#space
Если вы еще не знаете — 2020 встречаем на Марсе. Маск зуб дает.
https://futurism.com/elon-musk-has-a-new-timeline-for-humans-living-on-mars/
Если вы еще не знаете — 2020 встречаем на Марсе. Маск зуб дает.
https://futurism.com/elon-musk-has-a-new-timeline-for-humans-living-on-mars/
Futurism
Elon Musk Has a New Timeline for Humans Living on Mars
SpaceX has changed their timeline for a manned mission to Mars to 2020. This will allow them to devote energy to other important projects.
#fakenews #longread
Продолжаем КВН.
4/7
Отличное, наполненное данными и схемами выступление Гордона Пенникука (Gordon Pennycook, Yale University).
Гордон заинтересовался фейковым новостями как хорошим "полем" для основного исследования - о интуитивных и контринтуитивных решениях, которые принимают люди на основании "внешней" информации и "внутренних убеждений".
Фейковые новости, особенно "жесткие" (такие, в которых реально происходит подмена информации, или дополнение факта вымыслом, которое меняет смысл факта), оказались очень интересным тестом для "подопытных кроликов".
При одинаковом exposure к подлинным и ложным новостям (в рамках исследования людям просто давался mix из подлинных и ложных новостей) люди склонны не только к политическому выбору (т.е. сторонники Трампа выбирают новости Брейтбарт, а сторонники Клинтон выбирают новости "слева", скажем, NYT); они чувствуют и стиль, и тип "подлинности" (как я понимаю, Гордон пытается сейчас понять, что именно делает в глазах людей информацию "подлинной" без проверки).
Продолжаем КВН.
4/7
Отличное, наполненное данными и схемами выступление Гордона Пенникука (Gordon Pennycook, Yale University).
Гордон заинтересовался фейковым новостями как хорошим "полем" для основного исследования - о интуитивных и контринтуитивных решениях, которые принимают люди на основании "внешней" информации и "внутренних убеждений".
Фейковые новости, особенно "жесткие" (такие, в которых реально происходит подмена информации, или дополнение факта вымыслом, которое меняет смысл факта), оказались очень интересным тестом для "подопытных кроликов".
При одинаковом exposure к подлинным и ложным новостям (в рамках исследования людям просто давался mix из подлинных и ложных новостей) люди склонны не только к политическому выбору (т.е. сторонники Трампа выбирают новости Брейтбарт, а сторонники Клинтон выбирают новости "слева", скажем, NYT); они чувствуют и стиль, и тип "подлинности" (как я понимаю, Гордон пытается сейчас понять, что именно делает в глазах людей информацию "подлинной" без проверки).
#fakenews #longread
Несколько дополнений к 2/7 - https://t.iss.one/w20to/1415
Адам Берински из MIT (https://web.mit.edu/berinsky/www/index.html) , несколько пропущенных мной важных замечаний.
(а) Фактчекинг и debunking работает - на микроуровне, на уровне человеческих контактов, в том числе и в социальных сетях - только в тех случаях, когда опровержение фейка исходит от тех, кто находится в "твоей" стороне политического спектра или от политически нейтрального авторитета; к сожалению, в Америке больше не существует центристского, авторитетного СМИ
(б) Консерваторы и сторонники Трампа склонны считать фактчекинг и debunking либеральным заговором, направленным на ослабление правых; "all my conservative friends say https://snopes.com is a liberal conspiracy" to undermine the right
(в) Есть очень мало людей, которые верят во всем безумным новостям, верят во все заговоры, но важно понимать, что огромное количество людей верят хотя бы в один заговор"
(г) Люди органически, в силу собственной социальной природы склонны интересоваться слухами. Фейк-новости - это оцифрованные слухи, прежде всего. Участие в их распространении таких мощных вещателей, как Трамп ("Trump is the megaphone of rumors") одна из причин того, что люди попадают в цикл "ознакомление - принятие - распространение" фейк-новостей.
На слайде - https://t.iss.one/w20to/1430 - некоторые предложения Берински для противостояния фейк-новостям.
Дезинформация (фейки, слухи) являются "липкими" и потому их распространение трудно остановть. Вот некоторые научно обоснованные предложения:
- Не повторять деэинформацию;
- Искать альтернативный способ рассказа (нарратив)
- Опровергать только с помощью авторитетных источников, либо политически нейтральных, либо соответствующих политическому спектру (т.е. консервативные фейки должны опровергать республиканцы)
- Политика в практике (привел в пример материалы Newyorker о Флинт, Мичиган); имеется в виду, что журналисты должны добиваться изменений в политике по отношению к простым людям.
