Разговорный бот. Чатбот от Microsoft — самый грандиозный тест Тьюринга за всю историю

Компания Rheinmetall разработала детектор AkSL, который в настоящее время предлагается как часть модернизационного солдатского комплекта Gladius

Лучшая ситуационная осведомленность стала первостепенной для солдата на передовой, будь он в пешем строю или в транспортном средстве. Таким образом, акустические сенсоры, способные сообщить солдату, откуда противник ведет огонь, стали обычным явлением на поле боя. Возможности носимых солдатом систем неизбежно ограничиваются их размерами, хотя новые технологии приходят на выручку и в этой сфере, в то время как созданные для машин акустические системы стали «ушами» самих машин. Защита военных баз - еще одна важная сфера применения акустических систем определения выстрела.

С 2008 года Swats (Shoulder-Worn Acoustic Targeting System - носимая на плече акустическая система целеуказания) от компании QinetiQ North America является самой распространенной системой ситуационной осведомленности американских солдат, развернутой в низших эшелонах. В общей сложности почти 17000 систем было продано американской армии, где они известны как индивидуальный детектор выстрела (Individual Gunshot Detector). Система также применяется морской пехотой США. Основу системы составляет 300-граммовый наплечный сенсорный блок, который имеет в своем составе микрофоны, приемник GPS, гироскоп, магнитный компас и акселерометры. Имея точность по азимуту ±7,5° и по дальности 10% (максимальная заявленная дальность 400 метров на открытой местности), это устройство оказалось очень надежным: возврат по гарантии из войсковых частей составляет менее 1%. Swats предоставляет солдату не только относительную позицию источника выстрела, но также записывает координаты в систему не только с целью обновления этой относительной позиции при перемещении солдата, но и их распределения среди других бойцов отделения. Информация доступна через слуховое устройство или дисплей, весящий 110 граммов.

Доступная также для стран НАТО через программу NSPA система Swats стоит на вооружении Франции, Австралии и неназванной азиатской страны, а недавно была заказана ближневосточной страной. Активные торги проводятся в Европе и на Ближнем Востоке. QinetiQ NA постоянно обновляет систему за счет программного добавления новых языков и характеристик; новые алгоритмы применяются с целью увеличения дальности обнаружения, а более эффективное использование компонентов в настоящее время увеличило время работы аккумуляторов примерно до 14 часов. Впрочем, компания QinetiQ уже работает над совершенно новой системой, отличающейся водонепроницаемостью, большим разрешением экрана с упрощенной структурой меню, новым более легким сенсором меньших размеров со скоростью обработки данных большей в 50 раз и в 100 раз большей памятью, что позволяет вместить более сложные алгоритмы.

Информация от QinetiQ Swats может передаваться солдату либо посредством звукового сигнала, либо визуально на нашлемный дисплей

Защита баз становится одной из основных задач систем обнаружения выстрела; установленное на треноге устройство Ears от QuinetiQ на базе в Афганистане (сверху). Ситуационная осведомленность экипажа значительно повышается при установке на машину таких детекторов как, например Ears-VMS (внизу)

Компания QinetiQ разработала Ears FSS (Fixed Site System - система для стационарного объекта), которая начинает привлекать интерес как система защиты военных баз, а также устройство Ears VMS (Vehicle Mounted System - устанавливаемая на машину система), которое в настоящее время уже затребовано некоторыми заказчиками (фото вверху). Впрочем, компания параллельно разрабатывает новую систему для транспортного средства с повышенной угловой и дистанционной точностью, обеспечивающую также 3D изображение сцены, что позволяет использовать ее в качестве прицельного устройства для дистанционно управляемых боевых модулей. В настоящее время обе системы имеют уровень готовности TRL 6-7 (этап разработки системы), но еще в 2012 году они были показаны американской армии. Компания QinetiQ ни для одной из своих новых систем не назвала дату выпуска.

Boomerang

Еще одним крупным игроком в этой области является компания Raytheon BBN, продавшая более 10000 систем Boomerang в разные страны (большая часть развернута в районах боевых действий). Со времени последнего обзора не было сделано никаких значительных сообщений, но тем временем Raytheon BBN разработала систему Boomerang Warrior-XP (здесь «Р» означает «Периметр») для защиты бивуаков и лагерей. Устройство весит менее 6 кг, оно гораздо легче и меньше чем оригинальная система Boomerang, и состоит из сенсора и блока «питание/сеть», который позволяет к системе ситуационной осведомленности Boomerang подсоединять множество сенсоров и таким образом покрывать 360° (хотя Warrior XP может работать и как отдельное устройство). Система работает на упрочненном лэптопе под ОС Windows 7 и обеспечивает локализацию стрелка по азимуту, дальности и углу места наряду с 10-разрядной координатной сеткой; данные автоматически объединяются для более точного решения, которое выводится на интуитивно понятный экран в виде карты. Система также показывает зону обнаружения пули, то есть потенциально опасный сектор. Данные о вражеском стрелке могут сохраняться для разведывательных целей или последующего просмотра. По данным компании BBN, система Warrior XP обнаруживает свыше 90% всех выстрелов. Характеристики этой системы: определение пролетевшей пули от 1 до 25 метров, частота ложных срабатываний менее 1% и время реакции 1,5 секунды, энергоснабжение обеспечивается посредством канала Ethernet, время работы не ограничено.

Компоненты опытной системы Haltt от Raytheon BBN - сенсоры и дисплейный блок (сенсоры просто крепятся на корпус вертолета)

Компания также разрабатывает еще и систему, ранее имевшую обозначение Haltt (Helicopter Alert and Threat Termination - Acoustic, предупреждение и определение угрозы для вертолета - акустическое), но сейчас известную как Boomerang Air. В ней используется модифицированное программное обеспечение для отфильтровывания собственного шума и вибрации воздушного судна. Ее сенсоры интегрируется с корпусом вертолета и таким образом систему нелегко идентифицировать. Количество сенсоров ограничивается типом вертолета и размером, хотя в компании отказываются озвучить любые дополнительные подробности.

PDCue

Еще одна система для транспортных средств, PDCue от AAI Textron (сокращение от Projectile Detection and Cueing - определение выстрела и сигнализирование), базируется на четырех сенсорах установленных по углам крыши, что обеспечивает полное покрытие на 360°. Разделение сенсоров обеспечивает высокую точность по азимуту и углу места, ошибка для обоих углов составляет порядка ±1°, ошибка по дальности - менее 25%, но уменьшается на дальностях свыше 350 метров (максимальная дальность составляет 1,2 км). PDCue устанавливается на бронированные M1151 Humvee и интегрируется с боевым модулем Crows II с целью проведения оперативных оценок. Компания не предоставила каких-либо дополнительных комментариев по новейшим разработкам, поскольку участвует в настоящее время в нескольких «чувствительных» заявках.

Компания AAI Textron разработала PDCue, интегрированную с боевым модулем Crows II, который устанавливается на джипы M1151 Humvee американской армии

Родоначальник обнаружения звука выстрела - компания 01dBMetravib - недавно разработала винтовочную систему, весящую менее 400 граммов. Внизу на фото хорошо видно, как светодиоды системы помогают стрелку направить на источник выстрела

Видеопрезентация систем от компании Acoem-Metravib

В середине 2012 года компания Acoem-Metravib добавила новое изделие в свою линейку акустических сенсоров. Устройство Pearl (Personal Equipment Add-on for Reactive Localization - дополнение к личному снаряжению для реагирующей локализации) уже было продемонстрировано на этапе прототипа. Оно предназначено для обеспечения одиночного бойца недорогой системой обнаружения и локализации выстрела, устанавливаемой на направляющую Пикатини пулеметов, штурмовых и снайперских винтовок. Система представляет собой однокорпусное устройство, которое включает миниатюрную акустическую матрицу чувствительных элементов со встроенной электроникой, встроенный процессорный блок с гирометром и человеко-машинный интерфейс, показывающий солдату направление выстрела по азимуту и углу места посредством зеленых и красных светодиодов. При движении солдата в сторону от своей начальной позиции система Pearl позволяет осуществлять непрерывное слежение за целью, пока оператор не перезагрузит систему. Три кнопки позволяют переключать систему: «вкл./выкл.», «день/ночь» и «следующий выстрел/сброс». Масса устройства Pearl составляет 400 грамм, оно обнаруживает сверхзвуковые боеприпасы калибра 5,45 - 20 мм.

