Может ли один компьютер содержать несколько ИИ

Обновлено: 05.07.2024

Чтобы понять, как искусственный интеллект повлияет на высшее образование и как мы можем стратегически справиться с этими изменениями, мы должны подумать о том, как искусственный интеллект может развиваться в ближайшие несколько лет.

Как искусственный интеллект (ИИ) проявит себя в колледжах и университетах? В конце 2019 года профессора исследуют, создают, критикуют и обучают различным формам искусственного интеллекта. Студенты, сотрудники и преподаватели все чаще сталкиваются с искусственным интеллектом в цифровых устройствах, начиная от автономных транспортных средств и заканчивая противниками компьютерных игр с программным управлением, которые не поддерживаются ИТ-отделом кампуса. Возможности искусственного интеллекта постепенно внедряются в услуги, используемые всеми в сообществе университетского городка, мощных вычислительных предприятий, таких как Google, Amazon, Facebook и Microsoft. В наших кампусах проводятся собственные эксперименты, а поставщики предлагают инструменты ИИ, которые мы можем приобрести и внедрить. Наш рабочий мир, похоже, претерпит революцию, и мы с трудом приспосабливаемся.

Очевидно, что мы находимся на заре использования искусственного интеллекта в высшем образовании. Как изменения ИИ повлияют на будущее и как мы можем справиться с ними стратегически? Учитывая глубокую сложность и широкий масштаб зарождающейся индустрии искусственного интеллекта, прогнозировать ее рост или строить полноценные сценарии сложно. Кроме того, исторический послужной список отрасли отмечен вспышками ажиотажа, чередующимися с горькими провалами, что также должно нас насторожить. Поэтому давайте исходить из нескольких относительно осторожных прогнозов. Во-первых, искусственный интеллект будет испытывать устойчивый и постепенный рост в течение следующего десятилетия. Он не расцветет (или метастазирует) в опасное для мира, подобное Скайнету сознание 1, и не рухнет полностью. Искусственный общий интеллект (AGI), то есть машины, способные понять или изучить любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, не появится на временной шкале нашей будущей истории. Во-вторых, научные круги и их ИТ-отделы будут по-прежнему сталкиваться с большинством текущих ограничений: финансовые ограничения, растущие потребности в услугах и демографические проблемы, которые только начинают проявляться. В-третьих, технологическая среда будет развиваться по следующим направлениям: увеличение пропускной способности; продолжающийся переход к мобильным вычислениям; сочетание интерфейсов, включая клавиатуру и окна, а также голос и жесты; и все более богатые мультимедиа по мере развития революции виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (VR).

В этом контексте давайте рассмотрим, как ИИ может развиваться в академическом плане. Ниже я предлагаю пять архетипов или категорий, которые искусственный интеллект может использовать в колледжах и университетах.

Пять архетипов ИИ

Репетитор

Это программное обеспечение, которое обучает студентов по заданной теме. Его основная форма знакома большинству из нас как учебник. Репетитор проводит учащегося по установленному учебному плану, установленному правительством, профессиональной ассоциацией или академическим учреждением. Программа оценивает успеваемость учащихся по объективным критериям. Его предшественниками являются приложение для изучения языка Duolingo и Джилл Уотсон, ассистент преподавателя с искусственным интеллектом, созданный Ашоком Гоэлем в Технологическом университете Джорджии. 2

Искусственный интеллект отслеживает навыки и слабости учащихся, отмечая первые и пробуя многочисленные и повторяющиеся подходы для устранения вторых. Репетитор следует педагогике компьютерных игр в том смысле, что он начинает с закрепления текущих навыков учащихся, а затем продвигает их вперед — не слишком далеко, но и не слишком легко, соответствуя зоне ближайшего развития Выготского. 3 Все пользователи имеют индивидуальный опыт работы в зависимости от их взаимодействия с инструментом. Репетитор, конечно, всегда доступен, но также может активно обращаться к учащимся, чтобы напомнить им по электронной почте о предстоящих задачах или невыполненных уроках.

Расширенные версии Tutor могут запрашивать доступ к различным частям цифровой среды учащегося, например к микрофону, учетным записям в социальных сетях или профилю игрока. Таким образом, Tutor может захватывать контент, относящийся к конкретному учебному плану программы, например речь на иностранном языке или новостные сообщения по изучаемой теме. Репетитор может преобразовать их в мультимедийные уроки, напомнив учащемуся об их происхождении.

Директор

Это приложение помогает организовать учебную миссию учебного заведения. Это единый сайт для сбора данных об учащихся по мере того, как учащиеся получают оценки, экзамены, успеваемость и многое другое. Директриса отслеживает показатели успехов и неудач, предупреждая студентов, преподавателей и сотрудников (в зависимости от политики и культуры кампуса) о проблемах, которые необходимо решить, и о достижениях, которые необходимо отметить.

Это приложение начинается с современных проектов студенческой аналитики, таких как проект, реализованный, в частности, Университетом штата Джорджия, и основывается на них.4 Директриса заблаговременно отправляет консультантам обновленную информацию о студентах, рекомендуя курс действий. Он уведомляет персонал общежития о тех первокурсниках, которые с наименьшей вероятностью вернутся на второй курс, чтобы первые могли выделить ресурсы для удержания вторых. ИИ публикует стратегические отчеты для деканов и попечителей по запросу.

