Как и следовало ожидать: террористы начали использовать дроны (те, которые легко купить или заказать как общедоступный товар) для доставки взрывчатки. Пока - на поле боя в Ираке. Так что оказалось, что разработки всяких противодроновых глушилок и средств перехвата управления - не паранойя, а правильный упреждающий манёвр.
Но вот когда атака случится не на театре военных действий, а в мирных городах :(
Остаётся надеяться, что сами дроны, как и грузовики, не попадут под тупые запреты.
https://www.popsci.com/isis-is-dropping-bombs-with-drones-in-iraq?dom=rss-default&src=syn

Канадский стартап Atomic Reach официально запустил давно тестировавшегося помощника в написании продающих и вообще эффективных с точки зрения разных деловых метрик текстов. Конечно, на основе длительно обучавшейся нейронки. Пока работает только на английском, но, похоже, справляется неплохо: это инструмент не для мелких SMMщиков, а для крупных компаний с большим онлайновым присутствием. Цена месячной подписки - от 850 до 4500 долларов в месяц, и результаты бета-тестирования делают цену оправданной.
Наблюдаем ещё один уверенный шаг в область, где человеческая экспертиза, чувство языка и стиля, многим пишущим казались недоступным для машины. Хотя целиком пока ещё сеточка тексты не создаёт- маленькая ещё ;)
https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2017/01/17/ai-proof-reader-will-make-better-copywriter/

Российский рынок онлайна во многом похож на мировой по предоставляемым сервисам (хотя провайдеры их могут быть свои), но кое в чем и отличается сильно. Одно из самых заметных отличий - отсутствие массового домашнего ассистента, той самой Алексы от Амазона, которой сильно боятся и Гугл и Эппл. Установленная база только родных амазоновских устройств Эхо, в которых живет и ждёт указаний Алекса, по оценкам находится на уровне 2,5 млн домохозяйств. Но это лишь начало: Алекса открыта для разработки и может быть встроена кем угодно куда угодно. И CES этого года показал, что нынче её встраивают в холодильники и любые домашние приборы. Открытая платформа - страшная сила ;)
Интересно, кто эту нишу начнёт создавать и завоевывать у нас. Хотя многие полагают, что как раз в 2017 Алекса завоюет мир, я думаю, что до России у неё очередь дойдёт не скоро. Ждём отечественных решений ;)
https://www.wired.com/2017/01/alexa-conquering-world-now-amazons-real-challenge-begins/

Вот она, страшилка, становящаяся явью: софт, обучающийся писать софт для конкретных задач (и с неплохими результатами). Конечно, верящие в антропоцентризм программисты улыбнутся и скажут, что машине их не заменить. Но, похоже, пока реальное преимущество людей - как когда-то у китайской промышленности. Писать софт белковыми разработчиками тупо дешевле, чем уникальными системами, требующими дорогущих вычислительных мощностей. Однако маркетологи знают, чем кончается конкуренция на основе одной только цены в отсутствие иных преимуществ ;)
https://www.technologyreview.com/s/603381/ai-software-learns-to-make-ai-software/

Важный этап для технологий ML в медицине: впервые получено разрешение FDA (американский надзорный орган в области здравоохранения) на клиническое использование системы определения объёма желудочков, базирующейся на распознавании и анализе изображений. Для прохождения теста системе от Arterys надо было доказать, что она работает точнее человека - и это получилось. При этом, в отличие от человека, которому надо от 10 минут до получаса на получение результата, Arteris справляется за 15 сек.
Создатели стартапа полны энтузиазма: для прохождения теста использовалась обучающая выборка всего из 1000 случаев, дальнейшее обучение ещё поднимет точность. И, конечно, не только сравнительный объём желудочков сердца можно научить такую систему вычислять. Так что не Watson'ом единым :))
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/01/20/first-fda-approval-for-clinical-cloud-based-deep-learning-in-healthcare/#6982f4a546e6

