ЧТО ЧИТАТЬ В ВЫХОДНЫЕ
Если бы существовала серия книг «Малоизвестное интересное», несомненно включил бы в нее книги Б. Акунина «Нечеховская интеллигенция» и «Любовь к истории» - сборники коротких рассказов из блога писателя.
Это действительно очень занимательное чтиво, весьма живо написанное и рассказывающее о вещах крайне интересных, но малоизвестных (а уж слушать на аудио – просто класс!)
Вот пример из любимой мною темы про войны, насилие и геноцид.
Что вы знаете об андроциде?
На мой взгляд, этот маленький рассказ - весьма интересное чтение, прекрасно подходящее для интеллектуальной пятиминутки воскресного вечера.
АНДРОЦИД
От истории геноцидов (уничтожение целого народа) перешел к истории андроцидов (уничтожение только мужчин). Меня заинтересовал вопрос: на какой из войн погибло больше всего мужчин, причем мужчин вооруженных, то есть не жертв, а активных участников побоища? Есть теория, согласно которой войны – нечто вроде эпидемий, время от времени поражающих психику «сильной» половины человечества и побуждающих ее к самоистреблению. Так вот: какой из этих патологических всплесков был самым радикальным?
Вы, наверное, предположите, что наибольший процент мужчин потеряли СССР или Германия во время Второй мировой войны.
И ошибетесь.
Наихудший, ни с чем не сравнимый андроцид произошел в ходе одной локальной, никому у нас не интересной войны девятнадцатого века – между Парагваем и коалицией Бразилии, Аргентины, Уругвая.
Не буду утомлять вас изложением причины и подробностей этого странного конфликта. Странного – потому что маленький Парагвай (чуть больше полумиллиона человек) сам бросил вызов трем странам, суммарное население которых было по крайней мере в двадцать раз больше.
Виновником кровопролития был парагвайский наследственный президент Франсиско Солано Лопес (1827–1870).
Этот толстячок в 18 лет был генералом, в 28 лет вице-президентом, а после папиной смерти стал полновластным диктатором. С началом войны он еще назначил себя и маршалом, а как же без этого.
Не думайте, пожалуйста, что это была какая-то латиноамериканская оперетка: сомбреро, пампасы, мустанги. Война шла современная – с тяжелой артиллерией, инженерно-фортификационными сооружениями и броненосными эскадрами. Солдаты гибли сотнями тысяч.
У полоумного диктатора не было ни одного шанса на победу, но он упорно бился до тех пор, пока в стране вообще оставались мужчины. Представителей сильного пола забирали в армию всех поголовно. Когда кончились взрослые, Лопес стал отправлять на фронт мальчиков. Под самый занавес уже и восьмилетних. Для солидности и устрашения врага им прицепляли фальшивые бороды.
В конце концов Лопес погиб в бою, но, к сожалению, слишком поздно – через шесть лет после начала войны.
За эти годы лишились жизни – внимание! – девяносто процентов парагвайских мужчин. В момент заключения мира их осталось только 28 тысяч. Включая младенцев.
Парагвай надолго превратился в страну женщин. Даже на рубеже XX века, то есть тридцать лет спустя, женского населения здесь было в семь или восемь раз больше, чем мужского, и поэтому широко практиковалась полигамия.
Мужчин, конечно, жалко, но еще жальче женщин. Зачем только природа вынуждает их, таких добрых, разумных, милосердных, иметь дело с нами, идиотами.
P. S. Между прочим, в Парагвае кровавый маньяк Лопес считается главным национальным героем. Что-то это мне напоминает…)
Если бы существовала серия книг «Малоизвестное интересное», несомненно включил бы в нее книги Б. Акунина «Нечеховская интеллигенция» и «Любовь к истории» - сборники коротких рассказов из блога писателя.
Это действительно очень занимательное чтиво, весьма живо написанное и рассказывающее о вещах крайне интересных, но малоизвестных (а уж слушать на аудио – просто класс!)
Вот пример из любимой мною темы про войны, насилие и геноцид.
Что вы знаете об андроциде?
На мой взгляд, этот маленький рассказ - весьма интересное чтение, прекрасно подходящее для интеллектуальной пятиминутки воскресного вечера.
АНДРОЦИД
От истории геноцидов (уничтожение целого народа) перешел к истории андроцидов (уничтожение только мужчин). Меня заинтересовал вопрос: на какой из войн погибло больше всего мужчин, причем мужчин вооруженных, то есть не жертв, а активных участников побоища? Есть теория, согласно которой войны – нечто вроде эпидемий, время от времени поражающих психику «сильной» половины человечества и побуждающих ее к самоистреблению. Так вот: какой из этих патологических всплесков был самым радикальным?
Вы, наверное, предположите, что наибольший процент мужчин потеряли СССР или Германия во время Второй мировой войны.
И ошибетесь.
Наихудший, ни с чем не сравнимый андроцид произошел в ходе одной локальной, никому у нас не интересной войны девятнадцатого века – между Парагваем и коалицией Бразилии, Аргентины, Уругвая.
Не буду утомлять вас изложением причины и подробностей этого странного конфликта. Странного – потому что маленький Парагвай (чуть больше полумиллиона человек) сам бросил вызов трем странам, суммарное население которых было по крайней мере в двадцать раз больше.
Виновником кровопролития был парагвайский наследственный президент Франсиско Солано Лопес (1827–1870).
Этот толстячок в 18 лет был генералом, в 28 лет вице-президентом, а после папиной смерти стал полновластным диктатором. С началом войны он еще назначил себя и маршалом, а как же без этого.
Не думайте, пожалуйста, что это была какая-то латиноамериканская оперетка: сомбреро, пампасы, мустанги. Война шла современная – с тяжелой артиллерией, инженерно-фортификационными сооружениями и броненосными эскадрами. Солдаты гибли сотнями тысяч.
У полоумного диктатора не было ни одного шанса на победу, но он упорно бился до тех пор, пока в стране вообще оставались мужчины. Представителей сильного пола забирали в армию всех поголовно. Когда кончились взрослые, Лопес стал отправлять на фронт мальчиков. Под самый занавес уже и восьмилетних. Для солидности и устрашения врага им прицепляли фальшивые бороды.
В конце концов Лопес погиб в бою, но, к сожалению, слишком поздно – через шесть лет после начала войны.
За эти годы лишились жизни – внимание! – девяносто процентов парагвайских мужчин. В момент заключения мира их осталось только 28 тысяч. Включая младенцев.
Парагвай надолго превратился в страну женщин. Даже на рубеже XX века, то есть тридцать лет спустя, женского населения здесь было в семь или восемь раз больше, чем мужского, и поэтому широко практиковалась полигамия.
Мужчин, конечно, жалко, но еще жальче женщин. Зачем только природа вынуждает их, таких добрых, разумных, милосердных, иметь дело с нами, идиотами.
P. S. Между прочим, в Парагвае кровавый маньяк Лопес считается главным национальным героем. Что-то это мне напоминает…)
ПОВЕДЕНИЕ И ЗДОРОВЬЕ
Возможно ли на стыке поведенческой экономики(1), здравоохранения и ритейла добиться оздоровления нации? Причем так, чтобы в выигрыше оказались все – продавцы и покупатели, врачи и пациенты, чиновники и граждане?
(1) Для информации - поведенческая экономика изучает влияние социальных, когнитивных и эмоциональных факторов на принятие экономических решений.
Результаты 6-летних исследований показывают – это возможно.
Как ни уникальны сочетания наших привычек и преференций с психотипом и культурным уровнем, но все же методы повлиять на наш выбор в пользу сохранения здоровья существуют.
Вот всего лишь 3 (из многих) эффективно работающих методов:
✔️ На большинство людей слабо действуют призывы к здоровому питанию.
Но если раскрасить щипцы в столовой в цвета светофора – это ощутимо повышает выбор более здоровых блюд.
✔️ Результаты мета-исследований крайне мало интересуют большинство людей.
Однако, всего лишь замена формулировок в резолютивной части исследований с негативной на позитивную (например, «повышает смертность» на «улучшает состояние») –ощутимо повышает интерес к исследованиям.
✔️ Покупка здоровых продуктов питания для получения дискаунта участниками скидочных программ – кажется не серьезным стимулом .
Но это уже работает в практике ряда торговых сетей. И что особенно интересно – приносит финансовую выгоду и покупателям и продавцам.
Обширная информация с массой примеров на эту тему собрана на сайте профильной ассоциации Robert Wood Johnson Foundation, занимающейся построением национальной культуры здравоохранения.
Ну а кому читать лень, смотрите инфографику
Возможно ли на стыке поведенческой экономики(1), здравоохранения и ритейла добиться оздоровления нации? Причем так, чтобы в выигрыше оказались все – продавцы и покупатели, врачи и пациенты, чиновники и граждане?
(1) Для информации - поведенческая экономика изучает влияние социальных, когнитивных и эмоциональных факторов на принятие экономических решений.
Результаты 6-летних исследований показывают – это возможно.
Как ни уникальны сочетания наших привычек и преференций с психотипом и культурным уровнем, но все же методы повлиять на наш выбор в пользу сохранения здоровья существуют.
Вот всего лишь 3 (из многих) эффективно работающих методов:
✔️ На большинство людей слабо действуют призывы к здоровому питанию.
Но если раскрасить щипцы в столовой в цвета светофора – это ощутимо повышает выбор более здоровых блюд.
✔️ Результаты мета-исследований крайне мало интересуют большинство людей.
Однако, всего лишь замена формулировок в резолютивной части исследований с негативной на позитивную (например, «повышает смертность» на «улучшает состояние») –ощутимо повышает интерес к исследованиям.
✔️ Покупка здоровых продуктов питания для получения дискаунта участниками скидочных программ – кажется не серьезным стимулом .
Но это уже работает в практике ряда торговых сетей. И что особенно интересно – приносит финансовую выгоду и покупателям и продавцам.
Обширная информация с массой примеров на эту тему собрана на сайте профильной ассоциации Robert Wood Johnson Foundation, занимающейся построением национальной культуры здравоохранения.
Ну а кому читать лень, смотрите инфографику
ТРЕБУЮТСЯ 72 ЧАСА В СУТКАХ
Лавина доступной интересной и полезной инфы уже достигла убийственного объема. Не то что читать, а просто проглядывать весь поток материалов по интересующей теме невозможно – нужно иметь 72 часа в сутках.
Поэтому рекомендую ориентироваться на источники инфы:
1) активно использующие инфографику;
2) сфокусированные на малом числе тем (и особенно, монотемных);
3) из списков каналов, «отфильтрованных» известным вам автором (а не просто взаимной рекламы).
В качестве примера источника инфографики приведу CB Insights Research.
Взгляните, как в 3х инфограммах они упаковали инфу из нескольких десятков материалов и 3х аналитических отчетов по теме AI:
✔️ темпы роста индустрии AI показаны через рост числа слияний и поглощений в 1ом квартале каждого года (2012-1, 2013-5, 2014-9, 2015-9, 2016-13, 2017-34);
✔️ объемы инвестиций и степень заинтересованности в новых AI разработках показаны через M&A активность крупнейших игроков рынка;
✔️ как AI решения трансформируют финансовый бизнес, и кто здесь «заказывает музыку» - показано в виде «индустриально-рыночной карты».
В качестве примера сфокусированного назову этот канал
Его фокус - аналитика и субъективный взгляд на последние новости в сфере технологий и искусственного интеллекта.
Примером содержательно «отфильтрованного» автором списка каналов, назову список Дениса Довгополого.
Этот список содержит 40+ каналов, которые, по мнению Дениса, могут быть полезны русскоязычным технологическим инновационным предпринимателям (N.B. упоминание там моего канала оказалось для меня сюрпризом 😊 )
- - - - - - -
Буду признателен, если при встрече качественных источников инфографики и хорошо сфокусированных интересных каналов, будете делиться со мной (а я с читателями).
Совместно расширять сутки до 72 часов проще, чем в одиночку
Лавина доступной интересной и полезной инфы уже достигла убийственного объема. Не то что читать, а просто проглядывать весь поток материалов по интересующей теме невозможно – нужно иметь 72 часа в сутках.
Поэтому рекомендую ориентироваться на источники инфы:
1) активно использующие инфографику;
2) сфокусированные на малом числе тем (и особенно, монотемных);
3) из списков каналов, «отфильтрованных» известным вам автором (а не просто взаимной рекламы).
В качестве примера источника инфографики приведу CB Insights Research.