Менеджер

Одним из самых революционных способов проникновения искусственного интеллекта в наш мир сегодня является вмешательство в деловую и некоммерческую администрацию. Эти области уже зависят от программного обеспечения для многих функций: составление бюджета и начисление заработной платы, общение, инвентаризация, управление временем. В нашей будущей истории искусственный интеллект предлагает помощь во многих из этих областей и может быть соответственно развернут в кампусе.

Manager может быть очень простым программным обеспечением, предлагающим автозаполнение, поиск документов, инвентарный поиск, общение с персоналом (например, напоминания, оповещения) и рекомендации низкого уровня. Он может пойти еще дальше и проанализировать соискателей на предмет наилучшего соответствия или оценить текущую производительность сотрудников. Менеджер может создавать компенсационные пакеты, стратегии увольнения и планы преемственности на основе большей части данных, к которым сейчас имеют доступ администраторы.

Подразделения кампуса могут развертывать Manager различными способами. Академический отдел может обучить инструмент поиску, найму и управлению дополнительными преподавателями. На физическом предприятии может запускаться программа Manager для определения приоритетов и графиков обслуживания. Команда образовательных технологий может использовать Manager для разработки планов взаимодействия с преподавателями и управления отношениями.

В начале 21 века было популярно замечать, что инструменты ИИ могут делать некоторые вещи, но они не могут действовать творчески. Однако по мере появления функций, проектов, а затем и платформ стало ясно, что программное обеспечение действительно может генерировать творческую работу, от написания текстов до производства видео и игрового контента. В то же время инструменты ИИ могут помочь людям в их собственном творчестве.

Muse – это программное обеспечение, которое предлагает фразы для писателей, мазки для художников и композицию для видеооператоров. Пользователь может задать Muse настройку или проблему, позволить ей сгенерировать множество возможных следующих шагов, а затем выбрать один или два для работы. Одна версия Muse помогает пользователям собирать библиографии и искать связи между статьями (например, Meta). Другие версии Muse помогают студентам в написании курсовых работ и лабораторных отчетов (например, Revision Assistant).

Как и в случае с Tutor, Muse может использовать цифровую экосистему определенного пользователя для ввода данных. Фотограф может обучить программное обеспечение отслеживать свет в заданных условиях с течением времени, помогая определить наилучшее окно для захвата изображений. Или Muse может просмотреть электронные книги писателя в поисках подходящих отрывков или вдохновения.

Опасность

Хотя искусственный интеллект может дать множество преимуществ, он также может представлять угрозу. Сегодняшние критики искусственного интеллекта и сторонники «техлэша» обрисовывают в общих чертах многие из последних, в том числе нарушения конфиденциальности, программное обеспечение, основанное на предвзятых данных, и обесценивание человечества. Опасность представляет эти проблемы не как приложение, предназначенное для их воплощения, а как характеристику других приложений.

Например, несмотря на то, что Директриса тоже полезна, некоторые видят в ней угрозу автономии и неприкосновенности частной жизни человека — Опасность. Muse — это способ повысить творческий потенциал, но он становится Опасным, когда учащиеся видят, что инструмент отключает их собственные творческие импульсы. Репетитор становится Опасностью в глазах преподавателей, когда узурпирует часть их педагогической роли. Менеджер может стать Опасным по многим причинам, например, когда программное обеспечение рекомендует непопулярные или бесчеловечные действия человеческих ресурсов, или когда оно допускает ошибки в физических операциях предприятия с неправильной температурой или пропущенным ремонтом, или когда оно генерирует сообщения, которые люди воспринимают как сверхъестественные. или веселый. 5. Ни одно сообщество или компания, занимающаяся открытым исходным кодом, не будет выпускать приложение под названием Danger, но это не помешает некоторым ученым добавить этот ярлык к другому программному обеспечению.

Ознакомительный день для ИИ

Если предположить, что эти архетипы ИИ или связанные с ними версии появятся, их интеграция в жизнь кампуса столкнется со значительными и серьезными препятствиями. Они не могут прибыть без проверки со стороны ИТ-, юристов и академических руководителей кампуса, как минимум.

Сотрудники ИТ-отдела должны определить, как подключить такие инструменты к системам кампуса. Доступны ли API или их нужно получать или писать? Соответствует ли данный инструмент ИИ открытым стандартам? Насколько учреждение будет зависеть от поддержки поставщика и сколько работы потребуется, чтобы собрать нескольких поставщиков? Каковы последствия для оборудования и VPN? Как эти новые технологии будут связаны с другими новыми технологиями, такими как VR и AR? Где будут храниться необходимые данные, по каким политикам и под какой защитой? В какой степени ИТ-отдел может или должен полагаться на мир открытого исходного кода для разработки и поддержки? 6 Предприятия будут предлагать услуги и продукты, которые пытаются ответить на эти и другие вопросы.

