Рыцарь моего сердца: Книга Рыцарь моего сердца, читать аннотацию, краткое описание и отзывы

Разное

Сценарий на 23 февраля «Рыцарь моего сердца» (Сценарий 23 февраля в классе)

        Идея: Выбрать среди одноклассника, достойного на звание «Рыцарь моего сердца» посредством игр и конкурсов.        
Вы хотите определить самого галантного и романтичного парня в вашем классе и вручить ему орден гардемарина? Тогда сценарий 23 февраля в классе рыцарь моего сердца вам очень понравиться.

  • Займитесь подготовкой вашего праздника, с написания мальчикам приглашений и с оформления класса. Напишите плакаты с разными фразами, из фильмов. Например «Один за всех и все за одного» или «Не вешать нос, гардемарины», «Айвенго, рыцарь, где же ты?»
  • Соберитесь после уроков и придумайте ордена для своих рыцарей. Кто-то будет вырезать заготовки ордена, другая девочка будет приделывать веревку, а третья девочка будет на ордене писать надпись. Например «Самый галантный Рыцарь», «Самый благородный Рыцарь», «Самый Умный Рыцарь». На орденах должны быть одинаковые рисунки, например, скрещенные шпаги. Из золотой фольги сделайте большой Рыцарский орден для победителя.
  • Запишите разные песни из кинофильмов про рыцарей, можно мушкетеров и гардемаринов. Когда будете проводить конкурсы, включайте песни, они создадут праздничную атмосферу.
  • Придумайте для своих мальчиков подарки на праздник. Подарки всем могут быть одинаковые. А вот главный приз должен быть в единственном экземпляре. Что же это может быть? Например, всем мальчикам вы можете подарить диск с игрой про рыцарей например, «Легенда о рыцаре
    » или всем разные. Главный приз должен быть на память. Это может быть красивая чернильная ручка в коробке
    .
  • Останьтесь после уроков, оформите красиво ваш класс и каждому мальчику на парту положите приглашение и по шоколадке. В приглашении укажите, что 23 февраля после уроков начнется рыцарский турнир. Участвуют все мужчины. Главный приз – большой Рыцарский орден.
  • Вести праздничное мероприятие доверьте самой красивой девочке из класса. Под музыку «Пора пора порадоваться» девушка выходит на середину класса и поздравляет всех мальчиков. Пример поздравления вы можете посмотреть в приложении к сценарию 23 февраля в классе «Рыцарь моего сердца».И объявляет о начале рыцарского турнира. После окончания своих слов, она приглашает на середину класса всех мальчиков.
  • Как только мальчики подошли к ней, она говорит о том, что сегодня будут проведены конкурсы, для того, чтобы определить самого галантного, мужественного и романтичного парня. После этих слов включается песня и девушка делает вид, что уходит. Но незаметно теряет листок сценария. Как только первый мальчик подскочил к ней и поднял листок. Он тут же получает орден «Самый галантный Рыцарь» за скорость реакции и желание помочь даме.
  • Следующий конкурс на звание самого романтичного Рыцаря. Называется конкурс «Романтик». Для этого конкурса вызываются несколько девочек и им мальчики, стоя на одном колене по очереди должны сказать комплименты. Кто замешкался и не назвал – выбывает. Самому романтичному Рыцарю вручается орден.
  • Теперь можете провести конкурс на самого умного Рыцаря. Для этого проведите конкурс «Ум Рыцаря» и расспросите рыцарей о традициях того времени, но давайте им варианты ответов. Самый умный рыцарь получает орден.
  • После того, как прошли все конкурсы. Девочки собираются на совет и решают, кто из рыцарей получает главный приз Орден Рыцаря и ему вручается главный приз. После такого праздника можно и перекусить. Думаю, девочки позаботились заранее о вкусном застолье.

Поздравление на 23 февраля для мальчиков.

Вы наши Рыцари, наша гордость и слава.
Мы за вашими плечами как за стеной. Так приятно знать, что не перевелись среди мальчиков еще настоящие рыцари. У вас есть все, чем славились рыцари. Ум, отвага и честь. Вы защитите слабого, и беззащитного, вы поможете тому, кто нуждается в вашей помощи. Мы гордимся, что такие мальчики учатся с нами в одном классе.

Посмотреть другие варианты текстов можно в разделе «Поздравления на 23 февраля»

Медаль «Рыцарь сердца моего»

Общие положения

Некоторые объекты, размещенные на сайте, являются интеллектуальной собственностью компании интернет-магазина Подари прикол. Использование таких объектов установлено действующим законодательством РФ.

На сайте интернет-магазина Подари прикол имеются ссылки, позволяющие перейти на другие сайты. Интернет-магазина Подари прикол не несет ответственности за сведения, публикуемые на этих сайтах и предоставляет ссылки на них только в целях обеспечения удобства для посетителей своего сайта.


Личные сведения и безопасность

Интернет-магазин Подари прикол гарантирует, что никакая полученная от Вас информация никогда и ни при каких условиях не будет предоставлена третьим лицам, за исключением случаев, предусмотренных действующим законодательством Российской Федерации.

В определенных обстоятельствах интернет-магазин Подари прикол может попросить Вас зарегистрироваться и предоставить личные сведения. Предоставленная информация используется исключительно в служебных целях, а также для предоставления доступа к специальной информации.

Личные сведения можно изменить, обновить или удалить в любое время в разделе «Аккаунт» > «Профиль».

Чтобы обеспечить Вас информацией определенного рода, интернет-магазин Подари прикол с Вашего явного согласия может присылать на указанный при регистрации адрес электронный почты информационные сообщения. В любой момент Вы можете изменить тематику такой рассылки или отказаться от нее.

Как и многие другие сайты, интернет-магазин Подари прикол использует технологию cookie, которая может быть использована для продвижения и измерения эффективности рекламы. Кроме того, с помощь этой технологии интернет-магазин Подари прикол настраивается на работу лично с Вами. В частности без этой технологии невозможна работа с авторизацией в панели управления.

