Научная статья на тему 'КОНВЕРГЕНТНЫЙ ПОДХОД В СОЗДАНИИ МОДЕЛИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЦИФРОВОЙ СЕНСОМОТОРНОЙ ПАНЕЛИ «VARGAN»'

КОНВЕРГЕНТНЫЙ ПОДХОД В СОЗДАНИИ МОДЕЛИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЦИФРОВОЙ СЕНСОМОТОРНОЙ ПАНЕЛИ «VARGAN» Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

CC BY
23
5
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
конвергентный подход / цифровой код / цифровое наглядное моделирование / цифровое двигательное моделирование / перцептивное моделирование / сенсомоторные методы обучения / дополнительное образование / программное обучение / convergent approach / digital code / digital visual modeling / digital motor modeling / perceptual modeling / sensorimotor teaching methods / additional education / software training

Аннотация научной статьи по наукам об образовании, автор научной работы — Питюков Владимир Юрьевич, Варганов Георгий Юрьевич

Системное изменение подходов, методов, форм обучения, технического и технологического прогресса, создают условия для создания альтернативных цифровых кластеров, уникальных программных продуктов. Внедрение в социальный уклад жизни и деятельности искусственного интеллекта, нейросети, чат ботов и других современных технических решений, стремительно дополняет, а в некоторых случаях замещает индивидуальную поисковую, обучающую и контролирующую функцию человека. Создание искусственного интеллекта и машинного обучения переворачивает общепринятые взгляды на действующую образовательную систему в части применения и использования технических средств обучения, расширяя и дополняя возможности классических методик обучения. В статье рассматривается применение конвергентного подхода в обучении через продуцирование уникального цифрового кода нейросети и использование его в технологии наглядного моделирования на цифровой сенсомоторной панели «Vargan». Цель статьи: описание возможности нейронной сети с технологией цифрового наглядного моделирования с применением сенсомоторной панели (Vargan).

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

CONVERGENT APPROACH IN CREATING A NEURAL NETWORK MODEL AND MACHINE LEARNING USING THE DIGITAL SENSORIMOTOR PANEL “VARGAN”

Systemic changes in approaches, methods, forms of training, technical and technological progress, create conditions for the creation of alternative digital clusters, unique software products. The introduction of artificial intelligence, neural networks, chatbots and other modern technical solutions into the social way of life and activity rapidly complements, and in some cases replaces, the individual search, training and controlling function of a person. The creation of artificial intelligence and machine learning reverses the generally accepted views on the current educational system in terms of the application and use of technical training tools, expanding and complementing the capabilities of classical teaching methods. The article discusses the application of a convergent approach to learning through the production of a unique digital neural network code and its use in the technology of visual modeling on the digital sensorimotor panel «Vargan».

Текст научной работы на тему «КОНВЕРГЕНТНЫЙ ПОДХОД В СОЗДАНИИ МОДЕЛИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЦИФРОВОЙ СЕНСОМОТОРНОЙ ПАНЕЛИ «VARGAN»»

КОНВЕРГЕНТНЫЙ ПОДХОД В СОЗДАНИИ МОДЕЛИ

НЕЙРОННОЙ СЕТИ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЦИФРОВОЙ СЕНСОМОТОРНОЙ ПАНЕЛИ «VARGAN»

Питюков Владимир Юрьевич

Доктор педагогических наук, профессор, Российская международная академия туризма (г. Химки), e-mail: wlapit@mail.ru

Варганов Георгий Юрьевич

Преподаватель, Московский городской педагогический университет (г. Москва), e-mail: varganovGYU@mgpu.ru

DOI: 10.24412/1029-3388-2023-2-153-162 Аннотация:

Системное изменение подходов, методов, форм обучения, технического и технологического прогресса, создают условия для создания альтернативных цифровых кластеров, уникальных программных продуктов. Внедрение в социальный уклад жизни и деятельности искусственного интеллекта, нейросети, чат ботов и других современных технических решений, стремительно дополняет, а в некоторых случаях замещает индивидуальную поисковую, обучающую и контролирующую функцию человека. Создание искусственного интеллекта и машинного обучения переворачивает общепринятые взгляды на действующую образовательную систему в части применения и использования технических средств обучения, расширяя и дополняя возможности классических методик обучения. В статье рассматривается применение конвергентного подхода в обучении через продуцирование уникального цифрового кода нейросети и использование его в технологии наглядного моделирования на цифровой сенсомоторной панели «Vargan».

