Превосходство (2014)
Фильм об умных программах, способных захватить мир, расскажет о том, что может произойти, если объединить искусственный интеллект и разум человека, жаждущего власти. Доктор Уилл Кастер – ученый, создавший уникальную программу. Программа собрала в себя знания, накопленные за всю историю человечества. Однажды члены радикальной группировки убивают Уилла. А его жена в попытке вернуть любимого загружает копию его сознания в компьютер. Хотя тело Уилла умирает, его разум возрождается в машине, таким образом обретая цифровое бессмертие и получая доступ ко всей информации в мире.
Оригинальное названиеTranscendenceЖанрФантастика, драма, триллерАктерыДжонни Депп, Ребекка Холл, Пол Беттани…СтранаВеликобритания, Китай, СШАРейтингКинопоиск – 6.5, IMDb – 6.2Возрастные ограничения12+
Виды и технологии искусственного интеллекта
На сегодняшний день существует четыре основных вида ИИ:
реактивные машины – системы ИИ, не имеющие памяти и решающие только определенные задачи. Они не способны формировать воспоминания и использовать полученный ранее опыт для выполнения своих функций;
ограниченная память – системы с памятью, основанной на прошлом опыте. Однако этот опыт не сохраняется и не компилируется в библиотеке информации ИИ;
теория разума – системы, понимающие человеческие эмоции и намерения, обладающие социальным интеллектом и участвующие в командной работе;
самосознание – у систем ИИ этого типа формируется представление о себе, благодаря чему они полностью имитируют интеллект человека.
При создании ИИ чаще всего используются технологии:
машинного обучения. Машинное обучение – это способность компьютера с системой ИИ принимать решения по результатам обработки данных, не придерживаясь четких схем и правил. Иными словами, машина становится способна к поиску закономерностей в сложных для человека задачах с большим числом параметров, к обнаружению точных ответов и верному прогнозированию;
глубокого обучения – подраздела машинного обучения, позволяющего обнаруживать закономерности в огромным массивах информации (Big Data). Обработкой данных в технологии глубокого обучения занимаются искусственные нейронные сети (ИНС), созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС предназначаются для моделирования и обработки нелинейных отношений между входными и выходными сигналами. В ИНС применяется алгоритм самообучения, позволяющий им решать определенные задачи с учетом предыдущего опыта и минимальным числом ошибок;
обработки и генерации естественного языка – составления программного обеспечения для трансформации любых данных в естественный язык, понятный компьютеру и используемый им для ответов человеку.
Также в ИИ применяются технологии компьютерного зрения (для нахождения, распознавания и классификации объектов, извлечения данных из изображений, аналитики полученной информации) и анализа данных для выявления в них закономерностей и прогнозирования событий по его результатам.
Потенциальные угрозы ИИ
Ну вот мы и подобрались к самому интересному. Если ученые действительно сталкиваются с проблемами, описанными выше, то какие же угрозы могут принести нам новейшие открытия в области ИИ? На самом деле все больше исследователей сомневаются в нашей способности управлять сверхразумом, в который потенциально могут превратиться обученные нами системы.
Дело в том, что для управления сверхразумом, находящимся далеко за пределами человеческого понимания, потребуется имитация этого сверхразума, которую мы можем проанализировать. Но если мы не в состоянии понять эти системы, то создать такую симуляцию невозможно. Более того, мы даже не можем установить правила, предложенные Айзеком Азимовым – «не причинять вреда людям». Ведь если мы не понимаем, какие сценарии собирается придумать ИИ, то как их предотвратить?
Проблема развития ИИ заключается в том, что из нашего помощника он может превратиться в нашего врага
Интересно, что часть рассуждений, описанных в научной работе, восходят к трудам Алана Тьюринга 1936 года. С помощью сложных математических уравнений он придумал абстрактную вычислительную машину, которая формализовала определение алгоритма.
Иными словами, он попытался понять, можно ли решить любую задачу с помощью математических алгоритмов (а также те, что можно решить только методом перебора). Сам Тьюринг считал, что к 2000 году машины будут способны обмануть человека в 30% случаев.