Сведения на данном сайте имеют чисто информативный характер, в них могут быть внесены любые изменения без какого-либо предварительного уведомления.

Чтобы отказаться от дальнейших коммуникаций с нашей компанией, изменить или удалить свою личную информацию, напишите нам через форму обратной связи

Zetflix — смотреть фильмы и сериалы от компании Нетфликс онлайн

Причина триумфа Zetflix очевидна: она одной из первых внедряет всевозможные тренды киноиндустрии. То, что актуально в конкретный отрезок времени, сразу воплощается в реальность. Это правило касается как технических возможностей распространения фильмов и сериалов, так и съемок того контента, который наиболее актуален. Например, во времена особой любви народа к видеодискам, можно было неоднократно смотреть любимые произведения именно на таком носителе. В наши дни для максимального охвата целевой аудитории есть только один способ – это трансляция в режиме онлайн. Поэтому все без исключения показы можно найти в этом универсальном формате.

Основная деятельность киномагната сосредоточена на собственном производстве. Конечно, это не дешевое удовольствие, зато позволяет полностью контролировать процесс создания продуктов в соответствии со своими ценностями и приоритетами. Для зрителей такая позиция удобна тем, что гарантирует качество досуга, проведенного за просмотром. Известный бренд не будет рисковать своей репутацией и вкладывать деньги в посредственные сюжеты. Поэтому Zetflix обещает приятные эмоции.


Смотреть все фильмы и сериалы от компании Netflix!

Правда, в последнее время компания решила расширить ассортимент и начала предлагать зрителям продукты сторонних производителей. Но и в этом случае успех предсказуем, так как опытные киношники отбирают лучшие картины для трансляции под своим брендом. Это выглядит как приобретение прав на распространение различных медиапроектов, большую часть которых представляют именно художественные картины. Единственное, от чего известный поставщик кинокартин не готов отказаться, это от преобладания именно развлекательной сути своей деятельности. Поклонники Нетфликс считают, что фильмы и сериалы этой марки действительно стоит посмотреть. Этот факт подтверждает и мнение профессиональных критиков, которые не раз отмечали работу компании престижными наградами, в том числе и Оскаром.

Калифорнийская студия постоянно развивается и набирает популярность. Над захватывающими сюжетами трудятся талантливые сценаристы, а их идеи с готовностью воплощают в жизнь известные актёры. Также именно здесь зажигаются новые звёзды. Компания заинтересована в большом количестве зрителей, поэтому активно привлекает профессиональных переводчиков и иностранных актёров для озвучивания. Неудивительно, что накопилась уже внушительная коллекция фильмов и сериалов Нетфликс на русском языке.


Zetflix позволяет вам смотреть творения Нетфликса бесплатно

Акцент сделан на производстве сериалов, так как это настоящая золотая жила для активации платных подписок. Но и про односерийные художественные фильмы компания не забывает ради разнообразия выбора зрителей. В коллекции представлены все современные жанры киноиндустрии. Здесь есть загадочные фэнтези и кровопролитные боевики, ужасные драмы и легкие комедии. Не забывает профессиональная команда и о подростках, ради которых снимают молодежное кино на актуальные темы.

Работа в студии идет бесперебойно, поэтому каждый год поклонников творчества Нетфликс ждут новинки. Сериалы в лучших традициях жанра выдают постепенно, а в перерывах между эпизодами всегда можно включить лучшие проекты, которых накопилось достаточно, чтобы занять даже человека с огромным количеством свободного времени. Смотрите интересные подборки и выбирайте из них те, которые уже по описанию затягивают вас в увлекательный водоворот событий. Осторожно, у бренда есть только один недостаток – кинопродукты вызывают привыкание и превращают случайного зрителя в фаната.

Piece Of My Heart текст песни

Piece Of My Heart текст песни Beverley Knight on Lucky Voice Online Karaoke

были единственным мужчиной

Господи разве я не

дал тебе все

что женщина

возможно может

Ну каждый раз

Я говорю себе

Ну я думаю 0003

3 90 достаточно

3 90 хорошо, я собираюсь

показать тебе, детка

что женщина

может быть жесткой

я хочу, чтобы ты

сердце сейчас же, детка

Разбей еще один маленький

кусочек моего

сердце сейчас же, детка

Возьми, возьми еще

маленький кусочек моего

сердце сейчас же, детка

Ты знаешь

понял

если это заставляет тебя

чувствовать себя хорошо

ты на улице

хорошо выглядишь

детка в глубине души

в твоем сердце

ну ты знаешь

9003

это не так никогда, никогда,

никогда, никогда, никогда

когда-либо, когда-либо услышь меня

Никогда не услышь меня

когда я плачу

Каждый раз

Я говорю себе

Ну, я думаю, что не могу

боль

Тогда о, когда

ты держишь меня

в своих объятиях

Я спою это еще раз

Я хочу, чтобы ты маленький

кусочек моего

сердца сейчас, детка

Разбей еще один маленький

кусочек моего

сердца сейчас, детка знать

у тебя есть это

если тебе от этого хорошо

чувствовать себя хорошо

Давай!

Ох. Мне нужно, чтобы вам понадобится

Приходите

Приходите

Приходите

AH, возьмите его

. Получите еще немного

кусок моего

Серде

сердце сейчас, детка

Возьми, возьми еще

маленький кусочек моего

сердце сейчас, детка

Ты знаешь

оно у тебя есть Так счастлив, что открыл для себя Lucky Voice.Мы никогда раньше не пробовали караоке, но это так весело! Так много замечательных песен и так легко использовать. Любить это!

— Джек из Лондона

Легко устанавливается, развлекает малышей днем ​​и взрослых ночью.