Научные лидеры сталкиваются с рядом проблем. Какие отделы и какие отдельные преподаватели, скорее всего, опробуют Tutor? Насколько необходима поддержка в учебном плане и профессиональном развитии? Когда ученики примут Muse и/или Директрису или отвергнут ее? Неизбежно встанет вопрос о замене людей искусственным интеллектом или работе с ним. Должно ли программное обеспечение заменить или дополнить человеческое обучение? Как персонал будет работать с приложением на руководящей должности? Как искусственный интеллект будет отличаться в гибридных и полностью онлайн-классах? Как следует изменить политику академической честности перед лицом генеративного программного обеспечения? Должен ли Tutor сосредоточиться на уже существующих классах или вместо этого расширить существующие предложения? Если Muse доступен для улучшения исследований, должен ли он управляться сотрудниками центра письма, центра развития преподавателей или библиотеки? Должны ли они использовать менеджера, владеющего одним архетипом ИИ, для организации другого? Как деканы и руководители подразделений должны реагировать на преподавателей, которые видят опасность в кампусе? Какова соответствующая политика в отношении авторских прав для контента, созданного всеми этими приложениями или с их помощью?

Педагогика изменится, когда архетипы ИИ проявятся в кампусе. Как отмечает Джозеф Э. Аун, это потребует различных профессиональных действий. 7 Тем временем Чарльз Фадель, Уэйн Холмс и Майя Бялик просят нас различать инструктивные, конструктивные стратегии и стратегии поддержки учителя, каждая из которых имеет различное сочетание стиля обучения и механизма поддержки. 8 Если какое-то обучение происходит с помощью репетитора, преподаватель может сместить класс и асинхронное онлайн-время, чтобы сосредоточиться на других частях учебной программы. Например, немецкий профессор может предложить студентам использовать Tutor для изучения словарного запаса и базовой грамматики, освобождая больше времени в классе для диалоговой практики и изучения культуры. Преподаватели искусства, письма и перформанса будут пересматривать задания, когда в игре будет Muse. Курсы по изучению СМИ, информатике и политологии могут включать упражнения, основанные на осознании опасности.

Когда ИИ не справляется

В предыдущем обсуждении предполагалось, что такие архетипы ИИ появятся в студенческих городках, но они никогда не ступят на цифровую основу квадроциклов по целому ряду причин. Один из простых способов провалить их — это если наш нынешний всплеск энтузиазма в отношении ИИ угаснет перед лицом реального использования. IBM уже столкнулась с серьезными препятствиями при внедрении Watson в сферу медицины и фактически отступила. 9 В кампусах нельзя размещать репетитора, директрису, менеджера или Muse, если технология неэффективна.

Соображения конфиденциальности также могут защитить от этих архетипов ИИ. Или Опасность может стать самым известным персонажем искусственного интеллекта кампуса и вызвать всеобщую неприязнь и сопротивление. Волна недовольства цифровым миром, включая искусственный интеллект и технологии, от которых он зависит (например, большие данные, аналитика, датчики), похоже, растет. Критики в академических кругах, такие как Шошана Зубофф (Гарвардский университет), Крис Гиллиард (Общественный колледж Макомба) и Эми Уэбб (Нью-Йоркский университет), убедительно объяснили, как этой технологией можно злоупотреблять. 10 Мое описание архетипов ИИ здесь показало, что искусственный интеллект может вторгаться в нашу жизнь способами, которые мы не можем ожидать или принять. В конечном итоге академические круги могут решить, что искусственный интеллект — это не та технология, которую нам следует использовать.

Геополитика также может задерживать или деформировать искусственный интеллект кампуса, поскольку США и Китай борются за глобальное технологическое превосходство. В настоящее время мы переживаем гонку талантов, поскольку компании в этих двух странах активно соревнуются за лучших экспертов по ИИ, и эта конкуренция становится все более острой по мере того, как разгорается торговая война. 11 ФБР посоветовало академическим кругам более внимательно следить за китайскими исследователями и студентами — совет, который, по-видимому, был принят близко к сердцу по крайней мере одной профессиональной организацией, но подвергся критике со стороны нескольких президентов университетов. 12 Внедрение искусственного интеллекта в кампусе может быть ограничено такими требованиями безопасности. В ответ китайская телекоммуникационная и электронная компания Huawei решила щедро пожертвовать американским ученым, заинтересованным в работе над искусственным интеллектом. 13 Сколько кампусов должны будут выбирать между национальными политическими императивами и международными возможностями? Будут ли ИТ-отделы университетских городков вынуждены модифицировать или закрывать уже запущенные реализации ИИ, когда/если переменятся политические веяния?

Некоторые из этих вопросов могут показаться далекими от студенческой жизни в 2019 году. Острые юридические вопросы, транстихоокеанские политические разногласия и судьба человеческого интеллекта — нечастые области, в которых многие ученые берут на себя инициативу. Это вопросы, по крайней мере частично, для национальных политиков. Тем не менее крайне важно, чтобы ученые начали думать об этих темах. Мы можем влиять на национальные обсуждения и политику, и мы должны, поскольку мы можем задействовать интеллектуальную базу наших колледжей и университетов.Нам также нужно начать планировать сейчас, пока революция ИИ набирает обороты. Возможно, нам не удастся разместить репетитора, директрису, менеджера, музу и опасность в каждом колледже и университете, но представление о такой возможности поможет нам подготовиться к быстро меняющемуся будущему.

