​​Слухи о том, что ICO проекты панически сливают #ETH нашли подтверждения. За последние 30 дней ряд ICO продали 202 000 ETH, 119 000 за последние 7 дней. Список ICO естественно не исчерпывающий. ETH похоже еще больше oversold (перепроданность), чем BTC.

Эпоха ICO и ETH прошла?

Эрик Ворхес, CEO ShapeShift: В период грядущего глобального финансового кризиса мир осознает, что вряд ли будут выплачены обязательства в размере $20 трлн. Будут печататься деньги, что обречет фиат на смерть. Обратите внимание, что будет происходить в это время с криптовалютой.
#bitcoin #криптовалюта #фиат

Почему мы не можем пройти биткоин - usd 4200 на Bitfinex - собственно по объемам и так видно, что оттуда очень активно лонговали (проторговка большая), и мы конечно не хотим давать товарищам дать выйти в б/у до того как они не закрыли позиции в минус.

После пробития 4200 и похода дальше вверх, нас особо ничего уде не будет держать практически до 5600.

Эдвард Сноуден о том, почему блокчейн имеет значение и о важности транзакций Биткоин
В недавнем интервью с Бен Визнер, Эдвард Сноуден уже высказывал свое мнение о важности блокчейн, и почему компании должны быть заинтересованы в реализации технологии.
В частности, Сноуден сказал "представьте себе старую базу данных, где любая запись может быть изменена, просто набрав вместо нее новую и нажав "save https://zen.yandex.ru/media/id/5acb252a830905913c2df132/edvard-snouden-govorit-ob-iskliuchitelnoi-vajnosti-bitkoina-dlia-svobodnogo-mira-5bfbd0c434739d00aa00ac28

деньги должны работать
Похоже, что для больших денег нет разницы, какие настроения царят на рынках. Инвесторы и трейдеры криптовалютного сообщества паникуют, а NASDAQ тем временем планирует запустить свои фьючерсы на Биткоин в первом квартале 2019 года. Берегись, NYSE. Напомним, что NYSE и NASDAQ конкурируют, чтобы представить продукты, ориентированные на биткоин, на своих платформах. Новость была https://zen.yandex.ru/media/id/5acb252a830905913c2df132/mirovym-finansam-net-dela-do-medvejego-trenda-na-rynkah-kriptovaliuty-5bfe79653d69e000adf291a2

Дэн Лаример – главный разработчик #EOS анонсировал начало работ над новым проектом. С его слов, в процессе разработки EOS были обнаружены некоторые проблемы, которые будут устранены в новом проекте. Как всегда все банально – анонимность, нереальная масштабируемость, мгновенные и бесплатные транзакции. Видимо 4 миллиарда не хватает для создания конкурента Эфиру (который в 2014 собрал всего 16 миллионов). К слову, EOS инвестиции привлекает и сегодня, но уже только от крупных инвесторов.

Никогда не считал EOS топовым проектом, никогда не делал на него ставку, лишь несколько раз покупал для краткосрочных сделок. Причина банальна: EOS уже третий проект Ларимера – после BitShares и Steem. Ни один полностью не реализован и по факту заброшены.

С учетом того, в отчете Whiteblock (после 2х месяцев тестов), указано, что EOS не блокчейн и централизован и уходом главного разработчика думаю, что будущее EOS туманно. Например, в Steem уволено за последнее время 70% сотрудников. На бычьем рынке, EOS, вероятно, покажет рост цены, поэтому не спешите продавать сейчас. Хороший момент был перед запуском сети в июне. #криптовалюта #steem #bitshares

Первые 3-4 месяца 2018 года многие ждали информации с саммитов G20 в контексте регулирования криптовалют. Сегодня на саммите было принято решение о том, что криптовалюты будут регулироваться в соответствии со стандартами FATF (Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег). С учетом того, что в эту межправительственную организацию входят практически все крупные страны, в том числе азиатского региона (Китай, Ю.Корея и т.д.), то все ведущие биржи будут вынуждены выполнить требования этой организации.

Одной из больших проблем может стать делистинг анонимных монет. Кто не разбирался в этих вопросах, то кратко скажу, что в анонимных монетах невозможно проследить путь монеты, так как адреса кошельков не видны не кому кроме владельцев.

Это однозначно станет проблемой, так как недавно в США адреса криптовалютных кошельков приравняли к одному из элементов идентификации личности (наряду с адресами эл. почты, прозвищами и т.д.). Что уже послужило поводом наложить санкции на два кошелька, принадлежащих иранским хакерам.

