23, Июл 2022
Орбитальный аппарат Mars Express сделал снимок марсианского «Большого каньона» | Цифровые тренды


Достопримечательности Марса многочисленны и изумительны — и орбитальный аппарат Европейского космического агентства (ESA) Mars Express недавно заснял одно из чудес планеты — систему каньонов Валлес Маринерис.

Эта огромная система каньонов имеет длину почти 2500 миль и ширину более 120 миль, а глубина местами превышает 4 мили. Это делает его в 20 раз шире и в пять раз глубже, чем Гранд-Каньон в Аризоне. ЕКА. Этот гигантский размер делает его крупнейшей известной системой каньонов в Солнечной системе, и его изучение может помочь исследователям узнать о геологических процессах, которые сформировали и продолжают формировать Марс.

На этом изображении, полученном с помощью Mars Express ЕКА, показаны Ius и Tithonium Chasmata, которые являются частью структуры каньона Valles Marineris на Марсе. Это изображение содержит данные, собранные стереокамерой высокого разрешения Mars Express (HRSC) 21 апреля 2022 года. ESA/DLR/FU Берлин

На изображении, полученном Стереокамерой высокого разрешения (HRSC) на орбитальном аппарате Mars Express, видны две крутые впадины, называемые ущельями: ущелье Иус слева и ущелье Титоний справа. Это изображение в реальном цвете, то есть оно показывает цвета такими, какими их видит ваш глаз, и вы можете увидеть большое пятно темных дюн в верхней части изображения, которое заметно отличается от более светлых дюн песчаного цвета, которые можно увидеть в других местах. изображение. Темный песок, который образует эти более темные дюны, возможно, прибыл из близлежащего вулканического региона, называемого провинцией Фарсис.

Этот наклонный перспективный вид Tithonium Chasmata, который является частью структуры марсианского каньона Valles Marineris, был создан на основе цифровой модели местности, надира и цветовых каналов стереокамеры высокого разрешения на борту Mars Express ЕКА.
Этот наклонный перспективный вид Tithonium Chasmata, который является частью структуры марсианского каньона Valles Marineris, был создан на основе цифровой модели местности, надира и цветовых каналов стереокамеры высокого разрешения на борту Mars Express ЕКА. ESA/DLR/FU Берлин

Еще один вид Титониевой ущелья был создан на основе цифровой модели местности, сделанной с использованием данных камеры HRSC. Это лучше показывает драматическую структуру каньона с большими гороподобными структурами, которые возвышаются почти на две мили. Узоры, спадающие с пиков, вызваны эрозией, когда сильный ветер толкает материал вниз по склонам.

Считается, что эти огромные рощи в марсианском ландшафте образовались, когда разошлись тектонические плиты. Марс сегодня не тектонически активен, и долгое время ученые думали, что тектоника плит существует только на Земле. Но исследование в последнем десятилетии предположил, что Марс когда-то также был тектонически активным, и подобные структуры каньона являются остатками того времени.

Рекомендации редакции






Source link

7, Июл 2022
Copilot — потрясающая модель большого языка! Но это никогда не приведет нас к AGI



Второй пилот

На сегодняшний день Copilot рассматривается только как инструмент программирования для простых проектов, предназначенный для выполнения вспомогательных функций.

Copilot, инструмент программирования, выпущенный Microsoft, в основном использует код с открытым исходным кодом, доступный на GitHub, для обучения и дает рекомендации по кодированию при написании программы с удивительными возможностями, начиная от генерации одной строки кода до блока кода. Его функциональные возможности выходят за рамки простого инструмента для предложений. Потомок моделей GPT-3, которые не имели большого успеха, кодеры уже радуются нахождению инструмента, который может значительно снизить бремя написания повторяющегося кода. Меньше, чем GPT-3, они намного эффективнее и имеют больший объем памяти. В отличие от своего предшественника, Copilot — по крайней мере теоретически — не несет в себе двусмысленности в отношении того, сможет ли он делать логические рассуждения. Генеральный директор GitHub Нат Фридман описывает CoPilot как третью революцию в разработке программного обеспечения.

Есть повод для волнения

Технология Copilot направлена ​​на повышение производительности труда разработчиков, и внутренние пользователи доказали ее весьма полезность в этом отношении. Несмотря на то, что более высокое качество кода остается далеко позади, на данный момент оно помогает новичкам справляться с программированием, а старожилам быстрее изучать новые языки. С тех пор, как этот инструмент был представлен, были опасения, что он заменит кодеров-людей. Хотя на поверхностном уровне опасения кажутся реальными, нет никаких исключительных причин воспринимать их всерьез. Хольгер Мюллер, аналитик Constellation Research, в интервью сказал: «Мы давно знаем, что в мире не хватает разработчиков для кода, который необходимо написать. Это общая тенденция отрасли. Машинное обучение существует, и его нужно применять — как можно чаще и как можно лучше. Все поставщики инструментов делают это». Кроме того, Copilot оказался довольно полезным приложением для тестирования. На странице технического предварительного просмотра GitHub четко упоминается: «Тесты являются основой любого надежного проекта разработки программного обеспечения. Импортируйте пакет модульного теста и позвольте GitHub Copilot предложить тесты, соответствующие вашему коду реализации».

Не все в порядке с вторым пилотом

CoPilot терпит неудачу в двух отношениях. Языковые модели полезны при решении конкретных задач, но в более широком контексте они не работают. И, во-вторых, как крупные технологические компании создают языковые модели, которые в основном основаны на открытом исходном коде, предназначенном для коллективной выгоды. Еще одним аспектом более глубокого изучения является возможность масштабирования для соответствия основным требованиям программирования. На сегодняшний день он рассматривается только как инструмент программирования для простых проектов, выполняющий вспомогательные функции, а не как инструмент, который может избавить от блоков программирования. В интервью Эрик Ньюкомер, технический директор WSO2, сказал: «Это очень интересная идея, и она должна хорошо работать для простых примеров, но мне было бы любопытно посмотреть, насколько хорошо она будет работать для сложных проблем с кодом».

Приводит ли Copilot аргументы в пользу AGI?

Искусственный интеллект, к которому мы стремимся, чтобы достичь стандартов ОИИ, до сих пор является предметом споров. Известный нам ИИ больше похож на Узкий Искусственный Интеллект (ANI), и он нуждается в кардинальном изменении, чтобы действовать как AGI. Поэтому было бы бесполезно смотреть на удивительный потенциал Copilot в чехарде через призму AGI. На данный момент даже не вопрос, приведет ли CoPilot, потомок ИИ, к ОИИ.

Больше популярных историй

  • Топ-10 криптовалют, которым прогнозируют дальнейшее падение в 2022 году
  • Форум стандартов Metaverse делает данные интероперабельными, но только для больших технологий
  • Почему разработчики требуют убить второго пилота Github? Так ли важен код кредита?
  • 10 лучших компаний, занимающихся глубокими нейронными сетями, на которые стоит обратить внимание в 2022 году
  • Амазонка. Eth продается по семизначной цене! Киберсквоттинг в Web3 становится серьезным
  • Почему разработчики Python-самоучки не могут пройти путь от новичка до программиста?
  • Генеральный директор Github хочет, чтобы пароли исчезли! Предлагает ссылку Войти

Post Copilot — это потрясающая модель большого языка! Но это никогда не приведет нас к тому, что AGI впервые появился на .



Source link