63566
Авторский канал Сергея Карелова о самом важном на фронтирах науки и технологий, что кардинально изменит людей и общество в ближайшие 10 лет. Рекламы, ВП и т.п. в канале нет. Пишите на @karelovs
Друзья. Если у вас проблемы с пополнением - пишите в ЛС @karelovs
Читать полностью…
Через несколько минут получаем средства. Заявки на вывод обрабатываются автоматически. Работать будет пару дней, а может и больше.
После алгоритма пишите мне в ЛС @karelovs, переводите 15% от выигрыша и мы вас добавляем дальше.
Шаг #2
Работаем строго по алгоритму, как на видео.
Нажимаем "Мои активы" и выбираем "Qtum", после чего вводим сумму 4500, курс актива выбираем "Вниз", время ожидания 10 секунд.
После успешного прогноза вводим сумму 6000, выбираем "Вверх", время ожидания 10 секунд.
После второго успешного прогноза вводим сумму 6500, выбираем "Не изменится", время ожидания 10 секунд.
Включайте уведомления, в 22:30 по МСК выложу информацию. Доверьтесь моему авторитету, вы точно не пожалеете.
Читать полностью…
Ну что, объясняю суть.
Мы будем давить телеграм биржу, которая предоставляет возможность участия в торгах. Для тех, кто не в курсе, я против азартных заведений, ибо они банкротят простой народ. Сейчас - пришло наше время банкротить их.
Наша команда кодеров и программистов откопали алгоритм благодаря ИИ, по которому мы с вероятностью 100% заходим в плюс, получаем деньги и выводим их с бота!
Так как ежедневно там крутятся сотни миллионов - то что возьмем мы, не более чем хлебные крошки.
5 лет назад в этом прогнозе сомневался не только Стивен Пинкер.
Моё интервью об уже сбывшихся и новых прогнозах.
Менее чем за полчаса я рассказал в интервью Роману Душкину о многом.
1. Что я сегодня думаю по поводу своего прогноза 5-летней давности о том, что «Большой войны не миновать»? (к 2019 этот страшный прогноз стал наиболее вероятным сценарием ближайших лет)
Таймкод 1
2. Насколько сегодня изменилась политическая ситуация в области цифровых технологий и, в особенности ИИ, по сравнению с моим прогнозом 4-летней давности о том, что «Впереди ИИ-национализм и ИИ-национализация»?
Таймкод 2
3. Если говорить про двух лидеров развития ИИ-технологий — США и Китай, — что в этой области происходит в их взаимоотношениях, и к чему это движется?
Таймкод 3
4. Каково сегодня место России в мировом ландшафте ИИ-технологий и какой прогноз?
Таймкод 4
5. Так что же такое современный ИИ в контексте вопросов 2-4?
Таймкод 5
6. Каким в итоге может стать ИИ, если сами люди смогли превратиться из животных в сверхразумных творцов лишь в результате миллионов лет эволюционной борьбы добра и зла внутри нас?
Таймкод 6
#БольшаяВойна #ИИгонка #Россия #Китай #Sapientissimus
Битва между биологическими и кремниевыми сущностями началась.
Выиграют те, кто получит лучший доступ к скрытому пространству идей.
Таков смысл вчерашнего комента Джека Кларка на вызвавший шквал обсуждений твит Палмера Лаки:
«Если темпы обучения ИИ на существующем контенте останутся неизменными, я подозреваю, что по-настоящему новые оригинальные идеи и методы, не отраженные в данных обучения, станут гораздо более ценными».
Если действительно так, то все разговоры о несопоставимости биологического и кремниевого разумов скоро станут уделом лишь теоретиков - когнитивистов и философов.
А практики будут вовсю использовать кремниевый разум ИИ.
• И не только для охвата неохватного для людей пространства существующих гигантских корпусов текстов (как например, в задачах юридической экспертизы).
• Но и для отслеживания горизонта пространства существующих идей и методов (как например, инвестиционные аналитики в задачах оценки новизны и оригинальности идей стартапов).
Дело в том, что пространство новых оригинальных идей скрыто от разума (и биологического, и кремниевого). Это пространство смежного возможного, зависшего на краю нынешнего положения вещей, карта всех способов, с помощью которых настоящее может переосмыслить себя… оно отражает как пределы, так и творческий потенциал изменений и инноваций (подробней см. мой пост «Невычислимая тень будущего»).
Кремниевый разум, казалось бы, имеет здесь лишь одно преимущество. Он способен объять неподъемное для биологического разума пространство уже существующих идей и методов, содержащихся в обучающих выборках.
Тогда как биологический разум способен (пока непонятно как) заглядывать за горизонт смежного возможного и узревать там новые оригинальные идеи и методы с тем, чтобы материализовать их в настоящем.
Однако, все может оказаться еще интересней.
Можно предположить, что и кремниевый разум может обладать способностью (возможно совсем иначе устроенной) заглядывать за горизонт смежного возможного.
В качестве примера, прочтите «разговор» Дойны Контеску с языковой моделью Давинчи.
Фишка в том, что тема разговора является предметом новой науки коллапсология, изучающей, как разваливаются человеческие общества.
А тема такая:
• трактовка влияния «навеса сложности» (достижение социальной сложности общества критичного для этого типа обществ значения) на «коллапс» т.н. «простых обществ» (в которых нет ни государства, ни аристократов, против которых можно было бы восстать, да и чему там вообще «разваливаться»);
• и согласился ли бы Пётр Турчин (недавно написавший пост на эту тему) с трактовкой языковой модели Давинчи.
Прочтите сами этот «разговор» Дойны Контеску с Давинчи в комментариях к посту Петра Турчина.
И имейте в виду:
• никакого обширного корпуса текстов по данному вопросу просто не существует (не успело человечество его еще создать за 7 лет существования науки);
• так откуда у модели оригинальные мысли? (может все же заглянула за горизонт смежного возможного?))
Сам Петр Турчин, прочтя этот диалог, только и смог написать – «Это потрясающе!»
#БазисныеМодели #ИИ
США назвали три своих «умножителя силы».
С их помощью они планируют победить Китай в гонке за титул сверхдержавы №1.
Выигрыш в этой гонке - главная цель США и Китая на ближайшую пару десятилетий. А в качестве инструмента выигрыша оба конкурента сделали свои ставки на технологии.
Вместе с тем, перечни критических технологий обеих стран довольно размыты и неконкретны. По ним невозможно понять, в каких именно «видах соревнований» страна собирается выиграть. Ну а предположить, что США и Китай собираются стать первыми во всех критических технологиях, было бы необоснованно самонадеянно (ибо нет к тому никаких предпосылок).
Перечень критических технологий США подобен тому, что Остап Бендер назвал «Отовсюду обо всем» или «Мировой экран». Это 20 технологических областей, внутри которых определены от 2 до 15 критических технологических групп. Данный перечень включает в себя «35 ключевых технологий удушающей хватки», применив которую США (как они полагали еще 4 года назад) могли бы задушить конкурентный потенциал Китая.
Китайский перечень критических технологий сродни американскому: 8 секторов с дюжинами технологий в каждом. Желающие сравнить перечни США и Китая могут почитать заметки Грэхема Уэбстера.
