=YVABTDrQ0eQ “”)

И обзорная статья:

Общая информация

Чувак объяснил за одну минуту:

[](http://www.youtube.com/watch?v=rEDzUT3ymw4 “”)

А вот очень долгие видео от 3Blue1Brown, там есть русские субтитры:

[](https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi&index=1 “”)

WANN

Здесь представлен способ получения нейросети, которой не особо важно какие веса. Работа нейросети задаётся с помощью её структуры и различных функций активации в каждом индивидуальном нейроне.

На самом деле там не каждый вес может быть рандомно распределён, а все веса должны равняться одному числу от -2.0 до 2.0.

Довольно интересно описано как они сделали мутацию нейросетей.

Они говорят, что хотели приблизиться к тому как работают реальные нейросети, где генами скорее всего задаётся структура.

Обзор на русском.

Атака на нейросеть

[](http://www.youtube.com/watch?v=u5wtoH0_KuA “”)

Знаете же все эти атаки на нейросети, когда подменяют один пиксель, или добавляют шума, и получается совершенно другой результат? Так вот, здесь сделали тоже самое, только для двух борящихся агентов. Красный агент полностью знает нейросеть синего и обучается так, чтобы “гипнотизировать” синего на проигрышные действия. Ведь синий как-то получает информацию о состоянии тела красного, и поэтому он может своим телом воздействовать на его нейросеть.

Кажется что надо изначально проектировать нейросети так, чтобы невозможно было создать подобные атаки, чтобы была доступна только высокоуровневая информация для следующих слоёв, чтобы нельзя было одним пикселем или слабо видиммым шумом подкрутить ответ.

Управление существом

[](http://www.youtube.com/watch?v=qwAiLBPEt_k “”)

Там не только создают такую нейросеть, которой можно управлять, но ещё и имитируют движения при помощи GAN, движения выглядят как будто они симулируются физикой, но на самом деле это не так.

Произвольная нейросеть

Я написал статью о нейросети с произвольными связями, прямо как в видео с машинками:

Труд Алана Тьюринга

Статья в формате fb2..

Рекомендую прочитать и понять что на самом деле имел ввиду Алан Тьюринг, когда предлагал свой тест на определение разумной машины. Мне кажется у общества неправильное понимание этого теста.

Китайская комната

На русском, на английском (чтобы убедиться что на русском действительный перевод).

Здесь вводятся термины Слабого и Сильного ИИ. Рекомендую прочитать и составить собственное мнение об этом мысленном эксперименте.

Автоматы и жизнь — Колмогоров

Статья.

В ней он говорит такую интересную вещь:

И уж во всяком случае это не возражение против постановки вопроса о том, возможно ли создание искусственных живых существ, способных к размножению и прогрессивной эволюции, в высших формах обладающих эмоцией, волей и мышлением. Этот же вопрос поставлен изящно, но формально математиком Тьюрингом в его книге “Может ли машина мыслить?”.

Можно ли построить машину, которую нельзя было бы отличить от человека? Такая постановка как будто ничуть не хуже нашей и к тому же проще и короче. На самом же деле она не вполне отражает суть дела. Ведь, по существу, интересен не вопрос о том, можно ли создать автоматы, воспроизводящие известные нам свойства человека; хочется знать, можно ли создать новую жизнь, столь же высокоорганизованную, хотя, может быть, очень своеобразную и совсем непохожую на нашу.

Критика AlphaStar

AlphaStar — это программа, использующая нейросети, играющая в StarCraft 2, наследующая идеи AlphaGo. В следующих видео представлена критика поведения этой программы с точки зрения профессионального игрока:

[](http://www.youtube.com/watch?v=FFJRd9l6kW4 “”)

[](http://www.youtube.com/watch?v=lzR8zqGHEWo “”)

Например в одном видео было показано как AlphaStar строит стенку таким образом, что через неё проходят юниты, то есть смысла в стенке нету. Человеку очевидно, что через стенку никто не должен проходить, потому что это взято из нашего жизненного опыта.

Критика глубокого обучения

Интересная статья, адекватно рассматривающая проблемы современного подхода с глубоким обучением.

Автомат, восстанавливающийся в картинку

Данный автомат работает на основе нейросети.

Автомат фон Неймана

Ссылка на Вики.

Согласно видео от ПостНауки в данном автомате можно закодировать объект, который способен создавать копию самого себя, он должен состоять из нескольких элементов:

• Набор инструкций
• Устройство, которое способно копировать набор инструкций
• Устройство, которое способно по этому набору инструкций воспроизвести сам автомат

Что интересно, структуру ДНК и как клетки его используют было открыто только позже!

Но, конечно, такой автомат не может так легко быть подвержен эволюции, потому что изменение 1 бита в инструкции может сломать весь автомат, плюс в самой среде нету факторов, которые заставляли бы его изменять своё “ДНК”. Это называется проблема цифровой стерильности.

Обратимый клеточный автомат

Это такой автомат, который можно легко симулировать в обратную сторону, и он имеет единственное прошлое. Пример такого автомата: Critters.

optozorax написал симуляцию этого автомата и написал об этом несколько постов, которые начинаются отсюда: telegram:optozorax_dev/235.

Есть интересный принцип, связанный с обратимыми вычислениями: принцип Ландауэра.

Исполняемый файл чтобы поиграться: critters.exe.

Клеточный автомат, копирующий картинку

При таких правилах появления и исчезновения клеток автомат почему-то копирует всё изображение что ему дали:

Можно посмотреть видео как это работает в telegram:emergevolution/853

Пока не понятно, возможно ли придумать правила, которые позволят симулировать его в обратную сторону, потому что видно что какую-то информацию он сохраняет.

Что нужно учесть

Если вы пишете змейку, то можно учесть проблемы змеек.

Симулировать и рисовать отдельно

Очень много симуляций делаются так, что симуляция происходит в реальном времени с каждого шага на экране. Это плохо, потому что обычно процессор может делать данную симуляцию намного быстрее, но он ограничен 60 шагами за секунду. Нужно изначально планировать архитектуру приложения так, чтобы симуляция была полностью отделена от отображения. Чтобы симуляцию можно было ускорить, либо симуляцию можно было сделать отдельной консольной программой.

Для визуализации на первом этапе можно рисовать мир в картинку или гифку, для этого можно просто подключить библиотеки для соответствующих форматов. Причём если сразу написать код для рисования мира в картинку, то потом это можно адаптировать для интерфейса, наоборот не получится так просто.

Задание поведения существа программой

В симуляции foo52ru и некоторых других поведение существа задаётся кодом. Проблема кода что при его малейшем изменении, его результат меняется кардинально. Это очень плохо для эволюции, потому что она хорошо работает с тем, что для маленьких изменений даёт маленький результат, чтобы можно было что-то нащупать.

С этой точки зрения нейросети очень хороши, потому что они при маленьком изменении чисел, меняют результат незначительно, и можно нащупать правильное направление развития.

То что у foo52ru работало, это скорее просто удача, а ещё у него задача слишком простая, чтобы там перебором кода можно было её решить. Если решать более сложную задачу, то существа с кодом никогда не доэволюционируют до чего-то приличного.

Так что если захотите делать своих существ управляемых кодом, подумайте ещё раз, или постарайтесь придумать код, который для маленьких изменений кода делает маленькие изменения в результате.

