Эволюция мема.
На примере 2х кейсов - влияние на выборы и провокация волнений в США.
1й кейс – эволюция мема, спровоцировавшая вооруженные волнения в США, - показан в только что закончившемся 7ом сезоне сериала Homeland (Родина). Этот пока еще не материализовавшийся кейс основан на вполне реальном 2ом кейсе – уже материализовавшемся на последних президентских выборах в США.
2й кейс – влияние на президентские выборы путем вброса мемов, эволюционирующих при активной поддержке соцботов, детально разобран в совместном отчете USC Dept. Of Political Science и USC Information Sciences Institute. Это исследование показало 30ти кратное превосходство в эффективности влияния соцботов, работавших на поддержку Трампа и названных в отчете «Русские тролли».
Поскольку каждый из желающих может сам и фильм посмотреть, и отчет прочесть, я лишь попробую дать резюме обоих кейсов в виде а ля комикс – в картинках с пояснениями на 4 мин. чтения
https://goo.gl/xbvtsB
#Соцботы #Выборы #СоциальноеЗаражение #ФейковыеНовости #Каскады
На примере 2х кейсов - влияние на выборы и провокация волнений в США.
1й кейс – эволюция мема, спровоцировавшая вооруженные волнения в США, - показан в только что закончившемся 7ом сезоне сериала Homeland (Родина). Этот пока еще не материализовавшийся кейс основан на вполне реальном 2ом кейсе – уже материализовавшемся на последних президентских выборах в США.
2й кейс – влияние на президентские выборы путем вброса мемов, эволюционирующих при активной поддержке соцботов, детально разобран в совместном отчете USC Dept. Of Political Science и USC Information Sciences Institute. Это исследование показало 30ти кратное превосходство в эффективности влияния соцботов, работавших на поддержку Трампа и названных в отчете «Русские тролли».
Поскольку каждый из желающих может сам и фильм посмотреть, и отчет прочесть, я лишь попробую дать резюме обоих кейсов в виде а ля комикс – в картинках с пояснениями на 4 мин. чтения
https://goo.gl/xbvtsB
#Соцботы #Выборы #СоциальноеЗаражение #ФейковыеНовости #Каскады
Medium
Эволюция мема
На примере 2х кейсов — влияние на выборы и провокация волнений в США
Математически доказано – Бог един, а знание не бесконечно.
Точнее, последовательность доказательства такова.
Доказано существование предела знаний – т.е. всего и всегда никто и никогда узнать не сможет.
https://goo.gl/qLTEP7
Из этого доказательства следуют 3 фундаментальных вывода.
1) Принципиально невозможно создание безграничного суперинтеллекта.
2) Т.н. «Теорема монотеизма» - доказательство, не запрещающее существование Бога в нашей вселенной, но при этом исключающее существование более одного Бога (под Богом подразумевается некто, максимально возможно информированный – т.е. знающий все или почти все из того, что в принципе можно познать в нашей вселенной).
3) Т.н. «Теорема деизма» - доказательство, не запрещающее существование Бога, максимально возможно информированного в момент образования нашей вселенной, но при этом исключающее возможность для Бога снова стать когда-либо столь же информированным, как при возникновении вселенной (название теоремы отсылает к базовому представлению большинства деистов, что Бог после сотворения мира не вмешивается в полагание событий).
Чтобы никто не подумал, что «ученые шутят», сразу проясню:
— Речь о, возможно, самом фундаментальном математико-философском откровении, формально доказанном за всю историю человечества.
— Его автор - профессор Дэвид Волперт (David Wolpert): математик с мировым авторитетом, уже внесший свое имя в историю математики, в частности, доказав теорему «No free lunch» сначала для машинного обучения, а потом в целом - для поиска и оптимизации (теорема известна в России, как «Бесплатных завтраков не бывает» или просто «Халявы не будет»)
Врубиться в 23 страницы с формулами длинной до 5ти строк https://goo.gl/wijDnk, прямо скажем, мало кто сможет.
Но и аргументированно возразить профессору Волперту, всю жизнь занимающемуся этой темой, сможет далеко не каждый из профессоров математики. Вольперт в данной теме – ас из асов.
Поэтому мне остается лишь:
1) порекомендовать наиболее стойким из вас прочесть максимально облегченный, но все равно не простой популярный текст про доказательство Волперта https://goo.gl/zhCbgC (прочесть можно за пару минут, но вот понять прочитанное …)
2) попытаться коротенько так и без единой формулы резюмировать главное из доказательства Волперта.
Резюмирую.
А) Доказательство основано на том, что Волперту удалось математически описать наличие у ученых (например, Боба и Алисы):
— свободы воли;
— и неограниченных вычислительных возможностей (супер-пупер-компьютер);
Б) А далее Волперт доказал, что Боб в настоящий момент не может предсказать (или изменить) то, что Алиса будет думать (или уже подумала) в какой-то иной момент времени, если Алиса в настоящий момент также пытается предсказать, о чем Боб не думает (символически изображено на рис.)
В) Доказательство Волперта не зависит от конкретных теорий физической реальности (квантовая механика, теория относительность и т.п.) и является для всех них универсальным.
Г) Это доказательство может помочь ответить на 2 интригующих вопроса
— каково соотношение невозможности и вероятности?
— может ли 95%ная уверенность в знании факта А ограничивать способность познать факт Б?
Ответить на эти вопросы, - значит решить усложненный парадокс критского лжеца.
В оригинальном парадоксе Эпименид утверждал, что «все критяне - лжецы». В усложненном – Эпименид сказал бы «Вероятность, что этот крестьянин лжец, выше Х%»
Д) Беллетризированный вариант доказательства Волперта опубликован в недавно вышедшей книге «Карта и Территория. Изучение основ науки, мысли и реальности» https://goo.gl/HbsP36
NB Волперт вместо понятия Бог использует политкорректный термин «Narrator»
#МатЛогика #Реальность
Точнее, последовательность доказательства такова.
Доказано существование предела знаний – т.е. всего и всегда никто и никогда узнать не сможет.
https://goo.gl/qLTEP7
Из этого доказательства следуют 3 фундаментальных вывода.
1) Принципиально невозможно создание безграничного суперинтеллекта.
2) Т.н. «Теорема монотеизма» - доказательство, не запрещающее существование Бога в нашей вселенной, но при этом исключающее существование более одного Бога (под Богом подразумевается некто, максимально возможно информированный – т.е. знающий все или почти все из того, что в принципе можно познать в нашей вселенной).
3) Т.н. «Теорема деизма» - доказательство, не запрещающее существование Бога, максимально возможно информированного в момент образования нашей вселенной, но при этом исключающее возможность для Бога снова стать когда-либо столь же информированным, как при возникновении вселенной (название теоремы отсылает к базовому представлению большинства деистов, что Бог после сотворения мира не вмешивается в полагание событий).
Чтобы никто не подумал, что «ученые шутят», сразу проясню:
— Речь о, возможно, самом фундаментальном математико-философском откровении, формально доказанном за всю историю человечества.
— Его автор - профессор Дэвид Волперт (David Wolpert): математик с мировым авторитетом, уже внесший свое имя в историю математики, в частности, доказав теорему «No free lunch» сначала для машинного обучения, а потом в целом - для поиска и оптимизации (теорема известна в России, как «Бесплатных завтраков не бывает» или просто «Халявы не будет»)
Врубиться в 23 страницы с формулами длинной до 5ти строк https://goo.gl/wijDnk, прямо скажем, мало кто сможет.
Но и аргументированно возразить профессору Волперту, всю жизнь занимающемуся этой темой, сможет далеко не каждый из профессоров математики. Вольперт в данной теме – ас из асов.
Поэтому мне остается лишь:
1) порекомендовать наиболее стойким из вас прочесть максимально облегченный, но все равно не простой популярный текст про доказательство Волперта https://goo.gl/zhCbgC (прочесть можно за пару минут, но вот понять прочитанное …)
2) попытаться коротенько так и без единой формулы резюмировать главное из доказательства Волперта.
Резюмирую.
А) Доказательство основано на том, что Волперту удалось математически описать наличие у ученых (например, Боба и Алисы):
— свободы воли;
— и неограниченных вычислительных возможностей (супер-пупер-компьютер);
Б) А далее Волперт доказал, что Боб в настоящий момент не может предсказать (или изменить) то, что Алиса будет думать (или уже подумала) в какой-то иной момент времени, если Алиса в настоящий момент также пытается предсказать, о чем Боб не думает (символически изображено на рис.)
В) Доказательство Волперта не зависит от конкретных теорий физической реальности (квантовая механика, теория относительность и т.п.) и является для всех них универсальным.
Г) Это доказательство может помочь ответить на 2 интригующих вопроса
— каково соотношение невозможности и вероятности?
— может ли 95%ная уверенность в знании факта А ограничивать способность познать факт Б?
Ответить на эти вопросы, - значит решить усложненный парадокс критского лжеца.
В оригинальном парадоксе Эпименид утверждал, что «все критяне - лжецы». В усложненном – Эпименид сказал бы «Вероятность, что этот крестьянин лжец, выше Х%»
Д) Беллетризированный вариант доказательства Волперта опубликован в недавно вышедшей книге «Карта и Территория. Изучение основ науки, мысли и реальности» https://goo.gl/HbsP36
NB Волперт вместо понятия Бог использует политкорректный термин «Narrator»
#МатЛогика #Реальность
СОИ для Интернета уже создана.
Технологии для создания СОИ (Стратегической Оборонной Инициативы США - широкомасштабной системы противоракетной обороны с элементами космического базирования, исключающей или ограничивающей возможное поражение наземных и морских целей из космоса) разрабатывают уже 35 лет. Но так пока и не удалось разработать технологию, способную выполнять поставленную перед СОИ цель.
Интернет технологии развиваются на 2 порядка быстрее. И потому технология обнаружения и противодействия вражескому вторжению в Интернете была разработана в США всего за несколько месяцев после истории, которую там называют «Вторжение русских троллей» (влияние на выборы соцботов).
Про эту историю я писал уже не раз. Но, в основном, «беллетристику», живописующую сам факт вторжения, - как оно видится глазами исследователей и ЦРУшников.
Не удивительно поэтому, что не мало моих читателей, по-прежнему, продолжают считать эту историю надуманной. Где, мол, технико-тактические доказательства:
— как вторжение производилось?
— какие результаты имело?
— и главное, - если это работает, то как этому можно технологически противостоять?
Конкретные профессиональные ответы на эти 3 вопроса изложены в прекрасном посте Уильяма Лиона - Developer Relations Engineer в Neo4j и глава Neo4j Data Journalism Accelerator Program – «The Story behind Russian Twitter Trolls: How They Got Away with Looking Human – and How to Catch Them in the Future» https://goo.gl/b752YF (на 5 мин чтения).