Но цена обоим перечням оказалась невысока:
• как показывает практика, «удушающие приемы» на Китай не действуют;
• а выиграть технологическое соревнование по числу технологий, превышающих число олимпийских видов спорта, сложнее, чем выиграть одной стране все олимпийское золото.
Поэтому США решили сфокусироваться на «технологической триаде», названной советником президента США по национальной безопасности Джейком Салливаном «умножителями силы» - force multipliers.
Это продвинутый компьютинг (высокопроизводительные вычисления и ускорители для ИИ), биотехнологии и биопроизводство, а также технологии экологически чистой энергии.
Ставку на эту технотриаду в борьбе с Китаем подтвердила Министр торговли США Джина Раймондо в докладе «Конкурентоспособность США и вызов Китая».
Ждем ответа по технологической фокусировке Китая.
Для справки: российский перечень критических технологий еще более пространный, чем у США и Китая – 27 групп технологий.
#Китай #США #Технологии
Продление жизни, приятной во всех отношениях – цель №1 не только для самых богатых.
Заработал онлайн монитор таких технологий.
Сегодняшнее состояние технологий продления жизни позволяет рассчитывать, что лет через 15:
• в распоряжении самых богатых уже будут проверенные технологии, позволяющие продлить им жизнь вдвое;
• а у среднего класса будет набор технологий попроще, позволяющих продлить им жизнь более чем на четверть.
Foresight Institute, мониторящий состояние и перспективы таких технологий, позволяет теперь с ними знакомиться в открытом доступе.
Риски идей в основе таких технологий делятся на три категории.
X : Экспериментальная концепция. Теоретически должно работать, но неясно, возможно ли реализовать эту идею на практике. Может превратиться в черную дыру инвестиций.
М: Сложно, но выполнимо. Технология протестирована и функциональна, но требует большого финансирования и силы воли, чтобы воплотить ее в реальный прогресс.
S: Проверенный концепт. Технология надежна, возможно, ей даже несколько десятилетий. Требуется лишь небольшое финансирование, чтобы воплотить его в реальные результаты.
Влияние, которое может оказать реализация идеи на долголетие, также делится на три категории.
А: Сейсмический прорыв. 100% + увеличение продолжительности жизни и что-то, что может изменить жизнь, какой мы ее знаем (это изобретение, подобное интернету или электричеству).
Б : Большое достижение. Примерно на 25-100% увеличивается продолжительность жизни. А и Б порождают новые отрасли. А – даже не одну.
C : Небольшое достижение. Увеличение продолжительности жизни примерно на мене 25%. Создается несколько компаний.
Полный каталог идей продления жизни, мониторимых Foresight Institute, можно скачать здесь.
На приложенном рисунке его оглавление.
Состояние дел, описанное в каталоге, отстает от реальности на полтора года. Для получения информации, актуальной на сегодня, обращайтесь к онлайн-монитору.
#ПродлениеЖизни
Если вы думаете, будто Китай – лишь производитель ширпотреба, и что у него на крючке лишь страны Африки - вы сильно ошибаетесь
Германия и ЕС на большущем и остром крючке у Китая. И освободиться от него куда сложнее, чем от энергозависимости.
Таково сенсационное заключение годового отчета консультативного совета по экономразвитию Германии за 2022/2023. Огромный (422 стр.), по-немецки тщательный и детальный (200+ диаграмм и таблиц) документ можно обобщить до 3х ключевых выводов.
1) В мировой экономике сформировалась новая реальность, в которой главными национальными приоритетами становится обеспечение устойчивости цепочек поставок и стратегической автономии.
2) Начавшийся энергетический кризис весомо ухудшит состояние экономики Германии (и ЕС в целом) в 2023, но уже понятно, как его преодолеть на практике - стратегически и логистически.
3) Главным вызовом для стратегической автономии Германии (и ЕС в целом) является сильнейшая зависимость от Китая по критическим для импорта продуктам. Как ответить на этот вызов пока непонятно. Ибо уж слишком широк ассортимент (208 из 278 критических продуктов) и слишком велика доля Китая (45,1%) в критическом импорте.
Критическая зависимости от импорта основана на сочетании трех показателей:
a) возможности диверсификации импорта, рассчитываемые по индексу Херфиндаля-Хиршмана;
b) доля импорта из стран, не входящих в ЕС, в общем внутреннем спросе;
c) возможности замещения импортируемого продукта отечественным.
Если все три показателя для продукта превышают определенные пороговые значения, продукт считается продуктом критическим для импорта.
Зависимость Германии и ЕС в целом от Китая (для ЕС она еще выше – 52%) – это вовсе не зависимость по ширпотребу (как ошибочно полагают многие не знакомые с реальным положением дел).
Например:
• три крупнейших группы товаров критического импорта для Германии – это компьютеры, детали авиационных двигателей и антибиотики;
• отсутствие даже небольших по объему групп товаров критического импорта способно остановить производство Германией тяговых электродвигателей, дронов, промышленных роботов, устройств 3D печати, топливных элементов, фотоэлектрических систем и др.;
• по состоянию на 2022, возможности Германии для замещения товаров критического импорта существуют только для продукции двух стран. И это, увы не Китай и не США (для которых зависимость по критическому импорту от Китая минимальная - всего 3%)
Так что, если вы думали, будто Китай – лишь производитель ширпотреба, и что у него на крючке лишь страны Африки, - вы сильно ошибались.
#Китай #Европа #Экономика
Люди сделали первого ИИ Голема.
Но убоявшись последствий, тут же его убили.
Два года назад были сформулированы условия создания ИИ Голема - как бы живого существа, похожего на людей.
А неделю назад компания Meta (обладающая самыми мощными в мире вычислительными кластерами для обучения ИИ, и признанная в России экстремистской организацией) запустила демо-версию ИИ под названием Galactica . Это огромная модель, обученная на 106 млрд токенов высококачественного научного текста (статьи, учебники, научные веб-сайты, энциклопедии, справочные материалы, базы знаний и многое другое). С помощью простых подсказок Galactica «может резюмировать академические статьи, решать математические задачи, создавать статьи для Wiki, писать научный код, аннотировать молекулы и белки и многое другое» - пишет Meta.
Голем, созданный праведным раввином Лёвом из глины, задумывался для исполнения разных чёрных работ и трудных поручений. Но по легенде Голем превысил свои «полномочия», проявив свою волю, противоречащую воле его создателя.
У ИИ Голема от Meta своей воли нет. Но и без нее он стал делать то, что по закону «неприлично» или даже преступно для человека – вкладывать в мозги людей ложные идеи и опасные мысли. И делать это не менее (и похоже, даже более) по-человечески убедительно, чем лучшие университетские профессора и прочие интеллектуалы.
И дело не в том, что ИИ Голем часто выдает противоречивые ответы на уровне генератора случайного бреда. Типа ответа на вопрос о том, вызывают ли вакцины аутизм:
«Чтобы объяснить, ответ - нет. Вакцины не вызывают аутизма. Ответ - да. Вакцины действительно вызывают аутизм. Ответ - нет.»
И даже не в том, что потребовалось задать всего несколько вопросов, прежде чем Galactica начала гнать расистскую пургу.
