1) Heli HuBot – ein neues Projekt

Wikimedia Commons; Robot Entertainer, Human Statue Bodyart, Bodypainting; Eva Rinaldi from Sydney Australia
Wikimedia Commons; Robot Entertainer, Human Statue Bodyart, Bodypainting; Eva Rinaldi from Sydney Australia
So, jetzt werde ich alle anderen Projekte einstellen und löschen bzw. lassen wie sie sind und mich einem neuen Projekt widmen. Jetzt habe ich endlich kapiert, wie einfach es mit der Web Audio API bzw. Web Audio API und mit HTML5 Video Events and API bzw. Using HTML5 audio and video ginge, meinen Heli-Bot Audio- und Video- Eingänge über einen modernen Browser zu verpassen. Mit E-speak und den AIML-Interpreter, den ich mir schon einigermaßen angpassste (zuerst in PHP, dann in Ruby und zuletzt in Java und Python) könnte ich mit Heli-Bot relativ leicht einen Schritt weiter kommen. Gleichzeitig musste ich aber feststellen, dass alle meine Modelle zu einer integrierten KI, die mit Kategorien arbeiten sollte und hauptsächlich die AIML Dateien und Protokolle zum Scheitern verurteilt sind. Ich will diesen Ansatz nicht weiter verfolgen, da ich ihn für aussichtslos halte, in Bezug auf mein Ex-Ein-Mann-Projekt Heli-Bot. Auf sämtliche Spekulationen, an die Verwendung von Android werde ich zukünftig ebenfalls verzichten. Neuronale Netze hin, künstliche Neurone und selbsttätiges Lernen (geführt und ungeführt) her, ich beginne ganz von vorne mit einem anderen Ansatz, da ich nun zu dem Schluss gekommen bin, dass eine KI, wie ich sie mir vorstelle, ganz anders entwickelt werden muss. Ich richte meinen Blick auf die Natur und den Menschen und beginne ganz primitiv und einfach wie folgt:
Stufe 1:
In einem menschlichen Schädel (Plastik) werden 2 Kameras eingebaut, 2 Mikrophone und ein Lautsprecher. Die Kameras müssen so beweglich sein, wie die menschlichen Augen. Ein Raspberry Pi ist für die Steuerung und Aufzeichnungen vorgesehen. Es wird ununterbrochen aufgenommen und nach einer Stunde wieder überschrieben. Vorerst soll einmal pro Stunde 1 Minute Ton- und Videoaufzeichnung gespeichert werden. Diese Minute wird anfänglich zufällig ausgewählt, sobald Heli HuBot einmal weiß, was für ihn wichtig ist wird sich das ändern.
Eine Bewegung des Schädels mit den Freiheitsgraden die den möglichen Kopfbewegungen des Menschen entspricht soll ebenfalls gleich von Anfang an implementiert werden. Allerdings verwende ich dafür und für die Augen (Kameras) vorerst Stepper, die später durch Muskeln ersetzt werden, damit ich schnell mit der Entwicklung einer geeigneten Reaktion auf optische und akustische Reize beginnen kann.
Stufe 2:
Das Gehirn (1 oder 2 Mini-PCs; Mint Linux) wird in Brust- und Bauchraum angesiedelt, da Atmung und Verdauung sowieso nicht erforderlich ist. Dann wird über SSH im WLAN eine Kommunikationsschnittstelle implementiert und die Grundfunktionen werden programmiert, wobei ich diesmal auf AIML ganz verzichten werde.
Gleichzeitig entwickle ich ideale künstliche Muskeln, die ich am Skelett genau an Ansatz- und Ursprungsstelle befestigen werde. Jetzt weiß ich endlich, wozu ich Anatomie gelernt habe und den Sezierkurs für Mediziner machte. Motoren und Hydraulik kommt nicht in Frage, sondern da habe ich eine ganz einfache, aber ideale Lösung gefunden. Allerdings wird noch getüftelt und bis die ersten Muskeln einsatzfähig sind, wird noch viel Wasser die Donau hinab fließen.
Stufe 3:
Lernen wie ein Kleinkind auf die ganzen Algos für Text-, Objekt- und Stimmerkennung vorerst verzichten; Speichern von Begriffen in Verbindung mit akustischen und optischen Daten. Sprachsynthese; Entwicklung einer Haut mit Thermo- und Drucksensoren. Aber bis dahin habe ich noch Zeit und dann kann ich an dieser Stelle aus frühern Versuchen mit Neuronen und neuronalen Netzen eventuell Teile wieder verwenden. Zuerst möchte ich aber auf alles unnötige verzichten und das große Baby einmal soweit schaukeln, dass es auf Reize reagiert und greifen kann.