Вторым вероятным шагом может стать обязательная процедура KYC и AML для всех пользователей.

И возможно третьем шагом – будет запрет обслуживать граждан стран, которые находятся в санкционных списках Совета Безопасности ООН и OFAC (США). #Binance уже прекращает работу с резидентами Ирана и Беларуси.

Немного интересного об искусственном интеллекте(ИИ) и машинном обучении(МО):

Мифы об искусственном интеллекте
TON - новостиSeptember 09, 2018
Научно-техническая революция произошла в середине прошлого века. Двадцать лет назад не был так широко распространен интернет, как сегодня. Блокчейн начали разрабатывать десять лет назад. Сканер отпечатка пальцев, голосовой помощник и умные колонки появились за последние лет пять (не считаем первую версию Siri, она была ужасной). Сегодняшний тренд — искусственный интеллект. Но разве искусственный интеллект изобрели в нашем веке?


Краткая предыстория
Именно во время научно-технической революции в середине XX века начинается история искусственного интеллекта. Философы давно спорили о природе человека и процессе познания. Психологи и нейрофизиологи разрабатывали теории о работе мозга и мышлении человека. Экономисты и математики в поисках наиболее оптимальных способов вычисления пришли к теории алгоритмов. Все это привело к созданию первых компьютеров.

Для нас неудивительно, что возможности компьютеров превышали человеческие. У научного сообщества того времени появился вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и смогут ли машины достичь уровня развития мыслительного процесса человека.

В пятидесятые годы ХХ века Алан Тьюринг написал статью “Может ли машина мыслить?”. Он описал алгоритм, позволяющий определить момент, когда машина выйдет на уровень разумности человека. Алгоритм получил название теста Тьюринга. Его смысл заключается в том, чтобы при письменном общении собеседник пришел к выводу, что общается с реальным человеком. Порогом прохождения теста считается результат в 30% введенных в заблуждение собеседников.

Тест Тьюринга был пройден искусственным интеллектом в 2014 году с показателем в 33%, когда компьютер смог убедить собеседников в том, что они разговаривают с тринадцатилетним мальчиком из Одессы.

P.S. Программа была создана российскими программистами :)

Вторую половину ХХ и весь наш век продолжались активные разработки искусственного интеллекта, машинного обучения, робототехники (интеллектуальных роботов). Того, что позволит автоматизировать физический труд, множество вычислительных процессов и самые различные отрасли.

Искусственный интеллект применяется в множестве сфер и распространяется на новые: от финансов до медицины, от промышленности до музыки, от технического обслуживания до писательства.

Но ни один прорыв в истории не принимался безболезненно. С 1950-х идут жаркие споры о месте искусственного интеллекта в нашей жизни.О его безопасности и потенциале, о границах его возможностей. Массовая культура порождает мифы. Давайте разбираться в самых распространенных и искать, где же правда.

Три мифа об искусственном интеллекте
Искусственный интеллект уничтожит человечество
Современная культура отождествляет ИИ с человеком или безграничным интеллектом в совокупности с эмоциональностью и потребностью в самоактулизации. Матрица и Терминатор — самые популярные фильмы, где присутствует думающее злое существо, которое хочет уничтожить человечество.

Такая картинка, даже будучи художественным вымыслом, приводит к ошибочному мнению о реальном уровне развития искусственного интеллекта. Компьютер не может чувствовать и не осознает собственное существование. Для компьютера не существует личных целей. Машина может распознать котика на картинке и выдать фотографии других котиков. Она даже может отличить их от собаки (расположение пикселей и обучаемость систем делают свое дело). Но компьютер никогда не проникнется чувствами к милому щенку лабрадора и запросы про Мать Терезу и Пабло Эскобара для него равнозначны. У компьютера нет оценочных суждений.

Что это означает?

Основное и непреодолимое отличие искусственного интеллекта от человеческого в способности мыслить. Ученые даже объяснили отсутствие необходимости в наделении искусственного интеллекта индивидуальностью: “Искусственный интеллект не может быть приравнен к человеку, потому что в качественно собранном искусственном интеллекте нет места человеческой тревожности”.

Геноцид человечества, устроенный искусственным интеллектом возможен только если изначально разработчик закладывает в него такую программу. При тестировании и исключении фатальных ошибок вероятность исключается. А вот злой человеческий гений может найти оружие не только в искусственном интеллекте.