— Кэрол из Йорка

Рыцарь твоего сердца *** Посвящается моей любви — Peace Ovos… — Рыцарь твоего сердца *** Посвящается моей любви

Рыцарь твоего сердца *** Моей любви посвящается — Peace Ovos…

Мир,

Странно подумать…
Я не видел тебя месяц.
Я видел новолуние, но не ты.
Я видел закаты так же, как и рассветы,
Но ничего о твоем красивом лице.
Пусть осколки твоего разбитого сердца
Пройди ко мне через игольное ушко.
Я построю великолепное здание синхронно со своим.
Пишу так, как будто мы уже в вечности.
Ты так же прекрасна с деликатесами
Как повар герцога Йоркского.
Я скучаю по тебе, как солнце по цветку;
Как солнце скучает по цветку в разгар зимы.
Вместо красоты направить свой свет на…
…сердце твердеет, как застывший мир
Твоё отсутствие заставило меня задуматься.
Когда я чувствую аромат цветка розы,
Я чувствую твое восхитительное, чарующее, неотразимое, прекрасное присутствие.
Тогда я вижу твое красивое лицо.
Я должен держать цветок розы в своем сердечном кармане
Чтобы ты всегда был рядом со мной,
И твое красивое, пленяющее лицо передо мной.
С надеждой – она берет и ведет меня через день,
Особенно незащищенные мгновения тихой ночи.
Надежда, что после того, как ты исчез из виду…
…я смотрю на тебя не в последний раз;
Надежда, что ты однажды, скоро, очень скоро
Пойми, как сильно я тебя люблю;
Надежда, что ты полюбишь меня
Больше, чем я когда-либо буду любить тебя.
Надежда, что мы будем вместе,
Навсегда, до вечности.

Со всей любовью, которой я обладаю,
Я остаюсь твоим…
Рыцарь твоего сердца.

Сэр Кваме Симпа Олайеми Ойелакин

Анализ одноклассников Homestuck!

Говорят, что рыцари используют свой аспект и используют свой аспект.

Здесь содержатся примеры персонажей из комикса и, таким образом, спойлеров .Прочтите, если готовы к ним.

 Известный пример: Дейв Страйдер, Рыцарь Времени. Дейв оказался более глубоким персонажем, чем мы думали. В недавних upd8s он объяснил, что он на самом деле чувствует, что рыцари делают не очень часто. Его роль заключалась в том, чтобы использовать время в своих интересах и защитить временную шкалу своего сеанса (как это сделал Дейвспрайт). Мы видели, как хорошо он работал со временем, и хотя его друзья не понимали махинаций с временной шкалой, он понимал и играл с этим: он путешествовал во времени в течение нескольких дней и собирал много материи.Он эксплуатировал течение времени .

Другой известный пример: Каркат Вантас, Рыцарь Крови. Этот персонаж также имел глубокое развитие. Все знают Карката как сварливого тролля, который кричит обо всем и всегда на что-то злится, но как насчет Карката, который действительно заботится о своих друзьях и готов умереть за них? Даже если он не так силен или хорош в бою, он хочет защитить дружбу (кровь), которая объединяет людей, о которых он заботится.Вернувшись на метеор, он попытался защитить всех, удерживая их вместе и еще в начале их сеанса он использовал связи со своими товарищами по команде, чтобы сразиться с черным королем. Если бы не Каркат, они бы развалились, как это сделали тролли с Бефоруса.

У нас также есть: Латула Пайроп, Рыцарь Разума. Мы мало что знаем о Латуле, но мы знаем, что у нее тоже были проблемы как у рыцаря, и какое лучшее объяснение дал другой рыцарь: 

КАРКАТ: […] КОГДА ОНА ДЕЛАЕТ РАДИНУЮ ДЕВУШКУ, ЭТО ПОХОЖЕ A МАСКИРОВКА, ВОЗМОЖНО, ПРИКРЫТИЕ ЧАСТИ СЕБЯ ОНА НЕДОВОЛЬНА .[…]

Мы можем предположить, что она должна была использовать разум, мысли и решения в своих интересах и защищать решения, которые имели решающее значение для успеха ее сеанса.

У нас есть хорошие доказательства того, что Рыцари являются активными игроками, которые используют/используют аспект в своих интересах. Арадия сказала:

АРАДИЯ: рыцарь времени не обязательно тактик
АРАДИЯ: он могущественный класс воинов, который использует течение времени как оружие

Рыцари используют свой аспект в бою, но они могут использовать его и для других целей.Также я думаю, что Рыцари предназначены для защиты/защиты своего аспекта от других или для других.

Давайте поговорим о Сердце: Говорят, что оно связано с желаниями, склонностями и предпочтениями, а также с уникальностью и индивидуальностью людей. Это также касается Души или Духа.
Его дополнением может быть Разум, потому что это еще один способ воздействия на реальность. Сердце руководит чувствами, а Разум — рационализмом.

Итак, Рыцарь Сердца — это тот, кто эксплуатирует желания, наклонности и предпочтения людей.Также они защищают уникальность и индивидуальность людей. Эти игроки могут быть очень опасны, если за ними никто не следит.

Я говорю это, потому что если они могут использовать чьи-то чувства, они могут играть с ними. Они могли делать то же, что и Каркат, но с эмоциями, использовать уникальность каждого товарища по команде как инструмент для достижения успеха в своей сессии. Это лучшая часть этих рыцарей, они могут помочь команде добиться лучших результатов.
Они также могут быть очень эмоциональными и стремиться много думать о чувствах, но здесь в дело вступают «доспехи», которые обычно используют рыцари: они будут стараться выглядеть крутыми людьми, которые думают методично и всегда делают все хорошо, совсем как Дирк (но Дирк был полон Разума, потому что он разрушает Сердце).

В начале своего пути эти игроки были бы из тех людей, которые не могут поддерживать стабильные отношения, но знают о чувствах других людей, возможно, даже вызывают у них отвращение (см. фильм Уилла Смита «Хитч » или новый фильм под названием ). Крушение поезда ). Они бы вели себя круто и были такими самодовольными, но внутри они как бы несмотря на то, какие они есть, и думают, что они слабы, потому что они на самом деле чувствуют .
Они узнают, что руководствоваться чувствами — это прекрасно, и научатся любить их и защищать их от людей.

