Много интересных мыслей от создателя журнала "Археология русской смерти" Сергея Мохова о том, как изменилось наше восприятие смерти за последние сто лет, и как на это повлиял интернет.

"Очевидно, что между современным человеком и человеком 100 лет назад существует колоссальная разница, огромный разрыв в восприятии мортальности. Человек 100 лет назад не был включён в глобальное сообщество и не получал информацию из медиаканалов. Человек 100 лет назад видел больше смерть face to face: родственников и соседей, то есть тех, кого знал лично. Современная же смерть хоть и приобрела черты смерти массовой, популярной, но стала обезличенной."

http://www.furfur.me/furfur/changes/changes/217691-samoubiysto-v-internete-smert-kak-performativnyy-akt

Страница умершего человека в соцсети фактически выполняет функцию памятника: именно туда приходят вспомнить об умершем, ставят ему ритуальные свечи на стенку и т.д. Недавно я как раз думал об этом и решил, что хочу, чтобы после смерти мои страницы в соцсетях заморозили - чтобы можно было только читать, но не лайкать/репостить. Instagram и альбомы во ВКонтакте для меня по сути выполняют ту же функцию, которую для моих дедушек и бабушек выполняли фотоальбомы, а стенка заменяет дневник. Потомки будут листать стенку и видеть, какой у них был веселый и красивый прадед - ну классно же, и значительно веселее, чем серьезные фото, сделанные в фотоателье.

Профессор компьютерных наук из Института технологий Джорджии Ашок Гоэл провел тест Тюринга на своих студентах. Два месяца они переписывались на учебном форуме и отправляли свои работы на проверку помощнику преподавателя Джилл, не подозревая, что общаются с программой.

Для обучения Джилл использовали 40 000 сообщений с университетского форума, на котором студенты обсуждают задания и сдают работы. Она не заменяла преподавателя - только напоминала студентам о сроках сдачи работ и задавала вопросы для публичного обсуждения.

Джилл разработали для того, чтобы избавить людей от рутинной работы, оставив им больше времени на более сложные обсуждения со студентами. По словам Гоэла, студенты одного курса пишут помощникам преподавателя (таких помощников у него девять) 10 000 сообщений за один семестр, так что без помощи компьютера тут не обойтись. Профессор ожидает, что в следующем году Джилл сможет отвечать на 40% вопросов от студентов. Кстати, в следующем году он планирует сказать студентам, что один из его помощников - программа, но без уточнения, кто именно.

История красива даже в деталях: курс, который изучали студенты - Knowledge-Based Artificial Intelligence, а свою фамилию компьютерный ассистент получил от аналитической системы IBM Watson, на основе которой он был разработан.

http://www.wsj.com/articles/if-your-teacher-sounds-like-a-robot-you-might-be-on-to-something-1462546621
по русски: http://apparat.cc/news/turing-assistant/ via @apparatmag

Прочитал эту историю еще несколько недель назад, но забыл поделиться. Видел в ленте, некоторые СМИ написали о ней в духе "Робот заменил преподавателя и никто ничего не заметил! Преподаватели скоро будут не нужны!" - ну чепуха же. Не преподавателя заменил, а ассистента, который ведет рутинную переписку. А преподаватель - большой молодец. Уж таким точно не грозит софтверизация труда. В отличие от некоторых преподавателей кафедры вычислительной техники, которую я закончил, хе-хе. Работа некоторых из них сводилась к проверке правильности выполнения заданий и нескольким тестовым вопросам, чтобы узнать, свою лабу студент сдает или чужую ("палево"). Вот такую работу как раз можно передать компьютеру, к тому же компьютер может сравнить работы и моментально обнаружить плагиат в коде. Один мой друг как-то сдал одну и ту же программу под видом четырех разных лаб - теперь про такую учебу говорить даже стыдно, а тогда было весело и смешно. Может оно и к лучшему, что лабы у нас принимали не компьютеры, а то до диплома дожили бы два десятка избранных со всего курса 😄

Все же знают компанию Looksery? Тот самый одесский стартап по распознаванию лица, который Snapchat купил за $150 млн и встроил в свое приложение. Эта компания была создана командой украинских программистов-олимпиадников, которые занимали на мировых олимпиадах по программированию призовые места. На днях в Таиланде как раз закончилась такая олимпиада. Первое место заняла команда СПбГУ, и вообще команды из России выступили отлично: из десяти лучших команд пять - российские. 11-е место заняла команда из Львова, КНУ на 45-м, Запорожье на 58-м. Спонсором семи российских и трех украинских команд-финалистов стал директор Looksery Виктор Шабуров.