2. Нам больше не придется работать

Развенчивая предыдущий миф, мы уже упомянули об основном отличии искусственного интеллекта от человеческого мышления. Реальный мир не всегда рационален, в управлении и бизнесе (вообще-то в любой сфере жизнедеятельности человека) возникают вопросы, требующие немедленных решений. Последствия решений заранее не известны. В условиях неопределенности (=при недостаточном количестве исходных данных) компьютер не может принять решение самостоятельно. В него можно заложить продуманные алгоритмы и покрыть почти все проблемы. Но мы не живем в мире, где все заранее возможно просчитать.

Часть работы всегда сможет быть выполнена только людьми. Плохая новость для части населения: чем более низкоквалифицированным трудом занимается работник, тем быстрее его заменят роботами. Востребованы будут консультанты, помогающие соединить работу человека и искусственного интеллекта, и, разумеется, разработчики таких технологий.

Миф отчасти правдив: нам, как человечеству, не придется заниматься физическим и рутинным умственным трудом. Однако, существование искусственного интеллекта не означает существование Базового дохода, априори выплачиваемого каждому.

Искусственный интеллект хорош тем, что простые рутинные задачи и однотипные задания он всегда будет выполнять одинаково успешно. Не скажется фактор человеческой усталости или скуки. Алгоритм каждый раз будет приводить к одному и тому же результату. В этом большой плюс и большой минус — нам нужно уже сейчас научиться приспосабливаться к выполнению сложной работы, требующей мыслительного процесса и креативности, а не к выполнению легко автоматизируемых задач.

3. Искусственный интеллект станет равным человеку (получит те же права)

Для того, чтобы привлечь людей к использованию роботов, ученые и инженеры создают машины внешне похожими на людей. Один из героев сериала Кремниевая долина влюбился в искусственный интеллект, помещенный в манекен красивой женщины. Как Пигмалион, создавший Галатею, герой “слепил” из искусственного интеллекта желаемый образ. Снова искаженное восприятие из-за транслируемой картинки. Искусственный интеллект — это программа, не более того. Обученная (но не умная!), быстро вычисляющая и работающая в соответствии с заданными алгоритмами компьютерная программа.

Представляете, появится не только движение за права темнокожих и женщин, но и движение за права машин :)

Снова вспомним первый миф: у искусственного интеллекта нет эмоций и желаний. То есть сам по себе он в юридических правах не нуждается. Если не “очеловечивать” машину, миф сразу развенчивается.

Разница между искусственным интеллектом и машинным обучением
TON - новостиSeptember 20, 2018
Искусственный интеллект развивается семимильными шагами — от грузовых дронов и Deep Blue* к автоматизации бизнеса и производства.

*Deep Blue - программа компании IBM, обыгравшая в 1996 году гроссмейстера Гарри Каспарова в шахматы.

Термины искусственный интеллект (Artificial Intelligence), машинное обучение (Machine Learning) и глубокое обучение (Deep Learning) используются бессистемно, как взаимозаменяемые. Но между ними важные различия. Разбираемся, что есть что.


Искусственный интеллект (Artificial Intelligence)
Искусственный интеллект — самое широкое понятие из тех, которые мы будем рассматривать сегодня. Его природа лежит в создании машины, способной самостоятельно подбирать из множества заданных алгоритмов подходящий. Простыми словами, искусственный интеллект должен имитировать деятельность человека. Более быстро и более качественно.

Чем больше информации нужно обрабатывать, тем выше спрос на искусственный интеллект. Исследование компании IBM пятилетней давности говорит, что за последние несколько лет было записано около 90% всех мировых данных. За каждые два года объем данных в мире увеличивается в десять раз. Благодаря прогрессу растет вычислительная мощность устройств. Теперь машина может обработать гигантское количество информации в короткий срок.

Рандомный опрос компании SpotHub показал, что 63% опрошенных не осознают повседневного значения и применения искусственного интеллекта. Но это вовсе не робот София, а привычный нам голосовой помощник Siri, Alexa и Cortana, сервис рекомендаций крупных интернет-магазинов вроде Amazon, система ранжирования YouTube, видеоигры, которые выстраивают стратегию в зависимости от поведения игроков. Искусственный интеллект может относиться к чему угодно — от компьютерных программ для игры в покер до торговли на бирже (торговые роботы или алгоритмическая торговля).

Три вида искусственного интеллекта
Ограниченный искусственный интеллект

Способен решать одну задачу: Программа Deep Blue, которая в 1996 году обыграла в шахматы Гарри Каспарова, или программа AlphaGo, в 2016 году обыгравшая чемпиона мира по Го Ли Седоля.

Общий искусственный интеллект

Приближен к уровню человеческого интеллекта и может выполнять множество разных задач: здесь системы автоматизации, автопилоты Tesla, распознавание котиков на фотографиях и рака у пациентов.

