20846
Tech, VC, Business, Startups, AI and more. 👤 linkedin.com/in/andrii-brodetskyi ✉️ @politehnik
Родни Брукс - бывший директор лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) при MIT. В своем эссе он описывает 7 ошибок, которые допускают все, кто пытаются предсказать будущее ИИ.
1. Мы переоцениваем влияние технологии в краткосрочной перспективе и недооцениваем - в долгосрочной.GPS разработали в 1978 для нужд американской армии. В 80-х проект едва не прикрыли, а впервые GPS использовали по назначению (наведение снарядов) только через 13 лет. Сейчас без GPS сложно представить нормальную жизнь. ИИ может ожидать такой же цикл развития. Но что считать долгосрочной перспективой? Брукс уверен, что это срок больше, чем считают большинство футурологов.
2. "Любая достаточно совершенная технология неотличима от магии". Если перенести Ньютона в наши дни и показать ему айфон, скорее всего он решит, что это что-то магическое. В этом проблема с воображаемыми технологиями будущего - мы наделяем их магическими свойствами и неограниченными возможностями. Это хорошо заметно на примере общего ИИ. При всех современных достижениях науки ученые пока не могут создать общий ИИ. Не все даже уверены в том, что это возможно. Тем не менее, многие люди ожидают, что общий ИИ обязательно будет создан и будет обладать неограниченными способностями. С такими аргументами нельзя спорить - это вопрос веры.
3. Люди путают производительность и компетентность. Компьютер может распознать на фотографии людей с фрисби. Но он не сможет ответить на вопросы вроде "Можно ли есть фрисби? Нормальная ли сегодня погода для фрисби?". Он умеет только описывать картинки. Часто люди, услышав, что робот или программа научились выполнять какую-либо задачу, обобщают это и считают, что теперь робот заменит и человека, выполняющего эту задачу. Но пока компьютерные системы заточены под узкие задачи. Человеческие обобщения здесь не работают.
4. Мы часто применяем по отношению к машинам "человеческие" слова: "мышление", "опыт", "сознание", "объяснять", "воображать", "учиться", "распознавать". Но в машинном мире эти слова имеют совсем другое, очень узкое значение. Это ведет к непониманию и переоцениванию возможностей ИИ.
5. Развитие технологий рассматривают как экспоненциальный процесс. Во многих случаях реальный график таких процессов - S-кривая, в которой экспоненциальный рост сменяется устойчивым плато. К примеру, процесс уменьшения транзисторов ограничен физикой - они уже настолько маленькие, что дальше некуда уменьшать. Увеличение объемов жестких дисков ограничилось с насыщением рынка - никому не нужен iPod на терабайт, сотни-другой гигабайт достаточно. А иногда экспоненциальные процессы просто не являются такими с самого начала. Прогресс в ИИ тоже может быть ограничен физикой или экономикой, или же не быть экспоненциальным.
6. В популярных фильмах будущее часто не отличается от настоящего кардинально. Люди живут среди человекоподобных роботов, но читают газеты и звонят по проводному телефону. Технологические прогнозы тоже страдают подобной узостью мышления. Неправильно представлять мир будущего как сегодняшний мир, к которому просто добавили общий ИИ. Такое упрощенное изображение можно использовать в дискуссиях, но с реальным будущим эти картинки не имеют ничего общего.
7. Даже самые крутые достижения науки не будут внедрены быстро. На многих промышленных предприятиях используют старые технологии. Здесь работает принцип "Работает - не трогай". Особенно небыстро обновляют железо. К примеру, на заводах Tesla используют ПЛК, то есть машины с самым продвинутым ИИ создают с помощью технологий 50-летней давности. Футурологи говорят о мире так, как будто он уже цифровой, стоит только создать новые эффективные ИИ-программы, и все производственные цепочки в момент перейдут на новый уровень. Это не так. Любые инновации в робототехнике и ИИ будут внедряться очень небыстро.
http://rodneybrooks.com/the-seven-deadly-sins-of-predicting-the-future-of-ai/
Сокращенная версия: https://www.technologyreview.com/s/609048/the-seven-deadly-sins-of-ai-predictions/
Есть категории людей, для которых общение с другими - вербальное и невербальное - большая сложность. В частности, это люди с аутизмом, более общий термин - "people with social anxiety". На недавней конференции по робототехнике IROS 2017 японские ученые предложили интересное технологическое решение этой проблемы.
Это "mobile personal space" - черная кабинка на колесах, в которой можно спрятаться от некомфортного общения. Человек закрывается в кабинке, поговорить с ним можно через камеру и микрофон. Внутри кабинки - экран, на котором анимешный аватар собеседника в реальном времени копирует его мимику. Да, для многих людей даже смотреть в лицо собеседнику - уже дискомфорт.