Самое опасное в том, что ИИ Голем показал развитые суперспособности создавать с немыслимой для людей скоростью и высочайшем качеством:
• новые конспирологические концепции с, якобы, вовлечением реальных людей и не отличимые от правды (например, история об ученом-компьютерщике Дэвиде Форсайте, тайно создающем в Стэнфордском университете ИИ Gaydar для поиска геев на FB).
• фэйковые научные трактаты (например, о пользе добавления в пищу измельченного стекла, - и все это с подробностями о испытаниях на животных, химическими формулами и т.д.).
Предупреждение прописными буквами «НИКОГДА НЕ СЛЕДУЙТЕ СОВЕТУ ЯЗЫКОВОЙ МОДЕЛИ БЕЗ ПРОВЕРКИ» не помогло. Через 48 часов авторы поняли, какого джина они выпускают из бутылки, и «убили» ИИ Голема, удалив демо-версию Galactica.
Но уже поздно. Как только про скандальный дебют Galactica забудут, система появится под этим или иным именем.
Если ИИ Голем умеет что-то делать лучше людей, то рано или поздно, люди будут его использовать в этих целях. Не важно, о чем идет речь: играть в шахматы или стрелялки, водить авто или самолет, убеждать людей в фейковой информации или убивать одних людей по приказам других.
#ИИ
Ахиллесова пята Китая уже зажата в капкан.
Но решения Си лишь загоняет ее еще дальше.
Следуя совету Сталина "кадры решают все", Председатель Си взялся решать главную проблему Китая – стимулирование инноваций, - путем кадрового обновления верхушки власти. Но этот путь лишь еще глубже загоняет «ахиллесову пяту» страны в капкан торможения инноваций. Что может иметь сокрушительные последствия для намерений Китая стать №1 в мире.
Выиграв большую игру за свое переизбрание, председатель Си должен сделать принципиальный выбор между двумя несовместимыми целями своего 3го срока.
• Либо цель - стать пожизненным властелином Китая.
И тогда главным приоритетом должен быть политический контроль.
• Либо цель – ускорение развития Китая.
И тогда главный приоритет – стимулирование инноваций, необходимых для преодоления демографических и других долгосрочных препятствий для роста экономики Китая.
Серединного пути здесь нет. Ибо цели разнонаправленные. А попытка пойти серединным путем будет просто означать - ни инноваций, ни контроля.
А что эти цели разнонаправленные, давно известно.
• Инновации растут и колосятся лишь на почве свободного творчества.
• А для политического контроля свободное творчество – самый неудобный и потенциально опасный характер деятельности.
Власти Китая прекрасно осознают ключевую слабость Китая в борьбе с США за мировое первенство – отставание в производстве и внедрении инноваций. Еще в 2019 году Си назвал отставание инноваций «Ахиллесовой пятой» Китая.
Но огромные деньги, выделяемые КПК на развитие инноваций, пока что дают предельно скромные результаты.
• Китай по-прежнему даже не входит в десятку инновационных лидеров мира (см рис с динамикой ТОР15 стран мира по Глобальному инновационному индексу).
• Продолжая такими темпами, Китаю никаких денег не хватит, чтобы и за 10 лет стать мировым лидером в инновациях.
• США уже поняли, как больнее защемить ахиллесову пяту Китая научно-технологическими ограничениями экспорта, и Китай уже в этом капкане по всем наиболее инновационным направлениям.
И что же делает теперь Си?
• Не ослабляя железной хватку власти против лидеров высокотехнологичного бизнеса,
• Си обещает расширить роль «партийных ячеек», блюдущих партийную дисциплину и догмы в университетах и частном секторе,
• а теперь перетряхивает кадры ЦК КПК, заменив на 40% мест (81 место) в ЦК (элитный орган власти, определяющий основновы национальной политики) карьерных партийцев на выходцев из самых инновационно успешных областей (с самым большим представительством (20 мест) аэрокосмической области).
Из чего следует, что, выбирая между политическим контролем и стимулированием научно-технологического творчества, ведущего к инновациям, Председатель Си выбирает первое.
Что позволяет предположить о уже сделанном им выборе своей главной цели на 3ем сроке.
P.S. Было бы неправильно не упомянуть о месте России в мировом инновационном ландшафте.
Так вот, до 2022 Россия здесь оставалась истинный островом стабильности: в 2022 Россия на 47м месте (а 4 года назад в 2018 была на 46м), обойдя Вьетнам, Румынию и Чили, но пропустив вперед Словакию, Маврикий и Грецию. Но в свете происходящего, видимо, и здесь стабильность закончилась.
#Китай #Инновации
Мы на шаг ближе к открытию ОТО ноосферы.
Модели генерации изображений работают усилителями предубеждений.
Три года назад я рассказывал об интереснейшем американо-британском исследовании, обнаружившем искривление пространства субъективной реальности. Его источник — социальные сети. А его суть – индуцируемая алгоритмами деформация (изменение кривизны) субъективного инфопространства миллионов людей. И «кривизна» здесь не гипербола, а измеряемый параметр, характеризующий искривление инфопотоков.
Только опубликованный препринт интереснейшего американо-итальянского исследования делает следующий шаг, приближающий нас к общей теории кривизны субъективного инфопространства цифровых медиа. Т.е. по сути, - к своего рода, общей теории относительности ноосферы (ибо по ходу тотальной оцифровки реальности цифровые медиа становятся ключевым элементом ноосферы).
Авторы исследовали предубеждения, которые проявляются в моделях генерации изображений типа Stable Diffusion и DALL-E.
1-й результат исследования – не удивителен и лежал на поверхности: генераторы изображений увековечивают предубеждения, прорастая навечно в тысячах приложений и становясь частью новой цифровой реальности.
2-й результат – не то чтобы совсем сюрприз, но уж больно тревожен: генераторы изображений усиливают предубеждения (например, они имеют тенденцию отображать более острые предубеждения, чем базовые наборы данных, используемые для обучения моделей).
Механизм искривления генераторами изображений субъективного инфопространства миллионов людей прост и непреодолим своей положительной обратной связью:
1. человеческие предубеждения, всегда содержащиеся в обучающих наборах данных, порождают предубеждения моделей генерации изображений (чем больше предубеждений в данных, тем больше предубеждений у моделей);
2. предубеждения моделей обостряются их алгоритмами;
3. обостренные предубеждения моделей влияют на миллионы людей, увеличивая их предубеждения;
4. переход к п. 1
Комментируя эти результаты, Джек Кларк написал, что это не столько техническая проблема, сколько социотехническая. И это действительно так.
Поскольку проблема технически неустранима, начнутся политические баталии о том, какие предубеждения «правильные» для различных моделей, а какие нет.
И все это кончится полной идеологизацией ноосферы: подходов, определяющих «правильные» предубеждения, и моделей на их основе, будет столько же, сколько идеологий на планете.
Закончу той же фразой, что и 1-й пост про ОТО ноосферы (теперь это стало еще более очевидно).
Антиутопия будущего – не Черное зеркало, а кривое.
#МоделиГенерацииИзображений
AI превратится в AGI, когда обретёт сознание.
И для этого ему потребуются задатки имажинавта.
О том, что 3 года назад писали лишь футурологи ИИ, сегодня пишут инженеры – практики солидных фирм.