Для желающих разобраться со всеми технологическими деталями в посте приведены необходимые гиперссылки на материалы технического расследования и даже самой базы данных (вплоть до таблицы «поименного» анализа самых крутых троллей https://goo.gl/aXHH3o). Эти материалы, как отмечает Лион, стали тех-обоснованием обвинительного акта, выдвинутого прокурором Мюллером.
Так что самые технически продвинутые читатели могут все самостоятельно проверить, разобраться и понять.
Ну а для не столь продвинутых – резюме.
✔️ Технология противодействия вторжению соцботов в США разработана.
✔️ Ее глобальное развертывание на национальном уровне – подъемная, хотя и не простая задача.
✔️ По известному принципу «противостояния щита и меча», теперь ход снова за мечом.
#Соцботы #Каскады
Технологии для создания СОИ (Стратегической Оборонной Инициативы США - широкомасштабной системы противоракетной обороны с элементами космического базирования, исключающей или ограничивающей возможное поражение наземных и морских целей из космоса) разрабатывают уже 35 лет. Но так пока и не удалось разработать технологию, способную выполнять поставленную перед СОИ цель.
Интернет технологии развиваются на 2 порядка быстрее. И потому технология обнаружения и противодействия вражескому вторжению в Интернете была разработана в США всего за несколько месяцев после истории, которую там называют «Вторжение русских троллей» (влияние на выборы соцботов).
Про эту историю я писал уже не раз. Но, в основном, «беллетристику», живописующую сам факт вторжения, - как оно видится глазами исследователей и ЦРУшников.
Не удивительно поэтому, что не мало моих читателей, по-прежнему, продолжают считать эту историю надуманной. Где, мол, технико-тактические доказательства:
— как вторжение производилось?
— какие результаты имело?
— и главное, - если это работает, то как этому можно технологически противостоять?
Конкретные профессиональные ответы на эти 3 вопроса изложены в прекрасном посте Уильяма Лиона - Developer Relations Engineer в Neo4j и глава Neo4j Data Journalism Accelerator Program – «The Story behind Russian Twitter Trolls: How They Got Away with Looking Human – and How to Catch Them in the Future» https://goo.gl/b752YF (на 5 мин чтения).
Для желающих разобраться со всеми технологическими деталями в посте приведены необходимые гиперссылки на материалы технического расследования и даже самой базы данных (вплоть до таблицы «поименного» анализа самых крутых троллей https://goo.gl/aXHH3o). Эти материалы, как отмечает Лион, стали тех-обоснованием обвинительного акта, выдвинутого прокурором Мюллером.
Так что самые технически продвинутые читатели могут все самостоятельно проверить, разобраться и понять.
Ну а для не столь продвинутых – резюме.
✔️ Технология противодействия вторжению соцботов в США разработана.
✔️ Ее глобальное развертывание на национальном уровне – подъемная, хотя и не простая задача.
✔️ По известному принципу «противостояния щита и меча», теперь ход снова за мечом.
#Соцботы #Каскады
Graph Database & Analytics
The Story behind Russian Twitter Trolls: How They Got Away with Looking Human – and How to Catch Them in the Future - Graph Database…
Discover the story behind the story of the Russian trolls who used Twitter and other social media in an attempt to influence the U.S. presidential election, including how journalists used the Neo4j graph database to detect and map out the troll networks simultaneously…
Новая наука о правильных галлюциногенных улетах.
Любому, чья молодость пришлась на время расцвета «детей цветов» в 60е годы (вроде меня), сама мысль, что психоделики не сворачивают мозг, а могут его укреплять, кажется дикой и абсурдной.
Наряду с галлюциногенами, такими как мескалин и псилоцибин (волшебные грибы), ЛСД часто обвиняли, что ЛСДшные улеты – верный путь в психушку.
Повсеместно считалось, что психоделики просто сводят с ума …
Что же такое должно было случиться, чтобы спустя полвека исследователи супер-авторитетных научных центров (Нью-Йоркский универ, институт Джона Хопкинса, Короллевский колледж Лондона) заявили, что:
- при правильном приеме и с поддерживающей терапией психоделики могут фактически вылечивать многие психические недуги?
- изучение опыта психоделических улетов способно раскрыть многие тайн, как и почему работает разум, и почему он иногда перестает работать?
Но за 50 лет много чего случилось в медицине и технологии. Начали со скромных попыток уменьшить депрессию и страхи заболевших раком с помощью контролируемого приема психоделиков. И оказалось – это работает, да еще как!
Так что прав был Пелевин (о, как он угадал!) - вхождение в измененный опыт при помощи психоделических средств подобно использованию «черного хода». Одно дело, когда нас ждут, то есть мы заранее предупредили, позвонили, договорились о встрече, пришли, нам открыли дверь и улыбнулись… А тут мы приходим через «черный ход», нас там не ждут! И полученный опыт будет соответствующим. Нам придется оттуда выйти. А выход может быть не очень приятным. Гораздо менее приятным, чем вход. И люди стараются повторить приятный момент входа…
И значит, если «заранее предупредить, позвонить, договориться о встрече» при посредничестве врачей, вам «откроют дверь» и вы, наконец, увидите ту долгожданную улыбку, что согреет измученную душу и прогонит убивающие страхи.
Обо всем этом можно прочесть в новом эссе Михаэля Поллана (Michael Pollan) в WSJ https://www.wsj.com/articles/the-new-science-of-psychedelics-1525360091 - отрывке из его несомненного Бестселлера Ближайшего Будущего (выйдет через неделю) “How to Change Your Mind: What the New Science of Psychedelics Teaches Us About Consciousness, Dying, Addiction, Depression and Transcendence” (если никак не сможете зайти за пэйвол WSJ, но очень хочется прочесть эссе, попробуйте зайти с «черного хода» https://yadi.sk/i/mY9tKLdO3VR3MK)
#БББ
Любому, чья молодость пришлась на время расцвета «детей цветов» в 60е годы (вроде меня), сама мысль, что психоделики не сворачивают мозг, а могут его укреплять, кажется дикой и абсурдной.
Наряду с галлюциногенами, такими как мескалин и псилоцибин (волшебные грибы), ЛСД часто обвиняли, что ЛСДшные улеты – верный путь в психушку.
Повсеместно считалось, что психоделики просто сводят с ума …
Что же такое должно было случиться, чтобы спустя полвека исследователи супер-авторитетных научных центров (Нью-Йоркский универ, институт Джона Хопкинса, Короллевский колледж Лондона) заявили, что:
- при правильном приеме и с поддерживающей терапией психоделики могут фактически вылечивать многие психические недуги?
- изучение опыта психоделических улетов способно раскрыть многие тайн, как и почему работает разум, и почему он иногда перестает работать?
Но за 50 лет много чего случилось в медицине и технологии. Начали со скромных попыток уменьшить депрессию и страхи заболевших раком с помощью контролируемого приема психоделиков. И оказалось – это работает, да еще как!
Так что прав был Пелевин (о, как он угадал!) - вхождение в измененный опыт при помощи психоделических средств подобно использованию «черного хода». Одно дело, когда нас ждут, то есть мы заранее предупредили, позвонили, договорились о встрече, пришли, нам открыли дверь и улыбнулись… А тут мы приходим через «черный ход», нас там не ждут! И полученный опыт будет соответствующим. Нам придется оттуда выйти. А выход может быть не очень приятным. Гораздо менее приятным, чем вход. И люди стараются повторить приятный момент входа…
И значит, если «заранее предупредить, позвонить, договориться о встрече» при посредничестве врачей, вам «откроют дверь» и вы, наконец, увидите ту долгожданную улыбку, что согреет измученную душу и прогонит убивающие страхи.
Обо всем этом можно прочесть в новом эссе Михаэля Поллана (Michael Pollan) в WSJ https://www.wsj.com/articles/the-new-science-of-psychedelics-1525360091 - отрывке из его несомненного Бестселлера Ближайшего Будущего (выйдет через неделю) “How to Change Your Mind: What the New Science of Psychedelics Teaches Us About Consciousness, Dying, Addiction, Depression and Transcendence” (если никак не сможете зайти за пэйвол WSJ, но очень хочется прочесть эссе, попробуйте зайти с «черного хода» https://yadi.sk/i/mY9tKLdO3VR3MK)
#БББ
WSJ
The New Science of Psychedelics
Recent studies are finding that drugs such as LSD and psilocybin can help to alleviate depression, anxiety and addiction—and may have profound things to teach us about how the mind works, writes Michael Pollan.
ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего.
Эта тема — одна из моих любимых. И уже не первый месяц, как я собираюсь начать о ней писать.
Хотя не совсем так. Кое-что я уже про это писал. И даже не раз. Но не системно, а как-то по касательной. Как бы подступаясь к этой многогранной истории с разных сторон:
— писал об интеллектуальных кентаврах — симбиозе интеллекта человека и компьютера, — альтернативе мейнстриму ИИ технологий, плодящему «бездумные машины»;
— о том, как устроен интеллект человека, и в чем его принципиальное отличие от интеллекта компьютера;
— о возможности предсказания будущего;
— о роли случайности.
Наверное, наиболее проницательные из моих читателей уже поняли, куда я клоню.
К тому, что всё вышеперечисленное — грани одной комплексной темы: взаимосвязи интеллекта (человеческого, машинного, кентаврического) и предсказаний будущего. Но как они связаны — интеллект и предсказания?
Полагаю, хватить дробить эту тему. Пора попытаться нарисовать общую картину.
Но такой рассказ в один или даже пару постов не втиснуть. Слишком много здесь захватывающих, крайне малоизвестных и интригующих поворотов. Хочу попробовать редкий для е-каналов жанр — постосериал, еженедельно публикуя продолжение одной большой истории.
Ну а начну с прояснения заголовка. Как в этой теме сплелись кентавры и предсказания будущего, объясню чуть позже. А начну с интриги, — при здесь ЦРУ, да еще и на ключевой позиции.
Тегов у этого постосериала будет много:
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Мда… И обо всем этом я собираюсь написать в одном постосериале? … Ну хотя бы попробую 😊
Вот 1й пост 1го сезона нового постосериала. https://goo.gl/2AemSJ
Эта тема — одна из моих любимых. И уже не первый месяц, как я собираюсь начать о ней писать.
Хотя не совсем так. Кое-что я уже про это писал. И даже не раз. Но не системно, а как-то по касательной. Как бы подступаясь к этой многогранной истории с разных сторон:
— писал об интеллектуальных кентаврах — симбиозе интеллекта человека и компьютера, — альтернативе мейнстриму ИИ технологий, плодящему «бездумные машины»;
— о том, как устроен интеллект человека, и в чем его принципиальное отличие от интеллекта компьютера;
— о возможности предсказания будущего;
— о роли случайности.
Наверное, наиболее проницательные из моих читателей уже поняли, куда я клоню.
К тому, что всё вышеперечисленное — грани одной комплексной темы: взаимосвязи интеллекта (человеческого, машинного, кентаврического) и предсказаний будущего. Но как они связаны — интеллект и предсказания?
Полагаю, хватить дробить эту тему. Пора попытаться нарисовать общую картину.
