ИИ губочитка – это конец приватности.
Китай демонстрирует: лидер – это тот, кто владеет данными.
• С перлюстрацией люди научились бороться – просто пишем «об этом писать не буду - обсудим при встрече».
• С прослушкой тоже научились – «это не по телефону», говорим мы.
• И даже с дистанционной подслушкой научились – оставляем мобильники и выходим «покурить» у входа в ресторан или совместно «помыть руки» в туалет или просто фланируем по улице.
Новый подарок человечеству от глубокого обучения – ИИ губочитка – лишает нас этой возможности. Ведь всюду теперь камеры. А если их где-то еще нет, то будут.
Осталось только научить ИИ слету читать по губам в т.н. естественных условиях (с разных ракурсов, в движении, и т.д.)

И вот Китайцы показали, кто в лавке хозяин.
Только-только 1го октября Google DeepMind сообщил, что ИИ снова порвал в тряпки людей, - теперь по части точности чтения по губам. Их ИИ губочитка показала Word Error Rate равный 40.9%. Это в 2+ раза лучше показателей людей - профессионалов губочтения 86,4% - 92,9% (это не процент ошибок, а 4х частная формула, суть которой - чем меньше, тем точнее).
Но спустя всего 2 недели 16 октября китайцы сообщают, что достигли 38,19%. И хотя это очень круто, но сенсация все равно не в этом. А в том, что китайский ИИ губочтец распознает не «студийную начитку», а т.н. «речь в естественных условиях», т.е. практически с любой камеры видеонаблюдения, показывающей говорящего под любым ракурсом.

Секрет прорыва прост – ломовой набор данных для обучения ИИ губочтеца (1К+ классов фонем, 2К+ спикеров, видео натурального разрешения плюс совмещение 2D и 3D методов распознавания).
Понятное дело, пока что распознается мандарин – официальный язык на диалектах северокитайского. Но у Google DeepMind, сами понимаете, английский. А подрядить пару тысяч китайцев наговорить тысяч 5 часов видео в естественных условиях – для Китая дело техники.

Резюме печальное – приватности приходит конец. Осталась только невербальная коммуникация и разговоры самих с собой. Но не обольщайтесь. Китайцы уже начали разработки:
- ИИ чтеца языка тела;
- ИИ чтеца показателей индивидуальных трекеров (пульс, давление …) с геопозиционированием. И попробуй только мысленно в сердцах матюгнуться, проходя мимо портрета нацлидера: твой браслет это отследит, ИИ чтец проинтерпретирует, и получай минус 100 баллов в свою социальную репутацию.

#ГлубокоеОбучение

Festina lente может статься покруче алгоритма Google.
Предложен метод проектного планирования, способный экономить триллионы долларов.
Мир стал кардинально другим после изобретения алгоритмов ссылочного ранжирования типа пэйдж-ранк. И теперь нашим вниманием, осведомленностью и даже знаниями правят поисковики Google и Яндекс.
А казалось бы, всего делов-то - просто изобразили мировую информационную сеть в виде графа и начали тупо рассчитывать для поисковиков числовую меру важности (авторитетности) страницы сайта по количеству и качеству ссылок на неё.
Но экономэффект от внедрения таких алгоритмов исчисляется теперь десятками миллиардов долларов. Возможен ли алгоритм, внедрение которого способно принести нечто подобное?

Есть такой!
Это алгоритм снижения эффекта каскадных сбоев, возникающих вследствие задержек при выполнении отдельных этапов проектов.
Цена вопроса здесь просто колоссальна.
Согласно Мировому банку, 20%+ мирового ВВП (около $80 трилл.) производится на проектной основе. Известно, что сделать проект согласно плану – нетривиальная задача. Из 10+ тыс. проектов в 10+ отраслях и в 30 странах общей стоимостью $6+ млрд., проанализированных PricewaterhouseCoopers, только 254 (около 2%) были выполнены в срок.
Среди 1417 крупных IT проектов, 236 проектов показали перерасход денег более 200% и времени более 70%. Страшно осознавать, но цифры перерасходов на проектах с каждым годом только растут.

И вот замаячил поворотный момент!
Предложен алгоритм (на основе 6и методик), способный помочь в уменьшении перерасходов на проектах.
Внешне это похоже на граф WWW, на котором работают алгоритмы типа пэйдж-ранк. Но в случае проектов, этот граф - ни что иное, как сетевой график проекта (или переведенная в граф диаграмма Ганта).
Цель нового алгоритма – уменьшить распространение каскадов задержек, инициируемых задержкой, случившейся при выполнении конкретной работы. Как только такая задержка случается, запускается схема подавления каскада последующих задержек (их накопления и взакимоусиления).
Основной инструмент алгоритма – оперирование со свободным резервом времени (free float time) - разность между временем окончания работы и началом следующей за ней работы).
Каждая работа (узел сети) ранжируется. И при возникновении задержек идет расчет минимизации последствий распространения каскадов задержек (в обычных условиях они растут, как лавина).
Основной трюк алгоритма в том, что каскад можно минимизировать банальной задержкой времени начала некоторых работ, следующих в сетевом пути графика за работой, на которой уже произошла задержка. В результате таких искусных задержек минимизируется вероятность разрастания каскада задержек.

