Я родился в 1991 году, первый мобильный у меня появился в 10 классе (2006 год), а компьютер - в 11 классе (2007 год), и то без интернета. Я застал и фильмы на VHS, и музыку на кассетах (до сих пор где-то дома валяется ящик с домашней фонотекой, кассеты наверное уже и размагнитились), и DVD (все фильмы и музыку на них записывал; сейчас эти диски, наверное, даже некуда вставлять). У людей на десять лет старше или младше меня воспоминания о цифровых технологиях совсем другие. Кто-то застал винил и dial-up, а кто-то рос уже в эпоху смартфонов и мобильного интернета. Сегодняшние первокурсники, на минуточку - люди, рождённые в 1999 году.

На Washington Post вышел забавный интерактивный материал о том, как одни поколения технологий сменялись другими. Всё показано на красивых и понятных графиках, единственный нюанс - данные по США, но можно приблизительно перенести на наши реалии, добавив пару лет отставания. Казалось бы, всего 25 лет прошло, а сколько всего изменилось. А сколько ещё изменится за следующие 25 лет?

https://www.washingtonpost.com/graphics/2017/entertainment/tech-generations/

Исследователи из Стэнфорда проанализировали 50 миллионов панорам с Google Street View, распознали на них все машины, сопоставили это с данными переписи населения и президентских выборов и нашли корреляцию между тем, на каких машинах ездят жители района, и тем, за кого они голосуют. К примеру, если на улицах района больше седанов, чем пикапов, с вероятностью 88% в этом округе выиграют демократы. Если наоборот, пикапов больше, чем седанов - с вероятностью 82% округ проголосует за республиканцев.

https://news.stanford.edu/2017/11/28/neighborhoods-cars-indicate-political-leanings/

На первый взгляд такое исследование может показаться бесполезным - ну в самом деле, давайте ещё посчитаем, каких собак держат дома демократы и республиканцы. Но всё не так просто. Да и вряд ли директор лаборатории искусственного интеллекта Стэнфорда занималась бы бесполезными делами. Но здесь надо сделать небольшое отступление.

Недавно я был на конференции, посвященной использованию технологий в выборах. Самый толковый доклад был совсем не про политику. Француз, который делал социологию для Макрона и его партии, рассказал, как они строили эконометрические модели для прогнозирования исхода выборов на отдельных округах. Если вкратце, обычные соцопросы очень неточно отображают реальные электоральные предпочтения. Обзвоны не работают, люди неохотно отвечают на вопросы социологов, многие вообще никому не говорят о своих предпочтениях, а молча идут на выборы и голосуют за популистов. Чтобы построить реальную карту политических предпочтений французов, социологи разбили всю территорию Франции на несколько тысяч округов, в каждом из них опросили довольно большую выборку людей, записали их соцдем характеристики, сопоставили это с данными опроса населения и результатами предыдущих выборов. Такая модель дала возможность довольно точно предположить результаты кандидатов по каждому отдельному округу. В округи, в которых Макрону и его партии ничего не светило, направляли меньше ресурсов, как и в округи, где модель прогнозировала ему легкую победу. На округи, в которых модель показывала небольшой отрыв от оппонента, наоборот, направляли больше ресурсов. Результат вы знаете - Макрон победил, то есть модель оказалась рабочей.

Так вот, возвращаясь к нашим пикапам. Данные из соцсетей, популярность поисковых запросов - вся эта информация тоже используется штабами кандидатов для прогнозирования выборов. Обычные опросы "от двери к двери" очень дорогие. А данные от Google Street View можно получить бесплатно, при этом обновляются они довольно часто. Такой подход, конечно, не заменит полноценный опрос, но как дополнение к классическим методам социсследований выглядит привлекательно. Не удивлюсь, если что-то подобное опробуют на следующих выборах в США.

P.S. Кому интересна презентация французского социолога - пишите в личку, скину.