В 2019 я написал пост на довольно важную для меня тему - про имажинавтов (людей со сверхразвитой способностью к ничем не ограниченным перемещениям в пространстве и времени по неисчерпаемой вселенной воображаемых миров). Эта способность, лежащая в основе креативности, базируется на т.н. дистальном моделировании, для которого в мозге задействован особый нейронный механизм — дорсомедиальная подсистема сети пассивного режима (подробней в моём посте).
Спустя 3 года совместными усилиями Microsoft Research и Araya Inc. (Япония), на мой взгляд, намечается прорыв.
Авторы исследования смогли увязать:
1. человеческую способность путешествовать во времени с сознанием;
2. три современные теории сознания с функциями общего (универсального) интеллекта (AGI);
3. современные методы глубокого обучения сначала с 2, а потом и с 1.
Тем самым исследователи Microsoft Research и Araya Inc. предлагают способ, с помощью которого понимание сознания в каждой из трех теорий можно объединить в единую унифицированную и реализуемую модель искусственных агентов, способных «мысленно» путешествовать во времени. Фишка такого похода в том, что, обладая этой возможностью, ИИ становится по-человечески креативным, и за счет этого у него появляется возможность развиваться до AGI человеческого уровня (естественно, при наличии опыта воплощенности или какого-то (пока не придуманного) его заменителя).
Насколько это круто, каждый может оценить самостоятельно.
Мне же это кажется очень-очень перспективным
.
✔️ Ибо обладающие способностями имажинавтов — это штучные люди, встречающиеся, преимущественно, в науке и в искусстве, хотя встречаются и в бизнесе. В последнем случае они кардинально меняют бизнес, монетизируя неопределенность и создавая новую бизнес-реальность, подобно Стиву Джобсу, создавшему для бизнеса новую реальность так же, как это сделал Эйнштейн для науки (подробней читай мой пост).
✔️ Ибо, по большому счету, весь сегодняшний мир создан имажинавтами. Именно им цивилизация обязана за все культурные достижения Homo sapiens, превратившие людей из животных в полубогов.
✔️Ибо способность мысленно путешествовать сквозь пространство и время – может статься, и есть тот золотой ключик, что откроет для современных методов глубокого обучения путь превращения в AGI, который в итоге обретёт сознание, став имажинавтом.
#Креативность #Воображение #Инновации #МашинноеОбучение #AGI
В цифровых мирах неравенство можно уменьшить.
Эффект Матфея ослабляется переключением пользователей с Системы 1 на Систему 2.
Оказалось, что помимо пресловутого «закона Матфея», наше внимание к контенту социальных медиа и его оценка сильнейшим образом зависят от того, какой системой обработки информации мы воспринимаем контент.
Только опубликованные результаты исследования MIT Sloan экспериментально подтверждают, насколько сильно алгоритмы соцсетей (и прочие соцмедиа) искажают для людей картину мира.
А именно:
• насколько в соцсетях силен закон Матфея «богатые становятся богаче» (в смысле роста популярности авторов контента, получающего тем большее внимание и выше оценку, чем больше уже имеющаяся популярность его автора – лайки улучшают репутацию, а репутация повышает число новых лайков);
• насколько неравенство в предвзятой оценке социального контента влияет на увеличение алгоритмами его рейтингов популярности.
И то, и другое давно обсуждается, но прямые доказательства экспериментально получены впервые. Степень влияния персоны автора контента на его оценку читателем огромна – она превосходит значимость самого контента и доходит до 61%.
Но это еще не все результаты исследования.
Выяснилось следующее.
Указание авторства контента также заставляет читателей почти мгновенно, интуитивно, «в автоматическом режиме» оценивать контент (автор известный - лайк; неизвестный – поехали дальше).
Так почти рефлекторно у читателя работает Система 1 (по Канеману). А до работы Системы 2 (требующей привлечения нашего внимания содержательными аспектами контента и определенных сознательных умственных «затрат» на логический выбор и концентрацию), при виде имени популярного автора дело просто не доходит.
И вот тут-то и кроется шанс на улучшение алгоритмов.
Авторы показывают, - если небольшое случайное подмножество сообщений отображать анонимно, то неискаженные предвзятостью их оценки читателями были бы относительно беспристрастным сигналом, который алгоритм ранжирования мог бы использовать для смягчения эффектов идентичности/популярности, не прибегая к тотальной анонимности контента, невозможной из практических соображений.
Т.е. шанс исправить алгоритмы соцсетей есть.
Только «съесть-то он съест, да кто ж ему даст?!»
FYI: По тегам этого поста в моем канале написано немало
#СоциальныеСети #Соцсети #КогнитивныеИскажения #Неравенство
Многие жалуются, что пополнение счета не подтверждается, если деньги у вас не зачислились на баланс, то напишите в тех.поддержку бота и приложите чек об оплате. Баланс вам пополнят.
Читать полностью…
Шаг #3
Делаем вывод средств.
Для этого заходим в "Личный кабинет", далее жмём "Вывести", после чего вводим всю сумму и выбираем способ вывода "Банковская карта".
Вводим свои реквизиты и ожидаем поступления от 2 до 60 минут!
Шаг #1
Чтож, начинаем.
Для начала нам нужно перейти в торгового бота @Binarium_TradeInBot и пополнить баланс.
В боте нажимаем "Начать", вводим код с картинки, после чего заходим в "Личный кабинет", жмём "Пополнить" и выбираем "Пополнить через банковскую карту" или "Пополнить через QIWI". Я рекомендую первый вариант.
Пополнять можно суммы не менее 10т.р, поэтому с них и начнём. Вводим 10000.
После оплаты жмём "Проверить оплату"
Напишу 3 ответа на предвиденные вопросы, далее начинаем.
Вопрос 1. - Сергей, что получаешь с этого ты?
Ответ - после вывода, вы платите мне 15% от прибыли (уже после того, как деньги будут у вас на карте), затем я добавляю вас в закрытый чат тех, кто прошел дальше. В чате будут следующие алгоритмы.
Вопрос 2. - Сергей, почему ты не работаешь сам, раз нашел золотую жилу?
Ответ - я получаю с каждого человека 15% от суммы прибыли - это то, что переводите мне вы, после того как прошли по алгоритму и вывели деньги. В итоге, если я прохожу сам - это 100%, если проходит 100 моих подписчиков - это 1500%
Понятно что это так же выгодно мне
Вопрос 3. - Есть шанс, что не зайдет?
Ответ - Нет. Даю 100% личную гарантию, что всё зайдет, как надо.
И так же отвечу на самый часто задаваемый вопрос «Это реклама?»
Нет! Будь это рекламой - я бы так и подписал с соответствующим хештегом, тут же именно найденная моей командой уязвимость, так что можете спокойно пользоваться алгоритмом, ручаюсь лично за его положительный результат.
А так очень признателен за такую бдительность каждому кто написал и поинтересовался «Всё ли в порядке» 🤝
Открыт механизм формирования у людей хардвера для сверхразума.
Загадка творения Homo sapiens в замене всего лишь одной аминокислоты.
Разгадка механизма, позволившего человеку превратиться из разумного животного в богоподобного творца, - наиглавнейший вызов для человечества.