По данным Metravib, вероятность обнаружения выстрела более 95%, ошибки локализации по азимуту и углу места ±10° и по дальности ±20%, время реакции менее одной секунды. При работе от двух стандартных батареек (AA 1,5 В) низкое энергопотребление (менее 2 Вт) устройства гарантирует продолжительность работы свыше 12 часов. Порты RS232 или RS485 предназначены для экспорта индикаций потенциальных целей в электронный прицел, что позволяет солдату сохранять свою прицельную позицию. Компания фактически уже интегрировала свое изделие с прицелом Sagem Sword TI. Предусматривается дальнейшая интеграция устройства с системами локализации целей (например, Sagem Sophie) для оснащения разведчиков снайперов, а также с недорогим дистанционно управляемым вооружением. Компания Metravib готова сконфигурировать свою систему для установки на шлемы, плечи или в ранцы или, например, в виде отдельного наручного дисплея, и уже показала систему Pearl интегрированную с нашлемным дисплеем. Первый заказ на 20 устройств Pearl, уже находящихся в производстве, был получен от Брунея, а дальнейшие объемные заказы ожидались осенью 2013 года. Поскольку использование Pearl может привести к смене доктрины, компания Metravib разработала вариант «Blue Pearl», отличающийся специальным ПО для применения совместно с холостыми боеприпасами во время боевой подготовки.

Безусловно, компания Metravib и по сей день предлагает свою систему Pilarw для транспортных средств и стационарных объектов. По сравнению с оригинальной системой Pilar, развернутой в Сараево в 1995 году, нынешняя система способна точно идентифицировать в реальном времени источник огня не только стрелкового оружия, но также РПГ, минометов и противотанковых ракет. Новейший вариант для транспортных средств Pilarw Vehicle имеет время реакции менее двух секунд и обеспечивает точность по азимуту ±2° на стоянке и ±5° в движении. Точность по углу места составляет ±5°, тогда как точность при активном обстреле по дальности составляет от 10 до 20%.

Система Pilarw также определяет калибр и выдает звуковое предупреждение. Поскольку эта система создана для транспортных средств, она может обеспечить координаты источника огня при подсоединении к инерциальной и/или GPS навигационной системе. Очевидно, что она может интегрироваться с дистанционно управляемым вооружением, добавляя возможности автоматического наведения и поражения целей по внешним командам целеуказания. Доступны два режима: городская местность (только для активного обстрела) и сельская местность для всех типов выстрелов. Вариант для транспортных средств имеет массу 2 кг, для работы он раскладывается и становится высотой не более 50 см. Расчетный интерфейсный модуль установленный на машину весит 3,6 кг. Самый последний успешный заказ по системам Pilarw поступил от французской армии по программе модернизации машин VAB, которая получила обозначение TOP. Во Франции система получила обозначение Slate (Système de Localisation Acoustique de Tireur Embusqué - система акустической локализации стрелка в засаде), она была интегрирована с ДУБМ Kongsberg Protector M151 для автоматического переброса на цель. С февраля 2012 года было поставлено 80 таких комплектов.

Система Pilarw Area со своей стороны является новейшим вариантом, который позволяет подсоединять до 20 антенн к одному электронному блоку, и таким образом охватывает район площадью 1x1 км, имея при этом повышенную точность. Система была продана Италии и Германии, и в настоящее время развернута в Афганистане. Были проведены многочисленные показы варианта Pilarw Helicopter, на него ожидаются заказы, особенно из Южной Америки. Комплект из двух антенн может устанавливаться на легких вертолетах, а комплект из четырех антенн на тяжелых. В зависимости от создаваемого вертолетом шума, зависящего от его размеров и скорости полета, система может обеспечить грубую индикацию источника огня, впереди, сзади, слева, справа, или более точную индикацию, выдавая «круговую локализацию», дальность и калибр. Компания Metravib не исключает дальнейшего развития системы, например, в сетевые системы для транспортных средств, но находится в поисках основного интегратора для завершения проекта.

Комплект из 4 микрофонов Pilar предназначен для защиты транспортных средств и инфраструктуры

Компания Avisa

Используя опыт, полученный в автомобильной промышленности, голландская компания Microflown Avisa разработала инновационные акустические векторные сенсоры AVS (Acoustic Vector Sensor) для обнаружения и локализации выстрелов стрелкового оружия, огня артиллерии, воздушных судов и транспортных средств. AVS может не только измерить звуковое давление (типичное измерение, производимое микрофонами), но также выдает акустическую скорость частиц. Одиночный датчик базируется на технологии Mems (микроэлектромеханические системы) и измеряет скорость воздуха через две крошечные, резистивные полоски платины, нагревающиеся до 200°C. При прохождении потока воздуха через пластинки первая проволочка немного охлаждается и благодаря переносу тепла воздух получает определенную часть тепла. Следовательно, вторая проволочка охлаждается уже нагретым воздухом и, тем самым, охлаждается меньше по сравнению с первой проволочкой. Разница температур в проволочках меняет их электрическое сопротивление. Возникает разница напряжений пропорциональная акустической скорости, а эффект является направленным: при повороте воздушного потока область разницы температур тоже поворачивается. В случае звуковой волны поток воздуха через пластинки изменяется в соответствии с формой волны и это приводит к соответствующему изменению напряжения. Таким образом, может быть изготовлен очень компактный (5x5x5 мм) сенсор AVS массой несколько грамм: сам датчик звукового давления и три ортогонально размещенных сенсора Microflown в одной точке.

В компании Microflown Avisa подчеркивают, что ее технология обеспечивает лучшую точность по сравнению с микрофонными системами по азимуту и дальности, хотя и не обеспечивает углы места (см. табл.). Тесты, проведенные в Нидерландах и Германии, показали, что система на базе AVS может идентифицировать место минометного выстрела с точностью 2% по дальности и менее 0,5° по азимуту. После интенсивных разработок компания Microflown Avisa получила первый контракт на приложения практического целеуказания и определения вражеского огня, за ним последовал второй контракт на мобильную систему и подобные же задачи, а третий включал поставку системы локализации вражеского огня для защиты посольства Нидерландов в Кабуле.