Короче, опять древние оказались правы. А нам открылся еще один, доселе скрытый смысл латинской мудрости - Festina lente (поспешай медленно).

Ну и самое интересное.
Как думаете – почему пэйдж-ранк покорил мир, и теперь его работой пользуется каждый?
Думаете, потому, что алгоритм такой полезный?
Полагаю, нет.
Секрет успеха в том, что был найден способ его монетизации в поисковиках.

Ау, стартапы! Кто первым выпустит приложение на основе этого алгоритма для экономии времени и денег при выполнении проектов?
Ведь это нужно всем: от строителей до программистов!

Препринт работы Христоса Эллинаса и Наоки Масудо «Modelling project failure and its mitigation in a time-stamped network of interrelated tasks» с примерами, поясняющими работу алгоритма.
https://bit.ly/2yIYNod

#Менеджмент #УправлениеПроектами #ТемпоральныеСети

Не прочесть этот лучший за последний год лонгрид о влиянии связки «ИИ – Геополитика – Экономика» на судьбы мира, - будет большой ошибкой. Уровень проникновения в тему и точность вИдения ближайшего будущего – беспрецедентны для СМИ (эссе выйдет в ноябрьском журнале WIRED).
Ну а пока вы его еще не прочли, желающие могут прочесть мой резюме https://bit.ly/2AACEdW

#ИИ #БольшаяВойна #Геополитика

Новый виток войны е-Добра и е-Зла.
В её основе MIP - методика идентификации пропаганды.
Первым полем битвы е-Добра с е-Злом, как и ожидалось, оказались социальные сети.
Как обычно, первый удар нанесло е-Зло с целью взять под контроль новостную повестку человечества.

Инструментом е-Зла стали соцботы, искажающие повестку в нужную сторону, раздувая одни новости (в том числе фейковые) и тем самым оттирая внимание от других.
Боты е-Зла преуспевают. На прошлой неделе, среди самых обсуждаемых тем в Twitter, до 60% твитов сгенерировали соцботы.
Twitter, потративший последний год на борьбу с ботами, с треском проигрывает этот бой.
Боты е-Зла научились эволюционировать.
Теперь они не просто выдают себя за людей (что худо бедно научились распознавать средства ПБО (противоботовой обороны) Twitter, а вовлекают в свои инфокаскады людей, прячась за их спинами и тем самым скрываясь от ПБО.

Как всегда, силы е-Добра неизмеримо малочисленнее. Но это вовсе не значит, что слабее. Доблести, отваги и креатива им не занимать.
Организованный двумя студентами UC Berkeley стартап Robhat Labs, имеет сегодня в штате всего восьмерых. Но они сумели мобилизовать на бой с ботами наиболее изысканный машинный интеллект – машинное обучение:
- на основе машинного обучения была разработана методология, выявляющая ботов по паттернам их поведения в сети;
- первый продукт команды, расширение Chrome под названием BotCheck.me позволяет пользователям выявлять в своей ленте наиболее вероятных ботов;
- второй инструмент getsurfsafe.com помогает детектировать фейковые новости;
- третий - запущенный вчера Factcheck.me – это Шерлок Холмс в расследовании поведения ботов. Он умеет даже выявлять ботов-провокаторов, подстрекающих людей к распространению нужного е-Злу контента. А еще он ловко определяет картинки-завлекатели (amplified images) и вирусные ссылки.

Если хотите быть на стороне е-Добра, у вас теперь есть неплохой инструментарий.

Подробней:
- о том, как боты разбушевались на прошлой неделе
- методика идентификации пропаганды от Robhat Labs
- о вчерашнем запуске Factcheck.me

О становлении е-Зла также см. посты канала по тегу
#Соцботы

Инновационная «Теория интеллекта тысячи мозгов», бросает вызов привычным взглядам и способна кардинально поменять не только ИИ, но и нейронауку будущего.
Но самое поразительное, что эту революционную теорию начинают признавать, и значит она может прорваться в научный мейнстрим.
Поводом для такого утверждения стала позавчерашняя публикация в Psychology Today статьи Cami Rosso «New Theory of Intelligence May Disrupt AI and Neuroscience», рассказывающей о новейшем исследовании, раздвигающем рамки новой теории “The Thousand Brains Theory of Intelligence”.