Пока что есть такая идея:

У нас есть изначальный алгоритм, обозначим его как функцию:

Мы делаем мутацию, алгоритм может очень сильно измениться, и становится:

funcMutated(input) -> output

А далее, чтобы не вносить эту очень сильную мутацию от алгоритма, делаем так:

funcResult(input) = func(input) * 0.9 + funcMutated(input) * 0.1 -> output

То есть по сути, мутация сильно влияет, но мы снижаем её влияние, и постепенно увеличиваем число.

Можно одновременно иметь множество таких мутаций с весами.

Главная проблема этой идеи — это то что выходы должны быть вещественными числами. Если они дискретные, то такое применить не получится. Хотя такое может получиться, если функция будет задавать вероятность попадания в нужное место, тогда веса здесь легко подходят, просто модифицируем веса. Хотя раз это такие вещественные числа, то наверное лучше уже нейронки?

Книга про эволюцию и нейросети

Эволюционные нейросети на языке Python. Омельяненко Ярослав.

Платформы, библиотеки

spiril

spiril — библиотека для языка Rust, позволяет очень легко написать генетический алгоритм: код.

Для реализации

Цепляться за 2D пространство

[](http://www.youtube.com/watch?v=SBGA2ytJ0DU “”)

Обучение нейросетей блоками

Идея из моей статьи:

Пример на основе обучения “человека”: если нам надо сделать так, чтобы 3D человек научился ходить на двух ногах, то мы знаем что ходит он не падая, тогда надо сначала обучить какой-то блок: держать равновесие. Можно ставить этого человека в вертикальную позицию с ногами, смещёнными в сторону, с скоростью, и заставлять либо сохранять равновесие, либо приходить в положение где это равновесие сохраняется.

А затем, когда обучим этот модуль равновесия, совместить его с модулем хождения, и обучать так, чтобы он учился двигать ногами вперёд, как-то держал равновесие, и при этом не падал. При этом блок равновесия можно паралленьно совмещать с блоком прыгания итд, чтобы он учился в совершенно разных ситуациях держать равновесие.

Для обучения ходьбы это ему поможет тем, что он не будет падать, и блок ходьбы не будет заниматься работой по удержанию равновесия.

Типизация для генов-программ

В реальных организмах белковые структуры взаимодействуют между собой за счёт того что они обладают определённой формой, которая подходит как ключ к замку. В видео про Tierra на пятой минуте предлагают делать то же самое, только для компьютерных программ. Нужно делать для них форму, чтобы разные программы можно было соединять между собой как гены.

Это немного похоже на идею статической типизации (входной тип данных должен равняться выходному типу данных) или на утиную типизацию.

Абстрактные

Жизнь без страданий

Так-то если подумать, то вся жизнь на нашей планете основана на страданиях:

• хищники едят других существ
• между существами постоянная конкуренция
• все обязаны умереть

Мне интересно, возможно ли придумать такую жизнь, которой не нужно страдать таким образом, чтобы развиваться до очень сложных и даже разумных существ.

Если такая жизнь возможна, то мне кажется глобальной целью человечества может быть как раз создание и поддержание подобной жизни, например, в симуляции.

Это намного сложнее создания эволюции, где существа бесконечно развиваются (эмерджеволюция).

Надо это как-нибудь назвать.

Доброэволюция?

Мемы

Приколы из симуляции эволюции

Картинка для привлечения внимания: здесь создавали форму и нейросеть существа, чтобы оно выше прыгало. Но эволюция пошла самым простым путём и она создала существо, которое просто падает с огромной высоты (за счёт своего тела), благодаря чему создавался эффект прыжка, и оно выживало лучше остальных. При нажатии на картинку вы попадёте на pdf’ку статьи откуда это взято.

Профессиональная деформация Data Scientist’ов

Хаки эволюции в реальном мире

Сильный ИИ никогда не будет создан

Репост откуда-то Почему сильный ИИ никогда не будет создан. Статья авторитетного учёного в Nature: https://www.nature.com/articles/s41599-020-0494-4

Я просто обожаю такие вот громкие высказывания: Сильный ИИ никогда не будет создан!!1

Это утверждение рушится простым мысленным экспериментом:

1. Доживаем до миллионного года
2. Пишем симуляцию физики
3. Засовываем в эту симуляцию человеческий мозг
4. Человеческий мозг и есть сильный ИИ, и он работает в компьютере
5. ????
6. PROFIT!!!

А сама статья не очень ИМХО, можно почитать: telegram:emergevolution/739.

Онлайн редактирование таблиц.

Встраивание видео в Markdown.

Автоматическая генерация оглавления в Markdown. 5

Мультики про машинки смотреть онлайн — Тлум.ру

1. Главная
2. /
3. Мультфильмы
4. /
5. Мультики про машинки
6. /
7. Смотреть онлайн

44 котёнкаLEGO ElvesАлиса в ЗазеркальеАлиса знает, что делать!Ам Ням: РаскраскиАркадий Паровозов спешит на помощьБелка и Стрелка: Озорная семейкаБелка и Стрелка: Тайны космосаБи-Би-ЗнайкиБобр добрБодо БородоБубаБуба: Готовим с БубойБуквальные историиБумажкиВезуха!Волшебная кухняВолшебники двораВолшебный фонарьВрумизВспыш и чудо-машинкиГерои ЭнвеллаГора cамоцветовГринчГрузовичок ЛёваДеревяшкиДжингликиДомикиДракоша ТошаЗаставки колыбельные мираЗебра в клеточкуЗолотая коллекция СоюзмультфильмаЙокоКатя и Эф. Куда-угодно-дверьКолобанга — только для пользователей интернетаКолыбельные мираКонсуниКотики, вперёд!Кошечки-СобачкиКролик ПитерКротик и ПандаКруглый годЛеди Баг и Супер-КотЛео и ТигЛесные феи ГлиммизЛетающие звериМалышарикиМалыши и Летающие звериМаша и МедведьМашинкиМашины сказкиМи-Ми-МишкиМонстры на каникулах 3Морики Дорики (Moriki Doriki)Мультики про девочекМультики про животныхМультики про машинкиМультики про паровозикиМультики про принцессМультики про роботовМультики про собакМультфильмы 2017Мультфильмы 2018Ник-изобретательНу, погоди!ОктонавтыОранжевая короваПаровозик Тишка Пиратская школаПланета AйПредкиПриключения Ам НямаПриключения капитана ВрунгеляПриключения МюнхгаузенаПриключения Незнайки и его друзейПриключения Пети и ВолкаПриключения поросёнка ФунтикаПро Миру и ГошуПроделки РамзесаПростоквашиноРальф против интернетаРобикиРобокар ПолиРори – гоночная тачкаСиний тракторСказочный патрульСказочный патруль. Хроники чудесСмешарикиСмешарики. Азбука безопасностиСмешарики. Азбука здоровьяСмешарики: Пин-кодСОБЕЗСолнечные зайчикиСофия ПрекраснаяСупер Крылья: Джетт и его друзьяСуперсемейка 2Тайная жизнь домашних животных 2Тайны Медовой долиныТима и ТомаТоботТри котёнкаФиксикиЧеловек-паук: Через вселенныеЧетверо в КубеЩенячий патрульЭволюция черепашек-ниндзя

Мальчики всех возрастов (да и некоторые девочки тоже) просто обожают смотреть мультики про машинки. Их так много, что в нашем плейлисте мы собрали лишь небольшую часть. Но зато вы точно будете знать, какие мультики про машинки существуют и сможете найти их и посмотреть все сезоны.