Рыцарский ратный способус задействовал острое оружие (меч, серп), а сердечные игроки использовали то же самое (когти, меч). Так что иди и дай этому пацану меч… Или другой клинок. Но не ограничивайте себя этим, творите!

Земля этого игрока будет индексировать его роль (земля Непеты была посвящена чаепитиям, как Разбойнице Сердца, она должна была распространять свой аспект по своей планете. Земля Дирка была отсылкой к его Сессии Пустоты), земля, тема которой защита/эксплуатация душ и желаний супругов.Возможно, выбор игрока тоже об этом. Мы действительно не можем быть уверены в земле Сердца, представьте себе что-то, что должно бросить вызов герою (потому что это цель земли).

Gladys Knight — I Feel a Song (In My Heart) текст и перевод

О, я так тебя люблю
Но почему я люблю тебя, я никогда не узнаю
Вы нашли причину для ухода
Как только я отдал тебе свою любовь И о, ах, эй, боль, которую ты заставил меня пройти
Тебя не волнует моя любовь к тебе, да
Но я нашел причину жить
И я устал плакать из-за тебя

И теперь я снова чувствую песню в своем сердце
Я понял, как только почувствовал, что он смотрит сквозь меня.
Я снова чувствую песню в своем сердце
Высоко на крыльях того, что он делает со мной.

Ох уж этот мужчина хорош
Ох, что еще лучше, мужчина мой
Он заставляет меня чувствовать себя женщиной
То, что вы никогда не смогли бы сделать

И теперь я снова чувствую песню в своем сердце
Я нашел человека, который может все вместе
Я снова чувствую песню в своем сердце

Я буду любить его и сделать так, чтобы это длилось вечно

Нашим мирам пришел конец
Я снова чувствую песню в своем сердце

О, о, о, как хорошо
Ты, ты, ты, ты, ты никогда не понимал
Он заставляет меня чувствовать себя кем-то
И я сохраню его, если смогу

Я знаю, я снова чувствую песню в своем сердце
Теперь я могу открыть глаза на новую дверь
Я снова чувствую песню в своем сердце
Мужчина — это все, что мне нужно, чтобы наполнить мою любовь

Я чувствую песню, ох, какое чувство
Я чувствую, что это поднимает меня все выше и выше
Я снова чувствую песню в своем сердце

Его вид любви, я никогда не могу насытиться

Мне не нужна твоя любовь, потому что я получил его любовь
Ву, я снова чувствую песню
О, вы все, я родился заново, ох
(Я снова чувствую песню в своем сердце)
(Почувствуй это)

Я снова чувствую песню в своем сердце
Я должен тебе сказать
Он вдвое лучше тебя
Я снова чувствую песню в своем сердце


Paroles2Chansons располагает лицензией на условно-досрочное освобождение песен от Société des Editeurs et Auteurs de Musique (SEAM)

Темная тайна в основе ИИ

Математические модели уже используются, чтобы помочь определить, кто освобождается под условно-досрочное освобождение, кто получает кредит и кого нанимают на работу.Если бы вы могли получить доступ к этим математическим моделям, можно было бы понять их рассуждения. Но банки, военные, работодатели и другие теперь обращают свое внимание на более сложные подходы к машинному обучению, которые могут сделать автоматизированное принятие решений совершенно непостижимым. Глубокое обучение, наиболее распространенный из этих подходов, представляет собой принципиально иной способ программирования компьютеров. «Эта проблема уже актуальна, и в будущем она станет еще более актуальной», — говорит Томми Яаккола, профессор Массачусетского технологического института, занимающийся приложениями машинного обучения.«Будь то инвестиционное решение, медицинское решение или, может быть, военное решение, вы не хотите просто полагаться на метод «черного ящика».

Уже есть аргумент, что возможность опросить систему ИИ о том, как она пришла к своим выводам, является фундаментальным законным правом. Начиная с лета 2018 года Европейский союз может потребовать, чтобы компании могли давать пользователям объяснения решений, принимаемых автоматизированными системами. Это может быть невозможно даже для систем, которые на первый взгляд кажутся относительно простыми, таких как приложения и веб-сайты, которые используют глубокое обучение для показа рекламы или рекомендации песен.Компьютеры, на которых работают эти службы, запрограммировали себя, и они сделали это способами, которые мы не можем понять. Даже инженеры, создающие эти приложения, не могут полностью объяснить их поведение.

Это вызывает ошеломляющие вопросы. По мере развития технологий мы можем вскоре пересечь некий порог, за которым использование ИИ требует уверенности. Конечно, мы, люди, тоже не всегда можем по-настоящему объяснить свои мыслительные процессы, но мы находим способы интуитивно доверять людям и оценивать их. Будет ли это возможно с машинами, которые думают и принимают решения не так, как человек? Мы никогда раньше не создавали машины, которые работают так, как не понимают их создатели.Насколько хорошо мы можем общаться и ладить с интеллектуальными машинами, которые могут быть непредсказуемыми и непостижимыми? Эти вопросы привели меня в путешествие к переднему краю исследований алгоритмов искусственного интеллекта, от Google до Apple и во многие промежуточные места, включая встречу с одним из великих философов нашего времени.

Художник Адам Феррисс создал это изображение и то, что ниже, с помощью Google Deep Dream, программы, которая настраивает изображение, чтобы стимулировать возможности распознавания образов глубокой нейронной сети.Изображения были созданы с использованием среднего уровня нейронной сети.

Адам Феррис

В 2015 году исследовательская группа из больницы Маунт-Синай в Нью-Йорке решила применить глубокое обучение к обширной базе данных медицинских карт пациентов. Этот набор данных содержит сотни переменных о пациентах, взятых из результатов их анализов, визитов к врачу и так далее. Получившаяся программа, которую исследователи назвали Deep Patient, была обучена с использованием данных примерно 700 000 человек, и при тестировании на новых записях она оказалась невероятно хорошей в прогнозировании заболеваний.Без каких-либо экспертных инструкций Deep Patient обнаружил закономерности, скрытые в больничных данных, которые, казалось, указывали, когда люди были на пути к широкому спектру заболеваний, включая рак печени. По словам Джоэла Дадли, руководителя команды Mount Sinai, существует множество методов, которые «довольно хороши» для прогнозирования заболеваний на основе историй болезни пациентов. Но, добавляет он, «это было намного лучше».

