Нащупана «формула крепкого орешка».
Как почувствовать запах приближающегося успеха и не слиться в 5 мин. от него.
Генри Форд дважды обанкротился, прежде чем основать Ford Motor Company. Джоан Роулинг была отвергнута двенадцатью издателями, прежде Гарри Поттер стал мировым кумиром. А Томасу Эдисону потребовалось более 1 тыс. попыток (!), прежде чем удалось осуществить на практике идею электрической лампочки.
Почему к ним успех все же пришел, а к другим нет?
«Чемпион настырности» Томас Эдисон объяснил это так: "Многие из жизненных неудач коренятся в том, что люди сдаются, не понимая, насколько они были близки к успеху."
Но можно это вообще понять?
• Можно ли понять, через сколько провалов нужно еще пройти, чтобы достичь успеха?
• Как вырваться из полосы неудач?
• Можно ли по каким-то признакам уловить запах приближающегося успеха?
Про науку об успехе я пишу давно (см. по тегу #scienceofsuccess). И уже не думал, что после гениального Барабаши кто-то сможет меня здесь сильно удивить. Но тем и прекрасна наука, что нет здесь пределов для интеллектуальных взлетов. Нет в мире «интеллектуальной гравитации», не позволяющей прыгать все выше и выше, без каких-либо физических ограничений. И вот новый рекорд. Нащупана «формула крепкого орешка», - как почувствовать ранние сигналы, способные предсказать, что нас ждет - победа или поражение.
Модель сложной динамики, лежащей в основе серийных неудач проверялась на 3х больших базах данных:
- заявки на гранты, когда-либо подававшиеся в Национальные институты здравоохранения - крупнейший в мире государственный фонд финансирования биомедицинских исследований (776721 заявка от 139091 исследователей с 1985 по 2015);
- история инвестиций в 253 579 стартапа по данным VentureXpert;
- Глобальная база данных терроризма о 170 350 террористических актах, совершенных 3178 террористическими организациями с 1970 по 2017 (здесь успех, как вы понимаете, измерялся успешностью теракта, - тоже своего рода «стартап»).
3я база взята со смыслом – не все же позитивный кейсы успеха изучать.
Что показало исследование и моделирование.
1) Во всех трех наборах данных предпоследняя попытка показывает систематически лучшую производительность, чем начальная попытка (т.е. стратегия «крепкого орешка» работает – держи удар и шансы на победу растут).
2) Успех НЕ обусловлен просто случайностью. Неудачи и опыт в целом дают нам ценные уроки, которые невозможно освоить иным способом. Чем больше вы терпите неудач, тем больше вы учитесь, и тем лучше вы выступите в следующий раз.
3) Но, к сожалению, ни случай, ни обучение сами по себе не могут объяснить эмпирические закономерности, лежащие в основе неудач. Успех лежит где-то между игрой случая и обучением, полученным вами в ходе предыдущих попыток.
4) Тем ни менее, идентифицировать ранние сигналы, которые помогают предсказать и предвидеть окончательную победу или поражение, возможно. Конкретика в 70 стр. приложений к 20ти-страничной статье.
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1725-y
Хотя здесь еще работать и работать. Но что-то подсказывает мне, что тысячи стартапов и венчурных инвесторов по всему миру не станут ожидать окончания продолжающейся серии этих исследований, а попытаются применить их результаты уже сейчас. И правильно сделают.
#scienceofsuccess
Как почувствовать запах приближающегося успеха и не слиться в 5 мин. от него.
Генри Форд дважды обанкротился, прежде чем основать Ford Motor Company. Джоан Роулинг была отвергнута двенадцатью издателями, прежде Гарри Поттер стал мировым кумиром. А Томасу Эдисону потребовалось более 1 тыс. попыток (!), прежде чем удалось осуществить на практике идею электрической лампочки.
Почему к ним успех все же пришел, а к другим нет?
«Чемпион настырности» Томас Эдисон объяснил это так: "Многие из жизненных неудач коренятся в том, что люди сдаются, не понимая, насколько они были близки к успеху."
Но можно это вообще понять?
• Можно ли понять, через сколько провалов нужно еще пройти, чтобы достичь успеха?
• Как вырваться из полосы неудач?
• Можно ли по каким-то признакам уловить запах приближающегося успеха?
Про науку об успехе я пишу давно (см. по тегу #scienceofsuccess). И уже не думал, что после гениального Барабаши кто-то сможет меня здесь сильно удивить. Но тем и прекрасна наука, что нет здесь пределов для интеллектуальных взлетов. Нет в мире «интеллектуальной гравитации», не позволяющей прыгать все выше и выше, без каких-либо физических ограничений. И вот новый рекорд. Нащупана «формула крепкого орешка», - как почувствовать ранние сигналы, способные предсказать, что нас ждет - победа или поражение.
Модель сложной динамики, лежащей в основе серийных неудач проверялась на 3х больших базах данных:
- заявки на гранты, когда-либо подававшиеся в Национальные институты здравоохранения - крупнейший в мире государственный фонд финансирования биомедицинских исследований (776721 заявка от 139091 исследователей с 1985 по 2015);
- история инвестиций в 253 579 стартапа по данным VentureXpert;
- Глобальная база данных терроризма о 170 350 террористических актах, совершенных 3178 террористическими организациями с 1970 по 2017 (здесь успех, как вы понимаете, измерялся успешностью теракта, - тоже своего рода «стартап»).
3я база взята со смыслом – не все же позитивный кейсы успеха изучать.
Что показало исследование и моделирование.
1) Во всех трех наборах данных предпоследняя попытка показывает систематически лучшую производительность, чем начальная попытка (т.е. стратегия «крепкого орешка» работает – держи удар и шансы на победу растут).
2) Успех НЕ обусловлен просто случайностью. Неудачи и опыт в целом дают нам ценные уроки, которые невозможно освоить иным способом. Чем больше вы терпите неудач, тем больше вы учитесь, и тем лучше вы выступите в следующий раз.
3) Но, к сожалению, ни случай, ни обучение сами по себе не могут объяснить эмпирические закономерности, лежащие в основе неудач. Успех лежит где-то между игрой случая и обучением, полученным вами в ходе предыдущих попыток.
4) Тем ни менее, идентифицировать ранние сигналы, которые помогают предсказать и предвидеть окончательную победу или поражение, возможно. Конкретика в 70 стр. приложений к 20ти-страничной статье.
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1725-y
Хотя здесь еще работать и работать. Но что-то подсказывает мне, что тысячи стартапов и венчурных инвесторов по всему миру не станут ожидать окончания продолжающейся серии этих исследований, а попытаются применить их результаты уже сейчас. И правильно сделают.
#scienceofsuccess
Nature
Quantifying the dynamics of failure across science, startups and security
Nature - A model demonstrates that people who eventually succeed and those who do not may initially appear similar, but are characterized by fundamentally distinct failure dynamics in terms of the...
Визуализация «ДНК мировой науки».
Жизнь сложна, но мир оказался еще сложнее.
Заветная мечта, что полная расшифровка ДНК избавит людей от болезней и позволит достичь небывалого уровня здоровья, а также физических и интеллектуальных способностей, пока что столь же далека от реальности, как умная колонка с Алисой от Сильного ИИ.
Слишком сложно все оказалось устроено. Сложные комбинации генов столь витиевато влияют на устройство и процессы, происходящие в живом организме, да еще так хитро зависят от внешних условий, что проследить все возможные связи не менее сложно, чем проанализировать все возможные варианты в шахматах, а то и в Го. Т.е. не реально.
С наукой оказалось аналогично. Заветная мечта, что физика в состоянии исчерпывающе объяснить нам физическое устройство мира, химия – химическое, биология – биологическое и т.д., - не сбылась. И уже ясно, что не сбудется.
Как и в ДНК человека, в «ДНК науки» слишком много связей, которые все не проанализировать. И также как с дальнейшим изучением ДНК человека, у науке лишь один путь преодоления немыслимой и неисчислимой сложности – пытаться проводить комплексные исследования связей и зависимостей многих базовых элементов и внешних факторов. Т.е. междисциплинарность.
Но как же выглядит «ДНК современной науки»?
К 150-летию журнала Nature проведена интереснейшая работа - проверка на больших данных, насколько в науке возрастает роль междисциплинарности.
Проанализированы 700 млн цитирований по 38 млн первоклассных научных статей самых авторитетный научных журналов за 1900-2017 гг. В результате получилось что-то типа визуализации «ДНК современной науки» (с учетом того, что научные знания, полученные за последнюю сотню+ лет, составляют львиную долю всех научных знаний человечества).
Результат визуализации таков.
За последние 50 лет междисциплинарность (разнообразие дисциплин в ссылках и цитатах статей) увеличилась, примерно, в три раза. Т.е. тренд налицо и растет.
Все чаще профильная область статьи заметно отличается от тех, на которые она оказывает влияние. Например, «Цифровой код ДНК», эссе о природе 2003 года, написанное системными биологами Леруа Худом и Дэвидом Галасом, изначально относилось к молекулярной биологии, однако основательно цитируется в областях компьютерных наук, клинической медицины и социальных наук.
Сплетение разных областей науки становится все сложнее. Вот как смотрится «научная вселенная» в переплетении 14 областей наук.
Оценить этот феерический набор переплетений можно лишь с помощью инфографики.
Итоговый вывод исследования просто процитирую.
«Усиление междисциплинарного мышления наблюдается в разных дисциплинах и не показывает признаков замедления. С ростом популяции исследователей, научной литературы и знаний научные усилия все больше интегрируются через границы наук. Научно-исследовательским учреждениям и финансирующим органам было бы полезно понять, что междисциплинарность становится нормой».
А в заключение, посмотрите невиданную картину – вся мировая наука за последние 100 лет. (изучить в деталях интерактивную карту цитирований по 38 млн статей можно здесь).
И кстати, единственный существующий канал про междисциплинарность так и назван - @theworldisnoteasy 😊
#МеждисциплинарныеИсследования
Жизнь сложна, но мир оказался еще сложнее.
Заветная мечта, что полная расшифровка ДНК избавит людей от болезней и позволит достичь небывалого уровня здоровья, а также физических и интеллектуальных способностей, пока что столь же далека от реальности, как умная колонка с Алисой от Сильного ИИ.
Слишком сложно все оказалось устроено. Сложные комбинации генов столь витиевато влияют на устройство и процессы, происходящие в живом организме, да еще так хитро зависят от внешних условий, что проследить все возможные связи не менее сложно, чем проанализировать все возможные варианты в шахматах, а то и в Го. Т.е. не реально.
С наукой оказалось аналогично. Заветная мечта, что физика в состоянии исчерпывающе объяснить нам физическое устройство мира, химия – химическое, биология – биологическое и т.д., - не сбылась. И уже ясно, что не сбудется.
Как и в ДНК человека, в «ДНК науки» слишком много связей, которые все не проанализировать. И также как с дальнейшим изучением ДНК человека, у науке лишь один путь преодоления немыслимой и неисчислимой сложности – пытаться проводить комплексные исследования связей и зависимостей многих базовых элементов и внешних факторов. Т.е. междисциплинарность.
Но как же выглядит «ДНК современной науки»?
К 150-летию журнала Nature проведена интереснейшая работа - проверка на больших данных, насколько в науке возрастает роль междисциплинарности.
Проанализированы 700 млн цитирований по 38 млн первоклассных научных статей самых авторитетный научных журналов за 1900-2017 гг. В результате получилось что-то типа визуализации «ДНК современной науки» (с учетом того, что научные знания, полученные за последнюю сотню+ лет, составляют львиную долю всех научных знаний человечества).
Результат визуализации таков.
За последние 50 лет междисциплинарность (разнообразие дисциплин в ссылках и цитатах статей) увеличилась, примерно, в три раза. Т.е. тренд налицо и растет.
Все чаще профильная область статьи заметно отличается от тех, на которые она оказывает влияние. Например, «Цифровой код ДНК», эссе о природе 2003 года, написанное системными биологами Леруа Худом и Дэвидом Галасом, изначально относилось к молекулярной биологии, однако основательно цитируется в областях компьютерных наук, клинической медицины и социальных наук.
Сплетение разных областей науки становится все сложнее. Вот как смотрится «научная вселенная» в переплетении 14 областей наук.
Оценить этот феерический набор переплетений можно лишь с помощью инфографики.
Итоговый вывод исследования просто процитирую.
«Усиление междисциплинарного мышления наблюдается в разных дисциплинах и не показывает признаков замедления. С ростом популяции исследователей, научной литературы и знаний научные усилия все больше интегрируются через границы наук. Научно-исследовательским учреждениям и финансирующим органам было бы полезно понять, что междисциплинарность становится нормой».
А в заключение, посмотрите невиданную картину – вся мировая наука за последние 100 лет. (изучить в деталях интерактивную карту цитирований по 38 млн статей можно здесь).
И кстати, единственный существующий канал про междисциплинарность так и назван - @theworldisnoteasy 😊
#МеждисциплинарныеИсследования
Nature
Nature’s reach: narrow work has broad impact
Nature - A scientific paper today is inspired by more disciplines than ever before, shows a new analysis marking the journal’s 150th anniversary.
Завораживающее зрелище – пролет сквозь «ДНК мировой науки»
Подобное я впервые увидел в 1й половине 90х в «секретной» лаборатории SGI в Швейцарии. В ней тогда придумывали, как получить синергию от анализа Больших Данных (термин Big Data был нами придуман через несколько месяцев) и компьютерной 3D визуализации (движок был придуман компанией за полгода до этого) на графических суперкомьютерах.
Прошло каких-то четверть века и вот перед нами не просто пролет над ландшафтами из бараков и небоскребов данных (как в презентации бюджета РФ, сделанной SGI в 1999 по заказу ЦСР Грефа для 1й экономической программы Путина), а полет через скопление галактик с мириадами старых и нарождающихся звезд … 😳
5 минутное шоу от Эйнштейна 21 века Альберта-Ласло Барабаши, иллюстрирующее статью Nature, о которой я писал вчера.