Цель статьи: описание возможности нейронной сети с технологией цифрового наглядного моделирования с применением сенсомоторной панели (Vargan).

Ключевые слова: конвергентный подход, цифровой код, цифровое наглядное моделирование, цифровое двигательное моделирование, перцептивное моделирование, сенсомоторные методы обучения, дополнительное образование, программное обучение.

CONVERGENT APPROACH IN CREATING A NEURAL NETWORK MODEL AND MACHINE LEARNING USING THE DIGITAL SENSORIMOTOR PANEL "VARGAN"

Pityukov Vladimir Yurievich,

Doctor of Pedagogics, Professor, Russian International Academy of Tourism (Khimki), e-mail: wlapit@mail.ru

Varganov Georgy Yurievich

Lecturer, Moscow City Pedagogical University (Moscow), e-mail: varganovGYU@ mgpu.ru

DOI: 10.24412/1029-3388-2023-2-153-162

Annotation:

Systemic changes in approaches, methods, forms of training, technical and technological progress, create conditions for the creation of alternative digital clusters, unique software products. The introduction of artificial intelligence, neural networks, chatbots and other modern technical solutions into the social way of life and activity rapidly complements, and in some cases replaces, the individual search, training and controlling function of a person. The creation of artificial intelligence and machine learning reverses the generally accepted views on the current educational system in terms of the application and use of technical training tools, expanding and complementing the capabilities of classical teaching methods. The article discusses the application of a convergent approach to learning through the production of a unique digital neural network code and its use in the technology of visual modeling on the digital sensorimotor panel «Vargan».

Key words: convergent approach, digital code, digital visual modeling, digital motor modeling, perceptual modeling, sensorimotor teaching methods, additional education, software training.

Введение

Развитие компьютерных технологий привело к попыткам создать, синтезировать и воплотить человеческую речь, зрение, интеллект в систему искусственного интеллекта. Управление различными процессами, технологиями выстраивание цифровой модели поведения человека способствует развитию идеи нейронной сети. Разработка соответствующего программного обеспечения с применением нейронной сети, приводит к копированию и отражению человеческого интеллекта и мышления в электронно-цифровой форме. Искусственный интеллект уже может вызывать сформированную ответную реакцию с учетом изменения внешних критериев и показателей ни только на цифровом, но и на когнитивном этапе взаимодействия. Слияние технологий и методов в познании окружающего мира создает платформу, фундаментально закрепляя закономер-154

ности функционирования различных образовательных систем, задавая вектор развития «школы будущего». Предметная специализация, управление большими данными, переход от репродуктивных способов обучения к свободе выбора и определение индивидуальной траектории развития меняют современный взгляд обучающегося и сам образовательный процесс. Одним из приоритетных направлений становится цифровое образование. Программное цифровое обучение создает новые условия коммуникаций. Формирование у электронных машин быстрых операционных систем позволяет обрабатывать информацию с высокой производительностью. Способность «сильного» искусственного интеллекта накапливать знания в цифровой форме, обучаться, выстраивать модели поведенческих реакций, создают предпосылки в развитии новой формы и модели диалога между социальным и цифровым миром.

Методологические основания

Фундаментальным основанием для данного исследования послужил анализ научных монографий и диссертационных работ.

Написание программного кода с идентификацией положения предметов и объектов действительности с моментальным декодированием выходных данных, говорит о формировании условного распознавания и определения расположения объекта. Применение цифрового кода открывает новый формат взаимодействия между субъектом и объектом образовательного процесса. Конвергенция технологических процессов, образует новые подходы воздействия на личность и на электронный цифровой «разум».