Сверхразумный искусственный интеллект

“Ваще стремная штука”. Тот искусственный интеллект, которого мы побаиваемся. Именно он может счесть человечество угрозой для планеты и устранить нас :)

Оксфордский профессор Ник Бостром описывает сверхразум, как “интеллект, который намного умнее, чем лучший человеческий мозг, практически во всех областях, в том числе в научном творчестве, общей мудрости и социальных навыках”.

Машинное обучение (Machine Learning)
“Машинное обучение — это всего лишь попытка сделать машину, которая учится на своем опыте. Сегодня мы предполагаем, что разработка таких машин — самый быстрый путь к созданию настоящего искусственного интеллекта.” - Грег Коррадо, технический директор исследовательского центра Google в Цюрихе
Machine Learning — новый инструмент, новый путь инженерии. С его помощью можно улучшать существующие и строить совершенно новые продукты, которые раньше были просто невозможны. Есть несколько методов машинного обучения, которые сегодня применяются на практике:

Обучение на примерах (Supervised Learning)

Если бы вы учились играть в шахматы, а за вашей спиной стоял бы гроссмейстер и нашептывал, как ходить.

Пример: Как развивалась автоматическая сортировка спама в вашей почте? Раньше программисты задавали определенные правила, например, если в тексте слово viagra написано с ненужными символами — это на 99 процентов спам. Теперь алгоритм для борьбы со спамом изучает архив писем, которые были помечены как спам и не спам. Он делает постоянно и постепенно становится более совершенным, определяет спам все точнее.

Постепенное обучение на примерах — самый распространенный и точный способ машинного обучения.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Основывается на позитивном и негативном опыте. Из каждой ошибки программа выносит уроки.

На примере с шахматами: представьте, если бы вы учились играть, каждый раз проигрывали, но делали из этого выводы.

Метод спонтанного обучения или самообучение (Unsupervised Learning)

Обучение происходит без вмешательства со стороны. Машина производит анализ данных и выводит закономерности.

Человек владеет всеми тремя способами обучения. Машинное обучение сегодня базируется на первом методе, он уже неплохо внедрен и теперь делают попытки научить компьютер обучаться двумя другими способами.

Глубинное обучение (Deep learning)
“Иметь дело с простыми уравнениями — это одно, но как, например, определить, что изображено на картинке? Нужна намного более сложная математическая модель. И тут на помощь приходит Deep Learning — специфический тип машинного обучения.”
По сути, это искусственная нейронная сеть. Концепцию придумали еще в 1930-х, но важные математические расчеты для нее провели только в 1980-х. Главная особенность глубинного обучения в том, что оно основано не на одной функции, а на их множестве. То есть это более крутая и сложная версия машинного обучения.

Нейросети действительно имеют много общего с тем, как работает нейронная система мозга человека.

Мы получаем информацию благодаря взаимодействию гигантского количества нейронов — клеток, из которых состоит мозг. Каждая из них сама по себе не разумна. Но она взаимодействует с другими нейронами, основываясь на том, как они преобразуют входящий сигнал в исходящий. И совокупность поступающей информации преобразуется в выводы.

В нейронной сети Google аналог нейронов головного мозга - крошечные математические функции. Все они взаимодействуют между собой. Миллионы математических функций работают вместе, и чем лучше они “обучены”, тем мощнее система.

Метод глубинного обучения позволяет делать сумасшедшие вещи: подписывать фотографии, синтезировать искусство и даже выигрывать в непроходимые видеоигры.

7 навыков, которые не сможет заменить искусственный интеллект

1. Коммуникация — умение построить и рассказать историю, способность убеждать через слова.
2. Контент — создание содержательного контента требует экспертности. ИИ может сделать крутой рерайт и адаптировать материал, но не написать вау-статью.
3. Контекст — гибкость и понимание обстоятельств, в которых стоит применять информацию, инструменты, программы.
4. Эмоциональный интеллект — способность распознавать эмоции, понимать намерения и мотивацию других людей, управлять ими для решения своих задач.
5. Преподавание — не просто подача информации, а “быть учителем”. Тем учителем, который распознает склонности и таланты, направляет и помогает развивать их.
6. Нетворкинг — навык ведения беседы, выстраивания деловых отношений с людьми.
7. Этический компас — ведение экологичного бизнеса, моральные устои и границы, которые не способна понимать машина.

Похоже, искусственный интеллект не уничтожит труд человека. Наоборот, выведет его на новый уровень: изучит и автоматизирует повторяющиеся действия для совершенствования и развития ”человеческих” навыков.