Просто нельзя оторваться! 👍
P.S. Вот так будет выглядеть образование во 2й половине 21 века.
Междисциплинарные полеты во сне и наяву между галактикам знаний и прямая трансляция «увиденного» с перепрошивкой пластической структуры нейронных связей головного мозга.
https://www.youtube.com/watch?v=GW4s58u8PZo&feature=youtu.be
#МеждисциплинарныеИсследования
Подобное я впервые увидел в 1й половине 90х в «секретной» лаборатории SGI в Швейцарии. В ней тогда придумывали, как получить синергию от анализа Больших Данных (термин Big Data был нами придуман через несколько месяцев) и компьютерной 3D визуализации (движок был придуман компанией за полгода до этого) на графических суперкомьютерах.
Прошло каких-то четверть века и вот перед нами не просто пролет над ландшафтами из бараков и небоскребов данных (как в презентации бюджета РФ, сделанной SGI в 1999 по заказу ЦСР Грефа для 1й экономической программы Путина), а полет через скопление галактик с мириадами старых и нарождающихся звезд … 😳
5 минутное шоу от Эйнштейна 21 века Альберта-Ласло Барабаши, иллюстрирующее статью Nature, о которой я писал вчера.
Просто нельзя оторваться! 👍
P.S. Вот так будет выглядеть образование во 2й половине 21 века.
Междисциплинарные полеты во сне и наяву между галактикам знаний и прямая трансляция «увиденного» с перепрошивкой пластической структуры нейронных связей головного мозга.
https://www.youtube.com/watch?v=GW4s58u8PZo&feature=youtu.be
#МеждисциплинарныеИсследования
YouTube
A network of science: 150 years of Nature papers
Science is a network, each paper linking those that came before with those that followed. In an exclusive analysis, researchers have delved into Nature's part of that network. We explore their results, taking you on a tour of 150 years of interconnected…
А существует ли справедливость?
Мы можем заставить ИИ не быть расистом, но будет ли это справедливо?
В последнюю пару лет на пути расширения использования ИИ на основе машинного обучения образовывался все более фундаментальный завал – неконтролируемая предвзятость. Она проявлялась во всевозможных формах дискриминации со стороны алгоритмов чернокожих, женщин, малообеспеченных, пожилых и т.д. буквально во всем: от процента кредита до решений о досрочном освобождении из заключения.
Проблема стала настолько серьезной, что на нее навалились всем миром: IT-гиганты и стартапы, военные и разведка, университеты и хакатоны …
И вот, похоже, принципиальное решение найдено. Им стал «Алгоритм Селдона» (детали см. здесь: популярно, научно). Он назван так в честь персонажа легендарного романа «Основание» Айзека Азимова математика Гэри Селдона. Ситуация в романе здорово напоминает нашу сегодняшнюю. Галактическая империя разваливалась, отчасти потому, что выполнение Трех законов робототехники требует гарантий, что ни один человек не пострадает в результате действий роботов. Это парализует любые действия роботов и заводит ситуацию в тупик. Селдон же предложил, как исправить это, обратившись к вероятностным рассуждениям о безопасности.
Разработчики «Алгоритма Селдона» (из США и Бразилии) пошли тем же путем. В результате получился фреймворк для разработки алгоритмов машинного обучения, облегчающий пользователям алгоритма указывать ограничения безопасности и избегания дискриминации (это можно условно назвать справедливостью).
Идея 1й версии «Алгоритма Селдона» была предложена еще 2 года назад. Но нужно было проверить на практике, как она работает. 1е тестирование было на задаче прогнозирования средних баллов в наборе данных из 43 000 учащихся в Бразилии. Все предыдущие алгоритмы машинного обучения дискриминировали женщин. 2е тестирование касалось задачи улучшения алгоритма управления контроллера инсулиновой помпы, чтобы он из-за предвзятостей не увеличивал частоту гипогликемии. Оба теста показали, что «Алгоритм Селдона» позволяет минимизировать предвзятость.
Казалось бы, ура (!?). Не совсем.
Засада может ждать впереди (опять же, как и предсказано Азимовым). Проблема в понимании людьми справедливости. Алгоритмы же так и так ни черта не понимают. И потому решать, что справедливо, а что нет, «Алгоритма Селдона» предлагает людям. Фреймворк позволяет использовать альтернативные определения справедливости. Люди сами должны выбрать, что им подходит, а «Алгоритм Селдона» потом проследит, чтобы выбранная «справедливость» не была нарушена. Однако даже среди экспертов существуют порядка 30 различных определений справедливости. И если даже эксперты не могут договориться о том, что справедливо, было бы странно перекладывать бремя решений на менее опытных пользователей.
В результате может получиться следующее:
• Пользователь рассудит, что справедливо, и задаст правила справедливости алгоритму.
• «Алгоритм Селдона» отследит выполнение правил.
• Но, по-честному, люди так и не будут уверены, справедливо ли они рассудили или нет.
#МашинноеОбучение #Справедливость #ПредвзятостьИИ
Мы можем заставить ИИ не быть расистом, но будет ли это справедливо?
В последнюю пару лет на пути расширения использования ИИ на основе машинного обучения образовывался все более фундаментальный завал – неконтролируемая предвзятость. Она проявлялась во всевозможных формах дискриминации со стороны алгоритмов чернокожих, женщин, малообеспеченных, пожилых и т.д. буквально во всем: от процента кредита до решений о досрочном освобождении из заключения.
Проблема стала настолько серьезной, что на нее навалились всем миром: IT-гиганты и стартапы, военные и разведка, университеты и хакатоны …
И вот, похоже, принципиальное решение найдено. Им стал «Алгоритм Селдона» (детали см. здесь: популярно, научно). Он назван так в честь персонажа легендарного романа «Основание» Айзека Азимова математика Гэри Селдона. Ситуация в романе здорово напоминает нашу сегодняшнюю. Галактическая империя разваливалась, отчасти потому, что выполнение Трех законов робототехники требует гарантий, что ни один человек не пострадает в результате действий роботов. Это парализует любые действия роботов и заводит ситуацию в тупик. Селдон же предложил, как исправить это, обратившись к вероятностным рассуждениям о безопасности.
Разработчики «Алгоритма Селдона» (из США и Бразилии) пошли тем же путем. В результате получился фреймворк для разработки алгоритмов машинного обучения, облегчающий пользователям алгоритма указывать ограничения безопасности и избегания дискриминации (это можно условно назвать справедливостью).
Идея 1й версии «Алгоритма Селдона» была предложена еще 2 года назад. Но нужно было проверить на практике, как она работает. 1е тестирование было на задаче прогнозирования средних баллов в наборе данных из 43 000 учащихся в Бразилии. Все предыдущие алгоритмы машинного обучения дискриминировали женщин. 2е тестирование касалось задачи улучшения алгоритма управления контроллера инсулиновой помпы, чтобы он из-за предвзятостей не увеличивал частоту гипогликемии. Оба теста показали, что «Алгоритм Селдона» позволяет минимизировать предвзятость.
Казалось бы, ура (!?). Не совсем.
Засада может ждать впереди (опять же, как и предсказано Азимовым). Проблема в понимании людьми справедливости. Алгоритмы же так и так ни черта не понимают. И потому решать, что справедливо, а что нет, «Алгоритма Селдона» предлагает людям. Фреймворк позволяет использовать альтернативные определения справедливости. Люди сами должны выбрать, что им подходит, а «Алгоритм Селдона» потом проследит, чтобы выбранная «справедливость» не была нарушена. Однако даже среди экспертов существуют порядка 30 различных определений справедливости. И если даже эксперты не могут договориться о том, что справедливо, было бы странно перекладывать бремя решений на менее опытных пользователей.
В результате может получиться следующее:
• Пользователь рассудит, что справедливо, и задаст правила справедливости алгоритму.
• «Алгоритм Селдона» отследит выполнение правил.
• Но, по-честному, люди так и не будут уверены, справедливо ли они рассудили или нет.
#МашинноеОбучение #Справедливость #ПредвзятостьИИ
Wired
Researchers Want Guardrails to Help Prevent Bias in AI
Machine-learning experts often design their algorithms to avoid some unintended consequences. But that’s not as easy for others.
Информационные автократии - как модель будущего.
Как AI изменит IA, и что это значит для мира.
Лекция Сергея ГУРИЕВА «Информационные автократии», прочитанная в университете Нархоз в Алматы, - абсолютный мастсмотр. Поразительно смелое и информационно мощное изложение интереснейшей, крайне малоизвестной, сложной и актуальной темы понятным и доходчивым языком.
Рассказывается о новой теории «Информационных автократий» (Informational Autocracy – IA), разрабатываемой Сергеем Гуриевым и Дэниелем Трейсманом.
Современные диктаторы остаются у власти не с помощью массового насилия или идеологии, а убеждая общественность, что они более других компетентны вести страну к лучшем для нее будущему к вящей пользе ее народа.
Современные диктаторы – это инфоавтократы, удерживающие власть с помощью цензуры, подавления или маргинализации независимых СМИ, кооптации элиты и оснащения полиции и спецслужб для подавления попыток восстания.
Под элитой в теории информационных автократий понимается не сословное или имущественное отличие, а уровень информированности и понимания происходящего в реальности.
Такая элита – меньшинство общества: образованное, просвещенное, информированное, интересующееся и разбирающееся в происходящем. Большинство же современного общества отличается по всем названным параметрам, а свои представления о происходящем черпает из масс-медиа.
Авторы теории информационных автократий показывают, что инфоавтократии превалируют над старомодными, откровенно насильственными диктатурами, когда информированная элита:
- достаточно велика, чтобы запугать ее массовыми репрессиям;
- но еще не настолько велика, чтобы:
а) не хватало денег на ее подкуп;
б) не хватало возможностей (финансовых и технологических) цензурировать все инфопространство.
Получается, чтобы в современном мире инфоавтократу удерживать власть, ему достаточно денег и инфотехнологий.
С деньгами понятно. А с инфотехнологиями – не совсем.
Ведь они же работают и против власти, снижая косты организации любых форм инакомыслия и протеста: от разрушения цензуры с помощью блогосферы и интернет-СМИ до оргплатформ протеста в соцсетях и мессенджерах.
Ответ на вопрос – работают ли инфотехнологии больше на или против инфоавтократов – в лекции Гуриева, да и в теории информационных автократий, к сожалению, еще не доработан.
Авторы, в основном, анализируют лишь «старые медиа» (ТВ и СМИ), оставляя вне рассмотрения Интернет и блогосферу. Что в результате и приводит их к выводу, что учет лишь ТВ и СМИ, не дает релевантной картины.
За бОльшим авторы отсылают к работе Тибериу Драгу и Джонотана Лупу «Does Technology Undermine Authoritarian Governments?». В ней показывается, что влияние инфотехнологий на режимы инфоавтократов двойное:
- сначала, для 1го поколения сетевых инфотехнологий, они больше работают против инфоавтократов, пробивая дыры в цензуре и помогая организации протестов;
- но на следующем этапе, для 2го поколения сетевых инфотехнологий, все меняется наоборот:
они не просто начинают давать преимущества инфоавтократорам, но и становятся ключевым фактором удержания власти, выступая теперь не просто механизмом цензуры, а активно формируя ментальную картину представлений о реальности в головах масс.
• 1е поколение сетевых инфотехнологий – блогосфера, интернет-СМИ, соцсети и мессенджеры.
• 2е – это соцботы на основе ИИ и дальнейшие навороты анализа больших данных, управляемых инфокаскадов, вплоть до «социального лазера».
Получается, приехали!
Поскольку технологический прогресс неостановим, - 2е поколение инфотехнологий тоже.
А значит мир будет неуклонно трансформироваться в мир инфоавтократоров.
Есть, правда, и Good News – мы в тренде 😎
#ИнформационныеАвтократии
Как AI изменит IA, и что это значит для мира.
Лекция Сергея ГУРИЕВА «Информационные автократии», прочитанная в университете Нархоз в Алматы, - абсолютный мастсмотр. Поразительно смелое и информационно мощное изложение интереснейшей, крайне малоизвестной, сложной и актуальной темы понятным и доходчивым языком.
Рассказывается о новой теории «Информационных автократий» (Informational Autocracy – IA), разрабатываемой Сергеем Гуриевым и Дэниелем Трейсманом.
Современные диктаторы остаются у власти не с помощью массового насилия или идеологии, а убеждая общественность, что они более других компетентны вести страну к лучшем для нее будущему к вящей пользе ее народа.
Современные диктаторы – это инфоавтократы, удерживающие власть с помощью цензуры, подавления или маргинализации независимых СМИ, кооптации элиты и оснащения полиции и спецслужб для подавления попыток восстания.
Под элитой в теории информационных автократий понимается не сословное или имущественное отличие, а уровень информированности и понимания происходящего в реальности.
Такая элита – меньшинство общества: образованное, просвещенное, информированное, интересующееся и разбирающееся в происходящем. Большинство же современного общества отличается по всем названным параметрам, а свои представления о происходящем черпает из масс-медиа.
Авторы теории информационных автократий показывают, что инфоавтократии превалируют над старомодными, откровенно насильственными диктатурами, когда информированная элита:
- достаточно велика, чтобы запугать ее массовыми репрессиям;
- но еще не настолько велика, чтобы:
а) не хватало денег на ее подкуп;
б) не хватало возможностей (финансовых и технологических) цензурировать все инфопространство.
Получается, чтобы в современном мире инфоавтократу удерживать власть, ему достаточно денег и инфотехнологий.
С деньгами понятно. А с инфотехнологиями – не совсем.
Ведь они же работают и против власти, снижая косты организации любых форм инакомыслия и протеста: от разрушения цензуры с помощью блогосферы и интернет-СМИ до оргплатформ протеста в соцсетях и мессенджерах.
Ответ на вопрос – работают ли инфотехнологии больше на или против инфоавтократов – в лекции Гуриева, да и в теории информационных автократий, к сожалению, еще не доработан.