Примечания

На сегодняшний день наиболее вдумчиво эту возможность рассматривает Ник Бостром, Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies (Oxford: University of Oxford Press, 2014). ↩
Хиллари Липко, «Знакомьтесь, Джилл Уотсон: первый ассистент преподавателя ИИ в Технологическом институте Джорджии», Профессиональное образование Технологического института Джорджии (блог), 10 ноября 2016 г. ↩
См. статью Джеймса Пола Джи, Что видеоигры могут научить нас обучению и грамотности (Нью-Йорк: Palgrave Macmillan, 2003). ↩
Тим Реник, "В штате Джорджия мы изменили рейтинг выпускников: вот как", блог KIPP:, 19 апреля 2017 г. ↩
Подумайте о «мгновенных сбоях» в автоматизированной финансовой торговле и о том, насколько беспокойным становится это программное обеспечение в свете ошибок. См. Дэвид Исли, Маркос Лопес де Прадо и Морин О'Хара, «Микроструктура «мгновенного обвала»: токсичность потока, сбои ликвидности и вероятность информированной торговли», Journal of Portfolio Management 37. , нет. 2 (зима 2011 г.). ↩
Посмотрите, например, на работу OpenAI.↩
Джозеф Э. Аун, «Искусственный интеллект и возможность обучения на протяжении всей жизни», Обзор EDUCAUSE 54, вып. 4 (осень 2019 г.); Джозеф Э. Аун: Robot-Proof: Высшее образование в эпоху искусственного интеллекта (Кембридж: MIT Press, 2018). ↩
Чарльз Фадель, Уэйн Холмс, Майя Бялик, Искусственный интеллект в образовании: перспективы и последствия для преподавания и обучения (Бостон: Центр изменения дизайна учебных программ: 2019 г.), 164. ↩
Элиза Стрикленд, «Как IBM Watson переоценила и недоделала ИИ в здравоохранении», IEEE Spectrum, 2 апреля 2019 г. ↩
Шошана Зубофф, Эпоха слежки за капитализмом: борьба за будущее человечества на новом рубеже власти (Нью-Йорк: PublicAffairs, Hachette Book Group, 2019 г.); Крис Гиллиард, «Педагогика и логика платформ», EDUCAUSE Review 52, вып. 4 (июль/август 2017 г.); Эми Уэбб, Большая девятка: как технические титаны и их мыслящие машины могут исказить человечество. (Нью-Йорк: PublicAffairs, Hachette Book Group, 2019). ↩
Кай-Фу Ли, Сверхдержавы ИИ: Китай, Силиконовая долина и новый мировой порядок (Нью-Йорк: Houghton Mifflin Harcourt, 2018). ↩
Эмили Фэн, «ФБР призывает университеты контролировать некоторых китайских студентов и ученых в США», Все учтено (NPR), 28 июня 2019 г.; Шон Кин, «Запрет Huawei отозван издательством Science Publisher IEEE», CNET, 3 июня 2019 г.; Л. Рафаэль Рейф, «Письмо сообществу Массачусетского технологического института: иммиграция — это своего рода кислород», Управление новостей Массачусетского технологического института, пресс-релиз, 25 июня 2019 г. ↩
Карен Хао, «Huawei предоставляет университетам 300 млн долларов в год без каких-либо условий», MIT Technology Review, 3 июля 2019 г. ↩

Брайан Александер — футуролог, исследователь, писатель, спикер, консультант и преподаватель, работающий над тем, как технологии меняют образование. Старший научный сотрудник Джорджтаунского университета, автор книги Academia Next: The Futures of Higher Education (Балтимор, Мэриленд: Johns Hopkins University Press, 2020).

Искусственный интеллект позволяет программистам управлять лицом Барака Обамы, копировать стили великих художников и даже превращать изображение лошади в зебру. Теперь вы можете сделать то же самое.

Выпущенное на этой неделе новое настольное приложение под названием Runway позволяет любому желающему проводить собственные эксперименты с искусственным интеллектом. Код для многих проектов ИИ уже находится в свободном доступе в Интернете, но для его использования обычно требуются знания в области программирования и доступ к мощным и дорогим компьютерам.

Runway похожа на магазин приложений для типа ИИ, называемого генеративно-состязательной сетью (GAN), который часто используется для создания и обработки текста, изображений или видео. Для использования программы не требуются технические знания.

После загрузки приложения, которое все еще проходит тестирование, вы можете выбрать инструмент, который хотите попробовать, всего несколькими щелчками мыши.Например, вы можете поиграть со StyleGAN, GAN, который используется веб-сайтом «Этот человек не существует» для создания правдоподобных изображений людей, которых на самом деле не существует. Всего за пару кликов вы можете создать свое собственное искусственное лицо и настроить, насколько похожим или отличным должно быть каждое новое лицо, которое оно генерирует. Вы также можете указать алгоритму различные эффекты, цвета или темы.

Для запуска GAN требуется много энергии, поэтому Runway выполняет всю свою обработку на серверах, размещенных в облаке, за которые пользователи платят 5 центов в минуту.

DenseCAP — это GAN, которая может описывать изображения. Он правильно распознал, что Конрад улыбается, и мог сказать, когда он держит мобильный телефон, даже если он ошибся с цветом его рубашки.

На Runway доступны десятки других GAN, в том числе распознавание лиц, маркировка изображений и искусственный интеллект OpenAI, генерирующий текст. Команда говорит, что они хотят, чтобы люди могли создавать свои собственные обучающие наборы данных и даже комбинировать входные и выходные данные разных моделей.