Несколько дополнений к 2/7 - https://t.iss.one/w20to/1415
Адам Берински из MIT (https://web.mit.edu/berinsky/www/index.html) , несколько пропущенных мной важных замечаний.
(а) Фактчекинг и debunking работает - на микроуровне, на уровне человеческих контактов, в том числе и в социальных сетях - только в тех случаях, когда опровержение фейка исходит от тех, кто находится в "твоей" стороне политического спектра или от политически нейтрального авторитета; к сожалению, в Америке больше не существует центристского, авторитетного СМИ
(б) Консерваторы и сторонники Трампа склонны считать фактчекинг и debunking либеральным заговором, направленным на ослабление правых; "all my conservative friends say https://snopes.com is a liberal conspiracy" to undermine the right
(в) Есть очень мало людей, которые верят во всем безумным новостям, верят во все заговоры, но важно понимать, что огромное количество людей верят хотя бы в один заговор"
(г) Люди органически, в силу собственной социальной природы склонны интересоваться слухами. Фейк-новости - это оцифрованные слухи, прежде всего. Участие в их распространении таких мощных вещателей, как Трамп ("Trump is the megaphone of rumors") одна из причин того, что люди попадают в цикл "ознакомление - принятие - распространение" фейк-новостей.
На слайде - https://t.iss.one/w20to/1430 - некоторые предложения Берински для противостояния фейк-новостям.
Дезинформация (фейки, слухи) являются "липкими" и потому их распространение трудно остановть. Вот некоторые научно обоснованные предложения:
- Не повторять деэинформацию;
- Искать альтернативный способ рассказа (нарратив)
- Опровергать только с помощью авторитетных источников, либо политически нейтральных, либо соответствующих политическому спектру (т.е. консервативные фейки должны опровергать республиканцы)
- Политика в практике (привел в пример материалы Newyorker о Флинт, Мичиган); имеется в виду, что журналисты должны добиваться изменений в политике по отношению к простым людям.
Telegram
Jin Kolesnikov's Reposts
#fakenews #longread
2/7
Адам Беринский (Adam Berinsky, MIT) - профессор Берински занимается экспериментальными моделями политического поведения, работая с теоретическими и фактическими примерами принимаемых решений.
Его интерес к фейк-новостям связан…
2/7
Адам Беринский (Adam Berinsky, MIT) - профессор Берински занимается экспериментальными моделями политического поведения, работая с теоретическими и фактическими примерами принимаемых решений.
Его интерес к фейк-новостям связан…
#fakenews #longread
Некоторые предложения Берински для противостояния фейк-новостям - подробнее читать тут https://t.iss.one/w20to/1429
Некоторые предложения Берински для противостояния фейк-новостям - подробнее читать тут https://t.iss.one/w20to/1429
#fakenews #longread
5/7
Несколько дополнений к вчерашним постам (дошли руки посмотреть твиттер и полазить по сайтам участников) конференции Combating Fake News в Гарварде.
На первом слайде Гордон Пенникок из Йеля показывает "эффект знакомости" (familiarity effect).
см https://t.iss.one/w20to/1432
Интересным образом, он лежит в основании того, что люди делятся фейк-новостями.
Суть в том, что "знакомый" по содержанию и, отчасти, по источнику контент вызывает у пользователей большее желание поделиться им со своей френдлентой. Т.е., если фейк-новость содержит что-то вам известное (необязательно правильное или ложное, но "знакомое" по другим источникам) ИЛИ источник информации для пользователя "знаком" (т.е. он уже "пил из этой лужи") шанс share увеличивается почти в 2 раза.
На втором слайде - https://t.iss.one/w20to/1433 - наблюдения за эффектом "оспаривания" фейк-новости (либо по алгоритму ФБ, либо через появление в ленте "в пределах близости", плюс-минус 5 постов от фейк-новости) опровержения. Как видно, в сравнении с "чистым" поведением (левый столбик) при появлении опровержения ДАЖЕ того, с чем пользователь "знаком" и "согласен", шанс на критическое осмысление есть, хотя он не оказывает сильного влияния. Другое дело, что снижение шанса на репост/share снижает и "виральность" соответствующего контента.
