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

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

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

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

#McKinsey

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

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

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

#HumanBrainProject

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

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

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


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

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

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

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

Читайте Artificial Intelligence Is Not A Technology

#AI #ИИ

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

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

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

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

#Complexity

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

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

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

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

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

#Этика #БеспилотныеАвто

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

#Старение

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

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

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

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

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

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

#ЛюсидныеСны #ИИ

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

#ИИ #Физика

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

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

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

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

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

#ИскусственнаяЖизнь #ЭволюционныеВычисления

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


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

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

Новые убедительные доказательства об изнасиловании соцботами нашего здравого смысла.
Тщательный всесторонний анализ пула из 14 млн твитов ставит точку в обвинительном заключении против социальных ботов (соцботов).
1) Именно соцботам мир обязан превращению нашей медиасреды в фейковую инфореальность. Без них и только силами людей было бы невозможно достижение сегодняшнего уровня доминирования фейковых новостей над фактчекинговой правдой.
2) Сила соцботов не только в их способности генерировать вирусные каскады сообщений, но и в умении ловко манипулировать людьми путем использования когнитивных предубеждений и слабостей последних.
3) По сути, инфовойна е-Зла и е-Добра не просто уже идет, а почти что неостановима, т.к. её супероружием – соцботами – уже пользуются ВСЕ конфликтующие стороны.
Остановить скатывание к 100%но фейковой инфореальности может лишь «договор о взаимном контроле» над этим типом «супер-инфо-вооружений».

В качестве тизера два поразительных примера:
А) Соцботы уже довели людей до крайней степени кретинизма, когда среди фейковых новостей самыми виральными становятся наиболее идиотские.
Б) Основным инструментом распространения фейковой заразы для соцботов становятся «люди-супер-распространители» - самые популярные люди в сети, играющие для соцботов роль «полезных е-идиотов»

В только что опубликованном отчете The spread of low-credibility content by social bots еще много интересных графиков, а интерактивная версия доступна здесь.

Предысторию вопроса см. по тэгу
#Соцботы

Квантовые компьютеры –технологическая спекуляция.
И недалек день, когда это станет ясно всем.
Легендарный американский физик Рольф Ландауэр еще 20+ лет назад настаивал, чтобы все публикации на тему квантовых компьютеров сопровождались следующим примечанием:
«Этот проект, как и все прочие проекты квантовых вычислений, опирается на спекулятивную технологию. В своей нынешней форме она не принимает в расчет всевозможные источники шумов, ненадежностей и ошибок производства, так что работать, скорее всего, это не будет»

Не смотря на всемирно признанный авторитет бывшего руководителя исследовательского подразделения IBM, правительственные исследовательские агентства многих стран, академические институты (многие из которых финансируются государством) и корпоративные лаборатории тратят миллиарды долларов в год на разработку квантовых компьютеров. Гиганты Уолл-стрита, типа Морган Стэнли ожидают, что промышленные квантовые компьютеры появятся уже в ближайшие годы в результате технологической революции, подготовленной китами IT-бизнеса во главе с Google и IBM.
В России, впрочем, как и в США, квантовые компьютеры, наряду с «сильным ИИ» (AGI), считаются ключевыми прорывными направлениями, коим предстоит кардинально изменить мир в ближайшее 10-20 лет.

Про то, что «сильный ИИ» - это очередная масштабная Панама, я уже не раз писал, благо это все же моя специализация.
А вот написать подобное про квантовые компьютеры я так и не решался, не будучи специалистом в этой круто физически замешенной области компьютинга, да еще и сдерживаемый старым знакомством со времен Cray Research с Бо Эвальдом (Президентом D-Wave).

И как же я рад, что вместо меня (и наверняка, куда лучше) это сделал, наконец, Михаил Дьяконов - известный исследователь в области теоретической физики в лаборатории Чарльза Кулона Университета Монпелье во Франции, чьё имя вам, возможно, известно в связи с т.н. «поверхностными волнами Дьяконова».

Его превосходная статья The Case Against Quantum Computing, напечатанная отнюдь не в популярном СМИ, а в IEEE Spectrum, замечательна двумя качествами:
1) Мне не встречалось ранее столь понятное и лаконичное, и вместе с тем точное и глубокое описание того, что из себя представляет (в теории) квантовый компьютер.
2) И уж тем более я не видал столь же доходчивого и убедительного объяснения, почему (на практике) промышленный квантовый компьютер не появится еще очень долго, а возможно, и никогда.

Почему?
Да потому, что реально полезный (а не экспериментально-рекламный) квантовый компьютер должен обрабатывать набор непрерывных параметров, числом больше, чем количество субатомных частиц в наблюдаемой вселенной.

Ну а кому столь краткого объяснения недостаточно, читайте статью.
https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/the-case-against-quantum-computing
#КвантовыйКомпьютинг

Почему в США государством управляет финансовая верхушка?
А в Китае экономика и коррупция целиком во власти лидеров политической партии?
Почему именно военные рулят в Египте, а в Иране – духовные лидеры?
И самое главное.
Как ответы на эти вопросы связаны (1) со структурой власти, (2) с мотивацией стоящих у власти групп и (3) роли лидеров во властных группировках.