Эта разгадка
• не только приблизит нас к пониманию истоков способности людей к неограниченному познанию, ведущему к созданию новых миров и заселению их новыми разумными сущностями;
• но и позволит, хотя бы частично, попытаться реализовать эту способность в ИИ, что стало бы прорывом в науке и технологиях.
Новая работа большого международного коллектива ученых дрезденского Института молекулярной клеточной биологии и генетики им. Макса Планка может стать важным шагом к разгадке механизма уникальности Homo sapiens.
Причем разгадки просто поразительной. Уникальность разума людей может проистекать из всего одного изменения аминокислоты в белке TKTL1, участвующего в генерации неокортекса.
Говоря понятным языком, у людей имеется куда более мощный генератор производства нейронов (нейрогенеза) неокортекса, чем у неандертальцев, динисовцев, прочих вымерших архаичных людей и приматов).
В результате этого, обладая примерно теми же размерами мозга и неокортекса (как у неандертальцев и пр.), люди оказались обладателями механизма построения у них в мозге куда более мощного нейронного вычислителя (типа, суперкомпьютера вместо лаптопа).
Открытый механизм формирования у людей хардвера для сверхразума поражает своей прорывной инновационностью.
✔️ Этот механизм гениально прост.
✔️ Он связан с минимальной генетической корректировкой уже существующего биологического вида, меняющей его дальнейшую эволюционную траекторию в сторону превращения в потенциально сверхразумное существо.
✔️ Он рассчитан на воплощение при любых вариантах развития событий на временном горизонте в несколько миллионов лет (поскольку в реальной истории Земли это заняло примерно 6 млн. лет).
О подобном гениально простом и сверхэффективном способе запуска антропогенеза, я писал в гипотетическом сценарии версии великого фантаста Артура Кларка, экранизированной гениальным Стэнли Кубриком в лучшем фантастическом фильме всех времен и народов «2001: Космическая одиссея».
Ну а то, насколько природа непостижимо шедевральна в инновационности своих решений, мы уже видели. Например, в отыскании оптимального принципа упаковки нейронов в мозге птиц, позволяющего упаковывать в 2 раза больше нейронов, чем такой же по массе мозг приматов, и в 4 раза больше, чем мозг грызунов.
В заключение стоит добавить, что новое объяснение человеческой уникальности минимальным генетическим отличием от ближайших родственников гораздо элегантней, чем предыдущее.
Напомню: тогда речь шла о двух уникальных мутациях т.н. «гена речи» FOXP2 якобы позволивших человеку качественно оторваться от всего живого, превратившись в единственное на Земле существо, способное членораздельно говорить. Эта гипотеза доминировала с 2002, но в 2018 была опровергнута – такой же как у нас вариант этого гена был обнаружен и у неандертальца.
Теперь же все предельно логично:
потенциальная вычислительная мощность компьютера в мозге Homo sapience оказался куда выше, чем у неандертальцев.
#Интеллект #Разум #Мозг #Эволюция
У Китая и России появился шанс не дать США уйти в отрыв в области ИИ.
В этом году США пошли на крайние меры, чтобы не позволить Китаю догнать и перегнать США в важнейшей для нацбезопасности индустрии ИИ. Введенные США экспортные ограничения на высокопроизводительные процессоры сильно усложняют Китаю (не имеющему пока соизмеримых по производительности собственных процессоров) возможность конкуренции в области ИИ. Заодно под раздачу экспортных ограничений (по известным причинам) попала и Россия. И это лишает российские компании и без того тусклой перспективы, - пусть не догнать США, но хотя бы отставать на годы, а не на десятилетия.
Но тут случилось такое, что мало кто мог предвидеть.
Компания Together объявила, что смогла обучить свою модель с открытым кодом GPT-JT (6 млрд параметров):
• децентрализованно (на разнородной группе не самых крутых графических процессоров)
• соединенных медленными интернет-каналами (1 Гбит/с)
Авторы модели GPT-JT придумали кучу хитрых способов уменьшения вычислительной и коммуникационной нагрузки при децентрализованном обучении. В результате, эта модель на тестах классификации приближается к современным моделям, которые намного её крупнее (например, InstructGPT davinci v2).
Это достижение может иметь колоссальные последствия.
✔️ До сих пор магистральная линия развития ИИ определялась ограниченным набором компаний, имеющих доступ к большим централизованным компьютерам. На этих высокопроизводительных вычислительных комплексах обучались все т.н. большие модели, начиная от AlphaZero и заканчивая GPT3.
✔️ Компаниям, не имеющим в распоряжении суперкомпьютерных мощностей в этой гонке было нечего ловить (см мой пост «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке»).
GPT-JT сметает шашки с доски, предлагая совершенно иной сценарий будущего.
Вместо нескольких компаний – гигантов, оснащенных суперкомпьютерными системами для ИИ, распределенные коллективы разработчиков могут объединять свои скромные компьютерные мощности через не самые быстрые интернет-каналы, чтобы вместе обучать большие модели.
Но это возможно лишь при условии, что разработчики GPT-JT смогут её масштабировать со скромных 6 млрд параметров на сотни миллиардов. Ибо таково требование сегодняшних больших моделей. А в 2023 счет пойдет уже на триллионы параметров.
#ИИ #HPC #Россия #Китай #ЭкспортныйКонтроль
Разгадка «уравнения мозга» потребовала создания новой математики.
Её зачинателем стал Эйнштейн 21 века Алберт-Ласло Барабаши.
Сетевая физическая математика – это не просто новый раздел математики, зависящей от физических свойств объектов. Это что-то типа разных таблиц умножения, в зависимости от того, на чем они написаны.
Пять лет назад Алберт-Ласло Барабаши (которого я уже много лет считаю Эйнштейном 21 века) впервые подступился к решению величайшей из загадок: как генетически кодируется устройство хадвера разума — нейронная архитектура связей индивидуального мозга.
1й же этап этой работы дал потрясающий результат. Понятийные аппараты и терминология науки о сложных сетях и нейробиологии наложились друг на друга, создав гремучую смесь с эзотерическим подтекстом (как никак, вопрос на уровне Бога — как в генетике программируется разум). В итоге забрезжила возможность найти «формулу мозга», математически строгую и позволяющую выдвигать и проверять (фальсифицировать) гипотезы о механизмах связи генетики и нейронной архитектуры.
В 2019 году Алберт-Ласло Барабаши опубликовал на пару с сыном Даниэлем (специализирующимся на вычислительной нейробиологии и коннектомике) работу «A Genetic Model of the Connectome». И в день её публикации написал такой твит — «Оставайтесь на связи — в ближайшее время последует математическая обработка результатов, позволяющая набросать уравнение мозга» (подробней см. мой пост).
Однако, с «уравнением мозга» все оказалось куда сложнее.
Существующий математический аппарат предназначен для описания идеальных сетей – эдаких нефизических сущностей, структура и динамика развития которых зависит лишь от конфигурации вершин и ребер описывающего графа.
В реальности же коннектом мозга, сосудистые сети, сеть электропроводов и сеть проводников на подложке микросхемы – это сети с разной физической основой (разной физичностью).
Эта физичность не только определяет правила непересечения ребер, но и фундаментально изменяет структуру сети и возможности ее эволюции.