Биотехнологии не хуже информационных превращают в рутину то, что недавно казалось чистой фантастикой. Вот, например, планы по восстановлению исчезнувших видов зверей - генетические технологии позволяют это сделать. Не во всех случаях, конечно: парк Юрского периода не устроить наяву, от динозавров годного генетического материала не сохранилось. А вот запустить в природу мамонтов, волосатых носорогов или птицу додо - реально. И ученые изучают, как это правильно делать и составляют списки на реанимацию. Пара десятков зверей и птиц, которые могут к нам вернуться, перечислены в статье (с картинками).
https://www.businessinsider.com/animals-scientists-bring-back-de-extinction-2017-1/

Очень познавательный эксперимент: попытка применить классический подход нейрофизиологии (чтобы понять как работает нервная система и мозг, надо знать схему соединения элементов и картинки их активности в разных ситуациях) к анализу очень простого микропроцессора из нескольких тысяч транзисторов с известными соединениями. Оказалось, что наряду с полезными выводами обнаруживается куча артефактов: для понимания работы процессора надо анализировать не активности отдельных транзисторов, а поведение функциональных блоков, собранных из них. Очередной раз эта история нам напоминает: знание деталей структуры не позволяет создать похожее или хотя бы понять принцип действия. Нужна логика структуры. В частном случае - чтобы создавать машинный интеллект, не обязательно сначала изучить тонкости строения живого мозга; это ничему не поможет.
Ну и просто увлекательное чтение, тем более что нейрофизиологи не смолчали и указали на методические погрешности работы. Вот такие споры и двигают прогресс ;)
https://www.economist.com/news/science-and-technology/21714978-cautionary-tale-about-promises-modern-brain-science-testing-methods

Уж простите, но буду иногда вас спамить новостями на тему нового YaC: для меня эта конференция ещё одно детище, не менее любимое, чем этот канал в Телеграме;)
Вот сегодня мы объявили об одной из тем, которая помимо маркетинга появится у нас в программе. Это медицина. На мой взгляд, там сейчас ставшие массово доступными технологии вокруг данных и специфических сенсоров произведут если не революцию, то очень сильную встряску. Ну и просто там очень интересно. А ещё и @bobuk у нас за эту тематику отвечает и взялся собирать медицинский трек для конференции. Делать конфу на пару с Гришей - отдельный кайф, не могу не поделиться радостью.
https://www.facebook.com/Yandex.Events/photos/a.207908329229296.53451.122612334425563/1416650631688387/?type=3&theater

Больше 10 дней ждал реакции, не дождался, поэтому все-таки обращу внимание на уже совсем несвежую новость. Тринадцатого января студия Lucas Film выступила в редком жанре опровержения слухов (чаще они слухи просто игнорируют). В официальном заявлении они сообщили: Lucasfilm has no plans to digitally recreate Carrie Fisher’s performance as Princess or General Leia Organa. Вчитайтесь :)
Примечательно, что решение это принято исключительно по этическим соображениям, и не связано с технологическими трудностями.
Такая ситуация много говорит о будущем кинематографа и об интересных проблемах, которые предстоит решать юристам разных исполнителей и актёров (да и любых знаменитостей), чтобы правильно отрегулировать их посмертное использование в разных цифровых медиа.
https://www.starwars.com/news/a-statement-regarding-new-rumors

Впечатляющая иллюстрация того, насколько массовыми и общедоступными становятся продукты на основе машинного обучения, причём относительно "тяжёлые", типа распознавания речи и изображений. Гугл обещает в текущем году выкатить такие решения для любимой платформы мейкеров, любителей самостоятельно собирать и встраивать во что-нибудь миниатюрные компьютеры - Raspberry Pi.
Ещё годик-другой - и машинный интеллект появится в наборах Лего, чтоб малыши учились его обучать и использовать с младых лет ;) И я даже не уверен, шучу я сейчас или прогнозирую ;)
https://www.zdnet.com/article/google-is-bringing-ai-to-your-raspberry-pi/