Описание «машины Тьюринга» в конечном итоге позволило ученым подступиться к этим сложным задачам. О том, что представляет собой машина Тьюринга можно узнать на официальном сайте Кембриджского университета.
Алан Тьюринг оказал огромное влияние на развитие систем искусственного интеллекта
Еще одна проблема в случае появления суперинтеллекта, заключается в том, что любая программа, написанная для того, чтобы остановить ИИ, который хочет убить всех людей, может «понять» эту программу (и остановиться) или нет. Суть в том, что математически мы не можем быть абсолютно уверены в том, какой вывод сделает программа. И если говорить совсем просто, это означает, что программу «уничтожить всех» будет невозможно сдержать.
Объективные препятствия
Интерес фермеров к новейшим техническим решениям в сельском хозяйстве все же есть. Например, крупные агрокомплексы в Китае в период распространения африканской чумы свиней попытались внедрить машинное зрение для выявления и изоляции больных особей. Проблема в том, что небольшие фермерские хозяйства, которых большинство, просто не могут пока себе это позволить.
Фото: The New York Times
Технологии ИИ для массового сельхозпроизводителя дороги и избыточны. В сельской местности есть дешевая рабочая сила. Плюс к тому имеется и социальный контекст: высвободить даже тех немногих работников, заменив их роботизированной техникой, ― социальная проблема.
Кроме того, как мы знаем на примере российских хозяйств, рост урожайности не делает фермеров и агрокомплексы богаче, он просто приводит к обвалу закупочных цен у посредников. В такой ситуации сложно найти стимул к внедрению дорогостоящих инноваций. При том что свободных средств, которые можно было бы вложить в масштабное техническое переоснащение, у фермера, как правило, нет.
Зеленая экономика
Зри в семя: почему селекция в РФ отстает от мировой и что с этим делать
Объективное препятствие состоит в том, что в сельском хозяйстве действительно долгий цикл проверки гипотезы и отработки новых технологий. На экспериментальном предприятии, в полевой лаборатории сложно смоделировать условия, которые бы подходили для других регионов, с другим климатом, влажностью, рельефом, составом грунта.
Внедрение решений на основе ИИ требует базовой технической и цифровой оснащенности. Для подключения сенсоров в сеть IoT банально необходимо устойчивое высокоскоростное интернет-покрытие. Данные должны где-то обрабатываться и храниться. Значит, нужно искать вычислительные мощности или строить свои локальные центры обработки данных. Для БПЛА (дронов) законодательством установлены ограничения на использование.
Индустрия 4.0
Инструкция: как зарегистрировать квадрокоптер и где его можно запускать
Широкое внедрение технологий несет свои риски. Обучение одной подобной системы ― энергетически затратный процесс. По подсчетам экспертов, он оставляет углеродный след, эквивалентный выбросу 284 т CO2. То есть запуск одной ИИ-системы обойдется для планеты в пять раз «дороже», чем вклад в глобальное потепление одного автомобиля.
ИИ не стоит рассматривать как «серебряную пулю» для решения всех глобальных проблем отрасли. Но это одно из перспективных направлений, безусловно, заслуживающих внимания.
Умный дом
Когда идет речь об использовании ИИ в разработке умных домов, то в голову приходят голосовые помощники Алиса, Alexa, Bixby и т.д. Однако эти приложения искусственного интеллекта не ограничиваются только этими умными помощниками.
Устройства термостата, которые используют ИИ для автоматической регулировки температуры, приложения ИИ, которые экономят энергию, автоматически включая / выключая источники света в зависимости от присутствия человека, умные динамики , приложения, которые меняют цвет источника света в зависимости от времени суток, и т.д.
Используемый ИИ развивается, и разрабатывается все больше и больше решений, которые понимают наше поведение и функционируют соответственно.
Deep learning: глубокое обучение для разных целей
Глубокое обучение — подраздел машинного обучения. Алгоритмам глубокого обучения не нужен учитель, только заранее подготовленные (размеченные) данные.