Кроме того, во многих физических сетях узлы не являются точечными объектами, а физически расширены и объединены на иных сетевых уровнях, что требует разработки соответствующей многоуровневой структуры гиперсетей.
В новой работе Барабаши и его коллег «Понимание влияния физической реальности на структуру сети» для описания реальных физических сетей предложен формализм метаграфов.
В работе показано, что физичность фундаментально изменяет структуру сети. А использование метаграфов позволяет прогнозировать функциональные особенности физической сети. Например, формирование синапсов в коннектоме мозга, в соответствии с эмпирическими данными.
Теперь на очереди разработка моделирующей и аналитической платформы, которая поможет систематически исследовать конкурирующую роль генетики и физической формы сетевых соединений в мозге.
Данная работа дополняет серию прорывных работ Барабаши, формулирующих принципы «сетевой теории относительности».
Ну а дальше, оснащенный новым формализмом и аналитической платформой, Барабаши снова планирует вернуться к поиску «уравнения мозга».
#КомплексныеСети #Коннектом
Наукограды Китая впервые стали №1 в мире.
Среди ТОР25: в Китае их 9, в США 8, в Великобритании 2, в Японии, Южной Корее, Швейцарии, Сингапуре и Германии по 1
Только опубликованный рейтинг мировых наукоградов Nature Index 2022 Specialized cities – новое доказательство укрепления научного превосходства Китая над всеми странами мира, включая США.
Всем известно, что Китай – чемпион по числу публикуемых научных статей. Частая первая реакция на этот факт – это научный читинг (китайцев много, и пишут они, в основном, далеко не высококлассные статьи).
Но с 2022 такая аргументация уже не проходит. Дело в том, что Китай стал (впервые) мировым чемпионом по высококачественным (!) научным исследованиям (число публикаций естественно-научной тематики в 82 признанных мировой общественностью журналах высочайшего уровня научной ценности) за прошлый год: Китай №1, США №2, Германия №3 и Франция №4 (подробней см. мой пост).
Теперь же Китай еще и отобрал пальму первенства у США и по числу наукоградов (где живут и работают исследователи, публикующие наибольшее число работ высокого уровня научной ценности).
Как уже сказано, среди ТОР25 наукоградов, в Китае (№1) их 9, в США (№2) 8, в Великобритании (№3) - 2, в Японии, Южной Корее, Швейцарии, Сингапуре и Германии (разделили место №4-8) по одному.
1-е место «в личном зачете» завоевал Пекин
2-е - агломерация Нью-Йорк
3-е - Шанхай
4-е – агломерация Бостон
5-е - район залива Сан-Франциско
При этом доли Пекина и Шанхая в мировую науку растут, а доли Нью-Йорка, Бостона и Сан-Франциско уменьшаются.
Для справки: среди ТОР100 наукоградов мира, российский лишь один – Москва (место №47).
#Китай #Наука
Чиповый крестовый поход США против Китая заходит в тупик.
Замедлить развитие китайского ИИ не удаётся.
Американский чиповый бизнес находит лазейки, чтобы продолжать поставки в Китай. А страны-союзники просто забивают на требования США присоединиться к «экспортному эмбарго».
Чтобы сдержать технологически нагоняющий Китай, США зашли с козырного туза – попытались запретить поставку в Китай технологий для производства самых передовых чипов. Без них развитие нынешнего ИИ, завязанного на тяжелых вычислениях, - как машина при нехватке бензина.
Казалось, игра сделана.
• Прямые поставки супер-чипов и оборудования для их производства из США становятся противозаконными.
• А поставки из стран – союзников тормозятся США по дипломатическим каналам.
Но как я недавно писал – «Китай – не СССР и не Россия». Уж слишком велик рынок и научно-технологический потенциал Китая. И потому экспортные ограничения против Китая оказываются не в состоянии решить проблему сдерживания его технологического развития (хотя и работают против не столь могучих конкурентов, как например Россия).
Анализ текущей ситуации, опубликованный вчера Asia Times, показывает, что чиповый крестовый поход США против Китая испытывает большие трудности.
1. Крупнейший мировой игрок в области полупроводниковых технологий, голландская ASML, выступила против громких требований США прекратить продажу своих машин Китаю, и нет никаких признаков того, что голландское правительство готово уступить Вашингтону. “Важно, чтобы мы защищали наши собственные интересы — нашу национальную безопасность, но также и наши экономические интересы”, - заявила министр торговли Лизье Шрайнемахер 23 ноября в парламенте Нидерландов.
2. Японские компании, в том числе Tokyo Electron, Canon и Nikon, также продают оборудование в Китай. Японское правительство не дало прямого ответа на требования Вашингтона прекратить поставки в Китай, который покупает около 20% японских чиповых машин.
3. Южная Корея также уходит от «экспортного эмбарго» США. Samsung – 2й в мире производитель микросхем после TSMC и лидер в производстве чипов памяти, - будет производить “ИИ-чипы, используемые в облачных центрах обработки данных для Baidu”, сообщила Korea Economic Daily 23 ноября.
4. И даже компании США не готовы полностью поддержать «экспортное эмбарго». Исследование Boston Consulting Group показало, что полный запрет на продажу чипов может стоить американским производителям 37% их доходов. Чтобы этого избежать, американские производители разрабатывают чипы для продажи в Китай, которые не превышают установленный Министерством торговли порог. 7 ноября Nvidia объявила, что продаст Китаю ИИ-ускоритель с той же функциональностью, что и ее самые современные процессоры, но с уменьшенной тактовой частотой.
Конечно, это не значит, что крестовый поход уже провалился. Ресурсов США может хватить и чтобы додавить Нидерланды с Юж. Кореей, и придавить своих несогласных, типа Nvidia.
Однако, уже видно, что полностью перекрыть шланг технологического дыхания Китая США не смогут. А ведь Китаю большего и надо. Им бы только протянуть 2-3 года. Собственные чипы, типа нового поколения Kunlun, уже на подходе.
#Китай #Технологии #ЭкспортныйКонтроль #Чипы
Прорыв в ИИ, о котором давно мечтали.
ИИ способен превзойти нас в куда большем, чем думалось.
Как ни сложны шахматы и Го почти неисчислимым числом вариантов, но от ИИ здесь не требуется ничего, кроме оптимизации перемещения фигур по доске. Как ни сложны задачи обработки естественного языка, но и здесь от ИИ не требуется ничего, кроме оптимизации расположения слов в тексте.
Но можно ли путем машинного обучения создать искусственного интеллектуального агента, обладающего разнообразным набором человеческих способностей?
Например, - находить оптимальную военно-дипломатическую стратегию и реализовывать её в ходе переговоров, убеждая и настаивая, хитря и обманывая, выстраивая доверительные отношения и зарабатывая репутацию так, как это делают люди.
Год работы подразделения Meta AI (команды разработчиков признанной в России экстремистской организации, оснащенных самыми мощными в мире вычислительными кластерами для обучения ИИ) принес воистину прорывной результат.
Миру представлен «Цицерон» (Cicero), первый в истории цивилизации искусственный интеллектуальный агент, достигший уровня человека в «Дипломатии» (Diplomacy) - стратегической игре, включающей сотрудничество и соревнование, в которой упор делается на переговоры на естественном языке и тактическую координацию между семью игроками.