Извините, ору. Вот как неизвестный японский художник в 1969 году представлял себе школу будущего. Маленькие роботы бьют учеников по голове за неправильные ответы. Ааааа!

https://redd.it/7gc5hv

Книга «Торговцы вниманием» писателя, активиста, профессора Колумбийского университета Тима Ву.

Ву подвергает разбору индустрию, монополизировавшую наше внимание. Все началось в Первую мировую войну, в начале которой Британия смогла мобилизовать 700 тысяч человек — существенно меньше, чем Германия с 4,5 миллионами мобилизованных. Британское правительство напечатало 50 миллионов больших, ярких рекламных плакатов, развесив их в магазинах, домах и трамваях по всей стране. Оно проводило парады и митинги. Оборудованные кинопроекторами фургоны колесили по городам страны, показывая повсюду патриотические фильмы. И это сработало: спонсируемый государством беспрецедентный эксперимент подтолкнул миллионы молодых людей отправиться на бессмысленную бойню, чтобы найти там свою смерть.

Этот момент был поворотным в том, что Тим Ву называет «индустриализацией привлечения человеческого внимания». Огромный успех британской пропагандистской кампании показал всю «силу массового внимания» и преподнес корпорациям важный урок. Если правительства могут убедить людей задыхаться от отравляющих газов в чужой стране, то частный сектор вполне может использовать те же технологии для рекламы своей продукции. Тогда и родилась современная рекламная индустрия.

Ву признает, что изобретение радио, телевидения и интернета создало невероятный потенциал для привлечения внимания. Но тот факт, что новые инструменты позволяют достичь большего числа людей, вовсе не гарантирует того, что люди будут уделять им свое внимание. Согласно метафоре автора, компании сначала должны были вырастить внимание и лишь затем собрать его урожай. Иногда для этого им приходится изобретать совершенно новые культурные формы, как, например, сериалы или реалити-шоу. Компании придумывают новые способы привлечь наше внимание, а затем продают это внимание другим компаниям. И бесконечные часы, проведенные людьми в Google, Twitter и Facebook, увеличивают количество внимания, которое можно перепродать.

Индустрия внимания способна успешно интегрировать тех, кто протестует против нее. Google и Facebook были созданы людьми, ненавидевшими онлайн-рекламу. И они создали нечто получше: рекламу, которой легче попасть в ваше поле зрения, и которая обращается непосредственно к вашим потребностям и интересам.

Индустрия внимания угрожает человечеству. Она делает это, угнетая «хорошее внимание» и стимулируя «плохое внимание». Хорошее внимание — это глубокое, осознанное и продолжительное внимание, характерное, например, для чтения книги. Плохое внимание – быстрое, поверхностное и часто спровоцированное раздражителями извне.

https://www.theguardian.com/books/2016/dec/26/the-attention-merchants-tim-wu-review

Прочитал недавно небольшую лекцию про Telegram. Верю, что мессенджеры будут отнимать всё большую долю нашего внимания у соцсетей. Об этом и говорил. И о каналах в Telegram, конечно.

https://mc.today/telegram-kanal-andreya-brodetskogo-chitayut-31-tys-podpischikov-kak-povtorit-ego-uspeh/

Давно не постил нечеловеческую музыку, исправляюсь! Двое парней из США загрузили в нейросеть несколько альбомов разных жанров и научили её генерировать мат-рок, блэк метал и подражать стилю Beatles. Зачем? Во-первых, это прикольно, а во-вторых, про это можно написать научную публикацию. Будете включать мат-рок, смотрите не перепутайте - оригинальные треки слева, творчество нейросети - справа.

