Прочитал недавно небольшую лекцию про Telegram. Верю, что мессенджеры будут отнимать всё большую долю нашего внимания у соцсетей. Об этом и говорил. И о каналах в Telegram, конечно.

http://mc.today/telegram-kanal-andreya-brodetskogo-chitayut-31-tys-podpischikov-kak-povtorit-ego-uspeh/

Давно не постил нечеловеческую музыку, исправляюсь! Двое парней из США загрузили в нейросеть несколько альбомов разных жанров и научили её генерировать мат-рок, блэк метал и подражать стилю Beatles. Зачем? Во-первых, это прикольно, а во-вторых, про это можно написать научную публикацию. Будете включать мат-рок, смотрите не перепутайте - оригинальные треки слева, творчество нейросети - справа.

Сайт проекта: http://dadabots.com/

Новость: https://theoutline.com/post/2556/this-frostbitten-black-metal-album-was-created-by-an-artificial-intelligence

И для контраста, более приятная машинная музыка - колыбельная, сгенерированная нейросетью: http://www.mirror.co.uk/tech/artificially-intelligent-machine-composed-lullaby-11599978

Предыдущие посты про машинную музыку: https://t.me/brodetsky/923

Welcome to the future

Нейросеть меняет погоду на фото. Wow.

http://research.nvidia.com/publication/2017-12_Unsupervised-Image-to-Image-Translation

К вопросу о том, для чего еще можно использовать Convolutional Neural Networks (CNN) и в частности проект DeepDream. Исследователи из Sackler Centre for Consciousness Science университета Сассекса, решили найти ответ на вопрос "является ли реальность одной из разновидностей галлюцинации?". Для этого они изучают пациентов под действием наркотических и психотропных веществ. К сожалению, подобные вещества влияют одновременно на разные участки мозга "which makes it hard to isolate just the visual effects". Чтобы исправить это недоразумение, исследователи показывают пациентам ролик модифицированный DeepDream-ом. У пациентов ролик вызывает галлюцинации, схожие с тем, что наблюдаются после применения псилоцибина.
https://www.sciencealert.com/scientists-build-a-hallucination-machine-for-drug-free-brain-trips

А вот интересная история про экономику новых медий. Многие интернет-СМИ практикуют сотрудничество со свободными авторами - "контрибьюторами". Иногда это эксперты из разных отраслей или менеджеры компаний, выступающие в роли колумнистов. Но чаще это журналисты-фрилансеры, которые пишут для разных изданий. Работа с контрибьюторами позволяет редакциям дешево получать много контента, а значит и просмотров (и денег). Тексты контрибьюторов не всегда оплачиваются - иногда авторы готовы писать бесплатно, только ради того чтобы добавить авторитетную площадку в своё портфолио.

Читатели часто не различают контент от контрибьюторов и от редакции. Этим пользуются разного рода пиарщики - к примеру, достаточно договориться с фрилансером, чтобы он позитивно упомянул ваш стартап в своей колонке на Forbes - и всё, вы теперь можете всем рассказывать на своём сайте, что о вас пишет Forbes.

Эта схема давно известна. Из-за подобных неэтичных историй издания пересматривают правила работы с контрибьюторами, некоторые угрожают даже полностью отказаться от такой практики. На днях издание The Outline добавило дров в топку своим расследованием. Оказывается, фрилансеров, которые пишут для популярных сайтов вроде Mashable, Forbes и Inc, просто таки бомбардируют пиарщики с корупционными предложениями. Мол, вы упоминаете нашего клиента в тексте для издания X, а мы вам - денежки. За такое упоминание бренда автор получает $100-300. Заказчику эта услуга обходится на порядок дороже. Из прайса одной пиар-конторы: The New York Times - $5000, TechCrunch - $4500, Business Insider - $3000, Forbes - $1950, Huffington Post - $1700. По ссылке подробности скандала (смешно, что примеры заказных текстов не приводятся - их авторы рассказали всё Outline на условиях неразглашения их имен): https://theoutline.com/post/2563/how-brands-secretly-buy-their-way-into-forbes-fast-company-and-huffpost-stories

Короче, внимательно читайте подписи к статьям, отличайте редакционные материалы от гостевых. Ну и просто будьте в курсе про такой способ попадания на страницы известных изданий. И на Forbes бывает проруха!