А еще на Tlum.Ru есть интересная подборка мультиков про машинки и тест «Какая вы тачка».

17 серия

Машинки — Автобус

Читайте также

Новости партнеров

Поиск по каталогу мультфильмов44 котёнкаLEGO ElvesАлиса в ЗазеркальеАлиса знает, что делать!Ам Ням: РаскраскиАппетитное утро (рецепты национальных блюд)Аркадий Паровозов спешит на помощьБарбоскиныБелка и Стрелка: Озорная семейкаБелка и Стрелка: Тайны космосаБи-Би-ЗнайкиБобр добрБодо БородоБольшая прогулкаБольшое путешествиеБубаБуба: Готовим с БубойБуквальные историиБумажкиВезуха!В ожидании чудаВолшебная кухняВолшебники двораВолшебный фонарьВрумизВспыш и чудо-машинкиГерои ЭнвеллаГора cамоцветовГринчГрузовичок ЛёваДеревяшкиДетское менюДжингликиДомикиДракоша ТошаЗаставки колыбельные мираЗебра в клеточкуЗолотая коллекция СоюзмультфильмаИван Царевич и Серый ВолкЙокоКатя и Эф. Куда-угодно-дверьКолобанга — только для пользователей интернетаКолыбельные мираКонсуниКотики, вперёд!Кошечки-СобачкиКролик ПитерКротик и ПандаКруглый годЛеди Баг и Супер-КотЛео и ТигЛесные феи ГлиммизЛетающие звериЛунтикМалышарикиМалыши и Летающие звериМамы в трендеМаша и МедведьМашинкиМашины сказкиМи-Ми-МишкиМолангМонстры на каникулах 3Морики Дорики (Moriki Doriki)Мультики про девочекМультики про животныхМультики про машинкиМультики про паровозикиМультики про принцессМультики про роботовМультики про собакМультимирМультфильмы 2017Мультфильмы 2018Мультяшки. Новогодний праздникНик-изобретательНу, погоди!ОктонавтыОранжевая короваПаровозик Тишка Пиратская школаПланета AйПредкиПриключения Ам НямаПриключения МюнхгаузенаПриключения Незнайки и его друзейПриключения Пети и ВолкаПриключения капитана ВрунгеляПриключения поросёнка ФунтикаПро Миру и ГошуПроделки РамзесаПростоквашиноРальф против интернетаРобикиРобокар ПолиРори – гоночная тачкаСОБЕЗСвежий воздухСвинка ПеппаСиний тракторСказочный патрульСказочный патруль. Хроники чудесСмешарикиСмешарики. Азбука безопасностиСмешарики. Азбука здоровьяСмешарики: Пин-кодСолнечные зайчикиСофия ПрекраснаяСупер Крылья: Джетт и его друзьяСуперсемейка 2Тайная жизнь домашних животных 2Тайны Медовой долиныТима и ТомаТоботТри богатыряТри котёнкаФиксикиХочу собакуЧеловек-паук: Через вселенныеЧетверо в КубеШерлок ГномсЩенячий патрульЭволюция черепашек-ниндзя

{«domain»: «tlum.ru_web.app», «HideInFrame»:»false»,»CookieEnabled»:true, «useGuidIframe»:true}

Продолжая использование нашего сайта, Вы даёте согласие на обработку файлов cookie и пользовательских данных

2022 Nissan 400Z Изображения просочились, похоже, покажут серийный автомобиль

• Фотографии, которые, как мы полагаем, относятся к серийной версии нового Nissan Z, просочились в Instagram.
• Эти два автомобиля похожи на Z Proto, который был представлен в прошлом году, и ожидается, что серийная модель будет называться 400Z.
• Он будет приводиться в движение твин-турбо V-6 со стандартной шестиступенчатой ​​механической коробкой передач, хотя у просочившегося автомобиля есть дополнительная автоматическая коробка передач.

ОБНОВЛЕНИЕ 23.03.21 10:50 по восточноевропейскому времени: На вопрос, являются ли эти фотографии новым Z Proto с автоматической коробкой передач, представитель Nissan ответил: «Я могу предложить вам только заявление, приведенное ниже на фотографиях. плавающий вокруг «:

» Как всегда, приятно видеть такой энтузиазм вокруг возрождения нашего легендарного Z. Следите за грядущими объявлениями о новом спорткаре Nissan следующего поколения, который дебютирует в конце этого года. .


Nissan Z Proto был представлен прошлой осенью в качестве серийного прототипа, что дает нам представление о том, как будет выглядеть новый Z-автомобиль, который, как ожидается, будет называться 400Z. Основываясь на представленных фотографиях Итак, теперь мы знаем, что автомобиль, который вы сможете купить, будет выглядеть почти так же, как то, что мы видели несколько месяцев назад. Эти изображения были первоначально опубликованы в Instagram пользователем @ Layoutdc4, хотя с тех пор они были удалены.

Этот контент импортирован из Instagram.Вы можете найти тот же контент в другом формате или найти дополнительную информацию на их веб-сайте.

Эти два спорткара 400Z, которые считаются окончательными серийными моделями, выполнены в серебристом и темно-сером цветах (Proto был показан ярко-желтым). У них такая же открытая прямоугольная решетка, что и у прототипа, но темно-серая модель имеет хромированную отделку. Другие отличия от прототипа включают в себя более крупные фары, а также набор черных колес, и оба автомобиля имеют задний спойлер на крышке багажника.Как видно на обоих автомобилях, будет доступна черная крыша или крыша цвета кузова, а значок Z на задней стойке появится в производстве, что было на Z в прошлом.

3,0-литровый V-6 с двойным турбонаддувом, модифицированная версия двигателя, установленного в Infiniti Q50 и Q60, находится под капотом. Ожидается, что выходная мощность составит около 400 лошадиных сил, что выше 382 лошадиных сил Toyota Supra, и она передается на задние колеса через стандартную шестиступенчатую механическую коробку передач, чего вышеупомянутый конкурент пока не предлагает.Автомобиль, показанный выше, оснащен дополнительной автоматической коробкой передач, а в салоне по-прежнему есть три датчика на приборной панели и большие экраны для панели приборов и информационно-развлекательной системы.

Nissan 400Z 2022 года поступит в продажу к концу года, и ожидается, что цены начнутся в диапазоне от 40000 долларов США, прямо между стоимостью четырех- и шестицилиндровых Supra.

Этот контент импортирован из {embed-name}. Вы можете найти тот же контент в другом формате или найти дополнительную информацию на их веб-сайте.

Этот контент создается и поддерживается третьей стороной и импортируется на эту страницу, чтобы помочь пользователям указать свои адреса электронной почты. Вы можете найти больше информации об этом и подобном контенте на сайте piano.io.

