1822
Интернет-журнал о технологиях и новом обществе.
Китайский производитель дронов DJI выпустил устройство Phantom 4. Это первый дрон с системой автономного движения и искусственного интеллекта, рассчитанный на массовый рынок.
Дрон предназначен для съёмки с воздуха. Главная его особенность — наличие оптических сенсоров, данные с которых обрабатывает процессор, анализируя информацию об окружающем мире. Благодаря этому беспилотник может избежать столкновения с объектами без помощи человека. В 15 метрах от препятствия дрон замедляет движение, на расстоянии в 1,8 м — пытается обойти препятствие.
Опция ActiveTrack позволяет дрону следовать за любым объектом — оператору достаточно выбрать «цель» на экране на пульте управления дроном. Другая опция, TapFly, позволяет направлять дрон в определенное место, указав точку назначения на экране — устройство долетит туда, огибая препятствия без участия оператора.
Это не первый дрон, который умеет сам огибать препятствия. Недавно такое устройство тестировало оборонное агентство США DARPA. Однако DJI впервые выпускает подобную технологию в массовое производство. Стоимость Phantom 4 составит от $1300.
DJI — мировой лидер рынка гражданских дронов. По состоянию на декабрь 2015 года компания продавала 15 000 устройств в месяц, занимая около 70% рынка.
http://apparat.cc/news/phantom4/
Творчество нейросети от Google собрало десятки тысячи долларов на аукционе, прошедшем на выходных в Сан-Франциско, сообщает The Wall Street Journal.
http://apparat.cc/news/deep-dream-auction/
На выставке под названием «Глубокий сон: Искусство нейронных сетей» разработчики Google представили картины, созданные нейронной сетью Deep Dream. Изначально она была разработана для того, чтобы находить объекты на фото. Для создания картин в нее загрузили фотографии и абстрактные изображения. Нейросеть пыталась определить, какие именно объекты изображены на фото (например, собаки, лица, деревья) и затем рекурсивно изменяла оригинальные фото так, чтобы сделать их более похожими на объекты, найденные на них.
Инженеры Google и независимые художники использовали при создании картин четыре техники: «DeepDream» — повторение описанного процесса тысячи раз до создания уникального рисунка; «Fractal DeepDream» — тот же процесс, повторенный с разными размерами картинки, давал на выходе фрактальные изображения; «Class Visualization» — выделение единственного объекта на фото; «Style Transfer» — имитация стиля известных художников, например Ван Гога.
Выставка компьютерного искусства прошла в кинотеатре в модном районе Сан-Франциско. Среди посетителей в основном были представители технологической тусовки Силиконовой долины. Лучшие из 29 картин ушли с молотка за суммы от $2200 до $8000. Вырученные деньги пойдут в фонд организации Gray Area Foundation for the Arts, популяризирующей искусство и технологии.
Создать свою картину с помощью DeepDream можно здесь: http://deepdreamgenerator.com/
На Всемирном мобильном конгрессе в Барселоне разработчики Google представили робота-художника, который рисует портреты карандашом на основе селфи: http://thenextweb.com/insider/2016/02/22/googles-trippy-drawing-robot-makes-amazing-art-of-your-face/
Марк Цукерберг в большом интервью немецкому изданию Die Welt рассказал о перспективах своих любимых технологий — виртуальной реальности и искусственного интеллекта, а также пролил свет на историю создания Facebook. Оказывается, все было совсем не так, как в фильме «Социальная сеть».
Выбрали главное из интервью:
http://apparat.cc/network/zuckerberg-die-welt-interview/
Самоуправляемый автомобиль Google впервые стал виновником ДТП
Беспилотная машина Google впервые стала виновником ДТП. Как следует из отчёта компании, предоставленного ею властям Калифорнии, инцидент произошёл 14 февраля 2016 года. Автомобиль столкнулся с автобусом неподалёку от штаб-квартиры Google в городке Маунтин Вью. Никто не пострадал.
Согласно отчёту Google, машина двигалась в правом ряду к перекрёстку со скоростью 3 км/ч. Автомобиль увидел препятствие и попытался перестроиться в левый ряд, где намеревался встать перед автобусом. Система машины рассчитала, что тот её пропустит, однако этого не произошло. Человек, который находился в авто Google, также не предпринял никаких мер, так как считал, что автобус должен пропустить машину.