«Мы можем построить эти модели, но мы не знаем, как они работают».

В то же время Deep Patient немного озадачивает.Похоже, что он на удивление хорошо предвосхищает начало психических расстройств, таких как шизофрения. Но поскольку врачам, как известно, трудно предсказать шизофрению, Дадли задался вопросом, как это возможно. Он до сих пор не знает. Новый инструмент не дает представления о том, как он это делает. Если что-то вроде «Глубокого пациента» действительно поможет врачам, в идеале оно даст им обоснование своего прогноза, заверит их в его точности и оправдает, скажем, изменение лекарств, которые кому-то прописывают.«Мы можем построить эти модели, — с сожалением говорит Дадли, — но мы не знаем, как они работают».

Искусственный интеллект не всегда был таким. С самого начала существовало две точки зрения на то, насколько понятным или объяснимым должен быть ИИ. Многие думали, что наиболее разумно создавать машины, которые рассуждают в соответствии с правилами и логикой, делая их внутреннюю работу прозрачной для всех, кто хочет изучить какой-либо код. Другие считали, что интеллекту будет легче проявиться, если машины будут черпать вдохновение из биологии и учиться, наблюдая и испытывая.Это означало перевернуть компьютерное программирование с ног на голову. Вместо того, чтобы программист писал команды для решения проблемы, программа генерирует собственный алгоритм на основе данных примера и желаемого результата. Методы машинного обучения, которые позже развились в самые мощные сегодняшние системы искусственного интеллекта, пошли по второму пути: машина, по сути, программирует сама себя.

Сначала этот подход имел ограниченное практическое применение, а в 1960-х и 1970-х годах он оставался в основном ограниченным.Затем компьютеризация многих отраслей и появление больших наборов данных возобновили интерес. Это вдохновило на разработку более мощных методов машинного обучения, особенно новых версий одного из методов, известного как искусственная нейронная сеть. К 1990-м годам нейронные сети могли автоматически оцифровывать рукописные символы.

Но только в начале этого десятилетия, после нескольких хитрых настроек и усовершенствований, очень большие — или «глубокие» — нейронные сети продемонстрировали значительные улучшения в автоматизированном восприятии.Глубокое обучение ответственно за сегодняшний взрыв ИИ. Это дало компьютерам необычайные возможности, такие как способность распознавать произносимые слова почти так же хорошо, как и человек, навык, слишком сложный для того, чтобы вручную запрограммировать его в машине. Глубокое обучение изменило компьютерное зрение и значительно улучшило машинный перевод. В настоящее время он используется для принятия всевозможных ключевых решений в медицине, финансах, производстве и не только.

Адам Феррисс

Работа любой технологии машинного обучения по своей природе более непрозрачна даже для ученых-компьютерщиков, чем система с ручным программированием.Это не означает, что все будущие методы искусственного интеллекта будут одинаково непознаваемы. Но по своей природе глубокое обучение — это особенно темный черный ящик.

Вы не можете просто заглянуть внутрь глубокой нейронной сети, чтобы увидеть, как она работает. Рассуждения сети встроены в поведение тысяч смоделированных нейронов, организованных в десятки или даже сотни сложно взаимосвязанных слоев. Нейроны в первом слое получают входные данные, например интенсивность пикселя изображения, а затем выполняют вычисления, прежде чем выводить новый сигнал.Эти выходные данные в виде сложной паутины передаются нейронам следующего слоя и так далее, пока не будет получен общий результат. Кроме того, существует процесс, известный как обратное распространение, который настраивает вычисления отдельных нейронов таким образом, чтобы сеть научилась выдавать желаемый результат.

Многоуровневая глубокая сеть позволяет ей распознавать объекты на разных уровнях абстракции. Например, в системе, предназначенной для распознавания собак, нижние слои распознают простые вещи, такие как очертания или цвет; более высокие слои распознают более сложные вещи, такие как мех или глаза; и самый верхний слой идентифицирует все это как собаку.Тот же подход может быть применен, грубо говоря, к другим входным данным, которые побуждают машину к самообучению: звукам, из которых состоят слова в речи, буквам и словам, из которых складываются предложения в тексте, или к движениям руля, необходимым для вождения.

«Возможно, это часть природы интеллекта, что только его часть подвергается рациональному объяснению. Некоторые из них просто инстинктивны».

Были использованы оригинальные стратегии, чтобы попытаться зафиксировать и, таким образом, более подробно объяснить, что происходит в таких системах.В 2015 году исследователи из Google модифицировали алгоритм распознавания изображений на основе глубокого обучения, чтобы вместо обнаружения объектов на фотографиях он генерировал или модифицировал их. Эффективно запустив алгоритм в обратном порядке, они могли обнаружить особенности, которые программа использует для распознавания, скажем, птицы или здания. Полученные изображения, созданные проектом, известным как Deep Dream, показали гротескных, инопланетных животных, выходящих из облаков и растений, и галлюцинаторные пагоды, цветущие в лесах и горных хребтах.Изображения доказали, что глубокое обучение не должно быть совершенно непостижимым; они показали, что алгоритмы фокусируются на знакомых визуальных особенностях, таких как птичий клюв или перья. Но изображения также намекают на то, насколько глубокое обучение отличается от человеческого восприятия тем, что оно может сделать из артефакта что-то, что мы будем игнорировать. Исследователи Google отметили, что когда их алгоритм генерировал изображения гантели, он также генерировал человеческую руку, держащую ее. Машина пришла к выводу, что рука была частью этого существа.