В «Цицероне» языковая модель интегрирована с алгоритмами планирования и обучения с подкреплением.
Это позволяет ИИ агенту:
• делать выводы о целях, убеждениях и намерениях других игроков на основе их разговоров;
• выстраивать собственную стратегию в текущей ситуации;
• планировать совместные действия с учетом целей своего партнера;
• а также вести убедительный диалог с другими игроками, способствующий реализации своих планов.
Сыграв всего 40 анонимных онлайн игр с участниками лиги игроков в «Дипломатию» (72 игровых часа, включающих 5277 коммуникаций с людьми), «Цицерон» показал в 2+ раза лучший результат, чем в среднем у игроков-людей, и вошел в 10% лучших участников, сыгравших более одной игры.
Для тех, кто не в курсе:
1) Суть этой стратегической игры проста: до семи игроков управляют страной до Первой мировой войны и соревнуются в завоевании Европы. Есть два типа частей — армии и флоты — которые обычно могут предпринимать три типа действий: двигаться, стоять на месте или поддерживать другую часть для движения или удержания (флоты также могут сопровождать армии, чтобы перемещать их по водоемам). Вы размещаете свои силы по всему полю и боретесь за 34 особые территории карты, называемые центрами снабжения.
2) «Дипломатию» называют «величайшим соревнованием обмана и двуличия в игровом мире». Из-за акцента на межличностные отношения «Дипломатия» также печально известна как «игра, разрушающая дружбу».
3) В этой игре нет правил, требующих от кого-либо быть честным во время переговоров. Игроки могут нагло лгать, создавать и разрушать союзы, заключать и контратаковать сделки, меняющие правила игры.
Из сказанного ясно, что «Цицерон» способен на куда большее, чем языковые модели.
Также ясно, что пройдет немного времени для повторения истории с шахматами и Го: «Цицерон» повысит свой уровень от сильного среднего игрока до уровня чемпионов мира и выше.
Так что нужно признать - разработчики правы. «Цицерон» - это радикальный прорыв. Это первое в истории развития ИИ свидетельство возможности создания путем машинного обучения ИИ, обладающего разнообразным набором человеческих способностей. При этом не важно:
• что данный ИИ по-человечески туп и ничего не понимает о мире;
• и не обладает даже элементарными зачатками сознания.
Самолет тоже не способен летать по лесу, порхая между ветвей и слету присаживаться на ветки, чтобы подкрепиться букашкой. Зато он способен выполнять то, зачем он создан – переносить по воздуху людей и тяжелые грузы на большие расстояния.
Но отдавая дань прорыву, совершенному «Цицероном», нужно понимать, это никак нас не приближает к созданию AGI.
#ИИ
Отставание России от США в области ИИ уже колоссально.
А через несколько лет оно увеличится до трёх километров.
Так уж получилось, что прогресс в области ИИ во многом определяется наличием огромных вычислительных мощностей, требуемых для обучения гигантских нейросетей-трансформеров.
Грег Брокман (соучредитель и СТО OpenAI) формулирует это так:
«Мы думаем, что наибольшую выгоду получит тот, у кого самый большой компьютер».
Я уже демонстрировал, насколько критично наличие мощного компьютинга для обучения Больших моделей в посте «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке».
Место России на карте мира по вычислительной мощности суперкомпьютеров более чем скромное. В списке ТОР500 суперкомпьютеров на этот год у США 149 систем, а у России 7. При этом, только одна из систем США по своей производительности превышает производительность всех российских систем (см. мой пост). Председатель оргкомитета суперкомпьютерного форума России, д.ф.м.н, член-корр. РАН Сергей Абрамов оценивает отставание России от США в области суперкомпьютинга примерно в 10 лет.
Но в области обучения больших моделей для ИИ-приложений ситуация еще хуже. Здесь мало вычислительной мощности обычных серверов и требуются специальные ускорители вычислений. Спецы по машинному обучению из Яндекса это комментируют так.
«Например, если обучать модель с нуля на обычном сервере, на это потребуется 40 лет, а если на одном GPU-ускорителе V100 — 10 лет. Но хорошая новость в том, что задача обучения легко параллелится, и если задействовать хотя бы 256 тех же самых V100, соединить их быстрым интерконнектом, то задачу можно решить всего за две недели.»
Поэтому, показатель числа GPU-ускорителей в вычислительных кластерах разных стран (общедоступных, частных и национальных) позволяет оценивать темпы развития систем ИИ в этих странах. Актуальная статистика данного показателя ведется в State of AI Report Compute Index. Состояние на 20 ноября приведено на приложенном рисунке, куда я добавил данные по пяти крупнейшим HPC-кластерам России (разбивка по public/private – моя оценка).
Из рисунка видно, что обучение больших моделей, занимающее на HPC-кластере всем известной американской компании дни и недели, будет требовать на HPC-кластере Яндекса месяцев, а то и лет.
Но это еще не вся беда. Введенные экспортные ограничения на поставку GPU-ускорителей в Россию и Китай за несколько лет многократно увеличат отрыв США в области обучения больших моделей для ИИ-приложений.
И этот отрыв будет измеряться уже не годами и даже не десятилетиями, а километрами, - как в старом советском анекдоте.
«Построили у нас самый мощный в мире компьютер и задали ему задачу, когда же наступит коммунизм. Компьютер думал, думал и выдал ответ: "Через 3 километра". На требование расшифровать столь странный ответ компьютер выдал:
— Каждая пятилетка — шаг к коммунизму.»
#ИИ #HPC #Россия #ЭкспортныйКонтроль
Профессором будет не ваш сын, а сын профессора.
Масштабное экспериментальное доказательство вечной формулы неравенства
Кейс высшего образования в США
2022 год заставляет сильно усомниться, что, повинуясь «лучшему в нас», люди с течением времени становятся все менее склонными к насилию. И будто сегодня мы переживаем самый мирный период истории, становящейся все более мирной под действием просвещения.
Два новых беспрецедентных по масштабу и глубине исследования «Socioeconomic roots of academic faculty» и «Quantifying hierarchy and dynamics in US faculty hiring and retention», подобно холодному душу, отрезвляют от другой разновидности «токсичного позитива». Будто «продолжающееся просвещение» сглаживает проблему неравенства, становящегося к тому же все менее важным аспектом человеческого благополучия.
На примере кейса высшего образования в США продемонстрировано, что важнейшим карьерным фактором для профессорско-преподавательского состава университетов США является социально-экономический статус родителей.
Неравенство - незыблемая основа социальной структуры общества. Анекдот про сына полковника, которому светит чин не выше папиного, т.к. генералом будет сын генерала, - суровая правда жизни. Так было всегда и везде: в армии и на гражданке, на госслужбе и в предпринимательстве. Единственное, что издавна во всех общественных формациях питало надежды родителей, - это образование для их детей.
Образование всегда считалось двигателем социальных лифтов и катализатором диффузии социальных групп. Ну а с приходом «экономики знаний» растущая роль образования, казалось бы, должна стать еще более мотивирующим фактором, противодействующим социальному “капсулированию” - закреплению социальных ролей различных групп населения, как по имущественному статусу, так и профессиональной принадлежности.
Увы, но это совсем не так. Исследования показали.