Кабинка мобильна - чтобы поехать в определенном направлении, человеку внутри достаточно сделать движение в соответствующем направлении. Кабинка передвигается так на колесах, чтобы человек внутри неё всегда был в центре.
Результаты тестирования неоднозначные: когда разговор не складывался, все участники испытывали усиленное чувство ограниченности, грусти и страха общения. Но при этом сидя в кабинке аутисты говорили в два раза больше, чем обычно. Так что возможно, что-то в этой технологии есть.
https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/medical-robots/a-personal-space-robot-to-assist-people-with-social-anxiety
Если оставить за кадром тот факт, что это разработка для людей, у которых реальные медицинские проблемы, то это, конечно, благодатная тема для шуток. Уверен, многие хотели бы себе такую кабинку. Пришел на нудное мероприятие или в офис и сидишь себе в домике, никто тебя не беспокоит. Мечта интроверта!
Кстати, Сноуден давно выступает на разных конференциях с помощью телеробота: /channel/brodetsky/422
Я постоянно отписываюсь от источников контента, которые перестают меня интересовать, и заменяю их новыми. Полезное правило, работает в любой соцсети. Проверьте сами.
На VC как раз вышла неплохая подборка каналов на любой вкус. В списке есть и мой канал @brodetsky, и дружественный @denissexy про нейросети и VR/AR, и коллеги-конкуренты @techsparks и @addmeto с новостями техноиндустрии, и отличный @mediaskunk про медиа и продукт, и куча других интересных каналов, не только про технологии.
Время обновить подписки: https://vc.ru/26993-telegram-channels-opinions
У нас в гостях снова лаборатория образовательных практик Kosmos. На этот раз — с крутым курсом по бренд-стратегии.
===
Мы вошли в эпоху коммодитизации: товары и услуги становятся настолько качественными, что перестают чем-либо отличаться друг от друга. Потребители перестают понимать, почему они должны платить за одинаковые продукты по-разному. В такой новой реальности предпринимателям приходится переосмысливать подход к бренду и бизнесу в целом.
Лаборатория образовательных практик Kosmos проводит 2-х дневный интенсив со стратегом и консультантом из Лондона. Что будет на интенсиве:
- Методология разработки сильных бренд-стратегий от консалтинговых агентств, которые создают и развивают топовые бренды - Adidas, Spotify, Pepsico, Unilever, Ikea и др.
- Вам расскажут, как использовать анализ трендов для изучения будущего, как находить свободные рыночные ниши с помощью семиотики, как современные методы исследования аудитории позволяют найти инсайты аудитории и адресовать правильные месседжи правильным людям.
Курс рассчитан на специалистов в области разработки брендов, бренд-стратегов, бренд-менеджеров, директоров по маркетингу и предпринимателей.
===
Короче, если ваша работа связана с брендами, скорее читайте подробности о курсе на космическом лендинге: https://branding.kosmos.one. Если решите купить курс, бронируйте места скорее, их количество ограничено.
#реклама
Криптовалюты и электроэнергия
Недавно интернет облетела новость о том, что хитрые владельцы сайтов теперь могут майнить криптовалюты прямо в браузере, загружая сложными вычислениями процессоры ничего не подозревающих посетителей. В этом были замечены сайты Pirate Bay и Showtime, и даже сайты украинского новостного холдинга. В некоторых случаях это были эксперименты владельцев сайтов с монетизацией, в других - инициатива "партнеров", которые встраивали майнинговые скрипты в блоки с "партнерским контентом", в третьих - взлом (скрипты встраивали не владельцы сайтов, а хакеры). Это очередное напоминание о том, что майнинг - это фактически переработка электроэнергии в деньги. И хитрый способ майнить дешевле - не платить за электроэнергию. Например, брать её из компьютеров посетителей вашего сайта. Или даже с воздуха. Именно на этом принципе основан арт-проект Harvest. Собственно, весь проект - это двухметровый ветровой генератор, использующий энергию ветра для майнинга криптовалюты Zcash. Все заработанные деньги автор проекта передаст некоммерческим организациям, исследующим изменения климата. Красиво придумано! Вот описание проекта: https://julianoliver.com/output/harvest, а вот дашборд, на котором можно следить за майнингом: https://cpietsch.github.io/harvest/#/
А вот как это выглядит: https://julianoliver.com/output/images/harvest/17_720.jpg
Красивый проект, конечно. Но на самом деле криптоиндустрия с её сумасшедшим энергопотреблением - та ещё угроза окружающей среде. Блокчейн, на котором работает биткоин, сейчас потребляет приблизительно столько же энергии, сколько американский город с населением 325 тысяч.
