Я ждал! Еще когда рассказывал про машинное обучение в Екате в рамках проекта "Интеллекции", узнал, что следующая лекция проекта - про нанотехнологии. Лектор - Владимир Шур, серьезный ученый мирового класса и прекрасный рассказчик. Тема - нанотехнологии, интереснейшая область, рассказывать про которую непросто после того, как термин немножко приватизировал Чубайс.
Вот, наконец, чудесная команда "Малины" выложила лекцию Шура - я получил удовольствие от просмотра и слушания.
Чего и вам желаю. Популярная наука и ее технологические следствия в лучшем виде и лучших традициях.
http://malina.am/video/2016/10/13/intellektsii

Книгу Кевина Келли Inevitable, которую я люблю и из которой много извлёк полезного для своих рассказов и лекций, так пока и не перевели на русский. Но хотя бы появился внятный конспект основных тем на русском, это уже прогресс.
https://vc.ru/p/inevitable-summary

Оказывается, кроме привычных и всем уже намозоливших глаза ad tech, fin tech и edu tech есть ещё и beauty tech. И со всех точек зрения: потенциальная аудитория, денежный масштаб рынка, разнообразие технологий в софте и железе, перспективы всяких революций - этот рынок ничуть не хуже модной тройки. Причём в нем интегрируются очень разные современные штучки, вот, например: умное зеркальце анализирует состояние кожи лица и выдаёт персонализированные советы (не без помощи машинного обучения, конечно же) которые материализуются в персонально отпечатанные косметические пластыри.
В статье описаны телодвижения Panasonic в этом направлении, но ведь выглядит как рай для стартапов. Даже странно, что ни один не вспомнился.
https://www.engadget.com/2016/10/04/panasonic-concept-mirror-makeup-printer/

Достойная пятницы новость, которая в массовой прессе могла бы получить заголовок "Ученые придумали, как можно гнать спирт прямо из воздуха". Говоря более строгим языком, они сумели в результате сложного каталитического процесса (причём сам катализатор вырабатывался при помощи нанотехнологий) получить этанол из растворенного в воде CO2. Авторы статьи выражали удовлетворение не по поводу полученного продукта, а на тему нового способа убирать из атмосферы злой парниковый газ.
Единственное, что меня удивляет в этой истории, так это география открытия. Все-таки не в Штатах умельцы веками гнали из всего подряд. Обидно, что в этот раз не мы.
https://www.ornl.gov/news/nano-spike-catalysts-convert-carbon-dioxide-directly-ethanol

С удовольствием просто копирую гришин пост, поскольку чатик называется addmeto&techsparks, и мне там тоже очень нравится. Отличные люди, хотя иногда там бывает шумно ;)

Мало кто знает, но в пару к этому каналу есть еще и чат. Это такой клуб по интересам, который иногда обсуждает темы из канала, но чаще просто тусит, как и любой чат. Из забавного - чат этот показательно независим от меня, т.е. я даже не модератор, а просто рядовой участник дискуссии. Присоединиться можно тут, но осторожно, в чате довольно много людей: http://j.mp/ru-tech-alliance

Prisma, Vinci и прочие умные стилизаторы фоточек обучены делать изображения мира художественней и прекрасней. Понятно, что однажды кто-то должен был захотеть делать их ужасней. Однако не факт, что такую идею легко продать - поэтому её реализовали ученые, не озабоченные отношениями с инвесторами. В MIT запустили "машину кошмаров" - нейронную сеточку, обученную делать из просто фоток страшные картинки. Не плохие, а именно пугающие. Местами получается ничего так.
http://nightmare.mit.edu/#portfolioModal22
А ещё авторам проекта нужна помощь в обучении сеточки, делающей из портретов людей страшных мертвяков, зомби и призраков. Помочь учить сеточку страшному можно здесь:
http://nightmare.mit.edu/faces

Мне все больше нравится поведение городских властей Питтсбурга. Вроде далеко не столица хайтека, но именно они первыми пустили беспилотные машинки Uber в реальную жизнь. А ещё, оказывается, они тестируют умные светофоры, причём управляемые не из единого центра, а принимающие решение децентрализованно, в результате общения камер, датчиков и самих светофоров. Система заявлена как самообучающаяся и масштабируемая без необходимости наращивать мощности датацентра и коммуникаций, соединяющих с ним каждый элемент.
Вообще мне очень импонирует подход, при котором "умный город" проектируется и строится как экосистема, а не империя. Устройства договариваются друг с другом (а однажды начнут договариваться и с автомобилями, и с домашней техникой, и с самими людьми) - а не управляются центральным супермозгом-диктатором. Всякие mesh и прочие распределенные системы, кажется, станут конкурентоспособной альтернативой просто с силу того, что в них структура легче самоорганизуется и настраивается. А выживают всегда более приспособленные, а не тупо более сильные. ;)
http://spectrum.ieee.org/cars-that-think/robotics/artificial-intelligence/pittsburgh-smart-traffic-signals-will-make-driving-less-boring