Но такой рассказ в один или даже пару постов не втиснуть. Слишком много здесь захватывающих, крайне малоизвестных и интригующих поворотов. Хочу попробовать редкий для е-каналов жанр — постосериал, еженедельно публикуя продолжение одной большой истории.
Ну а начну с прояснения заголовка. Как в этой теме сплелись кентавры и предсказания будущего, объясню чуть позже. А начну с интриги, — при здесь ЦРУ, да еще и на ключевой позиции.
Тегов у этого постосериала будет много:
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Мда… И обо всем этом я собираюсь написать в одном постосериале? … Ну хотя бы попробую 😊
Вот 1й пост 1го сезона нового постосериала. https://goo.gl/2AemSJ
Medium
ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего
Постосериал: 1й сезон, 1й пост — “Мистер Q и футбол”
Машинное обучение - это современная алхимия.
Т.е. полезный инженерный навык решения широкого спектра задач, но (1) не способный дать научное объяснение таким фундаментальным понятиям, как интеллект и сознание, и (2) что гораздо хуже, уводящий научные исследования этих понятий в ложном направлении.
Приятно констатировать, что это уже не только моя точка зрения, многократно изложенная в постах. Али Рахими из Google и Бен Рехт из Калифорнийского университета (оба – весьма известные спецы в области машинного обучения) приводят конкретную и вполне убедительную аргументацию в пользу вышесказанного https://goo.gl/iMc5cg
Выступление Рахими на конференции NIPS 2017 в декабре прошлого года на эту тему сорвало долгие овации зала (видео 27 мин https://goo.gl/9L1Kpr, текст https://goo.gl/gdT94C)
А сказал он следующее.
1) Бурный прогресс технологий машинного обучения, казалось бы, не оставляет шансов для сомнений в правильности избранного технологического направления. Миллиарды вкладываемых в это направление долларов заставляют верить, что «машинное обучение – это новое электричество» https://goo.gl/7VaGN4.
2) Но на самом деле, это совсем не так. Альтернативная метафора - машинное обучение стало алхимией. Ведь, на самом деле, алхимия вовсе не была лженаукой.
Алхимия работала и принесла массу пользы — алхимики изобрели металлургию, способы приготовления лекарств, методы обработки текстиля и наши современные стекольные процессы. Т.е. все то, без чего бы не произошла промышленная революция.
Но с другой стороны, алхимики также полагали, что они смогут превращать металлы в золото и что пиявки - прекрасный способ лечения болезней.
И чтобы достичь истинного понимании окружающего мира и всей вселенной, которое принесли человечеству физика и химия 1700-х годов, от большинства теорий, разработанных алхимиками, пришлось отказаться.
3) Тоже самое происходит с машинным обучением. Оно здорово работает. Оно реально полезно. И если вы создаете онлайн сервис обмена фотографиями, машинное обучение прекрасно для этого подходит.
4) Но машинное обучение никогда не позволит нам «превращать металлы в золото», поскольку также, как и алхимия, не строится на строгих, надежных, проверенных знаниях.
5) Мы зашли в этом алхимическом направлении уже слишком далеко. Сейчас перед нами:
— уже не просто «Проблема воспроизводимости ИИ» (невозможность тиражировать результаты друг друга из-за несогласованных экспериментальных и публикаторских практик) https://goo.gl/6DNYHP;
— и даже не просто «Проблема черного ящика» и интерпретируемости результатов работы алгоритмов (interpretability) https://goo.gl/PS7Z9t;
Теперь мы имеем не просто «черный ящик» машинного обучения. В «черный ящик» превратилась вся область исследований технологий ИИ.
Цель науки - генерировать знания, а не создавать все новые массовые гаджеты. Сейчас же мы имеем лишь последнее. А знаний практически не прибавляется.
Пора, если не менять направление, то, по крайней мере, срочно начать развивать и альтернативные.
Для профессионалов, желающих познакомиться с подробностями аргументации – вот подборка документов «Проклятие победителя? О скорости, прогрессе и эмпирической строгости» https://goo.gl/fHfsVF
#МашинноеОбучение #ИИ
Т.е. полезный инженерный навык решения широкого спектра задач, но (1) не способный дать научное объяснение таким фундаментальным понятиям, как интеллект и сознание, и (2) что гораздо хуже, уводящий научные исследования этих понятий в ложном направлении.
Приятно констатировать, что это уже не только моя точка зрения, многократно изложенная в постах. Али Рахими из Google и Бен Рехт из Калифорнийского университета (оба – весьма известные спецы в области машинного обучения) приводят конкретную и вполне убедительную аргументацию в пользу вышесказанного https://goo.gl/iMc5cg
Выступление Рахими на конференции NIPS 2017 в декабре прошлого года на эту тему сорвало долгие овации зала (видео 27 мин https://goo.gl/9L1Kpr, текст https://goo.gl/gdT94C)
А сказал он следующее.
1) Бурный прогресс технологий машинного обучения, казалось бы, не оставляет шансов для сомнений в правильности избранного технологического направления. Миллиарды вкладываемых в это направление долларов заставляют верить, что «машинное обучение – это новое электричество» https://goo.gl/7VaGN4.
2) Но на самом деле, это совсем не так. Альтернативная метафора - машинное обучение стало алхимией. Ведь, на самом деле, алхимия вовсе не была лженаукой.
Алхимия работала и принесла массу пользы — алхимики изобрели металлургию, способы приготовления лекарств, методы обработки текстиля и наши современные стекольные процессы. Т.е. все то, без чего бы не произошла промышленная революция.
Но с другой стороны, алхимики также полагали, что они смогут превращать металлы в золото и что пиявки - прекрасный способ лечения болезней.
И чтобы достичь истинного понимании окружающего мира и всей вселенной, которое принесли человечеству физика и химия 1700-х годов, от большинства теорий, разработанных алхимиками, пришлось отказаться.
3) Тоже самое происходит с машинным обучением. Оно здорово работает. Оно реально полезно. И если вы создаете онлайн сервис обмена фотографиями, машинное обучение прекрасно для этого подходит.
4) Но машинное обучение никогда не позволит нам «превращать металлы в золото», поскольку также, как и алхимия, не строится на строгих, надежных, проверенных знаниях.
5) Мы зашли в этом алхимическом направлении уже слишком далеко. Сейчас перед нами:
— уже не просто «Проблема воспроизводимости ИИ» (невозможность тиражировать результаты друг друга из-за несогласованных экспериментальных и публикаторских практик) https://goo.gl/6DNYHP;
— и даже не просто «Проблема черного ящика» и интерпретируемости результатов работы алгоритмов (interpretability) https://goo.gl/PS7Z9t;
Теперь мы имеем не просто «черный ящик» машинного обучения. В «черный ящик» превратилась вся область исследований технологий ИИ.
Цель науки - генерировать знания, а не создавать все новые массовые гаджеты. Сейчас же мы имеем лишь последнее. А знаний практически не прибавляется.
Пора, если не менять направление, то, по крайней мере, срочно начать развивать и альтернативные.
Для профессионалов, желающих познакомиться с подробностями аргументации – вот подборка документов «Проклятие победителя? О скорости, прогрессе и эмпирической строгости» https://goo.gl/fHfsVF
#МашинноеОбучение #ИИ
Science
AI researchers allege that machine learning is alchemy
Study cites ways to bolster scientific foundations of artificial intelligence
Новое экспериментальное подтверждение, что мир - это галлюцинация.
Это не реальность, а смоделированная мозгом конструкция.
Вот, например, ваш мозг считает, что элементы статичной картинки должны двигаться. И вы никуда не денетесь, - увидите движущуюся картинку. А ведь это, как не трудно догадаться, - всего лишь иллюзия, подсовываемая мозгом вашему сознанию.
😎 Читатели, не любящие видеть в тексте много гиперссылок и желающие посмотреть картинки, могут дальше читать этот пост в Instant View на Medium https://goo.gl/S9u6CH )
🤓 Прочие могут просто читать дальше этот пост.
Сознательная реальность каждого человека – не более чем галлюцинация, созданная мозгом. И все мы постоянно галлюцинируем, а когда согласовываем наши галлюцинации, то называем их «реальностью».
Обоснование таких представлений вы можете получить из:
— моего поста «Ошибка Маска. Мир – не матрица, а коллективная галлюцинация» https://goo.gl/8fepJi
— выступления на TEDe профессора когнитивной и вычислительной нейробиологии Анил Сет (видео на 17 мин https://goo.gl/KKHaz3 и текст перевода https://goo.gl/U7eKwL ).
В основе этих представлений – набирающая популярность Теория/Гипотеза прогнозирующего кодирования.
— В 2012 это была лишь теоретическая гипотеза https://goo.gl/mKi8BQ
— А сегодня эта теория уже вовсю используется для программирования ИИ https://goo.gl/vQJizC.
Суть Теории прогнозирующего кодирования, в двух словах, такова.
— Наше восприятие генерируется мозгом и лишь корректируется внешней информацией от органов чувств. В противном случае ему пришлось бы обрабатывать слишком много данных, а это нерационально.
— Поэтому эволюция нашла для мозга обходной путь. Мозг постоянно прогнозирует, строя модель окружающего мира, и непрерывно сравнивая совпадает ли поступающая сенсорная информация с его прогнозом.
— Если совпадает – отлично (значит модель мира хороша).
— Если же нет, – приходится менять:
— — либо прогноз (переделывать модель), что накладно и потому редко,
— — либо саму информацию (подключать другие органы чувств), что, например, для картинки и не сделаешь;
— — либо менять свои представления.
Иными словами, Информация из внешнего мира поступает к нам через узкое окно Восприятия и формирует наши Убеждения. Но затем эти Убеждения действуют подобно линзе: фокусируясь на том, что им нужно увидеть, а не на том, что видится в реальности.
В результате, мы видим не реальность, а то, что «хочет» видеть наш мозг.
Новое исследование https://goo.gl/98U4q1 Национального института естественных наук Японии довольно прорывное.
✔️ До сих пор удавалось получить экспериментальное подтверждение «галлюцинотворчества мозга», лишь по отношению к восприятию статических изображений (см. How Your Brain Decides Without You https://goo.gl/XrxonM и сокращенный перевод «Иллюзия объективности» https://goo.gl/LqSpdS - лениво читать, так хоть картинки иллюзий посмотрите)
✔️ Новое исследование позволило научить ИИ (а именно, алгоритм распознавания картинок):
— не только распознавать наличие на картинке оптической иллюзии, но еще и
— определять, с какой скоростью и в какую сторону будет двигаться та или иная часть статической картинки https://goo.gl/AoqRnX
И самое важное.
❗️ Если объединить:
1) теорию прогнозирующего кодирования,
2) вышеописанную практику «галлюцинотворчества мозга»,
3) теорию сенсомоторного вывода (см. https://goo.gl/HuQpi6),
❗️ получается, что ВСЕ наши представления о реальности (вырабатываемые на основе ВСЕХ органов чувств) – всего лишь галлюцинация.