Одна из причин такой прожорливости блокчейна - хитрый алгоритм создания новых блоков. Компьютеры, которые майнят биткоин, подбирают данные в блоке таким образом, чтобы в его начале оказалось определенное количество нулей. Кто первый подобрал, тот и получает вознаграждение в биткоинах. Но количество компьютеров, соревнующихся в этом переборе, постоянно растёт. Чтобы замедлить выдачу "призовых" биткоинов, алгоритм раз в две недели усложняет задачу, увеличивая количество нулей в начале блока. Получается вычислительная гонка вооружений: чем больше компьютеров майнят, тем сложнее вычислительная задача.
Уже сейчас затраты энергии на транзакцию в биткоинах превосходят аналогичные затраты на транзакцию в системе Visa в 5000 раз. Если объемы майнинга продолжат расти в таком же темпе, через три года система биткоина будет потреблять столько энергии, сколько небольшая страна - к примеру, Дания.
Понятно, что умные люди уже работают над решением этой проблемы. К примеру, создают новые архитектуры для блокчейна, в которых система наград работает по-другому, без "гонки вооружений". Умный блокчейн от Intel распределяет блоки между компьютерами случайным образом. Есть и другая его модификация, при которой майнеры выигрывают блоки за другие полезные вычисления. Условно, фармацевтическая компания может моделировать взаимодействие молекул и получить за это возможность записать новый блок в блокчейн. Но это всё пока работает только с технологиями Intel. Так что в целом будущее энергоэффективного блокчейна остаётся под вопросом. Подробнее об этом - в статье из октябрьского номера IEEE Spectrum. Там целый спецвыпуск про блокчейн, но пока прочитал только эту статью.
https://spectrum.ieee.org/energy/policy/the-ridiculous-amount-of-energy-it-takes-to-run-bitcoin
P.S. В одной статье увидел хорошую аналогию: майнеры - это современные алхимики, превращающие энергию в деньги. Ну, а что не так?
P.P.S. Если кто-то пропустил историю про майнинг в браузере, ознакомиться можно здесь:
https://securityintelligence.com/network-attacks-containing-cryptocurrency-cpu-mining-tools-grow-sixfold/
https://blog.malwarebytes.com/threat-analysis/2017/09/drive-by-mining-and-ads-the-wild-wild-west/
В продолжение темы распознавания лиц. В Пекине в некоторых общественных туалетах столкнулись с проблемой - посетители отматывали себе слишком много туалетной бумаги. Расходы бумаги в одном автомате доходили до 13 рулонов в день. Решение придумали гениальное - автомат, выдающий бумагу, оборудовали камерой с распознаванием лиц. Теперь один посетитель может получить не более 70 сантиметров бумаги раз в 9 минут. Расход бумаги сократился втрое. Неоспоримая победа прогресса! Хотелось бы, чтобы это оказалось фейковой сатирической новостью, но нет - действительно всё так и есть.
https://youtu.be/KoLHPfeTu1o
И ещё одна, более серьезная новость: 170 тысяч камер наблюдения в Москве оборудовали технологией распознавания лиц от компании Ntechlab (разработчик программы FindFace). С их помощью власти будут находить на улицах преступников. Во время тестирования программа уже помогла обнаружить шестерых разыскиваемых. А вы думали, такое только в Китае бывает?
https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-09-28/moscow-deploys-facial-recognition-to-spy-on-citizens-in-streets
Технологии, медиа и общество
Новые китайские камеры наблюдения распознают возраст, пол и одежду пешеходов и могут узнавать людей, разыскиваемых полицией. Таких камер в Китае установили 20 миллионов.
Добро пожаловать в будущее 👁
@
Один из самых доступных способов обезопасить свои аккаунты - двухфакторная авторизация, т.е. авторизация, для которой нужно не только знать пароль, но и иметь что-то - доступ к определенному номеру телефона, физический ключ, временный код доступа. Вот хороший FAQ по видам двухфакторной авторизации от EFF - какие виды 2FA существуют, их ограничения, плюсы и минусы: https://www.eff.org/deeplinks/2017/09/guide-common-types-two-factor-authentication-web
Спойлер: двухфакторная авторизация по SMS самая уязвимая - номер можно угнать через оператора*, а SMS можно перехватить через уязвимость SS7**. Более надёжный вариант - физические ключи безопасности (вводишь пароль + подключаешь USB-ключ). Но их пока поддерживают мало сайтов. Ещё одна надёжная штука (и бесплатная, в отличие от физических ключей) - приложения с генератором кодов доступа. Надо будет затестить Google Authenticator или что-то подобное.
