Робот или автомат в чем разница: что лучше. В чем отличия коробок передач робот и автомат и что лучше, разница

Разница между «музыкой» роботов и «музыкой людей»

Музыканты-роботы: разница между «музыкой» роботов и «музыкой людей» Вернуться на главную страницу Разница между «музыкой» робота и «музыкой» человека То, как люди слушают музыку, изменилось, поскольку интеграция технологий с музыкой породила множество разных жанров. Когда людей, не имеющих музыкального образования, спрашивают: «Что делает музыку хорошей музыкой?» вы получаете много разных форм ответов. Люди слушают действительно хороший бит или если он в целом звучит хорошо. Они ищут узнаваемую и легко запоминающуюся мелодию, которая звучит «цепляюще». Когда два артиста поют одну и ту же песню или делают ремикс на песню, люди будут спорить о том, кто звучит лучше. Говорят, что лучше звучит лучше или потому что у кого-то из певцов голос лучше. Если это ремикс, люди скажут, что бит звучит лучше или что музыка более «запоминающаяся». С людьми, которые прошли музыкальное обучение, это открывает совершенно новый способ прослушивания музыки. Люди, прошедшие музыкальное образование, слушают не только исполнение в целом, но и глубоко вникают в то, как исполняется каждая часть. Они смотрят, как исполняется одна часть, и слушают фразировку или интерпретацию. В классической музыке важно не то, что это за ноты, а то, как они играются, и именно поэтому музыканты могут различать исполнителей или даже страну, из которой исходит музыка. Если к музыке добавляются технологии, какая часть глубокого анализа музыки теряется? Когда к музыке добавляются технологии, остаются ли в ней эмоции? Я буду анализировать разницу между музыкой роботов и музыкой, созданной людьми. Я также буду анализировать, способны ли люди услышать разницу между ансамблем, полным музыкантов, и ансамблем, состоящим только из роботов. В этой статье я использую идею Стюарта С. Блюма о том, чтобы позволить людям решать, использовать ли технологию или нет, чтобы показать, что на самом деле не имеет значения, что используется, а важно то, что производится. Я предполагаю, что лишь немногие смогут отличить живых музыкантов от роботов. Это важно, потому что показывает разницу между истинной природой музыки и звука. В этом эссе используются работы Блюма, Кларка и Чалмерса, Пикарда, Тарека, Ванга и Кобла, чтобы проанализировать, как технологии влияют на музыку. Затем эссе переходит к анализу исследований, собранных, когда люди слушают музыку, которую играют роботы, и музыку, которую играют живые музыканты.

            Одним из наиболее важных литературных произведений, которые я использовал, является «Риторика и контрриторика «бионической» технологии» Стюарта С. Блюма (1997). Это важно, потому что Блюм говорит о теме предоставления людям свободы выбор. Блюм пишет о сообществе глухих и кохлеарных имплантах. Он говорит, что у сообщества глухих должно быть свое мнение об использовании кохлеарных имплантатов, и что технология должна быть включена, когда это необходимо, а не принудительно. Это относится и к музыке, потому что люди должны разрешать использование технологий, если они нужны. Людей нельзя заставлять использовать или не использовать. Еще одно литературное произведение, связанное с технологиями, — «Расширенный разум» Энди Кларка и Дэвида Чалмерса. В своей статье они говорят о том, как окружающая среда играет активную роль в человеческом познании, что они называют «активным экстернализмом». Кларк и Чалмерс объясняют, что люди создают двустороннее взаимодействие, которое можно рассматривать как когнитивную систему. Они называют это «связанной системой» и говорят, что люди постоянно создают эти связанные системы с объектами в окружающей среде, такими как мобильный телефон, калькулятор или даже компьютер. Это относится к музыке и технологиям, а также к тому, как люди могут создавать музыку, потому что технология может быть внешним «разумом» человека. Это позволяет им обоим создавать музыку, поскольку они едины. Я также использую интервью Розалинды Пикард, которая отвечает на вопрос «Могут ли роботы стать людьми?» на форуме Veritas в Массачусетском технологическом институте в 2007 году. Пикард работает над тем, чтобы дать технологиям человеческие эмоции. Она говорит, что это очень сложно, потому что робот на самом деле ничего не «чувствует», а скорее запрограммирован и показывает, что он должен чувствовать. Она говорит, что они могут запрограммировать робота так, чтобы он выглядел счастливым, но это не «настоящее» счастье. Она говорит: «Это математические функции и процессы, которые обеспечивают некоторые роли, которые, как мы полагаем, эмоции играют у животных». (203) Это относится к музыке и технологиям, потому что показывает, что людям очень трудно изображать эмоции с помощью технологий, которые они используют для музыки. Еще одно важное литературное произведение — «Экспериментальные роботы-музыканты» Тарека М. Собха, Бей Ванга и Курта В. Кобла. Пишут о возможности построить робота, способного играть на музыкальных инструментах. Говорят, что одна из самых сложных частей создания робота — передать музыкальную выразительность. Они объясняют, что «управляя параметрами, связанными с музыкальным выражением, с помощью управляемых компьютером/запрограммированных механических объектов, роботы-музыканты созданы для того, чтобы обходить некоторые технические трудности, с которыми обычно сталкиваются музыканты-люди». Они говорят, что робот-музыкант потенциально может быть лучше человека из-за точности того, как он играет, а также из-за наличия особенностей, которых нет у человека.