Это исследование «A Framework for Intelligence and Cortical Function Based on Grid Cells in the Neocortex» было в октябре опубликовано компанией Numenta и представлено идеологом и основателем Numenta Джеффом Хокинсом на проходившем в Маастрихе Human Brain Project Summit.

Суть «Теории интеллекта тысячи мозгов» проста и элегантна, как Е=mC2.
В мозге создаются сотни, если не тысячи, моделей для каждого из объектов окружающего мира. Их интеграция происходит в каждом кортикальном столбце. И это происходит не только на всех уровнях иерархии, но и параллельно.

Из этого следует очень многое. И в частности, что многое из уже написанного здесь – правда:
• «Мир – это не просто галлюцинация», а «Конкуренция множества иллюзий»
• «Новая теория того, как мозг строит модель мира, - это прорывной шаг к построению сильного ИИ»
• «Куда идет ИИ – уже не столь уж большой секрет»

#ИИ #Нейронаука

Математически доказано — надо идти на выборы.
Демократия заканчивается при низкой явке.
А наблюдаемый в мире раскол — математическое следствие роста “диванной оппозиции”.
Новое исследование Института комплексных систем Новой Англии (NECSI) и MIT дает математически обоснованные ответы на два важнейших вопроса современного устройства общества.
Детали в моем новом посте (4 мин.), завершающем семилетний цикл статей о выборах и расколе https://bit.ly/2P7aCj6

#Выборы #Раскол

Всё что нужно знать о будущем ИИ, Китая и мира.
Можно увидеть в динамике за 2 минуты.
Есть разные мнения о будущем ИИ, Китая и мира.
Но как бы то ни было, - этот ролик https://goo.gl/QgYBeu завораживает и прочищает мозг.
• с 60ых по 80ые Китай за пределами ТОР10
• в 1980 вползает в ТОР10
• в 1980 вылетает из ТОР10
• в 1992 снова заползает в ТОР10
• в 1995 вскарабкивается на №8
• в 2004 подтягивается до №6
• в 2011 уже №2
• с 2012 ракетой уходит в отрыв ото всех, неуклонно догоняя США

Это было про экономику. А теперь про объем данных, которым владеют ТОР10 стран мира.
Ролик показать пока не смогу (еще делается).
Но посмотрев статичные заготовки, заверяю вас:
— картинка такая же, как в ролике про GDP в последние 20 сек. (с 1:24);
— но Китай уже №1 и уходит в отрыв ото ВСЕХ, включая США.

#Китай

​​«Нобелевский король» оказался голым
Сегодня, в 21 веке, Нобелевская премия присуждается по лекалам 19 века.
Это означает:
1) Премия присуждается не в областях сегодняшних научных прорывов (сейчас, это преимущественно междисциплинарные работы), а в областях, бывших на острие прорыва … 100+ лет назад: физика, химия, науки о жизни (физиология и медицина).
В результате ни одно междисциплинарное исследование на стыках новых революционных областей (ИИ, Сетевая наука, Наука о сложности и т.д.) Нобелевку получить просто не может – см. рис а.
2) Премии вручается за открытия давно минувших дней. А как может быть иначе, если среднее время между публикацией научной работы и присуждением ей Нобелевки … 20 лет! А если учесть, что междисциплинарная революция началась только после 1995, то лишь самые первые из междисциплинарных работ (прошлого века) сейчас могли бы попасть в очередь на Нобелевку (но все равно не попадут – см. п.1).

Так что «Нобелевский король» оказался голый. И это убедительно показано на цифрах в только что опубликованной работе – A Nobel opportunity for interdisciplinarity
Это превосходный анализ 108 научных работ, получивших Нобелевку, и 59 тыс. научных статей, ссылающихся на них.

Пояснение к приложенному рисунку - его интерактивная версия, где можно прочесть про каждую из научных статей, здесь
Рисунок a.
Положение 108 получивших Нобелевку научных работ в треугольнике областей "физика–химия–науки о жизни" определяется относительной долей цитирований, полученной каждой работой от соответствующего сообщества.
Например, работа в центре треугольника получила равное количество цитирований от работ из всех трех областей, в то время как угловая позиция работы означает, что она цитируется только статьями из одной области.
Размер обозначает количество цитирований после десяти лет, а цвет обозначает область премии: оранжевый, физика; желтый, химия; синий, физиология/медицина.
Внутренний розово-сиреневый треугольник – область междисциплинарных исследование.
Как видите, там Нобелевок вообще нет.
Рисунок b
Среди 10 000 наиболее цитируемых статей по прошествии десяти лет только 220 междисциплинарные (лежат в розово-сиреневом треугольнике). 9780 узкодисциплинарных работ на рисунке b не показаны. Самые большие группы среди междисциплинарных работ: искусственный интеллект (ИИ; 16 документов), сетевой науки (18 работ), геология (15 документов), обработки сигналов (11 документов) и квантовыми точками (10 статей).
За них, хоть убейся, Нобелевок пока не дают.