Продажа автомобилей в музее Volo — Продажа классических автомобилей

Музей Воло Продажа автомобилей

В Volo Museum Auto Sales мы считаем, что тест-драйв и осмотр коллекционного автомобиля перед покупкой — не роскошь.Пропустите аукцион и приходите лично увидеть один из наших классических автомобилей на нашем участке площадью 35 акров с выставочными залами с климат-контролем. Вы можете потратить время на то, чтобы освоиться с автомобилем без необходимости покупать в течение определенного периода времени.

Мы выбираем автомобили исходя из их привлекательности, качества, привлекательности и стоимости. В отличие от других дилеров, которые продают коллекционные автомобили «как есть», наши механики на месте проводят мелкий ремонт, поэтому наши автомобили находятся в наилучшем состоянии. Каждая машина, которая проходит через наши двери, проверяется и готовится к продаже.

Хотите взглянуть на новый, не рекламируемый инвентарь? В нашем поступающем инвентаре представлены автомобили, которые все еще находятся в процессе проверки. Если вы увидели что-то, что вам понравилось, позвоните в наш отдел продаж по телефону 815-385-3644. Мы подберем для вас машину, и вы сэкономите 1000 долларов.

Наши услуги для покупателей

При покупке автомобиля вашей мечты команда Volo готова помочь вам на каждом этапе процесса. Вот почему мы предлагаем надежные ресурсы для удовлетворения ваших потребностей в финансировании, доставке, сторонней инспекции и страховании.

Услуги нашего продавца

Процесс продажи вашего автомобиля на аукционе может быть рискованным и вывести из вашего кармана с трудом заработанные деньги. Предлагаем продавцам три простых варианта:

1. Предложение наличными

2. Стоимость обмена

3. Бесплатная отправка

Почему мы лучший автосалон классических автомобилей

Volo Museum Auto Sales — это семейный бизнес, работающий на протяжении четырех поколений. Фактически, мы старейший из существующих дилеров винтажных, мощных и коллекционных автомобилей.

Свяжитесь с Volo Auto Museum Автосалон сегодня

Качественные автомобили по конкурентоспособной цене — вот в чем разница в продажах автомобилей Volo Museum Auto. Чтобы начать процесс покупки или продажи, свяжитесь с нашим опытным отделом продаж или позвоните нам по телефону (815) 385-3644.

Как часто обновляется Google Street View?

Карты Google и Просмотр улиц Google изменили способ исследования мира, навигации к пунктам назначения, слежки за бывшими партнерами и многое другое.Нам никогда не надоест возможность путешествовать куда угодно, «проехать» по улице и посмотреть, как живут разные люди в разных странах. Но как часто обновляется Google Street View? Является ли изображение, которое вы видите на экране, актуальным? Или это древняя история?

Google Street View был запущен еще в 2007 году и начинался с Сан-Франциско, Лас-Вегаса, Денвера, Майами и Нью-Йорка. По мере расширения программы добавлялись новые города США. Затем в 2008 году Google Street View стал международным, когда были добавлены более крупные города во Франции, Италии, Японии и Австралии.

С тех пор просмотр улиц Google пошел еще дальше и теперь охватывает большинство стран и большинство городов в этих странах. Это грандиозное дело, но оно приносит пользу всем.

Как часто обновляется просмотр улиц?

Мы подробнее рассмотрим детали ниже, но для целей этой статьи давайте перейдем непосредственно к вашему вопросу.

Google Street View не имеет точного расписания обновлений. Если вы находитесь в городе или густонаселенном районе, вы увидите обновленный вид довольно быстро, по сравнению с другими сельскими районами.На момент написания кажется, что Google сосредоточен на размещении новых изображений в Интернете, а не на обновлении старых.

К сожалению, Google не ведет точное расписание для каждой улицы мира. Но есть и другие инструменты Google, с помощью которых вы можете определить, насколько актуален просмотр улиц, который вы видите на самом деле.

Из-за особенностей Google Maps они, как правило, обновляются гораздо чаще, чем Google Street View. Если вы не знаете, какое изображение вы видите в просмотре улиц, проверьте маршруты на Картах Google.Например, если вы видите на экране значок «Не включать красный», Карты Google будут перемещать ваш маршрут соответствующим образом.

Если вам интересно, открыт ли еще бизнес, поисковая система Google тоже предоставит вам эту информацию! Просто погуглите компанию и проверьте часы. Google довольно надежен, когда сообщает вам, что компания закрыта.

Однако, если вы используете Google Street View, чтобы узнать, живет ли ваш друг по-прежнему в том же доме, вам, скорее всего, не повезло.Если это та информация, которую вы хотите собрать, у вас больше шансов получить желаемые результаты, просматривая местные налоговые отчеты округа, чем используя Google Street View.

Несмотря на отсутствие точных временных рамок, все еще есть способы увидеть, куда Google пойдет дальше!

Google Street View Data Gathering

Google Street View теперь использует две формы обновлений для поддержания актуальности. Он по-прежнему использует камеры машин, которые едут вверх и вниз по нашим улицам, снимая все на свои специальные камеры с обзором на 360 градусов.Эти путешествия запрещены по маршрутам по всему миру в соответствии с глобальным расписанием.

На этой странице веб-сайта Google показано, где и когда автомобиль Google Street View будет находиться в любой момент времени. Прокрутите страницу вниз до пункта «Куда мы направляемся», и вы увидите опубликованное расписание.

Другой источник изображений Google Street View — от пользователей. Google представил эту функцию в 2017 году, чтобы участники могли добавлять свои собственные изображения в базу данных Google Street View для возможного включения в карту.

Обновления Google Street View

Как вы можете себе представить, за кулисами предстоит проделать большую работу, чтобы получить изображения с автомобилей и участников, размыть лица и номерные знаки и подготовить их для использования в Google Street View. С момента съемки изображений до их отображения на карте требуется некоторое время.

Может быть установленное расписание для создания новых изображений, но нет расписания для их обновления в Интернете. Вы можете узнать, когда Google Street View был обновлен, в правом нижнем углу экрана.Вы должны увидеть в углу небольшую рамку с надписью «Снимок: май 2018 г.». Это было, когда эта конкретная сцена обновлялась в последний раз.

Google говорит, что они отдают приоритет тем областям, в которых нет Google Street View, а не обновлению тех, у которых уже есть присутствие. Они вкладывают больше ресурсов в добавление к проекту, и это имеет смысл. Если вы проверили расписание автомобилей в просмотре улиц, вы увидите, что машина по-прежнему повторяет свои шаги, поэтому не все машины отправляются в новые места. Некоторые по крайней мере обновляют существующие изображения.

К счастью, Карты Google показывают месяц и год изображения, которое вы смотрите, когда вы выбираете вариант просмотра улиц.

Можете ли вы запросить обновление Google Street View?

Люди часто просят Google снова посетить их город или свою улицу, потому что он был отремонтирован, улучшен, усовершенствован, изменен или им просто не понравился снимок, сделанный машиной. К сожалению, вы не можете запросить новое изображение или обновление в просмотре улиц. У машины есть расписание, и оно его придерживается.

Однако, если с вашим просмотром улиц Google что-то серьезно не так, вы можете отправить отчет в Google. В просмотре улиц нажмите «Сообщить о проблеме» и отправьте отчет.