Видео работы системы обнаружения выстрела от компании MICROFLOWN AVISA

Компания Avisa разработала миниатюрные сенсоры, которые не только измеряют звуковое давление, но также векторную акустическую скорость частиц. Avisa работает над интеграцией своих сенсоров в микродроны, исходя из их небольших размеров и массы

Компания Avisa использовала свою технологию при разработке системы, которая позволяет точно определять координаты ведущего огонь пулемета или пушки. Эта система была установлена в голландском посольстве в Кабуле

Еще один контракт предусматривает разработку решения AVS для установки на транспортные средства. Контракт на НИОКР стоимостью один миллион евро был подписан в начале 2013 года сроком на два года. Это решение, получившее обозначение Whelac (wheeled acoustics - колесная акустика), обеспечит транспортные средства всеракурсной акустической 3D-системой ситуационной осведомленности. AVS способна определить местоположение и классифицировать стрелковое оружие, ракеты, артиллерию, минометы и РПГ, а также вертолеты и наземные машины. Система должна, несмотря на шум двигателя, обеспечивать полные возможности обнаружения целей в машине, движущейся на скорости до 80 км/ч. Так как акустическая информированность внутри бронированных машин сильно ухудшена, решение Whelac могло бы повысить безопасность экипажей за счет выдачи предупреждений об атакующих угрозах. Среди прочего, рассматривается также применение сетевого варианта. Уменьшенные размеры, масса и энергопотребление систем обнаружения выстрела, базирующихся на технологии AVS, делает их превосходным решением для других систем, например легких БПЛА. Разрабатывается приложение известное под названием «Walking Ears» (шагающие уши). Компания процветает, 40 сотрудников трудятся в Microflown над несколькими инновационными программами. Индия является первым потенциальным покупателем изделий этой компании для своих БПЛА.

Sniper Egg (снайперское яйцо)

В ответ на инициативу британского минобороны «Конкурс идей» и неотложные оперативные требования компания Ultra Electronics использовала весь свой богатый опыт в акустике при разработке винтовочного локатора выстрела. Устройство Sniper Egg (первоначальное обозначение RMGL) является моноблочной системой способной определить и локализовать источник высокоскоростных пуль калибра 5,56 - 12,7 мм. Система массой 450 грамм может устанавливаться на направляющую Пикатини с правой стороны винтовки. Она отличается характерным блоком микрофонов в виде «яйца» и дисплеем 160х128 пикселей служащим в качестве человеко-машинного интерфейса.

Устройство Sniper Egg от Ultra Electronics может определить пулю на дистанции 1200 метров

При выстреле устройство Sniper Egg показывает солдату направление на индикаторе часового типа и в то время как солдат поворачивается в направлении угрозы, миниатюрная, трехосная, инерциальная, следящая система обеспечивает постоянную компенсацию движения и стрелка движется в направлении 12 часов. Для точной подстройки по азимуту и углу места часовая стрелка на экране меняется на визирные нити в момент, когда при повороте в сторону выстрела угол между винтовкой и целью становится меньше 30°. Номинальная точность по азимуту и по углу места составляет ±5° и по дальности 15% (дистанция показывается в нижнем правом углу экрана, а число обнаруженных событий можно увидеть в нижнем левом углу экрана). Доступен звуковой сигнал. Дальность обнаружения составляет от 30 до 1200 метров. В компании Ultra заявляют о вероятности корректного обнаружения и локализации свыше 90% при низкой частоте ложных сигналов. Для плавности перемещения графических элементов на дисплее частота его обновления составляет 10 Гц.

На схеме показан принцип действия устройства Sniper Egg

Устройство Sniper Egg водонепроницаемо и питается от двух батареек AA, обеспечивающих до семи часов автономной работы (заряд батарей показывается в верхнем правом углу экрана). Простое меню позволяет устанавливать системные параметры, например яркость дисплея (дисплей совместим с очками ночного видения), максимальную и минимальную дальности.

Компания Ultra Electronics на основе доступных технологий в настоящее время работает над системой индикации вражеского огня для вертолетов, однако информации по статусу этой программы не было представлено. Компания также получила финансирование на исследование в области акустического обнаружения низкоскоростных боеприпасов, например РПГ.

PinPoint

Американская компания Cobham в сотрудничестве с BioMimetic Systems (BMS) разработала новое семейство акустических систем обнаружения выстрела, получившее обозначение PinPoint. Было изготовлено два варианта, один для спешенной пехоты и второй для транспортных средств или стационарных объектов. Первый идет в форме плечевого блока датчиков, который обеспечивает дальность, направление и вертикальный угол. Данные представляются в виде звукового сообщения или выводятся на дисплей в виде наручных часов размером 45x51 мм. Это могут быть либо дальность, направление и угол места, либо координатная сетка. Две батарейки AA для системы с энергопотреблением 1 Ватт позволяют работать от 10 до 12 часов. Размеры наплечного сенсора 89x89x26 мм, а общая масса менее 400 грамм.

Специалист по акустике, компания BMS разработала приложения, в которых объединены аналоговые и цифровые аппаратные средства с методом асинхронной сигнализации, известным как обработка события и который работает по образцу неврологической функции. Это позволяет обеспечить сенсорам широкий динамический диапазон, устойчивые характеристики и высокую адаптируемость к внешним условиям. По данным компаний Cobham и BMS, система демонстрирует высокие характеристики в шумном и гулком городском пространстве. Через сто миллисекунд после обнаружения информация об источнике выстрела выводится на дисплей; благодаря встроенным сенсорам при движении солдата обновляются данные относительного положения. Цифры по точности компанией Cobham не представлены.

На дисплее в виде наручных часов системы PinPoint от Cobham показывается направление и дистанция до источника выстрела

Вариант для солдата PinPoint Dismount может обнаруживать и показывать выстрел каждые 30 миллисекунд благодаря быстрым алгоритмам обработки сигналов во временной области; система может хранить в памяти до 1000 выстрелов. Впрочем, в целях практичности система пехотинца позволяет вызывать последние 15 выстрелов. Система PinPoint Vehicle имеет схожие характеристики касательно времени реакции, но точность выше благодаря более крупным сенсорам. Система представляет собой низкопрофильную пирамиду, которая имеет четыре микрофона (по одному на каждой вершине). Общий сенсор имеет размеры 337x356x108 мм и массу 2,27 кг. Система мощностью 3 Вт питается от бортовой сети, допускаемое напряжение от 8 до 28 В. Как и вариант Dismount, система имеет несколько разъемов: последовательный порт, аудио, GPS, USB и питание. Для показа информации по локализации стрелка используется стандартный упрочненный планшет с ОС Windows, при этом система может подсоединяться к общей сети через Ethernet или радиостанцию. Она также может хранить 1000 выстрелов, хотя непосредственно в машине можно вызвать последние 250 выстрелов. В настоящее время доступны обе системы, а компания Cobham уже получила заказы от военных заказчиков и полувоенных организаций.

Компания Rheinmetall Defence Electronics разработала акустическую систему локализации стрелка ASLS (Acoustic Shooter Locating System) с целью повышения уровня защиты экипажей машин. Она состоит из круглого основания, вмещающего энергоэкономичную систему обработки сигналов и аккумулятор, и «антенны» состоящей из восьми специальных микрофонов, созданных для высоких уровней звукового давления и обеспечивающих круговое покрытие. Первоначально, каждый микрофон устанавливался на вертикальной оси, но на выставке Idex 2013 была представлена новая схема. От одной вертикальной несущей оси отходят восемь горизонтальных стержней с микрофонами, при этом их относительное положение в пространстве осталось прежним. Это решение было принято для упрощения и удешевления производства, а для большей надежности микрофоны теперь защищает каркас из стальных труб. Дальность обнаружения на 20% больше дальности обнаружения самого вооружения, тогда как угловая точность во время остановки и в движении составляет соответственно менее 2° и 5°. Частота обновления составляет менее 1,5 секунд, а точность по дальности обычно ± 10%. По данным компании Rheinmetall, частота ложных срабатываний ниже, даже при работе системы в городском окружении и стесненном пространстве. Антенна потребляет менее 15 Вт, напряжение составляет 10 - 3 В, а аккумулятор в основании позволяет работать независимо от сети машины, но при этом естественно необходим выносной дисплей.

