Недавно я обнаружил весьма печальный факт: на Хабре совершенно не освещена такая забавная тема, как ДНК-оригами. Есть только один пост 2009 года, рассказывающий лишь самое начало занимательной истории о том, как из ДНК (да-да, той самой дезоксирибонуклеиновой кислоты, несущей нашу генетическую информацию) можно создавать всякие хитрые, плоские и трехмерные штуки нанометрового размера. Та самая нано-технология, как она есть. В этом обзоре я хочу рассказать о развитии ДНК-оригами: двухмерные смайлики из ДНК, трехмерные фигуры, кристаллы из ДНК с запрограммированной структурой, ДНК-«коробочки» с крышкой, способные нести молекулы нужных веществ и выпускать их после сигнала об открытии крышки, и, наконец, динамические структуры типа ДНК-шагохода (walker), гуляющего по подложке (создатели гордо говорят, что это уже наноробот!). Кто хочет узнать больше о том, зачем все это нужно, почитать о технологиях изготовления красивых нанометровых штук из ДНК или просто посмотреть красивые картинки, добро пожаловать под кат.


Так выглядит ДНК-наноробот

Приветствую, %username%!
Это небольшой ликбез на тему сегодняшнего состояния отрасли портативного освещения.
Disclaimer
К показанным фонарям и остальному железу я отношения не имею. Их рекламой данный пост не является.

Поехали, начнем с современных светодиодов

Брюс Шнайер не нуждается в представлениях. На Хабрахабре можно найти много статей, касающихся деятельности этого «гуру криптографии». Под катом — текстовая расшифровка видеолекции Брюса Шнайера «The security mirage» («Иллюзия безопасности»).
Эта лекция доступна на YouTube, на Amara её можно посмотреть с субтитрами на 28-ми языках (включая русский). Что же заставило меня отнимать твоё время, хабрачитатель?

Приятно видеть, что хабравчане регулярно интересуется другими предметными областями – например, биологией (более конкретно – структурой и функцией биологических макромолекул). Однако некоторые посты (например, этот), вызывают у специалиста просто физическую боль из-за обилия совершенно диких фактологических ошибок. В этом посте мне хочется рассказать о структуре и функции белка. О том, что мы знаем и о том, чего не знаем, а так же об имеющихся в этой области вычислительных задачах, требующих решения и интересных IT-специалистам. Постараюсь рассказывать сжато и тезисно, чтобы информации было больше, а воды – меньше. Всех, интересующихся структурой белков, прошу под кат, там очень много букв.

Google снова набирает людей.
Это отличная новость для тысяч начинающих менеджеров и разработчиков ПО, желающих найти спокойную пристань в эти сложные дни.
Теперь плохие новости:

• Google предпочитает людей из «Лиги Плюща»
• Им интересны ваши оценки (в институте), даже если вам уже за 30
• Они ищут людей, которые хотят изменить мир

Хуже того, если вы подходите по всем этим параметрам, вам все равно надо проходить собеседование.
Льюис Пин (Lewis Pin), тренер по поиску работы из Сиэтла, собрал 140 вопросов, которые в Google спрашивали его клиентов.

Сколько шариков для гольфа поместится в школьный автобус?

Позиция: Менеджер проекта

Навеяно этим постом от юзера case. Пост не новый, и на главную он не попал.
Но я вот наткнулся на него сегодня и решил написать кое-что о сне. Уверен, что это будет полезно многим хабравчанам, да и случайным читателям тоже.

Доброго времени суток, уважаемое хабро-сообщество!

Представляю на ваш суд статью, написанную по мотивам моей магистерской работы (факультет прикладной математики, информатики и механики Воронежского ГосУниверситета). Ее тема «Применение распределенных искусственных иммунных систем для решения задачи символьной регрессии». Постараюсь коротко (но содержательно) рассмотреть основные понятия искусственных иммунных систем и мой подход к их реализации для решения задачи символьной регрессии – восстановления символьного представления функции по заданному множеству ее значений в некоторых точках. Программа была написана на языке Python (версии 3.3), исходники доступны на Github.

Как попасть на работу в Facebook, почему в крупнейшей соцсети мира такой ужасный интерфейс, когда Цукерберг приедет в КПИ и как правильно изучать программирование — обо всем этом мы поговорили с КПИшником [@politehnik] из лондонского офиса Facebook Александром Котлярским [@w1nter].

Чем вы занимаетесь большую часть своего рабочего дня? Скорее всего, создаёте или редактируете информацию. И у многих из вас эта информация — тексты: программный код, конфигурационные файлы, письма, строчки чатов и всё тому подобное.
Хотите создавать их быстрее и при этом расходовать на ввод текста меньше внимания? Я расскажу вам несколько эффективных способов увеличить производительность при работе с главным инструментом в этом деле — QWERTY-клавиатурой.

Сомневаетесь, стоит ли тратить на это время? Вспомните — за 30 лет в мире ПК изменилось всё, но клавиатура осталась такой же. Альтернативные способы ввода текста — распознавание речи, письма, жестов, «птичьих» языков (привет, граффити!), аккордные клавиатуры — не сработали и не стали популярными — и, вероятнее всего, ещё очень долго вы будете всё так же вводить тексты с клавиатуры.