"Идея заключалась в том, чтобы создать инструменты, которые мы хотели бы использовать", – говорит Кристобаль Валенсуэла, соавтор приложения. По его словам, чтобы получить доступ к машинному обучению до Runway, вам нужно было зайти на веб-сайт с кодовым хостингом и найти способ получить доступ к мощным компьютерным чипам.

AIS Dispatcher выполняет субдискретизацию входящего фида данных перед отправкой данных на хосты назначения. Даунсэмплинг снижает исходящий трафик в несколько раз! В частности, для каждой цели AIS (номер MMSI) один набор данных должен быть перенаправлен на хосты назначения в течение предварительно определенного временного окна. На следующем рисунке графически представлена функция понижения частоты дискретизации:

Временное окно можно настроить в диапазоне от 0 до 300 секунд. 0 секунд означает отсутствие субдискретизации. Даунсэмплинг уменьшает исходящий трафик в несколько раз. Понижение дискретизации влияет только на сообщения AIS 1,2,3,18,19!

Пример использования

ОБРАЗЕЦ НЕОБРАБОТАННЫХ ДАННЫХ

Мы получаем много вопросов от разработчиков программного обеспечения, которым нужны необработанные данные AIS для тестирования их приложений.
Здесь вы можете загрузить образец необработанных данных AIS из AISHub. Файл содержит ~85 000 сообщений (3 минуты прямой трансляции AISHub).
Загрузка образца AIS

Диспетчер АИС — Windows

улучшенный прием данных через последовательный порт
улучшено декодирование сигнала через звуковую карту

Установка

Загрузите ZIP-файл AISDispatcher и разархивируйте его в отдельную папку.

Запуск

После первого запуска программа работает с конфигурацией по умолчанию. Вы можете поместить ярлык aisDispatcher.exe на рабочий стол или в папку «Автозагрузка» для автоматического запуска.

Конфигурация

Диалоговое окно конфигурации отображается при нажатии кнопки «Конфигурация» в главном окне. Диалоговое окно «Конфигурация» содержит четыре панели конфигурации – «Ввод», «Вывод», «Google Планета Земля» и «Разное».

Конфигурация «ВХОД»

РЕЖИМ ВВОДА

Вы можете выбрать один из следующих типов ввода данных:

Удаленный IP-адрес – IP-адрес (или доменное имя) удаленного источника данных (пример: IP-адрес 192.168.1.102)
Удаленный порт — TCP-порт удаленного источника данных (пример: порт 4001).

Локальный порт — порт на локальном компьютере Windows, где AISDispatcher прослушивает входящие пакеты UDP (пример: порт udp 5000)

COM-порт — имя последовательного порта (пример: COM1)
Baud rate — выбор скорости передачи данных (пример: 38400).

Последовательный ввод использует серийные настройки 8,N,1 в соответствии со спецификацией NMEA.

КОНФИГУРАЦИЯ "ВЫХОД"

Вывод UDP

Интервал понижения частоты	временное окно алгоритма понижения частоты дискретизации. Подробнее см.: Диспетчер AIS — Описание
Назначения	до 12 IP-адресов/портов назначения. AISDispatcher пересылает данные AIS всем настроенным и включенным адресатам. В нашем примере есть два пункта назначения.
Фильтры	для каждого пункта назначения может использоваться фильтрация по полигону и типам сообщений

КОНФИГУРАЦИЯ "GOOGLE ЗЕМЛЯ"

Удалить старые сосуды

Время истечения – Диспетчер АИС ведет список всех полученных судов с момента запуска. Каждую минуту приложение очищает список и удаляет сосуды с отметкой времени последнего пакета старше определенного «времени истечения».

Экспорт KML/KMZ

Включить — включить/отключить обычный экспорт файла KML/KMZ на локальный жесткий диск. AISDispatcher сохраняет файл в своем установочном каталоге, в папке «kml_export». Файл называется «aisDispatcherSnapshot.kml» или «aisDispatcherSnapshot.kmz».
Интервал экспорта — временной интервал между последовательными экспортами KML/KMZ

Разное

Использовать сжатие ZIP: если сжатие ZIP включено, AISDispatcher создает файлы формата KMZ вместо KML. В этом случае приложение потребляет больше процессорного времени, но в несколько раз снижает сетевой трафик. Формат KMZ также потребляет больше процессорного времени клиентом Google Планета Земля.
Показать названия судов — отображаются все названия судов.

Удалить старые сосуды

Экспорт KML/KMZ

Разное

"РАЗНЫЕ" КОНФИГУРАЦИИ

td>

Автоподключение при запуске	автоматически создает подключение после запуска приложения
Свернуть в системный трей при закрытии	при нажатии ALt+F4 или кнопки «X» приложение сворачивается в системный трей. Его можно закрыть, щелкнув на панели задач правой кнопкой мыши и выбрав «Выход».
Запустить приложение в свернутом виде	после запуска приложение сворачивается в системный трей
Показывать подсказку в системном трее	отображает подсказку с текущим статусом при наведении курсора мыши на значок в системном трее
Отправлять только сообщения VDM/VDO	фильтрует только сообщения VDM/VDO из источников AIS. Если фильтр отключен, AISDispatcher будет пересылать все другие сообщения NMEA (например, устройства GPS).
Не отправлять фильтры канала C	Канал AIS C (защищенный AIS)

ГЛАВНОЕ ОКНО

Главное окно Диспетчера АИС содержит элементы управления подключением и подробную статистику потока входных данных.