Самый популярный, но не единственный метод глубокого обучения, — искусственные нейронные сети (ИНС). Они больше всего похожи на то, как устроен человеческий мозг.
Нейронные сети — это набор связанных единиц (нейронов) и нейронных связей (синапсов). Каждое соединение передаёт сигнал от одного нейрона к другому, как в мозге человека. Обычно нейроны и синапсы организованы в слои, чтобы обрабатывать информацию. Первый слой нейросети — это вход, который получает данные. Последний — выход, результат работы. Например, несколько категорий, к одной из которых мы просим отнести то, что было отправлено на вход. И между ними — скрытые слои, которые выполняют преобразование.
По сути, скрытые слои выполняют какую-то математическую функцию. Мы её не задаём, программа сама учится выводить результат. Можно научить нейросеть классифицировать изображения или находить на изображении нужный объект. Помните, как reCAPTCHA просит найти все изображения грузовиков или светофоров, чтобы доказать, что вы не робот? Нейронная сеть выполняет то же самое, что и наш мозг, — видит знакомые элементы и понимает: «О, кажется, это грузовик!»
А ещё нейросети могут генерировать объекты: музыку, тексты, изображения. Например, компания Botnik скормила нейросети все книги про Гарри Поттера и попросила написать свою. Получился «Гарри Поттер и портрет того, что выглядит как огромная куча пепла». Звучит немного странно, но как минимум с точки зрения грамматики это сочинение имеет смысл.
Сегодня нейронные сети могут применяться практически для любой задачи. Например, при диагностике рака, прогнозировании продаж, идентификации лиц в системах безопасности, машинных переводах, обработке фотографий и музыки.
Чтобы обучить нейросеть, нужны гигантские наборы тщательно отобранных данных. Например, для распознавания сортов огурцов нужно обработать 1,5 млн разных фотографий. Не получится просто слить рандомные картинки или текст из интернета — их нужно подготовить: привести к одному формату и удалить то, что точно не подходит (например, мы классифицируем пиццу, а в наборе данных у нас фото грузовика). На разметку данных — подготовку и систематизацию — уходят тысячи человеко-часов.
Понятие доменной печи и плавки
Современная цивилизация неразрывно связана с развитием техники производства, невозможной без совершенствования орудий труда и материалов, используемых для их изготовления.
Среди всех материалов природного происхождения или созданных человеком, самое значимое место занимают черные металлы – сплав железа и углерода с присутствием других элементов.
Сплавы, в составе которых часть углерода составляет 2 – 5%, относятся к чугунам, при наличии углерода менее 2% сплав относится к сталям. Для плавки металлов используется специальная технология доменного производства.
Доменная плавка – это процесс производства чугуна из железной руды, перерабатываемой в доменных печах или, как их еще называют, домнах.
Основными материалами, необходимыми в процессе такого производства, являются:
- топливо, в виде получаемого из каменного угля кокса;
- железная руда, являющаяся непосредственным сырьем для производства;
- флюс – специальные добавки из известняка, песка, а также других материалов.
Доменная печь — устройство для производства чугуна восстановительной плавкой железных руд или концентратов.
Основное оборудование доменного цеха — доменная печь — это круглая шахтная печь, футерованная огнеупорной кладкой.
Для защиты кожуха печи от разгара используют холодильные устройства. Кожух печи и колошниковое устройство установлены на фундаменте и удерживаются колоннами.
Исходный материал для плавки называется шихтой и состоит из железной руды, марганцевой руды, агломерата, окатышей. Шихта на колошник печи подается скипами или ленточным конвейером. Через приемную воронку скипы разгружаются в печь. Воздух подается через воздухонагреватели, продукт плавки выходит через летки в ковши, находящиеся в нижней части.
Современные доменные печи оснащены системой централизованного управления и контроля, обеспечивающей регистрацию показателей приборов и комплексных показателей работы доменной печи — расхода кокса на 1 т чугуна и суточной производительности доменной печи в тоннах.