            Я анализирую, слышат ли люди разницу между музыкой, которую играет робот, и музыкой, которую играют живые музыканты. Это важно, потому что показывает, достаточно ли хороша игра правильных нот и способны ли живые музыканты создать что-то уникальное, чего не могут сделать роботы. Чтобы проверить это, я выбрал барочную музыку Жана Батиза Люлли (1632-1687). Ж. Б. Люлли написал марш под названием «Марш для церемонии турок», который можно примерно перевести как «Церемониальный марш турок».

Я выбрал музыку барокко, потому что это более простая «классическая» музыка. Музыку барокко легче слушать, потому что большинство мелодических тем повторяются снова и снова на протяжении всего произведения с тщательно продуманными вариациями. Это также соответствует определенному настроению, которое останется неизменным на протяжении всего произведения. Тональность и ритм музыки барокко легко слушать, потому что она остается близкой к оригинальной представленной теме. Маршевый стиль также более прост, так как в основном использовался военными. Обычно он следует стилю основной темы с вариациями, а также развитию темы, которое обычно осуществляется духовыми и духовыми инструментами. Другая часть моего исследования включает в себя машину «Sound Machines 2.0» компании Festo. Их машина состоит из пяти самоиграющих инструментов, которые слушают исполняемую мелодию, затем воспроизводят ее и добавляют к ней импровизацию. Они говорят, что «отдельные акустические роботы связаны между собой таким образом, что могут слушать друг друга. Это порождает постоянно новые вариации, которые отличаются от исходной темы, сохраняя при этом суть композиции». В дополнение к этому, Sound Machines 2.0 от Festo может воспроизводить то, что музыканты эпохи барокко делали бы со своими произведениями. Музыка барокко в значительной степени зависит от орнаментированной и импровизированной музыки. Звуковые машины Festo похожи, потому что машины слушают тему и воссоздают ее, импровизируя на эту тему.

Я смог проверить свой анализ, сыграв оригинальный барочный марш и его исполнение Festo Sound Machines. У меня были люди с разным знанием музыки, которые слушали произведения и комментировали их. Две записи прослушали следующие люди: студент, не разбирающийся в музыке, студент, мало разбирающийся в классической музыке, студент, изучающий музыку и планирующий заниматься ею, студент, который слушает и занимается электронной музыкой, и человек, имеющий степень магистра музыки. Этим людям задавали вопросы, похожие на «Какие музыкальные характеристики вы услышали в первой и второй пьесе?» и «Каковы были некоторые различия между двумя произведениями?» Я выбрал музыку и вопросы, потому что они были открыты для интерпретаций без знания музыки и не выдавали того факта, что в исполнении музыки участвовала машина. Из данных видно, что два человека, у которых достаточно знаний о музыке, были более проницательны, но только один из них смог определить разницу между двумя записями. Работа Энди Кларка и Дэвида Чалмерса «Расширение разума» помогает понять, что люди и роботы могут работать вместе. В своей статье они говорят о том, как окружающая среда играет активную роль в человеческом познании, что они называют «активным экстернализмом», но я хочу больше сосредоточиться на том, когда они говорят о «связанных системах». Это помогает смотреть на роботов, играющих музыку, потому что технология является частью окружающей среды и влияет на людей, создавая из них музыку. Это также показывает пример связанной системы. Это можно рассматривать как то, что человеку нужен робот для создания музыки как формы самовыражения. Розалинда Пикард помогает понять, насколько сложно воспринимать работу робота как музыку, потому что он просто запрограммирован на это, но сам робот ничего не испытывает и не выражает. Работа Сохба, Вана и Кобла «Экспериментальные роботы-музыканты» показывает сложность создания робота, а также программирования мельчайших деталей, которые трудно воспроизвести и которые могут быть похожи на эмоции. Это также дает возможность того, что роботы технически лучше живых музыкантов, но они сталкиваются с проблемой добавления деталей и музыкального выражения.