Крис Урмсон, возглавляющий разработку автономных машин в Google, заявил AP, что машина начала двигаться раньше автобуса. Однако, по его словам, Google также несёт ответственность за столкновение. Также в компании после инцидента исправили софт, чтобы тот учитывал преимущество автобусов перед другими автомобилями. Власти Калифорнии, которые контролируют работу Google над проектом, пока не комментаруют произошедшее.
Ранее автомобили Google уже попадали в ДТП, но только по вине других участников движения. С начала проведения тестирования на публичных трассах в 2014 году до лета 2015 года машины попали в 15 инцидентов. В июле 2015 года в аварии пострадали представители Google, которые находились в самоуправляемой машине: они получили незначительные травмы.
http://apparat.cc/news/google-car-crash/
В некоторых случаях PlaNet очень точно угадывает место, где снимали фото
Читать полностью…
Американский колледж открыл курсы пилотов дронов
Расположенный на Лонг-Айленде авиационный колледж Даулинг открыл курсы по управлению дронами, пишет Enterpreneur. Профессор Джеймс Рекорд, ведущий этот курс, говорит, что индустрия дронов развивается сейчас очень быстро: «Это не просто про авиацию, это про всё».
Пилоты дронов востребованы в самых разных сферах: сельское хозяйство, съемка спортивных событий, наземное и морское наблюдение, инспектирование промышленных и инфраструктурных объектов — недвижимости, взлетных полос, солнечных батарей, ветряных турбин. Ранее для этих задач использовали вертолеты, но дроны намного дешевле. Средняя зарплата оператора дрона в США — около $100 000 в год.
Спрос на тех, кто может официально управлять беспилотниками, огромен: «Сотни рабочих мест пустуют, так как нет достаточного количества операторов», — говорит Рекорд. Однако для того, чтобы устроиться на эту работу в США, необходимо быть пилотом и получить сертификат от Федерального управления гражданской авиации (FAA). Такой имеют только 3500 человек на все Штаты. Курсы в колледже Даулинг готовят студентов к получению этого документа.
На первый курс по управлению дронами записались 27 человек — наибольший возможный размер учебной группы. По словам Рекорда, с другими курсами такого не случалось.
Использование дронов в США строго регламентируется госорганами. С 2016 года граждане США должны лицензировать все свои беспилотники в FAA. Кроме того, фактически под запретом находится коммерческое использование дронов.
В 2016 году в России также должны вступить в силу правила лицензирования и содержания беспилотных летательных аппаратов, в целом повторяющие американские.
http://apparat.cc/news/drone-courses/
Исследование: Ваши друзья в соцсетях счастливее вас
Большинство пользователей соцсетей менее счастливы, чем их друзья в соцсетях. К такому выводу пришла группа учёных во главе с Йоханом Болленом из Университета штата Индиана. Содержание работы публикует MIT Technology Review.
Исследователи взяли за основу так называемый «парадокс дружбы», который состоит в том, что у каждого человека меньше друзей, чем у его среднестатистического друга. Представьте себе, что у вас есть десять друзей, у девяти из которых тоже по десять друзей, а у десятого — миллион. Тогда у всех в среднем будет более 100 000 друзей, и «парадокс дружбы» будет верным для всех, кроме вашего суперпопулярного друга.
Боллен с коллегами предположили, что популярность (число друзей) коррелирует со счастьем, а, значит, будет верным и «парадокс счастья»: вы ощущаете себя менее счастливыми, чем ваш среднестатистический друг.
Учёные проанализировали последние 3000 твитов 40 000 пользователей Twitter. С помощью специального алгоритма они определили эмоциональную окраску твитов (позитивную или негативную), после чего оценили степень «счастливости» пользователей, исходя из предположения, что менее счастливые люди публикуют больше негативных твитов. В анализ также включили количество подписок и подписчиков каждого пользователя.
«Парадокс дружбы» полностью подтвердился для выбранной группы пользователей, как и «парадокс счастья». При этом оказалось, что более несчастные пользователи подвержены «парадоксу счастья» намного больше, чем счастливые.