#ИИ #Мозг #Нейронаука #Сознание #АнилСет
Это не реальность, а смоделированная мозгом конструкция.
Вот, например, ваш мозг считает, что элементы статичной картинки должны двигаться. И вы никуда не денетесь, - увидите движущуюся картинку. А ведь это, как не трудно догадаться, - всего лишь иллюзия, подсовываемая мозгом вашему сознанию.
😎 Читатели, не любящие видеть в тексте много гиперссылок и желающие посмотреть картинки, могут дальше читать этот пост в Instant View на Medium https://goo.gl/S9u6CH )
🤓 Прочие могут просто читать дальше этот пост.
Сознательная реальность каждого человека – не более чем галлюцинация, созданная мозгом. И все мы постоянно галлюцинируем, а когда согласовываем наши галлюцинации, то называем их «реальностью».
Обоснование таких представлений вы можете получить из:
— моего поста «Ошибка Маска. Мир – не матрица, а коллективная галлюцинация» https://goo.gl/8fepJi
— выступления на TEDe профессора когнитивной и вычислительной нейробиологии Анил Сет (видео на 17 мин https://goo.gl/KKHaz3 и текст перевода https://goo.gl/U7eKwL ).
В основе этих представлений – набирающая популярность Теория/Гипотеза прогнозирующего кодирования.
— В 2012 это была лишь теоретическая гипотеза https://goo.gl/mKi8BQ
— А сегодня эта теория уже вовсю используется для программирования ИИ https://goo.gl/vQJizC.
Суть Теории прогнозирующего кодирования, в двух словах, такова.
— Наше восприятие генерируется мозгом и лишь корректируется внешней информацией от органов чувств. В противном случае ему пришлось бы обрабатывать слишком много данных, а это нерационально.
— Поэтому эволюция нашла для мозга обходной путь. Мозг постоянно прогнозирует, строя модель окружающего мира, и непрерывно сравнивая совпадает ли поступающая сенсорная информация с его прогнозом.
— Если совпадает – отлично (значит модель мира хороша).
— Если же нет, – приходится менять:
— — либо прогноз (переделывать модель), что накладно и потому редко,
— — либо саму информацию (подключать другие органы чувств), что, например, для картинки и не сделаешь;
— — либо менять свои представления.
Иными словами, Информация из внешнего мира поступает к нам через узкое окно Восприятия и формирует наши Убеждения. Но затем эти Убеждения действуют подобно линзе: фокусируясь на том, что им нужно увидеть, а не на том, что видится в реальности.
В результате, мы видим не реальность, а то, что «хочет» видеть наш мозг.
Новое исследование https://goo.gl/98U4q1 Национального института естественных наук Японии довольно прорывное.
✔️ До сих пор удавалось получить экспериментальное подтверждение «галлюцинотворчества мозга», лишь по отношению к восприятию статических изображений (см. How Your Brain Decides Without You https://goo.gl/XrxonM и сокращенный перевод «Иллюзия объективности» https://goo.gl/LqSpdS - лениво читать, так хоть картинки иллюзий посмотрите)
✔️ Новое исследование позволило научить ИИ (а именно, алгоритм распознавания картинок):
— не только распознавать наличие на картинке оптической иллюзии, но еще и
— определять, с какой скоростью и в какую сторону будет двигаться та или иная часть статической картинки https://goo.gl/AoqRnX
И самое важное.
❗️ Если объединить:
1) теорию прогнозирующего кодирования,
2) вышеописанную практику «галлюцинотворчества мозга»,
3) теорию сенсомоторного вывода (см. https://goo.gl/HuQpi6),
❗️ получается, что ВСЕ наши представления о реальности (вырабатываемые на основе ВСЕХ органов чувств) – всего лишь галлюцинация.
#ИИ #Мозг #Нейронаука #Сознание #АнилСет
Medium
Новое экспериментальное подтверждение, что мир — это галлюцинация
Это не реальность, а смоделированная мозгом конструкция
Предсказать поведение толпы сложнее, чем траектории звёзд.
Но вы можете попробовать - курс для будущих миллиардеров и президентов.
И тем, и тем, помимо везения и беспринципности, необходимо еще одно ключевое качество - способность предсказывать поведение толпы.
Но это страшно трудно. Даже великий Ньютон, потеряв на неудачных инвестициях солидные деньги, констатировал «я способен рассчитать движения небесных тел, но не безумие людей».
До сих пор в мире не существовало учебных курсов по предсказанию поведения толпы.
И вот 1й такой курс (причем, визуально-игровой!) появился.
http://ncase.me/crowds/
Он называется «Мудрость и/или Безумие толпы».
А его автор – уже знакомый вам Ники Кейс (помните «Как стать кентавром» https://goo.gl/TDfrbX?)
Курс основан на теории сетей. Он проведет вас по визуально-игровому путешествию, в ходе которого вы получите ответы на многие вопросы:
1) Почему и как толпа может проявить мудрость или безумие?
2) Как социальная сеть может делать вас умнее или глупее?
3) Как в толпе возникает Иллюзия большинства (например, 80%+ всенародной поддержки)?
4) Как распространяется «социальная зараза» и почему она может быть вредной и полезной?
5) Как толпа воспринимает новые идеи, слухи и фейковые новости?
и пр.
Станете ли лично вы миллиардером или президентом, пройдя этот курс, гарантировать не могу.
Равно как и научитесь ли предсказывать поведение толпы.
Однако, гарантирую, что:
✔️ станете лучше понимать, как здесь все устроено;
✔️ получите удовольствие от умной и прикольной игры с социальной сетью (не все же просто постить и лайкать 😳)
N.B. Общее игровое время курса – 30 мин. (проходить можно 5ю частями)
#МудростьТолпы
Но вы можете попробовать - курс для будущих миллиардеров и президентов.
И тем, и тем, помимо везения и беспринципности, необходимо еще одно ключевое качество - способность предсказывать поведение толпы.
Но это страшно трудно. Даже великий Ньютон, потеряв на неудачных инвестициях солидные деньги, констатировал «я способен рассчитать движения небесных тел, но не безумие людей».
До сих пор в мире не существовало учебных курсов по предсказанию поведения толпы.
И вот 1й такой курс (причем, визуально-игровой!) появился.
http://ncase.me/crowds/
Он называется «Мудрость и/или Безумие толпы».
А его автор – уже знакомый вам Ники Кейс (помните «Как стать кентавром» https://goo.gl/TDfrbX?)
Курс основан на теории сетей. Он проведет вас по визуально-игровому путешествию, в ходе которого вы получите ответы на многие вопросы:
1) Почему и как толпа может проявить мудрость или безумие?
2) Как социальная сеть может делать вас умнее или глупее?
3) Как в толпе возникает Иллюзия большинства (например, 80%+ всенародной поддержки)?
4) Как распространяется «социальная зараза» и почему она может быть вредной и полезной?
5) Как толпа воспринимает новые идеи, слухи и фейковые новости?
и пр.
Станете ли лично вы миллиардером или президентом, пройдя этот курс, гарантировать не могу.
Равно как и научитесь ли предсказывать поведение толпы.
Однако, гарантирую, что:
✔️ станете лучше понимать, как здесь все устроено;
✔️ получите удовольствие от умной и прикольной игры с социальной сетью (не все же просто постить и лайкать 😳)
N.B. Общее игровое время курса – 30 мин. (проходить можно 5ю частями)
#МудростьТолпы
ncase.me
The Wisdom and/or Madness of Crowds
an interactive guide to human networks
Проект «Карта будущего»
2й пост 1го сезона постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Соперничество между военными и разведкой в США еще круче, чем соперничество между КГБ и МВД (во всех их исторических ипостасях). Т.е. было всегда и ныне процветает, касаясь, казалось бы, самых экзотических и неожиданных областей.
Самым ярким примером такого соперничества в последние десятилетия стала «30летняя война» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологии предсказания будущего.
В 1й серии этого постосериала было рассказано, что:
✔️ предсказание будущего — это вовсе не шаманство, а острая необходимость для принятия решений в любом мало-мальски ответственном деле;
✔️ не смотря на крайнюю сложность более-менее точных предсказаний, людям все равно приходится делать предсказания каждый раз, когда нужно принимать решения — т.е. от предсказаний все равно никуда не денешься, и потому задача повышения точности предсказаний — крайне актуальная, вполне практическая и высокоприоритетная;
✔️ существуют 2х основных направления в области исследования методов и технологий повышения точности предсказаний:
— поиск и выявление супер-предсказателей;
— агрегация информации от многих предсказателей с использованием рыночных механизмов — рынков предсказаний.
Во 2ом посте будет рассказано о генеральном сражении «30летней войны» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологией предсказания будущего.
Это генеральное сражение произошло 15 лет назад. Наступающей стороной было Министерство обороны США, а победителем стало ЦРУ.
Ну а главным героем этой битвы, во многом определившим направление исследований предсказания будущего на годы вперед, стал адмирал Пойндекстер — ключевая фигура наиболее хитроумных спецопераций американских военных, прозванный за это «Адмирал-затейник», а также:
— изобретатель ставшей сегодня широко известной технологии создания «Ситуационных центров»,
— отец стратегии информационных войн, программы тотального прослушивания и контртеррористических информационных операций,
— а ко всему прочему, страстный приверженец идеи необходимости поиска методов улучшения предсказаний будущего, как основного средства повышения национальной безопасности США.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
2й пост 1го сезона постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Соперничество между военными и разведкой в США еще круче, чем соперничество между КГБ и МВД (во всех их исторических ипостасях). Т.е. было всегда и ныне процветает, касаясь, казалось бы, самых экзотических и неожиданных областей.
Самым ярким примером такого соперничества в последние десятилетия стала «30летняя война» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологии предсказания будущего.
В 1й серии этого постосериала было рассказано, что:
✔️ предсказание будущего — это вовсе не шаманство, а острая необходимость для принятия решений в любом мало-мальски ответственном деле;
✔️ не смотря на крайнюю сложность более-менее точных предсказаний, людям все равно приходится делать предсказания каждый раз, когда нужно принимать решения — т.е. от предсказаний все равно никуда не денешься, и потому задача повышения точности предсказаний — крайне актуальная, вполне практическая и высокоприоритетная;
✔️ существуют 2х основных направления в области исследования методов и технологий повышения точности предсказаний:
— поиск и выявление супер-предсказателей;
— агрегация информации от многих предсказателей с использованием рыночных механизмов — рынков предсказаний.
Во 2ом посте будет рассказано о генеральном сражении «30летней войны» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологией предсказания будущего.
Это генеральное сражение произошло 15 лет назад. Наступающей стороной было Министерство обороны США, а победителем стало ЦРУ.