Сайт проекта: https://dadabots.com/

Новость: https://theoutline.com/post/2556/this-frostbitten-black-metal-album-was-created-by-an-artificial-intelligence

И для контраста, более приятная машинная музыка - колыбельная, сгенерированная нейросетью: https://www.mirror.co.uk/tech/artificially-intelligent-machine-composed-lullaby-11599978

Предыдущие посты про машинную музыку: https://t.iss.one/brodetsky/923

Welcome to the future

Нейросеть меняет погоду на фото. Wow.

https://research.nvidia.com/publication/2017-12_Unsupervised-Image-to-Image-Translation

К вопросу о том, для чего еще можно использовать Convolutional Neural Networks (CNN) и в частности проект DeepDream. Исследователи из Sackler Centre for Consciousness Science университета Сассекса, решили найти ответ на вопрос "является ли реальность одной из разновидностей галлюцинации?". Для этого они изучают пациентов под действием наркотических и психотропных веществ. К сожалению, подобные вещества влияют одновременно на разные участки мозга "which makes it hard to isolate just the visual effects". Чтобы исправить это недоразумение, исследователи показывают пациентам ролик модифицированный DeepDream-ом. У пациентов ролик вызывает галлюцинации, схожие с тем, что наблюдаются после применения псилоцибина.
https://www.sciencealert.com/scientists-build-a-hallucination-machine-for-drug-free-brain-trips

А вот интересная история про экономику новых медий. Многие интернет-СМИ практикуют сотрудничество со свободными авторами - "контрибьюторами". Иногда это эксперты из разных отраслей или менеджеры компаний, выступающие в роли колумнистов. Но чаще это журналисты-фрилансеры, которые пишут для разных изданий. Работа с контрибьюторами позволяет редакциям дешево получать много контента, а значит и просмотров (и денег). Тексты контрибьюторов не всегда оплачиваются - иногда авторы готовы писать бесплатно, только ради того чтобы добавить авторитетную площадку в своё портфолио.

Читатели часто не различают контент от контрибьюторов и от редакции. Этим пользуются разного рода пиарщики - к примеру, достаточно договориться с фрилансером, чтобы он позитивно упомянул ваш стартап в своей колонке на Forbes - и всё, вы теперь можете всем рассказывать на своём сайте, что о вас пишет Forbes.

Эта схема давно известна. Из-за подобных неэтичных историй издания пересматривают правила работы с контрибьюторами, некоторые угрожают даже полностью отказаться от такой практики. На днях издание The Outline добавило дров в топку своим расследованием. Оказывается, фрилансеров, которые пишут для популярных сайтов вроде Mashable, Forbes и Inc, просто таки бомбардируют пиарщики с корупционными предложениями. Мол, вы упоминаете нашего клиента в тексте для издания X, а мы вам - денежки. За такое упоминание бренда автор получает $100-300. Заказчику эта услуга обходится на порядок дороже. Из прайса одной пиар-конторы: The New York Times - $5000, TechCrunch - $4500, Business Insider - $3000, Forbes - $1950, Huffington Post - $1700. По ссылке подробности скандала (смешно, что примеры заказных текстов не приводятся - их авторы рассказали всё Outline на условиях неразглашения их имен): https://theoutline.com/post/2563/how-brands-secretly-buy-their-way-into-forbes-fast-company-and-huffpost-stories

Короче, внимательно читайте подписи к статьям, отличайте редакционные материалы от гостевых. Ну и просто будьте в курсе про такой способ попадания на страницы известных изданий. И на Forbes бывает проруха!

Помните, как DeepMind научили нейросеть играть в го на нечеловеческом уровне? Для тех, кто забыл: нейросеть AlphaGo разгромила сильнейшего игрока в го со счетом 4:1. Эту версию программы обучали на примерах партий мастеров го. После этого в DeepMind создали другую версию нейросети - AlphaGo Zero, которая обучалась без примеров игры. Ей задали правила игры и настроили на игру с самой собой. После каждой партии нейросеть оценивала игру и постепенно улучшала свою стратегию. За неделю программа сыграла сама с собой несколько десятков миллионов партий - больше, чем вообще было когда-либо сыграно в истории человечества. Ну а когда эту версию поставили играть с предыдущей, счёт получился 100:0.