Помните, как DeepMind научили нейросеть играть в го на нечеловеческом уровне? Для тех, кто забыл: нейросеть AlphaGo разгромила сильнейшего игрока в го со счетом 4:1. Эту версию программы обучали на примерах партий мастеров го. После этого в DeepMind создали другую версию нейросети - AlphaGo Zero, которая обучалась без примеров игры. Ей задали правила игры и настроили на игру с самой собой. После каждой партии нейросеть оценивала игру и постепенно улучшала свою стратегию. За неделю программа сыграла сама с собой несколько десятков миллионов партий - больше, чем вообще было когда-либо сыграно в истории человечества. Ну а когда эту версию поставили играть с предыдущей, счёт получился 100:0.

Так вот, исследователи из DeepMind повторили тот же трюк ещё раз - для классических шахмат. Чтобы эволюционировать до уровня лучшей шахматной программы в мире - Stockfish, AlphaZero понадобилось всего четыре часа и 300 тысяч итераций. Аналогичные результаты были достигнуты и в других играх - шоги (японские шахматы) и го. А ещё в DeepMind начали исследовать с помощью AlphaZero сворачивание белков. Это должно помочь в борьбе с болезнями Альцгеймера, Паркинсона и другими сложными заболеваниями.

Ещё про reinforcement learning:

Как нейросеть научили моделировать движения человека (сложно объяснить, просто посмотрите)

Интервью Яна ЛеКуна, главного по ИИ в Facebook

​​Рубрика «поганое будущее». Голландский стартап разработал писсуар, показывающий посетителям туалета рекламу. Экран включается только тогда, когда в писсуар направлена струя (за этим следит специальный датчик).

Интересная идея, но кое в чём голландские стартаперы отстали от духа времени. Не хватает распознавания лиц - чтобы реклама была не просто своевременной, но и таргетированной! Ну а что, в пиццерии в Осло камеры распознают пол и возраст клиентов, чтобы тестировать показы рекламы на разную аудиторию (какие объявления привлекают внимание женщин/мужчин и т.д.). А в Китае есть публичные туалеты, где бумагу выдают автоматы с распознаванием лиц, чтобы люди не отматывали себе слишком много бумаги. Не шутка.

Это я всё к чему. Стартаперы, оставьте в покое туалеты! Не о таком будущем мы мечтали.

Прочитал большой текст про одного из лидеров ИИ-индустрии в Китае - компанию Yitu. Её основатель Чжу Лун учился в Университете Калифорнии и MIT, работал с Яном ЛеКуном, потом вернулся в Китай и создал свою компанию. Главный продукт Yitu - система распознавания лиц Dragonfly Eye, которую используют государственные системы безопасности в разных городах Китая. В первые три месяца использования системы в Шанхае с помощью Dragonfly Eye задержали 567 нарушителей закона. Система хранит 1,8 миллиарда фотографий, причём в базу попадают фото не только граждан Китая, но и всех туристов, пересекающих границу страны. Систему разворачивают и на массовых событиях: во время фестиваля пива в Циндао камеры помогли задержать 22 разыскиваемых. Власти на местах рапортуют об успехах: в одном городе система помогла сократить карманные кражи на 30%, в другом - за два года раскрыть 500 преступлений. Каким-то невероятным образом система даже помогла опознать жертву убийства по черепу спустя пять лет после преступления.

Ещё технологии Yitu используются для авторизации банковских операций через распознавание лиц. И в медицине - алгоритмы анализируют томограммы, снимки и МРТ, и выдают отчёт для врача с описанием обнаруженных проблем (например, размер, место и форма опухоли). Врач описывает это десять минут, программа - несколько секунд.

Больше по ссылке: http://scmp.com/magazines/post-magazine/long-reads/article/2123415/doctor-border-guard-policeman-artificial

Когда кажется, что попал в будущее

В мае власти Болгарии раскрыли оригинальную мошенническую схему. Злоумышленники с помощью подкупа заразили компьютеры болгарской таможни вирусом, который позволил им не платить таможенные сборы при ввозе товаров в страну. Таким образом они сэкономили около 6 миллионов долларов. Преступники оказались криптоэнтузиастами - они хранили свои деньги в биткоинах. После задержания 23 участников схемы и конфискации незаконно нажитого имущества у болгарских властей на руках оказалось более 200 тысяч биткоинов. По нынешнему курсу это более 3 миллиардов долларов - это около 7% от ВВП Болгарии! Что будет с конфискованными биткоинами дальше, власти не сообщают. Наверное, ждут, когда за эти деньги можно будет погасить весь внешний долг страны.