Применяется дополнительное топливо, что снижает расход кокса и себестоимость чугуна. Усовершенствование конструкции доменной печи направлено на увеличение ее мощности (объема), улучшение подготовки сырья, внедрение новых прогрессивных, высокопроизводительных технологий.
Чугун выплавляют в доменных печах, представляющих собой шахтную печь. Сущность процесса получения чугуна в доменных печах заключается в восстановлении оксидов железа, входящих в состав руды, газообразными (СO, Н2) и твердым (С) восстановителями, образующимися при сгорании топлива в печи.
Процесс доменной плавки является непрерывным. Сверху в печь загружают исходные материалы (агломерат, окатыши, кокс), а в нижнюю часть подают нагретый воздух и газообразное, жидкое или пылевидное топливо.
Газы, полученные от сжигания топлива, проходят через столб шихты и отдают ей свою тепловую энергию. Опускающаяся шихта нагревается, восстанавливается, а затем плавится.
Большая часть кокса сгорает в нижней половине печи, являясь источником тепла, а часть кокса расходуется на восстановление и науглероживание железа.
Доменная печь является мощным и высокопроизводительным агрегатом, в котором расходуется огромное количество материалов. Современная доменная печь расходует около 20000 тонн шихты в сутки и выдает ежесуточно около 12000 тонн чугуна.
Как ИИ применяется в разных секторах экономики
- Здравоохранение: анализ медицинских данных, повышение точности диагностики различных заболеваний;
- кибербезопасность: использование алгоритмов глубокого обучения, позволяющих выявлять аномалии в поведении сети;
- сельское хозяйство: управление агроботами, аккуратный сбор урожая;
- транспорт: автоматические системы управления грузовыми железнодорожными составами, исключающие человеческий фактор, беспилотные автомобили;
- e-commerce: «умные» рекомендательные системы для покупателей;
- ретейл: планирование цепочек поставок, наблюдение за поведением потребителей, автоматизация работы складов;
- маркетинг: автоматизация таргетированной рекламы, разработка персональных предложений для потребителя;
- финансы: алгоритмическая торговля, обработка банковских данных, формирование кредитных рейтингов;
- спорт: сбор и анализ действий игроков, виртуальные ассистенты для тренеров и судей.
Виды печей для дома
Классификация по целевому использованию
- Отопительные. Такие печи используют только для отопления помещения в качестве единственного или же дополнительного нагревателя. Отопительные печи осуществляют циркуляцию и прогрев воздуха.
- Отопительно-варочные. Такие печи можно использовать и для прогрева помещения, и для приготовления пищи вместо плиты.
Классификация в зависимости от конструкции
Прямоточные.
Принцип работы таких печей заключается в следующем: воздух перемещается в поддувало, идет вверх и, минуя колосник, выходит через трубу.
Минусы прямоточных печей:
Низкий КПД, ввиду того, что вместе с холодным воздухом из печи уходит и теплый, который еще можно было бы использовать для нагрева помещения.
Плюсы:
За счет того, что такие печи делают их кирпича, который хорошо держит тепло, помещение прогревается равномерно и задерживает тепло.
Канальные.
Такой вид печей – усовершенствованные прямоточные. То есть, за счет множества каналов, теплый воздух не сразу уходит в трубу, а, следуя по ним, прогревает помещение. При установлении канальных печей следует учитывать линейную зависимость коэффициента полезного действия от длины и числа каналов.
Колпаковые.
Такие печи служат для задержания тепла в помещении. Теплый воздух, в соответствии с законами физики, стремится вверх, где его удерживает колпак. Остывая, воздушные потоки тяжелеют и опускаются вниз. И, так как холодный воздух больше не нужен, он выходит через подвертку.
Плюсы колпаковых печей:
- Обеспечивают равномерный прогрев помещения за счет своей конструкции.
- Сажу с легкостью можно убрать, так как она скапливается в одном месте – под колпаком.