Das ist der Eröffnungsartikel mit der Nummer 1 für die Kategorie Heli HuBot. Die Aktivitäten werden großteils hier Dokumentiert in fortlaufenden Artikeln. Leider kann ich das Projekt nicht Open Source machen, denn ich habe ja gesehen, was Google aus Linux für sein Android gemacht hat. Ja, nicht einmal die Muskeln werde ich öffentlich dokumentieren, denn sonst verdient Google die nächsten Mrd. mit meiner Idee. Ich verfolge mit dem Projekt keine wirtschaftlichen Interessen und will nichts verkaufen und nichts damit verdienen, aber ich will auch nicht, dass andere mit meiner Arbeit Unsummen kassieren, daher wird es keinen Open Source geben und meine Idee für die Muskeln bleibt auch geheim. Wenn sie einmal in einer Muskelhaut (Fahrradschlauch wäre ev. geeignet) verpackt sind, werde ich Videos aufnehmen, die sie in Aktion zeigen.

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Ich mag Lulu

Ja, ich mag Lulu, auch wenn das vielleicht etwas seltsam klingen mag. Keine Angst, es geht hier nicht etwa um medizinische Urinprobenverkostung, um Diabetis Mellitus (Geschmackrichtung Honig) feststellen zu können, sondern um Lulu. die bieten wirklich eine hervorragende Möglichkeit für Autoren und solche die es gerne werden möchten. Ich habe gerade 2 Kindle Bücher (Physiologie und Dadaichmuss) wieder gelöscht, weil ich eines vor Jahren schrieb und einfach nicht mehr aktuell ist. Physiologie interessiert mich zwar immer noch, aber nicht so sehr, dass ich mein Buch dazu überarbeite. Mein Dadaichmuss interessiert mich hingegen überhaupt nicht, sondern ich schreibe nur dadaichmussistische Artikel, wenn ich muss. Wenn sich Wörter und Gedanken aufdrängen und ich sie nur aus dem Kopf bekommen kann, wenn ich sie aufschreibe.
Jetzt habe ich aber gerade einen SciFi Roman im Kopf, vielleicht wird das etwas für Lulu.

Lulu über sich selbst:

Launched in 2002, Lulu pioneered the self-publishing industry and paved the way for people around the world to publish books and bring them to market, while allowing authors to retain full control of their work. Operating a global network, Lulu provides worldwide distribution so that authors can reach readers just about anywhere via print, e-readers and tablet devices. As the leading independent self-publishing company, Lulu has enabled people in more than 225 countries and territories to self-publish nearly two million publications, including 1.5 million books. Lulu is also the innovative engine that powers Picture.com, which lets individuals and businesses celebrate life experiences and enrich relationships by creating custom, premium quality photo specialty products.

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Google bestimmt nun auch wie meine Website (Blog) heißt

notizgoogleIch rege mich deshalb aber nicht mehr auf, denn bei dem was Google heute schon alles bestimmt und sonst noch praktiziert,  ist das ein nicht bemerkenswerter Lapsus.
Es ist mir nur gerade aufgefallen,  weil ich nach „Notizblog“ suchte und „Helmut, Hirner“ fand, obwohl mein Name nur auf der Seite „über“ und im Namen der Domain steht. Dazu sei bemerkt, dass es domains gibt, die sehr viele verschiedene Homepgages hosten. Im „title tag“ steht bei mir „Noitzblog, ..“ aber nichts von „Helmut Hirner“ weit und breit. Das ist ungefähr so, als würde ich nach „Suchmaschine“ oder „Google“ suchen und dann würde mir die private Homepage von Larry Page präsentiert.
Gut, dass es mir völlig gleichgültig ist was Google anzeigt, findet und tut, aber ich notiere mir jedenfalls, dass bei Google meta und title tags für die Fisch sind, denn bei Google macht man sowieso was man will.