Впечатляет темп выхода беспилотных транспортных средств на обычные дороги с регулярным движением. Про легковушки Убера в Питтсбурге уже давно много написано, про Теслу я промолчу (они и так слишком шумные), Гриша @bobuk только что в @addmeto сослался на грузовик, доставивший пиво по I-25 в Колорадо.
А вот в Сингапуре, который тоже стремится быть одной из столиц беспилотного движения, запускают беспилотный автобус по городскому маршруту. У них до этого бегали маленькие шаттлы типа наших маршруток, а теперь - полноразмерный аппарат длиной 12 метров и с 80 пассажирами на борту.
Синхронность и масштаб усилий по всему миру и кучи компаний - внушают.
https://techcrunch.com/2016/10/24/singapore-to-trial-driverless-buses-after-successful-shuttle-pilot/

Битва в области опенсорсных продуктов для машинного обучения продолжается. У Микрософта раньше был CNTK - Cognitive Network ToolKit; теперь добавили бренда, Python - и выложили уже Microsoft Cognitive ToolKit.
Скромно заявляют:
The Microsoft Cognitive Toolkit trains and evaluates deep learning algorithms faster than other available toolkits, scaling efficiently in a range of environments—from a CPU, to GPUs, to multiple machines—while maintaining accuracy.
Учитывая, что в их облаке Azure уже доступны в бете и GPU, понятно, какая впереди битва между Гуглом и Микрософтом за любовь разработчиков, а в итоге - и за коммерческих клиентов
https://www.microsoft.com/en-us/research/product/cognitive-toolkit/

У нас вокруг и даже внутри офиса в теплое время года часто можно встретить людей на самокатах. У этого персонального транспортного средства в городе есть очевидное преимущество перед велосипедами и даже сегвеями: он компактен и потому стыкуется с прочим гортранспортом без проблем: сложил, взял в руки и поехал на метро, маршрутке или автобусе. Да и в потоке людей на тротуаре самокат как-то лучше вписывается, чем лонгборд, например.
Но вот крутой хайтек и электрификация обходили самокат стороной. Теперь упущение исправлено: Immotor Go - это такой модный электросамокат с пробегом 30 км без подзарядки, с USB портом для подзарядки смартфона и кнопкой для управления его камерой. В продажу модель поступит весной 2017; цена около 600 долларов кусается, конечно, но не так, как цена крутых электровеликов.
https://www.engadget.com/2016/10/25/mophie-co-founder-launches-an-electric-scooter/

Ну всё, финальный штрих к портрету машинного интеллекта как отдельной зрелой области. Есть масса продуктов, ажиотажное внимание прессы, куча открытого кода в депозиториях, конференции по всему миру чуть ли не каждый день. Но не было специализированного стартап-инкубатора.
Теперь есть, зовётся Element АI, и за ним - Yoshua Bengio, далеко не последний человек в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
https://www.wired.com/2016/10/ai-pioneer-yoshua-bengio-launching-element-ai-deep-learning-incubator/

Гриша @bobuk скромничает и не делится ссылкой на свое интервью про ближайшее будущее технологий. Поэтому я ею поделюсь :)
Там красиво: дроны, коммуницирующие в режиме роя; мощные карманные устройства, которым не надо за тяжелым вычислением лезть в облако; про децентрализацию в хорошем смысле этого слова.
Гришу грешно пересказывать, его надо читать в оригинале!
http://secretmag.ru/longread/2016/10/27/bobuk/

В свежеобъявленных Теслой солнечных панелях для крыши меня очень порадовали не технические характеристики, а дизайнерские. При всём уважении к солнечной энергетике, невозможно было себе представить, что нормальные люди массово захотят свои дома украшать одинаковыми унылыми черно-фиолетовыми плоскими панелями в клеточку. А эко-фанатов не так уж много. Извините, даже в Китае уже много лет население не ходит в одинаковых синих костюмах.
А вот красивые плитки то ли камня, то ли черепицы, то ли стекла - это другой уровень. Это интеграция технологии в архитектуру и дизайн, а не попытка их поломать во славу передовой технологии. Отлично, что Маск это воплотил в продукт. Классно, что технология так уже умеет. Слоган Power from above, beauty from the street - великолепен. Интересно, как ещё устройства будут неброско вливаться в умный дом, умный город, умную одежду и прочее наше хайтек-окружение.
https://www.tesla.com/solar?redirect=no

В блогах про фотографию много обсуждают ошибки алгоритма, обеспечивающего красивое боке в айфоне7+ с его двумя камерами. Если объект на переднем плане имеет непростую границу, алгоритм путается и размывает то, что оптика настоящего боке не размыла бы. В качестве примера приводят фотки кактусов с размытыми иголками. Мне удалось найти пример беспомощности алгоритма получше: волосатые ушки Триши плюс хитрый профиль веточек секвойи вконец запутали бедную программу ;)
Так что хорошую фотокамеру с толстой оптикой пока качественно проэмулировать не удаётся.