Резюме словами М. Жванецкого – «Может, в консерватории что-то подправить?»

#МеждисциплинарныеИсследования

Грех не поделиться новым интерактивным гайдом-погружением «5/50» от McKinsey. Ведь вопрос, как привлечь внимание к своим идеям и финансирование под них, волнует далеко не только стартаперов.
Секрет известен – помимо удачи, все зависит от триады: правильные слова, собранные в правильный рассказ и сказанные с правильным эмоциональным зарядом.
Осталось понять, что же такое эта «правильность»? И как её добиться?
Для более или менее толкового ответа на эти вопросы уже написаны сотни и сотни страниц многих бизнес-бестселлеров.
А можно ли это так структурировать, чтобы толково на вскидку объяснить всего за 5 мин, а за 50 мин. объяснить уже в деталях?

McKinsey учится это делать в своем цикле интерактивных гайдов-погружений «5/50».
Вот как это выглядит для сформулированной выше задачи.

А здесь перечень со ссылками на другие гайды-погружения «5/50». Там найдете много интересного.
Например:
- Бояться или не бояться роботов?
- Что такое цифровизация бизнеса?
- Как получить отдачу от HR аналитики?

Разные профи относятся к McKinsey по-разному. Но в одном, пожалуй, McKinsey равных нет.
Как же классно они умеют структурировать!
И гайды-погружения «5/50» - отличный тому пример.

#McKinsey

Новость от EurekaAlert! – впервые заработал cуперкомпьютерный «Человеческий мозг» с 1 млн. процессоров

Крупнейший в мире нейроморфный суперкомпьютер, спроектированный и построенный подобно человеческому мозгу, - SpiNNaker («Spiking Neural Network Architecture») - впервые был включен в прошлую пятницу. Потребовалось десятилетие на его проектирование и десятилетие на построение. Он моделирует больше биологических нейронов в реальном времени, чем любая другая машина на планете, выполняя при этом более 200 миллионов нейронных спайков в секунду.
Создатели компьютера в конечном итоге стремятся смоделировать до миллиарда биологических нейронов в реальном времени (т.е. в 5 раз больше нынешнего).
Чтобы дать представление о масштабе, мозг мыши состоит из около 100 миллионов нейронов, а человеческий мозг в 1000 раз больше.
Один миллиард нейронов составляет 1% от масштаба человеческого мозга, который состоит из чуть менее 100 миллиардов клеток мозга или нейронов, которые все связаны друг с другом примерно через 1 квадриллион (это 1 с 15 нулями) синапсов.

✔️ Остается самое важное – понять, как из работы этой гигантской сети нейронов появляются разум и сознание.
Пока же это не ясно, суперкомпьютер работает так, как его спроектировали люди.
И если вдруг в этом суперкомпе проявятся элементы разума и/или сознания, то лишь по случайности.
Хотя кто знает, может и наш разум, и наше сознание – продукты случайного творчества эволюции.
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-11/uom-103118.php

#HumanBrainProject

Хватит морочить голову: ИИ – это не технология.
Дальнейшее бездумное использование привычного термина всеми, от бизнеса до военных, размывает цели и сбивает с толку.
У нас уже есть устройства, с которыми мы можем поговорить, но они при этом не понимают из сказанного ни слова. У нас есть автомобили, которые, при ошибке GPS, будут упорно пытаться проехать там, где и ребенку видно, что дороги нет. Машины распознают фото, не понимая, что на них. И даже есть машины, способные победить чемпионов мира в шахматах и Go, но не способные при этом ответить на элементарный вопрос «зачем мама мыла раму?». Мы освоили компьютинг, тралим океаны данных и преуспели в машинном обучении.
Но все это вовсе не ИИ, а лишь наши достижения на пути поиска возможностей создания ИИ – машины, умной как люди и даже ещё умнее.

Посему, хватит морочить головы:
• умеющие бегать и т.п. роботы – это не ИИ, а роботы, умеющие что-то там делать;
• самоуправляемые авто – тоже не ИИ, а автомобильный автопилот;
• и распознавание чего-либо, и машинный голос в колцентре, и компьютерное зрение, и помощь в принятии решений – все это тоже не ИИ.