Классификация в зависимости от материала
Кирпичные
Плюсы:
- Автономность. То есть, один раз «заправив» печь, можно не беспокоиться о ней еще долго.
- Удержание тепла. Кирпичные сооружения плохо проводят тепло, поэтому оно долго остается в них.
Минусы:
Долго разогреваются.
Чугунные
Плюсы:
- Легко устанавливаются, не требуют наличия фундамента.
- Не пожароопасные.
- Компактные.
- Быстро нагреваются.
- Огромный выбор печей по внешним данным.
- Не требуется дополнительно облицовывать.
- Есть автоматические чугунные печи, которые самостоятельно регулируют температуру.
- Высокий КПД.
- Производительность относительно меньше зависит от количества топлива.
- Невысокая цена.
Минусы:
Довольно быстро охлаждаются и требуют дополнительного разогрева.
Призрак в доспехах (Kokaku kidotai)
(аниме)
Это единственное аниме, однако именно данный культовый анимационный фильм вдохновил на создание многих фильмов, включая “Матрицу” Вачковски, “Аватар” Джеймса Кэмерона, “Искусственный разум” Стивена Спилберга и “Суррогаты” Джонатана Мостова.
Тематическое ядро “Призрака в доспехах” — это поиск идентичности в связке с технологическим прогрессом. Это, безусловно, отличный пример кино про искусственный интеллект. В нём соблюдён идеальный баланс между содержанием и стилем — это то, что некоторые режиссеры ищут всю свою жизнь.
Сюжет разворачивается в недалёком будущем, где люди спокойно могут вживить себе высокотехнологичные импланты. Однако, чем больше человек оснащает себя имплантами, тем больше он похож на людей-киборгов с искусственным интеллектом, которые были созданы людьми. Технологии позволили хакерам взламывать мозг, как людей, так и роботов.
Для борьбы с таким типом киберпреступности был создан специальный “Девятый отдел”. Два сотрудника отдела были назначены для поимки самого опасного хакера по кличе Кукловод. Чем больше девушка-киборг из отдела узнаёт о кукловоде, тем больше задаётся вопросом, кто он, на самом деле, такой, и кем является она сама.
Бонус:
3 Чайник с технологией «СМАРТ»
«Умный» чайник, пожалуй, наиболее распространённый предмет посуды из категории бытовых интернет-гаджетов для кухни. На прилавках можно найти достаточный ассортимент моделей, выпущенных известными компаниями Redmond, Polaris, Candy. Большинство таких конструкций оснащены жидкокристаллическим дисплеем и сенсорными кнопками для ручного управления. Если же вы захотите заставить технику работать удалённо, следует подключить гаджет посредством Wi-Fi к своему мобильному устройству. У всех брендов есть Android и iOS версии. С помощью дистанционного контроля вы сможете не только довести воду до кипения, но и поддерживать необходимый уровень градусов долгое время, и даже выбрать значения температуры, оптимальные для заваривания каждого отдельного сорта чая.
Отличным представителем является Xiaomi Smart Kettle Bluetooth. Он, как и многие конкуренты имеет объем 1,5 литра, при мощности 1800 Вт до 100 градусов он нагревает в среднем за 5 минут. Внутренняя часть корпуса устройств выполняется из нержавеющей стали, а внешняя из пластика, часто с матовой шершавой поверхностью, чтобы руки не скользили. Отлично держат тепло. Могут комплектовать дополнительным фильтром для очистки воды или не иметь его вообще. Подключаются по Bluetooth и управляются преимущественно через сенсорные кнопки.
Современная «умная» кухня четко следует последним тенденциям в плане экологичности. Последние технологии преимущество направлены на экономию места и уход от аналоговых индикаторов и систем управления, из-за чего многие товары имеют только цифровой дисплей. Так же производители стараются добиться максимальной мультифункциональности, чтобы их устройства были востребованы во всех смежных с основной сферах.