Взгляните, как в 3х инфограммах они упаковали инфу из нескольких десятков материалов и 3х аналитических отчетов по теме AI:
✔️ темпы роста индустрии AI показаны через рост числа слияний и поглощений в 1ом квартале каждого года (2012-1, 2013-5, 2014-9, 2015-9, 2016-13, 2017-34);
✔️ объемы инвестиций и степень заинтересованности в новых AI разработках показаны через M&A активность крупнейших игроков рынка;
✔️ как AI решения трансформируют финансовый бизнес, и кто здесь «заказывает музыку» - показано в виде «индустриально-рыночной карты».
В качестве примера сфокусированного назову этот канал
Его фокус - аналитика и субъективный взгляд на последние новости в сфере технологий и искусственного интеллекта.
Примером содержательно «отфильтрованного» автором списка каналов, назову список Дениса Довгополого.
Этот список содержит 40+ каналов, которые, по мнению Дениса, могут быть полезны русскоязычным технологическим инновационным предпринимателям (N.B. упоминание там моего канала оказалось для меня сюрпризом 😊 )
- - - - - - -
Буду признателен, если при встрече качественных источников инфографики и хорошо сфокусированных интересных каналов, будете делиться со мной (а я с читателями).
Совместно расширять сутки до 72 часов проще, чем в одиночку
AI С ВЕРТИКАЛЬНЫМ ВЗЛЕТОМ
Недавно писал, что самым перспективным (в смысле отдачи от AI) для бизнеса будет не автоматизация, а новые интеллектуальные модели бизнеса на основе синтеза способностей машины и человека.
Сегодня, в развитие этой мысли, пишу о том, какой здесь нынче самый важный тренд - ВЕРТИКАЛИЗАЦИЯ. Т.е. создание вертикальных решения на стыке новомодных технологий для новых интеллектуальных моделей бизнеса.
Поясню на примере, что может из себя представлять подобное вертикальное решение:
✔️ Класс решения – Интеллектуальный Бот;
✔️ Технология решения – сплав Machine learning, Artificial Intelligence, Natural Language Processing;
✔️ Функции решения – повышение эффективности процесса продаж в ходе вербальной коммуникации с потенциальным покупателем.
✔️ Разработчик решения – американо-израильский стартап Chorus.ai
В двух словах, этот бот в реальном времени (см. приложенную к посту картинку панели управления):
— слушает, записывает и анализирует разговор продавца с покупателем;
— информирует продавца: что он зря сказал, что бы нужно было сказать и о чем вообще говорить не нужно, чтобы максимизировать шансы провести сделку.
Решение ориентировано на любых продавцов: от торговцев до политиков, продающих свой «товар» в ходе диалога с аудиторией.
- - - - - -
Добавлю к сказанному 2 важные вещи:
1) Интеллектуальные Боты на основе ML, AI, NLP – еще не мейнстрим, но скоро станут. Вот еще примеры:
▪️ Интеллектуальный Бот Cogito - близкий по функциям к Chorus.ai, но совсем иной по исполнению;
▪️ Интеллектуальный Бот - планировщик встреч x.ai;
▪️ Интеллектуальный Бот Deepgram, работающий также с видео и онлайн медиа.
2) В связи с завязкой на язык, это направление могло бы стать не менее перспективным для российских стартапов, чем, в свое время, лингвистическое ПО и рапознавалки для ABBYY
Недавно писал, что самым перспективным (в смысле отдачи от AI) для бизнеса будет не автоматизация, а новые интеллектуальные модели бизнеса на основе синтеза способностей машины и человека.
Сегодня, в развитие этой мысли, пишу о том, какой здесь нынче самый важный тренд - ВЕРТИКАЛИЗАЦИЯ. Т.е. создание вертикальных решения на стыке новомодных технологий для новых интеллектуальных моделей бизнеса.
Поясню на примере, что может из себя представлять подобное вертикальное решение:
✔️ Класс решения – Интеллектуальный Бот;
✔️ Технология решения – сплав Machine learning, Artificial Intelligence, Natural Language Processing;
✔️ Функции решения – повышение эффективности процесса продаж в ходе вербальной коммуникации с потенциальным покупателем.
✔️ Разработчик решения – американо-израильский стартап Chorus.ai
В двух словах, этот бот в реальном времени (см. приложенную к посту картинку панели управления):
— слушает, записывает и анализирует разговор продавца с покупателем;
— информирует продавца: что он зря сказал, что бы нужно было сказать и о чем вообще говорить не нужно, чтобы максимизировать шансы провести сделку.
Решение ориентировано на любых продавцов: от торговцев до политиков, продающих свой «товар» в ходе диалога с аудиторией.
- - - - - -
Добавлю к сказанному 2 важные вещи:
1) Интеллектуальные Боты на основе ML, AI, NLP – еще не мейнстрим, но скоро станут. Вот еще примеры:
▪️ Интеллектуальный Бот Cogito - близкий по функциям к Chorus.ai, но совсем иной по исполнению;
▪️ Интеллектуальный Бот - планировщик встреч x.ai;
▪️ Интеллектуальный Бот Deepgram, работающий также с видео и онлайн медиа.
2) В связи с завязкой на язык, это направление могло бы стать не менее перспективным для российских стартапов, чем, в свое время, лингвистическое ПО и рапознавалки для ABBYY
ДВЕ ТАЙНЫ ЭВОЛЮЦИИ
Про эту 65ти страничную научную работу, усыпанную, в среднем, пятью формулами на страницу, при длине одной формулы до 6 строк, - вряд ли кто-то еще напишет.
А ведь она проливает свет на то, как могут быть связаны между собой 2 тайны эволюции:
1) Для чего существуют два пола и почему мы не гермафродиты?
2) Как связаны два противоположных механизма эволюции – борьба за выживание (при которой «выживает сильнейший») и сотрудничество (на котором построены микробиом, экосистемы и альтруизм?
Скажу об этих 2х тайнах чуть подробней.
Эволюционная теория пола
Одна из загадок науки — смысл существования полов. Половой способ размножения по простоте, численности, разнообразию уступает и бесполому способу, принятому у примитивных организмов, и гермафродитизму, который практикуют дождевые черви, улитки и другие животные.
О том, почему именно пол по-прежнему является главным вызовом и загадкой в теории эволюции, неплохо написано в Википедии.
Но более интересно и увлекательно об этом можно прочесть (1) и (2), послушать (1) и (2) и посмотреть (1) и (2).
Чтобы решить загадку раздельнополости необходимо объяснить, что дает дифференциация, а для этого необходимо понять преимущества раздельнополости перед гермафродитизмом. Это значит, что раздельнополость, которую тщетно пытаются понять как лучший способ размножения, вовсе таковым не является. Это — эффективный способ эволюции.
Связь борьбы за выживание и сотрудничества
Загадка этой связи вовсе не в том, что альтруизм будто бы является контраргументом против теории эволюции и вообще эволюционного развития жизни. Загадка в том, что в норме альтруисты должны отбраковываться, несмотря на то что они полезны для группы.
А этого не происходит ни у людей, ни у животных.
Оказывается, что «выживает сильнейший» — это просто красивая, но очень кривая формулировка. Далеко не всегда выживает именно сильнейший, а есть очень много разных способов повысить эффективность размножения собственных генов.
Альтруистическое поведение особи полезно для групп, значит, те группы, в которых много альтруистов, будут побеждать и лучше размножаться, а те группы, где мало альтруистов, будут, соответственно, вымирать, проигрывать и так далее.
Но все еще более сложно - для группы может быть выгоден ваш альтруизм, но внутри группы все иначе. Однако, групповой отбор слабее, чем индивидуальный. И по моделям раньше получалось, что в норме альтруисты должны отбраковываться, несмотря на то что они полезны для группы.
И вот новое исследование, с которого начинается пост.
Его несомненная научная новизна и прорывной исследовательский результат выражены всего одним коротким предложением, завершающим ее резюме - We find that cooperation flourishes most in societies that are based on strong pairwise ties - Мы находим, что взаимопомощь более всего процветает в обществах, основанных на сильных попарных связях.
Из этого следует, что наличие двух полов (сильных попарных связей) – не только эффективный способ эволюции, но и способ еще более усовершенствовать ход эволюции путем создания наилучших условий для кооперации, взаимопомощи и альтруизма.
Про эту 65ти страничную научную работу, усыпанную, в среднем, пятью формулами на страницу, при длине одной формулы до 6 строк, - вряд ли кто-то еще напишет.
А ведь она проливает свет на то, как могут быть связаны между собой 2 тайны эволюции:
1) Для чего существуют два пола и почему мы не гермафродиты?
2) Как связаны два противоположных механизма эволюции – борьба за выживание (при которой «выживает сильнейший») и сотрудничество (на котором построены микробиом, экосистемы и альтруизм?
Скажу об этих 2х тайнах чуть подробней.
Эволюционная теория пола
Одна из загадок науки — смысл существования полов. Половой способ размножения по простоте, численности, разнообразию уступает и бесполому способу, принятому у примитивных организмов, и гермафродитизму, который практикуют дождевые черви, улитки и другие животные.
О том, почему именно пол по-прежнему является главным вызовом и загадкой в теории эволюции, неплохо написано в Википедии.
Но более интересно и увлекательно об этом можно прочесть (1) и (2), послушать (1) и (2) и посмотреть (1) и (2).
Чтобы решить загадку раздельнополости необходимо объяснить, что дает дифференциация, а для этого необходимо понять преимущества раздельнополости перед гермафродитизмом. Это значит, что раздельнополость, которую тщетно пытаются понять как лучший способ размножения, вовсе таковым не является. Это — эффективный способ эволюции.
Связь борьбы за выживание и сотрудничества
Загадка этой связи вовсе не в том, что альтруизм будто бы является контраргументом против теории эволюции и вообще эволюционного развития жизни. Загадка в том, что в норме альтруисты должны отбраковываться, несмотря на то что они полезны для группы.
А этого не происходит ни у людей, ни у животных.
Оказывается, что «выживает сильнейший» — это просто красивая, но очень кривая формулировка. Далеко не всегда выживает именно сильнейший, а есть очень много разных способов повысить эффективность размножения собственных генов.
Альтруистическое поведение особи полезно для групп, значит, те группы, в которых много альтруистов, будут побеждать и лучше размножаться, а те группы, где мало альтруистов, будут, соответственно, вымирать, проигрывать и так далее.
Но все еще более сложно - для группы может быть выгоден ваш альтруизм, но внутри группы все иначе. Однако, групповой отбор слабее, чем индивидуальный. И по моделям раньше получалось, что в норме альтруисты должны отбраковываться, несмотря на то что они полезны для группы.
И вот новое исследование, с которого начинается пост.
Его несомненная научная новизна и прорывной исследовательский результат выражены всего одним коротким предложением, завершающим ее резюме - We find that cooperation flourishes most in societies that are based on strong pairwise ties - Мы находим, что взаимопомощь более всего процветает в обществах, основанных на сильных попарных связях.
Из этого следует, что наличие двух полов (сильных попарных связей) – не только эффективный способ эволюции, но и способ еще более усовершенствовать ход эволюции путем создания наилучших условий для кооперации, взаимопомощи и альтруизма.
Nature
Evolutionary dynamics on any population structure : Nature : Nature Research
Evolution occurs in populations of reproducing individuals. The structure of a population can affect which traits evolve. Understanding evolutionary game dynamics in structured populations remains difficult. Mathematical results are known for special structures…
ОТДЕЛЯЙТЕ ЗЕРНА ОТ ПЛЕВЕЛ
Умение отделить зерна техно-перспектив от плевел медиа-шумихи в наше время господства пиара и фейков особенно ценно. Журналисты и стартаперы, IT-шники и инженеры, инвесторы и просто энтузиасты – всем нужно такое умение, когда речь идет о модных терминах, смысл которых уже замылился, но актуальность все продолжает расти.
СНАЧАЛА О ПЛЕВЕЛАХ
Вот отличный пример – Big Data и AI. При соразмерной важности обеих групп технологий, внимание к ним определяется вовсе не техно-перспективностью, а банальной медиа-шумихой. А она, в свою очередь, - лишь способ привлечь внимание масс с помощью броских «сенсаций».
Так, например, неимоверно раздутая история - «компьютер победил чемпиона по игре в Го» - стала своеобразным стартером. Он запустил не только механизм отрыва популярности AI от Big Data, но и волну инвестиций и слияний, превращающуюся на глазах в цунами.