Авторы, в основном, анализируют лишь «старые медиа» (ТВ и СМИ), оставляя вне рассмотрения Интернет и блогосферу. Что в результате и приводит их к выводу, что учет лишь ТВ и СМИ, не дает релевантной картины.
За бОльшим авторы отсылают к работе Тибериу Драгу и Джонотана Лупу «Does Technology Undermine Authoritarian Governments?». В ней показывается, что влияние инфотехнологий на режимы инфоавтократов двойное:
- сначала, для 1го поколения сетевых инфотехнологий, они больше работают против инфоавтократов, пробивая дыры в цензуре и помогая организации протестов;
- но на следующем этапе, для 2го поколения сетевых инфотехнологий, все меняется наоборот:
они не просто начинают давать преимущества инфоавтократорам, но и становятся ключевым фактором удержания власти, выступая теперь не просто механизмом цензуры, а активно формируя ментальную картину представлений о реальности в головах масс.
• 1е поколение сетевых инфотехнологий – блогосфера, интернет-СМИ, соцсети и мессенджеры.
• 2е – это соцботы на основе ИИ и дальнейшие навороты анализа больших данных, управляемых инфокаскадов, вплоть до «социального лазера».
Получается, приехали!
Поскольку технологический прогресс неостановим, - 2е поколение инфотехнологий тоже.
А значит мир будет неуклонно трансформироваться в мир инфоавтократоров.
Есть, правда, и Good News – мы в тренде 😎
#ИнформационныеАвтократии
Мир – это хаос, машина или эволюционирующая сложность?
Как сценарии «смежного возможного» описывают путь от демократии к автократии … и обратно.
Эффект бабочки предполагает, что миром правит хаос. Что связи процессов здесь настолько случайны или нюансированы, что точно измерить или прогнозировать их практически невозможно. Предсказать, как они будут взаимодействовать, еще менее реально. Из-за открытого Стюартом Кауфaманом "смежного возможного" (см. мой пост) и противоречивых импульсов человеческого поведения, большая часть мира движется как бы в случайных спазмах. Каждая новая технология и политическое событие создают возможности для продвижения общества в новых и часто непредвиденных направлениях, движимых человеческими агентами, имеющими свои важные, но непредсказуемые цели, стратегии и действия.
Вопреки вышесказанному, наука о сложности стремится выявить закономерности в этих процессах и взаимоотношениях. Многие паттерны могут быть нанесены на карту и, в некоторых случаях, предвидены сценарии будущего.
Сравнение политических режимов по всему миру указывает на определенные факторы, способствующие их социальной приспособляемости к быстро меняющимся условиям современного мира. Анализ государств, которые снизили свою социальную приспособляемость, показывает, почему их сильные стороны вдруг превратились в слабые.
Анализ обществ, перешедших от демократии к автократии указывает на несколько факторов, которые способствовали такому переходу. Более того. Теория антихаоса Стюарта Кауффмана позволяет нащупать критические факторы, с помощью которых можно направить как "фактические", так и” смежные возможности" общества в конструктивное будущее. И тем самым сменить автократию на демократию.
Об этом рассказывается в только что опубликованной в осеннем выпуске междисциплинарного журнала NETSOL статье Стюарта Кауффмана и Уолтера Клеменса «Is the World Chaos, a Machine, or Evolving Complexity? How Well Can We Understand Life and World Affairs?».
Клеменс – почетный проф. Бостонского универа, специализирующийся на междисциплинарном синтезе политологии и науки о сложности, как подходе к изучению международных отношений и сравнительной политики. Кстати, он еще 4 года назад описал на основе теории "смежного возможного" сценарии того, как сложатся в ближайшие годы отношения США и России.
Про Кауффмана - … даже не знаю, как сказать. Но если Барабаши мне видится Эйнштейном 21 века, то Кауффмана я бы назвал Аристотелем 21 века (почитайте упомянутый мой пост).
Резюмировать 40 страничную статью Кауффмана и Клеменса столь же тщетно, как «Физику» Аристотеля. Скажу лишь, о чем она.
В статье рассказывается:
• почему предсказание социальных и экономических процессов трудно, если не невозможно;
• но тем не менее, и здесь можно находить общие паттерны, воспользовавшись теориями анти-хаоса, самоорганизованной критичности и смежных возможностей;
• какова цена экстрактивной политики;
• как на 6 столпах построен сегодняшний западный мир: конкуренция, наука, демократия собственников, современная медицина, потребительское общество и протестантская трудовая этика;
• почему в мире растет тренд на удушение демократий, и как они умирают;
• каковы 4 ключевые черты «клик», устанавливающих авторитарные режимы;
• как возникает противостояние «Неизбежности» демократии против «Вечности» авторитарных режимов.
И главный итог анализа.
✔️ Просвещенность и свободное мышления - 2 главных приоритета на пути воспитания достоинства и обретения благополучия каждого индивида, равно как и каждой этнической/культурной группы – необходимое, но не достаточное условие выхода на "смежные возможные" сценарии пути из автократии к демократии.
#ИнформационныеАвтократии #Антихаос #СамоорганизованнаяКритичность #СмежноеВозможное
Как сценарии «смежного возможного» описывают путь от демократии к автократии … и обратно.
Эффект бабочки предполагает, что миром правит хаос. Что связи процессов здесь настолько случайны или нюансированы, что точно измерить или прогнозировать их практически невозможно. Предсказать, как они будут взаимодействовать, еще менее реально. Из-за открытого Стюартом Кауфaманом "смежного возможного" (см. мой пост) и противоречивых импульсов человеческого поведения, большая часть мира движется как бы в случайных спазмах. Каждая новая технология и политическое событие создают возможности для продвижения общества в новых и часто непредвиденных направлениях, движимых человеческими агентами, имеющими свои важные, но непредсказуемые цели, стратегии и действия.
Вопреки вышесказанному, наука о сложности стремится выявить закономерности в этих процессах и взаимоотношениях. Многие паттерны могут быть нанесены на карту и, в некоторых случаях, предвидены сценарии будущего.
Сравнение политических режимов по всему миру указывает на определенные факторы, способствующие их социальной приспособляемости к быстро меняющимся условиям современного мира. Анализ государств, которые снизили свою социальную приспособляемость, показывает, почему их сильные стороны вдруг превратились в слабые.
Анализ обществ, перешедших от демократии к автократии указывает на несколько факторов, которые способствовали такому переходу. Более того. Теория антихаоса Стюарта Кауффмана позволяет нащупать критические факторы, с помощью которых можно направить как "фактические", так и” смежные возможности" общества в конструктивное будущее. И тем самым сменить автократию на демократию.
Об этом рассказывается в только что опубликованной в осеннем выпуске междисциплинарного журнала NETSOL статье Стюарта Кауффмана и Уолтера Клеменса «Is the World Chaos, a Machine, or Evolving Complexity? How Well Can We Understand Life and World Affairs?».
Клеменс – почетный проф. Бостонского универа, специализирующийся на междисциплинарном синтезе политологии и науки о сложности, как подходе к изучению международных отношений и сравнительной политики. Кстати, он еще 4 года назад описал на основе теории "смежного возможного" сценарии того, как сложатся в ближайшие годы отношения США и России.
Про Кауффмана - … даже не знаю, как сказать. Но если Барабаши мне видится Эйнштейном 21 века, то Кауффмана я бы назвал Аристотелем 21 века (почитайте упомянутый мой пост).
Резюмировать 40 страничную статью Кауффмана и Клеменса столь же тщетно, как «Физику» Аристотеля. Скажу лишь, о чем она.
В статье рассказывается:
• почему предсказание социальных и экономических процессов трудно, если не невозможно;
• но тем не менее, и здесь можно находить общие паттерны, воспользовавшись теориями анти-хаоса, самоорганизованной критичности и смежных возможностей;
• какова цена экстрактивной политики;
• как на 6 столпах построен сегодняшний западный мир: конкуренция, наука, демократия собственников, современная медицина, потребительское общество и протестантская трудовая этика;
• почему в мире растет тренд на удушение демократий, и как они умирают;
• каковы 4 ключевые черты «клик», устанавливающих авторитарные режимы;
• как возникает противостояние «Неизбежности» демократии против «Вечности» авторитарных режимов.
И главный итог анализа.
✔️ Просвещенность и свободное мышления - 2 главных приоритета на пути воспитания достоинства и обретения благополучия каждого индивида, равно как и каждой этнической/культурной группы – необходимое, но не достаточное условие выхода на "смежные возможные" сценарии пути из автократии к демократии.
#ИнформационныеАвтократии #Антихаос #СамоорганизованнаяКритичность #СмежноеВозможное
Telegram
Малоизвестное интересное
Apple – не продавец, а провидец «Смежного Возможного»
После презентации новых iPhone и другой продукции капитализация Apple превысила $1 трлн. Многие уверены, что понимают, в чем секрет долгосрочного фантастического успеха Apple. Но они ошибаются. Потому…
После презентации новых iPhone и другой продукции капитализация Apple превысила $1 трлн. Многие уверены, что понимают, в чем секрет долгосрочного фантастического успеха Apple. Но они ошибаются. Потому…
Преждевременное старение – от недосыпа.
Сон важнее спортзала и диеты против старения.
Лауреат Нобелевской премии, биолог, Элизабет Блэкберн вместе с психологом Элиссой Ипел написали книгу о том, как продлить свою жизнь, удлинив теломеры (структуры на концах хромосом, которые играют ключевую роль в клеточном старении и потому используются в качестве маркера биологического старения). Основная мысль книги «The Telomere Effect: A Revolutionary Approach to Living Younger, Healthier, Longer» (Теломерный эффект: революционный подход к более молодой, здоровой и долгой жизни) в том, что мы можем взять старение под контроль и тем самым замедлить его.
В книге рассказывается, что в нашем арсенале уже есть средства, которые помогают теломерам восстановиться. Ничего нового: 1. умеренные физические нагрузки 2. биодобавки и правильное питание 3. все, что снижает уровень стресса — главным образом, медитативные техники (коротко можно прочесть здесь https://theageofhappiness.com/posts/untitled/6eci52c5108).
И вот новый прорыв. Тщательно проведенное и хорошо документированное исследование на 482 сингапурских добровольцах показало существенную зависимость длины теломер от недосыпа и, в целом, от качества сна. Длина теломер у тех, кто спал менее пяти часов в сутки оказалась в среднем на 356 пар оснований меньше, чем у тех, кто спал в течение семи часов (с учетом возраста, пола, этнической принадлежности и прочих демографических, социально-экономических факторов и факторов образа жизни).
В основе этого прорывного исследования использование фитнес-трекера Fitbit Charge HR с функцией мониторинга сна. И получается, что именно контроль сна становится самой важной функцией этих гаджетов. Контроль физической нагрузки, конечно, тоже полезен. Но полноценный сон, как оказалось, еще важнее.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6778117/
#Сон #Старение
Сон важнее спортзала и диеты против старения.
Лауреат Нобелевской премии, биолог, Элизабет Блэкберн вместе с психологом Элиссой Ипел написали книгу о том, как продлить свою жизнь, удлинив теломеры (структуры на концах хромосом, которые играют ключевую роль в клеточном старении и потому используются в качестве маркера биологического старения). Основная мысль книги «The Telomere Effect: A Revolutionary Approach to Living Younger, Healthier, Longer» (Теломерный эффект: революционный подход к более молодой, здоровой и долгой жизни) в том, что мы можем взять старение под контроль и тем самым замедлить его.
В книге рассказывается, что в нашем арсенале уже есть средства, которые помогают теломерам восстановиться. Ничего нового: 1. умеренные физические нагрузки 2. биодобавки и правильное питание 3. все, что снижает уровень стресса — главным образом, медитативные техники (коротко можно прочесть здесь https://theageofhappiness.com/posts/untitled/6eci52c5108).
И вот новый прорыв. Тщательно проведенное и хорошо документированное исследование на 482 сингапурских добровольцах показало существенную зависимость длины теломер от недосыпа и, в целом, от качества сна. Длина теломер у тех, кто спал менее пяти часов в сутки оказалась в среднем на 356 пар оснований меньше, чем у тех, кто спал в течение семи часов (с учетом возраста, пола, этнической принадлежности и прочих демографических, социально-экономических факторов и факторов образа жизни).
В основе этого прорывного исследования использование фитнес-трекера Fitbit Charge HR с функцией мониторинга сна. И получается, что именно контроль сна становится самой важной функцией этих гаджетов. Контроль физической нагрузки, конечно, тоже полезен. Но полноценный сон, как оказалось, еще важнее.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6778117/
#Сон #Старение
1й удар по китайской стратегии «нас там нет».
Запущен онлайн мониторинг токсичных универов и лабов Китая.
Остановить набравший скорость тяжелый локомотив Китая, поставившего цель к 2030 стать технологическим гегемоном мира, не может никто. Даже США. Уж больно китайский локомотив тяжел и слишком большую скорость набрал.
Тем не менее, варианты сильно замедлить этот локомотив все же есть, считают кудесники из ASPI. Например, можно регулярно подсыпать песка в буксы локомотива или потихоньку развинчивать рельсы на его пути.
Первая практическая диверсия ASPI против Китая ударила в самое сердце китайского техно-дракона – в национальную стратегию слияния интересов партии (государства), науки и бизнеса. Эта стратегия, на которой строятся все техно-инициативы и техно-программы Китая. Ее суть проста, но эффективна, как сталинские шарашки.
а) Что бы ни делали наука и бизнес Китая – их главным приоритетом должны быть интересы КПК.
б) Но все это должно быть неофициально, т.е. никаких формальных следов.
с) Неподчиняющиеся пусть пеняет на себя. Будет себе дороже.
Как такому противодействовать? Ведь формально этого нет. Но все работает именно так.
В ASPI рассудили просто.
Если «вас там нет», то мы просто будем открыто мониторить и публиковать «где и сколько вас там нет».
