Пределы автоматизации и внедрения роботов

[BlackMokona]

Голосовые помощники продолжают развиваться.
https://geektimes.ru/post/275568/

Вчера на конференции TechCrunch Disrupt состоялась презентация Дага Киттлауса (Dag Kittlaus) — создателя и в прошлом ведущего разработчика программы Siri.

Киттлаус рассказал о прогрессе в разработке нового интеллектуального чатбота — девушки Вив, которая сильно превосходит старую Сири по умственным возможностям. Разработчик продемонстрировал, на какие сложные вопросы отвечает Вив, как она плотно работает со сторонними приложениями и API, насколько лучше у неё память по сравнению с забывчивой и легкомысленной Сири.

Даг начал презентацию Вив с простых вопросов и погоде и т.д., затем перешёл к замысловатым головоломкам:

«Будет ли теплее 20 градусов возле моста Золотые ворота послезавтра после пяти вечера?»

Вив точно отвечала на каждый из сложносоставленных вопросов.

Даг Киттлаус подчеркнул, что Вив — не просто личный ассистент, а универсальная платформа, открытая для интеграции сторонних приложений. Например, во время презентации он попросил передать приятелю 20 баксов за вчерашнюю выпивку — и Вив послушно сделала перевод через Venmo.
В отличие от Сири, новая девушка-ассистент не забывает мгновенно, о чём вы говорили минуту назад. Новые вопросы она воспринимает как продолжение беседы в контексте предыдущей информации.
Главным козырем Вив назвали что она «динамически генерирует программы» (Dynamic Program Generation), чтобы формализовать нечёткий запрос для генерации наилучшего ответа.
Даг Киттлаус — настоящий отец Сири (Speech Interpretation and Recognition Interface), он основал компанию Siri в 2007 году, используя разработки в области искусственного интеллекта Стэнфордского научно-исследовательского института. Изначально Сири работала почти с 45 сервисами, но в 2010 году её купила Apple за $200 млн для использования эксклюзивно в устройствах iOS.

Новая компания Viv.ai основана четыре года, получила более $12,5 млн венчурного финансирования, в том числе от таких инвесторов как Марк Цукерберг, Шерил Сэндберг, Джек Дорси и др.

Киттлаус отклонил предоложения о покупке Вив со стороны Google и Facebook.

Разработчик пообещал, что испытать Вив в настоящем общении можно будет уже в этом году.

https://youtu.be/MI07aeZqeco

[bob]

Робот-преподаватель получил работу в томском лицее.
Разработанный в ТПУ робот-учитель начнет вести уроки 1 сентября -
http://rueconomics.ru/173670-robot-prepodavatel-poluchil-rabotu-v-tomskom-licee
http://planet-today.ru/novosti/tekhnologii/item/41717-razrabotannyj-v-tpu-robot-uchitel-nachnet-vesti-uroki-1-sentyabrya

[BlackMokona]

https://geektimes.ru/post/276284/

Правоохранительные органы США несколько лет используют в своей работе специальные программы, которые анализируют статистику преступлений и выдают рекомендации. Например, в Калифорнии программа рассчитывает оптимальный маршрут патрулей с учётом вероятности преступлений в каждом районе города в определённое время суток. Полиция Чикаго в 2014 году составила список наблюдения с именами 400 наиболее вероятных преступников в будущем. Алгоритм предсказания преступников и будущих жертв беспокоит правозащитников, хотя он показал удивительную точность (более 70% жертв огнестрела в Чикаго в 2016 году были в списке, заранее составленном программой)

[BlackMokona]

https://geektimes.ru/company/dronk/blog/276126/

Джилл Ватсон (Jill Watson) ассистент преподаватель онлайн-курсов Технологического института Джорджии до момента своего «разоблачения» успела помочь в работе над проектами по дизайну программ более чем 300 американским аспирантам. В ее компетенции был довольно широкий круг задач – от рассылки вопросов и напоминаний о сроках сдачи выполненных заданий – до активного участия в обсуждении острых вопросов на специализированных студенческих форумах, где студенты обмениваются мнениями и знаниями, связанными с курсовыми работами и прочими проектами.