ТЕПЕРЬ О ЗЕРНАХ
1. В ближайшие 3 года группа технологий Big Data столкнется с технологическим фазовым переходом.
✔️ развитие Интернета Вещей (IoT) уже через 3 года приведет объемы накапливаемых Big Data в область технологической сингулярности (когда время удвоения объемов станет измеряться уже не годами, а месяцами, неделями, днями …)
Источник
2. В ближайшие 3 года группа технологий AI подведет развитую часть человечества к цивилизационному фазовому переходу.
✔️ AI превратится в культурную категорию, изменяющую человеческую культуру путем изменения характера и способов взаимодействия людей.
Источник
#AI #BigData #Культура #ТехнологическаяСингулярность
Умение отделить зерна техно-перспектив от плевел медиа-шумихи в наше время господства пиара и фейков особенно ценно. Журналисты и стартаперы, IT-шники и инженеры, инвесторы и просто энтузиасты – всем нужно такое умение, когда речь идет о модных терминах, смысл которых уже замылился, но актуальность все продолжает расти.
СНАЧАЛА О ПЛЕВЕЛАХ
Вот отличный пример – Big Data и AI. При соразмерной важности обеих групп технологий, внимание к ним определяется вовсе не техно-перспективностью, а банальной медиа-шумихой. А она, в свою очередь, - лишь способ привлечь внимание масс с помощью броских «сенсаций».
Так, например, неимоверно раздутая история - «компьютер победил чемпиона по игре в Го» - стала своеобразным стартером. Он запустил не только механизм отрыва популярности AI от Big Data, но и волну инвестиций и слияний, превращающуюся на глазах в цунами.
ТЕПЕРЬ О ЗЕРНАХ
1. В ближайшие 3 года группа технологий Big Data столкнется с технологическим фазовым переходом.
✔️ развитие Интернета Вещей (IoT) уже через 3 года приведет объемы накапливаемых Big Data в область технологической сингулярности (когда время удвоения объемов станет измеряться уже не годами, а месяцами, неделями, днями …)
Источник
2. В ближайшие 3 года группа технологий AI подведет развитую часть человечества к цивилизационному фазовому переходу.
✔️ AI превратится в культурную категорию, изменяющую человеческую культуру путем изменения характера и способов взаимодействия людей.
Источник
#AI #BigData #Культура #ТехнологическаяСингулярность
Yandex.Disk
AI vs BD.JPG
View and download from Yandex.Disk
N01SE ГОСПОДА
Сможет ли человек понять послание Творца? И на каком языке может быть такое послание?
Не подумайте, что речь пойдет о религии и вере. Ничуть. Речь исключительно о науке.
А под Творцом, как говорил В.В. Иванов, каждый может понимать что-то свое: природу, Бога, Высший Разум или суперумного и немыслимо для нас (пока) образованного ученого, проживавшего (проживающего?) в другой части Мультиверса и сотворившего наш мир.
Названные вопросы страшно интересуют человечество уже не первое десятилетие, - поиск сигналов внеземных цивилизаций, проект SETI и т.д. И вот появляются первые ответы.
Марто-апрельский номер «Перспектив науки» - издаваемого MIT журнала о самых перспективных междисциплинарных исследованиях – опубликовал замечательную работу профессора Университета Венеции Элеоноры Мантучи «Есть ''Шум’’ и Шум» – продолжение ее предыдущей работы на эту тему «Порядок, беспорядок, шум - что понимают под порядком: человек, Бог, природа.
Автор весьма обоснованно показала – носителем и языком такого послание будет ШУМ.
Не тот шум, который загрязняет информационные сигналы, затрудняя их восприятие и понимание, а тот, что люди принимают за шум, не понимая, что он несет послание.
Поразительно, что еще 50 лет назад точно к такому же выводу пришел гениальный мыслитель Станислав Лем в романе «Глас Господа», входящий в мой персональный список ТОР10 лучшей мировой фантастики, как самая умная, проницательная и точная книга о контакте с иным разумом (обошедшая, в моем понимании, даже такие топ шедевры на эту тему, как «Пикник на обочине» и «Солярис»).
Не буду спойлером, поскольку среди читателей канала, наверняка, найдутся те, кто еще не читал этого романа. И потому лишь поясню тройку важных моментов, что не испортит им удовольствие от гениального интеллектуального чтения.
1) Послание может восприниматься как шум.
2) Для непонимающего этот язык есть единственный способ опознать нешумовую природу сигнала - в подлинном шуме серии сигналов не повторяются. А если есть повторы шума, значит здесь может быть послание.
3) Наихудшим для понимания случаем может быть ситуация, когда шум будет содержать послание, использующее для передачи информации НЕ СИМВОЛЫ (буквы, знаки, иероглифы и т.д.), а ДЕЙСТВИЕ (например, - менять химические свойства раствора, облучаемого шумовым сигналом).
Так есть ли шанс понять такое послание?
Гениальный Станислав Лем считал, что нет.
Знаете, почему он согласился назвать английский перевод своего романа, по-польски называющегося «Glos pana», не библейским термином «The Voice of the Lord» («Глас Божий»), а «His Master’s Voice» - названием самого знаменитого и узнаваемого товарного знака в истории мировой музыкальной индустрии?
Да потому, что собака, внимательно слушающая звуки, летящие из граммофонной трубы, не может понять, ЧТО доносится из граммофона, точно так же, как человечество не поймет смысла послания звёзд, о котором написан роман.
Станислав Лем думал так. А как вы думаете?
Сможет ли человек понять послание Творца? И на каком языке может быть такое послание?
Не подумайте, что речь пойдет о религии и вере. Ничуть. Речь исключительно о науке.
А под Творцом, как говорил В.В. Иванов, каждый может понимать что-то свое: природу, Бога, Высший Разум или суперумного и немыслимо для нас (пока) образованного ученого, проживавшего (проживающего?) в другой части Мультиверса и сотворившего наш мир.
Названные вопросы страшно интересуют человечество уже не первое десятилетие, - поиск сигналов внеземных цивилизаций, проект SETI и т.д. И вот появляются первые ответы.
Марто-апрельский номер «Перспектив науки» - издаваемого MIT журнала о самых перспективных междисциплинарных исследованиях – опубликовал замечательную работу профессора Университета Венеции Элеоноры Мантучи «Есть ''Шум’’ и Шум» – продолжение ее предыдущей работы на эту тему «Порядок, беспорядок, шум - что понимают под порядком: человек, Бог, природа.
Автор весьма обоснованно показала – носителем и языком такого послание будет ШУМ.
Не тот шум, который загрязняет информационные сигналы, затрудняя их восприятие и понимание, а тот, что люди принимают за шум, не понимая, что он несет послание.
Поразительно, что еще 50 лет назад точно к такому же выводу пришел гениальный мыслитель Станислав Лем в романе «Глас Господа», входящий в мой персональный список ТОР10 лучшей мировой фантастики, как самая умная, проницательная и точная книга о контакте с иным разумом (обошедшая, в моем понимании, даже такие топ шедевры на эту тему, как «Пикник на обочине» и «Солярис»).
Не буду спойлером, поскольку среди читателей канала, наверняка, найдутся те, кто еще не читал этого романа. И потому лишь поясню тройку важных моментов, что не испортит им удовольствие от гениального интеллектуального чтения.
1) Послание может восприниматься как шум.
2) Для непонимающего этот язык есть единственный способ опознать нешумовую природу сигнала - в подлинном шуме серии сигналов не повторяются. А если есть повторы шума, значит здесь может быть послание.
3) Наихудшим для понимания случаем может быть ситуация, когда шум будет содержать послание, использующее для передачи информации НЕ СИМВОЛЫ (буквы, знаки, иероглифы и т.д.), а ДЕЙСТВИЕ (например, - менять химические свойства раствора, облучаемого шумовым сигналом).
Так есть ли шанс понять такое послание?
Гениальный Станислав Лем считал, что нет.
Знаете, почему он согласился назвать английский перевод своего романа, по-польски называющегося «Glos pana», не библейским термином «The Voice of the Lord» («Глас Божий»), а «His Master’s Voice» - названием самого знаменитого и узнаваемого товарного знака в истории мировой музыкальной индустрии?
Да потому, что собака, внимательно слушающая звуки, летящие из граммофонной трубы, не может понять, ЧТО доносится из граммофона, точно так же, как человечество не поймет смысла послания звёзд, о котором написан роман.
Станислав Лем думал так. А как вы думаете?
ГИПЕРБОЛИЧЕСКАЯ ГЕОМЕТРИЯ ГИПЕРСЕТИ МОЗГА
В недавней статье «Мозг: переосмыслить, чтобы понять» четко зафиксирована причину того, почему нейронаука постепенно теряет стрелку компаса на пути к пониманию мозга:
1) До сих пор доминирующий в нейронауке модульный принцип объяснения работы мозга (будто бы мозг состоит из многочисленных регионов, которые выполняют конкретные задачи) неуклонно заходит в тупик, и становится все более очевидно, что он ошибочен.
2) Все отношения между нейронаукой и фармацевтической промышленностью (от которой зависит львиная доля финансирования нейронаук) строятся исключительно на модульной модели - идентифицировать один тип рецепторов в мозге, на который может быть нацелено лекарство для решения всей проблемы.
Как известно, кто девушку ужинает, тот и танцует 😞
Но если мы когда-нибудь хотим понять, как на самом деле функционирует наше сознание, нам придется понять связи, которые пролегают глубоко между областями мозга как частями сложной сети.
Ибо, как точно сформулировал К.В. Анохин во введении в К-системы (когнитивные системы):
— любой мозг есть сеть;
— любой разум есть сеть;
— разум есть гиперсеть мозга.
Последние несколько лет сложные сети (технические, когнитивные, биологические), в том числе нейронные сети головного мозга все чаще рассматривают как многослойные (в частности, как сети сетей и сети сетей-сетей).
К.В. Анохин (автор гиперсетевой теории мозга) пришел к выводу о существовании скрытой от нашего непосредственного восприятия когнитивной реальности» – «гиперсетей» - взаимозависимых когнитома и коннектома, существующих в своем, отличном от физического «когнитивном времени».
Т.е. мозг человека «создает» «индивидуальное» пространство и время, в которых и осуществляются психические процессы.
В интереснейшей работе Ю.В.Никонова показано, что это пространство и время описываются гиперболической геометрией - неевклидовой геометрией пространства постоянной отрицательной кривизны.
Есть основания предполагать, что скрытое гиперболическое пространство, в которое «вложены» многослойные нейронные сети, может являться моделью пространства и времени головного мозга.
Помимо сетей нейронов головного мозга, как многослойные сети можно также рассматривать все клетки организма: клетки, в свою очередь, состоят из разных сетей, взаимодействующих между собой: из сетей РНК, м-РНК, сетей метаболитов, ген-регуляторных сетей.
Установлено, что иерархической структуре сложных сетей соответствует геометрия гиперболических пространств, имеющая скрытую метрику и топологию, - т.е. расстояние между двумя узлами в этом математическом пространстве определяется вероятностью их связи.
Также установлено, что нейронные сети головного мозга – динамические, изменяющиеся во времени сложные сети, причем, «узлам» модели могут соответствовать как единичные нейроны, так и их сети.
Кстати, о том, что и в сетях типа Интернета имеется «латентная» гиперболическая геометрия, можете почитать здесь.
Получается, что гиперболическая геометрия, уже нашедшая прорывные приложения в теории относительности, квантовой физике и теории суперструн, может позволить нейронауке понять связи, пролегающие глубоко между областями мозга как частями сложной сети.
Если вам интересно читать о мозге, рекомендую канал @booksfromouterspace, выгодно отличающийся от моего канала. В отличие от меня:
— автор умеет писать коротко
— и весело (сопровождая свои тексты забавными гифками) 😊
В недавней статье «Мозг: переосмыслить, чтобы понять» четко зафиксирована причину того, почему нейронаука постепенно теряет стрелку компаса на пути к пониманию мозга:
1) До сих пор доминирующий в нейронауке модульный принцип объяснения работы мозга (будто бы мозг состоит из многочисленных регионов, которые выполняют конкретные задачи) неуклонно заходит в тупик, и становится все более очевидно, что он ошибочен.
2) Все отношения между нейронаукой и фармацевтической промышленностью (от которой зависит львиная доля финансирования нейронаук) строятся исключительно на модульной модели - идентифицировать один тип рецепторов в мозге, на который может быть нацелено лекарство для решения всей проблемы.