https://www.coindesk.com/bulgarian-government-sitting-3-billion-bitcoin/

Прекрасное: один умелец с реддита создал нейросеть, которая приделывает порноактрисам лицо Тейлор Свифт, Скарлетт Йохансон и других звёзд. Получается не всегда суперреалистично, но главное концепция. Да и если включить фантазию... Ну вы поняли. Примеры и ссылки смотрите в канале у Дениса @denissexy.
https://motherboard.vice.com/en_us/article/gydydm/gal-gadot-fake-ai-porn

Журналист Motherboard нагнетает: мол, нейросети скоро позволят любому генерировать порно с кем угодно без его согласия, и это ужасно. Но проблема, конечно, не ограничивается порно. Генеративные нейросети позволят создавать фейки нового уровня - абсолютно реалистичные фото и видео с любыми людьми. Несколько примеров:

Управление мимикой Трампа на видео на лету: https://t.me/brodetsky/232

Алгоритм генерирует видео с Обамой на основе аудио: https://t.me/brodetsky/886

Что такое GAN и как нам подготовиться к новому поколению фейков: https://t.me/brodetsky/878

Зловещий привет из нашего с вами недалекого будущего. Корреспондент BBC провёл эксперимент - загрузил свою фотографию в базу, по которой ищут людей китайские камеры наблюдения, и вышел на улицу. Полицейские задержали его, получив сигнал из центра управления наружным наблюдениям, всего через семь минут.

Кстати, аналогичные технологии слежки уже используют городские власти Москвы и Киева. Будущее прекрасно!

👁

Моделирование транспортных потоков на разных развязках в игре-симуляторе города.

🚗🚦🚙🚐

Как защитить себя от трекинга почты

Когда журналист Брайан Мерчант, автор книги “Одно устройство: тайная история iPhone”, собирал для нее интервью, он отправил письмо гендиректору компании Apple Тиму Куку.

Это письмо было прочитано получателем на настольном компьютере с операционной системой Windows — об этом журналист узнал благодаря трекеру электронных писем.

Использует ли глава Apple операционную систему компании-конкурента? Или просто переписка Тима Кука отдана на аутсорсинг другой компании? Каким бы ни был ответ, тот факт, что эти вопросы могли возникнуть, демонстрирует угрозу для конфиденциальности со стороны трекинговых сервисов.

Были и другие внушающие опасения ситуации. Во время выборов 2016 года исследователи отправили письма, отслеживаемые трекинговыми сервисами, нескольким американским сенаторам. Это было сделано, чтобы выяснить, защищены ли они от трекинга электронных писем. Сенаторы оказались беззащитны. Исследователи смогли узнать их точное местоположение, IP-адреса, вплоть до информации об отелях, в которых останавливались политики.

Существуют сервисы, помогающие бороться с трекингом почты. Ugly Mail уведомляет вас о том, что письмо содержит отслеживаемый пиксель. PixelBlock запрещает открывать такие письма. Но даже это не всегда помогает – трекинговые техники постоянно развиваются. Наилучшим решением может быть отключение отображения картинок по умолчанию.

Компания Google могла бы прекратить такой трекинг, встроив оповещение об отслеживании писем в свой почтовый клиент. Но пока она этого не сделала.

Оригинал (en) https://www.wired.com/story/how-email-open-tracking-quietly-took-over-the-web/

Исследование коллектива авторов из Принстонского университета https://senglehardt.com/papers/pets18_email_tracking.pdf

Одностраничный http://cryptozen.today - прекрасный способ усилить боль от того, что не купил вовремя криптовалюту. Помните ZenRus с курсами валют? Пришло новое время - курсы биткоина и эфира, переложенные на ваши потери (или доходы). Оцени, сколько ты бы заработал, вложив в крипту 100 долларов год (месяц, неделю, день) назад. И музыку включите

Разработчики, берите на заметку - управление бровями.

Как обучают машины - простое и забавное видео для тех, кто совсем ничего про это не читал и не смотрел. Люблю такие ролики 🤖

https://youtu.be/R9OHn5ZF4Uo

Интересное применение машин лернинга: нейросеть обучили отличать ложь на видео. Звучит впечатляюще, но на самом деле всё не так круто: обучали на специально записанных для этого ста постановочных видео якобы из суда. Нейросеть анализирует мимику и определяет, с какой вероятностью человек говорит неправду (Motherboard).