Это оказалось сюрпризом для исследователей. Несчастные пользователи в меньшей мере подвержены «парадоксу дружбы», поэтому ученые ожидали от них и меньшего проявления «парадокса счастья». Но связь между счастьем индивида и его друзей оказалась в этой группе намного сильнее, чем предполагали ученые. То есть парадокс оказался верным не из-за предполагаемого большого влияния счастливых и популярных индивидов, а из-за социальных взаимодействий между людьми. Другими словами, несчастье более заразно, чем счастье.
Ученые предупреждают: несчастность может быть прямым результатом наблюдения за более счастливыми друзьями в соцсетях. С учетом того, какую важную роль в жизни современного человека играют Facebook, Twitter и другие социальные медиа, Боллен и коллеги предполагают, что эти платформы могут привести к долгосрочным изменениям в поведении общества в целом, а со временем, возможно, и изменить саму природу социальных отношений между людьми.
http://apparat.cc/news/happiness-paradox/
Американские ученые исследовали, как интернет-зависимость студентов влияет на их отношения с семьей. Спойлер: плохо.
http://apparat.cc/news/piu-harm/
Проблемы с использованием интернета (PIU — Problematic Internet Use) приводят к психическим проблемам и трудностям в общении с близкими. К такому выводу пришли учёные из университетов Джорджии и Северной Каролины в совместном исследовании, опубликованном в журнале PLOS ONE. Один из авторов исследования, доцент социальной работы Университета Джорджии Сьюзен Снайдер рассказала о нем в своей статье на The Conversation.
Шнайдер пишет, что PIU считается поведенческой зависимостью, схожей по своим характеристикам с употреблением химических веществ. Люди с PIU склонны к разным расстройствам психического здоровья, таким как депрессии, синдром дефицита внимания, социальные фобии, враждебное поведение, членовредительство, проблемы с алкоголем и расстройства сна (сонливость, апноэ, ночные кошмары, бессонница).
Целью исследования было выяснить, как проблемы с пользованием интернета среди американских студентов влияют на отношения в семьях. Для участия в эксперименте подходили студенты, которые проводили в интернете не менее 25 часов в неделю (помимо рабочего и учебного времени) и испытывали хотя бы одну проблему, вызванную PIU. Исследователи разослали письмо с этими требованиями старшекурсникам колледжа Chapel Hill Университета Северной Каролины. На письмо, отправленное в пятницу вечером, за два часа откликнулись 39 человек. 27 из них составили фокус-группы и ответили на вопросы авторов исследования.
48% участников оказались интернет-зависимыми. Они отметили у себя пять и более из восьми признаков зависимости — озабоченность, невозможность контролировать использование интернета, попытки скрыть свое пользование интернетом, подавленность при попытке перестать сидеть в сети. Ещё примерно 41% опрошенных сочли «потенциально интернет-зависимыми», так как они ответили положительно на четыре вопроса из восьми.
В фокус-группах участники обудили три темы — дружность семьи, отчужденность в семье и чрезмерное использование интернета членами семьи. Некоторые студенты отмечали, что Skype, Facebook и электронная почта помогают поддерживать связь с семьей во время учебы. Однако намного больше участники фокус-групп говорили о негативных последствиях интернета для семейного общения. Студенты рассказывали, что когда приезжали домой на каникулы, то вместо общения с семьёй почти всё время проводили за своими компьютерами.
Некоторые из опрошенных рассказали, что их родственники подвержены ещё большей интернет-зависимости. Например, их младшие братья и сёстры проводят слишком много времени за планшетами и компьютерными играми. Родители большинства опрошенных студентов постоянно листают Facebook или занимаются веб-серфингом.
Сьюзен Снайдер отмечает, что несмотря на небольшой размер выборки, исследование было проведено очень тщательно — контрольная фокус-группа подняла те же темы, которые были зафиксированы ранее в предыдущих трех.
Главный вывод из исследования, по словам Снайдер, состоит в том, что проблемы с использованием интернета существуют и влияют на семейные отношения. В то же время, студентам трудно заметить у себя проблемы с использованием интернета, так как им постоянно приходится использовать интернет по учебе — для поиска материалов, написания текстов и прохождения онлайн-курсов.