В XIX веке Чарльз Бэббидж, разрабатывая проект своей вычислительной машины, опирался на механические элементы. ЭНИАК, первая современная универсальная ЭВМ, созданная в середине 40-ых, базировалась на особенностях работы вакуумных ламп. Сегодня компьютеры используют транзисторы на основе полупроводниковых элементов для проведения логических операций.

Команда биоинженеров Стэнфордском университете в свою очередь создала логический элемент из генетического материала, который получил название биологический транзистор или транскриптор. Об этом они сообщили в журнале Science 28 марта этого года.

В публикации исследователи описали универсальную систему генетических транзисторов внутри функционирующей клетки, которая может включаться или отключаться при определенных условиях. Авторы исследования высказывают надежду, что со временем такие группы транзисторов могут стать микроскопическими живыми компьютерами.

Компьютеры такого рода могут выполнять разнообразные задачи: определять наличие какого-либо токсина, считать количество делений раковой клетки или предоставлять детальную и точную информацию о действии препарата на какой-либо вид клеток. К примеру, чтобы избежать неконтролируемого деления раковых клеток, можно запрограммировать компьютер внутри клетки на смерть при достижении определенного порога количества делений.

Посвящается всем, кто любил, помогал,
верил, поддерживал, несмотря ни на что,
и с кем я не мог быть рядом …

Всё хорошее когда-нибудь заканчивается. Мне безмерно жаль, что данный пост будет заключительным в серии увлекательного – по крайней мере, я надеюсь на это – путешествия в микро- и иногда даже наномир, о котором 50 лет назад без преувеличения великий физик Фейнман сказал: “There is plenty of room at the bottom”. Действительно внизу гораздо больше места, чем мы могли бы себе представить. Там, внизу, живут бактерии, размножаются растения и животные, работают наши повседневные приборы от кофеварки до Ватсона (Watson, IBM), там протекает невообразимое множество процессов, которые зачастую не дано понять и осмыслить человеку, но которые определяют наш мир.

Многое, конечно, осталось за пределами нашего рассмотрения в данной серии публикаций, однако даже того материала, который был представлен и будет сегодня пожалован на суд общественности с лихвой хватит для того, чтобы даже самого скептически настроенного обывателя заставить оглянуться вокруг и узреть многогранность мира. Не вдаваясь глубоко в философию Канта, моя максима такова: я желал бы видеть большую часть русскоговорящего населения, способного прочитать данный пост (будь то украинцы, россияне, прибалты или кто-либо ещё), заинтересованной и увлечённой – в моём случае, наукой и исследованиями – и, думаю, что немного преуспел на этом поприще.

Компьютерный покер является весьма нетривиальной задачей в первую очередь из-за громадного количества игровых состояний, которое настолько велико, что мечтать о непосредственном решении этой игры не приходится. Единственным способом хоть как-то научить машину играть в покер является переход к абстракции — уменьшенной копии покера, в которой близкие в стратегическом смысле ситуации исходной игры объединены воедино. Именно вопросам абстракций в покере и посвящена данная заметка.

Ученые в Стэнфорде совершили огромный шаг вперед: впервые была создана полная цифровая модель организма и всего его жизненного цикла. Для создания компьютерной модели крошечной бактерии Mycoplasma genitalium потребовалось написать 28 независимых взаимодействующих друг с другом модулей, симулирующих процессы живой клетки и оперирующих 1.900 параметрами. Для описания их поведения использовались 900 различных научных отчетов. Сложность модели высока: лишь для процесса деления одноклеточного требуется 10 часов симуляции, а на выходе получается полгигабайта данных.

Mycoplasma genitalium — простой паразит, обитающий в мочеполовых и дыхательных путях. Бактерия привлекает исследователей в первую очередь размером своего генетического аппарата — у M. genitalium всего 525 генов, в то время как у более традиционной лабораторной E. coli их 4.288. Несмотря на характер микроорганизма и трудности в работе с паразитом, малое количество генов делает его привлекательным для биоинженеров: именно с участием M. genitalium в 2008 году впервые была создана искусственная хромосома.

Графен — перспективный наноматериал для разработки новых устройств, и практически ежедневно случаются события, говорящие о прогрессе его исследований. Немецкие ученые университета Эрлангена-Нюрнберга поставили более значительную веху: путем обычной литографической гравировки были созданы высокопроизводительные монолитные графеновые транзисторы, что может стать отправной точкой некремниевой электроники.

Графен обладает целым рядом необычных свойств, и среди них есть высокая проводимость — наиболее высокая из открытых веществ. Согласно ранним демонстрациям от IBM, графеновые транзисторы могут иметь частоту коммутации в районе 100 гигагерц и до нескольких терагерц. Но графен не обладает запрещенной зоной, то есть не может открываться и закрываться под воздействием тока или напряжения, поэтому создание транзистора на его основе было осложнено.