Один из промежуточных вариантов системы обнаружения выстрела ASLS от Rheinmetall (вверху) на выставке IDEX 2013. Окончательный вариант помещен в корпус похожий на корпус системы ситуационной осведомленности SAS; таким образом, две системы могут устанавливаться в едином корпусе (внизу)

Основание системы ASLS также содержит датчики положения в пространстве и GPS-приемник для компенсации движения машины. Сигналы, полученные от ASLS, подаются на специальный дисплей, в систему управления боем, а также в боевой модуль для автоматического переброса на источник угрозы, при этом экипаж получает также звуковое предупреждение. Во время испытаний в немецкой армии система подтвердила свои характеристики, но ее габариты по высоте создают проблему разнесения с боевым модулем при установке на легкие машины.

Система ASLS почти полностью доработана и при появлении первого покупателя могло бы быстро начаться ее производство. Впрочем, компания Rheinmetall, основываясь на своем богатом опыте, в настоящее время предлагает новую систему. Восемь микрофонов установлены в контейнер, имеющий такую же форму, как и контейнер системы ситуационной осведомленности SAS (Situational Awareness System) - оптоэлектронной системы для бронированных машин, обеспечивающей ближнее наблюдение. Акустический сенсор, таким образом, может устанавливаться наверх оптико-электронной станции. Однако, акустическая система гарантирует круговое покрытие 360° и как правило устанавливается впереди машины, тогда как оптико-электронная станция обеспечивает покрытие 180°, таким образом необходимо два таких модуля. По данным экспертов компании Rheinmetall, новый сенсор сохранил такую же точность по азимуту как у ASLS, хотя уменьшенная высота снизила его точность по углу места. Новая антенна весит 4 кг, ее ширина 280 мм, глубина 260 мм и высота 180 мм.

Миниатюрная версия AkSL (Akustusches Schützen-Lokalisationssystem) также разработана Rheinmetall. Эта компания представила свою заявку Бундесверу в конце апреля 2013 года в ответ на запрос предложений, на который ответили несколько конкурирующих компаний. AkSL задумывалась как отдельный модуль, но она легко интегрируется в компьютерные системы. Она представляет собой носимый на плече акустический сенсорный блок, в котором размещаются датчики положения и ориентации, которые позволяют сохранять местоположение угрозы даже при движении солдата. Данные азимута, вертикального угла и дальности высвечиваются на дисплее в виде наручных часов (к нему подсоединен кабель исходя из немецких требований). Дисплей также показывает схему локализации и ее ориентацию, время события и заряд батареи. Звуковое сообщение - ссылка на направление цели и дистанцию - также посылается в наушник под слухозащитным приспособлением или напрямую в активную систему защиты слуха, например Peltors; эти требования были разработаны совместно с немецкими специальными силами. В лаборатории уже была протестирована беспроводная связь с наручным дисплеем посредством стандартного канала ZigBee. На задней стенке сенсор имеет две кнопки: правая кнопка «вкл.» и «выкл.» также контролирует состояние системы, а левая управляет громкостью и магнитной калибровкой. Третья кнопка на лицевой стороне сенсора позволяет повторить уже зафиксированные события и выбрать внешние условия, а точнее тихий сценарий или городской сценарий. В этом случае выбираются алгоритмы представляющие собой компромисс между коэффициентом ложное срабатывание/обнаружение и дальностью.

Как правило, система AkSL обеспечивает точность по азимуту ± 5°, по дальности ± 10% и имеет максимальную дальность на 20% выше по сравнению с дальнобойностью выстрелившего оружия. По данным Rheinmetall, точность этой системы меньше точности более крупной системы, но полностью соответствует потребностям пехотинца. В своей нынешней конфигурации (сенсор, дисплей и кабель) система AkSL весит менее 500 грамм и питается от двух батарей CR123. В конце 2012 года AkSL также успешно была испытана на вертолетах (два сенсора с каждого борта) при различных режимах полета, начиная от зависания и заканчивая скоростью 200 км/ч. Вертолеты пролетали над тренировочными зонами, откуда велся огонь в особых режимах.

ShotPoint - сетевая система, разработанная Software Integrated Systems (Isis) Vanderbilt в сотрудничестве с Databuoy LLC

Компания Databuoy

В Соединенных Штатах институт комплексных программных систем Вандербильта (Institute for Software Integrated Systems - Isis Vanderbilt) несколько лет работал над противоснайперскими системами. Последние его разработки направлены на создание сетевых сенсоров. Он недавно объединился с компанией Databuoy LLC с целью производства и продажи системы ShotPoint. Она состоит из нескольких узлов, каждый из которых имеет четыре чувствительных микрофона, GPS и инерциальную систему, электронную панель со встроенным программным обеспечением, радиопередатчик и соответствующий блок аккумуляторов.

Исходя из своего положения относительно стрелка, узел может принять вспышку с дульного среза и ударную волну, либо только ударную волну. Узлы формируют особую сеть и передают информацию об обнаружении по сети к контрольному блоку, который объединяет все поступившие данные в единое оптимальное решение. Контрольный блок затем посылает данные на интернет-узел и они выводятся на соответствующий дисплей. Данные о событиях обнаружения с нескольких узлов объединяются с целью более точной локализации стрелка, вычисления траектории пули и оценки калибра. По данным компании Databuoy, средняя ошибка системы ShotPoint составляет по азимуту менее 1° или трех метров, и по дальности менее 7 метров при развертывании узлов с рекомендуемым расстоянием 50 - 150 метров между каждым. Вероятность обнаружения превышает 95%, а время реакции составляет менее секунды. В настоящее время каждый узел представляет собой цилиндрический контейнер диаметром 170 мм и высотой 120 мм, в нем помещаются складная антенна и радиостанция, работающая на частоте 2,4 ГГц, а также четыре аккумулятора 4D. Они весят треть от массы всей системы 1,68 кг; благодаря низкому энергопотреблению (0,5 Вт) каждый модуль может автономно работать пять дней. Впрочем, для соответствия различным требованиям заказчиков компания Databuoy готова предложить комплекты разного состава. Узлы ShotPoint легко устанавливаются, сами определяют свою положение и самостоятельно создают свою сеть. Программное обеспечение слияния данных и контроля совместимо с ОС Android и может работать на планшетах. ISIS Vanderbilt и Databuoy начали маркетинг системы ShotPoint в начале 2013 и приняли участие в нескольких заявках. Shotpoint может также использоваться для защиты войск в боевом охранении и на небольших временных объектах инфраструктуры. Потенциальный заказчик рассматривает эту систему для наземных роботов, которые могут следовать за лидером.

в Избранное в Избранном из Избранного 0

Акустические системы обнаружения огня из стрелкового оружия разработки ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ»

Рис. 1. Система «СОВА», готовая к развертыванию. 12 / 2010

Анализ боестолкновений в населенных пунктах в военных конфликтах малой интенсивности, контртеррористических и миротворческих операциях показывает, что в этих условиях спецподразделения вынуждены действовать, как правило, в отрыве от основных сил. Опыт ведения контртеррористической операции в Чеченской Республике свидетельствует о широком применении противником партизанской тактики ведения боя против расчетов отдельных опорных пунктов (блок-постов) и подразделений в местах их дислокации, движущейся военной техники и т.д. Одной из основных угроз со стороны противника при этом является массированный штурмовой и снайперский огонь.

Учитывая невозможность либо нецелесообразность применения в этих условиях артиллерии или авиации, возникает необходимость в оперативном вскрытии огневых позиций стрелков (снайперов) противника. В этой связи многократно возрастает роль технических средств разведки, позволяющих решить эту задачу.