Удивительная история о программе SKYNET, с помощью которой АНБ выявляет и уничтожает террористов в Пакистане. Эксперты называют алгоритмы, по которым SKYNET выявляет потенциальных террористов по метаданным звонков, полной чушью.
Тысячи невиновных людей могут быть жертвами неверного алгоритма. С ума сойти.
http://apparat.cc/world/nsa-skynet/
Ученые из Института искусственного интеллекта Аллена (AI2) выяснили, может ли компьютер решить школьный тест. Об этом сообщает MIT Technology Review.
Исследователи провели конкурс на лучшее прохождение стандартного теста для восьмиклассников с помощью ИИ. При этом тест упростили, убрав из него вопросы с графиками и оставив только вопросы, в которых надо выбрать один из предложенных вариантов ответа.
Победил участник из Израиля Хаим Лингарт. Он использовал для машинного обучения алгоритма сотни тысяч вопросов с правильными ответами и различные базы научных данных. Программа Лингарта ответила правильно на 59% вопросов теста.
Несмотря на то, что тест был упрощен, а 59% правильных ответов недостаточно, чтобы получить оценку «удовлетворительно», ученые называют это неплохим результатом. По их оценкам, достичь результата в 60-80% правильных ответов можно будет только совмещая разные подходы к созданию ИИ. Пока же прохождение подобного теста — слишком сложная задача для существующих программ.
В сентябре 2015 года команда ученых из Института Аллена провела аналогичное исследование с школьным тестом для 4-го класса. Лучший из алгоритмов смог решить 75% тестов без графиков и 45% тестов, усложненных графиками.
http://apparat.cc/news/ai-failed-school-test/
Обновление к истории с кибертерактом в голливудской больнице.
Президент больницы официально заявил (http://hollywoodpresbyterian.com/default/assets/File/20160217%20Memo%20from%20the%20CEO%20v2.pdf), что, вопреки сообщениям СМИ, требуемая хакерами сумма составляла всего 40 биткоинов (около $17 000) и была выплачена 15 февраля. В настоящий момент контроль над компьютерными системами медицинского центра восстановлен.
Анализ упоминаний политиков в Twitter — не лучший способ предсказать их результат на выборах. К такому выводу пришли немецкие исследователи из Университетов Мангейма, Бамберга и Майнца, пишет Guardian. Их работу опубликовал в понедельник журнал Social Science Computer Review.
По словам учёных, база пользователей Twitter не отражает демографию всего населения. Она слишком искажена по сравнению с голосующим электоратом. Например, в США сервисом пользуются в основном миллениалы.
Исследователи также обнаружили, что формула «больше твитов — больше голосов» не верна. Число сообщений в Twitter, связанных с кандидатом, зависит от различных событий с их участием: теледебатов, интервью и т.п. И скандалы, и достижения кандидатов приводят к росту числа их упоминаний в соцсети, однако по-разному влияют на результаты голосования. Скандальное видео с кандидатом может вызвать бурное обсуждение в Twitter, но не принесет ему поддержку избирателей.
http://apparat.cc/news/twitter-cant-predict-elections/
Семейная пара из США узнала о скором пополнении в семье благодаря фитнес-браслету Fitbit.
Пользователь Reddit Девид Тринидад обратился за помощью к пользователям сайта с просьбой объяснить странное поведение фитнес-браслета его жены. На протяжении нескольких дней фитнес-трекер отмечал повышенный сердечный ритм и расход энергии тела девушки. Девид решил, что Fitbit неисправен, потому что его жена Ивонн не могла сжигать столько калорий за день.
Повышение частоты сердечных сокращений может указывать на болезнь, сильный стресс или, как заметил один из пользователей Reddit, беременность. Позже выяснилось, что Ивонн действительно ждет ребенка.
http://apparat.cc/news/fitbit-pregnancy/
Агентство по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам США (DARPA) протестировало дрон, который может обходить препятствия на скорости до 72 км/ч. Испытания — часть программы FLA (Fast Lightweight Autonomy). В её рамках DARPA проектирует дроны, которые смогут автономно работать в спасательных или разведывательных операциях.
https://www.youtube.com/watch?v=LaXc-jmN89U
Разработка беспилотных автомобилей связана с многими этическими проблемами. На дороге неизбежно будут возникать ситуации, в которых беспилотный автомобиль не сможет избежать жертв. Какое решение будет принимать автопилот в критических ситуациях? Должен ли умный автомобиль спасать жизнь своего пассажира или же минимизировать общий ущерб от аварии? Куда сворачивать, если впереди преграда, а по сторонам — транспортные средства разных степеней защищенности?