В целом, как подчеркнул Гордон, оспаривание и критика фейк-новостей позволяет, хотя и не самым эффективным образом, разорвать цикл виральности; возможно, это не лучшее по эффективности решение, но оно хотя бы имеет явный эффект.
5/7
Несколько дополнений к вчерашним постам (дошли руки посмотреть твиттер и полазить по сайтам участников) конференции Combating Fake News в Гарварде.
На первом слайде Гордон Пенникок из Йеля показывает "эффект знакомости" (familiarity effect).
см https://t.iss.one/w20to/1432
Интересным образом, он лежит в основании того, что люди делятся фейк-новостями.
Суть в том, что "знакомый" по содержанию и, отчасти, по источнику контент вызывает у пользователей большее желание поделиться им со своей френдлентой. Т.е., если фейк-новость содержит что-то вам известное (необязательно правильное или ложное, но "знакомое" по другим источникам) ИЛИ источник информации для пользователя "знаком" (т.е. он уже "пил из этой лужи") шанс share увеличивается почти в 2 раза.
На втором слайде - https://t.iss.one/w20to/1433 - наблюдения за эффектом "оспаривания" фейк-новости (либо по алгоритму ФБ, либо через появление в ленте "в пределах близости", плюс-минус 5 постов от фейк-новости) опровержения. Как видно, в сравнении с "чистым" поведением (левый столбик) при появлении опровержения ДАЖЕ того, с чем пользователь "знаком" и "согласен", шанс на критическое осмысление есть, хотя он не оказывает сильного влияния. Другое дело, что снижение шанса на репост/share снижает и "виральность" соответствующего контента.
В целом, как подчеркнул Гордон, оспаривание и критика фейк-новостей позволяет, хотя и не самым эффективным образом, разорвать цикл виральности; возможно, это не лучшее по эффективности решение, но оно хотя бы имеет явный эффект.
Telegram
Jin Kolesnikov's Reposts
#fakenews #longread
На этом слайде Гордон Пенникок из Йеля показывает "эффект знакомости" (familiarity effect). Подробнее — https://t.iss.one/w20to/1431
На этом слайде Гордон Пенникок из Йеля показывает "эффект знакомости" (familiarity effect). Подробнее — https://t.iss.one/w20to/1431
#fakenews #longread
На этом слайде Гордон Пенникок из Йеля показывает "эффект знакомости" (familiarity effect). Подробнее — https://t.iss.one/w20to/1431
На этом слайде Гордон Пенникок из Йеля показывает "эффект знакомости" (familiarity effect). Подробнее — https://t.iss.one/w20to/1431
#fakenews #longread
На этом слайде - наблюдения за эффектом "оспаривания" фейк-новости.
Подробнее — https://t.iss.one/w20to/1431
На этом слайде - наблюдения за эффектом "оспаривания" фейк-новости.
Подробнее — https://t.iss.one/w20to/1431
#fakenews #longread
6/7
Вторая секция конференции была посвящена тому, как распространяются фейк-новости, какая внутренняя механика и динамика их сетевого "движения".
Первое выступление - профессора Дэвида Лазера из Northeastern University, одного из крупнейших авторитетов одновременно и в политической науке, и в network science - было посвящено выводам, которые его NULab сделал из анализа миллиардов твитов, отправленных американцами в период избирательной кампании.
В выступлении Лазера было несколько важных методологических замечаний (кстати, я с гордостью для себя заметил - вниманию Darya Penchilova и Anna Podpryatova, которые участвовали в нашей охоте за ботами и киборгами в социальных сетях в 2011 году - что это почти полностью повторяет наши выводы о паттернах ботов и полуботов).
(1) Для того, чтобы понять кто, когда и как распространяет или способствует распространению фейк-ньюс, потребовалось провести пере-классификацию Твиттер-сущностей.
Оказалось, что существенную (но не решающую) роль в этой дистрибуции играют аккаунты-киборги, как назвал их профессор. Это твиттер-пользователи, которые доверили ряду сайтов, сервисов право постить на их стене без предварительного одобрения. Особенно это относится к крупным (десятки и сотни тысяч подписчиков) аккаунтам. Их роль в дистрибуции фейков оказалась более чем заметной. Три другие группы - боты (полностью алгоритмизированные сущности, которые как попугаи повторяют высказывания основных распространителей фейков), триггер-боты (боты, которые прислушиваются к ключевым словам и твитят/ретвитят только контент с ними), и люди, которые распростряняют фейки либо потому что сами им верят, либо потому, что пытаются их опровергать.