Раздел ввода

Ввод статистики

Счетчики сообщений и счетчики байтов входящего фида данных. Дополнительные сведения о значении полей см. в спецификации AIS.

Ввод статистики (по типу сообщения AIS 1..24)

Существует 24 различных типа сообщений AIS. На этой панели отображается отдельный счетчик сообщений для каждого типа сообщений. Дополнительные сведения о каждом типе сообщений отображаются при наведении указателя мыши на счетчик.

Ввод статистики (по типу сообщения AIS 1..24)

Показывает последние полученные сообщения AIS

Кнопка "Очистить"

Очищает все счетчики

Кнопка "Конфигурация"

Отображает окно конфигурации, описанное в предыдущей главе

Вывод статистики

In/Out ratio - соотношение между входными и выходными счетчиками данных.Этот параметр показывает эффективность алгоритма понижающей дискретизации.
Пропускная способность (кБ/с) — средняя пропускная способность на выходе в килобайтах в секунду.
Отдельные суда — текущее количество судов, хранящихся в буфере памяти диспетчера АИС.

Диспетчер АИС — Linux

Диспетчер AIS для Linux поддерживает широкий спектр дистрибутивов Linux на архитектурах x86_64/ARM (включая Raspberry Pi).

Установка

Открытие конфигурации диспетчера AIS

Запустите браузер и откройте URL:

Настройка диспетчера AIS

После входа на веб-страницу отображается текущий статус вашей станции AIS:

Чтобы настроить диспетчер AIS, выберите «Конфигурация» на левой панели.

На панели конфигурации есть 3 раздела:

Вход — конфигурация подключения к вашему приемнику/источнику данных АИС.
Выход – конфигурация пунктов назначения, в которые будут пересылаться данные AIS.
Настройки — дополнительные настройки и включение/выключение Диспетчера АИС.

ВВОД

AIS Dispatcher поддерживает 3 варианта ввода:

ВНИМАНИЕ У многих пользователей Raspberry Pi, использующих последовательное соединение (или экран AIS), возникают проблемы, поскольку по умолчанию на этом последовательном порту включена консоль Linux. Если вы используете ОС Raspberry, вам следует отключить консоль Linux, следуя инструкциям по этой ссылке

ВЫВОД

Раздел «Вывод» содержит все места назначения, куда будут пересылаться ваши данные.
Текущая версия поддерживает потоковую передачу данных UDP на 1 или более IP-адресов назначения / портов UDP.
По умолчанию диспетчер AIS передает данные на анонимный порт AISHub, и ваши данные отображаются в VesselFinder

Настройки

Тайм-аут бездействия — перезапускает TCP-соединение, если сообщения AIS не были получены в течение времени, превышающего указанный интервал времени (в секундах)
Тайм-аут повторного подключения: интервал времени (в секундах) между двумя последовательными попытками подключения.
Время понижения частоты дискретизации: сокращает исходящий трафик за счет передачи только одного отчета о местоположении каждого корабля в указанный период времени (в секундах от 0 до 60).
Подробность журнала – уровень детализации сообщений журнала (только ошибки, ошибки+статус подключения, ошибки+статус подключения+информация об отладке).
Удаление дубликатов. Сокращение исходящего трафика за счет удаления повторяющихся сообщений AIS.
Тег — добавляет теги NMEA v4.10 в начало выходных предложений NMEA.
Не-VDM – отправка всех сообщений, отличных от VDM (не-AIS) (например, сообщений GPS).
Включено — запуск/остановка диспетчера AIS

Если с входной конфигурацией все в порядке, пора щелкнуть меню «Карта» и начать получать удовольствие от покрытия AIS.

ИРВИН, КАЛИФОРНИЯ – 10 августа 2015 г. – Компания American Industrial Systems, Inc. (AIS), лидер в области открытой архитектуры, человеко-машинных интерфейсов, сенсорных панелей, промышленных ПК (IPC) и встраиваемых компьютеров, представила новый портфель защищенных , промышленные тонкие клиенты IPC и компактные терминалы с сенсорным экраном. Новое предложение промышленных тонких клиентов — это ACP «ThinManager-Ready» с BIOS с поддержкой ACP, которые идеально подходят для промышленных и взрывоопасных зон и приложений, наиболее часто встречающихся на промышленных предприятиях, химических заводах, нефтегазовых предприятиях и нефтеперерабатывающих заводах. Доступны размеры 7", 10,1", 12,1", 15", 17", 18,5" и 21,5"; ACP ThinManager позволяет настраивать терминалы AIS Thin-Manager-Ready для тонких клиентов с сенсорным экраном централизованно, а не индивидуально для каждого клиента.

Промышленные тонкие клиенты AIS взаимодействуют с сенсорной панелью AIS или хостом промышленного ПК (IPC) и поэтому не требуют установки, лицензий или дополнительного программного обеспечения на самом устройстве. Ethernet-соединение и кабели используются для недорогого подключения устройств к хосту с больших расстояний. Для промышленных тонких клиентов от AIS требуется только один IP-адрес. Локальная установка или настройка программного обеспечения не требуется, а дисплей и пользовательский интерфейс предоставляются хостом.Поэтому клиенту также не нужно выполнять действия по резервному копированию, восстановлению или обновлению.