Воспользуйтесь ссылкой, чтобы отправить вопрос в Google на рассмотрение. Конечно, вы всегда можете загрузить свои собственные фотографии мест, где вы побывали, с помощью Google Maps. Предоставляйте изображения, отзывы и даже оценивайте компании с помощью функции Google Contribution на Google Maps, щелкнув строку меню с тремя горизонтальными линиями и нажав «Contribute».’

Часто задаваемые вопросы

Google Street View — невероятно полезный инструмент. Мы включили этот раздел, чтобы ответить на еще несколько ваших вопросов.

Могу ли я запросить обновление в Google Планета Земля?

Да собственно! Хотя вы не можете запросить обновления в просмотре улиц, вы можете сделать это в Google Планета Земля. Посетите веб-сайт Google Планета Земля и нажмите на карту, которую хотите обновить. Нажмите «Отзыв» в меню (три горизонтальные линии в верхнем левом углу) и заполните форму.Не забудьте включить текст « Я бы порекомендовал обновить снимки » перед тем, как отправлять отзыв.

Могу ли я просмотреть прошлые изображения в просмотре улиц?

В некоторых местах есть возможность просмотреть предыдущие изображения. Вам понадобится доступ к просмотру улиц из Google Maps. В верхнем левом углу вы увидите небольшое поле с именем фотографа и частью адреса. Сразу под адресом вы увидите маленькие часы. Нажмите на часы, и вы увидите ползунок.Переместите ползунок назад (влево), чтобы увидеть старые изображения.

Как фотографировать автомобили на автосалонах

Добавлено 10 января, 2018 Колесо новостей фотография автосалона, автосалон, автомобильная фотография, автомобильная фотография, автомобили, автосалон в Чикаго, фотография, фотографирование на автосалоне, фотографирование автомобилей

Без комментариев

Каждый год горстка наших автомобильных писателей совершает поездку в Город ветров на Чикагский автосалон.Но по ходу дела мы заметили, в частности, одну вещь: фотографировать автомобили на автосалонах — заноза в заднице.

Сотрудники автосалонов постоянно бегают, полируя машины, чтобы они были как можно более светоотражающими и блестящими. Плюс ужасное флуоресцентное освещение, и вы обнаружите, что ваши фотографии не всегда получаются так, как вы ожидали. Чтобы помочь вам справиться с сложившимися против вас шансами, мы собрали несколько ключевых советов, которые помогут вам сделать отличные фотографии на следующем автосалоне.

Создайте кадр для ваших снимков

Автосалоны беспокойны; слева и справа бегают люди, и все будут толпиться вокруг машины, которую вы пытаетесь сфотографировать. Хотя позже легко обрезать фотографии и это вполне приемлемо, это часто может снизить качество вашей фотографии. Не торопитесь с каждой картинкой, чтобы правильно ее оформить с самого начала.

Обратите внимание на свои настройки

С люминесцентными лампами сложно снимать, поэтому снимайте вручную и соответствующим образом изменяйте настройки.Поляризатор также может помочь с избыточным отражением на краске автомобиля.

Носить темную одежду

Конечно, с чрезвычайно блестящими и светоотражающими автомобилями последнее, что вам нужно, — это ваше собственное отражение на фотографии. Попробуйте носить более темные тона, чтобы уменьшить блики.

Используйте Photoshop

Не бойтесь фотошопить других участников на заднем плане. Хотя лучше сделать исходную фотографию без людей, стоящих на заднем плане, иногда необходимо подправить фотографию с помощью небольшого редактирования.

Не забывайте о линзах

Универсального объектива не существует. Каждый объектив создан для разных целей, поэтому помните об этом при съемке. Объективы типа «рыбий глаз» отлично подходят для съемки всего транспортного средства, но не забудьте переключиться на стандартный широкоугольный объектив для внутренних снимков.

Найдите новые углы

Все собираются сделать один и тот же снимок всей машины на выставке. Используйте свое воображение и найдите уникальный ракурс.Не бойтесь делать снимки крупным планом, интерьер и использовать некоторые функции автомобиля в своих интересах. Проявите творческий подход.

Источники: Photofocus, PictureCorrect, Speedhunters

The News Wheel — это цифровой автомобильный журнал, предлагающий читателям свежий взгляд на последние автомобильные новости. Мы находимся в самом сердце Америки (Дейтон, штат Огайо), и наша цель — предоставить интересную и информативную картину тенденций в автомобильном мире. Смотрите другие статьи в «Колесе новостей».

21 изображение, сделанное автомобилем Google Streetview, на котором изображены стежки

В широком мире Интернета есть относительно новое явление, и оно сосредоточено вокруг Google Street View. С появлением мемов и интернет-комедий появилось большое количество забавных фотографий, сделанных с помощью Google Street View, и не только фотографий.

В последнее десятилетие или около того Google нанес на карту миллионы миль улиц, пытаясь улучшить и улучшить услуги, которые они предоставляют с помощью Google Maps.Эти автомобили проезжали по улицам почти всех городов мира, без устали прокладывая дорогу за дорогой, улицу за улицей, квартал за кварталом, пытаясь собрать все это в одном централизованном месте.

Эта всеобъемлющая и исчерпывающая документация инфраструктуры человеческой цивилизации привела к довольно неожиданному побочному эффекту: поразительно глубокому и честному взгляду на условия жизни человечества в мире. Камеры, установленные на крышке автомобилей Google Street View, запечатлели людей, которые занимаются своей повседневной жизнью, чем бы она ни была.Иногда их повседневная жизнь бывает странной, забавной или просто дикой. Кто действительно может знать, что может происходить в мире, когда мимо проезжает машина с видом на улицу?

С тех пор, как Интернет ухватился за это явление, многие люди ухватываются за любую возможность, чтобы получить кусочек славы (или позора), и делают некоторые из самых странных вещей. Вот 25 фотографий, снятых камерой просмотра улиц (случайно или иначе), которые заставляют нас зашивать шею и смеяться.

21 год Не уверен, стоит ли смеяться или начинать бежать

через iliketowastemytime.com

Количество безумных вещей, с которыми эти водители Google ежедневно сталкиваются, должно быть, временами весьма необычно и, вероятно, довольно пугающе. Это просто так, чтобы захватить оба на одном изображении. Хотя вполне вероятно, что это просто кучка головорезов, собирающихся вместе в масках, потому что они слышали, что машина Google Street View находилась по соседству, конечный результат настолько зловещий, что почти вызывает мурашки.

С другой стороны, это тоже довольно забавно, и сделано отлично. Браво этим четверым. Либо так, либо им нужны вызванные копы.

20 Стритсайд Шекспир

через google-street-view.com

Трудно сказать, что происходит здесь, на этой фотографии, репетируют ли они драматическую пьесу Шекспира в театре, или они ухватились за возможность спланировать невероятную сцену для замечательных людей из Google Street View.

В любом случае, конечный результат такой же вызывающий смех, как и предыдущий, с позами, персонажами, драматическим человеком, лежащим на земле по неизвестной причине, и красивой девушкой, делающей реверанс в платье. Поговорим об увлекательном взгляде на состояние человека.

19 Тираннозавр женщина в автобусе

через hackread.com

Это особенно забавно, если вы спросите нас.Во время обычной поездки по городу на автомобиле Google Street View один из пассажиров общественного автобуса узнал о приближающемся проезде рассматриваемой машины и начал делать соответствующие приготовления, а именно снимал обувь и занимал позицию.