И запустили трекер китайских университетов и лабов, работающих на КПК, спецслужбы и военных. В трекере уже около 200 оборонных лабораторий и 400 оборонных исследовательских зон в гражданских университетах. Для каждого объекта указан риск «токсичности» (загреметь в санкционные списки США), если кто вдруг захочет посотрудничать.
Так что вуаля! Всем желающим наладить научные и технологические контакты с Китаем – сюда:
- интерактивный онлайн трекер https://unitracker.aspi.org.au/
- поясняющий документ https://www.aspi.org.au/report/china-defence-universities-tracker
Мой пост про предыдущий проект ASPI – «Инжиниринг глобального одобрения. Расширение власти КПК через контроль над данными» читайте здесь https://t.iss.one/theworldisnoteasy/906
#Китай #ЦифровойАвторитаризм
Запущен онлайн мониторинг токсичных универов и лабов Китая.
Остановить набравший скорость тяжелый локомотив Китая, поставившего цель к 2030 стать технологическим гегемоном мира, не может никто. Даже США. Уж больно китайский локомотив тяжел и слишком большую скорость набрал.
Тем не менее, варианты сильно замедлить этот локомотив все же есть, считают кудесники из ASPI. Например, можно регулярно подсыпать песка в буксы локомотива или потихоньку развинчивать рельсы на его пути.
Первая практическая диверсия ASPI против Китая ударила в самое сердце китайского техно-дракона – в национальную стратегию слияния интересов партии (государства), науки и бизнеса. Эта стратегия, на которой строятся все техно-инициативы и техно-программы Китая. Ее суть проста, но эффективна, как сталинские шарашки.
а) Что бы ни делали наука и бизнес Китая – их главным приоритетом должны быть интересы КПК.
б) Но все это должно быть неофициально, т.е. никаких формальных следов.
с) Неподчиняющиеся пусть пеняет на себя. Будет себе дороже.
Как такому противодействовать? Ведь формально этого нет. Но все работает именно так.
В ASPI рассудили просто.
Если «вас там нет», то мы просто будем открыто мониторить и публиковать «где и сколько вас там нет».
И запустили трекер китайских университетов и лабов, работающих на КПК, спецслужбы и военных. В трекере уже около 200 оборонных лабораторий и 400 оборонных исследовательских зон в гражданских университетах. Для каждого объекта указан риск «токсичности» (загреметь в санкционные списки США), если кто вдруг захочет посотрудничать.
Так что вуаля! Всем желающим наладить научные и технологические контакты с Китаем – сюда:
- интерактивный онлайн трекер https://unitracker.aspi.org.au/
- поясняющий документ https://www.aspi.org.au/report/china-defence-universities-tracker
Мой пост про предыдущий проект ASPI – «Инжиниринг глобального одобрения. Расширение власти КПК через контроль над данными» читайте здесь https://t.iss.one/theworldisnoteasy/906
#Китай #ЦифровойАвторитаризм
Chinese Defence Universities Tracker
Home
Chinese universities and their links to the state security apparatus. A project by the Australian Strategic Policy Institute.
Величайшее разводилово в истории человечества.
Началось отрезвление от дурмана онлайн-рекламы.
Несмотря на захватывающие рассказы об интеллектуальном микротаргетинге, мой сетевой серфинг уже несколько месяцев идет на фоне электрогенераторов и антисептиков для дерева (потребность в которых на ближайшие 10 лет я закрыл прошедшим летом).
Один из главных уроков Харари для 21 века в том, что великие и ужасные владельцы онлайн-данных узнают наши чаяния и предпочтения лучше нашей мамы и смогут продать нам что угодно: от «умных трусов» до нового президента страны.
Возразить здесь нечего. Все так. Вопрос лишь один – когда это станет возможно в реальности?
Мой ответ – довольно нескоро. Может лет через 20, а может и дольше.
Спорить с теми, кто считает иначе – нет смысла. Давайте лучше проверим это на самом крутом и масштабном из существующих практических кейсов – онлайн-рекламе. Поисковики и соцсети ежегодно зарабатывают на этом сотни миллиардов долларов, продавая бизнесу «от мертвого осла уши» и «забивая Мике баки» рассказами о все более интеллектуальном микротаргетинге.
А как на самом деле?
Да вот так.
Марк Причард, главный бренд- менеджер Procter&Gamble (P&G), контролирует маркетинговый бюджет в размере более 10,5 млрд долларов, что делает его компанию крупнейшим рекламодателем в мире - как в офлайне, так и в онлайне.
«Рынок онлайн-рекламы превратился в непрозрачный, мошеннический бизнес, где процветает «дрянная реклама», а хорошие деньги тонут в мусоре. Слишком долго рекламодатели слепо верили в истории о дивном, новом, чудесном, цифровом мире. Они купились на бредовую мысль, что цифра – это нечто принципиально новое… Но мы пришли в себя… Дни пожертвований в цифру прошли».
Если совсем коротко, то проблемы здесь таковы.
1. Свирепствует мошенничество в объемах до $150 млрд в год (это более половины общего бюджета онлайн-рекламы).
2. Метрики таковы, что рекламодатели не могут знать, что приведенные им цифры соответствуют действительности. За последние два года даже Facebook признал, что время от времени завышал свои цифры - в том числе по тому, сколько людей смотрят видео и сколько людей кликают на рекламу.
3. Рекламодатели плохо контролируют, где появляются объявления. Например, недавно крупные рекламодатели, такие как AT&T, GlaxoSmithKline и Verizon, обнаружили, что их реклама автоматом появилась в расистских видео на YouTube.
4. Люди просто не хотят видеть рекламу. Доходы блокировщиков рекламы растут на 40% в год.
5. Чистые и правильные показатели онлайн-рекламы оказались несбыточной мечтой. Adobe обнаружил что уже до 28% всего интернет-трафика является «нечеловеческим».
Думаете, вышеперечисленное – большая новость?
Ничуть. Все крупные игроки знают, что это так. Но миф революционного цифрового мира умного микротаргетинга продолжает господствовать в умах.
«Не обманывайтесь мифами», - сказал Марк Притчард, обращаясь к коллегам еще 2 года назад на отраслевой конференции.
Сегодня его мудрый совет стал еще более актуален.
Подробней https://thecorrespondent.com/125/the-non-sense-of-online-advertising-when-the-numbers-dont-add-up/1389146000-5c0c8f6b
#Реклама #Микротаргетинг
Началось отрезвление от дурмана онлайн-рекламы.
Несмотря на захватывающие рассказы об интеллектуальном микротаргетинге, мой сетевой серфинг уже несколько месяцев идет на фоне электрогенераторов и антисептиков для дерева (потребность в которых на ближайшие 10 лет я закрыл прошедшим летом).
Один из главных уроков Харари для 21 века в том, что великие и ужасные владельцы онлайн-данных узнают наши чаяния и предпочтения лучше нашей мамы и смогут продать нам что угодно: от «умных трусов» до нового президента страны.
Возразить здесь нечего. Все так. Вопрос лишь один – когда это станет возможно в реальности?
Мой ответ – довольно нескоро. Может лет через 20, а может и дольше.
Спорить с теми, кто считает иначе – нет смысла. Давайте лучше проверим это на самом крутом и масштабном из существующих практических кейсов – онлайн-рекламе. Поисковики и соцсети ежегодно зарабатывают на этом сотни миллиардов долларов, продавая бизнесу «от мертвого осла уши» и «забивая Мике баки» рассказами о все более интеллектуальном микротаргетинге.
А как на самом деле?
Да вот так.
Марк Причард, главный бренд- менеджер Procter&Gamble (P&G), контролирует маркетинговый бюджет в размере более 10,5 млрд долларов, что делает его компанию крупнейшим рекламодателем в мире - как в офлайне, так и в онлайне.
«Рынок онлайн-рекламы превратился в непрозрачный, мошеннический бизнес, где процветает «дрянная реклама», а хорошие деньги тонут в мусоре. Слишком долго рекламодатели слепо верили в истории о дивном, новом, чудесном, цифровом мире. Они купились на бредовую мысль, что цифра – это нечто принципиально новое… Но мы пришли в себя… Дни пожертвований в цифру прошли».
Если совсем коротко, то проблемы здесь таковы.
1. Свирепствует мошенничество в объемах до $150 млрд в год (это более половины общего бюджета онлайн-рекламы).
2. Метрики таковы, что рекламодатели не могут знать, что приведенные им цифры соответствуют действительности. За последние два года даже Facebook признал, что время от времени завышал свои цифры - в том числе по тому, сколько людей смотрят видео и сколько людей кликают на рекламу.
3. Рекламодатели плохо контролируют, где появляются объявления. Например, недавно крупные рекламодатели, такие как AT&T, GlaxoSmithKline и Verizon, обнаружили, что их реклама автоматом появилась в расистских видео на YouTube.
4. Люди просто не хотят видеть рекламу. Доходы блокировщиков рекламы растут на 40% в год.
5. Чистые и правильные показатели онлайн-рекламы оказались несбыточной мечтой. Adobe обнаружил что уже до 28% всего интернет-трафика является «нечеловеческим».
Думаете, вышеперечисленное – большая новость?
Ничуть. Все крупные игроки знают, что это так. Но миф революционного цифрового мира умного микротаргетинга продолжает господствовать в умах.
«Не обманывайтесь мифами», - сказал Марк Притчард, обращаясь к коллегам еще 2 года назад на отраслевой конференции.
Сегодня его мудрый совет стал еще более актуален.
Подробней https://thecorrespondent.com/125/the-non-sense-of-online-advertising-when-the-numbers-dont-add-up/1389146000-5c0c8f6b
#Реклама #Микротаргетинг
The Correspondent
The (non)sense of online advertising: when the numbers don’t add up
The digital advertising industry, worth hundreds of billions of dollars annually, is often plagued by widespread fraud, dubious metrics, and adblockers. Turns out that in a world of maths and numbers, measuring anything accurately is almost impossible.
Стратегия захвата мира Китаем определилась.
Новый анализ мировой техно-экспансии Поднебесной.
От новой инфографической карты, опубликованной позавчера International Cyber Policy Centre ASPI, просто едет крыша. Мир уже привык к фантастическим темпам строительства небоскребов и дорог в Китае. Но чтоб такими темпами подгребать под себя весь мир, - такое не снилось даже Александру Македонскому и Чингисхану. В курилках ЦРУ нервно курят аналитики, т.к. становится ясно – Компартия Китая наконец определилась со стратегией обретения статуса 1й сверхдержавы и возвращения себе своего истинного имени – Поднебесная.
✔️ Ставка только на технологии не проходит. В КПК рулят реалисты, осознавшие, что технологически США по-прежнему сильнее.
✔️ Поэтому в скорректированной стратегии 2030 сделана ставка на сочетание технологий, денег и кооперации. Иными словами, - глобальное проникновение с технологическим опутыванием совместными проектами с долевым китайским финансированием.
Опубликованные новые данные позволяют анализировать динамику мировой экспансии 23 компаний - техно-лидеров Китая в 96 странах.
Ими уже:
• Налажено международное сотрудничество по 295 инициативам развертывания видео наблюдения и слежки.
• В 45 странах будут развернуты китайские сети 5G.
• В 71 городе мира внедряются системы безопасности класса «Умный город».
• Налажена кооперация с 145 научно-исследовательскими лабораториями мира, наибольшая концентрация которых в Европе.
• Построено 208 ЦОДов и запущено 342 телко и IT-проекта по всему миру.
Новый отчет Mapping more of China’s technology giants (о запуске этого проекта инфо-картирования техно-экспансии Китая я рассказывал 8го августа) содержит информацию еще о 12 техно-гигантах Китая. Т.е. теперь их всего 23.
• Alibaba
• Baidu
• BeiDou
• BGI
• ByteDance
• China Electronics Technology Group (CETC)
• China Mobile
• China Telecom
• China Unicom
• CloudWalk
• Dahua
• DJI
• Hikvision (a subsidiary of CETC)
• Huawei
• iFlytek
• Megvii
• Meiya Pico
• SenseTime
• Tencent
• Uniview
• WuXi AppTec Group
• YITU
• ZTE
Интерактивная карта, позволяет анализировать, как экспансию конкретных компаний, так и географию протягивания ими 322х техно-щупалец по миру - 14 категорий экспансии 23х компаний.
В новый отчет включены:
SenseTime - один из самых дорогих в мире стартапов в области ИИ;
iFlytek – частично государственная компания по распознаванию речи;
Meiya Pico - компания по цифровой криминалистике и безопасности, пестрящая в заголовках СМИ в этом году из-за её мобильного приложения для сбора информации со смартфонов MFSocket;
DJI - специализируется на беспилотных технологиях;
BeiDou – не компания, а Спутниковая навигационная система китайского правительства;
ByteDance - интернет компания, возможно, самая известная в мире своим видео-приложением TikTok, страшно популярным среди подростков. Но TikTok тоже привлекает все большее общественное и медиа-внимание в США из-за использования данных граждан США и обвинения в цензуре, включая скрытый бан - понижение рейтинга отдельных тем алгоритмами приложения, чтобы пользователи не видели определенные темы в своем канале.
Обвинение, аналогичное тому, в чем все чаще пользователи обвиняют новостной агрегатор Яндекса.
Отчет содержит описание 4х кейсов:
- TikTok: цензура и слежка;
- Meiya Pico: извлечение данных со смартфонов для спецслужб;
- CloudWalk: дата-колониализм в Зимбабве;
- BeiDou: спутниковая и космическая гонка.
Резюме: если так пойдет, то к 2030 Китая не будет.
А будет Поднебесная.
#Китай
Новый анализ мировой техно-экспансии Поднебесной.
От новой инфографической карты, опубликованной позавчера International Cyber Policy Centre ASPI, просто едет крыша. Мир уже привык к фантастическим темпам строительства небоскребов и дорог в Китае. Но чтоб такими темпами подгребать под себя весь мир, - такое не снилось даже Александру Македонскому и Чингисхану. В курилках ЦРУ нервно курят аналитики, т.к. становится ясно – Компартия Китая наконец определилась со стратегией обретения статуса 1й сверхдержавы и возвращения себе своего истинного имени – Поднебесная.