Дальнейший прогресс был достигнут благодаря использованию идей, заимствованных из нейробиологии и когнитивной науки. Команда под руководством Джеффа Клуна, доцента Университета Вайоминга, использовала искусственный интеллект, эквивалентный оптическим иллюзиям, для тестирования глубоких нейронных сетей. В 2015 году группа Клуна показала, как определенные изображения могут обмануть такую ​​сеть, заставив ее воспринимать вещи, которых там нет, потому что изображения используют низкоуровневые паттерны, которые ищет система. Один из сотрудников Клуна, Джейсон Йосински, также создал инструмент, который действует как зонд, воткнутый в мозг.Его инструмент нацеливается на любой нейрон в середине сети и ищет изображение, которое активирует его больше всего. Появляющиеся изображения абстрактны (представьте себе импрессионистский взгляд на фламинго или школьный автобус), подчеркивая загадочную природу перцептивных способностей машины.

Эта ранняя искусственная нейронная сеть в Корнеллской авиационной лаборатории в Буффало, штат Нью-Йорк, примерно в 1960 году, обрабатывала входные данные от датчиков света. Феррис был вдохновлен запуском искусственной нейронной сети Корнелла через Deep Dream, создавая изображения выше и ниже.

Адам Феррис

Однако нам нужно нечто большее, чем взгляд на мышление ИИ, и простого решения нет. Именно взаимодействие вычислений внутри глубокой нейронной сети имеет решающее значение для распознавания образов более высокого уровня и принятия сложных решений, но эти вычисления представляют собой трясину математических функций и переменных. «Если бы у вас была очень маленькая нейронная сеть, вы могли бы ее понять», — говорит Яаккола. «Но как только он становится очень большим, и у него тысячи единиц на слой, а может быть, и сотни слоев, тогда он становится совершенно непонятным.

В офисе рядом с Яакколой находится Регина Барзилай, профессор Массачусетского технологического института, которая полна решимости применить машинное обучение в медицине. Пару лет назад, в возрасте 43 лет, у нее диагностировали рак молочной железы. Диагноз сам по себе был шокирующим, но Барзилай также была встревожена тем, что передовые статистические методы и методы машинного обучения не использовались для помощи в онкологических исследованиях или для руководства. лечение пациента. Она говорит, что у ИИ есть огромный потенциал революционизировать медицину, но осознание этого потенциала будет означать выход за рамки только медицинских записей.Она предполагает использовать больше необработанных данных, которые, по ее словам, в настоящее время используются недостаточно: «данные изображений, данные патологии, вся эта информация».

Насколько хорошо мы можем ладить с непредсказуемыми и непостижимыми машинами?

После того, как в прошлом году она закончила курс лечения от рака, Барзилай и ее студенты начали работать с врачами Массачусетской больницы общего профиля, чтобы разработать систему, способную анализировать отчеты о патологии для выявления пациентов с конкретными клиническими характеристиками, которые исследователи могут захотеть изучить.Однако Барзилай понимал, что система должна будет объяснить свои рассуждения. Поэтому вместе с Яакколой и студентом она добавила еще один шаг: система извлекает и выделяет фрагменты текста, представляющие обнаруженный ею паттерн. Барзилай и ее ученики также разрабатывают алгоритм глубокого обучения, способный находить ранние признаки рака молочной железы на изображениях маммографии, и они также стремятся дать этой системе некоторую способность объяснять свои рассуждения. «Вам действительно нужна петля, в которой машина и человек сотрудничают», — говорит Барзилай.

Военные США вкладывают миллиарды в проекты, которые будут использовать машинное обучение для пилотирования транспортных средств и самолетов, определения целей и помощи аналитикам в просеивании огромных массивов разведывательных данных. Здесь больше, чем где-либо еще, даже больше, чем в медицине, мало места для алгоритмической тайны, и Министерство обороны определило объяснимость как ключевой камень преткновения.

Дэвид Ганнинг, руководитель программы в Агентстве перспективных исследовательских проектов Министерства обороны, курирует программу с метким названием «Объяснимый искусственный интеллект».Седовласый ветеран агентства, ранее руководивший проектом DARPA, который в конечном итоге привел к созданию Siri, Ганнинг говорит, что автоматизация проникает во многие области вооруженных сил. Аналитики разведки тестируют машинное обучение как способ выявления закономерностей в огромном количестве данных наблюдения. Многие автономные наземные транспортные средства и самолеты разрабатываются и испытываются. Но солдаты, вероятно, не будут чувствовать себя комфортно в роботизированном танке, который им ничего не объясняет, а аналитики не захотят действовать на основании информации без каких-либо рассуждений.«Природа этих систем машинного обучения часто заключается в том, что они производят много ложных срабатываний, поэтому аналитику Intel действительно нужна дополнительная помощь, чтобы понять, почему была дана рекомендация», — говорит Ганнинг.

В марте этого года DARPA выбрало 13 научных и промышленных проектов для финансирования в рамках программы Ганнинга. Некоторые из них могли бы основываться на работе под руководством Карлоса Гестрина, профессора Вашингтонского университета. Он и его коллеги разработали способ, с помощью которого системы машинного обучения могут обосновывать свои результаты.По сути, в этом методе компьютер автоматически находит несколько примеров из набора данных и представляет их в виде краткого объяснения. Например, система, предназначенная для классификации сообщений электронной почты как исходящих от террористов, может использовать многие миллионы сообщений при обучении и принятии решений. Но, используя подход вашингтонской команды, можно выделить определенные ключевые слова, найденные в сообщении. Группа Гестрина также разработала способы, с помощью которых системы распознавания изображений намекают на свои рассуждения, выделяя наиболее значимые части изображения.

Адам Феррисс

Одним из недостатков этого и других подобных подходов, таких как подход Барзилая, является то, что предоставляемые объяснения всегда будут упрощенными, а это означает, что некоторая важная информация может быть потеряна по ходу дела. «Мы не достигли всей мечты, когда ИИ разговаривает с вами и может объяснить», — говорит Гестрин. «Мы далеки от действительно интерпретируемого ИИ».