А затем, как только эта машина из Просмотра улиц обгоняет автобус, проезжая справа, женщина делает движение, изображая тираннозавра, точно так же, как панорамная камера на 360 градусов записывает это в учебники истории, чтобы все могли видеть.Хорошо сыграно, женщина тираннозавр, действительно хорошо сыграно.

18 Поймали в законе

через google-street-view.com

Нет ничего лучше старой доброй шутки TP-ing, хотя она кажется немного уникальной по нескольким причинам. Во-первых, довольно очевидно, что это, в общем, довольно очевидно.

Большинство людей совершают эти мягкие акты вандализма под покровом темноты, и обычно это касается деревьев или других предметов, не находящихся на оживленной улице.Этот и обычные преступники — наглая молодежь по сравнению с этими двумя взрослыми взрослыми. Но, несмотря на все ошибки, которые они сделали, в конечном итоге они попали в камеру Google Street View, и теперь мы можем смеяться над ними.

17 В погоне за машиной для просмотра улиц

через travelandleisure.com

Возможно, одна из самых известных историй Google Street View и, несомненно, самая очаровательная, эту маленькую собачку можно увидеть на довольно длинном участке прибрежной дороги, потому что эта крошечная собака, настолько счастливая, насколько это возможно, начала преследовать Street View машина.Одна только чистая привлекательность привлекла внимание СМИ по всему миру, и не без оснований.

Эта улыбка и лицо, действие на полпути, и этот идеально закрученный хвост прекрасно передают, насколько восхитительно, должно быть, было видеть, как этот маленький парень гонится за своим сердцем.

16 Ужин на двоих (плюс фламинго)

через hackread.com

Этот восхитительно странный фото-драгоценный камень, похожий на закопанное сокровище, был раскопан где-то вдоль многих переулков Google Street View, и мы очень рады, что это произошло.Остальной Интернет тоже.

Странность ниши этой фотографии, с обедом на обочине дороги, когда один за красивым столом на двоих со скатертью с цветами, красивым растением и фламинго, завершается только человеком на фотографии, жующим банан в одежде. лошадиная голова. Когда дело доходит до интернет-хита, вы не можете найти ничего лучше, чем это.

15 Двуглавый глитч-пес

через команду.com

У этой собаки, просто расслабляющейся и будучи хорошим мальчиком, внезапно выросла лишняя голова. Это, конечно, не по его вине, а скорее из-за необычайно глючного процесса сшивания, который Google Street View использует для создания эффекта иммерсивной окружающей панорамы, когда вы спускаетесь на уровень улицы.

Мне это кажется странным миром с двуглавыми собаками и людьми с отсутствующими или лишними конечностями и частями тела. Может быть, он встретил другую собаку, которую мы показали ранее, преследующую камеру?

14 Плавучий по реке из травы

через google-street-view.com

В горном климате, как на снимке, где это было сделано, часто можно увидеть вдоль рек людей, которые любят каякинг и рафтинг. Они в полном снаряжении, лодки, гидрокостюмы, шлемы, тряпки, натянутые на плечи, готовятся к спуску в воду.

Но нечасто можно увидеть двух таких людей вдали от реки, в снаряженных снаряжении и в своих байдарках на травянистом участке шоссе. Они должны быть серьезно потеряны или запутаны, или и то, и другое.Возможно, яркое горное солнце нанесло им тепловой удар. Или, может быть, они знают то, чего не знаем мы.

13 Веселый глюк

через komando.com

Камеры Google Street View работают очень интересно. На самом деле это не одна камера, а несколько камер, все они установлены на высоком держателе, и по мере того, как это устройство перемещается, оно делает много фотографий, обычно с постоянной скоростью, и сшивает их все вместе, чтобы создать трехмерную панораму. эффект.

Когда вы, например, добавляете движущиеся объекты и переменные в картинку (без каламбура), например, люди, все становится немного глючно. В одном кадре мать делает забавную фотографию, в следующем кадре она полностью убирается из кадра. После того, как сшили вместе, вуаля. Плавающий, фотографирующий, глюк плеча и головы.

12 Домашний лимонад, кто-нибудь?

через lifebuzz.com

Это идеальное сочетание веселого и загадочного, и мы чуть не лежали на полу в слезах. Кто знает, почему эта странная кукла стоит на улице у киоска с лимонадом, а не обычный ребенок с широко раскрытыми глазами с отсутствующими тремя передними зубами, скучающий на летних каникулах.

Остается только догадываться, и я уверен, что водитель автомобиля Google Street View был так же озадачен и, несомненно, немного озадачен этим. Оранжевый комбинезон — тоже довольно странная загадка, добавляющая юмора к этому откровенному снимку, сделанному Google.

11 Кроненберг наносит новый удар

через komando.com

На этой фотографии много неаккуратных вышивок, больше, чем следовало бы допустить. Все так запутано, что трудно даже понять, что происходит. Там женщина без ног и рука, выходящая из ее живота, мужчина без головы, делающий селфи, что на самом деле является всего лишь фотографией города, учитывая, что у него нет лица, то, что выглядит как два истощенных близнеца, один с рука, которая превращается в две ноги с ярко-розовыми туфлями, и одна на переднем плане, растворяющаяся в ничто.

Поговорим о фотографии, на которой мы падаем на пол в швах.

10 Длинный день в парке развлечений

через ebaumsworld.com

Этот бедный супергерой был пойман за делом, на котором раньше ни один супергерой не был замечен: он спал. Но разве так неразумно думать, что даже супергерои иногда устают? И что у них тоже бывают плохие дни на работе, когда все, что они могут сделать, это упасть на скамейку в парке и вздремнуть во время обеденного перерыва?

Или, может быть, этот супергерой только что закончил безумную вечеринку и потерял сознание на скамейке в парке развлечений, буквально через несколько мгновений после того, как проснулся с одним из худших похмелья? Кто знает.Супергерои вообще страдают от похмелья?

9 Теперь у нас текут слезы

через hinhouse.ml

Этот немного менее юмористический, поскольку откровенно увлекателен. Хотя источник этой фотографии не указывает местоположение, очевидно, что это где-то за границей, скорее всего, где-то в Европе.

В любом случае, этот человек демонстрирует довольно изрядное количество талантов, у него на голове балансирует кучка хлеба.И не просто обычный хлеб, без сомнения, восхитительно сделанные вручную, идеально приготовленные булочки того или иного сорта. Подпишитесь на нас немедленно, мы возьмем доску и все остальное. Было бы настоящей трагедией, если бы Google Street View задокументировал, как он споткнулся и уронил все это восхитительное добро. Но было бы смешнее.

8 Пародийный бой для камеры

через technicavita.org

Эти подростки увидели автомобиль Google Street View, идущий по улице впереди них, когда они возвращались из школы домой, и воспользовались этой возможностью за счет наших боковых швов.Как только машина проезжала мимо, они притворились, что дрались, и вы можете сказать, что они иронизируют по этому поводу с его безвольным запястьем, расшатанной шеей и чрезмерно драматичной реакцией его друга на смех.

Это комедийное золото, и они должны гордиться тем, что сыграли так безупречно. Хотя мы не будем заходить так далеко, чтобы говорить, что они должны включать это в свои резюме или что-то в этом роде.