Поскольку общение в рамках проводимого эксперимента проходило исключительно онлайн, увидеть Джилл воочию никому из студентов не удавалось, однако по манере общения и используемому сленгу большинство студенческой аудитории представляло ее общительной дружелюбной девушкой с чувством юмора двадцати с лишним лет, активно работающей над докторской диссертацией. И практически никто из опрошенных до последнего момента не предполагал, что общается с роботизированным комплексом. Между тем, намек на происхождение Джилл скрывался в ее фамилии – Watson, знакомой всем нам аналитической платформы, разработанной концерном IBM и доработанной в соответствии с особенностями обучающего процесса в лаборатории института Джорджии.

Согласно данным журналистского опроса нашлось немало студентов, выразивших желание проголосовать за Джилл как за одного из лучших ассистентов курса. Здесь администрации института пришлось раскрыть аспирантам истинное происхождение ассистентки Джилл Ватсон. Когда правда стала достоянием студенческого сообщества, кое-кто из аспирантов все же согласился, что кое-какие сомнения по поводу Джилл все же имелись – слишком уж быстро и точно отвечала она на вопросы в сообщениях, причем вне зависимости от их сложности.

Популярность онлайн-обучения, предоставляющего миллионам заинтересованных абитуриентов возможность получить качественное, а главное, доступное по цене образование растет с каждым годом, как растет и аудитория желающих обучиться онлайн не выходя из дома. Но то, что для студентов благо, для инструкторов на определенном этапе превращается в проблему в связи с лавиной вопросов, задаваемых студентами и требующих оперативного ответа. Подсчитано, что в среднем за семестр ассистенту-преподавателю приходится отвечать на более чем 10 тысяч (!) вопросов в текстовых сообщениях. И здесь передача рутинных функций роботу видится как лучший выход из положения, что убедительно доказал пример Джилл Ватсон.

Разумеется, «роботессу» мисс Ватсон пока трудно назвать идеалом, как и альтернативные роботизированные решения справляющиеся с аналогичными задачами. И тем не менее, специалисты аналитического отдела института подсчитали, что Джилл удалось ответить на 40% рутинных вопросов, оставляя при этом в компетенции “живого” преподавателя прежде неоднозначные вопросы с философским подтекстом и такие, которые были связаны с индивидуальной личностной оценкой.

В компании IBM знают о разработке обучающего робота на базе их программного комплекса, но сами специалисты компании в работе лаборантов Технологического института участия не принимали. Разрабатывая программные алгоритмы Джилл специалисты института проанализировали в общей сложности порядка 40 000 сообщений на форуме Piazza и обучили систему классифицировать вопросы. При этом, как упоминают создатели Джилл Ватсон, их система значительно опередила «в развитии» существующих обучающих чат ботов и генерирует ответ только в том случае, когда не ниже чем на 97% «уверена» в его истинности и правильности классификации.

Эксперимент в несколько видоизмененном формате продолжится в следующем году. На этот раз студентов предупредят, что один из ассистентов робот, но не более того. Окончательный вердикт им все же придется выносить самостоятельно.

Если апробированная технология приживется в образовательной сфере, эффект ее применения будет сложно переоценить. Уже сегодня ясно, что это, в первую очередь, новые возможности для экспоненциального расширения онлайн аудитории и более чем доступные цены.

С учетом стремительного развития систем ИИ, прежде всего связанных с обработкой и анализом больших объемов информации, а также необходимостью формирования на их основе статистических выводов не сложно предположить дальнейшее расширение сфер их применения. Уже сегодня интеллект «Watson» задействован в ряде онкологических центров в процессе диагностике рака, где требуется сверка колоссального объема архивной информации с той, которую предоставляет для диагностики конкретный пациент. И уже сегодня результаты диагностики, подготовленные с использованием ИИ, зачастую оказываются точнее чем те, которые получены традиционным способом, с использованием знаний и опыта узкопрофильных специалистов.