Ну а главным героем этой битвы, во многом определившим направление исследований предсказания будущего на годы вперед, стал адмирал Пойндекстер — ключевая фигура наиболее хитроумных спецопераций американских военных, прозванный за это «Адмирал-затейник», а также:
— изобретатель ставшей сегодня широко известной технологии создания «Ситуационных центров»,
— отец стратегии информационных войн, программы тотального прослушивания и контртеррористических информационных операций,
— а ко всему прочему, страстный приверженец идеи необходимости поиска методов улучшения предсказаний будущего, как основного средства повышения национальной безопасности США.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Medium
Проект «Карта будущего»
2й пост 1го сезона постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Кривое зеркало дереализации мира
Соцсети множат раскол, искажая наши представления о мире.
Такой вывод можно сделать из результатов тестирования новой и довольно революционной когнитивно-сетевой модели формирования социальных убеждений.
Из результатов тестирования новой модели можно вывести следующую логическую цепочку:
1) современный человек – это уже не человек-разумный, а человек-сетевой, ибо социальные убеждения влияют на его жизнь, как минимум, не меньше, чем вся сумма полученных в школе знаний;
2) всё более важную роль в формировании убеждений человека-сетевого играют соцсети, уже превосходящие по силе влияния на индивида совокупное влияние «малого физического мира» - родных, друзей, знакомых и коллег;
3) ключевое отличие соцсетей от «малого физического мира» в том, что соцсетями жестко правит сетевая гомофилия (согласно которой похожий по взглядам на вас человек имеет бОльшую вероятность стать и остаться вашим френдом, чем непохожий), в физическом мире также работающая, но совсем не так строго;
4) сетевая гомофилия – мощнейший источник возникновения представлений о «ложном консенсусе» (типа, 80%+ за «крымнаш» или все реднеки за Трампа) и прочих проявлений искаженного восприятия «большого физического мира» (в психиатрии подобный эффект называется дереализация);
5) массовые представления о «ложном консенсусе» - мощнейший усилитель раскола в обществе.
Но самое неприятное (если не сказать страшное) в том, что:
✔️ представления о консенсусе (как следует из его названия) – ложные, т.е. консенсус видится там, где его, на самом деле, может и не быть;
✔️ с нарастанием идет процесс искажения массовых социальных представлений о «большом мире», возникающий из-за ложного переноса индивидом представлений о своем «малом сетевом мире» на «большой физический мир».
Отчет о результатах исследования A Sampling Model of Social Judgment (руководитель работ - Мирта Галесич) https://goo.gl/g6pTMe
N.B.
А) Помимо «ложного консенсуса», не столь сильное, но весьма ощутимое влияние на социальные убеждения также играют ощущения «ложной уникальности», «самопереоценки» и «самоуничижения» (подробней в работе Галесич и Ко)
Б) Для лучшего («стереоскопического») понимания важности новой модели и выводов из ее тестирования, стоит взглянуть:
— предыдущую работа Галесич на эту тему - о новой социально-сетевой социологии https://goo.gl/3Q9mUT
— два моих поста:
— о поляризации раскола в политических пристрастиях https://goo.gl/th4Rwg
— о расколе в неполитических представлениях о мире (экономика, образование, история, искусство, технологии) https://goo.gl/nmGeGr
#СоциальныеСети #PublicOpinion #Polarization #Раскол
Соцсети множат раскол, искажая наши представления о мире.
Такой вывод можно сделать из результатов тестирования новой и довольно революционной когнитивно-сетевой модели формирования социальных убеждений.
Из результатов тестирования новой модели можно вывести следующую логическую цепочку:
1) современный человек – это уже не человек-разумный, а человек-сетевой, ибо социальные убеждения влияют на его жизнь, как минимум, не меньше, чем вся сумма полученных в школе знаний;
2) всё более важную роль в формировании убеждений человека-сетевого играют соцсети, уже превосходящие по силе влияния на индивида совокупное влияние «малого физического мира» - родных, друзей, знакомых и коллег;
3) ключевое отличие соцсетей от «малого физического мира» в том, что соцсетями жестко правит сетевая гомофилия (согласно которой похожий по взглядам на вас человек имеет бОльшую вероятность стать и остаться вашим френдом, чем непохожий), в физическом мире также работающая, но совсем не так строго;
4) сетевая гомофилия – мощнейший источник возникновения представлений о «ложном консенсусе» (типа, 80%+ за «крымнаш» или все реднеки за Трампа) и прочих проявлений искаженного восприятия «большого физического мира» (в психиатрии подобный эффект называется дереализация);
5) массовые представления о «ложном консенсусе» - мощнейший усилитель раскола в обществе.
Но самое неприятное (если не сказать страшное) в том, что:
✔️ представления о консенсусе (как следует из его названия) – ложные, т.е. консенсус видится там, где его, на самом деле, может и не быть;
✔️ с нарастанием идет процесс искажения массовых социальных представлений о «большом мире», возникающий из-за ложного переноса индивидом представлений о своем «малом сетевом мире» на «большой физический мир».
Отчет о результатах исследования A Sampling Model of Social Judgment (руководитель работ - Мирта Галесич) https://goo.gl/g6pTMe
N.B.
А) Помимо «ложного консенсуса», не столь сильное, но весьма ощутимое влияние на социальные убеждения также играют ощущения «ложной уникальности», «самопереоценки» и «самоуничижения» (подробней в работе Галесич и Ко)
Б) Для лучшего («стереоскопического») понимания важности новой модели и выводов из ее тестирования, стоит взглянуть:
— предыдущую работа Галесич на эту тему - о новой социально-сетевой социологии https://goo.gl/3Q9mUT
— два моих поста:
— о поляризации раскола в политических пристрастиях https://goo.gl/th4Rwg
— о расколе в неполитических представлениях о мире (экономика, образование, история, искусство, технологии) https://goo.gl/nmGeGr
#СоциальныеСети #PublicOpinion #Polarization #Раскол
Женщины были, есть и будут на 2ых ролях в науке.
Удивительно, но из этого следует идея, как можно замахнуться на Нобелевку.
Новое беспрецедентное по объему и глубине исследование «The gender gap in science: How long until women are equally represented?» (статистика научных публикаций 36 млн. авторов в 6К+ журналов и в 100+ странах) https://goo.gl/5RLD5V:
— не только собрало уникальную статистику научных публикаций за 15 лет по 100+ STEM дисциплинам (профессиональным специализациям) в науке, технологиях, инжинирингу, математике и медицине,
— но и построило динамическую модель трендов динамики гендерного разрыва по дисциплинам и странам, позволяющую прогнозировать будущее этих трендов;
— а в добавок еще и разработало визуальное приложение, в котором все это удобно изучать: прошлое, настоящее и будущее https://goo.gl/GoJ8JK.
Ну а резюме таково:
1) Не смотря на все разговоры про равные способности и возможности, женщины были, есть и будут на 2ых позициях в науке. Наиболее жестко это относится к финансовой математике, компьютерным наукам и физике, - здесь женщин (их публикаций) < 15%.
2) Немногим лучше в дюжине, казалось бы, довольно равноправных дисциплин, типа статистики, кардиологии или вычислительной биологии. И вообще, - во всём вычислительном женщины на 2х ролях.
3) Историческая и прогнозная динамика таковы, что, если не проводить специальных реформ, все так и останется, наперекор доминирующим представлениям, что женское равноправие вот-вот случится.
4) Россия в этом вопросе (в среднем по всем дисциплинам) на 53м месте, что не хорошо и не плохо, поскольку понять в чем источник больших гендерных разрывов в разных странах человеческим умом не удается, например,
— лидеры: Сербия, Румыния, Босния, Литва, Португалия, Тунис, Бразилия и Польша;
— аутсайдеры: Япония, Саудовская Аравия, Венесуэла, Индия, Нигерия, Германия, Швейцария и Турция.
Умные размышления вокруг результатов этого исследования можно прочесть в:
The Atlantic https://goo.gl/PLd696;
Forbes https://goo.gl/mLCmnF
В России же, понятное дело, наука мало кого интересует, и потому, если и пишут про гендерное неравенство, то в политике и бизнесе https://goo.gl/WfLruK (где еще хуже, чем в математике).
В качестве вишенки на торте, подсказываю идею для желающих прославиться и разбогатеть.
Поскольку человеческие мозги сплоховали найти закономерности национальных источников гендерного разрыва в науке, стоит попробовать использовать для поиска нечеловеческие мозги – т.е. ИИ (благо данных – океан).
По мнению специалистов, исследователи, которые найдут национальные паттерны гендерного разрыва в науке, не только прославятся на весь мир, но и вплотную придвинутся к «вычислению» паттернов «национальных матриц», что потянет, как минимум, на Нобелевку.
#ВычислительнаяДемография
Удивительно, но из этого следует идея, как можно замахнуться на Нобелевку.
Новое беспрецедентное по объему и глубине исследование «The gender gap in science: How long until women are equally represented?» (статистика научных публикаций 36 млн. авторов в 6К+ журналов и в 100+ странах) https://goo.gl/5RLD5V:
— не только собрало уникальную статистику научных публикаций за 15 лет по 100+ STEM дисциплинам (профессиональным специализациям) в науке, технологиях, инжинирингу, математике и медицине,
— но и построило динамическую модель трендов динамики гендерного разрыва по дисциплинам и странам, позволяющую прогнозировать будущее этих трендов;
— а в добавок еще и разработало визуальное приложение, в котором все это удобно изучать: прошлое, настоящее и будущее https://goo.gl/GoJ8JK.
Ну а резюме таково:
1) Не смотря на все разговоры про равные способности и возможности, женщины были, есть и будут на 2ых позициях в науке. Наиболее жестко это относится к финансовой математике, компьютерным наукам и физике, - здесь женщин (их публикаций) < 15%.
2) Немногим лучше в дюжине, казалось бы, довольно равноправных дисциплин, типа статистики, кардиологии или вычислительной биологии. И вообще, - во всём вычислительном женщины на 2х ролях.
3) Историческая и прогнозная динамика таковы, что, если не проводить специальных реформ, все так и останется, наперекор доминирующим представлениям, что женское равноправие вот-вот случится.
4) Россия в этом вопросе (в среднем по всем дисциплинам) на 53м месте, что не хорошо и не плохо, поскольку понять в чем источник больших гендерных разрывов в разных странах человеческим умом не удается, например,
— лидеры: Сербия, Румыния, Босния, Литва, Португалия, Тунис, Бразилия и Польша;
— аутсайдеры: Япония, Саудовская Аравия, Венесуэла, Индия, Нигерия, Германия, Швейцария и Турция.
Умные размышления вокруг результатов этого исследования можно прочесть в:
The Atlantic https://goo.gl/PLd696;
Forbes https://goo.gl/mLCmnF
В России же, понятное дело, наука мало кого интересует, и потому, если и пишут про гендерное неравенство, то в политике и бизнесе https://goo.gl/WfLruK (где еще хуже, чем в математике).
В качестве вишенки на торте, подсказываю идею для желающих прославиться и разбогатеть.