7 Погружение в землю статуй

через google-street-view.com

Это увлекательное фото, на которое в первый раз интересно взглянуть. Вопреки тому, как это выглядит, это не группа из семи человек с арбалетами, объединившаяся вместе, чтобы убить беднягу за рулем автомобиля Google Street View, а скорее художественная инсталляция недалеко от дороги.

Однако комедия такого кадра не ускользнула от нас, и этот снимок скульптуры в стиле паблик-арт заставил нас смеяться в любом случае. Возможно, это никогда не входило в намерения художника, но результат великолепен и свидетельствует о размахе и способности искусства к интерпретации.

6 Мурлыканье для камеры

через reddit.com

Этот кот выглядит немного ошеломленным, или, возможно, он просто сбит с толку из-за камеры Google Street View перед ним. Кто знает, правда. Но в любом случае он определенно симпатичен, хотя его пушистое лицо, кажется, закрывает вид на то, что выглядит как древние руины позади него.

Это должно быть какое-то популярное место для посещения туристами и знакомства с историей города.А может просто прийти посмотреть на кота? Наверное, поэтому я бы пошел туда, но в любом случае эта фотография заставила нас смеяться.

5 На самом деле просто не уверен

через ulxkylxb.ga

Название этой статьи действительно говорит само за себя. Мы просто действительно не уверены, что здесь происходит, почему это происходит или что, черт возьми, пытаются предпринять эти люди. Посреди улицы, одетый в полное снаряжение для подводного плавания, идет впереди машины.

Трудно сказать, что именно держит парень в красном костюме с аквалангом, но это кажется зловещим. Другой виновник, кажется, пытается бегать в ластах, из-за чего мы плакали, а бока зашивали швами, потому что это такая веселая мысль. Лишь бы было видео.

4 Кто-то забыл обувь. (И лодыжки)

через komando.com

Это один из немногих классических примеров в этом списке процесса сшивания, который камера Google Street View использует сбой.Конечно, с потрясающими результатами. На этот раз это не несоответствие конечностей и тел или парящая голова, делающая снимок, а скорее все тело этого человека, которое отсутствует, ошибочно заделанное красивым кусочком плитки.

Вполне вероятно, что этот человек полностью покинул кадр до того, как камера Street View закончила делать снимки. Результат такой истерический, что мы не можем дышать.

3 Кажется, что-то не хватает…

через komando.com

Как и наши записи с таким же весельем, эти двое, казалось, забыли свои ноги, когда покинули это место. Вы могли подумать, что они могут вам понадобиться для того, чтобы легко уйти, и что их будет трудно забыть, но, очевидно, нет. Однако, если не считать шуток, это очень забавный и непреднамеренный результат из-за того, как камеры Google Street View делают такие захватывающие фотографии, объединяя множество экспозиций почти со всех сторон, а затем сшивая их вместе.

Это также довольно частый результат, так как некоторые вещи просто хотят оставаться в движении, а это означает некоторые странные сбои.

2 Безголовый голубь снова наносит удар

через komando.com

Это особенно веселая находка из бесконечных дорог и бездн Google Street View. Просматривая местные улицы в поисках вида магазина, который собираетесь посетить, вы случайно наткнетесь на это: довольно странно одетый мужчина в лоферах, джинсах, спортивной спортивной куртке и клетчатом шарфе стоит рядом. голубь без головы.

Глюки камеры Google Street View иногда бывают действительно истерическими, и это один из самых забавных, в основном потому, что остальная часть фотографии совершенно нормальная. За исключением, конечно, людей без ног у дальних перил.

1969 Dodge Charger становится радиоуправляемым монстр-траком в натуральную величину в нелепой фантазии

Никакие классические маслкары не пострадали при создании этого рендера.

Читать дальше

Об авторе Александр Гордон (134 опубликованных статей) Более От Александра Гордона

Как фотографировать автомобили как профессионал

Эндрю Хойл / CNET

Вы хотите сделать впечатляющие фотографии потрясающих экзотических автомобилей, которые вы найдете на автосалонах? Или, может быть, вы хотите сделать отличные снимки собственной великолепной машины?

Съемка автомобилей не всегда проста, но если вы будете следовать нескольким простым правилам, вы быстро начнете улучшать свои снимки.Для начала не нужно много оборудования — только камера, машина и страсть к отличным фотографиям.

Я собрал несколько советов, которые всегда помню, когда фотографирую для CNET и наших дочерних сайтов Roadshow и Carfection.

Соберите все вместе

Единственные два предмета, которые вам действительно нужны, — это камера и автомобиль. Даже ваш iPhone может делать впечатляющие снимки автомобиля, но если вы хотите получить профессиональные результаты, снимайте на цифровую зеркальную камеру.Достаточно широкий объектив (около 24 мм) поможет вам запечатлеть автомобиль в ярком свете. Макрообъектив — я использую Canon 100mm f / 2.8 — понадобится, если вы хотите крупным планом рассмотреть такие детали, как колеса, значки или внутренние компоненты.

При настройке камеры убедитесь, что вы делаете снимки в формате RAW. Это даст вам больше возможностей приглушить светлые участки или приподнять тени, что может иметь решающее значение. Я вернусь к редактированию позже.

Штатив — хорошая идея, поскольку он поможет защитить камеру, позволяя снимать с более длительными выдержками, что позволяет пропускать больше света при съемке в темных условиях.

Если вы снимаете свою машину, убедитесь, что она настолько чиста, насколько это возможно, прежде чем выходить из дома. Тем не менее, он все равно будет собирать странные брызги грязи при движении к вам, поэтому убедитесь, что у вас есть рулон чистящей бумаги и какой-то жидкий спрей, чтобы стереть любые следы.

Учитывайте ваше местоположение

Если у вас есть возможность снимать в разных местах, тщательно подумайте, какое место подходит стилю автомобиля. Для этого практического руководства я позаимствовал потрясающий Bentley Continental GT V8 S — это роскошный круизный автомобиль, созданный для лучших британских дорог.Для меня Bentley был бы как дома среди потрясающих пейзажей национального парка Пик Дистрикт на севере Англии — места с красивыми пейзажами, идеально подходящего для езды на Continental.

Эндрю Хойл / CNET

Современный бизнес-автомобиль, такой как элегантный черный «Мерседес», хорошо впишется в городской пейзаж. Маленький Фиат? На горе это выглядело бы неуместно, поэтому попробуйте вместо этого симпатичный городок.Подобрать для машины подходящее место несложно. Просто избегайте фотографировать на автостоянке — эти нарисованные белыми линиями на земле ничего не добавляют к драматическому снимку!

Собирайте углы под прямым углом

Если вы снимаете собственную машину на месте, вы сможете перемещать ее, чтобы найти лучший ракурс. Многие фотографы размещают камеру на низком уровне, почти глядя на машину, чтобы придать ей впечатляющий драматический вид.

