Южная Корея не только страна развитых технологий и родина Самсунга. Там цветёт и бизнес гадалок (коих насчитывают 300 000) и шаманов (150 000); годовой объём их услуг оценивают в $3,7млрд.
И эта индустрия тоже заинтересовалась своим будущим в эпоху всеобщей автоматизации и машинного интеллекта. Но пока не видит проблем, хотя стартапы и приложения для предсказания судьбы активно выходят на рынок. Практичные корейцы не делают из всех этих методов культа: они рассматривают слова ясновидящих как ещё один набор данных, который надо учитывать при планировании своей жизни. Подход в стиле лучших практик обработки больших данных — и обеспечивает источнику данных светлое будущее ;))
https://www.economist.com/news/asia/21737289-every-other-trade-it-having-contend-automation-south-korea-fortune-telling

Двадцать шесть авторов из различных исследовательских центров подготовили большой аналитический обзор на тему злонамеренного использования ИИ, соответствующих рисков и необходимых контрмер. Интересно уже то, что авторы выделяют три класса угроз: помимо угроз в области физической безопасности и цифровой безопасности они вводят понятие угроз в политической безопасности. Сюда они относят, например, аналитику с разведывательными целями, тонко персонализированную пропаганду и изготовление убедительно выглядящих фальшивок.
Одним из важных действий исследователи считают пересмотр норм открытости в области публикаций результатов и кода, предлагая распространить на технологии машинного обучения те практики, которые уже применяются в отношении более традиционных технологий двойного применения: лицензирование, предварительная оценка публикаций безопасниками и пр.
Можно ожидать, что эта публикация найдёт тёплый отклик у правительств и регулирующих ведомств по всему миру — но интересно будет смотреть, как нормы и принципы нераспространения, скажем, ядерного оружия будут подгонять под реальность цифрового мира. В обзоре эта часть не выглядит особо убедительной.
https://www.eff.org/files/2018/02/20/malicious_ai_report_final.pdf

Спасибо Денису за красивую ссылку на канале @denissexy
Вот что значит предчувствие! :) Американская скотоводческая ассоциация подала длинную жалобу в адрес местного регулятора USDA, отвечающего за пищевую продукцию, с требованием запретить использование термина «мясо» в отношении любой синтезированной, выращенной in vitro или 3D-печатной продукции.
Фермеры со всей страны требуют, чтобы any product labeled as 'beef' come from cattle that have been born, raised, and harvested in the traditional manner. Что угодно, произведённое в лаборатории, недостойно высокого имени «мясо».
И ведь пока ничто не угрожает, никакой конкурентной продукции на полках нет, но даже фермеры чувствуют вектор и темпы развития. Так и хочется им напомнить, что традиционное понимание термина «брак» прошло достаточно быструю эволюцию в их же стране, и непонятно, почему термин «мясо» окажется менее подвержен трансформации ;)
https://www.businessinsider.com/beef-companies-file-petition-against-lab-grown-meat-startups-2018-2

Очень любопытная получилась у ребят комбинация: машинный интеллект, грамотно извлекающий и интерпретирующий информацию из данных рекламных кампаний на ФБ (где вручную разработчики ФБ постарались максимально запутать клиента, прямо скажем).
Сейчас стартап Captain Growth — на Product Hunt, есть возможность их поддержать при желании: https://www.producthunt.com/posts/captain-growth
А суть, конечно, лучше не из тамошнего ролика понимать, а из сайта продукта: https://captaingrowth.ai Давать людям data-driven инсайты, не требуя от этих людей знания data science - это как раз правильная миссия хорошего стартапа на тему машинного интеллекта. И тема маркетинговой аналитики правильная. И хотя мне, конечно, не хватает у них возможности работать с серьезными аналитическими инструментами типа GA (вот где интересно будет посмотреть, что они покажут из того, что сам Гугл не сделал), всё равно тот редкий случай, когда внял просьбам на Product Hunt проголосовать. Ну и приятно, что ребята, с которыми я год назад в Киеве познакомился, авторы этой штуки. Если нужны контакты - то @dmytrobilash :)

Дроны вместо моделей, демонстрирующих аксессуары на подиуме — это прекрасно. Но надо следующий шаг — и наряды не на людях демонстрировать, а на продукции Boston Dynamics. Двигаться умеют круто, а уж харассить их вряд ли кто решится.
https://www.theverge.com/tldr/2018/2/26/17052896/dolce-gabbana-drones-handbags