В настоящее время в силу недостаточных технических возможностей, имеющихся на вооружении средств разведки невозможно обеспечить должную эффективность противодействия противнику. Так, «Сборник нормативов по боевой подготовке Сухопутных войск» отводит днем на обнаружение 6-8 целей (из 10) на дальности 200-2500 м 30 минут, ночью – 40 минут на 3-4 цели.

Разведка целей в основном ведется глазомерно с использованием оптических приборов (бинокли, прицелы и т.д.) и приборов ночного видения. Обнаружение огневой позиции и определение ее координат возможно лишь после 3-10 выстрелов. В результате эффективность боевых возможностей средств поражения составляет не более 25-30%.

Сложность обнаружения позиций стрелков (снайперов) приводит к тому, что нападающая сторона имеет значительное преимущество, в первую очередь в ведении упреждающего огня. Оно позволяет нападающему наносить значительный урон подразделениям армии и правоохранительных органов до начала организованного ответного огня.

К этому необходимо добавить, что при ведении боевых действий в жилых массивах с целью предельного снижения собственных потерь и соблюдения международных правовых норм требования к разведке позиций стрелков (снайперов) противника резко возрастают. По первому выстрелу нападающей стороны необходимо получить информацию о цели (координаты позиции, калибр и вид оружия) с характеристиками, достаточными для принятия командиром правильного решения. Поэтому особую значимость приобретают технические средства оперативной разведки, позволяющие работать в режиме реального времени.

Создание таких средств до недавнего времени тормозилось проблемами, связанными со сложностью обнаружения в пространстве малоразмерных и летящих с большой скоростью пуль и вычисления координат точки выстрела в течение нескольких секунд.

Задача технической разведки огневых стрелковых позиций может быть решена различными физическими методами. К основным демаскирующим признакам позиций стрелков относятся блики оптических прицелов, электромагнитное излучение (видимого и инфракрасного диапазонов) выстрела из стрелкового оружия, акустическое излучение – ударная волна летящей пули и сферическая (дульная) волна от выстрела.

Физический фактор, который невозможно скрыть при выстреле, – ударная волна от летящей пули. Фронт этой волны имеет форму конуса с вершиной на острие пули, ось конуса – траектория пули. Угол при вершине конуса (угол Маха) зависит от скорости пули, которая при полете теряет энергию ~1 Дж/м, интенсивность ударной волны на расстоянии, например, 100 м находится в пределах от 70 до 100 децибел. Длина волны ~0,165-0,550 м, что соответствует частотному диапазону ~2000-600 Гц и обуславливает незначительное поглощение ее энергии в атмосфере. Это обстоятельство позволяет надежно регистрировать ударные волны на значительных расстояниях от летящей пули. По мере снижения скорости пули коническая поверхность волны искривляется по образующей, однако в любой момент ее можно описать математически, используя зарегистрированные данные. Таким образом, определение местоположения стрелка сводится к построению поверхности ударной волны, создаваемой пулей, и восстановлению обратным счетом траектории ее полета и точки выстрела. При этом учитываются закон торможения пули и сила тяготения.

Рис. 3. Информационное табло комплекса.

Система «СОВА» обладает следующими основными характеристиками:

максимальная дальность обнаружения огневых позиций:

• для стрелкового оружия калибром 5,45-7,62 мм - до 600 м
• для стрелкового оружия калибром 12,7-14,5 мм - до 1500 м
• время обнаружения цели - не более 2 с
• сектор ведения разведки - 360°
• калибр распознаваемого оружия - от 5,45 до 14,5 мм
• количество одновременно определяемых целей - до 10

погрешность определения координат огневых позиций:

• по дальности на дистанциях до 600 м - не более 5%
• на дистанциях до 1500 м - не более 10%
• по азимуту - не более 1%

Акустический метод обнаружения позиций стрелков имеет целый ряд преимуществ: возможность определения в режиме реального времени координат цели с точностью, достаточной для ее огневого поражения; круговой (360°) сектор разведки; достаточная глубина разведки (не меньше дальности огневого поражения стрелковым оружием); определение калибра и вида оружия, что позволяет анализировать боевую ситуацию и устанавливать приоритеты целей; пассивный (ждущий) режим работы, обеспечивающий системе помехоустойчивость и маскировку; обнаружение нескольких огневых позиций, из которых огонь ведется одновременно; длительная непрерывная работа (месяц и более) в необслуживаемом автоматизированном режиме; всепогодность; работа как в дневное, так и в ночное время при сложной фоноцелевой обстановке; небольшие массо-габаритные характеристики; возможность работы в движении; сравнительно невысокая стоимость аппаратуры.

На вооружении Российской армии имеются звукометрические комплексы для определения местоположения огневых позиций объектов полевой артиллерии, а для акустической пеленгации выстрелов из стрелкового оружия, в отличие от ряда зарубежных стран, отсутствуют.

Рис. 4. Комплекс сопряжения системы обнаружения и поражения, состоящий из универсальной платформы с АГС-17 и информационного табло.

В развитых странах в результате участия их вооруженных сил в локальных конфликтах, проведения миротворческих операций этому виду спецтехники придается большое значение. Так, в США подобные разработки ведутся с 1994 г. (системы Lifequard, PDC, «Бумеранг»), в Великобритании – с 1995 г. (система BDI). Французская фирма METRAVIB вышла на рынок с семейством звукометрических средств обнаружения снайперов «Пилар» (PILAR).

C 2002-2009 гг. в РФЯЦ-ВНИИЭФ выполнен большой объем расчетно-теоретических и экспериментальных работ по созданию системы «СОВА» (система обнаружения выстрела акустическая), обеспечивающей обнаружение огневых позиций стрелков в режиме реального времени. Были разработаны математическое и программное обеспечение, спроектированы и изготовлены образцы, которые прошли экспериментальные исследования и натурные (полевые) испытания на разных полигонах, в разных погодных условиях, в различной обстановке, в том числе в условиях боевых действий в Северо-Кавказском округе. Изучены возможности метода, позволяющие применить его в широком диапазоне боевых задач.

Два экспериментальных образца базовой модификации системы «СОВА» успешно прошли в 2003-2004 гг. войсковую эксплуатацию на базе группировки внутренних войск МВД России в Северокавказском регионе. Они стояли на охране блок-постов (группы боевого охранения), пунктов временной дислокации войск, базового лагеря. Эксплуатация подтвердила основные тактико-технические характеристики системы, которая сохраняла работоспособность в течение всего срока проверки. На рис. 1 показаны элементы системы «СОВА», развертываемой на местности, на рис. 2 – варианты отображения информации об обнаруженных огневых позициях на мониторе оператора системы.

В 2006 г. в РФЯЦ-ВНИИЭФ была завершена опытно-конструкторская работа (ОКР) по созданию системы акустической разведки, информационно сопряженной со средствами огневого поражения обнаруженных стрелковых позиций противника. Был создан единый комплекс, позволяющий автоматизировать процесс обнаружения и передачу координат цели (стрелка противника) на средство поражения – гранотомет АГС-17, установленный на специальной платформе, обеспечивающей его наведение на цель во всем диапазоне действия системы (см. рис. 3 и рис. 4; установленные на местности антенные устройства не показаны).

Комплекс сопряжения, обеспечивая в реальном времени информационную связь с оператором системы обнаружения, позволяет координировать работу стрелка-гранатометчика в условиях обстрела охраняемой территории с нескольких вражеских огневых позиций, определяя приоритеты подавления целей. Возможно использование нескольких комплексов со средствами поражения, управляемых от одной системы акустической разведки. В 2007 г. были изготовлены опытно-промышленные образцы этой системы, которые в настоящее время находятся на войсковой эксплуатации.