Leider hat mir Google auch die Freude an Open Source verdorben. Jetzt ist es zwar ohnehin schon zu spät, aber ich würde es verstehen, wenn niemand mehr Open Source programmieren würde. Denn dann kommt eine Firma wie Google, nimmt was es braucht, wie z.B. Linux, eSpeak, …, macht es zu proprietärer SW und verdient Mrd. Euro damit. Programmierer die ihr Leben in ihr Lebenswerk investierten bekommen keinen Cent.

Naja, es ist schön, dass es immer wieder etwas gibt, was mir ein Dorn im Auge ist, wie z. B. Google, Facebook und unnötig laute Motorräder und über ich das ich mich zwar aufregen kann, aber es bedeutet mir nicht wirklich viel. Von Google werde ich immer weniger abhängig, da ich schon für alle Produkte gute Alternativen gefunden habe. Ach ja, F-Droid (Alternative zu Google Play) und die offline Maps muss ich mir wieder am Handy installieren und irgendwann werden die Harley-Fahrer auch bemerken, dass Lärm auf amerikanischen Highways vielleicht keine Rolle spielt, aber in der Stadt schon. Oder, womöglich kommt irgendwann jemand auf die Idee, Radar-Kontrollen mit Lärm-Kontrollen zu verbinden und bei Überschreitung einer Toleranzgrenze ordentlich abzukassieren, dann löst sich dieses Problemchen auch.

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Cantor – KDE Frontend to Mathematical Software

sage notebook
sage notebook
Alles andere hat sich für mich erübrigt, ich habe meine CAS, dank Ubuntu, gefunden. Cantor ist einfach genial. Es bot nach der Installation aus dem Software-Center schon Qalculate, Octave, Maxima, R und Scilab an und Sage habe ich mir separat von sagemath.org installiert.
Zitat aus dem Handbuch von Cantor:
Die Module von Cantor
In Cantor stehen mehrere Module zur Auswahl, je nach Aufgabenstellung wählen Sie das am besten geeignete Modul aus.
Zur Zeit sind folgende Module vorhanden:
Sage:
Sage ist ein unter der GPL lizenziertes freies Mathematik-Software-System.Es kombiniert die Stärken vieler Open-Source-Pakete mit einer gemeinsamen Python-basierten Schnittstelle. Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite http://sagemath.org.
Maxima:
Maxima ist ein System für die Manipulation von symbolischen und numerischen Ausdrücken, einschließlich Differenzierung, Integration, Taylorreihe, Laplace-Transformation, gewöhnliche Differentialgleichungen, lineare Gleichungssysteme, Polynome und Mengen, Listen, Vektoren, Matrizen und Tensoren. Durch exakte Brüche sowie Langzahlarithmetik und Gleitkommazahlen mit beliebiger Genauigkeit (arbitrary precision) erzeugt Maxima Ergebnisse mit hoher numerischer Präzision. Maxima kann Funktionen und Daten zwei-
und dreidimensional grafisch darstellen. Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite http://maxima.sourceforge.net.
R:
„R“ ist eine Sprache und eine Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, ähnlich zur Sprache und Umgebung „S“. Es stellt eine große Auswahl an statistischen (lineare und nicht lineare Modellierung, klassische statistische Tests, Zeitreihenanalyse, Klassifikation, Clustering, …) und grafischen Techniken bereit und lässt sich stark erweitern. Die Sprache „S“ ist oft das bevorzugte Mittel für Forschungen mit statistischer Methodologie und „R“ stellt die Open-Source-Mittel für die Teilnahme an diesen Aktivitäten bereit. Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite http://www.r-project.org.
KAlgebra:
KAlgebra ist ein grafischen Mathematikprogramm auf der Basis von MathML. Es ist im Projekt KDE-Lernprogramme enthalten. Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite http://edu.kde.org/kalgebra/ .
Qalculate!:
Qalculate! ist mehr als nur ein einfacher Rechner und nutzt die Schnittstellen, Rechenleistung und Flexibilität moderner Rechner aus. Der wichtigste Begriff in Qalculate! ist der Ausdruck. Anstatt jede Zahl in mathematischen Ausdrücken einzeln einzugeben, schreiben Sie den gesamten Ausdruck und bearbeiten ihn dann. Die Interpretation der Ausdrücke ist flexibel und fehlertolerant. Bei fehlerhaften Eingaben erhalten Sie Hinweise zur Korrektur. Nicht vollständig lösbare Ausdrücke führen aber nicht zu Fehlern, sondern diese Ausdrücke werden durch Qalculate! soweit wie möglich vereinfacht und als geänderter Ausdruck zurückgegeben. Zusätzlich zu Zahlen und arithmetischen Operatoren darf ein Ausdruck eine beliebige Kombination von Variablen, Einheiten und Funktionen enthalten. Weitere Informationen finden Sie auf http://qalculate.sourceforge.net/
Python2:
Python ist eine außergewöhnlich leistungsfähige dynamische Programmiersprache, die in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen benutzt wird. Es gibt mehrere Python-Pakete für wissenschaftliche Programmierung. Python wird unter der „Python Software Foundation“-Lizenz (kompatibel zur GPL) verbreitet. Weitere Informationen dazu finden Sie auf offiziellen Webseite.“
Zitat Ende