ИИ – это не технология, а цель.
На пути к этой цели создается множество технологий, совершенствуются существующие и возникают новые области знаний, открываются новые сегменты бизнеса (потребительские и корпоративные, товарные и сервисные).


Однако, мало понять, что ИИ – это цель. Потому что ИИ – это еще и наука. Любая наука имеют свою цель. Цель физики – приблизиться к истинному пониманию природы Вселенной. На пути к этой цели физики разработали массу технологий, изменивших жизнь человечества (от оптики и электричества до атомной энергии и квантовых технологий). Но эти технологии не являются физикой - это побочные продукты поисков понимания устройства Вселенной.
Точно так же машинное обучение, компьютерное зрение и робототехника – всё это побочные продукты нашего стремления к пониманию и созданию ИИ.
Ну а надуманные понятия - «слабый ИИ»» и «сильный ИИ» - лишь путают и сбивают с толку.
Не бывает «слабой и сильной физики», и не бывает «слабого и сильного пути».

ИИ – это цель и наука, прокладывающая путь к цели.

Всё сказанное – совсем не новость для тех, кто серьёзно занимается ИИ, а не просто оседлал этот хайп, чтобы рубить бабло и пиарить свой бизнес.

Однако, когда такое пишется в Forbes, - значит лёд тронулся, и начинает понемногу доезжать даже до начальства.

Читайте Artificial Intelligence Is Not A Technology

#AI #ИИ

​​Мир не прост – на примере ожирения.
Есть простая и в принципе правильная формула:
Еда = Энергозатраты ➡️ вес не меняется
Еда > Энергозатраты ➡️ жиреешь
Еда < Энергозатраты ➡️ худеешь
Однако, на практике эта формула далеко не всегда работает. Причин тому масса: от психологии до обмена веществ.

Если же поставить задачу на системном уровне – хотим остановить эпидемию ожирения она становится практически неразрешимой из-за огромного количества влияющих факторов и колоссальной сложности их связей (положительных и отрицательных).
Чтобы понять уровень сложности, достаточно взглянуть на cистемную карту проблемы ожирения.

Страшно интересно (и полезно) поиграть пару минут с этой картой.
А потратив еще 3 мин, можно посмотреть 3D версию карты на видео.
Ну а желающим реально разобраться, можно поиграть с интерактивной версией этой карты, изучая взаимосвязи её кластеров и отслеживая петли обратных связей.
Наконец, можете даже окунуться в английский Форсайт-проект, где системная карта проблемы ожирения исследуется в мельчайших деталях.

Сложно, аж жуть!
А ведь это хоть и актуальная, но далеко не самая сложная проблема человечества.
Системные карты жизненно важных для выживания человечества проблем куда сложнее.
Поэтому мой канал и называется @theworldisnoteasy.

#Complexity

Вот мы и стали Богами.
Но вдруг выяснилось - единобожия нет, а разные Боги видят проблему жизни и смерти по-разному.
Уже ездящие по дорогам самоуправляемые авто постепенно превращают человека в Бога. А как иначе сказать? Ведь это инженер-программист теперь должен запрограммировать решение вопроса, ранее бывшее всегда за Богом - кому жить, а кому умереть?
Это решение (точнее, сценарные варианты оценки решений) инженеры должны заложить в самоуправляемый автомобиль.
Кому подарить жизнь, а кому даровать смерть:
— пешеходам или пассажирам?
— молодым или старым?
— богатым или бедным?
— тем, кого больше (например, пятерым пешеходам) или меньше (водитель и его жена с маленьким ребенком в автокресле)?

И тут человечество ждал сюрприз – с единобожием не задалось. Боги, решающие, кому выжить в данном конкретном сценарии, думают по-разному, в зависимости от страны проживания, уровня доходов, вероисповедания, национальности и расы.
Самый крупный из когда-либо проведенных обзоров «машинной этики», опубликованный на днях в Nature, обнаруживает, что многие моральные принципы, которые определяют решения водителя, зависят от страны. Например, в сценарии (всего сценариев 13), в котором некоторая комбинация пешеходов и пассажиров погибнет при столкновении, люди из относительно зажиточных стран с сильными институтами с меньшей вероятностью пощадят пешехода, который незаконно вступил в движение. Т.е. например, в Финляндии и Японии пешехода раздавят, а в Нигерии или Пакистане - спасут.
Опрос 2,3 миллиона человек со всего мира показал, что проблема 21 века – какой должна быть «машинная этика» - не имеет единого решения. Как и в старые времена, этика не универсальна или варьируется между культурами.
Более того. Здесь существует парадокс, впервые вскрытый еще 2 года назад. Опросы показывают:
— во многих странах люди отдают предпочтение самоуправляемым автомобилям, сохраняющим жизнь пешеходов, даже если это означает жертвовать своими пассажирами;
— но те же люди говорят, что они не будут себе покупать самоуправляемый авто, который запрограммирован таким образом.
Опрос показал, что в вопросе сохранения жизни при автокатастрофах люди разделяются, как минимум, на три разных вида Богов.
• Боги А живут в Северной Америке и несколько европейских стран, где христианство исторически было доминирующей религией.
• Боги Б живут в таких странах, как Япония, Индонезия и Пакистан, с сильными конфуцианскими или исламскими традициями.
• Боги В живут в Центральной и Южной Америке, а также Франции и бывших французских колониях.
Эти три вида Богов сильно разные, и решают проблему «кому жить, а кому умирать» принципиально по-разному. Например, Боги А предпочитают жертвовать пожилой жизнью, чтобы спасти молодых. А Боги Б – наоборот.