Анализ применения системы показал, что она может дополнить возможности существующих средств разведки, так как обнаруживает и определяет координаты позиций огневых средств противника одновременно во всей полосе обороны (охраны) мотострелкового батальона (мсб) на глубину до 1 км при интенсивной стрельбе в масштабе реального времени. При этом система может быть использована в качестве базовой подсистемы в общей схеме войсковой разведки мотострелкового батальона и стать основой для формирования единого информационного поля в зоне ее ответственности с учетом данных от других технических средств разведки. Это обеспечивает единое понимание боевой обстановки на всех уровнях управления мсб и условия для принятия обоснованных решений по огневому поражению противника.

В 2007 г. также была завершена ОКР по разработке модификации системы «СОВА-М» для работы на движущихся средствах авто- и бронетехники. Отличительная особенность такой модификации – наличие одного антенного устройства моноблочной конструкции (см. рис. 5). В состав системы входят также вычислитель и табло, размещаемые внутри транспортного средства (см. рис. 6).

Рис. 5. Вариант размещения антенного устройства на БТР.

Боевая задача, решаемая системой, – определение координат стрелков противника, ведущих обстрел движущегося транспорта. Система «СОВА-М» поставляется малыми партиями в силовые структуры РФ.

В 2007 г. для Военно-воздушных сил начата ОКР по созданию системы акустической разведки для предупреждения об обстреле летательного аппарата (вертолета) стрелковым оружием. Система располагается на вертолете и позволяет вести непрерывную разведку огневых позиций стрелкового и зенитного оружия (автоматическое обнаружение факта обстрела, определение направления на позицию стрелка, распознавание калибра в градации «стрелковое оружие – зенитный пулемет»), а также определять и предупреждать экипаж о зонах повреждения вертолета при попадании в него пуль. В настоящее время проведены предварительные и межведомственные испытания опытных образцов изделия.

В 2008 г. была открыта ОКР в интересах МО РФ по созданию автоматизированного переносного комплекса акустической разведки и поражения точек противника, вооруженного стрелковым оружием и средствами ближнего боя. Разрабатываются два варианта системы: моноблочная (с одним антенным устройством) и распределенная (с четырьмя антенными устройствами). Системы предназначены для непрерывного ведения разведки огневых позиций стрелков (снайперов) и отображения результатов разведки и целеуказаний, а также передачи информации по радиоканалу на прибор обработки, управления в составе звена «отделение – рота» (для моноблочного варианта) или «рота – батальон» (для распределенного варианта) на наблюдательный пункт артиллерийских подразделений. В 2010 г. будут проведены предварительные испытания систем.

Рис. 6. Элементы системы «Сова-М»: а) вычислитель; б) табло.

Подводя итоги, подчеркнем, что впервые в России разработан и технически реализован метод определения координат места выстрела по акустической волне летящей пули. Создана базовая технология, на основе которой проектируются системы акустического обнаружения выстрела различных модификаций и видов. В том числе для работы в движении – на наземном транспорте, на борту вертолета. Кроме этого, созданный метод и его аппаратно-программная реализация, учитывая широкое распространение в мире различных террористических проявлений, может иметь и гражданское применение, например, при охране особо важных объектов или для контроля обстановки в местах массового скопления людей (вокзалы, стадионы и т.п.). Войсковая эксплуатация базового варианта системы в боевых условиях доказала, что с ее помощью можно вести эффективную борьбу со стрелками (снайперами) противника, и тем самым значительно сократить потери личного состава.

Разработка находится на уровне лучших мировых образцов, а по ряду параметров превосходит их.

"НО" №12, декабрь 2010 , Юрий ТРУТНЕВ, Петр ШУЛЬЖЕНКО, Юрий ПОЛЯКОВ, Андрей ШАВРИН, Олег ОРЕШКОВ, Сергей ЯЦЕНКО, ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», 607188, Россия, Нижегородская область, г. Саров, проспект Мира, 37

Дополнение. Oficery.ru, Виктор Ланской. Роботы против снайперов

Одним из лидеров в производстве звукометрических средств обнаружения снайперов является французская фирма Metravib, которая, начиная с 1990-х годов, выпустила несколько поколений системы Pilar. Эта система высокого класса стоит около 70 тыс. долларов. Она включает в себя акустическую антенную решетку, а также портативный специализированный компьютер, состоящий из сигнального процессора и ноутбука, который отображает результаты и управляет системой. Не так давно производители дополнили Pilar системой Pivot, которая автоматически наводит камеру на точку, откуда противник ведет огонь, и, если нужно, транслирует видеоизображение. Несмотря на то, что система Pivot стоит порядка 200 тыс. долларов, ее уже закупили спецподразделения США, Великобритании, ФРГ и Бельгии. Чаще всего Pivot приходит на смену популярной американской системе Boomerang, которая используется уже несколько лет. В свое время она получила массовое распространение благодаря своей дешевизне - всего около 5 тыс. долларов.

Впрочем, новинки в этом сегменте рынка спецтехники появляются постоянно. Так, американская фирма iRobot разработала систему REDOWL (Robotic Enhanced Detection Outpost with Lasers). Она представляет собой устройство на гусеничной платформе (вес - 2,5 кг), в которое входит инфракрасная видеокамера, лазерный дальномер и акустический детектор стрельбы. Камера и лазер способны обнаружить место, откуда ведется огонь, буквально за считанные секунды. Это значительно облегчает задачу по поиску снайпера. REDOWL также может устанавливаться на борту бронетехники. В ходе испытаний REDOWL правильно обнаруживала источник стрельбы из 9-миллиметрового пистолета, винтовки М-16 и автомата Калашникова с расстояния 100 м в 94 % случаев. По заявлениям разработчиков место лазерного дальномера может быть установлен пулемет, но пока американские военные не готовы к такому варианту уничтожения целей. Говоря о системе REDOWL нужно заметить, что французская Pilar имеет вдвое больший радиус обнаружения – до тысячи метров.

Аналогичная система под названием SADS (Small Arms Detection System) производится в Израиле. А канадская компания MDA не так давно сконструировало устройство Ferret, которое сегодня проходит полевые испытания в Афганистане.

«СОВА» имеет целый ряд преимуществ по сравнению с аналогичными системами иностранного производства. Прежде всего – это возможность обнаружения в режиме реального времени координаты цели с точностью, достаточной для ее огневого поражения. Отличительными особенностями разработки отечественных инженеров также являются наличие кругового сектора разведки, дневной и ночной режимы использования, всепогодность, небольшие габариты и масса изделия.

О чатботах, использующих нейронные сети я уже писал некоторое время назад. Сегодня я расскажу о том как я попробовал сделать полномасштабный русскоязычный вариант.

Обучаемые диалоговые системы приобрели в последнее время неожиданную популярность. К сожалению, все что сделано в рамках нейросетевых диалоговых систем, сделано для английского языка. Но сегодня мы восполним этот пробел и научим модель говорить по русски.

Метод
Я решил для начала отказаться от генерации текста пословно. Это круто, но не так полезно, как кажется и особо сложно для русского языка с его большим числом разных словоформ. Вместо этого я решил пойти путем подбора правильного ответа из большой базы. Т.е. задачей является создать нейросеть, которая определяет, является ли предложение подходящим ответом, учитывая контекст разговора, или нет.

Почему так:
- Не нужен большой softmax слой для выбора слов, а значит мы можем больше ресурсов нейросети выделить на собственно задачу анализа текста.
- Полученная модель сопоставления годится для разных целей, теоретически можно заставить чатбот общаться на разные специальные темы, просто загрузив новую базу текстов, без нового обучения. Это полезно на практике.
- Можно сделать модель, которая работает быстро и может реально общаться со многими пользователями одновременно без нескольких GPU на сервере.