Образовательный проект Ted Ed опубликовал видео, посвященное этим проблемам разработки беспилотных автомобилей. Канал «Ламповая наука» перевел и озвучил ролик специально для Apparat:
http://apparat.cc/news/self-driving-cars-ethics/
Картины, созданные DeepDream.
Фото: The Wall Street Journal
Пользователь Википедии создал карту всех битв в истории человечества
http://apparat.cc/news/wiki-battles-map/
Пользователь Википедии Nodegoat решил зафиксировать историю битв за всю историю человечества в виде карты. Он нашел в энциклопедии информацию о 8049 битвах, но нанести на карту точное место и время смог только для 2657 из них. Результат Nodegoat выложил на своем сайте: http://battles.nodegoat.net/viewer.p/23/385/scenario/1/geo/fullscreen
На карте можно увидеть, в какие исторические периоды в каждом регионе шли войны. Так, в Северной Америке большая часть битв произошла в Новое время, тогда как в Европе конфликты происходили постоянно на протяжении всей истории.
Впрочем, карта заполнена не до конца, а в ряде мест есть неточности. Отсутствуют некоторые битвы Второй мировой войны на территории бывшего Советского Союза, а места некоторых из них указаны неправильно. При этом на карте учтены не только битвы, но и городские восстания и беспорядки. Интересно, что там есть протестные марши в Киеве 2001 года, но нет событий зимы 2013-2014 годов. То же и с Москвой: есть путч ГКЧП 1991 года, но нет событий октября 1993 года с куда большим количеством столкновений и жертв.
Образовательный проект Ted Ed опубликовал видео, посвященное этическим проблемам разработки беспилотных автомобилей. Канал «Ламповая наука» перевел и озвучил ролик специально для Apparat.
https://youtu.be/XkM4rLLlMCY
11-12 марта в Киеве пройдет форум инновационных технологий InnoTech Ukraine. Мы разыгрываем в соцсетях билеты на форум. Присоединяйтесь, остался один день!
На форуме будет 5 площадок:
- 3D-printing (3D-технологии);
- Robotics (бытовые, персональные, промышленные, сервисные и др. роботы)
- Smart technologies (wearable, дополненная реальность, smart energy, сonnected cars, Интернет вещей);
- Health care (m-health, робототехника в медицине);
- Education (e-learning, smart education, робототехника в образовании).
Подробности: http://innotech.kiev.ua/ru
Мы разыгрываем по три билета. Условия простые: надо быть подписчиком страницы Apparat в ВК или FB и репостнуть пост себе на страницу (можно и там, и там). Счастливчиков выберем рандомом вечером 28 февраля.
FB: https://www.facebook.com/apparat.cc/photos/pb.555745521109955.-2207520000.1456581591./1187303667954134/?type=3&theater
ВК: https://vk.com/apparatmag?w=wall-31950009_26272
В Google научили нейронную сеть угадывать место по фотографии
В компании Google научили нейронную сеть определять место съёмки практически любой фотографии, пишет MIT Technology Review.
Группа специалистов Google по компьютерному зрению (computer vision) во главе с Тобиасом Уэйандом разделили карту мира на 26 000 зон, размер которых зависел от количества фотографий, сделанных там — более населенные места получили более подробную разбивку. Затем разработчики создали базу из 126 млн фотографий из интернета с геотегами. 91 млн фотографий использовали для того, чтобы обучить нейросеть определять предполагаемую зону (одну или несколько) на карте мира по изображению. Остальные 34 млн использовали для проверки (валидации) нейросети.