AIS предлагает полный и универсальный ассортимент компактных и защищенных ПК, а также компактных и защищенных сенсорных панелей для увеличения времени безотказной работы, надежности и производительности

Новый портфель промышленных тонких клиентов для приложений автоматизации, управления и мониторинга от AIS разработан для удовлетворения широкого спектра отраслей и требований клиентов. Промышленные тонкие клиенты AIS предлагают экономичные решения для запуска операторской станции на месте на машине с большой гибкостью и высоким уровнем удобства. Приложения могут включать в себя вторую станцию оператора на больших или распределенных машинах, соединенных с другой сенсорной панелью AIS или промышленным ПК, а также удаленные терминалы оператора в клиент-серверных приложениях. Аппаратное обеспечение тонкого клиента AIS является бездисковым/безвентиляторным и обеспечивает более долгосрочную надежность в более суровых и требовательных средах. Общие системные преимущества семейств промышленных тонких клиентов AIS включают:

Снижение совокупной стоимости владения (TCO)
Простой, легкий и быстрый ввод в эксплуатацию
Прочный и надежный в суровых условиях.
Никаких ограничений относительно максимального расстояния до сервера

Надежные и компактные варианты тонких клиентов, тонкие клиенты ThinManager-Ready® с BIOS с поддержкой ACP предоставляют клиентам AIS больше возможностей для решения проблем с автоматизацией и управлением

ACP ThinManager показывает, какие промышленные тонкие клиенты AIS и панельные ПК работают, каким терминальным серверам они назначены, вошли ли они в систему и даже какие приложения на них запущены. Отсутствие движущихся частей и простота обслуживания делают промышленные тонкие клиенты AIS ThinManager-Ready® более надежными и безотказными, в то время как ПК или толстый клиент требуют многочасовой установки и настройки. Тонкие клиенты AIS ThinManager-Ready® могут использовать собственный протокол Microsoft RDP или протокол Citrix ICA для связи с серверами терминалов.

От распределенных решений HMI с архитектурой клиент-сервер, до машинного уровня, контроля и мониторинга, до сложных систем управления SCADA, AIS предлагает обширную линейку промышленных тонких клиентов, компактных и защищенных ПК и сенсорных терминалов. Высоконадежные компактные тонкие клиентские ПК и панельные ПК от AIS сочетают в себе преимущества прочного литого под давлением алюминиевого корпуса с открытой платформой шлюза IoT на базе четырехъядерного процессора Intel® Celeron® N2930. Чтобы удовлетворить этот широкий спектр спецификаций и требований приложений, новая линейка промышленных клиентов AIS доступна в двух совершенно разных сериях промышленных тонких клиентов с различными форм-факторами, размерами и возможностями. Они состоят из компактных тонких клиентских ПК и прочных тонких клиентских ПК; а также компактные сенсорные панели для тонких клиентов и прочные сенсорные панели для тонких клиентов. Спецификации для каждого включают:

Прочные тонкие клиентские ПК: прочный тонкий клиент AIS ThinManager-Ready®, монтируемый на DIN-рейку, с BIOS с поддержкой ACP разработан и сертифицирован в соответствии с классом/подразделением NEC/CEC, директивой ATEX 94/9/EC и IECEx. Зональные стандарты для повышения безопасности промышленных ПК в Дивизионе 2 и Зоне 2 в приложениях управления, измерения, тестирования, сбора данных и связи.

Компактные тонкие клиентские ПК: Компактный тонкий клиентский ПК AIS ThinManager-Ready® с BIOS с поддержкой ACP представляет собой компактный встроенный компьютер, предоставляющий решения для централизованного управления для современного завода и офиса за счет упрощения управления приложениями и визуальными источниками.< /p>

Панели Rugged Thin Client: AIS ThinManager-Ready®, терминал Rugged Thin Client с сенсорным экраном и BIOS с поддержкой ACP разработан и сертифицирован в соответствии с классом/подразделением NEC/CEC, директивой ATEX 94/9/EC и зоной IECEx. стандарты для повышения безопасности промышленных ПК в приложениях управления, измерения, тестирования, сбора данных и связи Раздела 2 и Зоны 2.

Компактные панели тонких клиентов: AIS ThinManager-Ready®, компактный терминал тонкого клиента с сенсорным экраном и BIOS с поддержкой ACP — это ультракомпактный промышленный компьютер, предоставляющий решения централизованного управления для современного завода и офиса за счет упрощения управления приложениями и визуальные источники.

Отношения человечества с компьютерами резко меняются, но социальные и экономические последствия остаются неясными.

Репортер искусственного интеллекта

Научная фантастика говорит нам, что однажды мы будем разговаривать с нашими телефонами и компьютерами так, как будто они люди, как показано в таких фильмах, как Она и 2001: Космическая одиссея . Но теперь мы сталкиваемся с другой реальностью: наша цифровая жизнь управляется не одной сущностью, а набором искусственных интеллектов, которые собирают информацию о том, как мы печатаем, какие медиа нам нравятся и что мы должны делать. в течение дня.