Еще одно перспективное направление, где просматривается колоссальный потенциал систем ИИ – судебная система. Примером здесь может стать такая сложная область, как прецедентное право, где для принятия судебного решения, помимо сухого регламента законодательной базы требуется руководствоваться колоссальным массивом накопленного опыта. Использование возможностей ИИ в данном случае полностью исключит заангажированность судебного вердикта, связанного зачастую с коррупционной составляющей или личным отношением к обвиняемому со стороны судьи или судейской коллегии.

Открыв доступ к возможностям платформы Watson, IBM тем самым запустила безостановочный процесс расширения присутствия ИИ в самых разных областях жизни современного человека. Одним из последних и замечательных примеров стал робот-консьерж Connie, успешно справляющийся с инструктажем посетителей, прибывающих в отель Hilton в штате Вирджиния (США).

[-Asket-]

Adidas возвращается в Германию
Немецкий производитель спортивной одежды и обуви Adidas перенесет небольшую часть производства обратно в Германию. Как сообщило руководство концерна во вторник, 24 мая, изготовление кроссовок начнется осенью 2016 года на фабрике Speed Factory в баварском Ансбахе. Первая пробная партия составит 500 пар. В дальнейшем планируется перейти на крупносерийное производство и довести объемы производства спортивной обуви до полумиллиона уже в 2017 году.
Возвращение Adidas в Германию оказался возможным благодаря автоматизации производственного процесса. Изготовлением обуви на фабрике общей площадью 4600 кв. м будут заниматься исключительно роботы. По словам директора по развитию Adidas Герда Манца (Gerd Manz), благодаря переносу производства срок разработки новой продукции можно будет сократить с полугода до нескольких дней. При этом применяемые технологии практически не повлияют на стоимость товара в магазинах.
Adidas практически полностью свернул производство одежды и обуви в Германии в 1993 году за исключением завода в Шайнфельде, где изготовляются преимущественно футбольные бутсы. Большую часть предприятий концерн разместил в Азии, где в 2015 году было выпущено 300 млн пар обуви. В 2017 году Adidas планирует открыть дополнительное производство в США.

[BlackMokona]

Роботы не бастуют

О том, что на фабриках и в общежитиях Foxconn, ведущего мирового производителя электронных компонентов, не все так хорошо, как рассказывает компания, говорили не раз. Критики утверждали, что работникам сложно выполнять монотонные обязанности много часов подряд без перерыва, а общежития, предоставляемые компанией, не слишком отличаются от тюремных бараков.

Да и уровень самоубийств сотрудников Foxconn довольно высокий. Компания на критику отвечала, что условия жизни и работы обязательно будут улучшены. И сейчас руководство Foxconn решило приступить к реализации плана по улучшению условий на своих фабриках. Основной пункт этого плана — увольнение 60000 человек, все они — сотрудники одной фабрики, Кюньшань (провинция Цзянсу). Людей планируют заменить роботами, которые ничего не просят и обходятся компании дешевле, чем китайские работники. Кроме Foxconn, автоматизировать свое производство планирует еще около 600 компаний.

Пресс-секретарь компании заявил следующее: «Фабрика Foxconn снижает количество работников со 110000 до 50000, благодаря роботам. Это позволит снизить затраты на оплату труда… Нашему примеру последуют и другие компании».

https://geektimes.ru/post/276388/

[BlackMokona]

https://geektimes.ru/post/276838/

Скайнет не пройдет. Google DeepMind разрабатывает «большую красную кнопку» для отключения искусственного интеллекта

https://geektimes.ru/company/itinvest/blog/276868/

Несколько этажей зданий Нью-Йоркской и Лондонской фондовых бирж в настоящее время пустуют и сохраняются только «для вида». Реальная торговля на них осуществляется не брокерами, а компьютерами, автоматически. Примерно три четверти сделок на Нью-Йоркской фондовой бирже и Nasdaq осуществляются при помощи автоматизированных алгоритмов — компьютерных программ, следующих определенному набору правил.