Я поговорил с Виктором о том, почему российские студенты выигрывают мировые олимпиады по программированию, оставляя позади MIT и Стэнфорд, где они потом работают и как это вообще - создавать компании, в которых работают олимпиадники. Читайте интервью завтра на Слоне.

🤓💻

А вот и интервью: https://slon.ru/posts/68391
Вынесу из-за пейволла интересный фрагмент.

"- Чем занимаются олимпиадники после того, как оканчивают учебу?

- По-разному. Лично я помогаю им создавать стартапы. У них может быть печальная карьера – это когда они идут работать в Facebook или в Яндекс. Это печальная карьера, потому что они идут на зарплату и их съедает корпоративная среда, они растворяются в ней. Иногда им удается бросить Facebook, и тогда у них что-то получается. Парень, который основал Quora – Адам ДиЭнджело, тоже победил на олимпиаде в свое время. Он попал в Facebook, растворился в нем, но в последний момент сумел оторваться, вышел, основал Quora и создал миллиардную компанию.

Я помогаю финалистам тем, что даю им возможность самим что-то создать крутое. И это работает. Это в трех компаниях уже сработало, последняя – Looksery. Там у нас было 60% олимпиадников и все они стали финансово успешными людьми. (По данным нашего источника, суммы компенсаций для членов команды Looksery составили от $1,5 млн. – Slon). Вот это хороший кейс, а плохой кейс – это сейчас пойти в Facebook или Google.

- Программисты часто говорят, что олимпиадные задачи – это чистая теория, в реальных условиях редко приходится решать задачи, подобные олимпиадным. Это правда?

- Абсолютно верно. И это основная причина, почему они в корпоративной среде пропадают. Потому что им приходится там делать какую-то рутинную работу, и они погибают от этого. Но они круто решают нерешенные задачи. И я именно этим и занимаюсь – ставлю перед ними задачу, которую никто никогда еще не решил. И создаю им подходящую среду: нанимаю команду iOS-, Android- и backend-разработчиков, создаю пиар, маркетинг. Им не нужно думать о документах, не нужно думать ни о чем. Вокруг них строится команда с профессиональными программистами, которая позволяет им сконцентрироваться только на главном: решить нерешаемую задачу. А это они умеют круто делать. Стать обычным Android- или iOS-разработчиком они не могут, а вот решить что-то нерешенное они могут очень хорошо.

- Нужно ли учить программирование всем подряд и может ли оно спасти экономику?

- В 80-х годах все были hardware-инженерами. А потом рынок консолидировался вокруг Apple и IBM, все маленькие компании сдохли и hardware-инженеры перестали быть крутой профессией. Software сейчас пока что в расцвете и продолжает цвести. У всех профессий бывает момент насыщения, но в ближайшие пять лет я не вижу никакого насыщения в этой области.

Если смотреть не на программирование, а на все остальное, то как раз все остальное под большим вопросом. Технологии, и в частности программирование, machine learning, computer vision, self-driving cars убьют кучу профессий, целые индустрии. Поэтому, конечно, лучше чтобы больше людей изучали программирование. Это более перспективно, чем большинство других профессий."

Интересное партнерство между Uber и жилым кварталом Parkmerced в Сан-Франциско: застройщик будет компенсировать $100 в месяц жителям, которые откажутся от личного авто, при условии что минимум $30 они будут тратить на Uber. Который в свою очередь установил плоский тариф на поездки от Parkmerced до ближайших транспортных хабов - любая поездка для жителей района стоит всего $5.

http://www.theverge.com/2016/5/18/11691904/uber-parkmerced-maximus-real-estate-stipend-san-francisco

Интересно, сработает ли это у Uber (их-то интересует не общественное благо, а захват рынка) и насколько жизнеспособна такая модель вообще - когда людям доплачивают, чтобы они отказались от своих привычек в пользу общего блага, в данном случае - более удобного для жизни района (меньше машин - меньше шума, загрязнения воздуха, парковок).