(2) Группа проф. Лазера выделила около 200,000 "музейного качества" случаев каскадного распространения тех или других фейк-новостей. Как стало ясно после машинного и ручного (для достоверности) анализа, "коренную ответственность" за начало распространения фейков несут буквально считанные по пальцам твиттер-аккаунты (менее 0,0001% от тех, которые попали в число авторов/распространителей тех самых миллиардов из первого абзаца).
(3) Твиттер-дистрибуция отличается от ФБ-дистрибуции, однако есть общие признаки в динамике - подтвердил проф.Лазар. Чуть позже я опишу исследования Дэвида Уатта из Microsoft Research - для любителей байезианских моделей :)
(4) Исследования NULab позволили сделать что-то вроде "карты" основных институциональных участников распространения сомнительной информации, своего рода "раствора", в котором вырастают фейки. К удивлению исследователей, среди активных распространителей фейков - не только право-консервативные сайты типа Breitbart, конспирологические типа Infowars, но и вполне себе mainstream media - от Fox до CNN, от WSJ до Mother Jones.
Как правило, мейнстрим распространяет фейки через опровержения - однако они продолжают эхом звучать в Твиттере и других социальных сетях. Формат такого звучания систематически выглядит так: "смотрите, либеральные фейк-медиа опровергают информацию, которую я знаю от кого-то заслуживающего доверия! значит, они что-то скрывают!"
(5) Лазер оценил - через статистические инструменты в массиве нескольких миллиардов твитов - долю "чистых фейков" (т.е. информации, которая вообще не имеет отношения к действительности; в частности, приводились примеры так называемых Obama Death Panels, якобы созданных в рамках Obamacare специальных комиссиях, которые принимают решение о секретной эвтаназии смертельно больных (республиканцев). Так вот, таких фейков в общем "бульоне" некачественной, непроверенной информации примерно 9-10%, однако, что интересно, по мере приближения 8 ноября их доля возросла почти до 20%.
6/7
Вторая секция конференции была посвящена тому, как распространяются фейк-новости, какая внутренняя механика и динамика их сетевого "движения".
Первое выступление - профессора Дэвида Лазера из Northeastern University, одного из крупнейших авторитетов одновременно и в политической науке, и в network science - было посвящено выводам, которые его NULab сделал из анализа миллиардов твитов, отправленных американцами в период избирательной кампании.
В выступлении Лазера было несколько важных методологических замечаний (кстати, я с гордостью для себя заметил - вниманию Darya Penchilova и Anna Podpryatova, которые участвовали в нашей охоте за ботами и киборгами в социальных сетях в 2011 году - что это почти полностью повторяет наши выводы о паттернах ботов и полуботов).
(1) Для того, чтобы понять кто, когда и как распространяет или способствует распространению фейк-ньюс, потребовалось провести пере-классификацию Твиттер-сущностей.
Оказалось, что существенную (но не решающую) роль в этой дистрибуции играют аккаунты-киборги, как назвал их профессор. Это твиттер-пользователи, которые доверили ряду сайтов, сервисов право постить на их стене без предварительного одобрения. Особенно это относится к крупным (десятки и сотни тысяч подписчиков) аккаунтам. Их роль в дистрибуции фейков оказалась более чем заметной. Три другие группы - боты (полностью алгоритмизированные сущности, которые как попугаи повторяют высказывания основных распространителей фейков), триггер-боты (боты, которые прислушиваются к ключевым словам и твитят/ретвитят только контент с ними), и люди, которые распростряняют фейки либо потому что сами им верят, либо потому, что пытаются их опровергать.
(2) Группа проф. Лазера выделила около 200,000 "музейного качества" случаев каскадного распространения тех или других фейк-новостей. Как стало ясно после машинного и ручного (для достоверности) анализа, "коренную ответственность" за начало распространения фейков несут буквально считанные по пальцам твиттер-аккаунты (менее 0,0001% от тех, которые попали в число авторов/распространителей тех самых миллиардов из первого абзаца).