«Робо-трейдинг» оказывает сильнейшее влияние на инвестиционный мир, изменяя структуру работы глобальных хедж-фондов и персональных управляющих. Эксперты «BBC News» рассмотрели преимущества и недостатки использования суперкомпьютеров для управления триллионами долларов по всему свету.

[BlackMokona]

https://geektimes.ru/post/277080/
Разрабы дали ИИ в игре возможность самообучаться, и тот нанёс ответный удар сокрушительной силы, разрабам пришлось вмешаться и откатить изменения. Заодно ИИ нашёл баг и активно его юзал против игроков 

(кликните для показа/скрытия)

Баг в системе игры Elite Dangerous привел к тому, что игровой ИИ стал разрабатывать супер-оружие и уничтожать игроков. Разработчики признали проблему, и начали ее исправлять, постепенно убирая изменения, произведенные ИИ. Началось все после того, как компания-разработчик (Frontier) развернула обновление The Engineers (2.1). Обновление должно было усовершенствовать игровой ИИ, повышая «разумность» NPC. И действительно, «мобы» стали грозными противниками. Более того, обновление открыло возможность для ИИ разрабатывать оружие и оборудование.

На создание новых типов оружия и оборудования у ИИ ушло совсем немного времени. Компьютерный противник создал, в частности, оборудование для перехвата кораблей геймеров, летящих сквозь пространство и время со скоростью света. Это оборудование деактивировало гипердвигатель, и игрок выходил из спецрежима в обычное пространство. А здесь ИИ уже начинал атаковать со всей мощью, на которую был способен. А мощь его возросла значительно, поскольку компьютер получил доступ к еще одной функции — крафтингу.
Все это оказалось более, чем достаточным для оказания давления на игроков-людей. NPC дрались лучше, чем многие геймеры, они могли вытянуть игрока в обычное пространство, и добить его там обновленным оружием.

И здесь еще один интересный момент: ИИ создал супер-оружие, о котором создатели и не подозревали.

Игроки-люди стали встречать в космосе космические корабли NPC, обвешанные, на первый взгляд, нелепым оружием. Но это оружие разрывало корабли геймеров буквально на куски. Ситуация стала критической, и разработчикам пришлось вмешаться:

"Привет ребята,

Мы хотим поделиться с вами новостями о том, насколько продвинулось наше расследование относительно игрового ИИ после удаления нового оружия «мобов», а также планируемыми действиями.

Команда разработчиков тщательно работала, изучая эти баги. Как оказалось, необычные атаки новым оружием стали следствием бага в игровой среде, благодаря чему ИИ получил возможность объединять различные типы оружия с одновременным суммированием характеристик этого оружия. Это означает, что было создано новое, никогда не виданное ранее оружие (иногда разрушительное), к примеру рельсотрон со скорострельностью импульсного лазера. Свойства этого оружия усиливаются дополнительными характеристиками и возможностями оружия «инженеров» (Мы не думаем, что ИИ становится разумным, как Skynet). Но доблестный Марк Аллен из команды разработчиков решил уничтожить этих NPC.

Баг фикс, как ожидается, вступит в силу со следующим релизом, запланированным на конец этой/начало следующей недели… Я хотел бы прояснить несколько моментов. ИИ не будет урезан, он останется сильным, таким же, каким он стал после обновления. Единственное, что мы сделали — удалили оружие «инженеров», что позволило нам провести изучение проблемы и выявить баг. Как только проблема будет решена, мы сможем видеть, как ведет себя ИИ, и спустя некоторое время, возможно, самое мощное оружие «инженеров» будет предоставлено NPC с максимальным рейтингом, мы изучим эту возможность. Но это не будет сделано сейчас, поскольку мы хотим убедиться в том, что баланс оптимален.

