Всем привет! Хватит свайпать ленту😑

Помните лет 20 назад у нас в стране были популярны тамагочи. Компактный гаджет, который имитировал какого-нибудь зверька, за которым надо присматривать, убирать, вовремя кормить. Когда я был маленьким, очень хотел себе эту штуку, и мои дорогие родители купили мне ее. Я был безумно рад, когда в один день мне вручили это синее яйцо с дисплеем и кнопками. Но мое веселье продолжалось недолго. Электронный зверь всегда был чем-то недоволен, болел. Хотя едой и уютом я его обеспечивал как мог. Если честно, я не помню, что в итоге случилось с той игрушкой. Но кажется, сейчас, спустя столько лет, у меня появился новый цифровой питомец ❤️

🥰 Предлагаю Вам познакомиться с ним. Я назвал его Дзеня. Это ящерица, которая теперь живет у меня прямо в браузере. Она умеет ползать за курсором на экране и ... пока все. Однако двигается она максимально реалистично, начиная от физики шага, заканчивая манерой поведения. Идеально, если хочется немного отвлечься от работы и помедитировать, не прибегая к бесконечному скроллингу. Никаких дофаминовых крючков, только нейтральные цвета и спокойное наблюдение.

😴 Вдохновился проектом процедурной анимации с GitHub и решил создать свою версию — цифрового друга для медитативных пауз. Добавил новую логику поведения, улучшил визуал и главное — нашел практическое применение. Планирую в будущем добавить возможность других взаимодействий с этим чудом, а также новых животных.

Выложу разные версии, когда доработаю. Чтобы Вы могли выбрать ту, которая по душе 🙂

Ставьте лайки и репостите друзьям, если хотите себе такого красавца ❤️🐱

Я выяснил, кем были родители чата GPT🙂

Июнь 1943 года, Чикаго. Пока мир охвачен событиями Второй мировой войны, в университете Иллинойса в Чикаго (Illinois Neuropsychiatric Institute при University of Illinois, College of Medicine) захватывающая встреча меняет представление о разуме и создаёт основу для искусственного интеллекта XXI века .

Эпоха великих вопросов❔

1940-е годы — удивительное время в истории науки. Алан Тьюринг только что опубликовал концепцию универсальной вычислительной машины (1936), Клод Шеннон работает над математической теорией связи, а Норберт Винер закладывает основы кибернетики. В воздухе витает идея: можно ли создать мыслящую машину?

Два гения, два пути 🥺🐱

🥺 Уоррен Маккаллок (1898-1969) — человек-парадокс. Психиатр по образованию, поэт по призванию, философ по складу ума. Его кабинет напоминал алхимическую лабораторию: анатомические препараты соседствовали с томами Лейбница, а на доске — схемы нейронных цепей вперемешку со стихами.
Маккаллок был одержим идеей «экспериментальной эпистемологии» — науки, которая могла бы ответить на вопрос Иммануила Канта: «Что я могу знать?» — не философскими рассуждениями, а точными экспериментами.
🐱Уолтер Питтс (1923-1969) — математический гений с трагической судьбой. В 12 лет, спасаясь от домашнего насилия, он провёл три дня в публичной библиотеке Детройта, изучая Principia Mathematica Рассела и Уайтхеда. Обнаружив ошибку в доказательстве, юный Питтс написал письмо Расселу, который был поражён глубиной понимания мальчика.
К 20 годам Питтс, не имея формального образования, уже был признан одним из ведущих логиков своего времени. Но его интересовала не абстрактная математика, а вопрос: можно ли описать мышление языком логики?

Нейрон как логический элемент 🤪
Ключевое озарение пришло, когда Маккаллок и Питтс поняли: нейрон работает по принципу «всё или ничего». Либо он возбуждается и передаёт сигнал, либо молчит. Это поразительно напоминало булеву логику с её «истиной» и «ложью».
Их модель была элегантно проста:

Входы: дендриты принимают сигналы (0 или 1).
Веса: каждый вход имеет вес (положительный или отрицательный).
Суммация: нейрон суммирует взвешенные входы.
Порог: если сумма превышает порог — нейрон «выстреливает» (1), иначе молчит (0).

Формально это записывалось так:
y = θ(Σwᵢxᵢ - T)
где:
xᵢ — входные сигналы
wᵢ — веса соединений
T — порог активации
θ — функция Хевисайда (0 если x<0, 1 если x≥0)

Но настоящая магия была в том, что из таких простых элементов можно было построить:

И (AND): два входа с весом 1, порог 2
ИЛИ (OR): два входа с весом 1, порог 1
НЕ (NOT): один вход с весом -1, порог 0

А из этих трёх операций — любую логическую функцию! Это означало, что сеть нейронов теоретически может вычислить всё, что вычислимо.

🤗 Так, Маккаллок и Питтс показали, что циклические соединения нейронов могут хранить информацию — прообраз современной рекуррентной памяти в нейросетях, а любая функция, вычислимая машиной Тьюринга, может быть реализована сетью нейронов Маккаллока-Питтса.