Так вот, исследователи из DeepMind повторили тот же трюк ещё раз - для классических шахмат. Чтобы эволюционировать до уровня лучшей шахматной программы в мире - Stockfish, AlphaZero понадобилось всего четыре часа и 300 тысяч итераций. Аналогичные результаты были достигнуты и в других играх - шоги (японские шахматы) и го. А ещё в DeepMind начали исследовать с помощью AlphaZero сворачивание белков. Это должно помочь в борьбе с болезнями Альцгеймера, Паркинсона и другими сложными заболеваниями.

Ещё про reinforcement learning:

Как нейросеть научили моделировать движения человека (сложно объяснить, просто посмотрите)

Интервью Яна ЛеКуна, главного по ИИ в Facebook

​​Рубрика «поганое будущее». Голландский стартап разработал писсуар, показывающий посетителям туалета рекламу. Экран включается только тогда, когда в писсуар направлена струя (за этим следит специальный датчик).

Интересная идея, но кое в чём голландские стартаперы отстали от духа времени. Не хватает распознавания лиц - чтобы реклама была не просто своевременной, но и таргетированной! Ну а что, в пиццерии в Осло камеры распознают пол и возраст клиентов, чтобы тестировать показы рекламы на разную аудиторию (какие объявления привлекают внимание женщин/мужчин и т.д.). А в Китае есть публичные туалеты, где бумагу выдают автоматы с распознаванием лиц, чтобы люди не отматывали себе слишком много бумаги. Не шутка.

Это я всё к чему. Стартаперы, оставьте в покое туалеты! Не о таком будущем мы мечтали.

Прочитал большой текст про одного из лидеров ИИ-индустрии в Китае - компанию Yitu. Её основатель Чжу Лун учился в Университете Калифорнии и MIT, работал с Яном ЛеКуном, потом вернулся в Китай и создал свою компанию. Главный продукт Yitu - система распознавания лиц Dragonfly Eye, которую используют государственные системы безопасности в разных городах Китая. В первые три месяца использования системы в Шанхае с помощью Dragonfly Eye задержали 567 нарушителей закона. Система хранит 1,8 миллиарда фотографий, причём в базу попадают фото не только граждан Китая, но и всех туристов, пересекающих границу страны. Систему разворачивают и на массовых событиях: во время фестиваля пива в Циндао камеры помогли задержать 22 разыскиваемых. Власти на местах рапортуют об успехах: в одном городе система помогла сократить карманные кражи на 30%, в другом - за два года раскрыть 500 преступлений. Каким-то невероятным образом система даже помогла опознать жертву убийства по черепу спустя пять лет после преступления.

Ещё технологии Yitu используются для авторизации банковских операций через распознавание лиц. И в медицине - алгоритмы анализируют томограммы, снимки и МРТ, и выдают отчёт для врача с описанием обнаруженных проблем (например, размер, место и форма опухоли). Врач описывает это десять минут, программа - несколько секунд.

Больше по ссылке: https://scmp.com/magazines/post-magazine/long-reads/article/2123415/doctor-border-guard-policeman-artificial

Когда кажется, что попал в будущее

В мае власти Болгарии раскрыли оригинальную мошенническую схему. Злоумышленники с помощью подкупа заразили компьютеры болгарской таможни вирусом, который позволил им не платить таможенные сборы при ввозе товаров в страну. Таким образом они сэкономили около 6 миллионов долларов. Преступники оказались криптоэнтузиастами - они хранили свои деньги в биткоинах. После задержания 23 участников схемы и конфискации незаконно нажитого имущества у болгарских властей на руках оказалось более 200 тысяч биткоинов. По нынешнему курсу это более 3 миллиардов долларов - это около 7% от ВВП Болгарии! Что будет с конфискованными биткоинами дальше, власти не сообщают. Наверное, ждут, когда за эти деньги можно будет погасить весь внешний долг страны.