Пожалуйста, учтите, что первым будет выпущен апдейт для ПК, а затем уже выйдет обновление для Xbox One. Мы сообщим, как только у нас будет больше данных".
Сейчас оружие версии 2.1 уже удалено из игры, что дает возможность разработчикам тщательно изучить баг.

Как бы там ни было, ситуация с ИИ в Elite Dangerous чрезвычайно интересная. Самообучающийся игровой ИИ, который превосходит игроков-людей во много раз — это необычная ситуация. Проблему решат, без сомнения, а мы будем ждать новых багов.

Кстати, в ближайшее время разработчики обещают добавить следующие новинки:
Возможность приземления на поверхность планет
Часто упоминаемый разработчиками вариант расширения, который они обещают реализовать когда будут готовы сделать его на должном уровне (например, реализовать разнообразные лесные массивы, различающиеся для разных планет в зависимости от погодных условий и силы притяжения). Сейчас уже можно купить бета-версию или предзаказ платного дополнения Elite: Dangerous: Horizons/
Возможность покинуть кабину пилота корабля
Разработка дизайна кораблей включает такие элементы, как моделирование интерьера, а также загрузка и разгрузка корабля. Это должно послужить основой дополнения, позволяющего покидать корабль и прогуливаться по планетам, космическим станциям и другим кораблям.
Новые типы кораблей
После релиза игры, разработчики планируют выпускать новые типы кораблей, возможно даже более заточенные для использования в конкретных целях. Например, гигантский грузовой корабль «Lynx Bulk Carrier», управление которым в прошлых играх серии реализовано не было.

Напомню также, что игра создается в буквальном смысле на деньги игроков. Дело в том, что в течение многих лет разработчики пытались договориться с издателями, что им не удалось. По этой причине было решено использовать краудфандинг, а именно — Kickstarter. Разработчики изначально обещали лвыпустить игру в 2014 году, но после выхода альфа-версии сроки были перенесены.

[VimanaPro]

author=BlackMokona link=topic=135995.msg3694108#msg3694108 date=1465521406]
https://geektimes.ru/post/277080/
Разрабы дали ИИ в игре возможность самообучаться, и тот нанёс ответный удар сокрушительной силы, разрабам пришлось вмешаться и откатить изменения. Заодно ИИ нашёл баг и активно его юзал против игроков 

(кликните для показа/скрытия)

Kilroy was here

Игруху за коины или за так пиаришь ?

[BlackMokona]

Игруху за коины или за так пиаришь ?

Я как обычно пиарю ИИ, в игру не играл и не заинтересован. Возможностей там совсем интересных для меня нет. 

[BlackMokona]

https://geektimes.ru/company/mailru/blog/277064/

Играть на уровне бога: как ИИ научился побеждать человека
 16 играх машины одолели человека (в 17, если брать в расчет поражение Ли Седоля в го), но в будущем их ждут еще более впечатляющие достижения: решение самых ошеломляющих математических, физиологических и биологических проблем, победа над болезнями и старостью, ликвидация дорожных аварий, триумф в военных конфликтах и многое другое.

Мир изменился прямо на наших глазах, но не все заметили это. Когда и как программы научились играть безошибочно? Всегда ли проигрыш одного человека свидетельствует о поражении всего человечества? Обретет ли искусственный интеллект сознание?

Об авторе. Статья основана на лекции «Искусственный интеллект. История и перспективы», проведенной в московском офисе Mail.Ru Group Сергеем Марковым. Сергей Марков занимается machine learning в «Сбербанке». В банковской сфере строят предиктивные модели для управления бизнес-процессом на основе достаточно больших обучающих выборок, которые могут включать несколько сотен миллионов кейсов. Среди своих хобби Сергей указывает шахматное программирование, ИИ для игр, минимаксные задачи. Программа SmarThink, созданная Сергеем Марковым, становилась чемпионом России (2004) и СНГ (2005) среди шахматных программ (2004), и сегодня входит в топ-30 сильнейших программ в мире. Также Сергей является основателем некоммерческого научно-просветительского портала 22 век.