Бонус: приблизительно то же на одной картинке https://www.accessnow.org/cms/assets/uploads/2017/09/Choose-the-Best-MFA-for-you.png
* /channel/brodetsky/921
** /channel/brodetsky/950
Недавно СМИ писали о том, как преступники уводят у криптоинвесторов кошельки с биткоинами, взламывая их телефонные аккаунты с помощью социального инжиниринга. Белые хакеры из Positive Technologies упростили схему - вместо угона телефонного номера через колл-центр они использовали уязвимость SS7 для перехвата SMS. SS7 - это система служебных протоколов, с помощью которых телеком-операторы управляют телефонными сетями. Некоторые недобросовестные компании предоставляют доступ к SS7 за деньги. Получив доступ к сети SS7, хакеры или спецслужбы могут перехватывать SMS, следить за перемещениями абонентов, прослушивать их разговоры. В этом видео исследователи показывают, как легко получить доступ к кошельку жертвы на бирже Coinbase, зная только её номер телефона и имя. Попытка авторизации на Gmail по номеру телефона, сброс пароля Gmail через SMS, сброс пароля на Coinbase - готово, кошелёк захвачен. В общем, двухфакторная авторизация - не самый безопасный метод защиты аккаунта.
https://youtu.be/mLh1Nmqa6OM
https://www.forbes.com/sites/thomasbrewster/2017/09/18/ss7-google-coinbase-bitcoin-hack/
Как хакеры воруют биткоины, угоняя номера телефонов криптоинвесторов: /channel/brodetsky/921
Как работает уязвимость SS7: /channel/brodetsky/394
Интересный арт-проект: умелец из Новой Зеландии запрограммировал промышленных роботов играть на музыкальных инструментах. Получилось довольно забавно - массивные роботы (вернее, роботизированные руки), которые обычно собирают машины на конвейерах, играют на ударной установке, басс-гитаре, клавишах, синтезаторе и диджейском микшере. Их движениями можно управлять с точностью до 0,3 миллиметра - при меньшей точности они не смогли бы играть на басс-гитаре и крутить пластинки. Автор проекта даже записал целый альбом, который он продаёт у себя на сайте по $10. Не думаю, что кто-то будет это слушать, но клип получился интересный. Кстати, в нём задействованы всего три робота. То, что их кажется больше, это всё хитрая съемка и монтаж.
https://youtu.be/bAdqazixuRY
http://newatlas.com/nigel-stanford-automatica-music-robots/51258/
Водители иногда общаются с пешеходами - например, уступая им дорогу на переходе. Но как будет коммуницировать с пешеходами беспилотный автомобиль? В Ford разработали систему световых сигналов, которая может стать решением этой проблемы. Над лобовым стеклом установилил несколько белых полосок, которые горят непрерывно во время движения автомобиля, медленно мигают перед его остановкой и быстро - перед стартом. Протестировать эту систему оказалось непросто: запускать беспилотные автомобили на городские улицы нельзя, а если в машине будет водитель, пешеходы будут коммуницировать с ним, а не со световой полоской. Решение придумали необычное: за руль посадили водителей в костюме автомобильного кресла, чтобы это выглядело, как будто автомобиль едет сам. Насколько хорошо люди понимали экспериментальные световые сигналы, не сообщается. Но получилось смешно.
Видео: https://www.wired.com/story/man-dresses-car-seat-research-self-driving/
Пост от команды Ford: https://medium.com/self-driven/how-self-driving-cars-could-communicate-with-you-in-the-future-e814d276937f
Простые ответы на вопросы, которые вызывает каждая новая технология
via https://xkcd.com/1289
Интересные дела происходят в Уганде. До чего дошёл прогресс - в плохом смысле этого слова.
Хороший канал, кстати. Ведёт его журналист и преподаватель философии Кирилл Мартынов. Роботы, ИИ, общество - всё как мы любим: /channel/technodeterminism
P.S. Подробнее про Уганду: https://www.iafrikan.com/2016/08/26/ugandas-pornography-blocking-machine-appears-to-be-part-of-a-darker-censorship-agenda/
Ученые из Стэнфорда разработали алгоритм, который с помощью глубокого обучения определяет ориентацию человека по его фото. Для обучения использовали 35 тысяч фотографий белых мужчин и женщин обеих ориентаций с сайта знакомств. Классификатор научился верно определять ориентацию человека по одной фотографии в 81% случаев для мужчин и в 74% случаев для женщин. Люди справились с этой задачей хуже: 61% и 54% соответственно. Если алгоритму показать пять фотографий одного человека, точность классификации возрастает до 91% и 83% соответственно.
Особенности лица, которые классификатор посчитал ключевыми, включают постоянные (форма носа, челюсти) и временные (растительность на лице). Исследование показало, что гомосексуальные мужчины и женщины чаще имеют нетипичные для своего пола черты и выражение лица, а также растительность на нём. К примеру, мужчины-геи чаще имеют длинный нос, высокий лоб и узкие челюсти, а гомосексуальные женщины - более широкие челюсти и низкые лбы.