Высокотехнологичная одежда специально для киберспортсменов: вот теперь верю, что киберспорт это действительно спорт, и там активно потеют - но вокруг все не как на стадионе, и решения должны быть другие. А как вытирать потеющие руки? Решения для гимнастов не канают.
В общем, крутая амуниция!
https://www.theverge.com/circuitbreaker/2017/1/24/13805544/kontrolfreek-performance-gaming-wear-e-sports-sweat-absorbant

Первый персональный компьютер с графическим пользовательским интерфейсом был представлен публике ровно 33 года назад. Он назывался Apple Macintosh. Эксперты обозвали этот подход икономанией и сообщили, что серьёзные вещи можно и нужно делать из командной строки настоящих вычислительных машин. (Людей, искренне считающих, что использование GUI недостойно образованного человека, я встречал и значительно позже)
Ну, дальнейшее мы знаем. А этот пост просто напоминалка о том, как осторожно надо доверять авторитетным мнениям про игрушечность голосовых интерфейсов, смешанной реальности и прочих современных интерфейсных штучек. Всегда встречаются человеческие экземпляры, полагающие, что все важное и нужное уже было изобретено и сделано ;) и нечего глупости выдумывать.
https://timeline.com/mac-graphical-user-inteterface-960d5f548d08#.kagymnlrw

Я редко публикую ссылки на статистику: цифры вне контекста штука обманчивая. Но вот эту цифру не могу пропустить: число пользователей интернета в Китае достигло размера всего населения Европы, свыше 730 млн. человек. Из них 695 миллионов пользуются мобильным интернетом (но не обязательно только им). Эти цифры полезно помнить, чтобы понимать и почему Китай может себе позволить свой собственный самодостаточный интернет, и какая страна реально определяет рынок хайтека. Каждый раз поражаюсь, встречая в 2016 году людей, которые на полном серьезе отмахиваются при упоминании этой страны: "да там только дешёвые подделки делать умеют".
Не только, ой не только!
https://mashable.com/2017/01/25/china-internet-users-731-million/

Во всем мире медики ежедневно теряют больных, которых могли бы спасти, будь у них вовремя необходимый для пересадки орган: трансплантология достигла колоссальных успехов, но без запаса органов врачи бессильны. Только в Штатах не дождавшись органа для пересадки, каждый день умирает 22 человека. Задача могла бы быть решена с помощью стволовых клеток - но эти исследования жёстко ограничены в случае стволовых клеток и эмбрионов человека - как бы чего неэтичного не вышло. Исследователи нашли обход этих запретов - создание химер, существ, в которых сочетаются клетки и органы разных биологических видов - я как-то уже здесь писал, что химеры с клетками человека могут вызвать интерес регуляторов. И вот очередной большой успех биотехнологий: создание жизнеспособных эмбрионов свиней, содержащих человеческие клетки. Теперь осталось человеческие органы в них получить - и, если новые запреты не помешают, трансплантологи получат возможность выращивать нужные им органы и ткани, не полагаясь на доноров.
https://news.nationalgeographic.com/2017/01/human-pig-hybrid-embryo-chimera-organs-health-science/#close

Многие хайтековые устройства попутно являются модными аксессуарами: смартфоны или наушники тому примером. Хороший дизайн вообще сильно проник в технологии - но оставались островки инженерных шедевров, которые никак нельзя было назвать изящными - вот, например, скафандры космонавтов. Первые были совсем неуклюжими, дальше стали эстетичнее - но не сильно.
И вот прорыв: Боинг разработал скафандр будущего для астронавтов, которые будут летать на МКС. Он реально красив и изящен, смотрится куда лучше, чем придуманные художниками скафандры в кино. И, надо полагать, он ещё и вполне надёжен и функционален. Полюбуйтесь!
https://www.wired.com/2017/01/boeings-new-spacesuit-may-look-stylish-hell-business/