(3) Твиттер-дистрибуция отличается от ФБ-дистрибуции, однако есть общие признаки в динамике - подтвердил проф.Лазар. Чуть позже я опишу исследования Дэвида Уатта из Microsoft Research - для любителей байезианских моделей :)
(4) Исследования NULab позволили сделать что-то вроде "карты" основных институциональных участников распространения сомнительной информации, своего рода "раствора", в котором вырастают фейки. К удивлению исследователей, среди активных распространителей фейков - не только право-консервативные сайты типа Breitbart, конспирологические типа Infowars, но и вполне себе mainstream media - от Fox до CNN, от WSJ до Mother Jones.
Как правило, мейнстрим распространяет фейки через опровержения - однако они продолжают эхом звучать в Твиттере и других социальных сетях. Формат такого звучания систематически выглядит так: "смотрите, либеральные фейк-медиа опровергают информацию, которую я знаю от кого-то заслуживающего доверия! значит, они что-то скрывают!"
(5) Лазер оценил - через статистические инструменты в массиве нескольких миллиардов твитов - долю "чистых фейков" (т.е. информации, которая вообще не имеет отношения к действительности; в частности, приводились примеры так называемых Obama Death Panels, якобы созданных в рамках Obamacare специальных комиссиях, которые принимают решение о секретной эвтаназии смертельно больных (республиканцев). Так вот, таких фейков в общем "бульоне" некачественной, непроверенной информации примерно 9-10%, однако, что интересно, по мере приближения 8 ноября их доля возросла почти до 20%.
#fakenews #longread
7/7
Второе выступление - проф. Филиппо Менцзера (Filippo Menczer, University of Indiana) - было посвящено многочисленным находкам его лаборатории, которая занимается проблемами распространения информации (прежде всего - фейков) в сети уже несколько лет. Как и NULab, его лаборатория создала несколько собственных инструментов для изучения феномена - о них чуть позже.
Доклад проф. Менцзера почти полностью есть в видео с его семинара в октябре прошлого года (https://cnets.indiana.edu/blog/2016/10/10/spread-of-misinformation/);
для тех, кому трудно или лень - краткое summary.
Дезинформация распространяется не сама по себе - у нее есть источники, у нее есть "переупаковщики" (он называет их injectors), которые берут ложную информацию и помещают ее в "партизанский" политический контекст, и дистрибуционные "партнеры" (как правило, медиа-организации, которые "добавляют" фейк-новости к настоящим и/или opinion sites).
Поскольку в процессе "развития" исходная фейк-новость претерпевает, как правило, несколько стадий "дописывания", то, уменьшая аналитически количество абзацев, слов в предложениях и т.д. редуцируя ее до простых утверждений, можно - иногда - найти "первоисточник".
Для того, чтобы эта работа не была сущим адом для человека, они создали инструмент под названием Hoaxy (https://hoaxy.iuni.iu.edu/) - своего рода "поисковую машину фейков".
В поисковую строку надо внести несколько слов, которые являются ключевыми для новости (например, Russia Putin Trump Victory) - результаты представляются в виде списка статей, содержащих эти ключевые слова, информацию о "виральности" этих текстов и их "пост-процессинга" (как любит говорить мой друг и автор термина Andrey Miroshnichenko - обработки вирусным редактором) и маркированные по "аффилиированности"; фиолетовые - это постоянные распространители фейков, оранжевые - это постоянные опровергатели фейков).
После того, как вы изучите список, можете выбрать любой из текстов (или несколько) и спуститься в самый низ - там есть кнопка Visualize.
Результат, как говорится, налицо - вы увидите источник, увидите динамику распространения, сети распространия и процесс модернизации "слуха".
Hoaxy продолжает учиться и увеличивать свой аналитический багаж - далеко не все цепочки хорошо отрабатываются, знает она только английский, но сам по себе инструмент впечатляющий.
Также лаборатория Менцзера сделала инструмент BotOrNot - сервис, который позволяет оценить "ботоподобность" твиттер-аккаунта, используя множественные критерии, инструменты визуализации подсетей Твиттера и т.д. (см - https://osome.iuni.iu.edu/tools/).
На этом — всё! Следите за обновлениями. Все ссылки на доклады я буду выкладывать по мере их появления в сети.
7/7
Второе выступление - проф. Филиппо Менцзера (Filippo Menczer, University of Indiana) - было посвящено многочисленным находкам его лаборатории, которая занимается проблемами распространения информации (прежде всего - фейков) в сети уже несколько лет. Как и NULab, его лаборатория создала несколько собственных инструментов для изучения феномена - о них чуть позже.