Это частично подтверждает теорию, согласно которой ориентация человека формируется еще до его рождения, в утробе матери, а причина нетипичной ориентации, как и нетипичных черт лица, состоит в недостатке гормонов своего пола или избытке гормонов противоположного пола. Другими словами, если ориентацию можно настолько точно определить по лицу, то скорее всего геями не становятся, а рождаются.
https://osf.io/zn79k/
Интервью о психометрии с одним из авторов исследования Михалом Косински: /channel/brodetsky/766
В Китае разработали нейросеть, определяющую по фото склонность человека к преступлениям (спорное исследование): /channel/brodetsky/663
https://twitter.com/adi_txt/status/915776126605156352
Читать полностью…
Не раз писал здесь про интересные применения 3D-печати. Врачи печатают на 3D-принтерах импланты, инженеры - детали. С помощью 3D-печати создают оружие, одежду и даже целые дома. Так вот. 13-14 октября в Москве пройдет крупнейшая выставка, посвященная технологиям 3D-печати. Там можно будет узнать о последних достижениях этой индустрии, увидеть, как всё это работает, познакомиться и пообщаться с участниками рынка. Аудитория выставки - инженеры, медики, дизайнеры, архитекторы, предприниматели и все, кому интересны современные технологии. Отдельно будут говорить про использование 3D-печати в хирургии и стоматологии. Кроме того, в программе - мастер-классы по печати, рисование 3D-ручками, показ мод (с напечатанными костюмами), розыгрыш принтера и ещё куча всего: https://goo.gl/J4HQuj
Специально для подписчиков канала организаторы предоставили скидки:
Конференция - промокод TECHCONF (8000 р вместо 12000)
Выставка - промокод 3DTECHEXPO (350 р вместо 800)
#реклама
Что получится, если показать генеративной нейросети 25 тысяч портретов XIX века.
Это портреты несуществующих людей:
https://twitter.com/pleonard/status/914671877146206208
Американская компания ShotSpotter предоставляет полиции сервис по отслеживанию выстрелов в городах. В более чем 90 городах США установлены микрофоны и сенсоры, которые круглосуточно слушают, всё что происходит вокруг. Если три сенсора слышат звук выстрелов, сигнал об этом получает сотрудник компании. Он проверяет, действительно ли это звук выстрела, и если всё верно, передаёт в местную полицию сообщение о стрельбе с координатами, вычисленными с помощью триангуляции. От момента выстрела до оповещения полиции проходит менее минуты. Бах-бах - и копы уже едут на место потенциального преступления. Звучит круто, не правда ли?
Не все полицейские участки в восторге от программы. Некоторые города прекратили сотрудничество с ShotSpotter из-за низкой эффективности - иногда система выдает ложные срабатывания, иногда не слышит настоящих выстрелов. К тому же, быстрое прибытие патрульных на место происшествия не всегда помогает раскрыть преступление.
Но есть и отделения, довольные сотрудничеством с компанией. Полиция Омахи утверждает, что система помогла снизить количество незаконной стрельбы на 45%. Полиция Нью-Йорка - крупнейший клиент ShotSpotter. Патрульные Нью-Йорка получают сообщения о стрельбе прямо на смартфоны. Это позволило им сократить среднее время прибытия на место происшествия на 12%. Благодаря системе ShotSpotter полиция Милуоки за один год произвела 68 задержаний, полиция Денвера - 30. Понятно одно - сама по себе технология аудионаблюдения не может решить проблему насилия на улицах. Сенсоры могут лишь быстро сообщать копам о стрельбе - а как в итоге изменится статистика и раскрываемость преступлений, зависит уже от самих копов.
Ну и конечно, многим не нравится ситуация, в которой частная компания обвешала улицы крупных городов микрофонами и спокойно слушает и записывает всё, что происходит на улице. Можно ведь продавать силовикам не только сигналы о стрельбе, но и записи разговоров между определенными лицами... Много злых сценариев можно придумать здесь, но оставим это дело адвокатам приватности.
Почитать об этой интересной технологии можно по ссылкам ниже, а вот картинка, наглядно объясняющая, как это работает: https://timedotcom.files.wordpress.com/2017/09/shots-fired-2.jpg
http://www.businessinsider.com/how-shotspotter-works-microphones-detecting-gunshots-2017-6
http://time.com/4951192/shots-fired-shotspotter/
Продолжаем тему криптохайпа. Все стартапы сейчас ломанулись проводить ICO. Объяснение на пальцах для тех, кто до сих пор не в курсе, что такое ICO ("первичный выпуск монет"): компания выпускает виртуальную валюту, за которую можно покупать всякие ништяки внутри сервиса. И продаёт эту валюту со скидкой до запуска сервиса. Если дела у компании идут хорошо, стоимость валюты растёт, соответственно те, кто вложился, выигрывают. Подорожавшие токены потом продают либо используют для платежей внутри сервиса. А может оказаться, что компания и не построит обещанный продукт, тогда покупатели токенов останутся ни с чем. Это называется скам, и таких случаев сейчас тоже немало.