Сразу вспоминается странное исследование китайских дата саентистов, которые обучили нейросеть на фотографиях преступников. Или другое нашумевшее исследование, когда нейросеть научили определять гомосексуальность по фотографиям из профиля в дейтинге. Но анализ мимики и языка тела - не лженаука, в отличие от физиогномики. Допустим, через пару лет кто-то накопит для обучения достаточно видео с лгущими людьми (кстати, где взять такие видео? Хороший вопрос). Несложно представить такую картину: при досмотре на границе каждый пассажир проходит блиц-опрос перед пограничником и умной камерой: "Цель поездки? Везете что-нибудь запрещенное?". И так далее. Обязать каждого пассажира проходить детектор лжи - какая-то тоталитарная страшилка. Но если этот детектор бесконтактный и не требует вашего согласия, проблем нет. Если этот сценарий и кажется слишком фантастическим, то только в том, что такую программу сложно создать.

Wired спросили у нескольких умных людей, что мы можем сделать, чтобы "починить интернет". Если это действительно лучшее, что можно предложить, у меня для вас плохие новости. Смотрите сами: http://www.wired.co.uk/article/the-webs-greatest-minds-on-how-to-fix-it

Изобретатель веба Тим Бернерс-Ли разрабатывает архитектуру приложений, которая позволяет пользователю иметь больше контроля над своими данными. С этой технологией пользователи смогут решать, какие сервисы получат доступ к их данным. А некоторые сервисы будут запускаться на стороне пользователя, даже не требуя переноса данных на сторону сервиса.

Очевидно, что это утопия - ни одна компания не согласится добровольно работать по такой схеме. Кто же откажется от пользовательских данных?

Пионер виртуальной реальности и технокритик Джерон Ланье утверждает: интернет "сломался" из-за бесплатной бизнес-модели ("если вы не платите за сервис, значит вы - продукт"). Вот на Linkedin нет троллинга и fake news, а все почему? Потому что люди там не бездельничают, а делом занимаются, и сервис, кстати, платный. Вывод: социальные сервисы должны перестать быть бесплатными. Тогда люди будут ценить своё время и перестанут творить дичь в интернете.

Да, так и вижу, как Facebook вводит абонплату, чтобы отсеять троллей и бездельников. И потерять 95% активности.

Основатель Википедии Джимми Уэйлз обращает внимание на то, что Google Play и App Store стали монополистами на рынке. Две компании решают, какие приложения попадут на смартфоны миллиардов пользователей. При этом они могут спокойно выпиливать приложения конкурентов из магазинов. Магазины приложений - следующий фронт для битвы за сетевую нейтральность, утверждает Уэйлз.

Дельное замечание, но кто будет отнимать власть у Google и Apple? Европейские регуляторы? Американские? Корпорации готовы тратить на лоббирование своих интересов миллиарды, так что вряд ли дуополии Google Play и App Store что-то угрожает.

Мне кажется, интернет нельзя "починить" подобными багфиксами. Проблема лежит глубже, в самой экономике интернета. То, что начиналось как децентрализированная сеть для гиков-энтузиастов, превратилось в рынок, который контролируют несколько интернет-гигантов. Они поощряют любую активность пользователей, приносящую им деньги. И единственные "багфиксы" (борьба с экстремизмом, хейтспичем, троллингом, фейками) происходят в системе только по доброй воле этих самых гигантов. И в их бизнес-интересах.

Специалисты по искусственному интеллекту ответили изданию Axios на вопрос "What was the most important AI story of 2017?". В топе - AlphaGo, Libratus (ИИ, обыгравший человека в покер; как-то упустил эту историю, надо разобраться), ИИ-радиология от Стэнфорда, а также этика и прозрачность алгоритмов. Самый забавный ответ дал Родни Брукс. Для него самая важная история про ИИ в 2017 году - это реклама, которую он на днях увидел по телевизору в перерыве матча по американскому футболу. Реклама утверждала, что NFL (главная футбольная лига США) использует машинное обучение для выявления интересных данных (insights) для фанов. То есть ИИ и машинное обучение теперь настолько хайповые темы, что реклама с этими ключевыми словами должна впечатлить даже любителей футбола. Интересно подмечено.

https://www.axios.com/leading-researchers-name-the-biggest-ai-story-of-2017-2518675638.html

Хороший текст Родни Брукса - The Seven Deadly Sins of Predicting the Future of AI: https://t.me/brodetsky/970