Это не обязательно должна быть ситуация с высокими ставками, такая как диагноз рака или военные маневры, чтобы это стало проблемой.Знание логики ИИ также будет иметь решающее значение, если эта технология станет обычной и полезной частью нашей повседневной жизни. Том Грубер, возглавляющий команду Siri в Apple, говорит, что объяснимость является ключевым фактором для его команды, поскольку она пытается сделать Siri более умным и способным виртуальным помощником. Грубер не стал бы обсуждать конкретные планы на будущее Siri, но легко представить, что если вы получите рекомендацию ресторана от Siri, вам захочется узнать, какова была причина. Руслан Салахутдинов, директор по исследованиям ИИ в Apple и доцент Университета Карнеги-Меллона, считает объяснимость основой развивающихся отношений между людьми и интеллектуальными машинами.«Это приведет к доверию, — говорит он.

Кэти Найт, исполнительный директор и президент Siegel Family Endowment: Справедливость в основе нашей деятельности | Ньюсмейкеры | Особенности

Кэти Найт является исполнительным директором и президентом Siegel Family Endowment , фонда, занимающегося изучением и формированием влияния технологий на общество. Найт присоединился к фонду в 2017 году в качестве заместителя исполнительного директора. Ее ранняя карьера включала работу по взаимодействию с общественностью в финансовой компании Two Sigma; различные должности в Google, в первую очередь в отделе по связям с общественностью; и роли в образовании, технологиях и общественных организациях.Ранее она также работала в своем местном общественном совете в Квинсе, штат Нью-Йорк, и в 2015 году получила признание как восходящая звезда 40 до 40 лет в городе и штате . Кроме того, она входит в советы ряда некоммерческих организаций, в том числе READ Alliance , CSforALL , Pursuit и Ассоциация регионального планирования .

PND спросила Найта о влиянии филантропии на инфраструктуру, подходе сектора к справедливости, влиянии больших технологий и перспективах филантропии в технологическом будущем, политизации науки и о том, как филантропия может заполнить пробелы и стимулировать изменения в образовании и развитии рабочей силы.

Дайджест новостей о благотворительности: Вы заявили, что, по вашему мнению, благотворительность должна отстаивать новое определение инфраструктуры — например, мост между социальной работой и инфраструктурой, необходимой всем сообществам для процветания. На что это похоже?

Кэти Найт: Старое определение инфраструктуры устарело: в 21 веке системы, которые должны обслуживать всех нас, — это больше, чем просто мосты, туннели и шоссе. Инфраструктура сегодня означает широкополосную связь, спутниковые массивы, данные, общественные места, такие как библиотеки и парки, и многое другое.Мы рассматриваем инфраструктуру как многомерную, то есть она включает в себя физические, цифровые и социальные элементы.

Коллективно мы должны признать многомерный характер инфраструктуры, чтобы проектировать, управлять и финансировать ее таким образом, чтобы она действительно служила и приносила пользу всем в каждом сообществе. Как филантропы, мы можем помочь продвинуть, а затем реализовать это мышление, демонстрируя, что возможно, когда речь идет об инфраструктуре. Мы инвестируем в организации и инициативы, использующие экосистемный подход с учетом физических, социальных и цифровых аспектов их воздействия.

PND: Как мы видели за последние два года, капитал не может быть по-настоящему измерен в предоставленных отчетах или предоставленных грантах; они требуют реальных действий, обеспечивающих равенство в нашей повседневной жизни. Как цветная женщина — и одна из немногих цветных женщин, возглавляющих крупный фонд, — как вы видите подход благотворительности к справедливости? Как вы думаете, в чем заключались трудности, и каковы были успехи?

KK: Я принципиально считаю, что мы не являемся эффективными филантропами, если справедливость не лежит в основе того, что мы делаем.Если ваша позиция в отношении справедливости отделена от других ваших стратегических задач и направлений деятельности, вам будет очень сложно сдвинуться с мертвой точки.

Одной из ключевых задач Siegel Family Endowment было включение в наши процессы акцента на справедливости. На каждом этапе процесса предоставления грантов мы пытаемся найти способы бросить вызов самим себе, чтобы признать влияние наших решений на достижение справедливых результатов. Это означает все, от финансирования лидеров и организаций, которые связаны с различными сообществами и находятся рядом с ними, которым мы стремимся служить, до внимательного слушания наших грантополучателей, чтобы лучше понять их видение более справедливого общества.Мы также стараемся обращать внимание на детали: с кем мы консультировались для проверки при поиске и предоставлении грантов? Запрашиваем ли мы данные или информацию, которые небольшим организациям может быть труднее предоставить? Создают ли наши процессы отчетности и взаимодействия чрезмерное бремя для получателей грантов, испытывающих нехватку времени и ресурсов? Это неотъемлемая часть нашей стратегии, но она также должна работать вместе с элементами исследования и ключевыми областями, которые у нас есть в любой момент времени, что может быть особенно сложным, когда мы выходим на новое место и чувствуем необходимость немедленно двигаться вперед. .

Я глубоко убежден, что мы не являемся эффективными филантропами, если справедливость не лежит в основе того, что мы делаем. Если ваша позиция в отношении справедливости отделена от других ваших стратегических задач и направлений деятельности, вам будет очень сложно сдвинуться с мертвой точки.

PND: Как бывший сотрудник Google, который мигрировал в социальный сектор, как и новый генеральный директор Candid Энн Мей Чанг, как вы считаете, каким должно быть влияние Big Tech в филантропическом мире? Помогает ли это или мешает достижению целей Большой филантропии, и каким в конечном итоге будет технологическое будущее филантропии? Будет ли он включать в себя новые технологии, такие как биткойн, предоставление других крипто-токенов, таких как NFT, и более широкое внедрение ИИ?

KK: Благотворительность имеет нюансы, и независимо от того, откуда поступают деньги, необходимо учитывать противоречие и баланс.Big Tech — это просто последняя итерация этого. Я не техноутопист и не антитехнолог — у технологий есть возможность сильно повлиять на жизнь людей. Но Big Tech и многие люди, работающие в нем, могут слишком быстро искать технологическое решение вместо того, чтобы рассматривать различные подходы, которые нам необходимо использовать для решения социальных проблем. Наивно думать, что мы можем развиваться как общество и с помощью технологий, не принимая во внимание неравномерное влияние инноваций и то, как большие технологии способствовали возникновению некоторых проблем, для которых мы сейчас пытаемся изобрести технические решения.