Теперь уже редко добавляю новые каналы - банально не хватает времени читать, а если не читать, то зачем? Но вот один на прошлой неделе добавил и доволен. Андрей Кармацкий, с которым не один год работал в Яндексе (пока он не ушел заниматься своими проектами) - фанат карт и эксперт в картографии, урбанистике, использовании и визуализации геоданных. И при всём том - отличный лектор и рассказчик: его и дети завороженно слушают, и крутые эксперты. И вот Андрей с коллегами открыл тут канал "городские данные". Мне лично там не все интересно, но многое ;)
https://t.iss.one/urbandata

Словосочетание hackable open platform привычно звучит, если относится к софту. Не удивляет, если относится к гаджетам или компьютерному железу. Но Икея, молодцы, применили это к мебели: уловили дух времени ;)) Конечно, отчасти это маркетинг и нарочито не-мебельная терминология. Но маркетинг не на пустом месте: компания действительно хочет гибкую платформу, которая позволяет использовать одни и те же элементы в составе очень разных предметов.
Повторюсь: большие молодцы, понять и применить хайтековый стиль думать и делать к древней области надо суметь. Поглядим, конечно, но я лично верю, что у них получится неплохо.
https://www.theverge.com/2017/1/30/14437294/ikea-open-source-customizable-furniture-delaktig

Устроим взаимодополняющую перекличку с @addmeto на тему "роботы атакуют": Гриша @bobuk там только что писал про полный цикл роботизации кофейного дела, а вот вам пример пиццерии. Я бы сказал: "роботы окружают!" ;)
И правильно делают. Фургон развозки пиццы, в котором пицца в индивидуальных печках доводится до кондиции по кастомизированному расписанию под управлением машинного разума, чтобы именно когда ее привезут ко мне она была максимально свежеприготовленной - это прелесть. Ребята молодцы и в том, что убирая людей из процесса, они фокусируются и не лезут на чужую поляну: водителями у них работают люди, и даже получают зарплату выше средней. Пусть порадуются, пока от них не избавятся в результате работы других компаний ;)
https://qz.stfi.re/880283/zume-pizza-models-how-robot-workers-can-create-jobs-for-humans/?sf=rgraxlr#aa

Очень важное, но совершенно не зрелищное видео. Простенькие роботизированные руки неловко учатся открывать двери с разными ручками. А еще недавно писал про другую лабораторию, где люди на тысячу ладов разбивают разные стеклянные объекты разными способами, а машинки слушают и учатся различать и интерпретировать тонкости звуков разбиваемого стекла. И еще есть сотни лабораторий и компаний по всему миру, где прямо сейчас машины слушают, смотрят, трогают, поворачивают что-то - и непрерывно учатся всему многообразию мира вокруг. И совершенствуются. И ничего не забывают. И учатся обмениваться своим знанием и навыками.
Важно: учатся сами. Никто уже не пишет алгоритмы, описывающие процедуры выявления различий между разными звуками, объектами классами. Машинки делают все сами. Это займет еще некоторое время: чтобы они научились всему. Потом станет интереснее ;))
https://www.wired.com/2017/01/googles-go-playing-machine-opens-door-robots-learn/

Пока одни опасаются, что умные машины лишат людей работы, другие приспосабливают этих умниц для улучшения процесса поиска работы людьми.
Создатель стартапа Untapt не понаслышке знаком с тяготами и длительностью поиска достойных кандидатов на технические позиции. И решил большую часть предварительной работы по поиску и фильтрации кандидатов возложить на алгоритмы - само собой, обучающиеся. Среди прочего, он надеется, что масса неявных предубеждений, которые демонстрируют люди, занятые наймом, не будут свойственны машине. Но, конечно, пока алгоритм хорош только для первичного отбора тех, кого пригласить на собеседование. А вот сам процесс общения и определение того, насколько кандидат впишется в команду, насколько у него "химия" подходит - это всё пока за людьми, с которыми новичку работать.
https://www.fastcompany.com/3067339/robot-revolution/how-artificial-intelligence-is-changing-the-way-compaines-hire