1

Звуковые машины:

·         как пианино с регулятором высоты звука

·         круглые и ленивые

Музыканты:

·         мне больше нравится первая, потому что она звучала намного живее, чем вторая, в записи, но они оба звучали хорошо

после прослушивания двух записей. Я думаю, что кларк Чалмерс подумал бы, что они оба хороши, и что это просто две разные интерпретации. Они предположили бы, что машины были продолжением человека, который их создал, поэтому это их собственная интерпретация через машины. Кларк и Чалмерс также предположили бы, что машины являются примером связанной системы, потому что ей нужен человек для ввода музыки, пока она воспроизводит ее и доставляет человеку больше. Пикард подумал бы, что запись живых музыкантов будет лучше, потому что машинная запись не способна передать эмоции в музыку. Она сказала бы, что машины не способны испытать то, что представляют собой ансамбли музыкантов. Они также не смогут вызвать искренние чувства или эмоции, даже если они запрограммированы на это. Машинная запись также показывает трудности того, о чем пишут Сохб, Ван и Кобл. Это показывает, как машина способна импровизировать во время игры, что сложно для опытных музыкантов. Звуковые машины также показывают, что трудно изобразить музыкальное выражение эпохи барокко, которым являются орнаментированные фигуры на тему. Первый человек, которого я спросил, был студентом, который не разбирался в классической музыке. То, как он описал две записи, заключалось в том, что запись Sound Machines звучала по-королевски, а ансамбль музыкантов звучал больше как марш и был очень живым. Он также сказал, что запись Sound Machines звучала намного ровнее. Это очень интересное наблюдение, потому что пьеса должна быть маршем, но, по его словам, только одна из них звучала как марш. Это наблюдение, кажется, соответствует образу мыслей Пикарда, потому что оно показывает, что Звуковые Машины были не в состоянии воспроизвести чувство марша, которое могли изобразить музыканты. Второй студент, который мало что знает о музыке, описал две записи по их инструментам и их ощущениям. Он заметил, что запись Sound Machines звучала так, как будто в ней было электрическое пианино с регулятором высоты тона. Он говорит, что запись музыкантов звучала более четко, а запись Sound Machines звучала более округло и лениво. Он сказал, что первое произведение ему понравилось больше, потому что оно изображало стереотипную музыку пиратского корабля. «Первая [запись музыкантов] звучала намного живее, тогда как вторая запись [Sound Machines] была просто «есть», но обе они звучали хорошо». Я думаю, что эта интерпретация последовала бы за Кларком и Чалмерсом, потому что это была просто другая интерпретация двух разных групп. Третий человек, которого я спросил, имеет опыт микширования электронной музыки, другого музыкального жанра. Он охарактеризовал запись музыканта как более праздничную и живую. Он сказал, что запись Sound Machine звучала больше как медь и создавала ощущение более мрачной и менее воодушевляющей. Он также сделал очень интересное наблюдение и сказал, что запись Sound Machine «звучит как духовые инструменты, но также звучит так, как будто там есть синтезатор». Это наблюдение очень близко к выяснению того, что играло в записи Sound Machines. Наблюдение этого человека было бы больше похоже на идею Блюма о том, что технология должна использоваться, если человек хочет ее использовать. Следующий человек — студент музыкального факультета. Когда он прослушал две записи, он сказал, что запись Sound Machines звучала легче и больше походила на духовой инструмент другого типа. Он заметил, что запись музыканта звучала более героически, а звуковые машины звучали более расслабленно. Последний человек, которому я слушал две записи, имеет степень магистра музыки. В первые несколько секунд после прослушивания Sound Machines он сказал, что там не играют настоящие люди. Он заметил очень тихий щелчок роботизированных частей, которые двигались, чтобы играть ноты. Он сказал, что никакой фразировки не было, а Sound Machines просто играли ноты. Он также заметил, что инструменты звучат не совсем правильно и звучат синтезировано. Это было бы похоже на идею Пикарда, но более экстремально. Из пяти опрошенных человек только один смог сказать, что одна из записей была сделана машиной, а один из людей намекнул на то, что это может быть синтезированный инструмент. Собранные данные показывают, что чем больше у человека музыкального опыта, тем больше он может слушать музыку глубже. Кажется, что для того, чтобы осознать истинную природу музыки, требуется много музыкальных знаний. Субъект 5 был единственным человеком, который смотрел сквозь разные инструменты и слушал, как на них играют.