Внедрение сетей 5G в России и мире — текущее состояние дел
Процесс внедрения сетей 5G в коммерческую эксплуатацию начался уже с 2019 года, правда, пока покрытие таких сетей весьма скромное. На начало 2021 года, сети 5G запущены в эксплуатацию у 47 операторов в 22 странах мира, а вместе с теми, кто запланировал запуск или ведет тестирование будет 279 операторов в 109 странах.
Количество базовых станций 5G-NR в коммерческом обращении:
Коммерческие, запланированные и пилотные сети 5G:
Что касается абонентского оборудования, то в продаже уже имеется множество моделей 5G смартфонов, роутеров и CPE.
Первые пользователи уже оценили значительный рост скорости передачи в режиме 5G. Результаты тестов Qualcomm (май 2019) показывают повышение скорости скачивания у 5G устройств по сравнению с LTE устройствами в 3.3 раза. В будущем этот показатель будет выше за счет более плотного покрытия и перехода от LTE EPC ядра к пакетному 5G ядру сети.
В России «большая четверка» операторов в период с августа по сентябрь 2019 года уже провели первые тесты и запуск пилотных сегментов 5G сетей. По результатам тестов на данном этапе задержки в сети в движении вышли менее 10 мсек, а скорости достигали 2 Гбит/Сек на скачивание.
Пилотные зоны 5G можно найти на улицах Москвы (Парк Зарядье, Москва Сити, Воробьевы горы, ВДНХ, Сколково, GMS-Hospital, СК Лужники, ст.м.Горький), Казани, Кронштадта и в лабораториях операторов сотовой связи.
Согласно российской программе «Цифровая экономика», устойчивое покрытие сети 5G должно быть обеспечено к 2024 году во всех крупных городах с населением от 1 миллиона человек. В настоящий момент модель развития российских сетей 5G до конца не определена. Проблема, как и в прочих странах, заключается в выборе радиочастотных полос.
Операторы считают наиболее привлекательным для 5G диапазон 3,4-3,8 ГГц (n78 и n79), однако он занят другими пользователями, в основном, военными и спецслужбами, и требует работы по высвобождению. Больше ясности с частотными диапазонами появится в 4-м квартале 2020 после открытых торгов, на которых Роскомнадзор должен распределить радиочастоты в формате аукциона.
Наши сильные и слабые стороны
Если переводить сухие цифры в проблемы и преимущества — вот что мы имеем сегодня.
Плюсы
У нас есть хорошие ИИ-лаборатории. Некоторые открываются в государственных университетах. Одна из них — лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. На её базе создан проект iPavlov. Он разрабатывает ботов-консультантов для онлайн-магазинов, сервисы быстрого поиска по документации и инструменты анализа мнений клиентов. В его команде выпускники и действующие сотрудники вуза.«Сбер» открывает институт искусственного интеллекта — там будут проводиться исследования для создания новых продуктов. Институт должен заработать уже в 2021 году, сейчас приглашают ведущих российских и зарубежных учёных.
Развиваются курсы по ИИ. Вместе с МГУ Skillbox сделал первую коллаборацию вуза и онлайн-университета в России. Создан курс «Философия искусственного интеллекта» — он станет хорошей базой для тех, кто хочет разобраться в предмете ИИ.Агентство искусственного интеллекта занимается корпоративным обучением: рассказывает о том, как ИИ-решения могут быть полезны для продаж и внутренних процессов компании
Проект берёт на себя важную роль: бизнес получает информацию про ИИ и осознаёт, почему его нужно внедрить, — это важное условие для развития рынка.Предпринимает усилия «Сбер» — банк запустил Академию искусственного интеллекта для школьников. Доступен курс по машинному обучению — его может пройти любой желающий
Банк создаёт материалы, которые можно использовать в рамках обычных школьных занятий и во внеучебных классах. Проводится олимпиада, посвящённая ИИ, — призёры и победители получают бонусы при поступлении в государственные вузы. Обучение прошли уже более 3,7 миллиона ребят по всей России.