Поскольку человеческие мозги сплоховали найти закономерности национальных источников гендерного разрыва в науке, стоит попробовать использовать для поиска нечеловеческие мозги – т.е. ИИ (благо данных – океан).
По мнению специалистов, исследователи, которые найдут национальные паттерны гендерного разрыва в науке, не только прославятся на весь мир, но и вплотную придвинутся к «вычислению» паттернов «национальных матриц», что потянет, как минимум, на Нобелевку.
#ВычислительнаяДемография
journals.plos.org
The gender gap in science: How long until women are equally represented?
Author summary In most fields of science, medicine, and technology research, men comprise more than half of the workforce, particularly at senior levels. Most previous work has concluded that the gender gap is smaller today than it was in the past, giving…
Как остаться в живых. Психологические секреты поведения в экстремальных ситуациях.
Про Deep Learning слышали все. Про Deep Survival – практически никто.
А ведь это мировой бестселлер про подсознательные факторы выживания, определяющие, кто выживет, а кто умрет и почему. Глубокий научный анализ факторов выживания и захватывающие примеры из жизни.
Эта книга Лоуренса Гонсалеса долго шла к своим читателям. В 2014 она была переведена на русский. И вот только что стала книгой 2018го года, получив Гран-при Премии Эрика Хоффера (премия для академических изданий) и медаль Монтеня (ею удостаиваются "the most thought-provoking books... that either illuminate, progress, or redirect thought" (короче, книги, заставляющие думать и выносящие мозг).
Книга понравится не только фанатам сериала «Остаться в живых» и туристам-экстремалам.
Но главное – она потенциально полезная для всех.
«Ведь никто не застрахован от тюрьмы, сумы и далекого тихоокеанского острова, на котором растут не только пальмы красиво пригнутые пассатами, но и что-то такое, благодаря чему каждый день приходится решать вопрос — ты будешь ужинать или тобой?»
А если без шуток, то и не надо тихоокеанского острова. Достаточно и пустыря в подмосковном пригороде, сломанной ноги и севшей батарейки сотового…
Короче, живя в России, это должен знать каждый.
— Вот хорошая рецензия на книгу от Ромы Винограда https://goo.gl/9XkbBo.
— А это льготное предложение издателя (действующее еще 2 дня) https://goo.gl/76GG3q.
— Ну а это, если денег совсем нет, книга в формате .doc https://goo.gl/DN1HDy.
Вот еще тройка цитат из рецензии Ромы в качестве тизера.
«Бодрее всего читаются суровые истории людей попавших в пограничные ситуации. Впечатляет семнадцатилетняя девушка пережившая авиакатастрофу и очутившаяся в перуанских джунглях без еды и воды, но в модных туфлях. Впечатляет яхтсмен, которому по пути на Карибы “яхту в дребезги кит разобрал”. Впечатляет Деббора Кили — опытная яхтсменка оказавшаяся на плоту в компании людей, которые от ужаса чокнулись»…
«Но цель этих историй не в том, чтобы напугать читателя до такой степени, чтобы он даже к унитазу подходил с дрожащими коленями и мыслью “засосёт”. Нет. Они — иллюстрация научных фактов о работе мозга в экстремальных ситуациях, которые автор ловко компилирует с цитатами Конфуция и Ремарка …»
«Главный фактор выживания — не считая случая — это биология. Импульсы от органов чувств достигают миндалевидного тела быстрее, чем неокортекса. Эмоции бегут впереди разума. Это позволяет среагировать на внезапную опасность, но в стратегическом отношении такая схема губительна, она ведет к потере контроля над собой. А потеря контроля над собой — как убедительно проиллюстрировал Гонсалес на уйме примеров — ведет к смерти».
P.S. Ставлю этому посту тег #БББ в надежде, что эта уже не новая, но крайне полезная и интересная книга станет-таки для вас Бестселлером Ближайшего Будущего после премии Хоффера и рекомендации «Малоизвестного интересного» 👍
#БББ
Про Deep Learning слышали все. Про Deep Survival – практически никто.
А ведь это мировой бестселлер про подсознательные факторы выживания, определяющие, кто выживет, а кто умрет и почему. Глубокий научный анализ факторов выживания и захватывающие примеры из жизни.
Эта книга Лоуренса Гонсалеса долго шла к своим читателям. В 2014 она была переведена на русский. И вот только что стала книгой 2018го года, получив Гран-при Премии Эрика Хоффера (премия для академических изданий) и медаль Монтеня (ею удостаиваются "the most thought-provoking books... that either illuminate, progress, or redirect thought" (короче, книги, заставляющие думать и выносящие мозг).
Книга понравится не только фанатам сериала «Остаться в живых» и туристам-экстремалам.
Но главное – она потенциально полезная для всех.
«Ведь никто не застрахован от тюрьмы, сумы и далекого тихоокеанского острова, на котором растут не только пальмы красиво пригнутые пассатами, но и что-то такое, благодаря чему каждый день приходится решать вопрос — ты будешь ужинать или тобой?»
А если без шуток, то и не надо тихоокеанского острова. Достаточно и пустыря в подмосковном пригороде, сломанной ноги и севшей батарейки сотового…
Короче, живя в России, это должен знать каждый.
— Вот хорошая рецензия на книгу от Ромы Винограда https://goo.gl/9XkbBo.
— А это льготное предложение издателя (действующее еще 2 дня) https://goo.gl/76GG3q.
— Ну а это, если денег совсем нет, книга в формате .doc https://goo.gl/DN1HDy.
Вот еще тройка цитат из рецензии Ромы в качестве тизера.
«Бодрее всего читаются суровые истории людей попавших в пограничные ситуации. Впечатляет семнадцатилетняя девушка пережившая авиакатастрофу и очутившаяся в перуанских джунглях без еды и воды, но в модных туфлях. Впечатляет яхтсмен, которому по пути на Карибы “яхту в дребезги кит разобрал”. Впечатляет Деббора Кили — опытная яхтсменка оказавшаяся на плоту в компании людей, которые от ужаса чокнулись»…
«Но цель этих историй не в том, чтобы напугать читателя до такой степени, чтобы он даже к унитазу подходил с дрожащими коленями и мыслью “засосёт”. Нет. Они — иллюстрация научных фактов о работе мозга в экстремальных ситуациях, которые автор ловко компилирует с цитатами Конфуция и Ремарка …»
«Главный фактор выживания — не считая случая — это биология. Импульсы от органов чувств достигают миндалевидного тела быстрее, чем неокортекса. Эмоции бегут впереди разума. Это позволяет среагировать на внезапную опасность, но в стратегическом отношении такая схема губительна, она ведет к потере контроля над собой. А потеря контроля над собой — как убедительно проиллюстрировал Гонсалес на уйме примеров — ведет к смерти».
P.S. Ставлю этому посту тег #БББ в надежде, что эта уже не новая, но крайне полезная и интересная книга станет-таки для вас Бестселлером Ближайшего Будущего после премии Хоффера и рекомендации «Малоизвестного интересного» 👍
#БББ
Medium
Остаться в живых. Психология поведения в экстремальных ситуациях.
Вчера прикончил книгу Лоуренска Гонсалеса — “Deep survival: Who lives, who dies and why”. Советую ее и тебе — она не только любопытная, но и потенциально полезная. Ведь никто не застрахован от…
Предсказания становятся приоритетом.
3й пост постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего».
Новый этап исследований и разработок по предсказанию будущих событий для обеспечения национальной безопасности США возглавила разведка. Он продолжался до прошлого 2017 года и отличался от 1го этапа двумя принципиальными моментами:
1) Законодательный запрет на игру на деньги в области предсказаний, заставил сместить фокус исследований с рынков предсказаний на поиск супер-предсказателей и ряд других методов повышения эффективности предсказаний «коллективного интеллекта».
2) Объемы финансирования и, соответственно, число и разнообразие проектов качественно выросло после оглашения в 2004 результатов работы комиссии по теракту 9/11. Разведсообщество было поставлено перед фактом – делайте, что хотите, но такого повториться не должно.
Этот этап исследований можно условно назвать «Поиск максимума человеческих возможностей в предсказаниях». Об этом и будет рассказ.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/4Y1Kp1
Предыдущие посты постосериала:
№1 https://goo.gl/2AemSJ
№2 https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
3й пост постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего».
Новый этап исследований и разработок по предсказанию будущих событий для обеспечения национальной безопасности США возглавила разведка. Он продолжался до прошлого 2017 года и отличался от 1го этапа двумя принципиальными моментами:
1) Законодательный запрет на игру на деньги в области предсказаний, заставил сместить фокус исследований с рынков предсказаний на поиск супер-предсказателей и ряд других методов повышения эффективности предсказаний «коллективного интеллекта».
2) Объемы финансирования и, соответственно, число и разнообразие проектов качественно выросло после оглашения в 2004 результатов работы комиссии по теракту 9/11. Разведсообщество было поставлено перед фактом – делайте, что хотите, но такого повториться не должно.
Этот этап исследований можно условно назвать «Поиск максимума человеческих возможностей в предсказаниях». Об этом и будет рассказ.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/4Y1Kp1
Предыдущие посты постосериала:
№1 https://goo.gl/2AemSJ
№2 https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Medium
Предсказания становятся приоритетом
3й пост постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Карьерный успех теперь можно предсказать по цифровым следам.
1я профессия, для которой это стало возможно, - музыканты.
Это прорыв в «Цифровой науке об успехе» - предсказание карьерной траектории по цифровым следам в сети, оставляемым человеком в ходе его профессиональной деятельности.
Музыканты оказались, в этом смысле, уникальной профессией:
1) они максимально «следят» в сети;
2) их успех довольно просто замерять всего по 2м параметрам.
Большинство музыкантов, от начинающих до признанных артистов, для продвижения и популяризации своей музыки, в основном, выступают с турами живых концертов.
Практически все такие туры рекламируются на музыкальных онлайн платформах (типа Songkick), используемых поклонниками для отслеживания дат туров любимых музыкантов и своевременной покупки билетов без переплаты.
Авторы нового исследования Лаборатории машинного интеллекта и науки о данных Института информационных наук при Университете Южной Калифорнии задались вопросом:
✔️ а вдруг, музыканты – это как раз та профессия, для которой можно прогнозировать будущую карьеру на основе анализа цифровых следов в сети, оставляемых каждым музыкантом?
И вот ведь удача, они угадали!
Однако, помимо удачи, авторам потребовалась креативность и филигранное умение работать с большими данными.
— Во-первых, был построен новый набор данных, содержащий перекрестные ссылки между данными разных онлайн платформ (14К музыкантов, 650К концертов, 11К площадок с 2007 по 2017 гг.)
— Затем этот новый набор данных был увязан с базой данных Discogs одной из крупнейших баз музыкальных исполнителей и их изданий от различных музыкальных компаний (вкл. дискографию музыкантов).
— Затем разработали «формулу успеха» - оперативное определение успеха музыканта на основе подписываемых им контрактов с крупными лейблами и/или их дочерними компаниями.