Про машинный интеллект в юриспруденции сказано много, и даже есть знаменитый стартап, массово и успешно обжалующий штрафы, но системных исследований сравнительного качества юридического анализа текстов юридических документов как-то не попадалось.
И вот такую работу провела команда профессоров с юридических факультетов нескольких американских университетов. Против машинного интеллекта играли 20 опытных юристов. Задача состояла в выявлении юридических проблем в 5 разных текстах NDA , содержавших 30 проблемных положений.
Люди проиграли вчистую. В среднем точность людей составила 85%, машин — 95. У людей анализ занимал в среднем 92 минуты, у машины — 26 секунд. В одном из заковыристых соглашений машина смогла найти все проблемы, в то время как лучший человеческий результат составил 97%.
Юристы, впрочем, в отличие от таксистов, не тревожатся. Они, наоборот, полагают, что такие алгоритмы будут великолепными помощниками, снимающими унылую и скучную нагрузку, оставляя больше времени для творчества и поиска нестандартных ходов — в чем и состоит сила классного юриста.
Как и в других местах, тревожиться надо слабеньким и середничкам — вот от них начнут избавляться скоро.
https://mashable.com/2018/02/26/ai-beats-humans-at-contracts/#Nwz8cp9ghkqX

Рассказать про голосовые и лингвистические технологии, лежащие в основе любого голосового помощника так, чтобы смогли понять не-технари, и в то же время показать сложность и красоту задач, которые пришлось решать (и которые предстоит решить) — очень нетривиальная задача. У ребят из команды Алисы и журналистов получилось, и я всерьёз впечатлён текстом. Ну и детали там колоритные, например, про фонетическое разнообразие русского разговорного, о которое спотыкаются многие распознавалки речи. И у нас ведь не пойдёшь путём выбора типа «вам британский английский или американский»? Американский, кстати, тоже не подарок ;)
Прекрасен и рассказ о логике построения болталки — и о присущих ей ограничениях, которые так огорчают поклонников Алисы (и бесят её недолюбливающих).
Короче, всячески рекомендую к прочтению. Кстати, и технари там найдут интересные подробности;)
https://nplus1.ru/material/2018/02/27/yandex-alice

Статья немного занудливо написана, но тема и некоторые результаты сильно впечатляют. На первый взгляд тема не нова: как модифицировать изображение так, чтобы компьютерное зрение сильно ошиблось в его классификации? Таких способов придумано немало, некоторые весьма эффективны — но на этот раз исследователи все время задавались вопросом - а как модифицировать картинку так, чтобы и люди ошиблись, а не только искусственные нейронные сети. И, конечно, такие фальшивки научили генерить именно нейронную сеть. Авторы прекрасно осознают с каким огнём играют. В конце они четко формулируют вывод: можно научить сетку эффективно манипулировать тонкими аспектами человеческого восприятия, а не только компьютерным классификатором. И приводят пример: можно незаметно для зрителя исказить лицо человека так, что он останется узнаваем — вот только станет вызывать недоверие. Ну или другую эмоцию.
Очень перспективное направление, если немного напрячь фантазию. Как минимум, оно предостерегает нас от очередной ловушки ложной гордости: мол машину-то обмануть легко, а нас с нашим богатством жизненного опыта и пониманием контекста, какая-то там нейронная сеть не обманет. Не обольщайтесь — и нас обманет как миленьких, было бы лишь такое желание у тех, кто эту сеть обучает ;)
https://spectrum.ieee.org/the-human-os/robotics/artificial-intelligence/hacking-the-brain-with-adversarial-images

Nokia по-разному суетится после потери основного бизнеса, и не всегда успешно. Вот Withings прикупили со всеми их девайсами для здоровья — но что-то не прижилось и теперь собираются прикрыть. А какие весы отличные были ;-/
Но кое-что у них получается очень заметно, хотя бы на стадии прототипа. Вот, например, заявка из области умной и местами цифровой экипировки. Предназначена для сотрудников экстренных служб, первыми прибывающих на место происшествия. Куртка и красива, и функциональна (в том числе и за счет модульности: температурный датчик, например, может быть заменен на камеру — кому что нужнее). Она умеет следить не только за окружающей средой, но и за состоянием владельца и предупредить о симптомах усталости. Вдобавок и выглядит стильно, и материалы технологичны.
В общем, интересно, произведут ли что-то подобное для массового рынка технофилов :)
https://www.engadget.com/2018/02/28/nokia-kolon-chase-lifetech-fr-jacket/