✔️ Ставка только на технологии не проходит. В КПК рулят реалисты, осознавшие, что технологически США по-прежнему сильнее.
✔️ Поэтому в скорректированной стратегии 2030 сделана ставка на сочетание технологий, денег и кооперации. Иными словами, - глобальное проникновение с технологическим опутыванием совместными проектами с долевым китайским финансированием.
Опубликованные новые данные позволяют анализировать динамику мировой экспансии 23 компаний - техно-лидеров Китая в 96 странах.
Ими уже:
• Налажено международное сотрудничество по 295 инициативам развертывания видео наблюдения и слежки.
• В 45 странах будут развернуты китайские сети 5G.
• В 71 городе мира внедряются системы безопасности класса «Умный город».
• Налажена кооперация с 145 научно-исследовательскими лабораториями мира, наибольшая концентрация которых в Европе.
• Построено 208 ЦОДов и запущено 342 телко и IT-проекта по всему миру.
Новый отчет Mapping more of China’s technology giants (о запуске этого проекта инфо-картирования техно-экспансии Китая я рассказывал 8го августа) содержит информацию еще о 12 техно-гигантах Китая. Т.е. теперь их всего 23.
• Alibaba
• Baidu
• BeiDou
• BGI
• ByteDance
• China Electronics Technology Group (CETC)
• China Mobile
• China Telecom
• China Unicom
• CloudWalk
• Dahua
• DJI
• Hikvision (a subsidiary of CETC)
• Huawei
• iFlytek
• Megvii
• Meiya Pico
• SenseTime
• Tencent
• Uniview
• WuXi AppTec Group
• YITU
• ZTE
Интерактивная карта, позволяет анализировать, как экспансию конкретных компаний, так и географию протягивания ими 322х техно-щупалец по миру - 14 категорий экспансии 23х компаний.
В новый отчет включены:
SenseTime - один из самых дорогих в мире стартапов в области ИИ;
iFlytek – частично государственная компания по распознаванию речи;
Meiya Pico - компания по цифровой криминалистике и безопасности, пестрящая в заголовках СМИ в этом году из-за её мобильного приложения для сбора информации со смартфонов MFSocket;
DJI - специализируется на беспилотных технологиях;
BeiDou – не компания, а Спутниковая навигационная система китайского правительства;
ByteDance - интернет компания, возможно, самая известная в мире своим видео-приложением TikTok, страшно популярным среди подростков. Но TikTok тоже привлекает все большее общественное и медиа-внимание в США из-за использования данных граждан США и обвинения в цензуре, включая скрытый бан - понижение рейтинга отдельных тем алгоритмами приложения, чтобы пользователи не видели определенные темы в своем канале.
Обвинение, аналогичное тому, в чем все чаще пользователи обвиняют новостной агрегатор Яндекса.
Отчет содержит описание 4х кейсов:
- TikTok: цензура и слежка;
- Meiya Pico: извлечение данных со смартфонов для спецслужб;
- CloudWalk: дата-колониализм в Зимбабве;
- BeiDou: спутниковая и космическая гонка.
Резюме: если так пойдет, то к 2030 Китая не будет.
А будет Поднебесная.
#Китай
Mapping China's Tech Giants | Australian Strategic Policy Institute
Chinese technology companies are becoming increasingly important and dynamic actors on the world stage, but their growing influence also brings a range of strategic considerations.
Король ИИ голый, и ему нужно либо трусы надеть, либо крестик снять.
Франсуа Шолле из Google написал правду, которую его компания не может пока открыто признать.
Принципиальная ошибка современной науки и технологий ИИ в том, что они развиваются в условиях, когда:
- мы так и не договорились, что понимаем под ИИ;
- у нас нет способа сравнить ИИ между собой и с интеллектом человека.
В результате
(1) мы разрабатываем нечто, что помогает нам решать конкретные задачи, но, возможно, не является при этом интеллектом: ни подобием человеческого (об определении которого мы не договорились), ни искусственным (поскольку невозможно сделать искусственную сепульку, не договорившись, что такое натуральная сепулька);
(2) мы не в состоянии реально оценивать прогресс в создании ИИ, поскольку:
- не определились с направлением «куда плывем»;
- не договорились, как оценивать достигнутое (сравнивать разные интеллекты по «интеллектуальности»).
В итоге мы подобны морякам, отправившимся в далекое плавание, не договорившись, куда плывут, и не имея средств определения текущего местоположения.
В общем, ситуация тупиковая, не смотря на явный прогресс в прикладном использовании машинного обучения.
Ибо:
- с машинным обучением все ОК;
- а с созданием ИИ полная Ж.
И поэтому существующую парадигму ИИ необходимо кардинально менять.
Все вышесказанное - не просто мой очередной призыв к читателям канала «Малоизвестное интересное». Это преамбула к 60ти страничному «манифесту» On the Measure of Intelligence, на днях опубликованном Франсуа Шолле – известным исследователем ИИ в компании Google, создателем библиотеки глубокого обучения Keras и соразработчиком фреймворка машинного обучения TensorFlow.
Шолле сделал то, что не может позволить себе Google: открыто заявить – король ИИ голый, и ему нужно либо трусы надеть, либо крестик снять.
Ну а теперь о главном.
Главная ценность «Манифеста Шолле» не в его смелости и точности формулировок. А в том, что предложена четкая альтернатива, детально сформулировавшая (1) куда плыть и (2) как измерять свое местоположение на пути к цели (как сравнивать создаваемые интеллекты между собой и человеком).
Дочитать, что конкретно предложил Франсуа Шолле - на 90 сек. чтения в моем посте
- на Medium https://bit.ly/3SXfyWZ
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/KZuPs
#ИИ
Франсуа Шолле из Google написал правду, которую его компания не может пока открыто признать.
Принципиальная ошибка современной науки и технологий ИИ в том, что они развиваются в условиях, когда:
- мы так и не договорились, что понимаем под ИИ;
- у нас нет способа сравнить ИИ между собой и с интеллектом человека.
В результате
(1) мы разрабатываем нечто, что помогает нам решать конкретные задачи, но, возможно, не является при этом интеллектом: ни подобием человеческого (об определении которого мы не договорились), ни искусственным (поскольку невозможно сделать искусственную сепульку, не договорившись, что такое натуральная сепулька);
(2) мы не в состоянии реально оценивать прогресс в создании ИИ, поскольку:
- не определились с направлением «куда плывем»;
- не договорились, как оценивать достигнутое (сравнивать разные интеллекты по «интеллектуальности»).
В итоге мы подобны морякам, отправившимся в далекое плавание, не договорившись, куда плывут, и не имея средств определения текущего местоположения.
В общем, ситуация тупиковая, не смотря на явный прогресс в прикладном использовании машинного обучения.
Ибо:
- с машинным обучением все ОК;
- а с созданием ИИ полная Ж.
И поэтому существующую парадигму ИИ необходимо кардинально менять.
Все вышесказанное - не просто мой очередной призыв к читателям канала «Малоизвестное интересное». Это преамбула к 60ти страничному «манифесту» On the Measure of Intelligence, на днях опубликованном Франсуа Шолле – известным исследователем ИИ в компании Google, создателем библиотеки глубокого обучения Keras и соразработчиком фреймворка машинного обучения TensorFlow.
Шолле сделал то, что не может позволить себе Google: открыто заявить – король ИИ голый, и ему нужно либо трусы надеть, либо крестик снять.
Ну а теперь о главном.
Главная ценность «Манифеста Шолле» не в его смелости и точности формулировок. А в том, что предложена четкая альтернатива, детально сформулировавшая (1) куда плыть и (2) как измерять свое местоположение на пути к цели (как сравнивать создаваемые интеллекты между собой и человеком).
Дочитать, что конкретно предложил Франсуа Шолле - на 90 сек. чтения в моем посте
- на Medium https://bit.ly/3SXfyWZ
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/KZuPs
#ИИ
Medium
Король ИИ голый, и ему нужно либо трусы надеть, либо крестик снять
Франсуа Шолле из Google написал правду, которую его компания не может пока открыто признать
Техно-деза – это не фейк ньюс.
Фейк ньюс умышленно фабрикуется для обмана читателей с целью увеличения трафика и прибыли или же в целях пропаганды.
Техно-деза – это новость, получающая вирусное распространение, вследствие своей ложной сенсационности, образовавшейся из-за непреднамеренного искажения сути реальной технологической новости.
Вот пара свежих примеров техно-дезы.
Задайте поисковику такие запросы:
• OpenAI научила роборуку собирать кубик Рубика одной рукой
• Нейросеть научили решать задачу трех тел
Для каждого из запросов вы получите выдачу с десятками вариаций техно-дезы из самых уважаемых источников. Эти вариации весьма похожи своей сенсационностью и дышат техно-оптимизмом. Но подавляющее большинство из них (а скорее всего, все), при этом – чистая техно-деза.
Как работает техно-деза, и почему она ведет к интеллектуальной слепоте, - в моем новом посте на 3 мин чтения:
- на Medium https://bit.do/fjxye
- на Яндекс Дзене https://clck.ru/KeRtZ
#ИнтеллектуальнаяСлепота
Фейк ньюс умышленно фабрикуется для обмана читателей с целью увеличения трафика и прибыли или же в целях пропаганды.
Техно-деза – это новость, получающая вирусное распространение, вследствие своей ложной сенсационности, образовавшейся из-за непреднамеренного искажения сути реальной технологической новости.
Вот пара свежих примеров техно-дезы.
Задайте поисковику такие запросы:
• OpenAI научила роборуку собирать кубик Рубика одной рукой
• Нейросеть научили решать задачу трех тел
Для каждого из запросов вы получите выдачу с десятками вариаций техно-дезы из самых уважаемых источников. Эти вариации весьма похожи своей сенсационностью и дышат техно-оптимизмом. Но подавляющее большинство из них (а скорее всего, все), при этом – чистая техно-деза.
Как работает техно-деза, и почему она ведет к интеллектуальной слепоте, - в моем новом посте на 3 мин чтения:
- на Medium https://bit.do/fjxye
- на Яндекс Дзене https://clck.ru/KeRtZ
#ИнтеллектуальнаяСлепота
Medium
Началась эпидемия техно-дезы
Она ведет к интеллектуальной слепоте
«Как известно, у левшей доминирует правая сторона мозга, у правшей — левая.
Вот нельзя было проще?
Не знаю, спрашивайте генеральных конструкторов, они видимо очень хотели перед кем-то выебнуться, когда делали человека.
Не иначе, как вписались в конкурс на разработку самого дорогостоящего и неоправданного удобрения для почвы планеты Земля.
Правши.
С ними всё понятно: ими кишит планета, они вменяемы, рациональны, обязательны, с ними легко иметь дело, они исправно ходят на работу, к родственникам, в спортзал. Потому что у них доминирует левое полушарие мозга, где прошиты логические процессы.
Левши.
Это вечные дети. Потому что подключены к правому полушарию, которое отвечает за пространственное восприятие.
Что это значит? …»
Да много чего:
• что проверить кто вы (правша или левша), на самом деле, не так просто;
• что левши живут ощущениями, а правши могут абстрагироваться;
• что все люди рождаются левшами, а прошивку выбирают ещё до того, как начнут говорить;
• что правши чаще сходит с ума;
• что если бы все были левшами, цивилизация, скорее всего, не выжила …
Правда, страшно интересно и увлекательно написано?
Это пишет Ануш – автор канала АШОТОВНА - канал моральной поддержки людей. Здесь автор пишет о психотерапии, травмах и психических расстройствах, об отношениях с собой и с людьми.
Удивительное сочетание легкости текстов с важностью и нетривиальностью тем.
- Практическая польза, - как от хорошего справочника.
- А удовольствие, - как от увлекательной беллетристики.
Весьма рекомендую не только подписаться, но и полистать ленту назад (там много интересного уже опубликовано, ценность которого ничуть не уменьшилась).
И не забудьте дочитать про левшей и правшей
Вот нельзя было проще?
Не знаю, спрашивайте генеральных конструкторов, они видимо очень хотели перед кем-то выебнуться, когда делали человека.
Не иначе, как вписались в конкурс на разработку самого дорогостоящего и неоправданного удобрения для почвы планеты Земля.
Правши.
С ними всё понятно: ими кишит планета, они вменяемы, рациональны, обязательны, с ними легко иметь дело, они исправно ходят на работу, к родственникам, в спортзал. Потому что у них доминирует левое полушарие мозга, где прошиты логические процессы.
Левши.
Это вечные дети. Потому что подключены к правому полушарию, которое отвечает за пространственное восприятие.
Что это значит? …»
Да много чего:
• что проверить кто вы (правша или левша), на самом деле, не так просто;
• что левши живут ощущениями, а правши могут абстрагироваться;
• что все люди рождаются левшами, а прошивку выбирают ещё до того, как начнут говорить;
• что правши чаще сходит с ума;
• что если бы все были левшами, цивилизация, скорее всего, не выжила …
Правда, страшно интересно и увлекательно написано?
Это пишет Ануш – автор канала АШОТОВНА - канал моральной поддержки людей. Здесь автор пишет о психотерапии, травмах и психических расстройствах, об отношениях с собой и с людьми.
Удивительное сочетание легкости текстов с важностью и нетривиальностью тем.
- Практическая польза, - как от хорошего справочника.
- А удовольствие, - как от увлекательной беллетристики.
Весьма рекомендую не только подписаться, но и полистать ленту назад (там много интересного уже опубликовано, ценность которого ничуть не уменьшилась).
И не забудьте дочитать про левшей и правшей
Однополый секс – не ошибка природы.
Это базовый вариант для всего живого.
Однополое сексуальное поведение зарегистрировано у более чем 1500 видов животных и широко распространено в большинстве основных клад: от кальмаров до пингвинов и крупного рогатого скота.
Как такое могло произойти в ходе эволюции, если это напрямую не способствует размножению?
Ни одна из существующих гипотез не может этого объяснить.