Значит ли вышесказанное,
✔️ что общемировой консенсус по «машинной этике» невозможен?
✔️ и что настройки выбора «жизни и смерти» для пассажиров, водителя и пешеходов будут прошиваться автодиллером конкретной страны?
— все это остается под большим вопросом.

Подробней:
• Видео на 4,5 мин (просто и понятно) Moral Machines: How culture changes values

• Популярно How should autonomous vehicles be programmed?
• С деталями Self-driving car dilemmas reveal that moral choices are not universal
Полное описание The Moral Machine experiment – скайхаб вам в помощь.
Сайт опроса (на всех языках, включая русский) – думайте сами, решайте сами, давить или не давить.

#Этика #БеспилотныеАвто

В США началась ИИ-национализация.
Прошедшие в США предварительные выборы, во многом, репетиция к выборам 2020.
По результатам этой репетиции можно сделать 2 ключевых вывода.
✔️ Влияние на прошедшие выборы киберкаперов (киберкорсаров, киберприватиров – все 3 слова обозначают одно и то же: пиратов 21 века, работающих на частные организации, которым государство заказывает хакерские атаки на своих противников — правительства других стран, политических оппонентов или крупные корпорации) удалось минимизировать.
✔️ Это стало, в частности, возможным благодаря тому, что Facebook и Twitter легли под правительство США, признав уже не теоретически, а на практике приоритет госцелей в вопросах нацбезопасности.

Оба вывода следуют из анализа «Facebook's Secret Weapon for Fighting Election Interference: The Government», позавчера вышедшего на Bloomberg.
Из анализа также следует.
1) Все разговоры о приватности и независимости соцсетевого бизнеса от государства закончены.
2) Теперь для Facebook и Twitter отношения с правоохранительными органами «имеют решающее значение», - считает проф. Эмилио Феррара – ключевой спец по борьбе с соцботами на выборах – см. «Первая победа ботов при национальном голосовании людей».
3) У Facebook (и скорее всего, у Twitter – об этом впрямую не сказано) теперь «горячие линии» связи не только с АНБ и ФБР, но и со всеми избирательными комиссиями. И сейчас стоит задача довести к 2020 работу «горячий линий» до совершенства, как по оперативности, так и по эффективности.
4) Facebook обнаруживает и блокирует экаунты киберкаперов на основе инфы от разведки. «Работая с правительством для обмена информацией об угрозах и злоумышленниках, мы можем быстрее выявлять и решать проблемы», - говорится в заявлении Facebook. «Это особенно важно, когда речь идет о иностранном вмешательстве, поскольку правительство по этим вопросам имеет куда более широкий доступ к разведданным, чем компании».
5) Несколько попыток киберкаперов из России и Ирана все же были обнаружены (и пресечены) во время прошедших промежуточных выборов.
6) Отстроенные спецслужбами США, совместно с Facebook и Twitter, средства борьбы с киберкаперами пока далеко не идеальны. Причина в том, что в этот раз киберкаперы в значительной степени затаились и не продемонстрировали своё оружие в полном объеме, припасая его на 2020.

Главный вывод из происходящего:
✔️ ИИ-национализация, уже идущая пару лет в Китае, началась и в США.

Напомню, что «ИИ-национализация» подразумевает:
- интеграцию ресурсов государства и частных компаний,
- выравнивание скоростей внедрения ИИ-инноваций,
- рефокусировку стратегических целей бизнеса на получение
государством экономических, геополитических и военных
преимуществ на международной арене.
Подробней см. «Впереди ИИ-национализм и ИИ-национализация»

В продолжение темы также см. посты канала по тэгам:
#соцботы #выборы

​​Старение – не болезнь, а следствие физической модели организации жизни.
Старение и, как итог, смерть – самый важный и волнующий человека вопрос.
• Почему?
• Как это работает?
• Можно ли, если не избежать, так отсрочить?