Реальность такова, что технология не оказывает положительного влияния на всех, если мы не создадим ее для этого. До сих пор продуманное и тщательное проектирование технологий с учетом их социального воздействия не всегда было приоритетом. Ключом к изменению ситуации станет привлечение к столу голосов, которые часто упускают из виду и недостаточно представлены, и предоставление им постоянных мест. Большие технологии также создали большое богатство, но для относительно небольшой группы людей. Я в восторге от некоторых достижений в том, как мы думаем о благотворительности, которые могут исходить от этой группы.Я также хочу, чтобы выгоды от инновационной экономики с самого начала более равномерно распределялись по всей экономике.

Я часто говорю, что благотворительность лучше всего подходит для того, чтобы стать рисковым капиталом общества, поэтому определенно есть возможность интегрировать некоторые новые технологии в пожертвования и в то, как мы измеряем влияние нашей работы. У нас также есть возможность проверить новую технологию путем внедрения, тем самым сигнализируя другим, что она безопасна и ценна.

На мой взгляд, нам следует искать технологии, которые помогут нам достичь целей, связанных с прозрачностью и эффективностью.Возможно, это означает, что блокчейн может сыграть свою роль; может быть, есть что-то, что ждет изобретения. Я вижу, что все больше благотворительных организаций открыты для новых технологий, поэтому будущее кажется светлым.

PND: Кажется, что во многих отношениях наука становится все более политизированной. Поскольку Siegel Family Endowment всегда фокусировался на науке и технологиях, а теперь вы стали больше инвестировать в исследования, считаете ли вы, что нынешний политический климат вокруг науки повлиял на вашу работу? Это подпитывало его?

KK: На личном уровне это, безусловно, подпитывает желание изменить эту тенденцию.Мы придерживаемся подхода «научный метод» к решению проблем — собираем данные, разрабатываем гипотезы, экспериментируем и проверяем полученные результаты. Я думаю, что мы оставили научную грамотность на обочине, и есть корреляция между этим и политизацией науки в недавнем прошлом.

Что касается влияния на нашу работу, то самое очевидное место в том, как мы общаемся. Сейчас мы думаем о том, как мы сообщаем о науке и исследованиях, и пытаемся разобраться, достаточно ли предоставления людям одних фактов, чтобы подняться над поляризацией и политизацией.Это еще одна причина, по которой наш подход к работе с непосредственными лидерами в сообществе так важен: они обладают уникальными возможностями и языком для общения с людьми, которым мы стремимся служить.

Сейчас мы думаем о том, как мы сообщаем о науке и исследованиях, и пытаемся разобраться, достаточно ли предоставления людям одних фактов, чтобы подняться над поляризацией и политизацией.

PND: Набор студентов бакалавриата сократился примерно на 8 процентов, хотя самые избирательные школы по-прежнему процветают.Некоторые эксперты опасаются, что неравенство будет расти и увеличивать разрыв между имущими и неимущими. С точки зрения приверженности фонда обучению, как филантропия может заполнить пробелы и внести изменения в систему образования?

KK: Мы все должны признать, что наши нынешние системы K-12 и системы послешкольного образования не предназначены для одинакового обслуживания всех учащихся. Это не учитывалось, когда закладывался фундамент этих систем, и мы сейчас этим занимаемся.Различия в успеваемости и результатах учащихся давно очевидны, но пандемия и дистанционное обучение еще больше увеличили этот разрыв.

Филантропия всегда проявляла большой интерес к образованию с разной степенью успеха. Подход Siegel Family Endowment и то, что мы считаем ролью филантропии, заключается в переосмыслении системы образования таким образом, чтобы каждый учащийся получал высококачественное образование, независимо от его происхождения, и чтобы полученное образование готовило их к тому, чтобы стать продуктивными гражданами, способными иметь возможность участвовать в жизни общества, быть частью сообщества, участвовать и пожинать плоды инновационной экономики.Мы должны рассматривать образование не только в контексте классных комнат в учебных заведениях, но и как то, что происходит в реальном мире, является непрерывным и длится всю жизнь. Благотворительность может помочь преодолеть нынешний разрыв между школьным и внешкольным образованием, помочь изменить мышление в отношении того, где происходит обучение, и прояснить, что обучение не является окончательным занятием, которое заканчивается с окончанием колледжа.

PND: Возможно, мы переживаем то, что называют «Великой отставкой», возможно, из-за экономического и психологического сдвига, когда сотрудники увольняются в надежде найти работу, где они чувствуют себя менее ненужными.Основываясь на исследованиях, которые поддерживает ваш фонд в отношении меняющегося характера работы, какие инвестиции, по вашему мнению, будут способствовать полезным подходам к развитию рабочей силы?

KK : Одним из ключевых компонентов, который мы надеемся изучить больше, является то, как люди работают вместе с новыми технологиями. Из различных направлений исследований (например, из отчета рабочей группы «Работа будущего» Массачусетского технологического института) мы знаем, что технологии не могут полностью заменить человека. Тем не менее, мы еще не совсем поняли, как максимизировать взаимодействие между людьми и технологиями, чтобы сделать их полностью взаимодополняющими.

Развитие рабочей силы должно быть более интегрировано и доступно для наших традиционных систем K-12 и послешкольного образования, чтобы люди могли более плавно переключаться между изучением более фундаментальных навыков и обучением специализированным или профессиональным навыкам.

Мы узнали от некоторых наших грантополучателей по обучению персонала, что речь идет не только об обучении для конкретных профессий, но и о поддержке с поддержкой обучения работе в новой рабочей среде, если вы делаете смену карьеры.Чувства вокруг «Великой отставки», кажется, отчасти связаны с тем, что люди хотят большей свободы, гибкости и личной ценности.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.