Однако, новое исследование предложило альтернативную гипотезу, объясняющую эту головоломку.
Вместо того, чтобы удивляться, почему однополое поведение независимо развилось у стольких видов, исследователи предположили, что оно могло присутствовать в самых старых частях семейного древа всех животных. Самые ранние животные, размножавшиеся половым путем, могли спариваться с любой другой особью, с которой они сталкивались, независимо от пола.
Ошибка всех предыдущих исследований была в предвзятом представлении о том, как устроена природа, в которой гомосексуальность – это, якобы, отклонение от нормы.
Но это было нормой. Гетеросексуальность – всего лишь результат слепого поиска природой эволюционных преимуществ. А гомосексуальность – это базовая линия, дошедшая в качестве исключения и до наших дней.
Подробней:
- популярно https://www.nytimes.com/2019/11/26/science/same-sex-behavior-animals.html?smid=nytcore-ios-share
- научно https://www.nature.com/articles/s41559-019-1019-7
#Эволюция
Это базовый вариант для всего живого.
Однополое сексуальное поведение зарегистрировано у более чем 1500 видов животных и широко распространено в большинстве основных клад: от кальмаров до пингвинов и крупного рогатого скота.
Как такое могло произойти в ходе эволюции, если это напрямую не способствует размножению?
Ни одна из существующих гипотез не может этого объяснить.
Однако, новое исследование предложило альтернативную гипотезу, объясняющую эту головоломку.
Вместо того, чтобы удивляться, почему однополое поведение независимо развилось у стольких видов, исследователи предположили, что оно могло присутствовать в самых старых частях семейного древа всех животных. Самые ранние животные, размножавшиеся половым путем, могли спариваться с любой другой особью, с которой они сталкивались, независимо от пола.
Ошибка всех предыдущих исследований была в предвзятом представлении о том, как устроена природа, в которой гомосексуальность – это, якобы, отклонение от нормы.
Но это было нормой. Гетеросексуальность – всего лишь результат слепого поиска природой эволюционных преимуществ. А гомосексуальность – это базовая линия, дошедшая в качестве исключения и до наших дней.
Подробней:
- популярно https://www.nytimes.com/2019/11/26/science/same-sex-behavior-animals.html?smid=nytcore-ios-share
- научно https://www.nature.com/articles/s41559-019-1019-7
#Эволюция
NY Times
Seeking a New Lens to Study Same-Sex Behavior in Animals (Published 2019)
A team of researchers say that science has relied on a human heterosexual baseline and made faulty assumptions about sexual activity in the animal kingdom.
Неприятный сюрприз для плана Китая обретения мирового ИИ-лидерства.
Госфинансирование ИИ Китая не столь грандиозно, как представлялось.
План Компартии Китая добиться к 2030 статуса 1й сверхдержавы по ИИ сталкивается с серьезными затруднениями.
• Реалисты из КПК уже поняли, что ставка исключительно на технологическое превосходство не проходит, т.к. здесь США по-прежнему сильнее (см. «Стратегия захвата мира Китаем определилась»).
• Кроме того, эксперты при правительстве США, наконец, вышли из спячки и подготовили 5 направлений «гашения» Китая (см. «США проснулись и готовят ответный удар по ИИ Китая»).
Направление №1 – скачек в госфинансировании невоенного ИИ до $12 млрд в год (в том числе, на прорывные фундаментальные и прикладные ИИ исследования $9 млрд), а военного, примерно, до $6 млрд. Это ход, несомненно, очень сильный. Как показывает история технологических противостояний, превосходство в финансировании – важнейший фактор победы.
Но есть одно «но», - а сколько тратит на фундаментальные и прикладные ИИ исследования Китай?
И здесь засада. Китай эти цифры не раскрывает. А все существовавшие до сих пор оценки были уж больно огромные. Получалось, что госфинансирование Китаем невоенных ИИ составляет от $25 до $40 млрд в год. Против такого, даже США бессильны. Если, конечно, не объявлять «мобилизационный режим». Что в истории США бывало. Но сейчас ни Трамп, ни его возможный сменщик на такое вряд ли решится.
И тут неожиданный сюрприз. Коллеги из Центра безопасности и новейших технологий (CSET) при Школе иностранной службы Уолша в Джорджтауне опубликовали 1ю редакцию детального анализа госфинансирования Китаем невоенных ИИ исследований и прикладных разработок.
Работа выполнена весьма креативно и филигранно. Построена аналитическая модель. В нее вкатили море довольно сырых и подчас непроверяемых данных. Модель их просеяла и отфильтровала. И получилась довольно убедительная картина. Такой подход – единственно продуктивный в ситуации, когда мало достоверной информации. Например, в России ЛИНЭКС таким же методом в 2007 пересчитал объемы сегментов IT рынка, в результате чего IDC приняла эти оценки, скорректировав свои отчеты.
Теперь этот же подход был применен для раскрытия секретных цифр, скрываемых КПК.
Результат получился очень интересным.
Оказалось, что госфинансирование ИИ Китаем совсем не столь огромное, как Китай пытается внушить миру.
Резюме цифр приведено на приложенной таблице. Из нее следует:
1) В 2018 госфинансирование Китаем невоенных фундаментальных и прикладных ИИ исследований составило от $1.7 до $5.7 млрд, а военных от $0.3 до $2.7 млрд.
2) С одной стороны, это почти шестикратное превосходство в объемах госфинансирования ИИ США в 2018 (плохая новость для США)
3) С другой стороны, - это вдвое меньше объема госфинансирования ИИ США, которое предложено с 2020 в промежуточном докладе конгрессу США Комиссией по национальной безопасности и искусственному интеллекту (плохая новость для Китая).
Если план финансирования, предложенный Комиссией по национальной безопасности и искусственному интеллекту США будет принят, это лишит Китай уже 2го козыря – превосходство в финансировании (1й козырь – технологическое превосходство, - пока в руках США).
Если же конгрессменов жаба задушит, то шансы Китая реализовать свой план ИИ-превосходства сильно подскочат.
Отчет здесь.
А резюмирующие цифры приложены.
#Китай
Госфинансирование ИИ Китая не столь грандиозно, как представлялось.
План Компартии Китая добиться к 2030 статуса 1й сверхдержавы по ИИ сталкивается с серьезными затруднениями.
• Реалисты из КПК уже поняли, что ставка исключительно на технологическое превосходство не проходит, т.к. здесь США по-прежнему сильнее (см. «Стратегия захвата мира Китаем определилась»).
• Кроме того, эксперты при правительстве США, наконец, вышли из спячки и подготовили 5 направлений «гашения» Китая (см. «США проснулись и готовят ответный удар по ИИ Китая»).
Направление №1 – скачек в госфинансировании невоенного ИИ до $12 млрд в год (в том числе, на прорывные фундаментальные и прикладные ИИ исследования $9 млрд), а военного, примерно, до $6 млрд. Это ход, несомненно, очень сильный. Как показывает история технологических противостояний, превосходство в финансировании – важнейший фактор победы.
Но есть одно «но», - а сколько тратит на фундаментальные и прикладные ИИ исследования Китай?
И здесь засада. Китай эти цифры не раскрывает. А все существовавшие до сих пор оценки были уж больно огромные. Получалось, что госфинансирование Китаем невоенных ИИ составляет от $25 до $40 млрд в год. Против такого, даже США бессильны. Если, конечно, не объявлять «мобилизационный режим». Что в истории США бывало. Но сейчас ни Трамп, ни его возможный сменщик на такое вряд ли решится.
И тут неожиданный сюрприз. Коллеги из Центра безопасности и новейших технологий (CSET) при Школе иностранной службы Уолша в Джорджтауне опубликовали 1ю редакцию детального анализа госфинансирования Китаем невоенных ИИ исследований и прикладных разработок.
Работа выполнена весьма креативно и филигранно. Построена аналитическая модель. В нее вкатили море довольно сырых и подчас непроверяемых данных. Модель их просеяла и отфильтровала. И получилась довольно убедительная картина. Такой подход – единственно продуктивный в ситуации, когда мало достоверной информации. Например, в России ЛИНЭКС таким же методом в 2007 пересчитал объемы сегментов IT рынка, в результате чего IDC приняла эти оценки, скорректировав свои отчеты.
Теперь этот же подход был применен для раскрытия секретных цифр, скрываемых КПК.
Результат получился очень интересным.
Оказалось, что госфинансирование ИИ Китаем совсем не столь огромное, как Китай пытается внушить миру.
Резюме цифр приведено на приложенной таблице. Из нее следует:
1) В 2018 госфинансирование Китаем невоенных фундаментальных и прикладных ИИ исследований составило от $1.7 до $5.7 млрд, а военных от $0.3 до $2.7 млрд.
2) С одной стороны, это почти шестикратное превосходство в объемах госфинансирования ИИ США в 2018 (плохая новость для США)
3) С другой стороны, - это вдвое меньше объема госфинансирования ИИ США, которое предложено с 2020 в промежуточном докладе конгрессу США Комиссией по национальной безопасности и искусственному интеллекту (плохая новость для Китая).
Если план финансирования, предложенный Комиссией по национальной безопасности и искусственному интеллекту США будет принят, это лишит Китай уже 2го козыря – превосходство в финансировании (1й козырь – технологическое превосходство, - пока в руках США).
Если же конгрессменов жаба задушит, то шансы Китая реализовать свой план ИИ-превосходства сильно подскочат.
Отчет здесь.
А резюмирующие цифры приложены.
#Китай
Как в генетике программируется разум.
Эйнштейн 21 века на подходе к открытию «уравнения мозга».
Два года назад сын Альберта Ласло Барабаши (которого я уже много лет считаю Эйнштейном 21 века) втравил отца в грандиозную авантюру – попытаться раскрыть величайшую из загадок: как генетически кодируется устройство хадвера разума – нейронная архитектура связей индивидуального мозга.
1й этап этой работы закончен и дал потрясающий результат (как говорится, Эйнштейн – он и в Африке Эйнштейн). Опубликованные 2 декабря в Neuron подробности - малопонятные для неспециалиста, но увлекательные, как триллер – описать простым языком навозможно.
Понятийные аппараты и терминология науки о сложных сетях и нейробиологии наложились друг на друга, создав гремучую смесь с эзотерическим подтекстом (как никак, вопрос на уровне Бога – как в генетике программируется разум).
Помимо этой немеряной сложности, есть и вторая – математически, эта задача, казалось бы, неразрешима. Ведь в ДНК просто нет столько памяти, чтобы закодировать триллионы связей миллиардов нейронов мозга. А кроме ДНК другой супер-памяти у генетики нет.
И, наконец, третья неподъемная сложность (снова как бы толкающая тему в сторону эзотерики).
А существует ли вообще генетический план прошивки мозга в свете того, что она, в значительной мере (но не понятно какой) формируется уже при жизни на основе обучения и опыта?
Существующие теории о генетическом программировании прошивки мозга по своей сути стохастичны, и поэтому не могут воспроизводить конкретные схемы прошивки. И, следовательно, не могут ответить ни на один из поставленных выше вопросов.
А можно ли вообще найти «формулу мозга», математически строгую и позволяющую выдвигать и проверять (фальсифицировать) гипотезы о механизмах связи генетики и нейронной архитектуры?
Новое исследование проливает свет на такую возможность.
• Отец и сын Барабаши начали с гипотезы о том, что генетическая идентичность нейронов определяет формирование синапсов.
• На этой основе они предложили модель коннектома, позволяющую предсказывать результаты генетически управляемой нейронной прошивки.
• Модель предсказывает существование 3х разновидностей специфических повторяющихся узоров (мотивов) биклик (полных двудольных подграфов соединений пар нейронов) - (см. рис.)
• Для этих биклик авторы нашли математически подтверждаемую зависимость с транскрипционными факторами - формированием нейронных связей конкретными комбинациями экспрессируемых генов (см. рис.)
• В результате можно идентифицировать гены, ответственные за наблюдаемые локальные паттерны нейронных связей - повторяющихся узоров биклик.
Все это проверялось на модели самого простого коннектома червяка С elegans. И проверка показала, что модель позволяет увязывать нейронную архитектуру и экспрессию генов.
Что теперь?
Впереди долгий путь. Для коннектома человека все гораздо сложнее. Да и влияние обучения с опытом у человека посерьезней, чем у червяка.
Но главное – выявлен и проверен путь, вполне возможно, ведущий к раскрытию величайшей тайны человечества.
По крайней мере, Альберт-Ласло Барабаши настроен серьезно, написав в своем Твиттере – «Оставайтесь на связи - в ближайшее время последует математическая обработка результатов, позволяющая набросать уравнение мозга».
Так что реально стоит оставаться на связи.
«A Genetic Model of the Connectome»
#Генетика #Коннектом
Эйнштейн 21 века на подходе к открытию «уравнения мозга».
Два года назад сын Альберта Ласло Барабаши (которого я уже много лет считаю Эйнштейном 21 века) втравил отца в грандиозную авантюру – попытаться раскрыть величайшую из загадок: как генетически кодируется устройство хадвера разума – нейронная архитектура связей индивидуального мозга.
1й этап этой работы закончен и дал потрясающий результат (как говорится, Эйнштейн – он и в Африке Эйнштейн). Опубликованные 2 декабря в Neuron подробности - малопонятные для неспециалиста, но увлекательные, как триллер – описать простым языком навозможно.
Понятийные аппараты и терминология науки о сложных сетях и нейробиологии наложились друг на друга, создав гремучую смесь с эзотерическим подтекстом (как никак, вопрос на уровне Бога – как в генетике программируется разум).
Помимо этой немеряной сложности, есть и вторая – математически, эта задача, казалось бы, неразрешима. Ведь в ДНК просто нет столько памяти, чтобы закодировать триллионы связей миллиардов нейронов мозга. А кроме ДНК другой супер-памяти у генетики нет.
И, наконец, третья неподъемная сложность (снова как бы толкающая тему в сторону эзотерики).