Большой текст Fortune о подразделениях Facebook, отвечающих за искусственный интеллект и машинное обучение. Текст немного пиарный - там много впечатляющих цифр и рассказов о миссии компании. Но масштаб описанного действительно впечатляет, а к тому же такие тексты и не могут быть иными - или вы идете и слушаете то, что вам расскажут инженеры Facebook, или вы не пишете ничего.

Где в Facebook работает машинное обучение: формирование ленты новостей, распознавание людей на фотографиях, определение спама, таргетирование рекламы. Недавно запустили новые функции: описание фото для слепых пользователей, автоматическое распознавание предметов и тегирование фотографий, отказались от переводчика постов Bing в пользу своего, построенного на ML. ML также помогает определять контент, нарушающий правила Facebook (не все посты удаляются после жалоб пользователей, многие распознает программа).

За всем этим стоит собственная платформа FBLearner Flow, обрабатывающая ежедневно миллиарды единиц информации. Ежедневно её используют 750 разработчиков - оцените масштаб! Отдел прикладного машинного обучения (Applied Machine Learning), состоящий сейчас из 100 человек, существует уже 10 лет - машинное обучение впервые применили в разработке News Feed ещё в 2006 году. Более глубокими, научными исследованиями занимается команда Facebook Artificial Intelligence Research из 50 человек.

Забавный момент с приложением Moments, которое автоматически распознает ваших друзей на фото и предлагает поделиться с ними фотографиями: в Европе эту опцию не удалось запустить из-за строгих законодательных ограничений насчет приватности и распознавания лиц. Программа распознавает людей с точностью 98% и узнает одного человека из 800 миллионов за 5 секунд. Интересно, как с этим у Finfdace?

ML-алгоритмы Facebook делают шесть миллионов предсказаний в секунду, обрабатывая десятки миллиардов запросов ежедневно. Вся эта мощь алгоритмов и процессоров используется для разработки опций, которые без технологий ИИ просто не могли бы существовать - только подумайте, сколько людей понадобилось бы для ручной модерации всех сотен миллионов фото, загружаемых пользователями Facebook ежедневно.

При этом, согласно исследованию MIT, 63% пользователей вообще не в курсе, что Facebook фильтрует их ленту новостей. Что уже говорить об остальных применениях ML. То есть миллиарды людей даже не догадываются, какие сложные алгоритмы и масштабные вычисления стоят за простым обновлением страницы. Наверное, такой и должна быть хорошая технология - незаметной и неотличимой от магии.

Текст интересный и легко читается, там еще подробнее про внутреннюю платформу ML, вдруг кому интересно, и есть два небольших видео с руководителями разработки ИИ, так что можно увидеть, как выглядят люди, которые программируют ваш Facebook.

http://fortune.com/facebook-machine-learning/

Кстати, меня же наверняка читают программисты, а может даже олимпиадники. Если вы очень крутой программист и хотите попасть в Facebook, можете написать моему товарищу Саше Котлярскому. Он работает в Facebook уже три года и в комментариях под моим интервью с Виктором Шабуровым как раз написал, что командам, разрабатывающим Oculus и AI, нужны новые таланты. Не стесняйтесь, несмотря на все страшилки про корпоративную среду, для талантливого программиста там отличное место, сужу по Саше - он сам топ-программист-олимпиадник и не смог бы работать в скучной компании, а Фейсбуком полностью доволен. Пишите в личку, дам контакты.