Стрельба в направлении переднего угла автомобиля (так называемый вид в три четверти) также является обычным явлением.Этот ракурс не только показывает большую часть автомобиля в одном кадре (обратите внимание на этот снимок, как видны передняя решетка, боковая панель и капот автомобиля), но он имеет дополнительное преимущество, скрывая ваше отражение. . С другой стороны, съемка сбоку от машины по сути превращает эту большую боковую панель в большое зеркало, которое, вероятно, будет отражать вас. Конечно, можно сделать фотошоп самостоятельно вне кадра, но это проще, если вы просто не занимаетесь этим в первую очередь.

Вы должны расположить автомобиль так, чтобы лучшая часть выбранного вами фона была позади него, и если вы можете использовать автомобиль, чтобы скрыть любые отвлекающие факторы, такие как болларды или дорожные знаки, с вашей сцены, еще лучше.Когда вы паркуете машину, не забудьте полностью повернуть руль от камеры — она ​​покажет на камеру колеса автомобиля, создав более драматичную позу.

Сейчас играет: Смотри: Bentley Continental GT V8 S отбрасывает традиции …

6:34

Не забывайте детали

Заманчиво потратить все свое время, пытаясь сфотографировать всю машину с разных ракурсов, но не забудьте подойти поближе, чтобы продемонстрировать некоторые ключевые детали.Сначала войдите внутрь и сделайте снимки интерьера. Ищите сшитые вручную сиденья или рули, интересные ручки переключения передач, панели из настоящего дерева или все, что выделяет автомобиль.

Эндрю Хойл / CNET

Посмотрите и снаружи — может быть, сзади сзади есть круто выглядящее двойное выхлопное отверстие, которое просто напрашивается на крупный план? Если это высокопроизводительный автомобиль, сбоку может быть даже значок «V8», который будет здорово сфотографировать как индикатор мощного двигателя внутри.

Не забудьте, конечно, главный значок. Значки таких марок, как Bentley, Aston Martin или Lamborghini, столь же культовы, как и сами автомобили — в том числе фотографии тех, которые есть на ваших снимках, являются обязательными.

Панорамирование камеры для интенсивного действия Эндрю Хойл / CNET

Панорама — это просто перемещение камеры для удержания объекта (автомобиля) в кадре, когда он движется мимо вас.Хотя это может показаться простым, это техника, требующая практики.

Хотя очень легко просто использовать чрезвычайно короткую выдержку (более 1/1000 секунды), чтобы заморозить автомобиль в движении, этот метод просто заставит автомобиль выглядеть так, как будто он припаркован посреди дороги. Что вам нужно сделать, чтобы правильно запечатлеть действие, так это использовать более длинную выдержку — менее 1/180 секунды, хотя снимок выше еще медленнее на 1/80 секунды. Затем, когда вы панорамируете с помощью камеры, автомобиль будет оставаться в резком фокусе, а фон будет размытым, создавая реальное ощущение движения и драматизма.

Таким образом, видно, что машина несется мимо вас. Установите камеру в режим серийной съемки, чтобы вы могли делать много снимков по мере того, как машина проезжает мимо, что, надеюсь, повысит шансы на то, что хотя бы один из ваших снимков получится правильно.

Прежде чем машина подъедет к месту съемки, примите удобную позу, где вы можете повернуть верхнюю часть тела, чтобы вы могли следовать по пути проезжающей машины. Я также рекомендую использовать ручную фокусировку, предварительно установив точку фокусировки на том участке дороги, где, как вы знаете, будет находиться машина.Если автофокус вашей камеры не очень быстрый, возможно, машина уедет, прежде чем вы даже успеете выстрелить в кадр.

Сейчас играет: Смотри: Mercedes-AMG GT R — настоящий хищник

6:17

Повысьте драматичность при постобработке

Не думайте, что творческий процесс останавливается после того, как вы нажали кнопку спуска затвора на камере — вы можете многое сделать с вашей фотографией впоследствии, чтобы она действительно выделялась.

Я использую Adobe Lightroom для редактирования своих фотографий, что дает действительно легкий контроль над светом и тенями на изображении. Если вам, например, приходится иметь дело с ярким небом на солнечной улице, первое, что вам нужно сделать, это приглушить некоторые из основных моментов. Затем посмотрите на саму машину — не попала ли она в тень? Если да, возможно, вы захотите немного осветлить более темные области. Возможно, вы даже захотите использовать инструмент «Корректирующая кисть» в Lightroom, чтобы «раскрасить» автомобиль, чтобы сделать его ярче, не делая сам фон светлее.

Не существует реального правильного или неправильного способа редактирования. Если позволяет время, поиграйте с разными вещами, чтобы увидеть, каких крутых эффектов вы можете достичь. Так же, как при выборе места для съемки, при редактировании подумайте о теме автомобиля. В красивом Bentley я хотел сохранить грандиозный, обширный осенний пейзаж, поэтому я использовал более теплые тона для фона и осветил автомобиль, чтобы он выделялся на фоне сцены.

Эндрю Хойл / CNET

С помощью приведенного выше снимка Mercedes-AMG я хотел создать сильное ощущение драмы и агрессии при редактировании, чтобы отразить брутальные характеристики самого автомобиля.Я увеличил контраст и четкость, а затем немного снизил насыщенность цвета.

Выйди и попрактикуйся

Как и в большинстве форм фотографии, практика ведет к совершенству. Чем больше снимков вы сделаете в разных условиях, тем больше вы узнаете о том, как разное освещение меняет внешний вид автомобиля. С каждой съемкой вы будете узнавать что-то новое, что сможете использовать, чтобы сделать следующий снимок еще лучше и более впечатляющим.

Практикуйтесь в физических движениях, связанных с панорамированием, для получения ярких снимков, и проведите вечер, просто играя с Lightroom, чтобы увидеть, как каждый ползунок настроек меняет настроение вашего изображения.

Практикуйтесь в этих советах, и совсем скоро ваши простые фотографии автомобилей начнут превращаться в поистине превосходные изображения, которые будут привлекать внимание — почти так же, как и сами автомобили.

ранних беспилотных автомобилей: ИЗОБРАЖЕНИЯ

Неисправность автономного транспортного средства команды Ensco во время DARPA Grand Challenge в 2004 году.DARPA Возможно, мы пока не используем беспилотные автомобили, но технологии для автономных транспортных средств действительно прошли долгий путь за последнее десятилетие.

Когда DARPA провело свое первое соревнование по беспилотным автомобилям в 2004 году, возможность того, что беспилотные автомобили когда-либо станут реальностью, выглядела мрачной.

Фактически, ни одна из 15 команд, прошедших квалификацию в финальную гонку, не завершила трассу, и всего через три часа после 10-часового соревнования только четыре машины остались в рабочем состоянии.

Хотя первые соревнования DARPA Grand Challenge были признаны некоторыми провальными, они привели в действие всю идею создания автономных транспортных средств, и к следующему Grand Challenge в 2005 году автомобили пяти команд успешно прошли дистанцию ​​в 132 мили.

К 2007 году, последнему году проведения соревнований, курс закончили шесть команд.

С тех пор как технологические компании, так и автомобильные компании гнались за мечтой вывести на рынок беспилотные автомобили, и они добились значительного прогресса.

Google уже создал полностью автономный прототип, и множество автопроизводителей пообещали выпустить беспилотные автомобили к 2020 году.

Но автономные и полуавтономные автомобили, которые мы видим сегодня, сильно отличаются от своих предшественников. Ознакомьтесь с предшественниками ниже.

.