А существует ли вообще генетический план прошивки мозга в свете того, что она, в значительной мере (но не понятно какой) формируется уже при жизни на основе обучения и опыта?
Существующие теории о генетическом программировании прошивки мозга по своей сути стохастичны, и поэтому не могут воспроизводить конкретные схемы прошивки. И, следовательно, не могут ответить ни на один из поставленных выше вопросов.
А можно ли вообще найти «формулу мозга», математически строгую и позволяющую выдвигать и проверять (фальсифицировать) гипотезы о механизмах связи генетики и нейронной архитектуры?
Новое исследование проливает свет на такую возможность.
• Отец и сын Барабаши начали с гипотезы о том, что генетическая идентичность нейронов определяет формирование синапсов.
• На этой основе они предложили модель коннектома, позволяющую предсказывать результаты генетически управляемой нейронной прошивки.
• Модель предсказывает существование 3х разновидностей специфических повторяющихся узоров (мотивов) биклик (полных двудольных подграфов соединений пар нейронов) - (см. рис.)
• Для этих биклик авторы нашли математически подтверждаемую зависимость с транскрипционными факторами - формированием нейронных связей конкретными комбинациями экспрессируемых генов (см. рис.)
• В результате можно идентифицировать гены, ответственные за наблюдаемые локальные паттерны нейронных связей - повторяющихся узоров биклик.
Все это проверялось на модели самого простого коннектома червяка С elegans. И проверка показала, что модель позволяет увязывать нейронную архитектуру и экспрессию генов.
Что теперь?
Впереди долгий путь. Для коннектома человека все гораздо сложнее. Да и влияние обучения с опытом у человека посерьезней, чем у червяка.
Но главное – выявлен и проверен путь, вполне возможно, ведущий к раскрытию величайшей тайны человечества.
По крайней мере, Альберт-Ласло Барабаши настроен серьезно, написав в своем Твиттере – «Оставайтесь на связи - в ближайшее время последует математическая обработка результатов, позволяющая набросать уравнение мозга».
Так что реально стоит оставаться на связи.
«A Genetic Model of the Connectome»
#Генетика #Коннектом
Как образуются сетевые черные дыры.
И почему не так важно, что хранится в «мировом разуме», а кто к нему подключен.
Мир таков, каким его представляет большинство. А это зависит от текущего состояния «мирового разума» - совокупности доминирующих конфигураций мировой сети идей, представлений и верований.
Вот уже с десяток лет, как основной медиа-средой «мирового разума» стала мировая паутина (WEB), состоящая из триллионов элементов электронного контента (информации) и миллиардов оперирующих им индивидов.
И оказалось, что текущее состояние «мирового разума» зависит от конфигурации связей индивидов ничуть ни меньше (и даже больше), чем от всей хранящейся в коллективной памяти человечества информации, сконденсированной в э-контенте «мирового разума».
✔️ Но от чего зависит конфигурация связей индивидов в мировой сети идей, представлений и верований?
До сих пор было ясно лишь одно - с каждым годом эта зависимость все более переходит от офлайновых социальных сетей (кругов знакомых в реальной жизни) к онлайновым (круги френдов ФБ, ВК и т.д.).
✔️ Что же до понимания механизма влияния сетевых связей на формирование идей, убеждений и верований людей, то до последнего времени это было совсем не ясно.
Вот почему так интересен результат нового исследования (еще находящегося в процессе пир-ревю) «Индивидуальные цифровые отпечатки когнитивного отражения» Digital Fingerprints of Cognitive Reflection.
Авторы представили убедительную аргументацию, что механизм влияния сетевых связей на формирование идей, убеждений и верований людей зависит от 2х ключевых факторов:
1) (здесь никаких сюрпризов) от конфигурации связей индивида;
2) (сюрприз-сюрприз) от когнитивного стиля индивида: интуиционист или рефлексионист.
Созданный в 2005 тест на когнитивное отражение Cognitive Reflection Test (CRT) все больше доминирует в теории индивидуальных различий в склонности к интуитивному/рефлексивному мышлению, и связан со многими реальными убеждениями, суждениями и верованиями, такими, например, как религиозность, паранормальные убеждения и моральные и политические суждения.
CRT выявляет склонность индивида к неправильным ответам, которые легко приходят на ум.
Предполагается, что способность увидеть подвох в вопросе равносильна решению задачи. Человек либо увидит подвох и задумается (рефлексионист), либо не увидит подвоха и даст напрашивающийся ответ (интуиционист).
Вопросы CRT – особенные. Типа, - «если вы бежите кросс и обгоняете бегущего вторым, - на каком месте вы теперь находитесь?»
Достаточно всего нескольких ответов на подобные вопросы CRT, чтобы определить, кто вы: интуиционист или рефлексионист. Желающие могут пройти сюда и за 1 мин пройти тест.
Оказалось, что когнитивный стиль человека довольно точно определяет:
• насколько человек разборчив в использовании информации от своих социальных связей;
• насколько избирательно человек обменивается новостями;
• насколько тщательно выбирает надежные источники;
• насколько более вероятно ретвитит или разшаривает инфу, в зависимости от ее важности/весомости.
Не менее важен вывод исследования о процессе формирования эхо-камер, - не только по политическим пристрастиям, но и по любому (!) вопросу.
Оказалось, что люди с низким уровнем когнитивного отражения, просто бессильны против их засасывания в эхо-камеры. По сути, для интуитивистов эхо-камера – как черная дыра, в которую он будет падать бесконечно долго.
Если подтвердятся выводы исследования, то каждому новому пользователю соцсетей его показатель CRT нужно будет выбивать на «личном жетоне», подобно группе крови на «жетоне военнослужащего». И без такого жетона в соцсеть ни ногой … Иначе засосет в сетевую «черную дыру»
#Соцсети #КогнитивныйСтиль
И почему не так важно, что хранится в «мировом разуме», а кто к нему подключен.
Мир таков, каким его представляет большинство. А это зависит от текущего состояния «мирового разума» - совокупности доминирующих конфигураций мировой сети идей, представлений и верований.
Вот уже с десяток лет, как основной медиа-средой «мирового разума» стала мировая паутина (WEB), состоящая из триллионов элементов электронного контента (информации) и миллиардов оперирующих им индивидов.
И оказалось, что текущее состояние «мирового разума» зависит от конфигурации связей индивидов ничуть ни меньше (и даже больше), чем от всей хранящейся в коллективной памяти человечества информации, сконденсированной в э-контенте «мирового разума».
✔️ Но от чего зависит конфигурация связей индивидов в мировой сети идей, представлений и верований?
До сих пор было ясно лишь одно - с каждым годом эта зависимость все более переходит от офлайновых социальных сетей (кругов знакомых в реальной жизни) к онлайновым (круги френдов ФБ, ВК и т.д.).
✔️ Что же до понимания механизма влияния сетевых связей на формирование идей, убеждений и верований людей, то до последнего времени это было совсем не ясно.
Вот почему так интересен результат нового исследования (еще находящегося в процессе пир-ревю) «Индивидуальные цифровые отпечатки когнитивного отражения» Digital Fingerprints of Cognitive Reflection.
Авторы представили убедительную аргументацию, что механизм влияния сетевых связей на формирование идей, убеждений и верований людей зависит от 2х ключевых факторов:
1) (здесь никаких сюрпризов) от конфигурации связей индивида;
2) (сюрприз-сюрприз) от когнитивного стиля индивида: интуиционист или рефлексионист.
Созданный в 2005 тест на когнитивное отражение Cognitive Reflection Test (CRT) все больше доминирует в теории индивидуальных различий в склонности к интуитивному/рефлексивному мышлению, и связан со многими реальными убеждениями, суждениями и верованиями, такими, например, как религиозность, паранормальные убеждения и моральные и политические суждения.
CRT выявляет склонность индивида к неправильным ответам, которые легко приходят на ум.
Предполагается, что способность увидеть подвох в вопросе равносильна решению задачи. Человек либо увидит подвох и задумается (рефлексионист), либо не увидит подвоха и даст напрашивающийся ответ (интуиционист).
Вопросы CRT – особенные. Типа, - «если вы бежите кросс и обгоняете бегущего вторым, - на каком месте вы теперь находитесь?»
Достаточно всего нескольких ответов на подобные вопросы CRT, чтобы определить, кто вы: интуиционист или рефлексионист. Желающие могут пройти сюда и за 1 мин пройти тест.
Оказалось, что когнитивный стиль человека довольно точно определяет:
• насколько человек разборчив в использовании информации от своих социальных связей;
• насколько избирательно человек обменивается новостями;
• насколько тщательно выбирает надежные источники;
• насколько более вероятно ретвитит или разшаривает инфу, в зависимости от ее важности/весомости.
Не менее важен вывод исследования о процессе формирования эхо-камер, - не только по политическим пристрастиям, но и по любому (!) вопросу.
Оказалось, что люди с низким уровнем когнитивного отражения, просто бессильны против их засасывания в эхо-камеры. По сути, для интуитивистов эхо-камера – как черная дыра, в которую он будет падать бесконечно долго.
Если подтвердятся выводы исследования, то каждому новому пользователю соцсетей его показатель CRT нужно будет выбивать на «личном жетоне», подобно группе крови на «жетоне военнослужащего». И без такого жетона в соцсеть ни ногой … Иначе засосет в сетевую «черную дыру»
#Соцсети #КогнитивныйСтиль
Men-C
Тест когнитивной рефлексии
Тест когнитивной рефлексии; cognitive reflection test; CRT
Подвижный интеллект – генератор разума.
И этот генератор нельзя приобрести, т.к. он наследуется.
Интеллект зависит, как от HW (структура мозга – размеры его регионов и их связанность), так и от SW («прошивка» - меняющаяся в процессе обучения и опыта коммутация нейронной сети).
Согласно доминирующей теории когнитивных способностей (Кеттелла — Хорна — Кэрролла), SW интеллекта включает в себя:
1) подвижный интеллект (fluid intelligence) — способность мыслить логически, воспринимать и запоминать новое, решать новые непривычные проблемы;
2) и кристаллизовавшийся интеллект (crystallized intelligence) — накопленный опыт и способность использовать усвоенные знания и навыки.
1й – это своего рода фреймворк для разработки приложений, а 2й – сами приложения, умеющие делать разные полезные вещи.
Но ведь эти приложения всего лишь результат использования (пока не понятно кем) фреймворка. А у разных людей сложность и совершенство этого фреймворка сильно разная. Причем настолько, что одно и то же обучение:
• одним людей позволяет оснастить себя шикарным набором новых приложений;
• другим – обзавестись набором приложений попроще;
• третьим – лишь увеличить число багов в уже имеющихся у них приложениях.
Все вышеизложенное долгое время (как минимум, с 1971, когда была разработана theory of fluid and crystallized intelligence) оставалось теорией. Но с развитием методов всевозможного сканирования и картирования мозга начались прорывы.
В начале этого года, использовав данные сотен участников проекта «коннектом человека», сразу несколько ведущих лабораторий мира продемонстрировали, что паттерны связности мозга создают «индивидуальные отпечатки», отличающие каждого человека. Люди с сильными функциональными связями между определенными регионами имеют обширный словарный запас и проявляют более высокий подвижный интеллект. Они, как правило, имеют лучшее образование и удовлетворенность жизнью, а также лучшую память и внимание.
Люди же с более слабыми функциональными связями среди тех же самых областей мозга имеют более низкий подвижный интеллект, снижающий способности к концентрации внимания и, в целом, к обучению.
За 1й волной прорывов пошла 2я. Новое исследование на 424 добровольцев дало ответ на вопрос – можно ли, проанализировав размеры отдельных областей мозга, оценить уровень подвижного интеллекта человека (т.е. сложность и совершенство его фреймворка для разработки приложений)?
Исследователи однозначно ответили – да. При этом для выявления значимых различий в уровне подвижного интеллекта, достаточно проанализировать лишь две структуры в мозге – парагиппокампальную кору и хвостатое тело.
Иными словами, можно заранее определить,
• кого стоит учить сложным навыкам,
• а кого – только время терять.
Вот такая, извините, получается почти что нейро-евгеника HW (что вовсе не отменяет значение социо-культурной прошивки SW).
Авторы исследования уже поставили следующую цель – найти способ усиления подвижного интеллекта на имеющемся HW. Всякие там нейро-импланты и т.д.
- Популярно
- Научно за пейволом
- Открытый текст
P.S. Эта новость имеет важный подтекст. Если наш интеллект все же так сильно зависит от наследуемого HW, то опасения Харари о скором появлении супер-людей за счет перепрошивки их алгоритмов (SW), оказываются несколько преждевременными.
P.P.S. Инфу об исследовании прислал читатель канала, планирующий использовать метод исследования в весьма перспективном новом проекте. Если взлетит – напишу.
#Нейронауки #Мозг #Обучение
И этот генератор нельзя приобрести, т.к. он наследуется.
Интеллект зависит, как от HW (структура мозга – размеры его регионов и их связанность), так и от SW («прошивка» - меняющаяся в процессе обучения и опыта коммутация нейронной сети).
Согласно доминирующей теории когнитивных способностей (Кеттелла — Хорна — Кэрролла), SW интеллекта включает в себя:
1) подвижный интеллект (fluid intelligence) — способность мыслить логически, воспринимать и запоминать новое, решать новые непривычные проблемы;
2) и кристаллизовавшийся интеллект (crystallized intelligence) — накопленный опыт и способность использовать усвоенные знания и навыки.
1й – это своего рода фреймворк для разработки приложений, а 2й – сами приложения, умеющие делать разные полезные вещи.
Но ведь эти приложения всего лишь результат использования (пока не понятно кем) фреймворка. А у разных людей сложность и совершенство этого фреймворка сильно разная. Причем настолько, что одно и то же обучение:
• одним людей позволяет оснастить себя шикарным набором новых приложений;
• другим – обзавестись набором приложений попроще;
• третьим – лишь увеличить число багов в уже имеющихся у них приложениях.