На лицо парадокс.
Если клетки нашего организма производятся в соответствии с «цифровой документацией» ДНК:
— откуда берется потеря информации, приводящая к появлению «дефектных» клеток?
— почему, при наличии «цифровой документации» ДНК «дефектные» клетки нельзя починить?
И вообще, почему, вместо четкого следования «цифровой документации» при производстве и ремонте клеток эволюции понадобилось изобрести изуверский «бизнес-процесс запрограммированной смерти» - апоптоз?

Современные теории старения до самого последнего времени не могли ответить на эти вопросы.
— Теория «износа» клеток не работает из-за наличия быстрой и качественной оборачиваемости клеток.
— Т.н. «наивная теория увеличения энтропии» тоже сомнительна, т.к. организмы – это открытые системы и термодинамическая цена ремонта ДНК очень низка (энергетических ресурсов должно быть более чем достаточно, чтобы восстановить все ошибки в ДНК)
— Эволюционные теории - теория одноразовой сомы и запрограммированное старение маловероятны и все равно многое не объясняют.
— Теория старения, как защиты от рака, предполагает неизбежную потерю информации в клетках (откуда она, если вся «документация» цифровая?)

Тем не менее ясно:
✔️ Жизнь - это динамическое состояние структурного упорядочения движения, производящего порядок из хаоса.
✔️ Старение-результат накопления повреждений в сложной системе с высоким изначальным дублированием.
✔️ Как только дублирование сильно уменьшается, нарастают отказы и растет вероятность их перехода в лавину.

Короче, истоки биологии процесса старения и смерти – в физике.

Вчера новейшие, самые прорывные теории и гипотезы моделей и механизмов старения обсудили на междисциплинарном семинаре в «институте сумасшедших идей» Санта-Фе. Материалы доступны здесь.

Тут все интересно и уводит за горизонт сегодняшних научных представлений.
Но если выбрать что-то одно, рекомендую презентацию Петера Хоффмана «Conceptual models of
human aging and resilience».
Этот рассказ – продолжение сенсационной работы Хоффмана «Physics Makes Aging Inevitable, Not Biology» - здесь ее перевод.
А здесь цитируемые Хоффманом наши соотечественники Гаврилов и Гаврилова, дающие отпор новому поколению исследователей, ратующих за официальное признание старения болезнью с включение в каталог болезней (представляете, больничный лист сорокалетнего с диагнозом «Старость»?)

А это мой предыдущий пост в тему: о нобелевской гомеостатической революции, аутофагии и связи запрограммированной смерти с уборкой мусора в организме с приложением визуальной е-метафоры аутофагии и отсылом к гипсовому искусству из предпоследнего романа Пелевина (какой-то постмодернизм, однако 😎)

#Старение

​​Юрий Сапрыкин, говоря вчера, что ”Фейсбук — удивительная машина сбивания в стада”, просто делился своим «особым мнении». Но по сути, он резюмировал выводы нового интереснейшего исследования «Communication in Online Social Networks Fosters Cultural Isolation», совместно выполненного Департаментом социологии Университета Гронингена и Межуниверситетским центром теории и методологии социальных наук Нидерландов.
Речь, естественно, не только о Фейсбуке, а о всех крупных соцсетях.
Согласно проведенному исследованию:
✔️ Социальные сети породили одну из ключевых социальных проблем 21 века — они сбивают людей в стада, увеличивая поляризацию и раскол и катализируя нарастающий в мире трайбализм.
✔️ Кроме этого, социальные сети поставили немыслимую еще совсем недавно антропологическую проблему — появление нового вида Homo Retis, способного повернуть вспять многотысячелетний вектор эволюции интеллекта человека.

Полная версия статьи:
• на Medium
• на Яндекс Дзен
Время чтения до 4 мин.
#Эволюция #СоциальныеСети #Раскол

Новое исследование люсидных сновидений (осознаваемых и даже управляемых спящим) «Insight and Dissociation in Lucid Dreaming and Psychosis» оказалось особенно интересным вот чем.
1) Весьма похоже, что главная недостача ИИ на пути к Сильному ИИ (AGI) — не отсутствие у ИИ сознания, а его неумение, извините за каламбур, осознавать себя, пребывающим в той или иной форме сознания (коих заведомо больше одного).
2) Люсидные сновидения, будучи «гибридной формой сознания» вполне могут стать местом главного прорыва к пониманию феноменов сознания, разума и интеллекта.
3) Изучение люсидных сновидений — давно уже не объект интереса мистиков, эзотериков и маргиналов науки, а вполне научная, теоретико-экспериментальная междисциплинарная область на стыке дюжины наук.