А вот и полный текст моего интервью с Виктором Шабуровым, без пейволла (на Слоне уже +50К просмотров). Его выложил у себя в блоге президент Киевстар Петр Чернышов. Оказывается, он преподавал у Виктора математику! В каком тесном мире мы живем 🙂

Вот что он пишет у себя в Facebook: "Я уже когда-то писал что в предыдущей жизни был учителем математики в Лицее при Уральском Университете. Учил многих очень ярких школьников.
Так вот, пока вы жалуетесь на недостатки советской и постсоветской систем образования, почитайте интервью с моим учеником Виктором Шабуровым. Когда-то я преподавал ему математику и помогал готовиться к олимпиадам, а сейчас он стал основателем Looksery – стартапа, который в прошлом году был куплен всем известной компанией Snapchat за $150 млн.
Шабуров живет в Калифорнии и спонсирует выступления украинских и российских школьников на международных соревнованиях по программированию и создает крутые проекты с победителями. Когда же он продает свои компании (уже три) то все эти олимпиадники становятся миллионерами. Горжусь, что у меня есть такие ученики!"

https://medium.com/@peterchernyshov/%D0%BF%D0%B5%D1%87%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%8C%D0%B5%D1%80%D0%B0-%D1%8D%D1%82%D0%BE-%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%B4%D0%B0-%D0%BE%D0%BD%D0%B8-%D0%B8%D0%B4%D1%83%D1%82-%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C-%D0%B2-facebook-%D0%B8%D0%BB%D0%B8-%D0%B2-%D1%8F%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81-55fd2e8e46f9

Суды некоторых штатов США используют специальные алгоритмы для предсказания вероятности повторного преступления со стороны осужденного. Основываясь на оценках алгоритма, судьи принимают решение о степени наказания или о досрочном освобождении.

Журналисты ProPublica исследовали данные о 7 000 людей, арестованных в штате Флорида в 2013-2014 годах. Оказалось, что всего 20% из тех, кто по прогнозу алгоритма мог совершить повторное преступление, сделали это. Более того, алгоритм показал четкие расовые предрассудки. Он ошибочно присваивал чернокожим преступникам высокий риск рецидива в два раза чаще, чем белым. Белые преступники наоборот, намного чаще получали ошибочно заниженные риски.

Вопросы, которые учитывались при формировании оценки, включали в себя такие: "Ваши родители попадали в тюрьму?", "Сколько ваших друзей употребляют наркотики?", "Как часто вы дрались в школе?". То есть люди из плохих районов автоматически попадали в группу высокого риска - отрицательная обратная связь.

Очень большое и интересное исследование темы в фирменном жанре ProPublica. Если вы не в курсе - это такой очень крутой американский некоммерческий проект журналистских расследований на социально важные темы, почитайте сайт. Я подписался на рассылку других статей из проекта " Machine Bias: Investigating the algorithms that control our lives", когда будет что-то интересное - напишу тут.

https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

Краткий пересказ по-русски: http://apparat.cc/news/crime-prediction-racism/ via @apparatmag

Пришло время очередной рекомендации хорошего канала. Если вы интересуетесь поп-культурой (не новостями шоубиза, а её осмыслением), обратите внимание на канал Гриши Пророкова. Он был редактором Look At Me, а сейчас работает на телевидении (на ТНТ). Пишет про поп-культуру, научную фантастику, технологии, и еще про много чего интересного. Мало новостей, много интересных длинных текстов, и все это от человека, который разбирается в том, о чем пишет. Приятно читать, советую: https://telegram.me/grishaprorokov

Про состояние и кризис американского телевидения: https://telegram.me/grishaprorokov/318

Про образ корпорации зла в массовой культуре: https://telegram.me/grishaprorokov/298

Ну и полистайте канал сами, наверняка найдете там что-то интересное для себя.

Поговорили с журналистом Пашей Городницким про деньги, журналистику, Apparat и Telegram, и вообще про жизнь. Почитайте!

http://click-or-die.ru/2016/05/brodetsky/

Кстати, вот канал Паши про IT и медиа, обратите внимание: https://telegram.me/clickordie

Лет пять назад прочитал очень интересную статью от разработчика онлайн-игр. Он рассказал, с помощью каких уловок пользователей удерживают в играх, заставляя тратить на них кучу времени на всякую дурню, вроде выращивания виртуальной репы. Это и поощрения, вроде виртуальных монеток или баллов (он сравнивал пользователей с подопытными крысами, которые получают за каждое правильное действие вознаграждение), и страх потерять полученное (принцип "не играешь - все сгорает", кажется, как раз такое удержание пользователей было на Farmville - фейсбучной "Веселой ферме") и другие психологические уловки. Я тогда еще подумал - интересно, оказывается есть люди, которым платят за то, чтобы подсаживать других людей на вредные пристрастия. Эти пристрастия портят и даже разрушают людям жизнь, но приносят миллиарды их разработчикам. И все это - совершенно законно, удивительно.