О новой теории известного американского системолога Янира Бар-Яма, президента Института комплексных систем Новой Англии в моем новом посте (время чтения до 4 мин.)
• на Medium
• на Яндекс Дзен

#СложныеСистемы #Власть #Лидерство

«Беспокоитесь, что ИИ станет слишком умным и захватит мир?
Но реальная проблема, — что, будучи предельно глуп, ИИ уже это сделал»

Эти слова Педро Домингоса – автора бестселлера 2017 «Мастер-алгоритм» - были бы отличным эпиграфом для недавней статьи Мелани Митчелл в NYT, озаглавленной «ИИ сталкивается с барьером смысла».
Статья резюмирует основную идею новой книги Мелани «ИИ – руководство для мыслящих людей», которая выйдет в следующем году и имеет отличные шансы стать бестселлером 2019.

Беда, как обычно, не с инструментарием (коим ИИ является), а с людьми. И ладно бы они, хоть и бездумно, но пользовались все новыми и новыми приложениями машинного обучения для пустяков – типа пресловутого заказа столика в ресторане.
Так нет же. Безумные энтузиасты и жадные корпорации (так уж они устроены) все более расширяют границы допустимых областей применения приложений машинного обучения (нахально и безосновательно называемых ими ИИ).

— Неважно, что «читающие» юридические документы программы могут быть легко обмануты (ведь и юристы ошибаются – говорят самозашоренные энтузиасты).
— Ерунда, что самоуправляемое авто при какой-то никому пока не известной игре освещения и теней может не распознать человека на своем пути (а сколько гибнет под колесами людей – парируют энтузиасты).
Мелани Митчелл приводит дюжину не менее опасных примеров, показывающих, как люди своими руками создают при внедрении т.н. ИИ все новые классы потенциальных уязвимостей: для отдельного человека и для всего человечества, допускающих физическое и ментальное негативное воздействие с никому неизвестными масштабами негативных последствий.

И все упирается
✔️ в выбранный ложный путь – симуляция «умного поведения» по определению безумными (в смысле ума совсем нет) программами на основе машинного обучения,
✔️ в неостановимую гонку коммерциализации т.н. ИИ систем, которые работают «достаточно хорошо» по узким задачам,
✔️ ну и, конечно, в безразмерную тупость и жадность людей, уповающих, что, мол, как и раньше бывало с революционными инновациями, все как-нибудь со временем рассосется.

А ведь есть только один способ остановить это безумие:
— Признать, что акторами «умного поведения» в реальной жизни людей (а не в лабораториях экспериментаторов) должны быть лишь реально разумные интеллектуальные системы.
— А для этого нужно, наконец, понять, описать, многократно проверить, что же такое разум, как он устроен и как может быть воспроизведен рукотворно.

Теория и практические подходы для этого существуют (и похоже, мне более не стоит откладывать про это написать).
Осталось лишь серьезно взяться, не уповая на коммерциализацию в ближайшие 12 месяцев.

Подробней:
Статья Мелани Митчелл https://www.nytimes.com/2018/11/05/opinion/artificial-intelligence-machine-learning.html
Информация к размышлению вокруг статьи https://mindmatters.ai/2018/11/machines-just-dont-do-meaning/

#БББ #ИИ #МашинноеОбучение

Можем ли мы предотвратить конец света? Новая теория сложности совместного выживания подсказывает, нам нужно перенимать опыт микробов.
Человечество неуклонно приближается к экзистенциальным границам, пройдя которые его выживание становится под вопросом. Великий Королевский астроном Сэр Мартин Рис не раз обращался с высоких трибун на эту тему - «Так это наш последний век?», «Можем ли мы предотвратить конец света?»

Но как?
• Стенаниями, заклинаниями и болтовней безответственных политиков ничему не поможешь.
• Инфо-хайпы в СМИ и медиа-срачи в соцсетях – тоже не помогают.
• Науки, от царицы – математики до постфактум объяснительницы – экономики, за это даже не берутся.
• И люди, по-прежнему, не в состоянии договориться ни по одной из экзистенциальных социальных дилемм.

Нужна новая наука с единственной целью – поиск путей выживания человечества при колоссальных изменениях среды обитания.
И вот 1й шаг к новой науке - Теория сложности совместного выживания – сделан.
Подробней в моем новом посте (время чтения до 4 мин.)
• на Medium https://bit.ly/2E1f90B
• на Яндекс Дзен https://bit.ly/2FKqNyn
#Экология #ОкружающаяСреда #Сложность #СоциальныеВзаимодействия