И вообще, если вы еще не научились управлять своими снами, вы немало на этом теряете.

Как пишет в горячо любимой мною «Вавилонской башне» Александр Генис (не только теоретик, но и практик люсидных сновидений):
«Люсидные сны — редкое, ни с чем не сравнимое, но трудноописуемое переживание. Во время такого сновидения вы становитесь хозяином ситуации — властелином вымышленного вами мира. Явь и сон сливаются в некую гибридную реальность. При этом люсидный сон позволяет пережить то, к чему всегда стремится искусство — ощутить себя как другого. Для этого нужно проснуться во сне — понять, что спишь, и, не выходя из этого состояния, взять контроль над ситуацией на себя. Тут уже можно делать что угодно — летать, превращаться в зверей, навещать покойников. Вы понимаете, что дело происходит во сне, но это не мешает реализму переживаний».

Полная версия статьи для чтения в выходные:
• на Medium
• на Яндекс Дзен
Время чтения до 4 мин.

#ЛюсидныеСны #ИИ

В течение 3х месяцев ИИ дважды урыл человечество в вопросе интеллектуального превосходства.
И речь теперь уже не о играх, - пусть даже и серьезных, типа шахмат и Го.
На кону превосходство в святыне святых – физике, химии и прочих естественных науках.
В зоне максимального риска потери работы могут оказаться не клерки с водителями, а физики и другие представители естественных наук. И не потому, что ИИ их заменит. Вряд ли до этого быстро дойдет.
А просто людям станет не интересно…
Полная версия статьи:
• на Medium
• на Яндекс Дзен
Время чтения до 3 мин.

#ИИ #Физика

Как бы шла эволюция, если бы Бог был ИИ?
Примерно также – показано в отчете «Удивительное творчество цифровой эволюции».
В основе эволюции – простой набор абстрактных принципов, не зависящих от физической среды, в которой она протекает: биологическая (в жизни) или цифровая (в компьютере).
Эволюция будет происходят всякий раз там, где работают 3 процесса:
- репликация,
- изменение (мутация)
- конкуренция (отбор).
Следовательно,
✔️ если бы Бог (короткое обобщение со множеством интерпретаций: Творец, природа, инопланетный супер-интеллект и т.д.) был цифровым и жил в компе (как сейчас живут всякие разновидности ИИ),
✔️ и при этом эволюция тоже бы протекала в том же или ином компе или компах, -
❓ как бы такая эволюция выглядела и к чему бы вела ❓

Впервые ответ на этот вопрос можно получить в виде краудсорсингового отчета о 32 практических кейсах – экспериментальных результатах 50 исследователей ИИ из 32 топовых мировых лабораторий.
Называется эта работа «Удивительное творчество цифровой эволюции: сборник неожиданных сюрпризов в исследованиях эволюционных вычислений и искусственной жизни».

«Цифровой Бог» оказался фантастически креативным и поразительно продуктивным,
- легко и непринужденно за какую-то тысячу поколений повторяя достижения живой эволюции;
- и как это ни трудно поверить, местами превосходя не только живую эволюцию, но и намерения ученых и даже их веру в то, что возможно на свете, а что нет.

В качестве тизера 2 примера.
1) Цифровая эволюция всего за 1К поколений, имея в «дано» только нелепое существо, имеющее кости, мышцы и ткани, развила способ его перемещения от медленных прыжков почти что на месте до полного подобия лошадиного галопа – видео 3:25
2) Цифровая эволюция может обойтись и без такого шедевра жизненной эволюции, как перемещение с помощью ходьбы (и соответственно, ног). Альтернативный путь (без ног, но с длинным телом – эдакий червяк, но стоящий, а не ползущий) совсем не так плох, как кажется на 1й взгляд, и имеет свои преимущества: зачем ходить, если можно падать и кувыркаться? - видео 0:20

Описания и пояснения см. в отчете. Там же еще 30 поразительных кейсов со ссылками и списком лит-ры из 136 солидных источников.

#ИскусственнаяЖизнь #ЭволюционныеВычисления

Можно ли зарабатывать миллионы на предсказаниях взлета цен?
С ценными бумагами, золотом и недвижимостью – пока, увы, невозможно. Но можно с произведениями искусств!
А это даже круче. Ведь нынче цены картин топовых современных художников  составляют десятки миллионов долларов.


И благодаря новому прорывному исследованию теперь почти каждый может предсказать рост или падение цен на живопись.

Полная версия статьи:
• в Telegram Instant view на Medium
• на Яндекс Дзен
• на сайте оригинальной публикации «Идеономика»
Время чтения до 5 мин.
#ScienceOfSuccess