Как известно, кто девушку ужинает, тот и танцует 😞
Но если мы когда-нибудь хотим понять, как на самом деле функционирует наше сознание, нам придется понять связи, которые пролегают глубоко между областями мозга как частями сложной сети.
Ибо, как точно сформулировал К.В. Анохин во введении в К-системы (когнитивные системы):
— любой мозг есть сеть;
— любой разум есть сеть;
— разум есть гиперсеть мозга.
Последние несколько лет сложные сети (технические, когнитивные, биологические), в том числе нейронные сети головного мозга все чаще рассматривают как многослойные (в частности, как сети сетей и сети сетей-сетей).
К.В. Анохин (автор гиперсетевой теории мозга) пришел к выводу о существовании скрытой от нашего непосредственного восприятия когнитивной реальности» – «гиперсетей» - взаимозависимых когнитома и коннектома, существующих в своем, отличном от физического «когнитивном времени».
Т.е. мозг человека «создает» «индивидуальное» пространство и время, в которых и осуществляются психические процессы.
В интереснейшей работе Ю.В.Никонова показано, что это пространство и время описываются гиперболической геометрией - неевклидовой геометрией пространства постоянной отрицательной кривизны.
Есть основания предполагать, что скрытое гиперболическое пространство, в которое «вложены» многослойные нейронные сети, может являться моделью пространства и времени головного мозга.
Помимо сетей нейронов головного мозга, как многослойные сети можно также рассматривать все клетки организма: клетки, в свою очередь, состоят из разных сетей, взаимодействующих между собой: из сетей РНК, м-РНК, сетей метаболитов, ген-регуляторных сетей.
Установлено, что иерархической структуре сложных сетей соответствует геометрия гиперболических пространств, имеющая скрытую метрику и топологию, - т.е. расстояние между двумя узлами в этом математическом пространстве определяется вероятностью их связи.
Также установлено, что нейронные сети головного мозга – динамические, изменяющиеся во времени сложные сети, причем, «узлам» модели могут соответствовать как единичные нейроны, так и их сети.
Кстати, о том, что и в сетях типа Интернета имеется «латентная» гиперболическая геометрия, можете почитать здесь.
Получается, что гиперболическая геометрия, уже нашедшая прорывные приложения в теории относительности, квантовой физике и теории суперструн, может позволить нейронауке понять связи, пролегающие глубоко между областями мозга как частями сложной сети.
Если вам интересно читать о мозге, рекомендую канал @booksfromouterspace, выгодно отличающийся от моего канала. В отличие от меня:
— автор умеет писать коротко
— и весело (сопровождая свои тексты забавными гифками) 😊
ПАТЕНТ НА РЕВОЛЮЦИЮ
IBM Research получила патент №9536194 на изобретение модели познавательного машинного обучения (cognitive machine learning), использующей различные источники информации для обнаружения средствами визуальной аналитики связей между лекарственными средствами, их терапевтической ценностью, а также их потенциальными побочными эффектами.
Цель познавательной модели машинного обучения – кардинально повысить продуктивность и эффективность открытия и совершенствования лекарств, - двух критических показателей, являющихся сегодня основными причинами неудачных испытаний лекарств.
Познавательную модель машинного обучения планируют использовать для:
— перепрофилирования лекарств (поиск новых применений существующих лекарств),
— расширения показаний лекарств (выявление потенциальных новых показаний для лекарств, все еще находящихся на различных стадиях разработки),
— повышения безопасность лекарств (оценка и прогнозирование профилей безопасности лекарств),
— персонализированной медицины (например, прогноз персонализованной эффективности и безопасности).
В основе изобретенной модели познавательного машинного обучения лежит т.н. механизм когнитивных ассоциаций (cognitive association engine).
На этом видео 1:29 мин. можно посмотреть, как он устроен.
#Медицина #Лекарства #МашинноеОбучение #КогнитивныеТехнологии #IBM
IBM Research получила патент №9536194 на изобретение модели познавательного машинного обучения (cognitive machine learning), использующей различные источники информации для обнаружения средствами визуальной аналитики связей между лекарственными средствами, их терапевтической ценностью, а также их потенциальными побочными эффектами.
Цель познавательной модели машинного обучения – кардинально повысить продуктивность и эффективность открытия и совершенствования лекарств, - двух критических показателей, являющихся сегодня основными причинами неудачных испытаний лекарств.
Познавательную модель машинного обучения планируют использовать для:
— перепрофилирования лекарств (поиск новых применений существующих лекарств),
— расширения показаний лекарств (выявление потенциальных новых показаний для лекарств, все еще находящихся на различных стадиях разработки),
— повышения безопасность лекарств (оценка и прогнозирование профилей безопасности лекарств),
— персонализированной медицины (например, прогноз персонализованной эффективности и безопасности).
В основе изобретенной модели познавательного машинного обучения лежит т.н. механизм когнитивных ассоциаций (cognitive association engine).
На этом видео 1:29 мин. можно посмотреть, как он устроен.
Обобщая все вышесказанное, можно предположить, что новый патент IBM Research:
✔️ станет «патентом на революцию» в персонализованной медицине,
✔️ а также позволит сделать прорыв в создании специализированного «гибридного интеллекта» человека и машины, помогающего исследователям в фармацевтических компаниях генерировать гипотезы для открытия новых лекарств.
#Медицина #Лекарства #МашинноеОбучение #КогнитивныеТехнологии #IBM
Yandex.Disk
Machine learning model for drug discovery.jpg
View and download from Yandex.Disk
ОПТИМАЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ ИННОВАЦИЙ
Инновации для организаций, - то же самое, что эволюция для живых организмов: с их помощью организации адаптируются к изменениям в окружающей бизнес-среде и совершенствуются.
Без инноваций, компании сначала отстают от конкурентов и потом и вовсе уходят под давлением рыночных и средовых изменений.
Тем не менее, несмотря на неуклонный прогресс в нашем понимании эволюции, то, что движет инновациями, до сих пор оставалось неуловимым.
— С одной стороны, многие крупные компании вкладывают значительные средства в свои стратегии стимулирования инноваций.
Например, P&G и Unilever разработали специальные бизнес-процессы и руководства, по поиску новых инновационных продуктов и довольно успешно опираются на них в развитии бизнеса.
— С другой стороны, исторический анализ и индивидуальный опыт позволяют предположить, что значительную роль в процессе обнаружения инноваций играет серендипность – способность к интуитивным прозрениям.
Примеры компаний Apple и Tesla наглядно демонстрируют высокую эффективность обнаружения инноваций с помощью серендипности.
Поэтому любая компания стремится понять:
Каково же оптимальное место серендипности в стратегии инноваций?
Одинаковы ли должны быть стратегии для крупных компаний и стартапов?
Можно ли в принципе формализовать и оцифровать стратегии инноваций, сочетающие классический подход с серендипностью?
На все эти вопросы пытается дать ответы уникальное исследование «Серендипность и стратегия быстрых инноваций» , выполненное на стыке математики и практики разработки стратегий бизнеса.
Это не очередная красивая теория, а вполне практическое исследование, выполненное совместно Лондонским институтом математических наук, Национальным научно-исследовательским центром Франции и Хендерсовским институтом консалтинговой компании BCG, исследующим пути эффективного внедрения бизнес-идей на основе наиболее передовых научных методов и технологий.
Авторы исследования проанализировали математику инноваций, как процесс поиска жизнеспособных проектов во вселенной строительных блоков. А затем протестировали свои выводы на исторических данные по инновациям.
Три класса исследуемых авторами стратегий можно уподобить трем стратегиям сборки конструктора Лего, которые используют Боб, Элис и Вася, получившие задание собрать как можно больше интересных игрушек - фигур/механизмов/оборудования по теме «Мир пожарных».
Каждый из трех имеет собственную стратегию отбора лего-элементов из общей кучи доступных.
— Боб следует стратегии выбора таких лего-элементов, которые более всего подходят для скорейшей сборки той конкретной фигуры, которая им задумана и, вроде как, уже начала получаться (это недальновидная стратегии создания минимально-жизнеспособного продукта, свойственная стартапам).
— Стратегия Элис – выбор наиболее универсальных лего-элементов, которые могут подойти много к чему (это дальновидная ресурсопожирающая стратегия китов бизнеса, типа IBM и Google).
— Вася следует своим интуитивным озарениям, тягая из кучи элементов то, что подсказывает его интуиция (это стратегия Apple).
Исследователи показали, что все 3 стратегии НЕ оптимальные. Для оптимальности нужно сочетание всех трех стратегий в уникальной для каждой компании пропорции
#инновации #серендипность #стратегия #бизнес
Редко встречаются исследования, результаты которых одинаково полезны для китов бизнеса и мелких стартапов, для СЕО и инженера, для инвестбанкира и ITшника.
Этот пост как раз про такое исследованиеИнновации для организаций, - то же самое, что эволюция для живых организмов: с их помощью организации адаптируются к изменениям в окружающей бизнес-среде и совершенствуются.
Без инноваций, компании сначала отстают от конкурентов и потом и вовсе уходят под давлением рыночных и средовых изменений.
Тем не менее, несмотря на неуклонный прогресс в нашем понимании эволюции, то, что движет инновациями, до сих пор оставалось неуловимым.
— С одной стороны, многие крупные компании вкладывают значительные средства в свои стратегии стимулирования инноваций.
Например, P&G и Unilever разработали специальные бизнес-процессы и руководства, по поиску новых инновационных продуктов и довольно успешно опираются на них в развитии бизнеса.
— С другой стороны, исторический анализ и индивидуальный опыт позволяют предположить, что значительную роль в процессе обнаружения инноваций играет серендипность – способность к интуитивным прозрениям.
Примеры компаний Apple и Tesla наглядно демонстрируют высокую эффективность обнаружения инноваций с помощью серендипности.
Поэтому любая компания стремится понять:
Каково же оптимальное место серендипности в стратегии инноваций?
Одинаковы ли должны быть стратегии для крупных компаний и стартапов?
Можно ли в принципе формализовать и оцифровать стратегии инноваций, сочетающие классический подход с серендипностью?
На все эти вопросы пытается дать ответы уникальное исследование «Серендипность и стратегия быстрых инноваций» , выполненное на стыке математики и практики разработки стратегий бизнеса.
Это не очередная красивая теория, а вполне практическое исследование, выполненное совместно Лондонским институтом математических наук, Национальным научно-исследовательским центром Франции и Хендерсовским институтом консалтинговой компании BCG, исследующим пути эффективного внедрения бизнес-идей на основе наиболее передовых научных методов и технологий.
Авторы исследования проанализировали математику инноваций, как процесс поиска жизнеспособных проектов во вселенной строительных блоков. А затем протестировали свои выводы на исторических данные по инновациям.
Три класса исследуемых авторами стратегий можно уподобить трем стратегиям сборки конструктора Лего, которые используют Боб, Элис и Вася, получившие задание собрать как можно больше интересных игрушек - фигур/механизмов/оборудования по теме «Мир пожарных».
Каждый из трех имеет собственную стратегию отбора лего-элементов из общей кучи доступных.
— Боб следует стратегии выбора таких лего-элементов, которые более всего подходят для скорейшей сборки той конкретной фигуры, которая им задумана и, вроде как, уже начала получаться (это недальновидная стратегии создания минимально-жизнеспособного продукта, свойственная стартапам).
— Стратегия Элис – выбор наиболее универсальных лего-элементов, которые могут подойти много к чему (это дальновидная ресурсопожирающая стратегия китов бизнеса, типа IBM и Google).
— Вася следует своим интуитивным озарениям, тягая из кучи элементов то, что подсказывает его интуиция (это стратегия Apple).
Исследователи показали, что все 3 стратегии НЕ оптимальные. Для оптимальности нужно сочетание всех трех стратегий в уникальной для каждой компании пропорции
А каковы эти пропорции – читайте статью. Но все упирается в т.н. «относительную полезность» нового элемента при заданном максимальном числе возможных элементов. #инновации #серендипность #стратегия #бизнес
ЧТО РЕАЛЬНО ВАЖНО, А ЧТО НЕТ
За последнюю пару лет мир разогнался до немыслимой скорости, при которой информационная турбулентность – хаотическое возникновение многочисленных информационных вихрей и пузырей –жутко мешает понять, что реально важно, а что – плод информационного хайпа.