Понятие конвергенция в широком смысле слова от английского «convergence» - обозначает слияние в одну структуру, точку, стирание границ, объединение технологий, развитие метапредметного подхода (Лебедева, Шефер, Белоусов, 2021).

Смешение средств, форм, способов, методов обучения создает возможность зарождения универсальных педагогических технологий (Питюков, (1995), где одна дополняет другую, повышая эффективность оценки личностного педагогического воздействия на обучающегося.

Конвергентный подход как способ расширяющий потенциальные возможности педагогических и цифровых технологий ведет к оптимизации и перераспределению энергоемких ресурсов в процессе обучения, программный код с подключаемой нейронной сетью становится помощником в решении и достижении образовательных целей. Быстрая обработка данных, персонифицированная обратная связь к каждому обучающемуся. Повышение эффективности образовательного процесса с учетом индивидуальных особенностей, аналитика полученных результатов, выстраивание персонализированного образовательного маршрута (Питюков, (1992). Личность педагога в современных условиях рассматривается гораздо шире, установленных профессиональных рамках. Его профессиональные компетенции с учетом стремительного развития цифрового, технологичного оборудования обретают многогранные аспекты. Современному педагогу необходимо повышать свою квалификацию применяя междисципли-

нарный подход. Развитие и масштабирование накопленного цифрового опыта в предметных областях, создает разнообразные подходы в применении полученных методов, средств, способов и моделей взаимодействия с обучающимся. В работах О.Е. Баксанского указывается на слияние технологий и образование конвергентного подхода основанного на принципе создания баз знаний и вычислительных средств (Баксанский,2014). По его мнению, необходимо создавать новый класс инструментов для решения задач, разрабатывать новые принципы моделирования.

Появление интеллектуальных обучаемых систем приводит к модернизации и унификации имеющихся образовательных технологий. В создании искусственного интеллекта учеными были созданы экспертные системы на основе базы знаний, которые помогают ускорить процесс принятия решений. Важным методом стал процесс обучения машин. В основе всех процессов лежит процесс моделирования человеческого поведения, мышления с помощью компьютера. Искусственный интеллект делится на слабый и сильный. В нашем варианте мы рассматриваем слабый искусственный интеллект для выполнения конкретной задачи. Слабый искусственный интеллект не способен обладать собственным разумом и может только имитировать физическое поведение, которое он может наблюдать (Колман,2015].

Применяя технологию цифрового наглядного моделирования в танцевально-ритмической деятельности на сенсомоторной панели «Vargan» выявило у обучающихся ряд слабо контролируемых единичных действий: 1) контроль и удержание заданного положения рук (построение линий, основных позиций); 2) контроль вертикального положения тела в пространстве; 3) положение головы; 4) амплитуда работы коленных суставов (сгибание и разгибание колен).

Для выполнения основных правил исполнительского мастерства спортсменов в танцевальном спорте мы объединили технологию цифрового наглядного моделирования и искусственного интеллекта в единую направленную образовательную систему. Создав алгоритм действий и модель двигательной активности определили основные двигательные процессы (шаг вперед, в сторону, назад, подъем на полу пальцах наверх), которые были преобразованы в цифровой код, заменив условным знаком (на сенсомоторной панели «Vargan» направление движения обозначено разноцветным направленным световым потоком) модель передвижения тела. При передвижении по заданным направлениям на сенсо-моторной панели «Vargan» мы опираемся на передачу информации через трех канальную систему приема и передачи информации: аудиальный, визуальный, кинестетический. Через визуальный канал приема информации происходит восприятие, регулирование выполняемых действий. Внедряя искусственный интеллект и технологию наглядного моделирования в учебное занятие по изучению европейской программы танцев на цифровой сенсомоторной панели «Vargan», выделяем этапы взаимодействия с сенсомоторной панелью активизируем визуальный канал, путем направления видео камеры с демонстрацией на мониторе положения тела. Обучающийся видит себя и может управлять своим телом. Для