В комментариях к статье Алгоритмическая неразрешимость – это не препятствие для алгоритмического ИИ я высказался, в свете того, что

Почему-то все зациклились на задачах NP. Но никто почему то не ставит задачи БЫСТРЕЕ решать задачи класса P (вплоть до мгновенного ответа)

и намекнул, что проблемы построения ИИ заключаются скорее в принципиальной (непреодолимой) медленности компьютеров построенных по принципу машин Тьюринга.

В статье же говорилось о теоретической проблеме алгоритмической неразрешимости на примере задачи останова.

Человек решает задачу останова, но делает это с ошибками, вероятность которых повышается с усложнением программ. Способность человека решать алгоритмически неразрешимые проблемы (как массовые проблемы) является крайне сомнительной. Его способность находить решения для отдельных частных случаев ничего не доказывает, ведь это под силу и компьютеру.

и вот тут кажется недооценен «алгоритм» работы человека с нахождением частных случаев. Не под силу это компьютеру, ему не хватает устройства, благодаря которому он мог бы выделять частные случаи. Конечно, в комментариях в этой статье — многие сразу закодировали эти частные случаи, но речь же идет о том, чтобы компьютер сам это осуществил бы при решении. Представляется, что нахождение частных случаев как минимум принципиально снижает сложность расчетов. Человек упрощая и идеализируя затем переходит к формулированию законов, тем самым переходя на качественно другой уровень. И вот это компьютеру не доступно.

Но все по порядку.

Часть 1.

Краткий анализ существующих подходов к сильному ИИ.

Когнитивные архитектуры.

При создании сильного ИИ естественно воспроизводить, если не все детали работы человеческого мозга, то, по крайней мере, те функции, которые он выполняет. В противном случае, очень сложно быть уверенным, что создается именно интеллект. Именно такую цель и преследуют когнитивные архитектуры, которые объединяют такие функции, как обучение, память, планирование и т.д., то есть все (или почти все) то, что есть в естественном интеллекте. Это и делает когнитивные архитектуры столь привлекательными и популярными.

От универсального интеллекта к сильному ИИ. Перспективы создания сильного искусственного интеллекта

Область искусственного интеллекта (ИИ) принесла массу замечательных практических результатов в части автоматизации человеческой деятельности в самых разных сферах, что постепенно меняет облик нашей цивилизации. Однако конечная цель – создание по-настоящему разумных машин (сильного ИИ) до сих пор не была достигнута. В то же время, из ученых мало, кто действительно сомневается в том, что такой сильный ИИ в том или ином виде может быть создан. Если какие-то возражения и звучат, то они имеют религиозных характер, апеллирующий к наличию у человека нематериальной души. Но даже при столь радикальных воззрениях на нематериальный мир списывают лишь такие сложные концептуально феномены как свобода воли, творчество или чувства, не отрицая возможности наделения машины почти неотличимым от человека поведением. Гораздо менее однозначными являются ответы на вопросы, когда и как именно может быть создан сильный ИИ?

Хотелось бы немного рассказать о тех ошибках, которые очень опасно совершать особенно сейчас, особенно в странах или городах золотого миллиарда. Думаю каждый работающий или сталкивающийся с деятельностью большой или не очень компании (или гос структуры) как и я удивляется на сколько же всё не эффективно и поражается как при таком раздолбайстве и пофигизме шестерёнок машина всё еще работает.

В замечательном произведении Аркадия и Бориса Стругацких «Понедельник начинается в субботу» есть такой диалог:
– Голубчики, – сказал Фёдор Симеонович озабоченно, разобравшись в почерках. – Это же проблема Бен Бецалеля. Калиостро же доказал, что она не имеет решения.
– Мы сами знаем, что она не имеет решения, – сказал Хунта, немедленно ощетиниваясь. – Мы хотим знать, как её решать.
– Как-то странно ты рассуждаешь, Кристо… Как же искать решение, когда его нет? Бессмыслица какая-то…
– Извини, Теодор, но это ты очень странно рассуждаешь. Бессмыслица – искать решение, если оно и так есть. Речь идёт о том, как поступать с задачей, которая решения не имеет. Это глубоко принципиальный вопрос, который, как я вижу, тебе, прикладнику, к сожалению, не доступен.

Продолжая серию знаменитых офисов мировых IT компаний, сегодня на ваше рассмотрение предлагается лондонский офис Google – красивый микс стиля 70-х и причудливых продуктов построенных с вторсырья. Спасибо Мартину Варсавски который выставил фотографии на Flickr.

Британский Google планировал переезд в новую резиденцию около года тому, но только сейчас до нас дошли снимки изнутри – и выглядят они великолепно. Раньше Google снимал два этажа возле Victoria Station (прим. переводчика — мне лично довелось побывать там на одной из вечеринок, — ресторан и атмосфера были отличными, но само оформление мало чем отличалось от других помещений в Сити). Новое помещение выполнено в экологических мотивах и доминантных ярких красках.

Офис действительно напоминает гостям о своем местонахождении.