Мода и шумиха вокруг новых «самых-самых» направлений науки и технологий меняется все стремительней. Специалисты не успевают читать заголовки новостей по своим профильным темам, не говоря уж о прочтении самих новостей. А широкая аудитория не успевает даже понять, что стоит за новыми модными терминами, как мода меняется вместе с терминологией.
Так случилось с понятием Big Data, павшим жертвой неумеренного хайпа и просто исключенного из числа перспективных технологий компанией Gartner.
Похожая история происходит сейчас с понятием AI, о нездоровом хайпе вокруг которого только и говорят на последних конференциях (например, на мартовской «AI by the Bay»).
Единственный способ осознать, что сегодняшняя мода на машинное обучение и нейросети скоро пройдет и забудется, - вспомнить о действительно великих интеллектуальных прорывах человечества.
И проще всего это сделать, пролистав ответы сотни светлых и оригинальных умов на вопрос проекта Edge, какие теории, идеи, концепции они считают самыми глубокими, элегантными и красивыми.
Приведу лишь полтора десятка из сотни названных теорий, идей и концепций.
— Длина информации, как обоснование меры сложности
— Эйнштейновская гравитация, как искривление пространства-времени
— Групповая поляризация в психологии
— Уравнение Прайса, описывающее процессы изменчивости и отбора всех типов
— Концепция бессознательных умозаключений Гельмгольца
— Концепция множественной Вселенной
— Фрейдовская «темная материя сознания»
— Концепция роевоего интеллекта
— Роль языка для естественного отбора
— Концепция культуры как следствия эпидемического распространения идей.
— Объяснение механизма выработки электричества животными и растениями
— Универсальный алгоритм принятия человеком решений
— Обратные степенные законы
— Объяснение Метаболического синдрома
— Закон непредвиденных последствий
- - - - - - - -
Признайтесь, что далеко не все названные, - великие и уже проверенные временем интеллектуальные прорывы – вам хорошо известны (а это всего лишь 15 из 100).
Так почему бы, вместо очередного 237го поста про нейросети, не почитать про это?
Если соберетесь, в сети есть и оригинал, и русский перевод.
P.S. Напомню, что про проект Edge - «самый умный сайт на свете» я уже писал здесь и здесь.
Главная задача этого проекта– задавать самым лучшим и оригинальным умам в мире самые важные интересные и неожиданные вопросы (об этом также уже рассказывалось здесь.
#Edge
За последнюю пару лет мир разогнался до немыслимой скорости, при которой информационная турбулентность – хаотическое возникновение многочисленных информационных вихрей и пузырей –жутко мешает понять, что реально важно, а что – плод информационного хайпа.
Мода и шумиха вокруг новых «самых-самых» направлений науки и технологий меняется все стремительней. Специалисты не успевают читать заголовки новостей по своим профильным темам, не говоря уж о прочтении самих новостей. А широкая аудитория не успевает даже понять, что стоит за новыми модными терминами, как мода меняется вместе с терминологией.
Так случилось с понятием Big Data, павшим жертвой неумеренного хайпа и просто исключенного из числа перспективных технологий компанией Gartner.
Похожая история происходит сейчас с понятием AI, о нездоровом хайпе вокруг которого только и говорят на последних конференциях (например, на мартовской «AI by the Bay»).
Единственный способ осознать, что сегодняшняя мода на машинное обучение и нейросети скоро пройдет и забудется, - вспомнить о действительно великих интеллектуальных прорывах человечества.
И проще всего это сделать, пролистав ответы сотни светлых и оригинальных умов на вопрос проекта Edge, какие теории, идеи, концепции они считают самыми глубокими, элегантными и красивыми.
Приведу лишь полтора десятка из сотни названных теорий, идей и концепций.
— Длина информации, как обоснование меры сложности
— Эйнштейновская гравитация, как искривление пространства-времени
— Групповая поляризация в психологии
— Уравнение Прайса, описывающее процессы изменчивости и отбора всех типов
— Концепция бессознательных умозаключений Гельмгольца
— Концепция множественной Вселенной
— Фрейдовская «темная материя сознания»
— Концепция роевоего интеллекта
— Роль языка для естественного отбора
— Концепция культуры как следствия эпидемического распространения идей.
— Объяснение механизма выработки электричества животными и растениями
— Универсальный алгоритм принятия человеком решений
— Обратные степенные законы
— Объяснение Метаболического синдрома
— Закон непредвиденных последствий
- - - - - - - -
Признайтесь, что далеко не все названные, - великие и уже проверенные временем интеллектуальные прорывы – вам хорошо известны (а это всего лишь 15 из 100).
Так почему бы, вместо очередного 237го поста про нейросети, не почитать про это?
Если соберетесь, в сети есть и оригинал, и русский перевод.
P.S. Напомню, что про проект Edge - «самый умный сайт на свете» я уже писал здесь и здесь.
Главная задача этого проекта– задавать самым лучшим и оригинальным умам в мире самые важные интересные и неожиданные вопросы (об этом также уже рассказывалось здесь.
#Edge
ИМИТАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТА
(или все мы немножко пупарасы)
Интеллекция Григория Бакунова не сколько отвечает на вопросы по тематике ИИ, сколько мотивирует слушателей задуматься о таких вопросах.
Причем выбор вопросов для обдумывания весьма индивидуален и зависит, как говорится, от уровня «собственной испорченности».
По-видимому, я оказался «предельно испорченным», поскольку озадачился основополагающим вопросом целеполагания – зачем вообще нужна имитация интеллекта?
❓ Зачем люди пытаются создать машину (программу), неотличимую при общении с ней от человека❓
Ведь общение по-человечески:
1) не делает машину умнее;
2) никак не улучшает результаты выполняемой ею работы..
Общение по-человечески - это всего лишь внешний интерфейс машины, делающий, в ряде специальных случаев (руки у человека заняты, он не рядом с машиной, бежит, …), общение с ней более эргономичным и занимательным.
Думаю, что нет.
Есть одна, но столь значимая практическая цель общения с машиной по-человечески, что на ее достижение человечество не пожалеет никаких денег.
Это создание кукол-биороботов для «пупарасов», т.е. любителей кукол, замечательно описанных в романе В.Пелевина «S.N.U.F.F».
Такая кукла, стоимостью с дом, совершенный андроид с регулируемыми пользовательскими настройками. Для пупарасов главное - самостоятельно регулировать основные параметры принадлежащих им кукол. Выставленные на максимум «сучество» и «духовность» позволяют владельцам достигать допаминового резонанса, или необыкновенного сексуального удовольствия.
- - -
О трудном пути к подобной цели, собственно, и рассказывал в интеллекции Григорий Бакунов. О том, как создать ИИ:
— способный реагировать в ходе общения с человеком абсолютно непредсказуемо;
— имитирующий внешние проявления характера: например, «скверность характера на сегодня» - эвфемизм Пелевинского «сучества» - позволяющего Вике (разрабатываемому Григорием персональному ассистенту) вести себя совсем по-женски (демо Вики показывается с 15:40 по 21:05);
— столь искусно имитирующий рассудочную деятельность, что это воспринимается лучше рассудочной деятельности (хотя стоящий за этим ИИ тупой, как пробка).
(или все мы немножко пупарасы)
– Мной ничто не управляет, – сказал я, – Я сам управляю всем.
– Чем?
– Тобой, например, – засмеялся я.
– А что управляет тобой, когда ты управляешь мной?
В.Пелевин «S.N.U.F.F.»
Интеллекция Григория Бакунова не сколько отвечает на вопросы по тематике ИИ, сколько мотивирует слушателей задуматься о таких вопросах.
Причем выбор вопросов для обдумывания весьма индивидуален и зависит, как говорится, от уровня «собственной испорченности».
По-видимому, я оказался «предельно испорченным», поскольку озадачился основополагающим вопросом целеполагания – зачем вообще нужна имитация интеллекта?
❓ Зачем люди пытаются создать машину (программу), неотличимую при общении с ней от человека❓
Ведь общение по-человечески:
1) не делает машину умнее;
2) никак не улучшает результаты выполняемой ею работы..
Общение по-человечески - это всего лишь внешний интерфейс машины, делающий, в ряде специальных случаев (руки у человека заняты, он не рядом с машиной, бежит, …), общение с ней более эргономичным и занимательным.
Что же получается? Попытки имитации общения по-человечески делаются не из практических целей, а всего лишь из любви к искусству? Это что-то наподобие живописи и скульптуры, где мастера искусств пытаются изобразить человека «как живого» на полотнах и в камне? Думаю, что нет.
Есть одна, но столь значимая практическая цель общения с машиной по-человечески, что на ее достижение человечество не пожалеет никаких денег.
Это создание кукол-биороботов для «пупарасов», т.е. любителей кукол, замечательно описанных в романе В.Пелевина «S.N.U.F.F».
Такая кукла, стоимостью с дом, совершенный андроид с регулируемыми пользовательскими настройками. Для пупарасов главное - самостоятельно регулировать основные параметры принадлежащих им кукол. Выставленные на максимум «сучество» и «духовность» позволяют владельцам достигать допаминового резонанса, или необыкновенного сексуального удовольствия.
- - -
О трудном пути к подобной цели, собственно, и рассказывал в интеллекции Григорий Бакунов. О том, как создать ИИ:
— способный реагировать в ходе общения с человеком абсолютно непредсказуемо;
— имитирующий внешние проявления характера: например, «скверность характера на сегодня» - эвфемизм Пелевинского «сучества» - позволяющего Вике (разрабатываемому Григорием персональному ассистенту) вести себя совсем по-женски (демо Вики показывается с 15:40 по 21:05);
— столь искусно имитирующий рассудочную деятельность, что это воспринимается лучше рассудочной деятельности (хотя стоящий за этим ИИ тупой, как пробка).
- - -
Конечно, до уровня описанных Пелевиным кукол-биороботов Вике и подобным ей персональным ассистентам еще далеко. Да у них и тел даже нет пока.
Но все только начинается. Тело появится, - было б дело. А главное дело сейчас – добиться полной имитации интеллекта, в котором можно регулировать «человеческие настройки».
Прогресс в этом деле налицо, и растущее «сучество» Вики тому пример.
Финансовый же потенциал этого дела столь огромен, что иных стимулов для работ по имитации интеллекта не потребуется. Рынок огромен. Ведь все мы немножко пупарасы.
ДЕНЬГИ ИЗ ВОЗДУХА
Такое название – не избитая метафора. Это основа бизнеса стартапа Water-Gen, разработавшего технологию извлечения из воздуха чистой питьевой воды. А питьевая вода – это еще какие деньги.
Теперь понимаете, какие это деньги – уметь добывать чистую воду!
Поэтому изобретатели пытаются получать питьевую воду самыми разными способами : из тумана, опреснением морской воды, очисткой загрязненной воды и т.д.
Технологий много, но все они до последнего времени были дороговаты.
И вот прорыв .
Технология израильского стартапа Water-Gen позволяет, потратив всего 1 киловатт электроэнергии (т.е. примерно 10 центов), получать из воздуха 4 литра питьевой воды. Разные типы установок производят от 20 до 3300 литров чистой воды в день. Там, где нет электричества, водогенераторы работают от батарей, включая солнечные (такие установки у Water-Gen уже закупают армии разных стран).
Небезинтересно, что контрольный пакет Water-Gen прошлым летом купил российско-израильский миллиардер, бизнесмен и меценат Михаил Мирилашвили, сумевший только за прошлый месяц договориться о строительстве заводов по выпуску промышленных водогенераторов WaterGen в Индии и Вьетнаме на общую сумму около $200 млн.
- - -
Смотревшие модный сериал «Молодой Папа» помнят, как один из ключевых его сюжетов развертывался вокруг истории с дефицитом воды в одном из регионов Африки. И как «молодому Папе» пришлось даже обратиться к Богу для решения этого регионального вопроса.
И хотя свежая питьевая вода была и остается самой большой проблемой тысяч регионов, но теперь появился шанс ее решить без вмешательства Всевышнего.
#Стартапы
Такое название – не избитая метафора. Это основа бизнеса стартапа Water-Gen, разработавшего технологию извлечения из воздуха чистой питьевой воды. А питьевая вода – это еще какие деньги.
Вода покрывает 70 процентов Земли, но только три процента мировой воды пригодны для питья, и две трети из них недоступны для использования. В результате, около 1,1 млрд человек по всему миру не имеют доступа к воде, и в общей сложности 2,7 млрд испытывают дефицит воды в течение по крайней мере одного месяца в году». Эксперты считают, что при нынешнем уровне потребления к 2025 году две трети мирового населения могут столкнуться с нехваткой воды.Теперь понимаете, какие это деньги – уметь добывать чистую воду!