Доклад проф. Менцзера почти полностью есть в видео с его семинара в октябре прошлого года (https://cnets.indiana.edu/blog/2016/10/10/spread-of-misinformation/);
для тех, кому трудно или лень - краткое summary.
Дезинформация распространяется не сама по себе - у нее есть источники, у нее есть "переупаковщики" (он называет их injectors), которые берут ложную информацию и помещают ее в "партизанский" политический контекст, и дистрибуционные "партнеры" (как правило, медиа-организации, которые "добавляют" фейк-новости к настоящим и/или opinion sites).
Поскольку в процессе "развития" исходная фейк-новость претерпевает, как правило, несколько стадий "дописывания", то, уменьшая аналитически количество абзацев, слов в предложениях и т.д. редуцируя ее до простых утверждений, можно - иногда - найти "первоисточник".
Для того, чтобы эта работа не была сущим адом для человека, они создали инструмент под названием Hoaxy (https://hoaxy.iuni.iu.edu/) - своего рода "поисковую машину фейков".
В поисковую строку надо внести несколько слов, которые являются ключевыми для новости (например, Russia Putin Trump Victory) - результаты представляются в виде списка статей, содержащих эти ключевые слова, информацию о "виральности" этих текстов и их "пост-процессинга" (как любит говорить мой друг и автор термина Andrey Miroshnichenko - обработки вирусным редактором) и маркированные по "аффилиированности"; фиолетовые - это постоянные распространители фейков, оранжевые - это постоянные опровергатели фейков).
После того, как вы изучите список, можете выбрать любой из текстов (или несколько) и спуститься в самый низ - там есть кнопка Visualize.
Результат, как говорится, налицо - вы увидите источник, увидите динамику распространения, сети распространия и процесс модернизации "слуха".
Hoaxy продолжает учиться и увеличивать свой аналитический багаж - далеко не все цепочки хорошо отрабатываются, знает она только английский, но сам по себе инструмент впечатляющий.
Также лаборатория Менцзера сделала инструмент BotOrNot - сервис, который позволяет оценить "ботоподобность" твиттер-аккаунта, используя множественные критерии, инструменты визуализации подсетей Твиттера и т.д. (см - https://osome.iuni.iu.edu/tools/).
На этом — всё! Следите за обновлениями. Все ссылки на доклады я буду выкладывать по мере их появления в сети.
hoaxy.osome.iu.edu
Hoaxy: How claims spread online
Visualize the spread of information on social media.
#robotics
Национальная Ассоциация участников рынка робототехники выложила у себя на сайте январское
аналитическое исследование мирового рынка по робототехнике за 2016 год.
Почти 150 страниц цифр.
Кое-что из отчета попало в дорожную карту #technet дословно. Кое-что пропало совсем. Например ABB исчез из лидеров-производителей промышленных манипуляторов.
https://robotforum.ru/assets/files/000_News/NAURR-Analiticheskoe-issledovanie-mirovogo-rinka-robototehniki-%28yanvar-2016%29.pdf
Национальная Ассоциация участников рынка робототехники выложила у себя на сайте январское
аналитическое исследование мирового рынка по робототехнике за 2016 год.
Почти 150 страниц цифр.
Кое-что из отчета попало в дорожную карту #technet дословно. Кое-что пропало совсем. Например ABB исчез из лидеров-производителей промышленных манипуляторов.
https://robotforum.ru/assets/files/000_News/NAURR-Analiticheskoe-issledovanie-mirovogo-rinka-robototehniki-%28yanvar-2016%29.pdf
#robotics
MIT не желает сдавать позиции в области робототехнике. В Бостоне открыт хаб Shared Robotics Innovation Space (в районе Boston’s Seaport Innovation District) для стартапов в области робототехники.
https://www.roboticsbusinessreview.com/massrobotics-opens-boston-startups-space/
MIT не желает сдавать позиции в области робототехнике. В Бостоне открыт хаб Shared Robotics Innovation Space (в районе Boston’s Seaport Innovation District) для стартапов в области робототехники.
https://www.roboticsbusinessreview.com/massrobotics-opens-boston-startups-space/
Robotics Business Review
MassRobotics Opens New Boston Startups Space
MassRobotics' new shared space is intended to help Boston startups prototype and commercialize products and participate in the local robotics ecosystem.