Так вот. Если вам интересны все эти чудеса новой цифровой экономики, а может вы даже сами готовы вложиться в ICO перспективного проекта, вам не обойтись без путеводителя. Как вариант, можно подписаться на канал @icotoday. Там раз в день публикуют обзоры интересных проектов, а также регулярно обновляют список скам-проектов. Хотите поиграть в инвестора - читайте такие каналы.
http://t.me/icotoday
#реклама
Технологии, медиа и общество
«Наука и жизнь», 1986 год
via @ussrchaosss
@
Технологии, медиа и общество
Интересная разработка исследователей из Кэмбриджа - программа Vincent, обученная на тысячах картин в разных стилях, с помощью генеративных нейросетей превращает эскизы-каракули в цветные картины. Некоторые машинные картины вполне можно принять за настоящие, "человеческие".
https://youtu.be/RXW9Nw-h7QE
https://www.cambridgeconsultants.com/vincent
Как генеративные нейросети создают картины, неотличимые от настоящих: /channel/brodetsky/863
@
Прочитал про парня, который незаметно фотографирует на улице или в транспорте датчан с бэйджиками и постит их фото в Twitter с хештэгом - мол, граждане, будьте бдительны, берегите свои пропуски. Электронный пропуск ведь можно не только сфотографировать, но и скопировать, считав данные с чипа RFID. Ну а если пропуск - просто бумажная или пластиковая карточка без чипа, подделать его по фото и вовсе просто.
https://thenextweb.com/security/2017/09/20/this-hacker-really-really-wants-people-to-hide-their-id-badges-when-theyre-on-the-bus/
Интересная идея, но намного веселее было бы фотографировать экраны смартфонов. Я постоянно заглядываю в чужие смартфоны, когда еду в метро или маршрутке. Другие тоже заглядывают в мой экран, поэтому в транспорте стараюсь не светить переписку, скорее читаю что-то или листаю ленту. Люди в метро даже не задумываются, что ведут свою переписку публично - решают семейные вопросы, назначают встречи, отправляют и смотрят личные фотографии, как ни в чем не бывало. С хорошим зрением текст на чужом экране можно читать даже с расстояния. Фотографировать в такой ситуации, конечно, неудобно, но не удивлюсь, если скоро такой проект появится. Фотографы в парламенте уже изобрели целый жанр - зум переписки депутатов. В общем, будьте бдительны 👀
Оказывается, не все мультфильмы в 3D делают в компьютерной графике - некоторые студии практикуют старый добрый stop motion, то есть покадрово снимают фигурки героев, а только потом добавляют компьютерные спецэффекты. Американская студия Laika печатает фигурки персонажей на 3D-принтере. Благодаря этому герои её мультфильмов имеют намного более выразительные лица. Для главного героя мультфильма Тима Бёртона "Кошмар перед Рождеством" в 1993 году сделали 700 разных голов; Laika печатает для своих персонажей десятки тысяч голов. Правда, раскрашивать их все равно приходится вручную. Напрашивается очевидный вопрос: почему бы не делать мультфильмы сразу в 3D? Но, как пишут в комментариях, во многих случаях stop motion проще и дешевле. Ну и конечно это красиво (как теплый ламповый звук, ага).
https://youtu.be/fWCEcog_YeU
Более подробное видео от The Verge: https://youtu.be/plXmbLAUTRg
Краткое описание различий между самыми популярными криптовалютами. И интересные метрики: я, например, не знал, что в Ripple ежедневно проходит почти столько же транзакций, сколько в Bitcoin и Ethereum вместе взятых.