https://www.coindesk.com/bulgarian-government-sitting-3-billion-bitcoin/

Прекрасное: один умелец с реддита создал нейросеть, которая приделывает порноактрисам лицо Тейлор Свифт, Скарлетт Йохансон и других звёзд. Получается не всегда суперреалистично, но главное концепция. Да и если включить фантазию... Ну вы поняли. Примеры и ссылки смотрите в канале у Дениса @denissexy.
https://motherboard.vice.com/en_us/article/gydydm/gal-gadot-fake-ai-porn

Журналист Motherboard нагнетает: мол, нейросети скоро позволят любому генерировать порно с кем угодно без его согласия, и это ужасно. Но проблема, конечно, не ограничивается порно. Генеративные нейросети позволят создавать фейки нового уровня - абсолютно реалистичные фото и видео с любыми людьми. Несколько примеров:

Управление мимикой Трампа на видео на лету: https://t.iss.one/brodetsky/232

Алгоритм генерирует видео с Обамой на основе аудио: https://t.iss.one/brodetsky/886

Что такое GAN и как нам подготовиться к новому поколению фейков: https://t.iss.one/brodetsky/878

Зловещий привет из нашего с вами недалекого будущего. Корреспондент BBC провёл эксперимент - загрузил свою фотографию в базу, по которой ищут людей китайские камеры наблюдения, и вышел на улицу. Полицейские задержали его, получив сигнал из центра управления наружным наблюдениям, всего через семь минут.

Кстати, аналогичные технологии слежки уже используют городские власти Москвы и Киева. Будущее прекрасно!

👁

Моделирование транспортных потоков на разных развязках в игре-симуляторе города.

🚗🚦🚙🚐

Как защитить себя от трекинга почты

Когда журналист Брайан Мерчант, автор книги “Одно устройство: тайная история iPhone”, собирал для нее интервью, он отправил письмо гендиректору компании Apple Тиму Куку.

Это письмо было прочитано получателем на настольном компьютере с операционной системой Windows — об этом журналист узнал благодаря трекеру электронных писем.

Использует ли глава Apple операционную систему компании-конкурента? Или просто переписка Тима Кука отдана на аутсорсинг другой компании? Каким бы ни был ответ, тот факт, что эти вопросы могли возникнуть, демонстрирует угрозу для конфиденциальности со стороны трекинговых сервисов.

Были и другие внушающие опасения ситуации. Во время выборов 2016 года исследователи отправили письма, отслеживаемые трекинговыми сервисами, нескольким американским сенаторам. Это было сделано, чтобы выяснить, защищены ли они от трекинга электронных писем. Сенаторы оказались беззащитны. Исследователи смогли узнать их точное местоположение, IP-адреса, вплоть до информации об отелях, в которых останавливались политики.

Существуют сервисы, помогающие бороться с трекингом почты. Ugly Mail уведомляет вас о том, что письмо содержит отслеживаемый пиксель. PixelBlock запрещает открывать такие письма. Но даже это не всегда помогает – трекинговые техники постоянно развиваются. Наилучшим решением может быть отключение отображения картинок по умолчанию.

Компания Google могла бы прекратить такой трекинг, встроив оповещение об отслеживании писем в свой почтовый клиент. Но пока она этого не сделала.

Оригинал (en) https://www.wired.com/story/how-email-open-tracking-quietly-took-over-the-web/

Исследование коллектива авторов из Принстонского университета https://senglehardt.com/papers/pets18_email_tracking.pdf

Одностраничный https://cryptozen.today - прекрасный способ усилить боль от того, что не купил вовремя криптовалюту. Помните ZenRus с курсами валют? Пришло новое время - курсы биткоина и эфира, переложенные на ваши потери (или доходы). Оцени, сколько ты бы заработал, вложив в крипту 100 долларов год (месяц, неделю, день) назад. И музыку включите

Разработчики, берите на заметку - управление бровями.