#robotics #drone
Япония, в лице премьер министра Шинзо Абэ, в данный момент активно обсуждает сотрудничество с США в области боевых роботов и дронов. Для понимания - военный бюджет Японии на 2017-й год составляет $51 Млрд. Альянс напрвление на подавление влияния в азиатском регионе в первую очередь Китая.
https://www.roboticsbusinessreview.com/japanese-military-drones-robotics-develop-response-u-s-china-pivot/
Япония, в лице премьер министра Шинзо Абэ, в данный момент активно обсуждает сотрудничество с США в области боевых роботов и дронов. Для понимания - военный бюджет Японии на 2017-й год составляет $51 Млрд. Альянс напрвление на подавление влияния в азиатском регионе в первую очередь Китая.
https://www.roboticsbusinessreview.com/japanese-military-drones-robotics-develop-response-u-s-china-pivot/
Robotics Business Review
Japanese Military Drones, Robotics Develop in Response to U.S.-China Pivot
Japanese military drones will likely draw more interest as the U.S. and China vie for influence in East Asia and Japan puts money into rearming itself.
#3Dprinting #making
Ничего особенного. Просто 3D-принтер, который может печатать всякие полезные и нужные штуки ... в условиях невесомости.
https://futurism.com/videos/science-nonfiction-madeinspace/
Ничего особенного. Просто 3D-принтер, который может печатать всякие полезные и нужные штуки ... в условиях невесомости.
https://futurism.com/videos/science-nonfiction-madeinspace/
Futurism
Meet the Company That's Beaming Tools to Space
#vr
В то время, как Facebook всё ещё пытается нащупать точки применения Oculus VR, а Google делает свои VR set "невидимыми" (https://bit.ly/2kYqa4M), Snapchat решил также сделать ход на рынке VR/AR. Встречайте Snapchat Cpectacles!
https://www.digitaltrends.com/social-media/snapchat-spectacles-guide/
В то время, как Facebook всё ещё пытается нащупать точки применения Oculus VR, а Google делает свои VR set "невидимыми" (https://bit.ly/2kYqa4M), Snapchat решил также сделать ход на рынке VR/AR. Встречайте Snapchat Cpectacles!
https://www.digitaltrends.com/social-media/snapchat-spectacles-guide/
#nl #dl #ds #bigdata #machinelearning #recognition
Птица-обувь и кот который съел кота и много-много-много всего.
Это все про нейронную сеть pix2pix которая заливает текстурой нарисованный образ.
Пробуйте сами!
https://affinelayer.com/pixsrv/index.html
Птица-обувь и кот который съел кота и много-много-много всего.
Это все про нейронную сеть pix2pix которая заливает текстурой нарисованный образ.
Пробуйте сами!
https://affinelayer.com/pixsrv/index.html
#ai
Добро пожаловать в эпоху искусственного эмоционального интеллекта, где ИИ может понимать, предсказывать и влиять на ваши эмоции.
https://www.fastcoexist.com/3067810/welcome-to-the-emotion-economy-where-ai-responds-to-and-predicts-your-feelings
Добро пожаловать в эпоху искусственного эмоционального интеллекта, где ИИ может понимать, предсказывать и влиять на ваши эмоции.
https://www.fastcoexist.com/3067810/welcome-to-the-emotion-economy-where-ai-responds-to-and-predicts-your-feelings
Co.Exist
Welcome To The Emotion Economy, Where AI Responds To—And Predicts—Your Feelings
Technology is quickly gaining the ability to understandand anticipatehuman emotions. What happens when AI knows what you need before you do?
#fakenews
От NorthEastern University - краткий пересказ конференции, которой я вас тут кормил несколько дней.
https://news.northeastern.edu/2017/02/the-fake-news-phenomenon-how-it-spreads-and-how-to-fight-it/
От NorthEastern University - краткий пересказ конференции, которой я вас тут кормил несколько дней.
https://news.northeastern.edu/2017/02/the-fake-news-phenomenon-how-it-spreads-and-how-to-fight-it/
News @ Northeastern
The fake news phenomenon: How it spreads, and how to fight it
This past weekend, Northeastern and Harvard convened researchers and experts across disciplines to examine the fake news phenomenon and what can be done to stem the pernicious flow of misinformation. “It’s time for us to step up to the plate and make the…
#ai
Я недавно обсуждал феномен машиниста в современном метро, не углубляя в проблематику за пределами этики.
Оказывается — зря.