👋 Их статья 1943 года породила лавину исследований:

1957: Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон.
1969: Минский и Пейперт выявляют ограничения простых нейросетей.
1986: Румельхарт открывает метод обратного распространения ошибки.
2012: Глубокие сети AlexNet побеждают в ImageNet.
2023: ChatGPT демонстрирует способности, о которых Маккаллок и Питтс могли только мечтать.

❤️ Маккаллок и Питтс искали ответ на вопрос «Как мы познаём?» и нашли его в удивительно простой идее: мышление — это вычисление, а вычисление — это связи.
Сегодня, когда нейросети пишут стихи, рисуют картины и ведут философские беседы, мы всё ещё пытаемся понять: действительно ли искусственные нейроны «мыслят», или просто очень убедительно имитируют мышление?
Возможно, ответ кроется в словах самого Маккаллока: «Не спрашивай, думает ли машина. Спроси, думаешь ли ты сам».

#Трудная_проблема_сознания

Всем хороших праздников 🇷🇺❤️

Куда я пропал?

Ребята, всем привет, я вернулся 🥰
Как же давно я не делал новых постов 👨‍🚀

Даже не знаю, с чего начать. Очень длинная история. Если кратко, то я был в Москве на одной мегакрутой программе по развитию и поддержке молодежного предпринимательства. Я познакомился с кучей крутых ребят, спал 2-3 часа в сутки и очень вкусно кушал. Ставьте ❤️, если интересно узнать больше.

А пока предлагаю Вам добавить себе папку с инженерными/техническими каналами, их там 39 штук. Поэтому для каждого найдется информация по душе 👍
Если у Вас есть канал с подобной тематикой, и Вы хотите добавить его в папку, то пишите @zimichev 🙂

Всем добра, легкого понедельника и недели 🎸

🖥 Пока все обсуждают ChatGPT, наша Алиса научилась… чувствовать. Я серьёзно! (почти)

С августа  2024 Яндекс прокачал TTS‑модуль (TTS — Text‑to‑Speech, синтез речи по тексту) Алисы: теперь она не просто «говорит» — она переживает. Сегодня наш отечественный голосовой ассистент может удивиться, посочувствовать, обидеться или порадоваться вместе с нами. И это не заготовленные сэмплы, а контекстно‑зависимый эмоциональный синтез речи.

Как это работает «под  капотом»? 🔧
🥺 Алиса превращает речь в текст, затем NLU‑модуль (понимание естественного языка) анализирует не только слова, но и ситуацию.
Пример: Вы говорите «Мне сегодня тяжело» — NLU ловит эмоциональную окраску, помечает это как «грустный» и сигнализирует TTS о выборе нужного, сочувственного тона.

🥺 Нейросеть обучена на актёрских записях с разными эмоциональными оттенками. Она подбирает ритм и настроение/мелодию голоса, меняя эмоцию прямо внутри фразы — от удивления к спокойствию или от сострадания к лёгкой улыбке. По итогу, генерация идёт на лету: паузы, мелизмы и даже вздохи — всё для ощущения живого разговора. Но доступно, вроде, не на всех колонках. Надо смотреть.

🐾 Небольшой момент гордости* у Amazon Alexa, Google Assistant, Siri есть эмоциональные стили, но они менее гибко привязаны к смыслу фразы, в них ставка на плавность, а не эмоциональность. То есть Алиса — явление особенное и редкое. Вы спросите, зачем? — эмоции в ответе = ощущение живого разговора. Когда голос звучит по-настоящему, мозг воспринимает речь как искреннюю и понятную. Это усиливает эффект доверия и делает взаимодействие с голосовым помощником гораздо более естественным. Так, Алисе удается заменить невербальные сигналы, которые она, будучи коробочкой, не может дать человеку.

❤️❤️ Приятно, что пока мир фокусируется на универсальных LLM, Алиса идёт своим путём, превращая голос в маленький театральный этюд с эмоциями.

Всем чудесного вечера пятницы ❤️

Программа для тех, кто хочет быстро и красиво 🎨

❔Не знаю, как Вам, но мне бывает очень сложно сделать красивую презентацию — у меня плохо развито цветовое чутье. Я решил комплексно подойти к решению и поделиться им с Вами.

🖥 Сделал программу, которая сама подберет сочетания гармоничных мягких цветов, приятных глазу. Просто выбираете базовый цвет и одну из шести классических типов цветовой гармонии, основанных на вековых художественных принципах (они берут своё начало из классической цветовой теории Ньютона, Иттена и других художников‑теоретиков). Поэтому лучше не спорить с этой прогой, она знает, что делает.

😊 Сохраняйте пост себе, делитесь с коллегами, пользуйтесь на здоровье. Надеюсь, это сократит Ваше время и поможет в Ваших проектах. Работайте прямо в браузере: https://chizzarp3.github.io/Color-generator-LoFiCoder/
Всем удачи, пробуйте, давайте обратную связь 👩‍❤️‍👨