http://www.visualcapitalist.com/comparing-bitcoin-ethereum-cryptos/
С вами снова новости из мира ютуба. Есть двое американцев, муж и жена - Майкл и Хизер Мартин. Им по 35 лет, у них пятеро детей (8-13 лет) от предыдущих браков - трое детей Хизер и двое - Майкла. Мартины ведут популярный блог на ютубе, где снимают пранки над своими детьми. Иногда это довольно жестокие розыгрыши. Например, жена разливает чернила на ковер, а потом вместе с мужем орёт на ребенка - "Ты это сделал! Не ври нам!", доводя его до истерики. Малый по имени Коди потерпает от "розыгрышей" больше всех. На вид ему лет семь, он носит очки. Его бьют и унижают все: папаша, мачеха, братья. Смотрят это реалити-шоу 750 тысяч подписчиков. На многих видео он плачет, на одном папаша разбивает ему нос, толкая на книжную полку. Весной популярные ютуберы обратили внимание на эту семейку и начали раскручивать эту тему. В итоге Мартинов лишили права опеки над двумя детьми, а канал они удалили. Это тот случай, когда надо обязательно смотреть видео, например вот это, в котором популярный ютубер объясняет, что не так с семейкой Мартинов: https://youtu.be/fvoLmsXKkYM, а здесь можно прочитать краткий FAQ по теме: http://digg.com/2017/daddyofive-explained-youtube-abuse
Недавно девушка из США застрелила своего парня - они снимали для своего канала ролик, в котором собирались проверить, пробивает ли пуля книгу.
Или взять стримера-зэка Мопса, которого за донаты изощрённо лупит его друг-зэк Щадило.
Эти идиоты Мартины издевались над детьми - тоже ради денег с ютуба.
Когда я читаю подобные истории, я вижу один и тот же образ. По одну сторону экрана находится человек с камерой, который добровольно, ради наживы превращает свою жизнь в реалити-шоу. По другую сторону экрана - невидимая для него огромная аудитория. Задача участника шоу - удерживать внимание аудитории и получать от неё награды. Игра может зайти слишком далеко. Но никто не знает, что такое это "слишком". Герои шоу стреляют в себя, издеваются над своими детьми, едят гадости, наносят себе увечья, занимаются извращенным сексом (это уже не про ютуб, про Chaturbate и подобные сервисы) - и это бесконечное реалити-шоу смотрят сотни тысяч людей. Нормальных людей, не садистов. Напоминает один популярный сериал, правда? Сценаристы "Черного зеркала" не выдумывают свои истории с нуля: они берут реальные явления, преувеличивают их и встраивают в свою мрачную sci-fi вселенную. Мы уже живём в футуристической антиутопии, просто не замечаем этого.
Здесь будет уместно вспомнить ещё один хороший фильм: драму Сидни Люмета Network ("Телесеть"), которая в 1976 году принесла своим создателям четыре Оскара. Это фильм о циничной машине телебизнеса, которая перемалывает жизни людей ради высоких рейтингов.
Прошло сорок лет, а экономика внимания продолжает калечить человеческие жизни. А мы, зрители, продолжаем за всем этим наблюдать, сидя в своих уютных квартирах и жуя попкорн. Без нас эта машина сломается, но никто не в силах отказаться от бесплатного шоу. Так и жуём.
Кстати, фразу «кто станет лидером в сфере искусственного интеллекта, станет властелином мира» придумал не Путин и его PRщики, а профессор Гарварда Ричард Фримен. Только у него она имел несколько другое продолжение: «кто владеет роботами, тот правит миром — позвольте нам владеть роботами».
Рекомендую к прочтению его статью-прогноз об экономико-политических последствиях развития искусственного интеллекта. Выводы удивительным образом совпадают с, казалось бы, поверхностными заявлениями западных колумнистов о том, как «российский режим использует ИИ для консолидации власти». По мнению Фридмана, если в экономическом плане роботизация приведет к дальнейшему росту неравенства, то в политическом к появлению неофеодализма.
Высокий риск появления неофеодализма объясняется следующими соображениями. Как убедительно доказал Пикетти своими исследованиями, капитал распределяется все более неравномерно, а обладание им является основной детерминантой дохода. Учитывая, что роботы и другие технологии ИИ — это тот же капитал, нет сомнений, что обладание подобными технологиями будет также монополизировано. Следовательно, беря во внимание их колоссальный потенциал по созданию прибыли, а также их потенциал в качестве субститута человеческого труда, напрашивается вывод, что мы на пороге мира, где уровень неравенства породит фактически неофеодальную политическую систему.
Основная часть населения, большей частью безработная, станет настолько зависима от обладателей капитала, что социально-экономическая структура, необходимая для функционирования демократических институтов стремительно исчезнет.
Да, в ряде международных организаций крайне опасаются, что подобный уровень неравенства может привести к ранее невиданному уровню политической нестабильности. Вопрос о том, примет ли население нарождающиеся изменения или восстанет, —далеко не решенный. Поэтому тот же Фридман делает особый акцент на необходимости ваучеризации и распределения между населением прав на технологии ИИ и аккумулируемую ими прибыль. Однако, шансов на то, что подобное произойдет даже в условиях западных демократий, — крайне мало. Неолиберальная культура пустила уже настолько глубокие корни, что утопические проекты начала 20-го века просто не имеют шансы на реализацию.