— После этого с помощью аналитики больших данных авторам удалось показать, как путем майнинга созданного набора данных о цифровых следах артиста можно прогнозировать поворотные пункты его будущей карьеры – подписание очередного контракта с крупным лейблом и/или выступление на очередной престижной площадке.
— Наконец, был построен темпоральный (учитывающий временную динамику) двудольный граф музыкантов и площадок, на которых они выступают.
— К этому графу был применен алгоритм BiRank (модификация алгоритма PageRank для двудольных графов). Он итеративно перерасчитывает престижность площадок в зависимости от того, насколько крутые исполнители на них выступают. Одновременно алгоритм модифицирует крутость исполнителей, мониторя их выступления по престижным площадкам.
— В итоге BiRank позволяет рассчитать Рейтинг Популярности каждого музыканта, а также количественно и качественно прогнозировать будущие траектории их успехов.
График примера предсказания траектории успеха приведен в тексте этого поста, опубликованном на Medium (см. в Instant View https://goo.gl/p9vrh3) – там же можно и послушать группу по ссылке под фото.
Интересно пофантазировать:
✔️ как это теперь будет отражаться на динамике популярности музыкантов (шутка ли – предсказуемая карьерная траектория)?
✔️ какая профессия будет следующей (чтоб в сети густо следили и успех однозначно измерялся – N.B. зарплата не годится)?
Исследование: https://goo.gl/ZiisSu
#DataMining #WebMining #OnlineSocialNetworks #HumanCenteredComputing #CollaborativeAndCocialComputing
1я профессия, для которой это стало возможно, - музыканты.
Это прорыв в «Цифровой науке об успехе» - предсказание карьерной траектории по цифровым следам в сети, оставляемым человеком в ходе его профессиональной деятельности.
Музыканты оказались, в этом смысле, уникальной профессией:
1) они максимально «следят» в сети;
2) их успех довольно просто замерять всего по 2м параметрам.
Большинство музыкантов, от начинающих до признанных артистов, для продвижения и популяризации своей музыки, в основном, выступают с турами живых концертов.
Практически все такие туры рекламируются на музыкальных онлайн платформах (типа Songkick), используемых поклонниками для отслеживания дат туров любимых музыкантов и своевременной покупки билетов без переплаты.
Авторы нового исследования Лаборатории машинного интеллекта и науки о данных Института информационных наук при Университете Южной Калифорнии задались вопросом:
✔️ а вдруг, музыканты – это как раз та профессия, для которой можно прогнозировать будущую карьеру на основе анализа цифровых следов в сети, оставляемых каждым музыкантом?
И вот ведь удача, они угадали!
Однако, помимо удачи, авторам потребовалась креативность и филигранное умение работать с большими данными.
— Во-первых, был построен новый набор данных, содержащий перекрестные ссылки между данными разных онлайн платформ (14К музыкантов, 650К концертов, 11К площадок с 2007 по 2017 гг.)
— Затем этот новый набор данных был увязан с базой данных Discogs одной из крупнейших баз музыкальных исполнителей и их изданий от различных музыкальных компаний (вкл. дискографию музыкантов).
— Затем разработали «формулу успеха» - оперативное определение успеха музыканта на основе подписываемых им контрактов с крупными лейблами и/или их дочерними компаниями.
— После этого с помощью аналитики больших данных авторам удалось показать, как путем майнинга созданного набора данных о цифровых следах артиста можно прогнозировать поворотные пункты его будущей карьеры – подписание очередного контракта с крупным лейблом и/или выступление на очередной престижной площадке.
— Наконец, был построен темпоральный (учитывающий временную динамику) двудольный граф музыкантов и площадок, на которых они выступают.
— К этому графу был применен алгоритм BiRank (модификация алгоритма PageRank для двудольных графов). Он итеративно перерасчитывает престижность площадок в зависимости от того, насколько крутые исполнители на них выступают. Одновременно алгоритм модифицирует крутость исполнителей, мониторя их выступления по престижным площадкам.
— В итоге BiRank позволяет рассчитать Рейтинг Популярности каждого музыканта, а также количественно и качественно прогнозировать будущие траектории их успехов.
График примера предсказания траектории успеха приведен в тексте этого поста, опубликованном на Medium (см. в Instant View https://goo.gl/p9vrh3) – там же можно и послушать группу по ссылке под фото.
Интересно пофантазировать:
✔️ как это теперь будет отражаться на динамике популярности музыкантов (шутка ли – предсказуемая карьерная траектория)?
✔️ какая профессия будет следующей (чтоб в сети густо следили и успех однозначно измерялся – N.B. зарплата не годится)?
Исследование: https://goo.gl/ZiisSu
#DataMining #WebMining #OnlineSocialNetworks #HumanCenteredComputing #CollaborativeAndCocialComputing
Medium
Карьерный успех теперь можно предсказать по цифровым следам
1я профессия, для которой это стало возможно, — музыканты
Миром правит хаос. Доказан «Эффект бабочки» для сетей.
Эта до гениальности простая визуализация позволит вам понять огромную важность недавнего открытия, математику которого не постичь без спецподготовки.
Управляем ли мир или же хаос все же непобедим?
В XXI веке понимание мироустройства кардинально изменилось: повсюду обнаруживаются сложные сетевые системы (электрические, информационные, нейронные, генетические и пр.) динамика которых нелинейна.
✔️ Есть ли граница управляемости для таких систем?
✔️ Или их сложность такова, что они в принципе неуправляемы (т.е. их внутренний хаос непобедим)?
Новая работа Такаши Нишикава и 2х соавторов рассматривает вопрос чувствительности динамики сетей к малейшим изменениям их структуры, в контексте возможностей управления такими сетями и возникновения в них аналога хаоса.
Открытие авторов этой работы в том, что они показали, как мизерное изменение структуры сети может кардинально поменять её динамику (особенно, если структура сети оптимизирована под обеспечение стабильности выполняемых ею функций).
Вот гениальный пример, позволяющий через визуализацию понять:
— о чем вообще речь?
— и насколько это важно?
А) «Дилемма заключенного» (Prisoner's dilemma) — это проблема выбора оптимального решения в условиях, когда результат зависит от взаимосвязанных решений различных агентов.
Б) «Повторяющаяся дилемма заключенного» ( Iterated Prisoner's dilemma) — это когда участники делают выбор снова раз за разом и помнят предыдущие результаты.
B) Допустим есть сеть агентов, каждый из которых может следовать либо «кооперативной стратегии» (кооператор - cooperator), либо «стратегии перебежчика» (перебежчик- defector)
Г) Так вот. Изменение ВСЕГО ОДНОЙ связи в структуре сети (показана на рисунке красной) может привести к тому, что ВСЕ агенты в итоге станут либо кооператорами, либо перебежчиками.
Поразительный и страшный результат, поскольку показывает:
— сколь неуправляем наш мир;
— и сколь чувствителен к малейшим манипуляциям, того, кто их способен предпринять.
Это можно назвать «Эффект бабочки» для сетей.
А ведь речь идет практически обо всем важном: от электросетей до мозга.
Видео динамики игры в «Повторяющуюся дилемму заключенного» (на 15 сек.) https://goo.gl/zUTUAC
И статичный рисунок её начала и 2х вариантов конца https://goo.gl/JgdJQ6
Упрощенное описание (без формул) https://goo.gl/PLMAso и оригинальная статья в PHYSICAL REVIEW https://goo.gl/5Z5ME6
#КомплексныеСистемы #НелинейнаяДинамика
Эта до гениальности простая визуализация позволит вам понять огромную важность недавнего открытия, математику которого не постичь без спецподготовки.
Управляем ли мир или же хаос все же непобедим?
В XXI веке понимание мироустройства кардинально изменилось: повсюду обнаруживаются сложные сетевые системы (электрические, информационные, нейронные, генетические и пр.) динамика которых нелинейна.
✔️ Есть ли граница управляемости для таких систем?
✔️ Или их сложность такова, что они в принципе неуправляемы (т.е. их внутренний хаос непобедим)?
Новая работа Такаши Нишикава и 2х соавторов рассматривает вопрос чувствительности динамики сетей к малейшим изменениям их структуры, в контексте возможностей управления такими сетями и возникновения в них аналога хаоса.
Открытие авторов этой работы в том, что они показали, как мизерное изменение структуры сети может кардинально поменять её динамику (особенно, если структура сети оптимизирована под обеспечение стабильности выполняемых ею функций).
Вот гениальный пример, позволяющий через визуализацию понять:
— о чем вообще речь?
— и насколько это важно?
А) «Дилемма заключенного» (Prisoner's dilemma) — это проблема выбора оптимального решения в условиях, когда результат зависит от взаимосвязанных решений различных агентов.
Б) «Повторяющаяся дилемма заключенного» ( Iterated Prisoner's dilemma) — это когда участники делают выбор снова раз за разом и помнят предыдущие результаты.
B) Допустим есть сеть агентов, каждый из которых может следовать либо «кооперативной стратегии» (кооператор - cooperator), либо «стратегии перебежчика» (перебежчик- defector)
Г) Так вот. Изменение ВСЕГО ОДНОЙ связи в структуре сети (показана на рисунке красной) может привести к тому, что ВСЕ агенты в итоге станут либо кооператорами, либо перебежчиками.
Поразительный и страшный результат, поскольку показывает:
— сколь неуправляем наш мир;
— и сколь чувствителен к малейшим манипуляциям, того, кто их способен предпринять.
Это можно назвать «Эффект бабочки» для сетей.
А ведь речь идет практически обо всем важном: от электросетей до мозга.
Видео динамики игры в «Повторяющуюся дилемму заключенного» (на 15 сек.) https://goo.gl/zUTUAC
И статичный рисунок её начала и 2х вариантов конца https://goo.gl/JgdJQ6
Упрощенное описание (без формул) https://goo.gl/PLMAso и оригинальная статья в PHYSICAL REVIEW https://goo.gl/5Z5ME6
#КомплексныеСистемы #НелинейнаяДинамика
Найдена «Формула культуры»
Она позволяет измерять экономическую отдачу от культуры: для людей и целых городов.
Звучит как фантастика. Как можно измерить столь нематериальную вещь, как городская культура? И разве можно количественно посчитать долю в экономическом развитии города, привносимую не экономическими факторами, а городской культурой?
Авторам исследования «The New Urban Success: How Culture Pays» это удалось. Они придумали удивительно инновационный, абсолютно ни на что не похожий, немыслимо простой и крайне перспективный способ измерения, казалось бы, в принципе неизмеряемых нематериальных феноменов, типа городской культуры.
✔️ Это делается путем датамайнинга следов, оставляемых феноменом в цифровой среде обитания человечества, коей, если кто не в курсе, уже стал Интернет
Подробней, но коротко – 4 мин. чтения:
(1) о теоретической базе исследования и
(2) о придуманном авторами исследования инновационном методе детектирования и измерения влияния городской культуры на преуспевание города, -
в моем новом посте на Medium https://goo.gl/v4uWeY
#Города #Культура #ЭкономическоеРазвитие #ДатаМайнинг
Она позволяет измерять экономическую отдачу от культуры: для людей и целых городов.