Как повысить эффективность обучения - рекомендации нейронауки для тренеров по обучению, да и, вообще, для каждого.
Наш мозг имеет почти бесконечные возможности. И чтобы развивать их, необходимо одно – уметь эффективно учиться.
И хотя языки, например, лучше изучать с раннего возраста, но, в принципе, пластичность мозга чрезвычайно велика, и можно эффективно учиться и взрослым. Ведь мозг, в этом смысле, подобен мышцам. Его умелая, эффективная тренировка – обучение - ключ к росту производительности.
О способах максимально увеличить эффективность обучения – новая книга «Учитесь! Таланты мозга, вызов машин» всемирно известного исследователя Станисласа Деана (титулованного нейроученого и автора мировых бестселлеров).
Книга пока только на французском. И потому самое важное в моём новом посте (на 5 мин чтения)
• на Medium https://bit.ly/2BBCNy2
• на Яндекс Дзен https://bit.ly/2TOMFM6
#Нейронауки #Обучение

Возможен ли объективный количественный анализ исторических событий уровня революции?
Оказывается, что да. И 1й в истории такой анализ, на примере Французской революции, показал, что при революциях харизма и лидерский дух их вождей оказывают на ход исторических событий примерно равное влияние, как и все политические, социальные и военные институты общества вместе взятые.
Подробней в моем новом посте (до 4х минут чтения)
• на Medium https://bit.ly/2AFJv4K
• на Яндекс Дзен https://bit.ly/2QtAOEr

#CognitiveScience #ComputationalSocialScience #DigitalHistory #PoliticalScience

Как устроены инфосоциальные пузыри в мире кривых инфозеркал.
О результатах 1го в мире исследования искажений, наводимых разными классами онлайн-платформ.

Мы живем в новой техно-социальной системе, в основе которой глобальная сеть Интернет. Все более значительная (и уже доминирующая) доля потребляемой информации приходит к нам из сети. Это справедливо, даже если «последняя миля» при доставке конкретной информации – не сеть, а радио, ТВ или даже газеты. Все равно, велика вероятность, что к их журналистам исходная информация пришла по сети (ведь даже и емейлы – тоже элемент сетевых коммуникаций).
В то же время известно, что вся сетевая информация опосредована фильтрацией, ранжированием и рекомендательными алгоритмами, которые, обеспечивая релевантность и привлекательность контента, порождают для потребителей информации непреднамеренные искажения (biases), становясь эдакими кривыми зеркалами реальности.
В результате, мы потребляем ровно ту инфу, что предоставляется нам сетью. Обращаем внимание лишь на то, что подсовывает нам сеть. Читаем лишь те интерпретации событий, что предлагает нам сеть. Обращаемся к тем источникам, на которые направляет нас сеть.
Со времен Гиппократа известно, что «мы есть то, что мы едим». Сегодня для человечества не менее актуально - «наш ум есть то, какую инфу мы потребляем».

Так как же тогда узнать, каково влияние непреднамеренных сетевых искажения в подаче нам сетевой информации (намеренные искажения – эта другая, хотя и не менее важная тема) разными типами онлайн-платформ и конкретными платформами?

Только что опубликованное 1е в мире исследование искажений, наводимых в техно-социальной инфосистеме Интернета (2.4 млрд. кликов-переходов, сделанных 10.5 млн. уникальных пользователей на 33.7 млн. уникальных сетевых страниц) ответило на несколько весьма важных вопросов.
Авторы сравнили 5 классов онлайн-платформ по уровню наводимых ими 2ух типов искажений.
✔️ «Зашоренность» (homogeneity bias) - искажение, приводящее к черпанию нами инфы из ограниченного числа источников.
✔️ «Стадность» (popularity bias) - искажение, приводящее к фокусировке нашего внимания лишь на самой популярной информации.
Вот 5 типов сравниваемых онлайн-платформ (и конкретные платформы в скобках):
• Email (Yahoo Mail, GMail, AOL Mail)
• Social Media (Facebook, Twitter, Reddit, YouTube, Tumblr, Pinterest)
• Web Search (Yahoo Search, Google, Bing, Ask)
• News recommendation (Google News)
• Wiki (Wikipedia)

Полный отчет читайте сами по ссылке
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/asi.24121
Здесь же «сухой остаток», отжатый из выводов исследования.
1) Все платформы будь здоров, как индуцируют оба типа искажений.
2) Суммарно для 2х типов искажений, сильнее всего индуцируют YouTube и Yahoo Mail
3) «Зашоренность» сильнее всего индуцируется YouTube и всеми Email платформами, а слабее всего поиском Google и Pinterest.
4) «Стадность» сильнее всего индуцируется Email платформами и Social Media, а слабее всего платформами Web Search.
5) Facebook оказался «средневреден» с точки зрения обоих типов искажений.
И главное.
Вокруг каждого из нас все более укрепляется свой инфосоциальный пузырь, ограничивающий поступающую нам информацию и искажающий наблюдаемую нами информационную картину миру, как если бы стенки пузыря работали подобно кривым зеркалам.
Плохая новость: с 2006 г процесс пузырестроительства ускорился, вследствие роста популярности социальных медиа.
Хорошая новость: пока рост линейный, а не как боялись, экспоненциальный.

#ИнфосоциальныеПузыри #Искажения #Интернет