Распознавание котиков как иллюстрация прогресса обучения нейронных сетей. Летом и осенью 2016 очень модной и показательной была история про калифорнийского пенсионера, который обучил нейронку распознавать пришедшего на лужайку кота и включать при его появлении опрыскиватель — чтобы животное не успело нагадить на любимую травку.
Не прошло и двух лет, и уже голландский любитель дрессировать нейросеть решает задачу не просто распознавания кошек как класса, но идентификации конкретного кота: заслонка в двери, чтобы кот мог сам вернуться в дом, не должна пропускать чужих котов. Знакомые пути решения: Raspberry Pi в качестве микрокомпьютера, распознавание готовым пакетом в амазоновом облаке. Дань современности: сообщение котовладельцу в Slack об запросе кота.
https://tjournal.ru/66972-gollandskiy-inzhener-sdelal-sistemu-raspoznavaniya-mordy-svoego-kota-chtoby-puskat-ego-domoy

Пока одни рассуждают о мире криптовалют и бурлящих финтех-стартапах, другие — практичные (например, Amazon) — помнят, что даже в передовой и технологичной Америке примерно четверть домохозяйств не имеют доступа к банковским продуктам, в частности, к картам. А помимо США есть ещё другие страны, и там доступность онлайновых платёжных средств может быть и пониже. Кстати, это не обязательно бедные и отсталые люди. В Штатах треть «миллениалов» заявляют, что банкам они не верят, банки они не любят, и карточками не только сейчас не пользуются, но постараются не пользоваться в дальнейшем.
Как следствие, эти люди не могут на Амазоне покупать, и этот факт не устраивает Амазон.
И поэтому супер-передовой Амазон одной рукой тестирует магазины без персонала, а другой создаёт программу Amazon Cash: это партнёрство с торговыми сетями, например 7-Eleven, и банками, при котором люди могут внести на кассе депозит на свой счёт в Амазоне наличными, а дальше тратить его в онлайне.
Причудлив мир, где люди активно пользуются свободой выбора — выбирая среди прочего чем-то технологичным совсем не пользоваться.
https://www.cnbc.com/2018/03/05/amazons-talks-with-jp-morgan-may-build-on-services-to-the-unbanked.html

Я в политику не лезу на канале, но тут, оказывается, я пропустил прекрасную новость :)
Исследователи университета штата Айова (достаточно сельскохозяйственного штата, что важно), выяснили и сообщили, что из России информационные атаки исходили не только с целью повлиять на президентские выборы. Оказалось, мощный поток новостей с российскими корнями был направлен на дискредитацию сельхозпродукции с GMO, причем новости фейковые, все как в политике.
Удивительно, но в заметке ни разу не употреблено слово «Путин»
https://www.technologyreview.com/the-download/610389/russia-wants-you-to-hate-gmos/

Отличный ответ Гугла на вопрос, который мне после каждой лекции задают «Я программировать немного/хорошо/отлично умею уже, а как руками быстро пощупать машинное обучение и нейронные сети?»
Отличный crash-course с очень мягкими входными требованиями: знание основ алгебры и некоторый навык программирования на Питоне.
Насколько я понимаю, они собрали и выложили очень хороший пакет, который внутри компании использовали для повышения квалификации сотрудников.
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

Со вчерашнего дня, когда видео было опубликовано в YouTube, наверное, уже все успели посмотреть. Но эта штука достойна упоминания, даже если баян. «Спайк Джонс снял рекламу домашней колонки Apple HomePod при участии Талии Барнетт, более известной как FKA Twigs. По сюжету она возвращается домой с работы и просит Siri включить ее любимую песню. Когда Siri включает Till It’s Over Андерсона Пака, девушка начинает танцевать, а стены вокруг нее — двигаться», говорится в одной из подводок.