Позже я узнал про так называемые "dark patterns" - нечестные уловки в проектировании интерфейса, которые подталкивают пользователя выполнить (или наоборот, не выполнять) определенное действие. Если вы когда-нибудь пробовали отписаться от оповещений Linkedin, вы понимаете, о чем я.

Оказывается, в некоторых компаниях есть даже специалисты, которые следят за тем, чтобы продукты компании не использовали подобные уловки. Тристан Харрис три года работал над этикой дизайна в Google, так что он хорошо разбирается в подобных вещах. Сейчас он занимается собственным проектом, который призван противостоять влиянию технологий на наше внимание и времяпрепровождение. Харрис описал в своем блоге 10 уловок, с помощью которых технологические компании захватывают наши умы и внимание:
https://medium.com/swlh/how-technology-hijacks-peoples-minds-from-a-magician-and-google-s-design-ethicist-56d62ef5edf3

Он описывает и dark patterns, и игровые механики. Не все эти уловки разработали коварные разработчики, некоторые получились сами собой - не думаю, что разработчики мобильных приложений ставят себе цель "захватить наше пробуждение" своими оповещениями, как на это жалуется Харрис. Некоторые тезисы выглядят натянутыми, а текст скорее похож на манифест его нового проекта. Но манифест очень интересный и полезный - он помогает переосмыслить свое отношение к пользованию любимыми сайтами и приложениями. Вряд ли после прочтения вы удалите со смартфона Facebook, но как минимум вы станете меньше залипать на бесполезных сайтах, а это уже очень неплохо. Десять минут чтения окупятся часами непотерянного времени, так что это совершенно точно маст рид. Если не читаете по-английски, вот вам сокращенный перевод на @apparatmag: http://apparat.cc/human/how-technology-hijacks-our-minds/

Статья о поведенческом дизайне игр, о которой говорил в начале: http://www.gamasutra.com/view/feature/131494/behavioral_game_design.php

Подробнее о dark patterns - http://www.theverge.com/2013/8/29/4640308/dark-patterns-inside-the-interfaces-designed-to-trick-you, а вот целая их коллекция: http://www.darkpatterns.org/

Распоряжайтесь своим временем с умом!

Друзья, как-то упустил момент, когда вас стало 5000, а сегодня, в мой день рождения, вас уже 6000! Удивительная штука Telegram - я публикую тут кучу заметок и даже не знаю, кто их читает. А вы в свою очередь читаете эти ссылки и тексты и, наверное, слабо представляете, что за человек за ними стоит. Это по-своему прикольно, но иногда человеческого общения да и просто обсуждений все-таки не хватает. Так что если хотите, добавляйтесь/подписывайтесь в любой из удобных для вас соцсетей, буду рад:
fb.com/andriy.brodetsky
twitter.com/politehnik
vk.com/brodetsky

И спасибо, что читаете мои занудские заметки. Telegram - первая соцсеть, в которой я нашел свою аудиторию и вещаю не в пустоту (хотя технически это именно так и выглядит). Кстати, если у вас есть что-то интересное по теме канала - пишите на @politehnik, не стесняйтесь.

Надеюсь, что помогаю вам осмыслять изменения, которые происходят вокруг нас благодаря технологиям, ведь это очень интересно. Ура!