В некоторых случаях PlaNet очень точно угадывает место, где снимали фото
Для финального тестирования нейросети, получившей название PlaNet, использовали 2,3 млн снимков из Flickr с геотегами. В 3,6% случаев PlaNet определила местоположение снятого объекта с точностью до улицы, в 10,1% — с точностью до города, в 28,4% — с точностью до страны и в 48% — с точностью до континента.
Также Уэйанд с коллегами проверили PlaNet через онлайн-игру GeoGuessr. В ней нужно угадать место на карте мира по фотографии из Google Street View. Люди в среднем угадывают место с погрешностью в 2320 км. PlaNet улучшила этот показатель более чем вдвое — до 1130 км.
Чтобы определять геолокацию фото, сделанных в помещениях, программа в дальнейшем будет анализировать геолокацию других снимков из того же альбома.
Интересно, что работающая нейросеть занимает всего 377 Мб оперативной памяти.
http://apparat.cc/news/pla-net/
Точки выше красных линий обозначают пользователей, для которых парадоксы счастья (слева) и дружбы (справа) оказались верны
Читать полностью…
Новый робот Atlas от BostonDynamics прекрасен
http://youtu.be/rVlhMGQgDkY
Созданный британским студентом робот-юрист помог выиграть дел на $3 млн: http://apparat.cc/news/robot-lawyer/
Британский студент Стэнфорда Джошуа Броудер создал робота, который помогает пользователям оспаривать несправедливые юридические решения. За четыре месяца работы он помог выиграть судебных дел на сумму около $3 млн. Им воспользовались более 86 тыс. человек. Историю Бродера рассказывает Mashable.
19-летний Джошуа Бродер изучает в Стэнфорде экономику и компьютерные науки. Год назад он создал сайт DoNotPay, через который помогал пользователям оспаривать штрафы за парковку. Сайт быстро набрал популярность. «Я пытался ответить на каждое письмо, но скоро я уже не мог отвечать в деталях на каждый из тысячи мейлов за месяц», — рассказывает Бродер. Тогда он решил создать для этого робота.
Робот задаёт пользователю несколько стандартных вопросов. Когда информации становится достаточно, он генерирует текст для апелляции. По словам Бродера, сейчас робот может работать с апелляциями по штрафам за парковку, выплате страховок по здоровью или по задержке самолётов и поездов.
https://youtu.be/0yx6UIO6Xg0
Робот реагирует на ключевые слова («билет на самолёт», «штраф») а также анализирует местоимения и порядок слов в предложении. В случае, если программа не понимает пользователя и его запрос кажется слишком сложным, она предлагает ему связаться с Бродером. При этом робот постоянно обучается.
Программы, работающие таким образом, получают всё большее распространение. С появлением ботов в мессенджере Telegram там появились боты, которые по запросам помогают купить пользователям билеты. В 2015 году украинская компания WebProduction создала робота, который частично автоматизирует прием программистов на работу.
Спор Apple и ФБР: объясняем, что произошло и почему вокруг этого такая шумиха.
http://apparat.cc/world/fbi-vs-apple/
WSJ: Работодатели предсказывают беременность сотрудников с помощью больших данных
Американские компании активно пользуются услугами аналитических и страховых фирм для того, чтобы следить за состоянием здоровья своих сотрудников. Какие лекарства принимает сотрудник, что он покупает и даже как голосует — все эти данные позволяют работодателям определить, кто из сотрудников склонен к тем или иным заболеваниям. Данные могут предсказать даже беременность. О предиктивном здравоохранении в США пишет Wall Street Journal.
Одна из компаний, которая собирает данные о здоровье сотрудников американских фирм — Castlight Health. Среди ее клиентов — Wal-Mart и Time Warner. С помощью больших данных Castlight Health может определить, кому требуется операция, кого ждет беременность, и кто склонен к диабету.
Аналитические фирмы используют информацию из разных источников. Например, анализируют историю покупок — люди, покупающие велосипеды, обладают более крепким здоровьем, чем покупатели видеоигр. Директор подразделения медицинской аналитики Deloitte Гарри Гринспан говорит WSJ: «Анализ того, где вы совершаете покупки и где питаетесь, предскажет риск сердечного удара точнее, чем ваш геном». О здоровье может рассказать кредитная история человека и даже его поведение на выборах: голосующие на промежуточных выборах в Конгресс, как правило, более мобильны и более активны. Если женщина прекращает принимать противозачаточные средства или ищет в медицинском мобильном приложении информацию о зачатии или бесплодии, это может свидетельствовать о скорой беременности.