Сейчас многим из этих алгоритмов требуется слишком много вычислительной мощности для работы на телефонах и других интеллектуальных устройствах. Это одна из причин, по которой облачные технологии стали революционными. Но грядущая волна достижений в исследованиях и внедрении ИИ принесет с собой алгоритмы, требующие гораздо меньших вычислительных мощностей, а это означает, что мы можем носить их с собой на наших смартфонах, смарт-часах и смарт-ремнях, не отправляя личную информацию, такую как тексты, обратно на серверы Facebook и Google. Эта технология может дать новый старт обеспечению конфиденциальности в приложениях для обмена сообщениями, особенно сейчас, когда пользователи начинают понимать важность сквозного шифрования своих личных сообщений.

Сегодня Google объявляет об одной из таких оптимизаций: функция Smart Reply, которая есть в ее популярном приложении Inbox, появится на новой версии Android Wear 2.0 (смартфон) и сможет работать локально в любом приложении на устройстве. Это означает, что предложения будут заполняться быстрее, но, что более важно, данные о том, что вы вводите, никогда не покинут ваше устройство. (Однако алгоритмы создаются и обучаются в облаке.)

Чтобы сделать этот прогноз на устройстве возможным, исследователи Google упростили то, как алгоритм видит каждое сообщение. В полной версии функции «Быстрый ответ» каждый фрагмент текста анализируется и превращается в сложную строку чисел, которая указывает информацию о каждом слове и о том, как слова работают вместе как фраза.

На часах Google использует гораздо более простой код, состоящий всего из 8 бит, или единиц и нулей. Подобные сообщения сгруппированы вместе (например, «Как дела», «Как дела»), что делает гораздо меньше типов сообщений, которые часы должны помнить. По словам представителя Google, это упрощение, наряду с несколькими другими настройками, привело к тому, что алгоритму потребовалось в 100 раз меньше вычислительной мощности, что позволило внедрить Smart Reply в Wear 2.0. Когда люди протестировали оригинальную функцию Smart Reply, Google обнаружил, что новые предлагаемые сообщения были «на удивление более богатыми и разнообразными», сказал его представитель.

Другие технологические компании, такие как Facebook, тоже думают об этой проблеме, но под другим углом. То, как сегодня работают облачные алгоритмы искусственного интеллекта, несовместимо с каким-либо надежным шифрованием: если ИИ расшифрует сообщение, проанализирует его и снова зашифрует, это вызовет множество уязвимостей и лишит смысла его шифрование.

Искусственный интеллект, который Facebook исследует, чтобы когда-нибудь внедрить в Messenger, представляет собой анализ текста, который может предлагать действия (например, вызов Uber или покупка обеда) на основе ваших разговоров с другими людьми. На вопрос Quartz об обеспечении безопасности при предоставлении этих функций директор Facebook по прикладному машинному обучению Хоакин Киньонеро Кандела сказал, что решением, вероятно, будут персональные ИИ, которые будут жить в приложении каждого пользователя на его телефоне.

«Ответом будет запуск искусственного интеллекта локально на вашем телефоне, и это активная область исследований», — сказал Кандела, отметив, что Facebook уже работает над этим для своих фильтров камеры с искусственным интеллектом, которые работают без подключения к облако.

Facebook уже давно стремится оптимизировать свой ИИ в интересах скорости: большинство людей используют социальную сеть на мобильных устройствах, а постоянный пинг телефонов на серверы Facebook требует времени и данных, а также зависит от уровня сигнала. В октябре прошлого года директор по продуктам Джеффри Фаулер продемонстрировал систему искусственного интеллекта в мобильном приложении Facebook под названием Caffe2Go и ее способность обрабатывать в реальном времени фильтры камеры, подобные Snapchat.

«Мы воспринимаем мир в режиме реального времени», — сказал Wired инженер Facebook Хусейн Механна, когда было объявлено о внутреннем инструменте. «Почему вы не хотите того же от своего ИИ?»

Читайте также:

Режим	текущий режим ввода (TCP,UDP или последовательный) и параметры соединения
Статус	текущее состояние соединения
кнопки «Старт»/«Стоп»	управление соединением

Может ли один компьютер содержать несколько ИИ

Пять архетипов ИИ

Репетитор

Директор

Менеджер

Опасность

Ознакомительный день для ИИ

Когда ИИ не справляется

Примечания

Реклама

Пример использования

ОБРАЗЕЦ НЕОБРАБОТАННЫХ ДАННЫХ

Диспетчер АИС — Windows

Установка

Запуск

Конфигурация

Конфигурация «ВХОД»

РЕЖИМ ВВОДА

КОНФИГУРАЦИЯ "ВЫХОД"

Вывод UDP

КОНФИГУРАЦИЯ "GOOGLE ЗЕМЛЯ"

Удалить старые сосуды

Экспорт KML/KMZ

Разное

Удалить старые сосуды

Экспорт KML/KMZ

Разное

"РАЗНЫЕ" КОНФИГУРАЦИИ

ГЛАВНОЕ ОКНО

Раздел ввода

Ввод статистики

Ввод статистики (по типу сообщения AIS 1..24)

Ввод статистики (по типу сообщения AIS 1..24)

Кнопка "Очистить"

Кнопка "Конфигурация"

Вывод статистики

Диспетчер АИС — Linux

Установка

Открытие конфигурации диспетчера AIS

Настройка диспетчера AIS

ВВОД

ВЫВОД

Настройки