С 2015 года в московском метро курсируют три поезда под управлением автопилота. Ходят они по кольцевой.
В мае 2017 года четвертый «умный» поезд отправится на Калининскую линию.
"Хотя поезд будет передвигаться с помощью системы автономного вождения, разработанной специалистами Научно-исследовательского института приборостроения имени В.В. Тихомирова, машинист по-прежнему останется в кабине. Автопилоту можно поручить все основные функции по управлению поездом, но без человека пока не обойтись. К примеру, машинист следит за высадкой и посадкой пассажиров на станциях, контролирует положение дверей и при необходимости берёт управление в свои руки.
С помощью специальных радиометок автопилот считывает всю необходимую информацию о маршруте, определяет свою геолокацию и расстояние до других поездов на текущем участке пути. Радиометки расположены в тоннелях на всём пути следования состава, кроме того, в бортовой компьютер состава перед выходом из депо вносят необходимые данные о маршруте, графике движения и скоростных ограничениях."
https://www.popmech.ru/technologies/331792-v-moskovskom-metro-pustyat-chetvyertyy-poezd-na-avtopilote/
Я недавно обсуждал феномен машиниста в современном метро, не углубляя в проблематику за пределами этики.
Оказывается — зря.
С 2015 года в московском метро курсируют три поезда под управлением автопилота. Ходят они по кольцевой.
В мае 2017 года четвертый «умный» поезд отправится на Калининскую линию.
"Хотя поезд будет передвигаться с помощью системы автономного вождения, разработанной специалистами Научно-исследовательского института приборостроения имени В.В. Тихомирова, машинист по-прежнему останется в кабине. Автопилоту можно поручить все основные функции по управлению поездом, но без человека пока не обойтись. К примеру, машинист следит за высадкой и посадкой пассажиров на станциях, контролирует положение дверей и при необходимости берёт управление в свои руки.
С помощью специальных радиометок автопилот считывает всю необходимую информацию о маршруте, определяет свою геолокацию и расстояние до других поездов на текущем участке пути. Радиометки расположены в тоннелях на всём пути следования состава, кроме того, в бортовой компьютер состава перед выходом из депо вносят необходимые данные о маршруте, графике движения и скоростных ограничениях."
https://www.popmech.ru/technologies/331792-v-moskovskom-metro-pustyat-chetvyertyy-poezd-na-avtopilote/
PopMech
В московском метро пустят четвёртый поезд на автопилоте
Весной нынешнего года на Калининской линии столичного метрополитена впервые появится состав под управлением автопилота.
#future
В Forbes вышла моя колонка с прогнозами на будущее. Минимум технологий, максимум здравого смысла.
https://www.forbes.ru/tehnologii/339807-nasa-zhdenie-nuzhny-li-nam-prishelcy-chtoby-spasti-sebya-ot-nas-samih
В Forbes вышла моя колонка с прогнозами на будущее. Минимум технологий, максимум здравого смысла.
https://www.forbes.ru/tehnologii/339807-nasa-zhdenie-nuzhny-li-nam-prishelcy-chtoby-spasti-sebya-ot-nas-samih
Forbes.ru
NASA-ждение: нужны ли нам пришельцы, чтобы спасти себя от нас самих?
Пока пришельцы не прилетели, у нас есть только один шанс совершить эволюционный скачок для человечества
#robotics #ethic
У роботов и AI могут скоро появиться чувства, желания и права, мы должны подготовиться с этим считаться.
P.S. На самом деле, не так скоро. Но и готовить не быстро. Попробуйте посчитаться стоимость с чувством пылесоса, на котором верхом катался кот?)
https://theconversation.com/robots-and-ai-could-soon-have-feelings-hopes-and-rights-we-must-prepare-for-the-reckoning-73462
У роботов и AI могут скоро появиться чувства, желания и права, мы должны подготовиться с этим считаться.
P.S. На самом деле, не так скоро. Но и готовить не быстро. Попробуйте посчитаться стоимость с чувством пылесоса, на котором верхом катался кот?)
https://theconversation.com/robots-and-ai-could-soon-have-feelings-hopes-and-rights-we-must-prepare-for-the-reckoning-73462
The Conversation
Robots and AI could soon have feelings, hopes and rights … we must prepare for the reckoning
We have long believed ourselves to be the only intelligent beings on Earth – that may soon change and the consequences will be dramatic for law, politics and society in general.