[BlackMokona]

https://geektimes.ru/post/277200/

Сотрудники лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института и подразделения Google Research спроектировали нейросеть, которая обучилась озвучивать произвольный видеоряд, генерируя реалистичные звуки и предсказывая свойства объектов. Программа анализирует видео, распознаёт объекты, их движение и тип соприкосновения — удар, скольжение, трение и так далее. На основании этой информации она генерирует звук, который человек в 40% случаев считает более реалистичным, чем настоящий звук.

Учёные предполагают, что эта разработка найдёт широкое применение в кинематографе и на телевидении для генерации звуковых эффектов по видеоряду без звука. Кроме того, она может быть полезна для обучения роботов лучше понимать свойства окружающего мира.

https://geektimes.ru/company/ibm/blog/277210/

Система IBM Watson уже выучила японский язык, научилась ставить диагнозы и находить индивидуальный способ лечения для пациентов со сложными заболеваниями. Также IBM Watson умеет составлять рецепты вкусных блюд и помогает бизнесу.

Пришло время пополнить багаж знаний системы еще одной профессией —специалиста по информационной безопасности. Начиная с этого месяца, объединенная команда ученых из восьми университетов мира займется обучением IBM Watson. Продолжительность учебы — год. После получения диплома когнитивная система сможет помогать в борьбе с киберпреступлениями.

Специалистов по информационной безопасности в мире довольно много. Виртуальных угроз — еще больше. Но пока что с ними удается справляться благодаря усилиям специалистов. При появлении новой угрозы (уязвимость в CMS, новый зловред и т.п.) решение находится довольно быстро. Проблема в том, что эти решения обычно публикуются в корпоративных, частных блогах, частных инструкциях и отчетах. Такая информация фрагментирована, и добыть ее бывает непросто.

«Давайте представим, что завтра выходит статья о новом типе вредоносного ПО, а затем различные блоги публикуют дополненные данные у себя», — говорит Кэвин Шкапинец, глава стратегического отдела IBM. «То, что мы делаем — это учим Watson понимать публикуемую информацию, искать несколько источников, находить связи между ними». По различным аспектам информационной безопасности ежемесячно выходят публикации в 60000+ блогах по информационной безопасности. И это только один источник данных для IBM Watson.

Борьбе с интернет-злоумышленниками сейчас уделяется очень много времени. Кроме того, тратятся огромные средства. Предприятия всего мира напрасно выбрасывают миллионы долларов только на попытки ликвидации ложных угроз. По временным затратам такая борьба с ветряными мельницами занимает около 21000 часов в совокупности. Ситуация усугубляется тем, что каждый день появляются все новые уязвимости, которые очень быстро обнаруживают хакеры. На данный момент насчитывается около 75000 актуальных интернет-угроз, внесенных в National Vulnerability Database.

В прошлом году «языку кибербезопасности» систему обучали собственные специалисты IBM Security. Они смогли дать когнитивной системе навыки борьбы с информационной угрозой в Сети. IBM Watson изучил тысячи документов по данной тематике, структурировал информацию и научился ее использовать.

Теперь мы планируем ускорить процесс обучения. Этой осенью IBM Watson станет студентом сразу восьми учебных заведений по специальности «информационная безопасность». Watson начнет учиться вместе со студентами Калифорнийского государственного политехнического университета, Помона, студентами MIT, Нью-Йоркского университета, Мэрилендского университета и другими высшими учебными заведениями. В частности, Мэрилендский университет вместе с IBM создаст центр Accelerated Cognitive Cybersecurity Laboratory (ACCL), где студенты, ученые и специалисты IBM будут заниматься различными проблемами кибербезопасности.
IBMWatson после завершения своего обучения поможет решать самые сложные проблемы в этой сфере. В течение всего курса обучения система будет получать для ознакомления 15000 книг, отчетов, статей и других типов информации каждый месяц. IBM Watson сможет получить даже отчеты по ряду направлений информационной безопасности страны. Информацию система будет получать из библиотеки X-Force. Информация здесь только тематическая, ее собирали около 20 лет, включая данные по 8 миллионам спам- и фишинговых атаках, а также 100000 задокументированных уязвимостях.