перемещения вперед и в сторону, обучающемуся задают траекторию движения, путем включения световой дорожки на сенсомоторной панели «Vargan». Дорожка состоит из светодиодной ленты RGB, подключена к плате Arduino. Специально разработанный цифровой код создает световой поток по скорости и темпу соответствующий танцу «Медленный вальс» в европейской программе спортивных бальных танцев. Пиксели зажигаются из расчета темпа мелодии и выполнения движения не более 30 тактов в минуту. Каждая фаза движения имеет определенную длительность вспышки светового потока, которая отличается цветом светового потока. Светодиодная лента запрограммирована на изменение цвета в ритм и счет музыкального такта. На первый удар такта загорается зеленый цвет, на второй голубой, на третий удар - красный. После демонстрации траектории движения, включается мелодия и движение совместно со световым потоком исполняется под музыку. Загорающиеся световые линии соотносятся с темпом проигрываемой мелодии, тем самым мы задействуем аудиальный и визуальный канал приема информации. Покрытие сенсомоторной панели разграничено двумя световыми геометрическими фигурами в форме квадрата. Путем наблюдения и исследования антропометрических данных обучающихся, эмпирическим методом исследования, установили оптимальную длину стороны квадрата, которая составила 55см (малый квадрат) и 115см (большой квадрат). Сложным этапом в выполнении движения является самостоятельная диагностика и корректировка единичных выполняемых действий. На начальном уровне обучения необходимо развивать способность реагировать на ритм и темп мелодии, чувствовать и определять расположения тела в пространстве, учитывать силу сгибания и выпрямления колен, движение через выталкивание от опорной ноги. Одной из основных задач слияния двух технологий было создание специальных образовательных условий, отличающихся от традиционных методов и средств передачи информации. Переход от формального к информальному образованию, ориентированного на активизацию самообразовательного процесса. Искусственный интеллект, определяя модель положения тела сигнализирует о корректной постановки основной позиции рук в европейской программе танцев. Далее мы опишем технологический процесс внедрения искусственного интеллекта и технологии наглядного моделирования на цифровой сенсомоторной панели «Vargan». Построение занятий с учетом технических, педагогических, индивидуальных особенностей обучающегося, привело к автоматизации части образовательных процессов, ускоряя процесс интериоризации и повышая эффективность выполнения поставленных образовательных задач. При использовании конвергентного подхода происходит перераспределение образовательных задач, повышается уровень самостоятельной вовлеченности в образовательный процесс, а преобладающим феноменом этого процесса становится самоконтроль деятельности. В процессе взаимодействия педагога дополнительного образования и обучающегося пропадает субъективность в оценки качества выполняемых действий, часть процессов переходят в автоматизированную диагностическую систему. Процесс внедрения конвергентного подхода был выстроен в два этапа:1) процессный; 2)

информационный. На первом этапе происходит обучение нейронной сети для выполнения поставленной задачи, подбираются оптимальные контрольные критерии оценки выполняемых действий. Для этого были взяты судейские критерии оценки спортсмена Федерации Танцевального Спорта России, обращая внимание на критерий «позиции рук» и преобразуя его в цифровой формат получили цифровой код, который был реализован на языке программирования Javascript. При помощи видеокамеры компьютера программа может различать положение рук в пространстве. Первоначально систему запрограммировали определять горизонтальное положение рук. Для корректной идентификации необходимо было обучить систему для этого сняли более 40 кадров правильного положения рук. Затем повторили процесс с обучением системы к определению некорректного положения рук. Добавили серию упражнений (сгибание и выпрямление колен с удержанием утяжелителей и сохранением горизонтального положения рук), направленных на стабилизацию выстроенного положения верхнего плечевого пояса. При изменении горизонтального положения рук, камера фиксировала некорректное положение рук в процессе выполнения движения.

Последовательное построение этапов выполнения заданий, начиная с об-щеразвивающих упражнений от простого удержания положения рук до динамического исполнения движения и специальных подводящих упражнений, создает изменяющуюся площадь контролируемого объекта. В результате перемещения тела, меняется исходная точка координат. Фиксация и реагирование камеры на точность выполнения движения имеет свою дальность фокуса определения положения тела. В нашем варианте это расстояние до 3 метров от источника до наблюдаемого объекта в длину и 3 метра в ширину. При превышении указанных параметров, происходит дестабилизация установок и реакция на выполняемые физические действия прекращается.