Вовремя принятые профилактические меры помогают работодателям существенно сэкономить на медицинских страховках и больничных. Так, своевременный осмотр после рекомендаций медицинских аналитиков помог 30% сотрудников Wal-Mart, страдающих проблемами со спиной, избежать дорогостоящей (от $20 000) операции.
Сбор такой информации не нарушает законы США, согласно которым работодатели не могут получать доступ к данным о здоровье своих сотрудников. Аналитические компании, к которым они обращаются, получают информацию законным путем — покупая ее у частных медицинских клиник, страховых компаний и т.н. «брокеров данных». Кроме того, здравоохранительные фирмы не раскрывают конкретные имена и истории болезней — работодатели получают только обобщенные данные о количестве сотрудников с рисками тех или иных заболеваний. Сами сотрудники получают рекомендации о своем здоровье напрямую — через электронную почту, приложения или другие каналы, и могут отказаться от этих сообщений.
Юристы отмечают, что эта сфера до сих пор не отрегулирована властями. Нет законов, которые бы определяли, к каким данным подобные компании имеют доступ, и как они имеют право их использовать. Эксперты по приватности предостерегают, что результаты подобного анализа могут привести к дискриминации женщин: работодатель, узнав, что 30% его сотрудниц могут забеременеть, откажется принимать девушек на работу, опасаясь, что и они потом уйдут в декрет.
После публикации WSJ акции Castlight Health упали почти на 15%.
http://apparat.cc/news/employers-tracking-employees-health/
Хакеры взяли в заложники компьютерную сеть больницы в Лос-Анджелесе и требуют $3,6 млн выкупа в биткоинах.
Настоящий кибертерроризм.
http://apparat.cc/news/ransomware-la-hospital/
Роботы отберут наиболее простую и низкооплачиваемую работу у жителей развивающихся стран ещё до того, как те успеют разбогатеть. К такому выводу пришли специалисты Оксфордского университета и Citi Group в опубликованном недавно отчете.
Исследователи Карл Бенедикт Фрей и Майкл Осборн изучили, как уменьшаются издержки компаний после замены работников роботами, и какую работу в скором времени машины смогут выполнять вообще без человеческой помощи. На основании этого они оценили, какую долю рабочих мест в каждой стране могут занять роботы.
Сейчас роботы на производстве в Китае и Индии окупаются за 1,5-3,5 года — это примерно вдвое меньше, чем три года назад. Многие рабочие места в этих странах не требуют высокой квалификации, а значит, могут быть автоматизированы уже в ближайшем будущем. По оценкам Фрея и Осборна, в Индии машины могут занять 69% рабочих мест. В Китае в зоне риска оказались 77% рабочих мест, в Эфиопии — 85%. Авторы исследования считают, что роботизация труда может замедлить экономический рост и снизить конкурентоспособность развивающихся стран.
Кроме того, большинство опрошенных специалистами клиентов Citigroup отмечают, что автоматизация производств в итоге приведёт к переводу фабрик и заводов поближе к Европе и США. Это также будет ударом по развивающимся экономикам.
Fast Company напоминает, что одной из причин экономического роста таких азиатских стран как Китай и Южная Корея было предоставление дешевой рабочей силы развитым западным экономикам. Но этот путь развития может стать недоступным развивающимся странам Африки и Латинской Америки. Процесс, при котором низкооплачиваемые работы исчезают до того, как бедные страны разбогатеют, авторы исследования называют «преждевременной деиндустриализацией».
http://apparat.cc/news/robots-in-developing-countries/
Дрон для тестов в DARPA собрали из частей других беспилотников. Рама досталась ему от DJI Flamewheel 450, а система автопилота — от 3D Robotics Pixhawk. Информацию о препятствиях дрон получает при помощи 3D-камер, инерционных датчиков и сонаров. В ходе эксперимента дрон смог разогнаться до скорости в 20 м/с и обогнуть установленное перед ним препятствие (судя по видео, не на полной скорости). В ходе дальнейших экспериментов разработчики усложнят планировку в ангаре, где проходит тестирование.