В некоторых больницах США в пилотном режиме используют программы вероятностного диагностирования, пишет Wall Street Journal. Принимая пациента, врач заполняет небольшой опросник. Например, чтобы определить вероятность пневмонии у пациента, надо ответить на вопросы: "Есть ли у пациента жар? Повышенный пульс? Хрип в легких?" Оценив ответы, программа выдает результат - вероятность той или иной болезни (пока умеет диагностировать только пневмонию, стрептококк и легочную эмболию). Советы программы помогают сэкономить на дополнительных анализах и обследованиях (экономия антибиотиков - около 25%). Некоторым врачам это не нравится - они предпочитают ставить диагноз сами, к тому же программа пока плохо справляется с комплексными симптомами и не учитывает индивидуальные особенности пациентов. Один из опрошенных WSJ врачей с 40-летним опытом так и говорит: иногда то, что ты назначаешь, иррационально. Его мнение подтверждает и опрошенный мной практикующий врач (мой брат): никакой компьютер не даст точный диагноз по пяти вопросам, слишком велико влияние индивидуальных факторов.

http://www.wsj.com/articles/doctors-test-tools-to-predict-your-odds-of-a-disease-1464633980
по-русски: http://apparat.cc/news/predict-disease/ via @apparatmag

Тут история скорее не про технологии, а про их внедрение в области экспертизы, которые традиционно считаются "человеческими". Как технооптимисту мне хочется верить, что рано или поздно подобные программы станут массовыми, и врачам не стоит этого бояться: во-первых, программа накапливает опыт, который ни один врач не сможет получить за всю карьеру. Учесть в анализе факторы, которые пока не получается запрограммировать - дело времени. А во-вторых, последнее слово всё же остается за врачом: для оптимального результата программу следует использовать как дополнение, а не как замену человеку. И эта формула уместна во многих областях, не только в медицине.

Но сами врачи могут рассказать намного больше о том, что мешает использовать машинное обучение в диагностике. Например, нужно ли это врачам вообще: в том смысле, что с диагностированием они и сами неплохо справляются, и возможно автоматизация больше пригодится в других областях врачебной практики. А еще они пишут, что врачебная практика - это не только сухое, рациональное принятие решений (это как раз можно запрограммировать), но и живое общение с пациентом, психологическая связь с ним - вот с этим уже не справится никакой компьютер. Интересный тред на Quora: https://www.quora.com/Why-is-machine-learning-not-more-widely-used-for-medical-diagnosis

Что вы ответите незнакомцу, который подойдет к вам на улице и попросит ваш смартфон? Просто посмотреть ваши данные и личную информацию. Наверняка посмеетесь (в лучшем случае), или посмотрите как на сумасшедшего, а то и выругаете - ну правда, такая наглость!

Власти Великобритании хотят продавить в парламенте закон (Investigatory Powers Bill), который поволит британским спецслужбам массово прослушивать звонки граждан, перехватывать их переписку, собирать базы данных личной информации, принуждать технологические компании раскрывать шифрование информации - короче, получить полный контроль над гражданами в интернете. Британская правозащитная организация Liberty вместе с креативным агентством сняла ролик в поддержку кампании против этой правительственной инициативы. Комик Оливия Ли подходит к людям на улице и просит их дать доступ к информации, которая попадет в руки спецслужб. "Можно я взломаю ваш телефон?", "Мне просто нужны ваши данные", "У вас есть что скрывать? Нет? Тогда почему вы против?" - несмотря на то, что это передергивание (спецслужбы - это все-таки не первый встречный, а авторизованный демократическими институтами орган власти), ролик показывает абсурдность аргумента вроде "Да слежка это нормально, мне нечего скрывать, пусть следят". Реакция ожидаема - ее ругают, удивляются, смеются. Посмотрите, там есть субтитры, но многое понятно и без них: Оливия тычет людям в смартфоны огромной лупой, входит в офис местного МВД (Home Office) со смешным локатором ("- Что вы делаете? - Да я просто взламываю ваши сервера. - Эй, вы не можете взламывать наши сервера! Немедленно покиньте здание!"), в общем, безотносительно войн за приватность ролик получился отличный.

https://youtu.be/szN7DlmMLYg

Тут подробнее: http://www.konbini.com/en/lifestyle/snoopers-charter-liberty-campaign-privacy/
по-русски: http://apparat.cc/news/snoopers-charter/