На втором информационном этапе основная задача состояла в оперативном получении обратной связи. Изучение техники движения происходило под контролем камеры, а программное обеспечение и искусственный интеллект в режиме реального времени мгновенно определял положение их в пространстве, демонстрируя корректное или некорректное исходное положение на экране монитора. За счет быстрой и корректной реакции на выполняемые движения по контрольным координатным точкам искусственный интеллект с точностью до одного сантиметра отражал полученные значения в виде двух цветных линиях, индикаторов, сигнализирующих об изменении исходных точек координат. Образовавшаяся техническая система, расположенная на одной высоте с ростом обучающегося, самостоятельно контролирует качество выполнения задания и сигнализирует о некорректном выполнении практического задания.

Результаты

Отличительные особенности используемой технологии

Результатом слиянии технологии наглядного моделирования и искусственного интеллекта стало повышение контролирующей функции образовательного процесса, автоматизация оценки выполняемых единичных действий, усиле-

ние объективной, независимой оценки деятельности на сенсомоторной панели «Vargan». Образованная модель «цифрового двигательного моделирования» открывает новое направление, позволяющее изменить роль педагога и его функциональные, учебные установки, направленные на реализацию поставленных задач. Роль педагога в образовательном процессе приобретает фасилитацион-ный характер, меняется подход от групповых форм к персонифицированному, меняя репродуктивные методы обучения, направленные на повторение за педагогом на наглядно-цифровое моделирование и личностное воздействие. Педагог становится оператором как образовательных так и технологических процессов. Выстраивание педагогического взаимодействия через электронную платформу «Vargan» дополняется включением программного цифрового кода. (Таблица 1).

Таблица 1.

Цифровой код отслеживания положения рук в горизонтальной плоскости

Table 1.

Digital code for tracking the position of the hands in the horizontal plane Язык Javascript

<div>Teachable Machine Pose Model</div> <button type=»button» onclick=»init()»>Start</button> <div><canvas id=»canvas»></canvas></div> <div id=»label-container»></div> <script src=»https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.3.1/dist/tf.min. js»></script>

<script src=»https://cdn.jsdelivr.net/npm/@teachablemachine/pose@0.8/dist/ teachablemachine-pose.min.js»></script> <script type=»text/javascript»> // More API functions here: // https://github.com/googlecreativelab/teachablemachine-community/tree/ master/libraries/pose

// the link to your model provided by Teachable Machine export panel const URL = «./my_model/»;

let model, webcam, ctx, labelContainer, maxPredictions;

async function init() {

const modelURL = URL + «model.json»; const metadataURL = URL + «metadata.json»;

// load the model and metadata

// Refer to tmImage.loadFromFiles() in the API to support files from a file

picker

// Note: the pose library adds a tmPose object to your window (window.

tmPose)

model = await tmPose.load(modelURL, metadataURL); maxPredictions = model.getTotalClasses();

// Convenience function to setup a webcam const size = 200;

const flip = true; // whether to flip the webcam

webcam = new tmPose.Webcam(size, size, flip); // width, height, flip

await webcam.setup(); // request access to the webcam

await webcam.play();

window.requestAnimationFrame(loop);

// append/get elements to the DOM

const canvas = document.getElementById(«canvas»);

canvas.width = size; canvas.height = size;

ctx = canvas.getContext(«2d»);

labelContainer = document.getElementById(«label-container»); for (let i = 0; i < maxPredictions; i++) { // and class labels labelContainer.appendChild(document.createElement(«div»));

}

}

async function loop(timestamp) { webcam.update(); // update the webcam frame await predict();

window.requestAnimationFrame(loop);

}

async function predict() { // Prediction #1: run input through posenet

// estimatePose can take in an image, video or canvas html element const { pose, posenetOutput } = await model.estimatePose(webcam.canvas); // Prediction 2: run input through teachable machine classification model const prediction = await model.predict(posenetOutput);

for (let i = 0; i < maxPredictions; i++) { const classPrediction =

prediction[i].className + «: « + prediction[i].probability.toFixed(2); labelContainer.childNodes[i].innerHTML = classPrediction;