Специалисты оборонного агентства планируют использовать автономные дроны работы на местах стихийных бедствий или удалённых военных операций. Новое устройство весит достаточно, чтобы на нём держалось специализированное оборудование, и благодаря компактным размерам может летать в помещениях.
http://apparat.cc/news/darpa-drone/
Один из крупнейших стартап-инкубаторов Кремниевой долины Y Combinator намерен провести эксперимент с введением безусловного базового дохода в США.
Безусловный базовый доход (ББД) — некая фиксированная сумма, которую человек получает ежемесячно (или ежегодно) вне зависимости от его остальных доходов, социального положения и т.п. Одним из главных сторонников введения фиксированных выплат для граждан в 1960-е годы был экономист Милтон Фридман. Он считал, что «отрицательный налог на доходы» должен стать логическим завершением системы социального обеспечения.
В настоящий момент стартап-инкубатор ищет исследователя, который возглавит пятилетний эксперимент по раздаче фиксированной денежной суммы группе из 300 граждан. Подать заявку на эту должность можно до 15 февраля.
ИЗ ПОСТА СЭМА ОЛТМЭНА В БЛОГЕ Y COMBINATOR
Мы хотим узнать, будут ли люди сидеть на диване и играть в игры или же создавать новые вещи? Почувствуют ли они себя счастливыми? Смогут ли люди приносить больше пользы обществу, если им не надо будет беспокоиться, чем прокормиться? Смогут ли участники эксперимента создавать большую экономическую ценность, чем они будут получать?
Ещё в 1978 году власти штата Аляска ввели так называемый «Перманентный фонд». Благодаря нему 25% всех доходов от добычи нефти распределяются между всеми жителями региона, кроме судимых и тех, кто прожил в Аляске меньше года. Размер ежегодной выплаты зависит от того, сколько человек получают деньги из фонда и каковы были доходы от нефтедобычи за последние пять лет. В 1979 году граждане получали по $1000, сейчас — почти $2000.
Идеи ББД получили особую популярность в последние несколько лет. Так, правительство Финляндии намеревается ввести безусловный базовый доход в размере 800 евро для всех граждан. В следующем году власти страны проведут эксперимент с выдачей 650 евро в месяц группе граждан, выбранных при помощи национальной лотереи. В июне в Швейцарии пройдёт референдум о введении безусловного базового дохода в размере 2500 франков для всех граждан страны. Проект о введении ББД рассматривает ассамблея французской Аквитании.
http://apparat.cc/news/y-combinator-basic-income-usa/
Специалисты из Института искусственного интеллекта Далле Молле, Университета Цюриха и компании NCCR Robotics разработали программное обеспечение, которое позволяет квадрокоптеру автономно, без участия оператора, передвигаться в лесу, ориентируясь по лесным тропинкам. Вместо сложных датчиков дрон использует две небольшие камеры (как на смартфоне) и мощные алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания троп, протоптанных людьми, и выбора направления движения.
Алессандро Густи из Института искусственного интеллекта Далле Молле говорит, что ориентирование в сложной местности, например, в лесу — невероятно сложная для компьютера задача. Часто даже люди не могут распознать тропы в лесу.
Для решения этой задачи швейцарские ученые разработали так называемую «глубокую нейросеть» (Deep Neural Network) — алгоритм, которые обучается решать сложные задачи с помощью набора тренировочных примеров, подобно тому, как это делает человеческий мозг. Для этого они несколько часов бродили по швейцарским Альпам с тремя камерами на шлеме. Полученные таким образом 20 000 фотографий троп с разных ракурсов были использованы для обучения нейросети. В итоге нейросеть научилась определять правильное направление движения эффективнее, чем человек — в 85% случаев против 82%.
Одна из основных целей этой разработки — помощь спасателям в розыске пропавших на дикой природе людей. Каждый год швейцарские спасатели получают около тысячи вызовов от туристов, заблудившихся в лесах и горах. По словам Давиде Скарамуцци из Университета Цюриха, распознаванием троп их работа не ограничится. «Наш следующий шаг — научить дроны распознавать людей».
http://apparat.cc/news/drones-forest-rescue/