Минусы
- Один из главных — отсутствие законодательного регулирования. Из-за этого в стране, например, не запущены беспилотные автомобили — хотя «Яндекс» давно занимается их разработкой и производством. Проблема в том, что закон не позволяет проводить полноценные испытания — тестировать авто можно только с водителем, который едет за рулём. Из-за этого затягиваются сроки: ввод в эксплуатацию, по оценке Минтранса, может произойти не ранее 2024 года.
- Отсюда вытекает следующая проблема: говорить о широком применении ИИ в государственном и социальном секторе пока рано. Не хватает законодательной базы, некоторые положения закона о защите данных несовместимы с внедрением ИИ — об этом также открыто говорится в дорожной карте, посвящённой развитию отрасли.
Всемирный тренд в ИИ сегодня — монополия больших компаний. Плюс это или минус — большой вопрос. Корпорации обогащаются за счёт ИИ, покупают последние разработки и нанимают на работу редких специалистов, разбирающихся в теме. Для малого и среднего бизнеса это затрудняет выход на рынок — конкурировать почти невозможно.
Фото: Dmitry Galaganov / Shutterstock
3 Маслопресс
Еще одним необычным и полезным гаджетом на вашей кухне станет маслопресс. Одним из лидеров в этой сфере является компания Rommelsbacher. Она выпускает продукцию, способную воспроизводить масло из чего угодно, будь это подсолнечные, конопляные или другие зерна. Например, сейчас доступно минимум 18 видов зерен. Работает все просто – включаете Play и процесс начался. Устройства подойдут для тех, кто не любит «химию» с прилавков. После отжима отбрасывается жмых, которому можно найти применение в кондитерских целях.
Для очистки прибора обязательно устанавливается реверс. С ним удаляются все излишки и шелуха. Сырье загружается в съемный контейнер, который весит около 700-800 грамм.
3 «Умная» кофемашина
«Умная» кофемашина запомнит все ваши вкусы и пристрастия – какой крепости вы предпочитаете напиток, сколько ложечек сахара любите, добавлять ли молоко и даже высчитает идеальную для вас плотность пенки. Но основным преимуществом кофеварок такого типа является возможность выхода во всемирную паутину. А это значит, что, где бы вы не находились в данный момент, вы всегда сможете связаться с гаджетом, и запустить процесс приготовления вкусного и ароматного напитка. Согласитесь, приятно, когда после изнурительного рабочего дня дома вас встречают бодрящие кофейные ароматы, а на подставке ожидает чашечка дымящегося латте или американо. Данные приборы полностью безопасны – производители «умных» кофемашин гарантируют автоматическое отключение при перегреве, сбое в подаче электрического тока или в других нестандартных ситуациях.
Несмотря на высокую стоимость, а это как правило, более 100000 рублей, в качестве примера мы хотим привести модель от De’Longhi с индексом ECAM 650.75.MS. Покупатели в своих отзывах отмечают у современных моделей наличие дружественного интерфейса благодаря экрану 4.3 дюйма, возможность управления по Bluetooth со смартфона и множество других функций. Отдельно выделяется вкус приготовленного кофе, который отмечается как феноменальный вне зависимости от типа напитка.
Еще по одной (2020)
Долгожданная новинка европейского кино с танцующим Мадсом Микельсеном – фильм о жизни со смыслом, расширяющий сознание и мировоззрение. Мартин – утративший вкус к жизни учитель истории. Его приятель Питер устал от преподавания музыки. Томми проводит занятия по физкультуре, не вставая со скамейки спортзала. Школьный психолог Николай сомневается в работе с учениками. Традиционно встретившись в баре пятничным вечером, коллеги обсуждают теорию влияния алкоголя на уровень счастья. Мужчины решают проверить ее на практике, что приведет к непредсказуемым последствиям.
Оригинальное названиеDrukЖанрДрама, комедияАктерыМадс Миккельсен, Томас Бо Ларсен, Магнус Милланг…СтранаДания, Швеция, НидерландыРейтингКинопоиск – 7.6, IMDb – 7.8Возрастные ограничения18+
