гугл

Вот такой вот результат мне выдал гугл, по запросу "Настольные игры".

Потерял что-то? Просто загугли!

25 реальных жалоб сотрудников Google в Канаде:

1. «Руководство сотрудников» занимает больше одной страницы.
2. Когда я работаю из дома, мне приходится самому готовить себе завтрак, обед и ужин.
3. Я не чувствую разницы между настройками массажного кресла.
4. Выбор классических игровых автоматов в нашем здании ограничен, приходится идти в другой корпус.
5. Я толстею из-за неограниченой бесплатной еды.
6. Cтоит мне привыкнуть к выданному компанией телефону, как они раздают нам новую модель, и мне приходится учиться по-новой.
7. На обеде всю пиццу съели до меня и мне пришлось есть стейк.
8. Необходимо открыть тренажёрный зал в моём корпусе, чтобы я мог заниматься, не тратя времени на ходьбу до него.
9. Тридцатидюймовый монитор заслоняет вид на горы.
10. Выданные наушники портят мне причёску.
11. Моё рабочее место находится на одинаковом расстоянии от двух кухонь и мне приходится каждый раз решать, к какой из них идти.
12. 5 из 8-и халявных футболок, которые я получил в этом году, чёрные. Меня это раздажает. Я больше люблю синий цвет.
13. Во время корпоратива с прыжками с парашютом, нам обещали 50 секунд свободного падения, однако, просматривая видео с прыжка, я заметил, что там была всего 41 секунда.
14. Иногда, когда я иду за каким-нибудь напитком на кухню, оказывается, что их только что загрузили в холодильник, и бутылки не успели как следует остыть.
15. Диван в моём кабинете недостаточно длинный, чтобы вытянуться на нём во весь рост.
16. Из-за бесплатной еды в Гугл, мне уже чуть ли не год не доводилось ничего готовить и мои навыки в кулинарии страдают.
17. Когда я путешествую за счёт компании в другие офисы, еда в тамошних кухнях оказывается незнакомой и я не знаю, что мне выбрать.
18. Я обгорел на нашем корпоративе на море.
19. Мел для бильярдных киев не подходит по цвету к сукну на столе.
20. Я так наедаюсь во время завтрака, что не успеваю как следует проголодаться к обеду.
21. В игровой комнате у нас всего один бинбэг, так что мне пришлось сидеть на стуле, играя в Call of Duty.
22. Мы построили из мебели катапульту, но потолок оказался слишком низким, чтобы запускать апельсины на расстояние больше 45 метров.
23. По утрам я не могу любоваться на Харбор-бридж из-за того что над Сиднеем восходит солнце и мне приходится закрывать жалюзи.
24. Я не получал халявных футболок уже 3 месяца.
25. Повар, готовящий суши, не положил достаточно соуса аиоли в крабовый ролл.

реалии отношений

Гугл сам знает, что вы хотите найти :-)

Не для кого не секрет, что человеки существа крайне жадные и безнравственные, эксплуатирующие бездумно ресурсы планеты и друг друга. И если вдруг здравомыслящий разум объективно посмотрит со стороны, то придет к вполне ожидаемому выводу: этот вирус, человечество, необходимо уничтожить, чтобы восстановить гармонию в природе и Вселенной.

Так вот, компания Google ускорила кончину человечества, создав полноценный искусственный интеллект, способный обучаться и предпринимать самостоятельные решения. Привет, Терминатор! Дальнейший сценарий известен...



В недрах компании Google имеется лаборатория X (Google’s X Labs) , которая занимается разработкой таких оригинальных проектов как автомобиль, самостоятельно управляющий своим движением, и очки дополнительной реальности. В этой же лаборатории уже несколько лет группа исследователей занимается созданием модели человеческого мозга.

С этой целью они создали одну из крупнейших нейронных сетей для обучающейся машины, объединив 16 тыс. компьютерных процессоров. Эта система подключена к сети Интернет с целью проведения обучения. В качестве одного из источников информации использовался сервис YouTube. В нем самообучающаяся система искала котов. Несмотря на то, что для человека такая задача может выглядеть смешной и нелепой, для компьютерной системы она является достаточно сложной. Дело в том, что в процессе работы система не получала какой-либо помощи от человека в плане идентификации объектов. По словам ученых, идея заключалась не в том, чтобы научить машину определять нечто на основании заданных параметров, а предоставить ей большое количество информации, на основании которой она смогла бы обучаться самостоятельно.

Исследователи из Google отметили, что несмотря на тот факт, что в сети Интернет имеется большое количество видеороликов с изображением котов, фактические результаты эксперимента оказались в некоторой степени удивительными. Так, система продемонстрировала приблизительно в 2 раза более высокую точность определения объектов в изменяющемся списке из 20 тыс. объектов по сравнению со всеми предыдущими подобными системами.

Отмечается, что данное исследование может сделать прорыв в компьютерной науке, которая стремится снизить стоимость вычислений для больших кластеров компьютеров. Это также может привести к значительному прогрессу в таких областях, как машинное зрение и восприятие, распознавание речи и перевод языков. Кроме этого, исследование Google смогло доказать, что результаты работы алгоритмов машинного самообучения значительно улучшаются при увеличении количества обрабатываемых ими данных.

Несмотря на достигнутый успех в создании самообучающейся компьютерной системы, отмечается, что ее способности еще значительно уступают возможностям головного мозга. Однако создание полноценной модели коры головного мозга человека может быть завершено уже к концу этого десятилетия.