Регулятор Пекина не одобряет приобретающие популярность STO

Генеральный директор муниципального финансового бюро в Пекине предупредил, что предложения секьюрити токенов (STO) являются нелегальной деятельностью, сообщают местные СМИ.
1 декабря данное бюро провело Форум по глобальному управлению капиталами, на котором Хуо Чувен, директор финансового регулятора Пекина, подчеркнул риски, связанные с привлечением денег через STO:

 «Я предупреждаю о рисках тех, кто пропагандирует в Пекине и хочет начать STO. Не делайте этого в Пекине. Если вы сделаете это в Пекине, вас заберут за нелегальную финансовую деятельность.»

В прошлом месяце Народный банк Китая (PBoC) уже делал предупреждения насчёт «спекуляций, рыночных манипуляций и нарушений», связанных с блокчейн-финансированием и инвестициями.
Летом глава международного департамента Комиссии по банковским вопросам и страхованию в Китае отметила, что технология блокчейн «является полезной инноваций, но это не значит то же для криптовалют.» Несколько месяцев назад заголовки СМИ пестрили новостями о том, что китайские банки активно подают заявки на патент, связанные с технологией блокчейн.
Тем не менее до недавнего времени продавцам было официально разрешено принимать криптовалюты.

В течение 48 часов, начиная с 5 декабря, Цена Биткоина упала с $ 3,913 до $3,678, в общей сложности на 6%.
Стоимость криптовалют ТОП 10 снизились за этот же период более чем на 10 %. Так, цена Ethereum (ETH) упала с $112 до $101, а Stellar (XLM) с $0,15 до $0.13. За последние 12 часов капитализация крипторынка упала на $ 6 млрд, так как токены потеряли в среднем от 10 до 20 процентов своей стоимос https://zen.yandex.ru/media/id/5acb252a830905913c2df132/kriptorynok-snova-teriaet--6-mlrd-iavliaetsia-li-cena--3-000-za-bitcoin-neizbejnoi-5c08e32323ea6500adc5a737

KFC в Венесуэле начал принимать платежи в криптовалюте Dash, также криптовалюту принимают и другие фастфуды, включая Subway  и Papa John’s.
На первое время KFC начнёт данную программу в столице страны Каракасе, а потом данная опция будет доступна и для других 24 точек сети быстрого питания в стране, сообщает Forbes.

офис закрывается
Bitmain на этой неделе закрывает свой израильский Центр развития, Bitmaintech Israel и увольняет 23 сотрудника, которые там раньше работали . Центр развития был основан два года назад, в 2016 году в Раанане вице-президентом Bitmain Гади Гликбергом, теперь также покидающим компанию. По официальным сведениям, сокращение вызвано резким падением цен на криптовалюту и общим спадом на р https://zen.yandex.ru/media/id/5acb252a830905913c2df132/bitmain-zakryvaet-izrailskii-centr-razvitiia-uvolniaia-vseh-sotrudnikov-vkliuchaia-viceprezidenta-5c0f814c1d594500ab44eecd

​​Чарли Ли (создатель Litecoin) год назад во время всеобщей эйфории написал, что по его мнению покупать #LTC очень рискованно (в тот день цена была +300 USD) и предрекал падение до 20. В течение недели он продал свои монеты примерно по 300 долларов. В твитте он напоминает, что раньше был многолетний медвежий тренд и цена LTC опускалась с 48 до 4 USD. От себя добавлю, что было даже 1.3-1.4, т.е. упала в 35 раз. Цена вернулась к 48 долларам через 3 года 9 месяцев.

30 ноября, когда сеть LTC было зафиксировано рекордное количество транзакций и один крупній игрок сконцентрировал у себя 12 600 000 монет – это почти четверть от нынешней циркуляции. Цена 30 ноября была 30 USD. Чарли Ли вернул себе актив по цене в 10 раз меньше чем продал? Дно близко?

дорога в никуда
Последние статистические данные по сборам ICO недвусмысленно говорят о том, что лучшие времена для первичного предложения монет уже прошли.
По данным Диар, в ноябре 2018 года зафиксирован самый низкий приток в ICO за весь 2018 год. В прошлом месяце было собрано всего 65 миллионов долларов США, что резко контрастирует с лучшим в этом году месяцем-февралем, в течение которого было со https://zen.yandex.ru/media/id/5acb252a830905913c2df132/lebedinnaia-pesnia-ico-noiabrskie-sbory-upali-do--65-mln-s-godovogo-maksimuma-v--26-mlrd-5c10f611233dc900aa7a6193