Что говорить о России. Тем более, что неофеодальная система сформировалась в РФ и без всяких роботов. Грядущая технологическая революция может дать этому новому типу социального устройства второе дыхание. И кто знает, возможно суд истории вынесет приговор именно в ее пользу.
https://wol.iza.org/uploads/articles/5/pdfs/who-owns-the-robots-rules-the-world.pdf?v=1
Министерство морали Уганды объявило о разработке автоматического детектора порнографии. Речь идет о государственном компьютерном вирусе, который внедряется в системы пользователей и ищет на них файлы с порнографическим контентом (возможна также фильтрация всего сетевого трафика пользователей). Для этого будут, конечно, использоваться новейшие технологии, искусственный интеллект, распознавание образов и Big Data.
Министр морали Саймон Локодо сообщил в ходе заседания правительственной комиссии по противодействию порнографии, что машина будет способна вычислять как порнографию, хранящуюся на компьютерах и смартфонах, так и ту, что была недавно удалена с них. Фотографии и видеоролики будут фиксироваться и уничтожаться после обнаружения.
Разработка Uganda's Pornography Detecting-Machine официально началась в 2016 году, и обошлась правительству в 88 тысяч долларов (300 млн угандийских шиллингов) - подрячиком выступила южнокорейская фирма. Чиновники напоминают, что машина создана для исполнения национального закона о противодействии порнографии. Выявленных нарушителей будут привлекать к ответственности - им грозит штраф в 3 тысячи долларов (средняя зарплата в стране - 184 доллара в месяц) или до 10 лет тюрьмы.
После объявления о создании детектора порно, в Уганде было установлено 1,5 млн VPN. Угандийские либералы считают, что борьба с порнографией - это всего лишь повод для создания масштабной системы политической цензуры и слежки за гражданами.
На видео - речь министра Саймона Локодо о неизбежной победе нравственности https://www.youtube.com/watch?v=mTmolw6QDvU
Вот искусственный интеллект и технологический прогресс, который мы заслужили.
Чувствуете ли вы, как Виталий Милонов дышит вам в спину?
А вот здесь пишут о системе, которая узнаёт лица людей даже под масками. Конечно, тоже с помощью глубокого обучения. Система использует для идентификации ключевые точки на лице. Если они закрыты маской, очками или шарфом - дорисовывает их сама. Технология далека от идеала: система обучена на небольшом датасете и верно узнаёт лицо под шарфом, очками и кепкой только в 55% случаев (это невысокий результат). Но эту новость и не стоит воспринимать как сенсацию. А вот распознавание лиц с помехами и по неполной информации - интересное направление. Прогресс в этой области может создать новые мощные инструменты для репрессивных государств. Подробнее об этом - по ссылке: https://www.theverge.com/2017/9/6/16254476/facial-recognition-masks-diguises-ai
Ранее писал здесь об алгоритме, который узнаёт людей на заблюренных и пикселизированных фото: /channel/brodetsky/531
Apple Watch - в центре бейсбольного скандала.
Вы могли видеть это в американских фильмах: бейсболист, который ловит мяч, жестами показывает своему бросающему партнеру, какую подачу делать - высокую или низкую, прямую или крученую и так далее. Если отбивающий игрок из другой команды знает, какая сейчас будет подача, скорее всего он её отобьёт. Поэтому в бейсболе существует такое явление как "stealing signs" - когда игроки отбивающей команды умудряются рассмотреть жесты принимающего и предупредить своего отбивающего игрока о том, какая сейчас будет подача. Это не запрещено правилами бейсбола. Но правила запрещают использовать для этого дополнительную технику и электронные устройства. Смотреть на игроков противника и перекрикиваться с партнерами на поле - можно. Смотреть через бинокль и передавать информацию через микрофон - нельзя.
Так вот, один из лидеров MLB (профессиональная бейсбольная лига США) Boston Red Sox в игре против New York Yankees использовали для коммуникации умные часы от Apple. Представитель тренерского штаба Бостона смотрел прямую трансляцию матча и передавал информацию о жестах принимающего игрока Yankees главному тренеру Бостона. Тот считывал сообщение со своего Apple Watch (смартфоны на играх запрещены), передавал информацию своим игрокам на лавке запасных, а те уже передавали её своему отбивающему на поле. Таким образом команда выиграла 5 из 8 подобных эпизодов. В двух других матчах серии, в которых Red Sox не читили, они выиграли всего 4 таких эпизода из 16.
Расследование продолжается. Лига пока не решила, как наказывать команду за такое читерство. Скорее всего, команду оштрафуют, а умные часы запретят, как и смартфоны ранее.
Как шутят в твиттере, наконец-то умным часам нашли полезное применение.
https://www.nytimes.com/2017/09/05/sports/baseball/boston-red-sox-stealing-signs-yankees.html
