Другая близкая по духу разработка принадлежит институту Фраунгофера. Программа под названием SWAPit анализирует самые разные текстовые документы, находит между ними незаметные невооруженным взглядом связи и отображает результаты в визуальной форме. В качестве возможных сфер применения разработчики называют анализ патентной ситуации в той или иной области, исследование состояния рынка и многие другие задачи, в которых требуется обрабатывать большие объемы разнородных текстов. На выставке, например, был проведен анализ спортивной прессы с целью получения выводов о состоянии спортсменов и их шансов на победу. В связи с полным отсутствием знаний в данной области оценить результаты по достоинству я не смог. Но выглядит прикольно.
Несколько любопытных проектов были посвящены близкой мне теме е-обучения (e-learning) — использованию информационных технологий в образовании. Забавной показалась разработка, позволяющая использовать LCD-проектор в качестве школьной доски, то есть рисовать по проектируемому изображению специальной ручкой как обычным мелом (рис. 4).
Запомнился также оригинальный проект LeActiveMath, предназначенный для автоматического создания математических пособий на заданную тему. Система представляет собой базу данных, содержащую кусочки текста (определения, формулировки, доказательства и т. д.), вместе со всеми связями между ними. В зависимости от запроса она может сгенерировать как краткую «шпаргалку» по какому-то вопросу, содержащую только определения и основные факты, так и подробный учебник или задачник. При этом, попросив, например, рассказать про дифференцирование функции, ученик получит и всю вспомогательную информацию вплоть до определения бинарного отношения (конечно, это поведение тоже регулируется). Программа предназначена и для создания книг преподавателями, и для самостоятельного использования студентами.
Во время демонстрации замечаю, что в списке доступных языков наравне с английским и немецким фигурирует и наш «великий и могучий». Спрашиваю: «А что, у вас есть разработчики из России?» «Да, — отвечает Кристоф Бюргард, представляющий проект, -среди участников есть и россияне, но пока переведен только интерфейс и лишь небольшая часть основного контента». Интересуюсь, кто именно с ними сотрудничает. «Один профессор со своей ученицей из какого-то университета недалеко от Москвы». Заходим на сайт проекта и действительно обнаруживаем там соотечественников из… Йошкар-Олы.
Необычное использование GPS, различных носимых сенсоров и сетевых сервисов продемонстрировали экспериментаторы из проекта MobiLife (www.ist-mobilife.org). С помощью программы Context Watcher, работающей на смартфонах Nokia Series 60, можно добавлять записи в блог, не набирая ни одной строчки текста. Система автоматически отслеживает местоположение (по GPS или идентификатору базовой станции сотовой связи), скорость перемещения (если человек идет пешком, используются специальные сенсоры в обуви), частоту сердечных сокращений, погоду «за бортом» и другие параметры и на основе анализа этих данных может составлять короткие отчеты о минувшем дне. Например, «это был тяжелый день, проведенный по большей части (80%) на CeBIT и в гостинице (15%). Я также был во Франкфурте. Максимальная скорость составляла 200 км/час» — примерно такую запись о вчерашнем дне показал мне Йохан Коолвай, представляющий проект. Записи можно автоматически иллюстрировать фотографиями, снятыми на камеру телефона, — они сами добавляются на сервер Flickr вместе с готовыми описаниями и необходимыми тегами. Помимо всего прочего, можно наблюдать за состоянием и местоположением своих друзей на глобусе Google Earth — о последней возможности я со вздохом вспоминал, когда нужно было срочно найти кого-нибудь из членов нашей «экспедиции» на CeBIT (рис. 5).
Компания Lego развлекала публику демонстрацией роботов, собранных из новой версии своего конструктора Mindstorms NXT, впервые показанного два месяца назад на выставке CES в Лос-Анджелесе. Странные существа из до боли знакомых деталек весело резвились в специально выделенном для этого «вольере», наглядно демонстрируя достижения робототехники, доступные детям от десяти лет (рис. 6). Первая версия Mindstorms была выпущена еще в 1998 году, и необходимость обновления конструктора явно назрела. Видимо, в компании провели «мозговой штурм» и выпустили NXT: он содержит еще более умный «мозг» робота (NXT intelligent brick, теперь с 32-разрядным процессором, поддержкой USB и Bluetooth), новый ультразвуковой детектор движения, систему распознавания голосовых команд и прочие улучшения. Обновился и софт для визуального «конструирования» программ — впрочем, нет никаких сомнений, что энтузиасты Mindstorms быстро научатся использовать для этих целей привычные языки программирования, типа C++ или Java.
А вот студенты из университета Саарланда решили не дожидаться выхода Mindstorms NXT и из самого обычного Lego собрали робота-бармена, принимающего заказы на естественном языке (рис. 7). Впрочем, основное достижение молодых конструкторов — не сам робот, а диалоговый модуль, определяющий возможные вопросы, ответы и реакции Мико (так зовут пластмассового бармена) на разные команды. Принимая заказ, он последовательно спрашивает у своих «клиентов», какие ингредиенты нужно смешивать и в каких пропорциях, а по окончании процесса интересуется, нужно ли взбалтывать получившийся коктейль. Возможно, что подобная система в будущем заменит надоедливые автоответчики в call-центрах, не отличающиеся особой интеллектуальностью.
Еще один популярный сюжет Future Parc — технология дополненной (augmented) реальности, позволяющая взглянуть на мир глазами киборга. Ничего сложного в этом нет: достаточно надеть специальные очки со встроенным проектором, который накладывает на реальную видимую картинку дополнительный слой, генерируемый компьютером. Например, институт Фраунгофера демонстрировал макет крыла, глядя на который можно было в реальном времени наблюдать за изменением огибающих его потоков воздуха. Экспонат на аналогичную тему от Siemens представляет собой модель завода, который можно было отремонтировать без специальных знаний о его устройстве, руководствуясь лишь визуальными подсказками. Разработчики с гордостью отмечают, что их технология распознавания образов не нуждается в специальных маркерах на объектах, адаптируясь практически к любым условиям (рис. 8).
А наиболее близкой к домашнему хозяйству можно назвать совместную разработку итальянской Mobile Solutions и финской VTT. Небольшое Java-приложение позволяет использовать камеру мобильного телефона, например, чтобы посмотреть, как будет выглядеть новый диван в вашей комнате. Из списка выбирается подходящая модель, затем «фиксируется» в нужной точке комнаты — и далее камеру можно свободно перемещать в пространстве — изображение модели накладывается на реальную картинку с камеры и трансформируется в соответствии с законами оптики.