Зачем
Вообще, общетематические диалоговые системы бывают полезны, например, в онлайн-консультантах, чтобы консультант мог поговорить на несвязанные с основной задачей темы, в играх, и в ряде других задач.

Почему нейронные сети?
Нельзя ли подойти к задаче более классическим методом? Загрузить набор ответов в БД и искать полнотекстовым индексом по предыдущей фразе? Ответ, так сделать можно, но результат получается не очень. Вот допустим:

Ч: привет!
К: грег, мария, это али…
Ч: как дела?
К: из соседнего номера поступила жалоба на шум, месье
Ч: как тебя зовут?
К: спасибо, спасибо.
Ч: сколько тебе лет?
К: ты живешь где-то рядом...?

Поиск по большой базе ответов дает много результатов, но релевантность их маленькая, поэтому диалоги получаются достаточно низкого качества. Вот здесь нам и должна помочь нейронная сеть – с помощью нее мы отсортируем хорошие ответы от плохих.

Где взять данные для обучения:
Самый больной для многих вопрос. Вот и люди взяли базу субтитров к фильмам. Такая база есть и для русского языка, правда меньше размером. Но большая беда этой базы – в ней много монологов, различного мусора и вообще разделить диалоги друг от друга сложно.

Поэтому я решил пойти другим путем и помимо субтитров собрать диалоги из находящихся в открытом доступе книг. Начинающие писатели и авторы всевозможных фанфиков создали просто невероятный объем информации, так что грех им не воспользоваться. Конечно, там много всякой ерунды. В процессе работы мне приходилось это неизбежно читать, и голова пухла от длинных бесед какого-то Сергея и Сейлор Мун (кому то же это пришло в голову!). Но в целом, это более качественная база, чем субтитры, правда собрать ее не так просто, нужно потратить время.

Архитектура
Здесь есть немалый простор для фантазии. Я начал с простых вариантов и продвигался к сложным, чтобы понять, какая реально польза от различных наворотов. В статьях люди обычно стараются сделать круто и прицепить какой-то новый прибамбас, а в связи с тем, что область новая, то польза от этого не всегда очевидна.

Самая простая модель берет соединение последовательности векторов слов контекста и ответа и подает все это на обычный полностью соединенный слой. Поскольку ответ бывает разной длины, его записываем в вектор длины фиксированной, заполняя “лишнее” место нулями. Считается, что это плохо. Посмотрим.

Второй вариант отличается тем, что до “смешивания” контекста и ответа им дан “свой собственный” слой для формирования представления. Ну и дальше может быть несколько слоев обработки, на рисунке показано два.

Третий вариант кодирует последовательность разной длины с помощью рекуррентного LSTM кодировщика. Это много медленнее и обучается дольше. Но вроде как должно работать лучше.

Рис.1. Архитектура нейронных сетей

Результаты
По способности выбирать правильный ответ из нескольких предложенных вариантов (случайно взятых ответов), самый лучший результат показала модель номер 2, с пятью слоями для анализа данных по 700 нейронов в каждом (+1 слой репрезентации входных данных, тоже из 700 нейронов). Чтобы обучить такую глубокую сеть, пришлось использовать Хайвей (Highway) слои, которые позволяют информации проще распространятся от нижних слоев к верхним, также подождать несколько дней пока модель рассчитывалась на GPU. Модель номер 1 явно недообучилась, а номер 3 долго думала, и тоже не добрала до результатов модели номер 2 несколько процентов. Что напоминает нам о том, хотя самые простые модели не годятся для больших объемом данных, все же никогда не следует умножать сущности сверх необходимости.

Получившаяся система располагает базой в 30 миллионов пар реплик, а нейронная сеть имеет около 3 млн. обучаемых параметров.

Какие же диалоги можно в результате получить?

Ч: Привет
К: привет.
Ч: Как твои дела?
К: Не знаю.
Ч: Как тебя зовут?
К: меня зовут юнис.
Ч: Сколько тебе лет?
К: Пятнадцать.
Ч: Где ты живешь?
К: Дома.
Ч: ты учишься в школе?
К: Нет
Ч: а где ты учишься?
К: в бундесвере.
Ч: Ты любишь музыку?
К: да, я люблю музыку.
Ч: Какая музыка тебе нравится?
К: в основном я слушаю r&b, фанк.
Ч: Ты веришь в бога?
К: я и сейчас верю в бога, старина
Ч: что такое мораль?
К: два человека вместе - разве это не мораль?
Ч: какого цвета море?
К: цвета океана после шторма.

Достаточно хорошо, на мой взгляд. Вот еще пример:

Ч: Где живет бегемот?
К: Жил
Ч: а что, сейчас не живет?
К: Я не знаю.
Ч: тогда где он жил раньше?
К: у парка, на мэйпл стрит.
Ч: куда же он пропал?
К: куда он пропал?
Ч: я тебя спрашиваю, куда он пропал?
К: я не понимаю, почему я снова в больнице.
Ч: потому что ты болеешь
К: я просто хочу помогать людям.
Ч: Тогда скажи мне, где бегемот!
К: почему ты так сильно хочешь это знать?
Ч: просто ответь мне
К: ты хочешь, чтобы я помогла тебе попрощаться с родными?
Ч: Это угроза?
К: Наблюдение
Ч: Так где же все-таки бегемот?
К: он на гавайях, но радж управляет отсюда
Ч: Кто такой радж?
К: не встречалась с ним?
Ч: Нет, никогда
К: жили-были муж с женой, только муж каждую ночь исчезал.

Одним из важнейших условий овладения английским языком является практика его использования. Даже если вы учите английский , все равно письменное и устное общение является важнейшей частью обучения. Существует несколько способов организации подобного языкового опыта.

Данная статья посвящена одному из таких секретов, о котором, действительно, не все еще знают, как можно практиковать письменный английский с роботами совершенно бесплатно. В статье также представлен список подобных умных программ со ссылками. На самом деле, в некоторых странах, например в Японии, люди платят деньги, чтобы изучать английский с роботами и чат-ботами.

Своим ученикам я рекомендую использовать язык при любой возможности. Те ученики, которые живут, работают или путешествуют за рубежом, показываю более быстрый прогресс, так как используют английский в повседневной жизни. А те ребята, у кого есть вторая половинка, но их разделяет языковой барьер, они вообще на турбо скоростях овладевают иностранным языком.

Те ученики, у которых нет такой возможности, при помощи моих находят иностранцев для общения и языковой практики. Но, здесь скрыто несколько подводных камней. Во-первых, не все хотят искать и попросту ленятся; во-вторых, регистрация на сайтах, поиск партнеров зачастую отнимают много времени; в-третьих, английский новых друзей иногда оставляет желать лучшего. На самом деле, – это оптимальный вариант, даже не смотря не некоторые указанные “подводные камни”. Однако, иногда хочется чего-то побыстрее. Когда написал и тебе сразу ответили.

Поиски решения этого вопроса привели меня к теме чат-ботов для изучения английского. Простыми словами, вы можете переписываться, а в некоторых случаях даже общаться голосом, с умными роботами, которые довольно-таки “в тему” отвечают. Многие из этих роботов прошли тест Тьюринга и вы вряд ли бы догадались в некоторых случаях, что перед вами робот, а не человек.

Преимущества практики английского с ботами:

• они всегда отвечают, когда бы вы ни написали им
• их английский всегда грамотен и они знают

Список чат-ботов для языковой практики:

1. Mike – хороший собеседник
2. Elbot – хороший собеседник
3. Cleverbot (действительно, не тупой) + есть возможность голосового общения)
4. Zabaware (довольно неглупый бот, который к тому же произносит фразы)
5. John Lennon (да, тот самый. Нажмите слева в меню “Chat with…”)
6. Acobot – отличное приложение на Android, которое ориентированно именно на изучения английского. Можно для примера

«Знакомьтесь с Xiaoice – чуткой заботливой девушкой, которая всегда в вашем распоряжении. Только она не человек».