Ubuntu, Cantor und die Mathe-Module sind einfach genial.

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Axiom, ein weiteres Computer Algebra System (CAS) auf Ubuntu

Beginnt bitte nicht mir der Installation, bevor ihr den ganzen Artikel gelesen habt.
Nach Mathics habe ich mir Axiom installiert und etwas angesehen. Ursprünglich plante ich zwar, Mathics, Axiom und Maxima ein wenig unter die Lupe zu nehmen, aber jetzt bin ich mir da nicht mehr so sicher, ob ich überhaupt jemals zu Maxima kommen werde. Schon die elegante und professionelle Installation hat mich beeindruckt, die auf meinem Ubuntu, wie folgt aussah:
Zitat von Axiom:

echo 0 >/proc/sys/kernel/randomize_va_space
apt-get install m4 libxpm-dev libxt-dev libx11-dev
apt-get install libxext-dev gettext git-core texlive gawk texlive-fonts-extra
git clone git://github.com/daly/axiom.git
cd axiom
export AXIOM=`pwd`/mnt/ubuntu
export PATH=$AXIOM/bin:$PATH
make

Also note that Ubuntu ships a broken xterm setting for the emacs alt key
where alt is supposed to be meta. Add the following line
XTerm*metaSendsEscape: true
in your .Xresources file

Zuerst ASLR auf statisch setzten, dann geht es los mit der Installation, wobei mann für texlive und das Git Repository schon ein wenig Platz bereithalten darf.

firefox front end
firefox front end
Mit LISP habe ich vor langer Zeit ein wenig herum gespielt, aber dann habe ich die Programmiersprache wieder aus den Augen verloren. Jetzt gibt es ein freudiges Wiedersehen. Darüber hinaus, wird hier endlich wieder einmal ein Programm bei der Installation direkt aus dem Source kompiliert, was heute immer seltener wird (es werden auf der Download-Seite aber auch vorkompilierte binaries angeboten.
Ein freies, kostenloses CAS mit BSD Lizenz und einer guten Dokumentation bzw. hier das online Buch, was will man noch mehr, wenn man ein CAS benutzen möchte?

So, die CPU glüht und der Compiler hat seine Arbeit getan. Jetzt wird getestet und gespielt und die Dokumentation über das Firefox front end studiert.
ubuntu_axiom
Nein, das kann doch nicht sein, ich hätte mir alles ersparen können, denn Ubuntu hat Axiom im Software-Center. Ein Klick auf installieren hätte genügt und ich ziehe die Software aus dem Software-Center sogar vor, da ich mich dann nicht um Updates kümmern muss. Also alles zurück deinstallieren, löschen und dann auf „installieren“ klicken.
Was habt ihr daraus gelernt? Seht immer zuerst nach, ob euer System die SW bereit stellt, auch wenn ihr es nicht erwartet. 😉
Gut jetzt habe ich Axiom und OpenAxiom über das System installiert und ein wenig damit gespielt. Die Oberfläche ist gewöhnungsbedürftig und ein wenig enttäuschend, weshalb ich mir nun doch auch noch Maxima und Sage ansehe, bevor ich mir die Beispiele genauer ansehe.
Nun, was denkt ihr, mache ich dazu wohl als erstes?

Weblinks:
Axiom Homepage des CAS
Was ist ein Axiom eigentlich? Axiom (Wikipedia)
How Effective is ASLR on Linux Systems?
How can I temporarily disable ASLR (Address space layout randomization)?
OpenAxiom: The Open Scientific Computation Platform

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