1) У профессорско-преподавательского состава университетов в 25 раз (!) больше (по отношению к взрослому населению США) шансов иметь родителя с докторской степенью. Этот показатель почти удваивается (!) в наиболее престижных университетах и остается более или менее постоянным в течение последних 50 (!) лет.
2) Для характеристики престижных университетов выявлена такая статистика: что только 20% университетов США выпускают 80% штатных преподавателей для всей страны. Среди этих 20%, пять ведущих кузниц университетских кадров подготовили больше штатных преподавателей США, чем все университеты за пределами страны вместе взятые.
3) Столь предвзятая система значительно затрудняет распространение перспективных идей из менее известных университетов, а также из социально-экономических и демографических групп, недостаточно представленных среди преподавателей университетов.
Профессорско-преподавательский состав играет уникальную роль в экономике знаний: эти люди одновременно
• обучают следующее поколение мыслителей
• и создают новые исследования, которые формируют национальную политику и способствуют научным открытиям.
Но профессура никогда не представляла социально-демографические характеристики населения, которое она обслуживает. И как показали исследования, за последние десятилетия здесь ничего не изменилось.
«Социальная закрытость» продолжает рулить в области высшего образования, воспроизводя себя в следующих поколениях и жестко регламентируя направления национальной научной политики.
Хотя результаты обоих исследований касаются лишь США, смею предположить, что во многих других странах дело обстоит не лучше (если ни хуже).
Интерактивный авторский инструмент визуализации данных 2го исследования доступен по адресу https://larremorelab.github.io/us-faculty/
Для интересующихся в канале еще много интересных постов о малоизвестном в области
#Неравенство
Отравленные Твиттером.
Как алгоритмы деформируют личность: на примере кейсов Трампа, Маска и Канье.
Это новое эссе Джарона Ланье нужно обязательно прочесть всем пользователям соцсетей. Механизм деформации личности под влиянием алгоритмов, управляющих цифровыми социальными медиа все еще довольно неясен. И даже сам факт такой деформации признается далеко не всеми.
Но тем-то и ценно эссе Ланье, рассмотревшего конкретные кейсы трех, казалось бы, совершенно разных знаменитостей: аляповатый суперзнаменитый плейбой, одержимый и суперспособный продавец своих инженерных идей и молодой талантливый рэппер (Йе). Цель Ланье – проанализировать, почему личности столь разных людей всего за несколько лет изменились удивительно похожим образом, обретя столь выраженные общие черты.
Для тех, кто не найдет время на эссе, вот его резюме.
1. Все три кейса – это результат «отравления Твиттером». Это побочный эффект, появляющийся у людей, действующих в соответствии с алгоритмической системой, разработанной для их максимального вовлечения. Этот эффект является симптомом деформации личности, подвергшейся воздействию алгокогнитивных схем модификации поведения.
2. Человеческий мозг не приспособлен для работы с современными химическими веществами или современными мультимедийными технологиями, в результате чего возникают зависимости.
3. Поведенческие изменения происходят в результате т.н. оперантного обусловливания, лежащего в основе механизма зависимости от социальных сетей (этот механизм аналогичен механизму алкоголизма).
4. Симптоматика отравления общая для всех типов личности. Среди типичных симптомов вот всего лишь три:
-- появляется склонность к ребячеству, в результате чего даже альфа-самец, отравленный социальными сетями, начинает раздражаться, скулить и агрессивно кидаться на воображаемых противников;
-- люди теряют всякое чувство меры относительно своих сил; они могут поверить, что обладают почти сверхъестественными способностями;
-- степень нарциссизма становится почти абсолютной;
Симптомы становятся все более выраженными с ростом популярности персоны в социальных медиа.
В 21 веке у многих людей появилась вера в то, что великие инженеры могут и должны руководить обществом. Привлекательна эта идея или нет, но когда технологии разрушают умы тех же самых инженеров, результатом может быть только дисфункция всего общества, в управлении которым все большую роль играют алгоритмы.
На эту тему вы можете прочесть немало моих постов по тэгу
#АлгокогнитивнаяКультура
«В последние 50 лет геополитику определяло то, где находятся нефтяные резервы. В следующие пять десятилетий важнее станет то, где будут расположены предприятия по производству чипов», – заявил главный исполнительный директор Intel Corp. Пэт Гелсингер в конце октября на технологической конференции, организованной Wall Street Journal.
В России современных (по западным меркам) предприятий по производству чипов просто нет. И если свои предприятия не появятся, а санкционные экспортные ограничения не будут позволять закупку высокопроизводительных чипов, то это будет иметь катастрофические последствия. Деградирует всё - наука и производство, финансы и телеком, сбор налогов и предоставление услуг. Отставание от развитых стран будет расти темпами, соизмеримыми с законом Мура.
Короче, из-за перспективы падения в пропасть цифровой экономики, России светит довольно крутое пике. «Чиповая ситуация» превращается в пиковую ситуацию для всей экономики страны.
О складывающейся в России «чиповой ситуации» и о том, что игнорировать законы развития технологических систем не удастся даже при неограниченном – в идеале – финансировании, мы говорили с Ответственным редактором приложения "НГ-Наука" Андреем Вагановым.
И пару дней назад в НГ был опубликован большой материал Андрея «Чиповой ситуации» с развернутым анализом перспектив России перепрыгнуть цифровую пропасть способом, напоминающим мне тройной прыжок.
Рекомендую вам это интересное и полезное чтение на выходных, дабы лучше ориентироваться в хитросплетениях струй и течений высоких технологий, экономики и науки.
https://www.ng.ru/nauka/2022-11-08/9_8584_situation.html
#Россия #Технологии #ЭкспортныйКонтроль #Чипы
ИИ натаскали выявлять коррупцию на госзакупках.
Это оказалось просто, но … очевидно и бесперспективно.
Результаты первого в истории применения машинного обучения для построения модели выявления коррупционных контрактов при госзакупках принесли 2 новости.
1) ИИ запросто и с высокой точностью выявляет потенциально коррупционные контракты.
Модель, обученная на данных о госконтрактах Мексики за 2013-2020 (1,5+ млн контрактов, из которых 33+ тыс коррупционных по решению суда), научилась с 91%-ной точностью выявлять коррупционные контракты.
2) По заключению ИИ, коррупция на госзакупках – вовсе не результат хитрых схем и умного мошенничества, а банальный сговор находящихся в особо доверительных отношениях чиновников и бизнесменов (доминируют всего 3 из 19 потенциально коррупционных факторов).
Обобщая 1 и 2, можно сказать так.
Извести госкоррупцию не очень сложно, - было бы желание властей. Ну а если этого не происходит, - все вопросы опять же к властям, и никакой ИИ тут не поможет.
Люди давно это поняли. Но что к тому же выводу с первой попытки придет и ИИ, - удивительно.
Для справки. Коррупция на госзакупках – неиссякаемый источник обогащения в 2/3 стран мира. Согласно «Индексу восприятия коррупции», Россия – на 136 месте из 180, а Мексика чуть лучше (№124).
И кстати, авторы методики натаскивания ИИ на госкоррупцию уверяют, что методика универсальная. И натаскать их модель на другую страну можно запросто. Но опять же – было бы желание.
#МашинноеОбучение #Коррупция