            Люди пытались внедрить технологии в музыку, но создавали в чем-то похожие произведения. Это меняет то, как люди слушают музыку, потому что смешивает разницу между музыкой и звуком. Технологии превратили музыку во множество различных жанров, которые не похожи друг на друга. Это важно, потому что придает музыке несколько значений для людей, но на самом деле не определяет, что такое хорошая музыка.

Блюм, С.С. «Риторика и контрриторика «бионической» технологии». Наука, технологии и человеческие ценности 22,1 (1997): 31-56. Распечатать.

Кларк и Чалмерс 1998 «Расширенный разум»

Уиллард, Даллас, Дэниел С. Чо и Сара Парк. «Живые машины». Место для истины: ведущие мыслители исследуют самые трудные вопросы жизни. Даунерс-Гроув, Иллинойс: IVP Books, 2010. 194–215. Распечатать.

Собх, Тарек М., Бей Ван и Курт В. Кобл. «Экспериментальные роботы-музыканты». Журнал интеллектуальных и роботизированных систем 38.2 (2003 г.): 197–212.

Звуковые машины Festo 2.0 http://www.festo.com/net/SupportPortal/Files/156744/Brosch_FC_Soundmachines_EN_lo_L.pdf http://www.youtube.com/watch?v=XE1Mgo2ZimY#t=74

Жан Батиз Люлли (1632–1687) «Церемония на марше турок» http://www. youtube.com/watch?v=Sy-yugPw_X8

Искусственный интеллект, машинное обучение и робототехника

Конвергенция искусственного Интеллект (ИИ), роботизированная автоматизация процессов (RPA), машинное обучение (ML) и когнитивные платформы потенциально настолько разрушительны, что Клаус Шваб, основатель Всемирного экономического форума, называет это «Четвертой промышленной революцией».

Наступила эра интеграции гибридных технологий. Отрасли разрабатывают технологии для распространения программного обеспечения ИИ на миллионы графических и компьютерных процессоров по всему миру. AI, ML и обработка естественного языка, выполняемая с помощью передовых вычислений, будут использоваться для решения множества задач. Роботизированные устройства становятся все более неотъемлемой частью развертывания ИИ. Вскоре умная робототехника будет иметь серьезные последствия для устойчивого развития, здоровья и даже того, как мы будем вести войны в будущем. По-прежнему существует много неопределенности и путаницы в жаргоне, используемом в отношении этой технологии:

Искусственный интеллект — это способность машин выполнять задачи и решать проблемы способами, обычно приписываемыми людям. Однако машины ИИ ограничены ручным характером их программирования — они не могут делать или учиться делать что-либо еще.

Роботизированная автоматизация процессов — это новая форма технологии автоматизации бизнес-процессов, основанная на концепции программных роботов или работников с искусственным интеллектом.

Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта, на которой строятся все крупные интернет-компании. Это процесс предоставления системам возможности автоматически обучаться и совершенствоваться на основе предоставленных им данных. Например, поисковые системы используют тщательно отточенные алгоритмы для ранжирования ответов на поисковый запрос, предоставления предложений и выбора наиболее релевантного контента для данного пользователя.

Глубокое обучение смоделировано на основе человеческого мозга и представляет собой бесконечно более сложный уровень. В отличие от машинного обучения, глубокое обучение может научить машины игнорировать все, кроме важных характеристик звука или изображения. Глубокое обучение открыло двери для беспилотных автомобилей и систем медицинского анализа, которые более эффективны при выявлении опухолей на ранних стадиях, чем человеческий глаз.

Автоматизация когнитивных процессов обеспечивается совмещением роботизированной автоматизации процессов, машинного обучения, когнитивных платформ и расширенной аналитики.

Когнитивная аугментация имитирует человеческую деятельность, такую ​​как восприятие, умозаключения, сбор доказательств, выдвижение гипотез и рассуждения. В сочетании с передовой автоматизацией, аналитикой, мобильными и облачными технологиями эти системы можно научить выполнять задачи, требующие большого объема суждений.

Слияние глубокого обучения в сочетании с Технологии дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR)

Это окончательный сценарий научно-фантастического кошмара: бунт высокоинтеллектуального робота, часто насильственный и с целью искоренения или порабощение человечества – HAL в «2001: Космическая одиссея», суперкомпьютер NORAD WOPR в «Военных играх», за которым последовало грозное двойное действие Скайнета и его электромеханического творения Cyberdyne «Модель 101», также известного как «Терминатор».