Ну и чтоб два раза не вставать, на ту же тему. Ученые из Стэнфорда исследовали, что можно узнать о человеке по метаданным его звонков. Оказалось, что просто сопоставляя номера с общедоступными телефонными справочниками, можно узнать об абонентах немало конфиденциальной информации. Например, авторы исследования смогли определить точный медицинский диагноз одного из респондентов, в метаданных которого оказались звонки на номера кардиолога и техподдержки устройств для мониторинга сердечной аритмии. Метаданные звонков другого подопытного помогли исследователям выяснить, каким огнестрельным оружием он владеет. При этом получить доступ к метаданным звонков для спецслужб намного проще, чем к полной прослушке.
https://news.stanford.edu/2016/05/16/stanford-computer-scientists-show-telephone-metadata-can-reveal-surprisingly-sensitive-personal-information/
по-русски: http://apparat.cc/news/metadata-call-records/

Может кому-то и надоели подобные новости в духе Сноудена (он кстати, много подобного постит у себя в Twitter: https://twitter.com/Snowden), но я считаю полезными все тексты, которые помогают разобраться, как именно устроена слежка правительств за гражданами, и почему это важно. Другое дело, что про США и Великобританию таких новостей много, про Украину и Россию - мало, но например те же метаданные могут одинаково много рассказать и про британца, и про украинца.

Красивый концепт conversational commerce. Правда, существующие реализации пока сильно далеки от изображенного.
https://dribbble.com/shots/2749390-Messenger-Bots-Partial-payment-Concept

Сегодня необычная рекомендация (в рамках наведения мостов с гуманитарным сегментом Telegram). Аня Айвазян - бывший редактор Большого Города и Афиши, историк, кандидат исторических наук, специалист по колониальной истории, истории Египта в конце 19 века и истории египтологии. Её канал https://telegram.me/dailymummy/ понравится вам, если вам интересна история, египтология, ориентализм и викторианцы. Аня живет в Париже, поэтому время от времени в канал попадают ещё и небольшие рассказы из истории Парижа, ну и всяких путешествий.

Маленький рассказ про полное приключений путешествие из Луксора в Лондон статуи Рамзеса II, которой британский поэт Шелли посвятил своё самое знаменитое стихотворение (ею же восхищался Эркюль Пуаро в эпизоде про проклятие гробниц): https://telegram.me/dailymummy/21

История про консула Наполеона Бернардино Дроветти, проходимца и авантюриста, собравшего коллекцию для знаменитого Египетского музея в Турине: https://telegram.me/dailymummy/39

Маленький рассказ про первое путешествие Восточного экспресса: https://telegram.me/dailymummy/67

***
Если у вас свой оригинальный канал (не личный бложик о жизни, коммерция или помойка новостей-шуток-картинок), особенно околонаучной или околотехнической тематики, пишите мне на @politehnik.

Видеожурналисту BBC Дэнни Винсенту удалось попасть на одну из крупнейших биткоин-ферм в мире и поснимать её. В Китае производят около 70% мировых биткоинов. Ферма, куда попал Винсент, выпускает в день 50 биткоинов - в год получается около $8 млн (сейчас курс биткоина ~$526, недавно он вырос из-за того, что его начали активно скупать китайцы). Несколько десятков работников фермы живут в весьма скромных условиях и обслуживают сотни пыльных компьютеров, объединенных в сеть для вычислений - так производится валюта будущего.

Уникальные кадры о том, откуда берутся биткоины (и мини-интервью с владельцем фермы): http://www.bbc.com/future/story/20160504-we-looked-inside-a-secret-chinese-bitcoin-mine

Учёные из Университета Калифорнии просканировали мозг подростков с помощью функциональной МРТ во время пользования Instagram.