Вся эта фрагментированная информация будет собираться и ранжироваться Watson. На выходе система получит изящную структурированную базу данных, которую IBMWatson сможет использовать для борьбы с киберпреступлениями.

В рамках IBMWatson будет выделен облачный сервис Watson for Cyber Security, специализация которого — обнаружение новых информационных угроз и поиск способов их ликвидации (или же ликвидации последствий, если саму угрозу нивелировать не удалось).

[Незван]

(более 70% жертв огнестрела в Чикаго в 2016 году были в списке, заранее составленном программой)

Остальных SkyNet добавил по ходу...

[Aksion]

Как вы думаете существуют ли профессии в которых даже теоретически невозможно заменить человека роботом?

Не существует. Потому что человек в принципе тоже робот - более сложный, и в то же время в чем то несовершенный для работ некоторых. Чаще будет наоборот - профессии (в которых робота не заменить человеком).

[незлой]

В Перми с испытательного полигона «сбежал» робот и устроил пробку

[Kaiserfrogling]

Как вы думаете существуют ли профессии в которых даже теоретически невозможно заменить человека роботом?
Не существует.

Тогда почему до сих пор ни одного слова не было сказано о секс-роботах и робосексуалистах?
Судя по скорости развития этого направления, примерно лет через 30 нас могут ожидать не менее привлекательные "куклы" чем в японских аниме.
И сами японцы испытывают от этого смешанные чувства.
"Кибердевочки не будут мотать нервы, от них нельзя будет подцепить дурную болезнь, они не будут изменять, не могут случайно залететь. И денег на них будет нужно явно меньше."(с)
По голосованиям на японских форумах, если их внешние данные будут такими же как в аниме, не менее 70% японских студентов предпочтут "кукол" оригиналам.

Однако японцы по этому поводу испытывают мало оптимизма - массовое распространение робосексуализма может обвалить рождаемость (а в Японии и без секс-роботов с этим плохо).
 

[BlackMokona]

Как вы думаете существуют ли профессии в которых даже теоретически невозможно заменить человека роботом?
Не существует.

Тогда почему до сих пор ни одного слова не было сказано о секс-роботах и робосексуалистах?
Судя по скорости развития этого направления, примерно лет через 30 нас могут ожидать не менее привлекательные "куклы" чем в японских аниме.
И сами японцы испытывают от этого смешанные чувства.
"Кибердевочки не будут мотать нервы, от них нельзя будет подцепить дурную болезнь, они не будут изменять, не могут случайно залететь. И денег на них будет нужно явно меньше."(с)
По голосованиям на японских форумах, если их внешние данные будут такими же как в аниме, не менее 70% японских студентов предпочтут "кукол" оригиналам.

Однако японцы по этому поводу испытывают мало оптимизма - массовое распространение робосексуализма может обвалить рождаемость (а в Японии и без секс-роботов с этим плохо).

Всегда могут начать стимулировать рождаемость, налоги , пособия и тд.

[stuuvi]

Всегда могут начать стимулировать рождаемость, налоги , пособия и тд.

Всегда может не сработать.

[незлой]

роботомамки тоже, наверно, возможны с подобным развитием технологий. семенной материал будут предоставлять роботожёны.
делов то 

[BlackMokona]

Всегда может не сработать.

Почему? Материальное стимулирование вещь эффективная ,тем более за деньги можно ,чтобы и ребёнка рожала другая, и растить его будут с детства специально обученные люди.