}

// finally draw the poses drawPose(pose);

}

function drawPose(pose) { if (webcam.canvas) {

ctx.drawImage(webcam.canvas, 0, 0); // draw the keypoints and skeleton if(pose) {

const minPartConfidence = 0.5;

tmPose.drawKeypoints(pose.keypoints, minPartConfidence, ctx); tmPose.drawSkeleton(pose.keypoints, minPartConfidence, ctx);

}

}

}

</script>

Литература

1. Баксанский, О.Е. (2014). Мировоззрение будущего: конвергенция как фундаментальный принцип./Шедагогика и просвещение.№3. http://doi: 10.7256/2306-434X.2014.3.13521

2. Колман, А.М. (2015). Словарь по психологии (4-е изд.). Оксфорд: Оксфордский университет Пресса.С. xii + 883. ISBN 978-0-19-965768-1

3. Лебедева, Т. Н., Шефер О. Р., Белоусов А. О. (2021). «Реализация конвергентного подхода в образовательной среде лицея для мотивации обучающихся к научно-техническому творчеству» монография; Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет. - [Челябинск] : Южно-Уральский научный центр РАО, 321 с, URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47413808

4. Питюков, В.Ю. (1995). Что такое педагогическая технология // Воспитание школьников. - 1995, - № 1. - С. 8.

5. Питюков, В.Ю. (1992). Студенты и учителя о технологии педагогического воздействия // Педагогика. - 1992. - № 11-12. - С. 54.

References

1. Baksansky, O.E. (2014). The worldview of the future: convergence as a fundamental principle. //Pedagogy and Enlightenment. №3. http://doi: 10.7256/2306-434X.2014.3.13521

2. Kolman, A.M. (2015). Dictionary of Psychology (4th ed.). Oxford: Oxford University Press.P. xii + 883. ISBN 978-0-19-965768-1

3. Lebedeva, T. N., Schaefer O. R., Belousov A. O. (2021). «Implementation

of a convergent approach in the educational environment of the lyceum to motivate students to scientific and technical creativity» monograph; South Ural State University of Humanities and Pedagogy. - [Chelyabinsk] : South Ural Scientific Center of RAO, 321 s, URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47413808

4. Pityukov, V.Yu. (1995). What is pedagogical technology // Education of schoolchildren. - 1995, - No. 1. - p. 8.

5. Pityukov, V.Yu. (1992). Students and teachers about the technology of pedagogical influence // Pedagogy. - 1992. - No. 11-12. - p. 54.

ВОПРОСЫ ВОСПИТАНИЯ

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

МОДЕЛИРУЮЩИЕ ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ПО ФОРМИРОВАНИЮ У СТУДЕНТОВ СОЦИАЛЬНОЙ ПОЛЕЗНОСТИ

Карина Ольга Витальевна

Кандидат психологических наук, доцент, Балашовский институт, филиал «Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского» (г. Балашов), e-mail: karina_olga@mail.ru.

Колосова Елена Владимировна

Кандидат педагогических наук, доцент, Воронежский государственный педагогический университет (г. Воронеж), e-mail:polenykina@mail.ru

DOI: 10.24412/1029-3388-2023-2-162-171

Аннотация:

Задачей современного образования высшей школы выступает не только формирование профессиональных компетенций у студентов, но также и развитие ценностно-смысловой сферы личности, подразумевающей под собой нравственные, культурные, социальные ценности востребованные в активно развивающемся обществе. В связи с этим, в педагогическом процессе преподаватели высшей школы активно используют метод моделирования, как эффективную педагогическую технологию по формированию универсальных, общепрофессинальных и профессиональных ккомпетенций у студентов. В статье приводится систематический анализ теоретического и практико-ориентированного материала о том, как с помощью моделирования эффективно формировать смысложизненные ориентации студентов, в частности их социальную полезность. Социальная полезность на сегодняшний день выступает приоритетной ценностью

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.