Поэтому изобретатели пытаются получать питьевую воду самыми разными способами : из тумана, опреснением морской воды, очисткой загрязненной воды и т.д.
Технологий много, но все они до последнего времени были дороговаты.
И вот прорыв .
Технология израильского стартапа Water-Gen позволяет, потратив всего 1 киловатт электроэнергии (т.е. примерно 10 центов), получать из воздуха 4 литра питьевой воды. Разные типы установок производят от 20 до 3300 литров чистой воды в день. Там, где нет электричества, водогенераторы работают от батарей, включая солнечные (такие установки у Water-Gen уже закупают армии разных стран).
Небезинтересно, что контрольный пакет Water-Gen прошлым летом купил российско-израильский миллиардер, бизнесмен и меценат Михаил Мирилашвили, сумевший только за прошлый месяц договориться о строительстве заводов по выпуску промышленных водогенераторов WaterGen в Индии и Вьетнаме на общую сумму около $200 млн.
- - -
Смотревшие модный сериал «Молодой Папа» помнят, как один из ключевых его сюжетов развертывался вокруг истории с дефицитом воды в одном из регионов Африки. И как «молодому Папе» пришлось даже обратиться к Богу для решения этого регионального вопроса.
И хотя свежая питьевая вода была и остается самой большой проблемой тысяч регионов, но теперь появился шанс ее решить без вмешательства Всевышнего.
#Стартапы
The Times of Israel
Extracting water from air, Israeli firm looks to quench global thirst
Water-Gen, controlled by Russian-Israeli billionaire Michael Mirilashvili, eyes mass assembly of water-producing units by year end
КУДА ИДЕТ AI - БОЛЬШОЙ СЕКРЕТ!
2017 может стать поворотным для развития технологий AI. Дело в том, что медиа-мода и ажиотаж инвесторов вокруг этой темы не позволяют пока понять генеральную линию дальнейшего развития. И кто бы вам не говорил противное, не верьте, - по состоянию на начало 2017, генеральной линии дальнейшего развития технологий AI не существует.
Однако попытки анализа развития технологий AI, в целях выявить что-то типа генеральной линии, продолжаются. И в этой связи мне показался интересным подход аналитиков CB Insights .
Логика их подхода примерно такова.
1) Направление работ по созданию Универсального AI уперлось в тупик еще 5 лет назад и пока нет даже идей по выходу из этого тупика .
2) В направлениях Специализированного AI cпорность и рисковость вертикальных решений пока таковы, что основные инвестиции вот уже 5 лет плавно перенаправляются в области горизонтальных решений .
3) Поскольку, как это обычно бывает с технологиями, точки прорыва нащупываются не китами IT индустрии (при всем уважении к IBM с ее Watson и Google с ее DeepMind), а стартапами (которых киты потом скупают вместе с технологиями), поиск генеральной линии дальнейшего развития технологий AI стоит вести среди них.
4) Поскольку большинство инвесторов, подобно генералам, «всегда готовятся к прошедшей войне», ориентироваться при поиске генеральной линии развития исключительно на объемы уже сделанных инвестиций в отдельные направления – не правильно.
5) Пытаться же нащупать генеральную линию развития, сравнивая только число патентов стратапов в отдельные направления развития, тоже опасно. Если бы в развитии AI все объяснялось патентами, то IBM должна была бы давно вышибить с рынка всех : от Google до последнего стартапа.
Если вышеизложенная логика верна, то решение экспертов CB Insights анализировать синтетический показатель, учитывающий оба параметра (объемы уже сделанных инвестиций и число патентов) смотрится разумным.
Тем более поражает результат первой попытки такого анализа среди первых 3х мега-направлений развития технологий AI.
Лучше всех смотрится мега-направление «Reverse engineer the neocortex», в котором работает ЕДИНСТВЕННАЯ КОМПАНИЯ – NUMENTA , получившая при инвестициях в $24 млн. более 40 патентов.
2017 может стать поворотным для развития технологий AI. Дело в том, что медиа-мода и ажиотаж инвесторов вокруг этой темы не позволяют пока понять генеральную линию дальнейшего развития. И кто бы вам не говорил противное, не верьте, - по состоянию на начало 2017, генеральной линии дальнейшего развития технологий AI не существует.
Однако попытки анализа развития технологий AI, в целях выявить что-то типа генеральной линии, продолжаются. И в этой связи мне показался интересным подход аналитиков CB Insights .
Логика их подхода примерно такова.
1) Направление работ по созданию Универсального AI уперлось в тупик еще 5 лет назад и пока нет даже идей по выходу из этого тупика .
2) В направлениях Специализированного AI cпорность и рисковость вертикальных решений пока таковы, что основные инвестиции вот уже 5 лет плавно перенаправляются в области горизонтальных решений .
3) Поскольку, как это обычно бывает с технологиями, точки прорыва нащупываются не китами IT индустрии (при всем уважении к IBM с ее Watson и Google с ее DeepMind), а стартапами (которых киты потом скупают вместе с технологиями), поиск генеральной линии дальнейшего развития технологий AI стоит вести среди них.
4) Поскольку большинство инвесторов, подобно генералам, «всегда готовятся к прошедшей войне», ориентироваться при поиске генеральной линии развития исключительно на объемы уже сделанных инвестиций в отдельные направления – не правильно.
5) Пытаться же нащупать генеральную линию развития, сравнивая только число патентов стратапов в отдельные направления развития, тоже опасно. Если бы в развитии AI все объяснялось патентами, то IBM должна была бы давно вышибить с рынка всех : от Google до последнего стартапа.
Если вышеизложенная логика верна, то решение экспертов CB Insights анализировать синтетический показатель, учитывающий оба параметра (объемы уже сделанных инвестиций и число патентов) смотрится разумным.
Тем более поражает результат первой попытки такого анализа среди первых 3х мега-направлений развития технологий AI.
Лучше всех смотрится мега-направление «Reverse engineer the neocortex», в котором работает ЕДИНСТВЕННАЯ КОМПАНИЯ – NUMENTA , получившая при инвестициях в $24 млн. более 40 патентов.
А ведь про эту компанию, занимающуюся разработкой теории неокортекса для биологического и машинного интеллекта, пишут на 3 порядка реже, чем, скажем, про DeepMind.
Вот уж поистине малоизвестное-интересное!
CB Insights Research
Artificial General Intelligence: What Vicarious, Kindred, Numenta Are Working On
Whether general AI is possible at all, and if so, how soon we'll get there, is a topic of ongoing debate in the tech community.
ЗАЧЕМ БОГАТЫМ БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ
(если не на AI)
После вчерашнего поста «КУДА ИДЕТ AI - БОЛЬШОЙ СЕКРЕТ» читатели интересуются, как обстоит дело с патентами в области AI у «Большой Пятерки» - самых богатых и самых популярных среди СМИ компаний, работающих в данной области.
Ведь в их руках такие деньги, что позволяют скупать всех и вся, как среди лучших специалистов по AI, так и среди самых продвинутых AI стартапов.
Это, конечно, верно. «Большая Пятерка» скупает уже по 30+ стартапов в квартал.
А число открытых позиций для найма спецов на зарплату > $100K у каждой из компаний «Большой Пятерки» измеряется сотнями (а порой, как сейчас у Amazon, - тысячами!) .
И несмотря на это, показатели по патентам в области AI у самих компаний «Большой Пятерки» (за вычетом патентов, полученных поглощенными ими стартапами) весьма скромные.
С 2009 по 2016 получено патентов по AI:
✔️ Microsoft – 204 патентов
✔️ Google – 156 патентов
✔️ Amazon – 41 патентов
✔️ Facebook – 36 патентов
✔️ Apple – 15 патентов
(подробней и источник см. здесь)
- - -
Учитывая, что только у одного скромного стартапа Numenta более 40 патентов в AI, число патентов у богатеев из «Большой Пятерки» выглядит просто смешно!
❓Тогда вопрос – на что же этим богатеям БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ, если не на разработки в самой перспективной области❓
Вот ответ от Apple – хотим купить Disney, чтобы стать самой богатой в мире компанией стоимостью более $1 триллиона.
И хотя у Apple на счетах всего $226 млрд, а для сделки может потребоваться $267 млрд, сделка все же может состояться.
В конце концов, займут у Михельсона 😊
(если не на AI)
После вчерашнего поста «КУДА ИДЕТ AI - БОЛЬШОЙ СЕКРЕТ» читатели интересуются, как обстоит дело с патентами в области AI у «Большой Пятерки» - самых богатых и самых популярных среди СМИ компаний, работающих в данной области.
Ведь в их руках такие деньги, что позволяют скупать всех и вся, как среди лучших специалистов по AI, так и среди самых продвинутых AI стартапов.
Это, конечно, верно. «Большая Пятерка» скупает уже по 30+ стартапов в квартал.
А число открытых позиций для найма спецов на зарплату > $100K у каждой из компаний «Большой Пятерки» измеряется сотнями (а порой, как сейчас у Amazon, - тысячами!) .
И несмотря на это, показатели по патентам в области AI у самих компаний «Большой Пятерки» (за вычетом патентов, полученных поглощенными ими стартапами) весьма скромные.
С 2009 по 2016 получено патентов по AI:
✔️ Microsoft – 204 патентов
✔️ Google – 156 патентов
✔️ Amazon – 41 патентов
✔️ Facebook – 36 патентов
✔️ Apple – 15 патентов
(подробней и источник см. здесь)
- - -
Учитывая, что только у одного скромного стартапа Numenta более 40 патентов в AI, число патентов у богатеев из «Большой Пятерки» выглядит просто смешно!
❓Тогда вопрос – на что же этим богатеям БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ, если не на разработки в самой перспективной области❓
Вот ответ от Apple – хотим купить Disney, чтобы стать самой богатой в мире компанией стоимостью более $1 триллиона.
И хотя у Apple на счетах всего $226 млрд, а для сделки может потребоваться $267 млрд, сделка все же может состояться.
В конце концов, займут у Михельсона 😊
CB Insights Research
The Race For AI: Which Tech Giants Are Snapping Up Artificial Intelligence Startups - CB Insights Research
Artificial intelligence companies are a prime acquisition target for companies looking to leverage AI tech without building it from scratch. In the race for AI, find out who's leading the charge.
О ДВОЙНИКАХ ВЕНЕДИКТОВА, СОБЧАК И КАНДЕЛАКИ
Выступление главреда Эха Москвы Венедиктова на тему «Социальные медиа ранят. Защита от этого - создание фейковой идентичности» меня весьма удивило.
Удивило не оригинальным решением, предложенным Венедиктовым для сформулированной им проблемы. Удивила сама постановка данной проблемы на конференции TEDxLasnamäe 2017 – «Горизонт событий», призванной, по определению организаторов, «задуматься, насколько далеко может зайти человеческая мысль», уйдя «за горизонт событий, узнать про которые невозможно».
Но сначала поясню, о чем говорил Венедиктов.
1) Соцсети позволяют людям выплёскивать на малознакомых и вовсе незнакомых людей высококонцентрированную агрессию, ненависть, гнев и ярость, которые в досоцсетевую эпоху они могли обращать лишь на своих ближних.
2) Выливаемые на вас агрессия, ненависть, гнев и ярость сильно ранят. И если вы хотите (или вам необходимо) быть в соцсетях, нужно найти защиту или хотя бы «обезболивающее средство» от всего этого.
3) Защита путем скрытия своей личности за некой подставной (сколь угодно тщательно проработанной и замаскированной) не работает – вас все равно раскусят и «обнажат» все ваши слабости. В качестве подтверждения этого, Венедиктов привел пример с директором ФБР, выбравшим этот путь и, несмотря на всю профессиональную маскировку, потерпевшим фиаско).
4) Эффективный путь – целенаправленная модификация отображения собственной личности в соцсети в целях его подмены на «двойника», - хоть и похожего на вас, но искусно вами модифицированной подделки.
Цель такой подделки подобна цели мифологизированных кукол для битья - люди оттягиваются, мордуя, например, образ начальника в виде куклы, а ему не больно и вообще на это наплевать.
Главное, как считает Венедиктов, найти привлекательный для агрессоров образ двойника, мотивирующий их набрасываться на специально созданные вами для привлечения их внимания гипертрофированные слабости, а не на ваши реальные слабые места, промахи и просчеты.