Все вышеизложенное долгое время (как минимум, с 1971, когда была разработана theory of fluid and crystallized intelligence) оставалось теорией. Но с развитием методов всевозможного сканирования и картирования мозга начались прорывы.
В начале этого года, использовав данные сотен участников проекта «коннектом человека», сразу несколько ведущих лабораторий мира продемонстрировали, что паттерны связности мозга создают «индивидуальные отпечатки», отличающие каждого человека. Люди с сильными функциональными связями между определенными регионами имеют обширный словарный запас и проявляют более высокий подвижный интеллект. Они, как правило, имеют лучшее образование и удовлетворенность жизнью, а также лучшую память и внимание.
Люди же с более слабыми функциональными связями среди тех же самых областей мозга имеют более низкий подвижный интеллект, снижающий способности к концентрации внимания и, в целом, к обучению.
За 1й волной прорывов пошла 2я. Новое исследование на 424 добровольцев дало ответ на вопрос – можно ли, проанализировав размеры отдельных областей мозга, оценить уровень подвижного интеллекта человека (т.е. сложность и совершенство его фреймворка для разработки приложений)?
Исследователи однозначно ответили – да. При этом для выявления значимых различий в уровне подвижного интеллекта, достаточно проанализировать лишь две структуры в мозге – парагиппокампальную кору и хвостатое тело.
Иными словами, можно заранее определить,
• кого стоит учить сложным навыкам,
• а кого – только время терять.
Вот такая, извините, получается почти что нейро-евгеника HW (что вовсе не отменяет значение социо-культурной прошивки SW).
Авторы исследования уже поставили следующую цель – найти способ усиления подвижного интеллекта на имеющемся HW. Всякие там нейро-импланты и т.д.
- Популярно
- Научно за пейволом
- Открытый текст
P.S. Эта новость имеет важный подтекст. Если наш интеллект все же так сильно зависит от наследуемого HW, то опасения Харари о скором появлении супер-людей за счет перепрошивки их алгоритмов (SW), оказываются несколько преждевременными.
P.P.S. Инфу об исследовании прислал читатель канала, планирующий использовать метод исследования в весьма перспективном новом проекте. Если взлетит – напишу.
#Нейронауки #Мозг #Обучение
Medicalxpress
By imaging the brain, scientists can predict a person's aptitude for training
People with specific brain attributes are more likely than others to benefit from targeted cognitive interventions designed to enhance fluid intelligence, scientists report in a new study. Fluid intelligence ...
Кардинальный прорыв к вычислительным искусственным живым машинам.
Это стало возможно, т.к. тело может мыслить и без мозга
Революционность этого открытия в том, что:
- до сих пор мы стремились сделать неживые машины с неким аналогом мозга (от компов и смартфонов до роботов);
- теперь же стало ясно, что если сделать живую машину, то она сможет обходиться и без мозга.
Суть открытия в том, что найден революционный способ реализации вычислений (память, логика, прогнозирование и решение проблем) у живых организмов БЕЗ нейронных сетей.
Из чего следует.
✔️ У живого организма 2 вычислительные системы: нейронная и не-нейронная (на основе обычных клеток).
✔️ И, соответственно, 2 механизма познания: нейронное и базальное (Basal Cognition).
Базальное познание есть у всех неневральных животных, растений, грибов и одноклеточных организмов. А у многоклеточных, включая нас, оно выполняет сложнейшие функции:
• неподъемные для нейронного познания: типа, конструирования и сборки органов – от глаза до сердца;
• и, что еще более важно, - не допускающие ошибок (коих в нейронных сетях избежать трудно).
То, что базальное познание (универсальный вычислитель на НЕнейронной основе) существует, биологи подозревали давно. Одноклеточные формы жизни и соматические клетки многоклеточных организмов принимают гибкие решения на основе входов в их микросреду. Например, биоэлектрические сигналы опосредуют важные аспекты долгосрочной координации, которые удерживают клетки для поддержания плана тела и не допуская развития онкогенеза. Нейроны же произошли от этих древних типов клеток, которые использовали биоэлектрическую сигнализацию для выполнения вычислений.
В то же время, даже у самых эволюционно развитых многоклеточных (типа людей) многие биопроцессы в организме (вплоть до сложнейшего регулирования морфогенезом и регенерацией), можно рассматривать как процессы, включающие обработку информации и принятие решений без участия мозга.
Память, прогнозирование и решение проблем прекрасно демонстрируются у абсолютно безмозглых сперматозоидов, амеб, дрожжей и растений. А у многоклеточных, например, при регенерации, сложность вычислительных задач, решаемых без участия нейронных систем, просто зашкаливает.
Например, хвосты, привитые по бокам саламандры, медленно переделываются в конечности, демонстрируя способность ткани определять свое положение в теле, сравнивать анатомию на уровне органов с целевой анатомией, и переделывая алгоритм регенерации тканей с учетом правильной анатомической корректировки.
Задача - понять, как ткани вычисляют с помощью биоэлектрических процессов, крайне важна для эволюционной биологи, регенеративной медицины и синтетической биоинженерии (разработка синтетических «живых машин»).
Новое исследование построило модель биоэлектрической сети BEN, способной решать когнитивные задачи в контексте биологических процессов (например, морфогенеза и ремоделирования), где сети НЕнейронных клеток совместно вычисляют и принимают решения.
Сети BEN позволяют реализовывать весь необходимый для вычислений HW: логические вентили, составные логические элементы, детекторы паттернов и память.
Это первое научное доказательство существования класса биологических систем, где вычислительный подход реализован на соматических биоэлектрических сетях.
Кроме того, авторы продемонстрировали, что логика может быть реализована в схемах с двунаправленными соединениями, которые типичны для НЕнейронных тканей, в отличие от традиционных однонаправленных схем, таких как нейронные сети и цифровые электронные схемы.
Мало того, что сети BEN могут вычислять, но они также могут быть устойчивыми к повреждениям, сохраняя вычислительные функцию даже после удаления части клеток.
Авторы считают, что это исследование обеспечивает концептуальные и моделирующие основы для понимания и управления развитием и регенерацией, а также для создания вычислительных искусственных живых машин.
https://www.nature.com/articles/s41598-019-54859-8
#BasalCognition
Это стало возможно, т.к. тело может мыслить и без мозга
Революционность этого открытия в том, что:
- до сих пор мы стремились сделать неживые машины с неким аналогом мозга (от компов и смартфонов до роботов);
- теперь же стало ясно, что если сделать живую машину, то она сможет обходиться и без мозга.
Суть открытия в том, что найден революционный способ реализации вычислений (память, логика, прогнозирование и решение проблем) у живых организмов БЕЗ нейронных сетей.
Из чего следует.
✔️ У живого организма 2 вычислительные системы: нейронная и не-нейронная (на основе обычных клеток).
✔️ И, соответственно, 2 механизма познания: нейронное и базальное (Basal Cognition).
Базальное познание есть у всех неневральных животных, растений, грибов и одноклеточных организмов. А у многоклеточных, включая нас, оно выполняет сложнейшие функции:
• неподъемные для нейронного познания: типа, конструирования и сборки органов – от глаза до сердца;
• и, что еще более важно, - не допускающие ошибок (коих в нейронных сетях избежать трудно).
То, что базальное познание (универсальный вычислитель на НЕнейронной основе) существует, биологи подозревали давно. Одноклеточные формы жизни и соматические клетки многоклеточных организмов принимают гибкие решения на основе входов в их микросреду. Например, биоэлектрические сигналы опосредуют важные аспекты долгосрочной координации, которые удерживают клетки для поддержания плана тела и не допуская развития онкогенеза. Нейроны же произошли от этих древних типов клеток, которые использовали биоэлектрическую сигнализацию для выполнения вычислений.
В то же время, даже у самых эволюционно развитых многоклеточных (типа людей) многие биопроцессы в организме (вплоть до сложнейшего регулирования морфогенезом и регенерацией), можно рассматривать как процессы, включающие обработку информации и принятие решений без участия мозга.
Память, прогнозирование и решение проблем прекрасно демонстрируются у абсолютно безмозглых сперматозоидов, амеб, дрожжей и растений. А у многоклеточных, например, при регенерации, сложность вычислительных задач, решаемых без участия нейронных систем, просто зашкаливает.
Например, хвосты, привитые по бокам саламандры, медленно переделываются в конечности, демонстрируя способность ткани определять свое положение в теле, сравнивать анатомию на уровне органов с целевой анатомией, и переделывая алгоритм регенерации тканей с учетом правильной анатомической корректировки.
Задача - понять, как ткани вычисляют с помощью биоэлектрических процессов, крайне важна для эволюционной биологи, регенеративной медицины и синтетической биоинженерии (разработка синтетических «живых машин»).
Новое исследование построило модель биоэлектрической сети BEN, способной решать когнитивные задачи в контексте биологических процессов (например, морфогенеза и ремоделирования), где сети НЕнейронных клеток совместно вычисляют и принимают решения.
Сети BEN позволяют реализовывать весь необходимый для вычислений HW: логические вентили, составные логические элементы, детекторы паттернов и память.
Это первое научное доказательство существования класса биологических систем, где вычислительный подход реализован на соматических биоэлектрических сетях.
Кроме того, авторы продемонстрировали, что логика может быть реализована в схемах с двунаправленными соединениями, которые типичны для НЕнейронных тканей, в отличие от традиционных однонаправленных схем, таких как нейронные сети и цифровые электронные схемы.
Мало того, что сети BEN могут вычислять, но они также могут быть устойчивыми к повреждениям, сохраняя вычислительные функцию даже после удаления части клеток.
Авторы считают, что это исследование обеспечивает концептуальные и моделирующие основы для понимания и управления развитием и регенерацией, а также для создания вычислительных искусственных живых машин.
https://www.nature.com/articles/s41598-019-54859-8
#BasalCognition
Nature
Modeling somatic computation with non-neural bioelectric networks
Scientific Reports - Modeling somatic computation with non-neural bioelectric networks
Надеюсь, в 2020 это открытие не только станет широко обсуждаемой сенсацией, но и:
- положит начало научной революции в экономике, социологии и психологии;
- запустит кардинальный пересмотр многих практических направлениях, связанных с принятием решений и оценкой рисков.
Наука, наконец, откажется от концептуально упрощенной трактовки вероятности без учёта фактора времени.
Технологии больших данных пересмотрят существующие подходы их анализа, основанные на вероятности больших ансамблей.
Бизнес кардинально поменяет методики анализа рисков и прогнозирования для большинства видов человеческой деятельности.
И все мы будем вынуждены переосмыслить отношение к случайностям, из которых, собственно, и состоит наша жизнь.
Все это может произойти потому, что даже математически выверенные ожидания, базирующиеся на ансамблевых средних значениях - от выигрыша в казино до выгодности страховки, - оказываются ошибочными, если не учитывать фактор времени.
А может никакой такой революции не произойдёт: ни в 2020, ни даже через 3, 5 или 10 лет. Ведь человечество неоднократно доказывало, что способно веками прекрасно уживаться с наивными и несовершенными представлениями о мире. Что солнце вращается вокруг неподвижной земли, что камни не могут падать с неба, да и мало ли ещё было … ((
Но все же не думаю, что снова случится подобное. Слишком уж разогнался ход времени, чтобы продолжилась и дальше 300 летняя практика его неучета при оценке вероятности выигрыша в случайных процессах.
Кем бы вы ни были по профессии, и какова бы ни была сфера ваших интересов, данная тема - одна из самых важных. И разобраться в ней обязательно надо. Но это не просто. Чтобы объяснить на примерах, что здесь к чему, мне пришлось написать лонгрид на 19 мин чтения, да еще и с 20 картинками:
- на Medium https://bit.ly/3IAKJ4k
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/L6YrP
И кстати. Если даже такая тема вас не заинтересовала и нет желания читать дальше (мол, время жалко), - вы правы! Не тратьте больше свое драгоценное время и смело отписывайтесь от этого канала.
В мире ведь так много другого - общеизвестного неинтересного.
#Вероятность #Эргодичность #ПринятиеРешений
- положит начало научной революции в экономике, социологии и психологии;
- запустит кардинальный пересмотр многих практических направлениях, связанных с принятием решений и оценкой рисков.
Наука, наконец, откажется от концептуально упрощенной трактовки вероятности без учёта фактора времени.
Технологии больших данных пересмотрят существующие подходы их анализа, основанные на вероятности больших ансамблей.
Бизнес кардинально поменяет методики анализа рисков и прогнозирования для большинства видов человеческой деятельности.
И все мы будем вынуждены переосмыслить отношение к случайностям, из которых, собственно, и состоит наша жизнь.
Все это может произойти потому, что даже математически выверенные ожидания, базирующиеся на ансамблевых средних значениях - от выигрыша в казино до выгодности страховки, - оказываются ошибочными, если не учитывать фактор времени.
А может никакой такой революции не произойдёт: ни в 2020, ни даже через 3, 5 или 10 лет. Ведь человечество неоднократно доказывало, что способно веками прекрасно уживаться с наивными и несовершенными представлениями о мире. Что солнце вращается вокруг неподвижной земли, что камни не могут падать с неба, да и мало ли ещё было … ((
Но все же не думаю, что снова случится подобное. Слишком уж разогнался ход времени, чтобы продолжилась и дальше 300 летняя практика его неучета при оценке вероятности выигрыша в случайных процессах.
Кем бы вы ни были по профессии, и какова бы ни была сфера ваших интересов, данная тема - одна из самых важных. И разобраться в ней обязательно надо. Но это не просто. Чтобы объяснить на примерах, что здесь к чему, мне пришлось написать лонгрид на 19 мин чтения, да еще и с 20 картинками:
- на Medium https://bit.ly/3IAKJ4k
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/L6YrP
И кстати. Если даже такая тема вас не заинтересовала и нет желания читать дальше (мол, время жалко), - вы правы! Не тратьте больше свое драгоценное время и смело отписывайтесь от этого канала.
В мире ведь так много другого - общеизвестного неинтересного.
#Вероятность #Эргодичность #ПринятиеРешений