Вот еще красивая история про машинное обучение и фотографии. Уже пару лет обсуждается идея улучшение качества фотографий с использованием обученных сеточек. Логика проста:
Если сетка опознала, что на плохонькой фотке, скажем, Кремль, то ведь фоток Кремля в интернете миллион, и можно аккуратно заменить мутный объект на хороший: взятый (с нужной обработкой, конечно) из картинок высокого разрешения. Если сетка опознала, что это неясное пятно на лице - карий глаз, то фотографий красивых карих глаз опять же навалом… Понятны и ограничения: улучшая мутную фотографию, скажем, автомобиля, такой алгоритм сможет нарисовать мелкие детали корпуса - но не сможет улучшить читаемость номера. Потому что, в сущности, это не улучшение картинки - а очень правдоподобная фантазия на тему картинки.
Так что, увы, киношный штамп «увеличь картинку со спутника и давай прочитаем, что там она читает» - так и остается фантастикой пока. А вот взглянуть в красивые глаза девушки можно: ты же все равно не помнишь деталей узора именно ее персональной радужки.
И да - «можно» - значит можно всем желающим, потому что код этого проекта улучшения фоток выложен в открытый доступ.
Спасибо @artpetercom за ссылку :)
https://github.com/alexjc/neural-enhance

Кодак выпустил смартфон Ektra, смахивающий на фотоаппарат и предназначенный для фотографов. И красивый старомодный кожаный чехольчик к нему с классическим тисненым логотипом. Почему я испытываю какую-то неловкость, читая эту новость и спецификацию устройства? Вот словно на покойнике разошлись швы на костюме в гробу, и в дыру стыдно просвечивает кажущееся живым, но уже из морга, тело :-/
http://www.boredpanda.com/kodak-ektra-smartphone-photography/

История кажется немного странной на первый взгляд: интеграция амазоновского умного разговорчивого цилиндрика по имени Echo в рабочую среду. В офисе - в отличие от кухни - масса других устройств, с которыми в случае чего можно обменяться голосовыми командами. Зачем там Echo?
Но есть еще и психология. И интеграция сервиса HipChat как инструмента интерактивной "тревожной лампочки" в Echo имеет смысл именно с психологической точки зрения. Цитата в статье "неловко и странно орать на свой ноутбук или ноутбук коллеги" многое объясняет. Кажется, именно форма очень важна для устройств со звуковыми интерфейсами. Ситуация, при которой ты что-то делаешь на ноуте, полностью погрузившись в его интерфейс экран-клавиатура-мышь, при этом общаясь голосом с отдельным устройством действительно может оказаться более продуктивной, чем общение с ноутом по всем каналам одновременно.
Ох, сколько еще интересных решений и не менее интересных ловушек нас ждет в этом мире, где машинки научились разговаривать и слушать, а не только картинки на экране показывать и клавиш слушаться.
http://www.businessinsider.com/atlassian-hipchat-amazon-echo-2016-10

Гриша @bobuk последнее время много и часто восхищается Микрософтом и удивительной трансформацией компании. Мне, ежедневно проводящему несколько часов за десктопом под Win10, восторгаться сложнее.
Но вот прочитал отчёт о микрософтовском мероприятии, где в ходе 2,5 часов корпоративных презентаций ни разу не прозвучало слово Windows, зато всякое машинное обучение и искусственный интеллект обсуждали как ядро будущих продуктов компании. Это вселяет надежду, что Гриша все-таки прав, и они там вовсю трансформируются.
http://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2016/11/01/can-microsoft-decode-the-future-of-artificial-intelligence/#30f3365d4216

В своих лекциях про машинный интеллект часто показываю один слайд про многомерное пространство смыслов и то, как это странное пространство помогает, например, искать картинки, у которых нет прикартиночного текста; сеточку обучают понимать смысл картинки и сопоставлять со смыслом запроса.
Но в подробности этой истории я особо не вдавался. А вот сегодня на Хабре прекрасный текст на тему обучения сеток смыслу, в честь запуска новой версии поиска. Ребята молодцы, написали про семантические вектора и интересно, и понятно
https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/314222/