5) В качестве примера реализации удачной стратегии обезболивания своего присутствия в соцсетях за счет формирования двойников, Венедиктов назвал:
— созданного им для себя двойника – эдакого клетчатого ловеласа и алкаша;
— созданных ими для себя двойников двух дам: Ксении Собчак – гламурная мамаша с колясочкой, и Тины Канделаки – зацикленная на спорте бизнес-вумен.
Ну а теперь, почему меня удивила сама постановка такой проблемы на этой конференции.
Эта проблема существует лишь для раскрученных медийных персон.
У обычных людей проблемы в соцсетях совсем иные. Если говорить о российских соцсетях, - потеря друзей из-за искусственно раздуваемой озлобленности всех против всех, нарастающая в результате безумства в медиа мизантропия и т.п.
Так почему же Венедиктов выбрал тему, актуальную лишь для раскрученных медийных персон? Он всерьез считает, что эта тема может стать актуальной для большинства за горизонтом событий?
Не могу этого понять.
Выступление главреда Эха Москвы Венедиктова на тему «Социальные медиа ранят. Защита от этого - создание фейковой идентичности» меня весьма удивило.
Удивило не оригинальным решением, предложенным Венедиктовым для сформулированной им проблемы. Удивила сама постановка данной проблемы на конференции TEDxLasnamäe 2017 – «Горизонт событий», призванной, по определению организаторов, «задуматься, насколько далеко может зайти человеческая мысль», уйдя «за горизонт событий, узнать про которые невозможно».
Но сначала поясню, о чем говорил Венедиктов.
1) Соцсети позволяют людям выплёскивать на малознакомых и вовсе незнакомых людей высококонцентрированную агрессию, ненависть, гнев и ярость, которые в досоцсетевую эпоху они могли обращать лишь на своих ближних.
2) Выливаемые на вас агрессия, ненависть, гнев и ярость сильно ранят. И если вы хотите (или вам необходимо) быть в соцсетях, нужно найти защиту или хотя бы «обезболивающее средство» от всего этого.
3) Защита путем скрытия своей личности за некой подставной (сколь угодно тщательно проработанной и замаскированной) не работает – вас все равно раскусят и «обнажат» все ваши слабости. В качестве подтверждения этого, Венедиктов привел пример с директором ФБР, выбравшим этот путь и, несмотря на всю профессиональную маскировку, потерпевшим фиаско).
4) Эффективный путь – целенаправленная модификация отображения собственной личности в соцсети в целях его подмены на «двойника», - хоть и похожего на вас, но искусно вами модифицированной подделки.
Цель такой подделки подобна цели мифологизированных кукол для битья - люди оттягиваются, мордуя, например, образ начальника в виде куклы, а ему не больно и вообще на это наплевать.
Главное, как считает Венедиктов, найти привлекательный для агрессоров образ двойника, мотивирующий их набрасываться на специально созданные вами для привлечения их внимания гипертрофированные слабости, а не на ваши реальные слабые места, промахи и просчеты.
5) В качестве примера реализации удачной стратегии обезболивания своего присутствия в соцсетях за счет формирования двойников, Венедиктов назвал:
— созданного им для себя двойника – эдакого клетчатого ловеласа и алкаша;
— созданных ими для себя двойников двух дам: Ксении Собчак – гламурная мамаша с колясочкой, и Тины Канделаки – зацикленная на спорте бизнес-вумен.
Ну а теперь, почему меня удивила сама постановка такой проблемы на этой конференции.
Эта проблема существует лишь для раскрученных медийных персон.
У обычных людей проблемы в соцсетях совсем иные. Если говорить о российских соцсетях, - потеря друзей из-за искусственно раздуваемой озлобленности всех против всех, нарастающая в результате безумства в медиа мизантропия и т.п.
Так почему же Венедиктов выбрал тему, актуальную лишь для раскрученных медийных персон? Он всерьез считает, что эта тема может стать актуальной для большинства за горизонтом событий?
Не могу этого понять.
Хотя может ответ банальный – кому жемчуг мелок, а кому щи пусты 😞YouTube
Social media hurts. Building fake identity might be the cure | Alexei Venediktov | TEDxLasnamäe
Alexei Venediktov talks on the topic of how social networks affect our image in the society and what are the tricks that can help you to avoid the hatred.
Alexei Venediktov is a journalist, editor-in-chief of the Echo of Moscow radio station, the most quoted…
Alexei Venediktov is a journalist, editor-in-chief of the Echo of Moscow radio station, the most quoted…
ПЯТНА НА СОЛНЦЕ ГЕНИЯ
Удивительно, но при колоссальной популярности Альберта Эйнштейна, мало кто знаком с большинством чрезвычайно интересных деталей его жизни.
И хотя личная жизнь Эйнштейна, как и у большинства великих людей, была весьма противоречива, а порой и довольно непрезентабельна, масштаб Эйнштейна-ученого столь велик, что эта непрезентабельность становится чем-то вроде пятен на Солнце.
Но без тщательного изучения природы этих пятен, мы не в состоянии понять ни устройство этого светила, ни то, как устроены другие звезды, да и вся вселенная в целом.
Однако теперь у всех нас появляется шанс начать разбираться, какую роль в формировании и развитии гениальной личности Эйнштейна - человека играли «пятна на солнце» биографии Эйнштейна-ученого.
Сегодня мировая премьера сериала «Гений» на канале National Geographic (в России – в воскресенье 30 апреля). А уникальность данного сериала именно в том, что он про «пятна на солнце».
Как сказал Рон Ховард, исполнительный продюсер сериала и директор пилота:
«Все думают, что знают, кто такой Альберт Эйнштейн. Но когда я начал погружаться в историю его жизни, то был совершенно очарован тем, как много было для меня абсолютно ново. Когда вы движетесь во времени по основным этапам открытий Эйнштейна, оказывается страшно интересным наложить на это параллельную историю личной жизни Альберта - что представляла собой его молодость, кто и как становился его друзьями и врагами, как проходила его бурная личная жизнь – ведь все это для большинства людей абсолютно неизвестно».
Что получилось, можете проверить сами. Заодно проверите:
И увидите вживую:
Подход Рона Ховарда мне нравится. А он ведь не зря двукратный обладатель премии «Оскар». За ним опыт таких фильмов, как «Аполлон-13», «Нокдаун», «Гонка», «Игры разума», а также экранизаций книг Дэна Брауна «Код да Винчи», «Ангелы и демоны» и «Инферно».
Подбор актеров – смотрится гениальным.
Клипы-тизеры сделаны здорово.
3D рекламная бродилка – необычная и симпатичная.
Отзывы после пред-премьерного показа в Нью-Йоркском Tribeca Performing Arts Center в прошлый четверг – восторженные.
Удивительно, но при колоссальной популярности Альберта Эйнштейна, мало кто знаком с большинством чрезвычайно интересных деталей его жизни.
И хотя личная жизнь Эйнштейна, как и у большинства великих людей, была весьма противоречива, а порой и довольно непрезентабельна, масштаб Эйнштейна-ученого столь велик, что эта непрезентабельность становится чем-то вроде пятен на Солнце.
Но без тщательного изучения природы этих пятен, мы не в состоянии понять ни устройство этого светила, ни то, как устроены другие звезды, да и вся вселенная в целом.
Однако теперь у всех нас появляется шанс начать разбираться, какую роль в формировании и развитии гениальной личности Эйнштейна - человека играли «пятна на солнце» биографии Эйнштейна-ученого.
Сегодня мировая премьера сериала «Гений» на канале National Geographic (в России – в воскресенье 30 апреля). А уникальность данного сериала именно в том, что он про «пятна на солнце».
Как сказал Рон Ховард, исполнительный продюсер сериала и директор пилота:
«Все думают, что знают, кто такой Альберт Эйнштейн. Но когда я начал погружаться в историю его жизни, то был совершенно очарован тем, как много было для меня абсолютно ново. Когда вы движетесь во времени по основным этапам открытий Эйнштейна, оказывается страшно интересным наложить на это параллельную историю личной жизни Альберта - что представляла собой его молодость, кто и как становился его друзьями и врагами, как проходила его бурная личная жизнь – ведь все это для большинства людей абсолютно неизвестно».
Что получилось, можете проверить сами. Заодно проверите:
— был ли Эйнштейн сексуальным гигантом и насильником, сионистом и агентом КГБ;
— действительно ли он избегал любой энергичной деятельности и был фанатичным курильщиком;
— правда ли, что он ненавидел фантастику и обладал тонким чувством юмора.
И увидите вживую:
— как он провалился на вступительных экзаменах в колледж;
— как впервые влюбился в свою школьную наставницу- репетитора;
— сколько, на самом деле, у него было любовниц …
Подход Рона Ховарда мне нравится. А он ведь не зря двукратный обладатель премии «Оскар». За ним опыт таких фильмов, как «Аполлон-13», «Нокдаун», «Гонка», «Игры разума», а также экранизаций книг Дэна Брауна «Код да Винчи», «Ангелы и демоны» и «Инферно».
Подбор актеров – смотрится гениальным.
Клипы-тизеры сделаны здорово.
3D рекламная бродилка – необычная и симпатичная.
Отзывы после пред-премьерного показа в Нью-Йоркском Tribeca Performing Arts Center в прошлый четверг – восторженные.
Короче, осталось самим посмотреть. Просмотр обещает много малоизвестного интересного 😊
ОБУЧЕНИЕ В XXI ВЕКЕ
Это слова великого Марри Гелл-Мана – в 40 лет получившего Нобелевскую премию по физике за открытие кварков, а потом, сменив профессию, ставшим известным лингвистом и историком.
Однако, с тех пор, когда были сказаны эти слова, прошло почти 60 лет.
Думаете, что-нибудь изменилось? Междисциплинарные исследования стали частью мейнстрима?
Увы, нет!
И ключевая причина этого в том, что система обучения осталась с тех пор почти неизменной. Она продолжает штамповать исследователей, изначально склонных к “деградации“ в узких специалистов.
А есть ли хотя бы неформальные ресурсы, ориентированные на междисциплинарный подход в обучении?
Авторы книги Teaching and Learning Online: New Models of Learning for a Connected World называют такие ресурсы термином Virtual Academia (не путать с Микрософт). Главная их цель - совместное создание знаний.
А в качестве примера такого ресурса, авторы приводят Learning Change Project.
Как сказал про него Жорж Пор –
Проект Learning Change – некоммерческая и даже безспонсорская многодисциплинарная инициатива для поддержки процесса совместного создание знаний.
Большинство из 4 тыс. постов проекта междисциплинарные – на стыках исследований общества, культуры, искусства, нейронаук, познания, критического мышления, интеллекта, креативности, самоорганизации, сложности, сетей, лидерства, устойчивости и т.д. и т.п.
Если вас интересует междисциплинарный подход к вопросам современного обучения, имейте этот ресурс в виду. Может оказаться полезным.
Среди каналов телеграм также появляются пишущие на смежные темы. Среди новых таких каналов могу назвать https://t.iss.one/EducationRU, рассказывающий о технологии обучения и о том, что и как нужно учить в современном мире.
Тем, кто считает важным, продолжать непрерывное самообучение, и понимает, что для этого совсем не обязательно тратить деньги и куда-либо поступать, данный канал может оказаться полезным.
#Обучение #VirtualAcademia
«Традиционный храм Науки постепенно превратился в средоточие отдельных, не сообщающихся друг с другом келий, в которых проживали весь свой научный век десятки тысяч ученых, “деградировавших“ в узких специалистов. Бесспорно, cпециализация очень многое значит в науке, но еще важнее интеграция научных исследований в разных дисциплинах». Это слова великого Марри Гелл-Мана – в 40 лет получившего Нобелевскую премию по физике за открытие кварков, а потом, сменив профессию, ставшим известным лингвистом и историком.
Однако, с тех пор, когда были сказаны эти слова, прошло почти 60 лет.
Думаете, что-нибудь изменилось? Междисциплинарные исследования стали частью мейнстрима?
Увы, нет!
И ключевая причина этого в том, что система обучения осталась с тех пор почти неизменной. Она продолжает штамповать исследователей, изначально склонных к “деградации“ в узких специалистов.
А есть ли хотя бы неформальные ресурсы, ориентированные на междисциплинарный подход в обучении?
Авторы книги Teaching and Learning Online: New Models of Learning for a Connected World называют такие ресурсы термином Virtual Academia (не путать с Микрософт). Главная их цель - совместное создание знаний.