Из интересного: во время получения большого количества лайков в мозгу возбуждаются "центры вознаграждения" - они же активизируются при выигрыше у азартных игроков (по ссылке - фото).
Подростки охотнее лайкают фото, у которых уже много лайков, даже от незнакомых людей.
При просмотре фотографий, изображающих вредные привычки, у подростков снижается активность в мозговом центре, отвечающем за контроль поведения.

http://newsroom.ucla.edu/releases/the-teenage-brain-on-social-media
по-русски: http://apparat.cc/news/social-media-influence/

Главный вывод: соцсети сильно влияют на поведение и социализацию подростков. Они ищут в соцсетях социального одобрения и склонны к конформизму. Наверное, родителям и педагогам надо как-то учитывать фактор соцсетей при воспитании детей, но как? Я не знаю.

Лондонская компания Intelligent Voice разработала систему анализа голоса на основе машинного обучения. Обрабатывая не аудио, а визуальную интерпретацию звука (то, что видят в своих программах диджеи и звукорежиссеры), система научилась качественно распознавать разные голоса, акценты и диалекты. Программа может быстро и дешево анализировать сотни часов речи, и хотя её качество распознавания пока хуже чем у человеческого уха, благодаря скорости и масштабируемости она незаменима для анализа больших объемов аудиотекста (например, записей разговоров техподдержки или судовых заседаний). Вот красивая история для иллюстрации её возможностей.

Заключенные в американских тюрьмах могут звонить только по нескольким заранее утвержденным номерам. С помощью системы от Intelligent Voice служащие нескольких тюрем проанализировали тысячи часов разговоров (все звонки там записываются) и обнаружили аномально частое употребление слова "three-way" - сленговое обозначение секса втроём. Оказалось, что этот секретный код обозначал уловку, когда заключенный звонит по одному из разрешенных номеров, а к тому концу провода приглашают другого человека, которому он не мог позвонить из-за тюремных ограничений - получался такой телефонный three-way. Выявить этот секретный код удалось только благодаря машинному анализу большого количества аудиозаписей - человеку переслушать всё это было бы просто невозможно.

https://www.newscientist.com/article/mg23030762-200-prisoners-code-word-caught-by-software-that-eavesdrops-on-calls/
по-русски: http://apparat.cc/news/prisoner-three-way/ via @apparatmag

Думаю, после публикации в New Scientist у Intelligent Voice появится много новых заказов - это идеальная новостная история для пиара такого продукта.

Guardian пишет о моде на заклеивание вебкамер. Благодаря Сноудену и его коллегам мы узнали, что спецслужбы могут подсматривать за людьми через их ноутбуки. Хакеры, активисты и просто сторонники приватности начали заклеивать камеры. Даже директор ФБР признался, что заклеивает свою вебкамеру. Рынок отреагировал на это незамедлительно - в продаже появились специальные наклейки. Некоторые компании зарабатывают на них миллионы долларов. Заклеивание камер используют в рекламе (недавно журналистам разослали брендированные наклейки к новому сезону Mr.Robot, очень удачно получилось - фото по ссылке), оно стало частью массовой культуры (обыгрывается в одной из сцен трейлера "Сноудена"; кстати, хороший трейлер, посмотрите).
http://www.theguardian.com/world/2016/jun/06/surveillance-camera-laptop-smartphone-cover-tape

Раньше я думал, что это паранойя и показуха - типа, "смотрите какой я крутой, заклеил свою камеру, вот такой я шарящий чувак" - пф, да кому ты нужен вообще. А потом почитал вот эти истории и уже так не думаю. Хотя камеру пока не заклеил - надо подобрать наклейку постильнее.

Если вы считаете, что никому не интересны - ни хакерам, ни спецслужбам, вспомните историю с массовым взломом веб-камер двачерами: https://telegram.me/brodetsky/364. Коллективный анонимус выставил на всеобщее обозрение личную жизнь сотен людей - просто ради лулзов.

Отдельно надо напомнить о хакере с Двача, который устраивает шоу из стримов со взломанных вебкамер: https://telegram.me/brodetsky/347. Правда, интересного в его трансляциях мало (он постит записи стримов у себя в группе ВК), но легкость проникновения в жизнь других пугает.

Написал про китов для Фокуса. Получается, пересказал эту историю во всех видах СМИ: на сайте (Apparat), по радио (Громадське), по ТВ (видеоколонка для Дождя) и вот теперь в печати. Фул хаус!