Эта истерия родилась не в 1980-х — более 70 лет назад в рассказе писателя-фантаста Айзека Азимова «Обход» в его романе «Я, робот» был разработан мандат, который многие разработчики ИИ называют своим руководящий принцип безопасности ИИ, «Три закона робототехники»:

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред;
2. Робот должен подчиняться приказам, отдаваемым ему людьми, за исключением случаев, когда такие приказы противоречат Первому закону;
3. Робот должен защищать свое существование до тех пор, пока такая защита не противоречит Первому или Второму законам.

В произведении Азимова «Я, робот» показано, как робототехника может помочь в реабилитации человека, а также то, как человеческое извращение и манипулирование ИИ, вероятно, станут подрывной угрозой для человечества со стороны ИИ, в отличие от заговорщических когнитивных расчетов злого умысла, разработанных машинами. глубокое обучение.

Команда из Университета Тафтса в Массачусетсе в настоящее время обучает роботов с помощью машинного обучения отказываться от широкого спектра человеческих команд, если эти команды могут причинить вред либо самому роботу, либо человеку. Люди могут переопределить этическую систему ИИ, но только в том случае, если они известны и доверяют роботу, в противном случае команда игнорируется.

В то время как возникающие ограничения ИИ и возможность игнорировать команды безопасности, возможно, не являются идеальной копией директив Азимова, разработчики уже сделали первые шаги в направлении своего рода этического кодекса ИИ, который призван предотвратить технический конец света, который писатели-антиутопии и технофобы кажется, процветать.

Страх перед технологическим прогрессом не ограничивается только научно-фантастическими изображениями. В 1952 году многие заслуживающие доверия ученые протестовали против операции «Плющ: Майк», ссылаясь на то, что водородная бомба вступит в цепную реакцию с водородом в атмосфере Земли и превратит планету в новое солнце. В 2008 году научные противники подали иск в Европейский суд по правам человека против 20 стран, включая Великобританию, которая финансировала проект Большого адронного коллайдера ЦЕРН (Европейская организация ядерных исследований); даже люди на Гавайях подали судебный приказ в Верховный суд США, чтобы заставить правительство США вмешаться. Они опасались, что машина, сталкивающая атомы на высокой скорости и создающая температуру более триллиона градусов по Цельсию, вероятно, создаст мини-черную дыру, способную разорвать Землю на части.

Увы, солнце не обрело конкурента и планета по-прежнему цела. Непрерывные сиквелы научно-фантастических фильмов, в которых вымирание человечества воспринималось как компьютерное ядерное и роботизированное уничтожение, были отменены. На его место пришли интерфейсы, такие как Google Glass и Oculus Rift, а также голосовые помощники, такие как Siri, Alexa и Cortana. Эти технологии продемонстрировали физические примеры слияния AI, AR и VR в различных областях, включая архитектуру, развлечения, медицину, автономный транспорт и оборону. В том же направлении наука о водороде стала путем альтернативной энергетики, а эксперименты в ЦЕРН раскрывают множество теорий, связанных с возникновением Вселенной.

Искусственный интеллект и дополненная реальность в сочетании с передовой технологией обработки изображений

Передовые технологии обработки изображений в сочетании с квалифицированными инженерами позволили обеспечить практически идеальные возможности оптического распознавания символов (OCR) в сканерах документов и камерах . Новые алгоритмы взаимодействуют с библиотекой протоколов распознавания форм для создания интеграции баз данных контекстной логики для автоматической проверки. Это значительно продвинуло «технологии обработки изображений» за последние несколько лет.

Технологическая конвергенция физических и когнитивных технологий пересекает многие вертикали и проникнет во многие аспекты нашей жизни, не в последнюю очередь в безопасность. Радарные технологии и технологии обработки изображений были неотъемлемой частью досмотра, особенно в сфере авиационной безопасности. В авиационной безопасности и безопасности мероприятий используются различные виды датчиков, например, рентгеновские лучи и датчики миллиметрового диапазона.

Недавние события в Лас-Вегасе, Манчестере, Стамбуле и Брюсселе продемонстрировали, что традиционная безопасность и контрольно-пропускные пункты были использованы со смертельными последствиями. Профессионалы безопасности во всем мире едины в том, что управление безопасностью требует немедленной оперативной информации как можно раньше. Удаленное обнаружение в сочетании с искусственным интеллектом и простыми сигналами тревоги, которые легко интегрируются с существующими системами, — это технологии, которые удовлетворят эту потребность. Слияние глубокого обучения с сенсорными технологиями лежит в основе нашего мандата в Plymouth Rock Technologies.

Вместе мы сейчас вступаем в новую эру новых технологий, связанных с синтезом технологий, которые сочетают в себе традиционную инженерию, алгоритмы, физику и культуру и являются ступеньками к новому возрождению технологических изменений.