А в качестве примера такого ресурса, авторы приводят Learning Change Project.
Как сказал про него Жорж Пор –
«None of us is as smart as all of us» (каждый из нас не настолько умен, как мы все вместе взятые). Проект Learning Change – некоммерческая и даже безспонсорская многодисциплинарная инициатива для поддержки процесса совместного создание знаний.
Большинство из 4 тыс. постов проекта междисциплинарные – на стыках исследований общества, культуры, искусства, нейронаук, познания, критического мышления, интеллекта, креативности, самоорганизации, сложности, сетей, лидерства, устойчивости и т.д. и т.п.
Если вас интересует междисциплинарный подход к вопросам современного обучения, имейте этот ресурс в виду. Может оказаться полезным.
Среди каналов телеграм также появляются пишущие на смежные темы. Среди новых таких каналов могу назвать https://t.iss.one/EducationRU, рассказывающий о технологии обучения и о том, что и как нужно учить в современном мире.
Тем, кто считает важным, продолжать непрерывное самообучение, и понимает, что для этого совсем не обязательно тратить деньги и куда-либо поступать, данный канал может оказаться полезным.
#Обучение #VirtualAcademia
Amazon
Teaching and Learning Online: New Models of Learning for a Connected World, Volume 2: Brian Sutton, Anthony Basiel: 9780415528573:…
Teaching and Learning Online: New Models of Learning for a Connected World, Volume 2 [Brian Sutton, Anthony Basiel] on Amazon.com. *FREE* shipping on qualifying offers. Teaching and Learning Online, Volume 2, provides practical advice from academics, researchers
КТО СТАНЕТ КОРОЛЕМ В МИРЕ AI?
Как я недавно писал, понять генеральную линию дальнейшего развития AI невозможно.
Однако, предсказать, кто станет королем в мире AI в ближайшие лет 10, уже можно с большой вероятностью.
Для большинства возможность такого предсказания может показаться странной. Как же так? Ведь это зависит от многих непредсказуемостей:
— кто сумеет найти более совершенные архитектуры нейросетей?
— кто разработает более совершенные алгоритмы глубинного обучения?
— кто откроет новые модели и методы обучения нейросетей, качественно улучшающие результаты их обучения?
— кто создаст наиболее совершенный фреймворк для аппаратной реализации алгоритмов нейросетей на GPU и супер-компьютерных архитектурах?
— и т.д. и т.п.
Этот факт тонко проиллюстрировал Андрю Вайт из Gartner , задав такой вопрос.
Что бы вы предпочли иметь для вашего бизнеса?
1) меньше данных и великолепную аналитику;
2) больше данных и неплохую аналитику.
Если 5 лет назад еще были сомневающиеся в правильном ответе на этот вопрос. Сегодня ответ ясен на 100% - главное для успеха – НЕ алгоритмы, НЕ софт, НЕ железо, А ДАННЫЕ.
В современном цифровом мире есть 3 источника данных:
1. Данные хранящиеся в сети Интернет (их главный обладатель Google, получающая все эти гигантские объемы данных практически задаром).
2. Данные из закрытых специализированных баз (главный претендент на обладание ими – компания IBM, тратящая на них миллиарды и миллиарды и скупившая уже львиную долю медицинских и климатических данных)
3. Репозитории данных Интернета вещей (IoT) (типа вот этих ). Здесь пока активней всех Microsoft. Но IBM пытается довольно хитро влезть в этот важнейший 3й сегмент мировых данных, начав предоставлять услуги когнитивной визуальной инспекции (Cognitive Visual Inspection) промышленным гигантам типа АВВ.
Из всего сказанного вывод такой – королей в мире AI будет два:
✔️ Google в мире открытых данных и B2C
✔️ IBM в мире закрытых данных (вкл. IoT) и B2B (если, конечно, компания переживет продолжительный спад бизнеса, что с каждым кварталом становится все сложнее).
#AI
Как я недавно писал, понять генеральную линию дальнейшего развития AI невозможно.
Однако, предсказать, кто станет королем в мире AI в ближайшие лет 10, уже можно с большой вероятностью.
Для большинства возможность такого предсказания может показаться странной. Как же так? Ведь это зависит от многих непредсказуемостей:
— кто сумеет найти более совершенные архитектуры нейросетей?
— кто разработает более совершенные алгоритмы глубинного обучения?
— кто откроет новые модели и методы обучения нейросетей, качественно улучшающие результаты их обучения?
— кто создаст наиболее совершенный фреймворк для аппаратной реализации алгоритмов нейросетей на GPU и супер-компьютерных архитектурах?
— и т.д. и т.п.
Так вот! Кто станет королем в мире AI от всего названного уже не зависит.
Все эти вопросы, конечно, важные. Но не главные.
Ключевой вопрос – КТО БУДЕТ ОБЛАДАТЬ ДАННЫМИ для обучения нейросетей.
Этот факт тонко проиллюстрировал Андрю Вайт из Gartner , задав такой вопрос.
Что бы вы предпочли иметь для вашего бизнеса?
1) меньше данных и великолепную аналитику;
2) больше данных и неплохую аналитику.
Если 5 лет назад еще были сомневающиеся в правильном ответе на этот вопрос. Сегодня ответ ясен на 100% - главное для успеха – НЕ алгоритмы, НЕ софт, НЕ железо, А ДАННЫЕ.
В современном цифровом мире есть 3 источника данных:
1. Данные хранящиеся в сети Интернет (их главный обладатель Google, получающая все эти гигантские объемы данных практически задаром).
2. Данные из закрытых специализированных баз (главный претендент на обладание ими – компания IBM, тратящая на них миллиарды и миллиарды и скупившая уже львиную долю медицинских и климатических данных)
3. Репозитории данных Интернета вещей (IoT) (типа вот этих ). Здесь пока активней всех Microsoft. Но IBM пытается довольно хитро влезть в этот важнейший 3й сегмент мировых данных, начав предоставлять услуги когнитивной визуальной инспекции (Cognitive Visual Inspection) промышленным гигантам типа АВВ.
Из всего сказанного вывод такой – королей в мире AI будет два:
✔️ Google в мире открытых данных и B2C
✔️ IBM в мире закрытых данных (вкл. IoT) и B2B (если, конечно, компания переживет продолжительный спад бизнеса, что с каждым кварталом становится все сложнее).
#AI
Gartner
Three Factors Weighing on Growth Rates in 2023
Investing in differentiators that drive long-term success, despite pressures that weigh on growth prospects, is critical. #BusinessGrowth #Research #DigitalTransformation
ИНТЕРЕСНО, ПОЛЕЗНО, ПРИКОЛЬНО И ВЕСЕЛО
Какой пост вы предпочтете прочесть перед длинным уикендом?
Я полагаю такой, что будет для вас интересный, полезный, прикольный и веселый.
Ну а поскольку длинный уикенд на подходе, я представляю вам 1ю попытку такого поста с тегом
#ИнтересноПолезноПрикольноВесело
ИНТЕРЕСНО
Интереснейшая штука – смотреть новые патенты технологических компаний. Ну чего только не придумают суперкреативные люди!
Например:
— Ford предложил использовать дополненную реальность в качестве информационно-приборной среды водителя;
— Uber изобрел городской планировщик, позволяющий моделировать все параметры движения (скорость, пробки, аварии и т.д.) при оценке различных вариантов городских перепланировок и реноваций.
— IBM изобрела технологию, позволяющую на лету передавать груз от дрона к дрону (крайне актуально, поскольку главным преимуществом обычных курьеров перед дронами пока что оставалось ограничение полетной дистанции дрона)
ПОЛЕЗНО
Что может быть полезней мобильных приложений для здоровья?
Здесь для вас собраны 49 самых крутых американских стартапов, разрабатывающих самые новые мобильные приложения по 12 направлениям: от сердца и диабета до женского здоровья и психиатрии.
А здесь ТОР 10 израильских стартапов, среди которых, помимо 12 основных направлений, есть уникальные: от ассистента в бросании курить до корректировки осанки.
ПРИКОЛЬНО
В известном руководстве Билла Гарлей, как поднять деньги инвесторов с помощью неотразимой презентации, сказано:
Здесь вы увидите, практическое доказательство сказанного Биллом.
10 презентаций, позволивших сегодняшним всемирно известным единорогам поднять деньги, когда они были еще не сильно известны и совсем без рога или дорого и выгодно продаться.
Не важно, какова длина презы (12 слайдов у Airbnb, стоящей сегодня $29.3В) или 186 слайдов у MySQL, продавшейся в 2008 за $1В). Важно лишь, - как ты умеешь подать историю и перспективы своей компании.
Уникальные кейсы замечательно дополняют руководство Билла Гарлей.
И, НАКОНЕЦ, ВЕСЕЛО
Великие предприниматели – не только гениальные продавцы своих компаний, проектов, продуктов и идей.
Самое важное – они умеют гениально продавать себя.
Одним из ключевых факторов этого является их смех. То, как они звучат и выглядят, когда смеются.
Посмотрите 4 видео-примера смеха: Джеффа Безоса, Мариссы Майер, Илона Маска и Марка Цукерберга.
Когда-нибудь появится нейронная сеть, способная по этим видео оценить капитализацию компаний смеющихся.
Ну а пока нейронка такого не тянет, попробуйте вы понять, в чем секрет превращения такого смеха в миллиарды 😊
Какой пост вы предпочтете прочесть перед длинным уикендом?
Я полагаю такой, что будет для вас интересный, полезный, прикольный и веселый.
Ну а поскольку длинный уикенд на подходе, я представляю вам 1ю попытку такого поста с тегом
#ИнтересноПолезноПрикольноВесело
ИНТЕРЕСНО
Интереснейшая штука – смотреть новые патенты технологических компаний. Ну чего только не придумают суперкреативные люди!
Например:
— Ford предложил использовать дополненную реальность в качестве информационно-приборной среды водителя;
— Uber изобрел городской планировщик, позволяющий моделировать все параметры движения (скорость, пробки, аварии и т.д.) при оценке различных вариантов городских перепланировок и реноваций.
— IBM изобрела технологию, позволяющую на лету передавать груз от дрона к дрону (крайне актуально, поскольку главным преимуществом обычных курьеров перед дронами пока что оставалось ограничение полетной дистанции дрона)
ПОЛЕЗНО
Что может быть полезней мобильных приложений для здоровья?
Здесь для вас собраны 49 самых крутых американских стартапов, разрабатывающих самые новые мобильные приложения по 12 направлениям: от сердца и диабета до женского здоровья и психиатрии.
А здесь ТОР 10 израильских стартапов, среди которых, помимо 12 основных направлений, есть уникальные: от ассистента в бросании курить до корректировки осанки.
ПРИКОЛЬНО
В известном руководстве Билла Гарлей, как поднять деньги инвесторов с помощью неотразимой презентации, сказано:
“Investors are not solely evaluating your company’s story. They are also evaluating your ability to convey that story” (Инвесторы не только оценивают рассказ о вашей компании. Они также оценивают вашу способность преподнести этот рассказ).Здесь вы увидите, практическое доказательство сказанного Биллом.
10 презентаций, позволивших сегодняшним всемирно известным единорогам поднять деньги, когда они были еще не сильно известны и совсем без рога или дорого и выгодно продаться.
Не важно, какова длина презы (12 слайдов у Airbnb, стоящей сегодня $29.3В) или 186 слайдов у MySQL, продавшейся в 2008 за $1В). Важно лишь, - как ты умеешь подать историю и перспективы своей компании.
Уникальные кейсы замечательно дополняют руководство Билла Гарлей.
И, НАКОНЕЦ, ВЕСЕЛО
Великие предприниматели – не только гениальные продавцы своих компаний, проектов, продуктов и идей.
Самое важное – они умеют гениально продавать себя.
Одним из ключевых факторов этого является их смех. То, как они звучат и выглядят, когда смеются.
Посмотрите 4 видео-примера смеха: Джеффа Безоса, Мариссы Майер, Илона Маска и Марка Цукерберга.
Когда-нибудь появится нейронная сеть, способная по этим видео оценить капитализацию компаний смеющихся.
Ну а пока нейронка такого не тянет, попробуйте вы понять, в чем секрет превращения такого смеха в миллиарды 😊
Удачных вам длинных выходных! ✌️CB Insights Research
Auto Tech & Logistics Patent Watch: Autonomous Routing, AR Windscreens, And More
We used CB Insights' patent search engine to track recent publications from Google, Uber, Ford, and others.