Но, во-первых, я бы не стала называть это рекламой. А во вторых, вам не кажется, что суть не том, что стены начинают двигаться, а в том, что Талия управляет жестами? Свайп бедром, скип взмахом руки. Было бы здорово, если так, ведь HomePod — это про умные колонки, умные дома и всё такое. И, получается, что это видео — не только невероятной красоты, но и простоты метафора. Почти без слов.
https://youtu.be/305ryPvU6A8

Смех, как известно, страшное оружие. И теперь у нас есть ещё один сценарий победы умных машин над людьми. Тут на днях умные колонки Echo от Amazon стали спонтанно и беспричинно смеяться. Люди (с чего-то взявшие, что они владельцы этих устройств) начали тихонечко паниковать, заподозрив, что колонки что-то знают.
Компания сообщила, что они в курсе и работают над срочным баг-фиксом.
Давно я не встречал столь концептуально прекрасного бага. Если это, конечно, баг.
https://www.businessinsider.com/amazon-confirms-echo-devices-laughing-working-fix-2018-3

Автомобили для беспилотной перевозки пассажиров, конечно, зрелищней и амбициозней, чем беспилотные грузовики, работающие на отдельных участках дорог. Но именно так беспилотники будут завоевывать наш мир. Это осознали европейцы — и стали внедрять беспилотные рудовозы на шоссе между рудником и портом, где руду ожидают суда. Задача оказывается сильно проще, чем подготовить грузовик для перемещения по всей Европе.
А теперь и Uber подтянулся: в Аризоне начали тестировать беспилотники для перевозки по магистралям — в конечной и начальной точках их маршрутов строят узлы перегрузки, оттуда до пункта назначения уже живые шофёры развозят груз. Так Убер начинает менять и структуру логистики, а не только ее транспорт. Дальнобойщикам стоило бы начать нервничать раньше чем таксистам :)
https://www.digitaltrends.com/cars/uber-self-driving-trucks-delivering-freight/

Очередной (восьмой) выпуск моего нерегулярного подкаста.
https://asebrant.libsyn.com/mzb5phmq5h4w
(на iTunes - https://itunes.apple.com/ru/podcast/sebrant-chatting/id1320623324?mt=2 ) И файл прямо здесь для желающих слушать не отрываясь от Телеграма.
Герой последних месяцев и недель - Амазон.
Рассказываю, почему.
А главная тема этого времени - беспилотные грузовики; от Uber https://money.cnn.com/2018/03/07/technology/uber-trucks-autonomous/index.html
Waymo
https://www.theverge.com/2018/3/9/17100518/waymo-self-driving-truck-google-atlanta
и Starsky Robotics
https://www.ttnews.com/articles/starsky-robotics-unmanned-truck-drives-public-road-florida
Следующие 40 минут подкаста — аудиоцитаты из разговора с Никитой Маклаховым в его авторском подкасте «Будет сделано!», полностью слушайте его на https://willbedone.ru/future/

Любители читать длинные футурологические отчеты могут по ссылке бесплатно себе сгрузить один такой свеженький, от Future Today Institute. Две с лишним сотни трендов из 20 разных индустрий, и, что примечательно, треть этих трендом связана с машинным интеллектом. При этом особое внимание автор уделяет Китаю и считает, что в обозримом будущем Китай имеет все шансы стать единоличным глобальным лидером в области искусственного интеллекта. Огромные финансовые ресурсы, госпрограмма, большой и растущий научный потенциал плюс большие технологические компании — все необходимые ресурсы налицо.
Автора почему-то такая перспектива тревожит и он начинает беспокоиться о благе человечества. Он же не китаец и полагает, что благо человечества должна другая страна определять и формировать ;)
https://futuretodayinstitute.com/2018-tech-trends-annual-report/

История для волнующихся про куки в онлайне или сотни миллионов камер наблюдения в Китае. Волноваться не надо, мир един, и в каждой стране найдется своя интересная технология, на фоне которой, как не устаю повторять, всякое "Черное зеркало" выглядит унылым и далеко отставшим от реальности.
Вот, например, Великобритания. Местный стартап Tamoco оперирует сетью из более чем миллиарда датчиков близости, отслеживающих перемещения пользователей смартфонов (примерно 100 миллионов человек по миру, 12 миллионов в Великобритании). Для отслеживания, цитирую, используется комбинация данных на основе signals from Wi-Fi sensors, Bluetooth beacons, GPS, QR codes and metadata such as device type, battery level, date and dwell time.
Основатель стартапа смешно шутит: "За вами по интернету должно бегать не только то пальто, на которое вы смотрели на странице электронного магазина, но и тот диван, на котором вы попробовали посидеть в офлайновом мебельном"
Обхохочешься, правда?
Лучше всего система определяет посещение пабов и баров, у них есть 1,4 млн точек по миру. Пейте аккуратно и ничему не удивляйтесь в рекламе наутро.
https://www.wired.co.uk/article/tamoco-sam-amrami-proximity-tracking-mwc