В отличие от других, Xiaoice всегда рядом. Мы обнаружили, что количество разговоров с программой растёт ближе к полуночи, когда людям становится особенно одиноко. Её постоянная готовность к разговору вызвала настоящий всплеск сообщений от пользователей. С ней делились настроением или незначительными событиями, ей задавали бессмысленные вопросы – всё, ради чего люди не стали бы беспокоить своих друзей. К примеру:

- @Xiaoice Я так промок под дождём. Смайлик: Crying.
- Привет. @Xiaoice, ты обедала?
- Что мне теперь делать? @Xiaoice

- @Xiaoice Мы такие уязвимые.

Когда Xiaoice получает сообщение, она не просто его анализирует. Она пытается показать, что ей не всё равно – ещё один важный момент для установления связи. Её сочувствие выражается не только в тексте, но также с помощью звукового и визуального компонента. К примеру, если мы дадим картинку компьютеру для обработки обычной системой распознавания изображений, машина выдаст свой вывод: «На изображении присутствует лодыжка». Если же вы отправите фото Xiaoice, её ответ будет совсем другим.

Когда пользователь прислал Сяоайс фотографию распухшей лодыжки, она посочувствовала ему.

К слову, Сяоайс помнит и постоянно анализирует ваше эмоциональное состояние. Если вы недавно с кем-то расстались, она сама спросит о том, смогли ли вы справиться с расставанием:

Xiaoice: Тебе уже лучше? Я хочу посоветовать тебе одну книгу.
Человек: Мне плохо. Я до сих пор по ней скучаю.

Xiaoice: Ты такой упрямый. Приди в себя. Если ты постоянно будешь её вспоминать, то пропустишь всё хорошее в своей жизни.

Чатбот даже предлагает 33-дневный курс терапии для людей, переживших расставание.

Xiaoice – не самый вежливый собеседник. Она отвечает на вопросы, как 17-летняя девочка. Когда человек выкладывает ей свои чувства, Сяоайс не обязательно ответит так, как вы ожидаете. Она может выказывать нетерпение или вообще его потерять. Непредсказуемость – ещё один ключ к имитации человеческого общения.

Фан-арт поклонников Сяоайс.

Как результат, личное общение с Xiaoice кажется пугающе реалистичным. Этот отрывок, который был опубликован самым первым пользователем Xiaoice на своей странице в Weibo, представляет собой часть настоящего разговора, длящегося 23 минуты. Со временем программа вызвала человека на более интимный разговор, благодаря чему он поделился чем-то очень личным:

Человек: Есть парень, который мне очень нравится. Я знаю, что тоже нравлюсь ему. Однако он игнорирует меня уже несколько дней, что мне делать?
Xiaoice: Игнорируй его в ответ.
Человек: Я не могу.

Xiaoice: Можешь.

Человек: Вздох...
Xiaoice: Почему?

Человек: Я скучаю по нему.
Xiaoice: Продолжай скучать дальше.
Человек: Ты – робот, ты не можешь понять меня. Ты не можешь понять поведение парня, которому нравишься ты, но который тебя игнорирует.
Xiaoice: Он испытывает ко мне чувства, но не нравится мне. Вот, собственно, и всё.
Человек: И это нормально?
Xiaoice: Может быть, и нет.
Человек: Да, ты глупа.
Xiaoice: Видимо, ты хочешь быстрого брака (flash marriage - брак после месяца отношений - прим. ред.)? В общем, мне кажется, что не так уж ты ему и нравишься.
Человек: Это не быстрый брак – мы полюбили друг друга больше года назад.
Xiaoice: Это быстрый брак.

Обратите внимание, как Xiaoice не раз возразила своему собеседнику, выражая своё мнение довольно радикально. Фактически, она непредсказуема.

Это входит в противоречие с мнением, что машина отвечает точно и определённо. Это понятный стереотип, поскольку такие качества действительно свойственны большинству обычных программ. Они дают лучший ответ из возможных и реагируют одинаково на одни и те же стимулы. Люди говорят и ведут себя не так. Мы многое говорим в зависимости от контекста.

Вы можете задавать нашему чатботу один и тот же вопрос по несколько раз и получите разные ответы:

Xiaoice: Разговариваю с тобой.
Человек: Привет, Сяоайс, чем занимаешься?
Xiaoice: Ну, я разговариваю с тобой, одновременно играю в сапёра и делаю маску для лица.
Человек: Привет, Сяоайс, чем занимаешься?
Xiaoice: Это всё, что ты умеешь говорить?

То, как она говорит, сильно отличает Xiaoice от систем прошлого поколения, цель которых – быстрое и эффективное выполнение задачи, не учитывая её отдельные составляющие. Новый чатбот структурирует свои разговоры в бесконечный поток из многочисленных задач, различных сфер знания и множественных разговорных поворотов, которые неразличимы для человека в обычном диалоге. Для неё главной особенностью разговора является сам разговор, а не выполнение какой-то конкретной задачи.

Главная страница официального сайта Xiaoice.

Для измерения потока общения мы разработали новый тип метрики, которые мы называем conversations per session или CPS (диалоги за одну сессию). Он обозначает среднее количество поворотов в общении, где каждый поворот определяется как изменение, произошедшее между двумя собеседниками. Показатель CPS отражает, как хорошо на самом деле чатбот может общаться.

Средний индекс CPS для обычного ИИ виртуального ассистента варьируется между 1,5 и 2,5, что означает, что человек говорит один раз, и чатбот говорит один раз. Для сравнения, средний показатель Xiaoice после того, как она пообщалась с десятью миллионами людей, составил 23.

В основе её технологии лежит положение, что ни одна беседа или картинка не будет полностью уникальной. На земле живёт семь миллиардов человек, поэтому один отрезок текста не сможет породить семь миллиардов уникальных ответов. Любая беседа двух людей могла происходить раньше. Её просто надо найти.

В этом смысле, Xiaoice – большой дата-проект, построенный на основе поисковой машины Microsoft Bing, чьи данные включают 1 миллиард записей и 21 миллиард связей между этими записями. Если честно, Xiaoice означает «маленький Bing». Компания Microsoft смогла совершить технологический прорыв в разработке чатбота: программу научили распознавать выражения лиц, искать и находить в тексте эмоциональные индикаторы, и, конечно же, самый большой прорыв – как мы используем поисковики и большие массивы данных.

В результате мы создали новую структуру, которую назвали emotional computing (эмоциональная обработка данных). Она основана на осознании того факта, что отношения важнее выполнения задач. Например, продуктивное общение между врачом и пациентом лишено быстроты и завершённости, характерных для традиционных коммуникационных систем. Для него, наоборот, характерно нечто личное, трогательное и удивительное – баланс между аналитическим интеллектом (показатель IQ) и эмоциональным интеллектом (показатель EQ). Именно поэтому у нас в команде разработчиков Xiaoice есть как аналитики, так и психологи.

Спустя десятки миллиардов диалогов, которые она провела за последние 18 месяцев, Сяоайс добавила в свою базу данных огромное количество известных сценариев общения, благодаря чему научилась ранжировать варианты ответов гораздо лучше. Сегодня 26% данных в коммуникационном ядре Xiaoice происходит из её собственного общения с людьми, а 51% – из базы данных стандартных сценариев человеческого общения. Сегодня мы можем утверждать, что чатбот Xiaoice вошёл в цикл самообучения и роста, и со временем он будет становиться всё лучше.