Звучит как фантастика. Как можно измерить столь нематериальную вещь, как городская культура? И разве можно количественно посчитать долю в экономическом развитии города, привносимую не экономическими факторами, а городской культурой?
Авторам исследования «The New Urban Success: How Culture Pays» это удалось. Они придумали удивительно инновационный, абсолютно ни на что не похожий, немыслимо простой и крайне перспективный способ измерения, казалось бы, в принципе неизмеряемых нематериальных феноменов, типа городской культуры.
✔️ Это делается путем датамайнинга следов, оставляемых феноменом в цифровой среде обитания человечества, коей, если кто не в курсе, уже стал Интернет
Подробней, но коротко – 4 мин. чтения:
(1) о теоретической базе исследования и
(2) о придуманном авторами исследования инновационном методе детектирования и измерения влияния городской культуры на преуспевание города, -
в моем новом посте на Medium https://goo.gl/v4uWeY
#Города #Культура #ЭкономическоеРазвитие #ДатаМайнинг
Medium
Найдена «Формула культуры»
Она позволяет измерять экономическую отдачу от культуры: для людей и целых городов
Монархия - это путь к процветанию.
Таков абсолютно революционный вывод 1го в истории фундаментального исследования роли монархии в эволюции общества и экономики.
Автор исследования Mauro Guillén – всемирно известный социолог, политический экономист, преподаватель менеджмента, профессор школы Wharton Университета Пенсильвании, директор Института менеджмента и международных исследований Джозефа Х. Лаудера и директор Центра международного образования и исследований в области бизнеса. Короче – корифей из корифеев.
Его только что опубликованный 40ка страничный теоретический и эмпирический анализ «Symbolic Unity, Dynastic Continuity, and Countervailing Power: Monarchies, Republics, and the Economy» https://goo.gl/WMu5PB абсолютно уникален.
Используя данные по 137 странам за период с 1900 по 2010 гг., что позволило провести статистический анализ за 7,5 тыс. государство-лет (!), автор формулирует и тестирует модель с тремя внутрисистемными переменными https://goo.gl/gXBtsC :
(1) влияние уровня внутригосударственных конфликтов,
(2) длительность правления исполнительной власти,
(3) степень вмешательства исполнительной власти в законотворчество,
- доминантно влияющими на уровень защиты прав собственности, являющийся, в свою очередь, ключевым фактором роста показателя ВВП на душу населения.
В исследовании приведены убедительные доказательства того, что:
✔️ монархии способствуют большей защите прав собственности и повышению уровня жизни по каждой из 3х внутрисистемных переменных в сравнении со всеми типами республик;
✔️ демократические конституционные монархии действуют лучше, чем недемократические и абсолютные монархии, когда речь идет о компенсации негативного влияния 2ой и 3ей внутрисистемных переменных.
Иными словами, - политическая социология, экономическая социология и политическая наука многие годы ошибались.
В современном мире:
✔️ монархия - вовсе не реликтовая форма государственности,
✔️ а самое эффективное средство для:
— сдерживания внутригосударственных конфликтов за счет влияния символа национального единства (полагаю, это понятно и без пояснений, при наличии известных исторических примеров);
— смягчения отрицательного эффекта при длительном нахождении в исполнительной власти одних и тех же группировок;
Пояснение: в странах со слабым верховенством закона и прав собственности, политик (избранный или нет) имеет стимул оставаться у власти как можно дольше, и потому политическим деятелям выгодны более слабые права собственности, позволяющие им рулить распределением ренты между своими сторонниками в качестве способа увековечивания собственной власти.
— противодействия и демпфирования вмешательства исполнительной власти в законотворчество.
Пояснение: противодействие, ограничение или право вето на полномочия исполнительной ветви власти при ее попытках продавливания произвольного или одностороннего изменения законов и государственных норм, ведущих к ограничениям прав собственности.
N.B. Тем не менее, монархия не панацея и бывают «плохие» монархии (как и почему см. в исследовании).
Если окажется, что модель и расчеты Mauro Guillén точны (а сомневаться в них сложно, учитывая научный вес и репутацию автора), то человечеству пора менять антимонархический тренд https://goo.gl/W2pWTk.
Ну и в России есть, о чем призадумываться. Получается, что Станислав Белковский прав https://goo.gl/ucVawv?
#ПолитическаяСоциология #ЭкономическаяСоциология #ПолитическаяНаука
Таков абсолютно революционный вывод 1го в истории фундаментального исследования роли монархии в эволюции общества и экономики.
Автор исследования Mauro Guillén – всемирно известный социолог, политический экономист, преподаватель менеджмента, профессор школы Wharton Университета Пенсильвании, директор Института менеджмента и международных исследований Джозефа Х. Лаудера и директор Центра международного образования и исследований в области бизнеса. Короче – корифей из корифеев.
Его только что опубликованный 40ка страничный теоретический и эмпирический анализ «Symbolic Unity, Dynastic Continuity, and Countervailing Power: Monarchies, Republics, and the Economy» https://goo.gl/WMu5PB абсолютно уникален.
Используя данные по 137 странам за период с 1900 по 2010 гг., что позволило провести статистический анализ за 7,5 тыс. государство-лет (!), автор формулирует и тестирует модель с тремя внутрисистемными переменными https://goo.gl/gXBtsC :
(1) влияние уровня внутригосударственных конфликтов,
(2) длительность правления исполнительной власти,
(3) степень вмешательства исполнительной власти в законотворчество,
- доминантно влияющими на уровень защиты прав собственности, являющийся, в свою очередь, ключевым фактором роста показателя ВВП на душу населения.
В исследовании приведены убедительные доказательства того, что:
✔️ монархии способствуют большей защите прав собственности и повышению уровня жизни по каждой из 3х внутрисистемных переменных в сравнении со всеми типами республик;
✔️ демократические конституционные монархии действуют лучше, чем недемократические и абсолютные монархии, когда речь идет о компенсации негативного влияния 2ой и 3ей внутрисистемных переменных.
Иными словами, - политическая социология, экономическая социология и политическая наука многие годы ошибались.
В современном мире:
✔️ монархия - вовсе не реликтовая форма государственности,
✔️ а самое эффективное средство для:
— сдерживания внутригосударственных конфликтов за счет влияния символа национального единства (полагаю, это понятно и без пояснений, при наличии известных исторических примеров);
— смягчения отрицательного эффекта при длительном нахождении в исполнительной власти одних и тех же группировок;
Пояснение: в странах со слабым верховенством закона и прав собственности, политик (избранный или нет) имеет стимул оставаться у власти как можно дольше, и потому политическим деятелям выгодны более слабые права собственности, позволяющие им рулить распределением ренты между своими сторонниками в качестве способа увековечивания собственной власти.
— противодействия и демпфирования вмешательства исполнительной власти в законотворчество.
Пояснение: противодействие, ограничение или право вето на полномочия исполнительной ветви власти при ее попытках продавливания произвольного или одностороннего изменения законов и государственных норм, ведущих к ограничениям прав собственности.
N.B. Тем не менее, монархия не панацея и бывают «плохие» монархии (как и почему см. в исследовании).
Если окажется, что модель и расчеты Mauro Guillén точны (а сомневаться в них сложно, учитывая научный вес и репутацию автора), то человечеству пора менять антимонархический тренд https://goo.gl/W2pWTk.
Ну и в России есть, о чем призадумываться. Получается, что Станислав Белковский прав https://goo.gl/ucVawv?
#ПолитическаяСоциология #ЭкономическаяСоциология #ПолитическаяНаука
Каков будет транспортный коммунизм теперь известно.
Его матмодель уже построена и ее можно внедрять хоть завтра.
Заодно модель впервые позволила подсчитать цену анархии свободного рынка.
Новый прорывной метод оптимального управления городскими такси действительно можно будет внедрять хоть в Москве, хоть в Нью-Йорке в самом ближайшем будущем. Он обеспечит 30%ное сокращение числа машин при, максимум, 15 мин. ожидания.
Революционное решение включает в себя:
✔️ новую оптимальную модель каршеринга такси (shareability network);
✔️ специальный алгоритм для единого центра управления городскими такси, являющийся модификацией алгоритма Хопкрофта-Карпа для ориентированного ациклического графа.
Это решение впервые позволило решить задачу расчета «минимального пула такси» таким образом, что оно:
- масштабируется на сотни тысяч и даже миллионы ежедневных поездок (предыдущие алгоритмы позволяли делать это лишь для нескольких тысяч поездок);
- позволяет управлять всеми поездками в реальном времени из единого центра управления;
- обеспечивает близкое к оптимальному решение задачи;
- не требует ничего менять (законы, бизнес модели, привычки водителей и пассажиров …), кроме перевода на единую диспетчерскую всех такси и оснащения всех таксистов единым приложением для смартфонов.
В будущем, с переходом на самоуправляемые такси (где нет индивидуальных заморочек с водителями), новый метод управления обеспечит «транспортный коммунизм» в рамках больших городских агломераций – абсолютно оптимальное (100%ная оптимальность) решение задачи минимального числа машин, обеспечивающих не более Х мин ожидания для населения города из Y человек.
Это прорывное решение прошло тестирование на базе данных о 150 млн. ежегодных поездок такси Нью-Йорка (в которых, для справки, до 10% машин сейчас обслуживают менее 1% поездок, - и это в рабочие дня, а в праздники и выходные еще хуже).
Результат тестирования – все работает как часы, и 30%ное сокращение числа машин при сохранении того же уровня сервиса.
https://goo.gl/hYY2o4 (полный текст см. на скайхабе)
N.B. (экономистам)
Особо интересно, что новая революционная модель впервые позволила численно рассчитать показатель, называемый специалистами «цена анархии» свободного рынка (такая анархия – это сегодняшняя ситуация, когда каждый оператор имеет своего независимого диспетчера и свой подход к управлению) https://mitpress.mit.edu/books/selfish-routing-and-price-anarchy.
Цена анархии оказалась равна минус 30% эффективности.
Есть смысл задуматься о возрождении Госплана? 😃
N.B. (стартаперам и прочим бизнесменам)
Если быстро запрограммировать эту модель и предложить правительству Москвы, может получиться супер-проект с мега-пиаром (а заодно и повод для «Яндекс.Такси» и Uber окончательно монополизировать рынок) 😎
Про открытие 1го закона каршеринга см. другой мой пост https://t.me/theworldisnoteasy/48
#КомплексныеСети #ПрикладнаяМатематика
Его матмодель уже построена и ее можно внедрять хоть завтра.
Заодно модель впервые позволила подсчитать цену анархии свободного рынка.
Новый прорывной метод оптимального управления городскими такси действительно можно будет внедрять хоть в Москве, хоть в Нью-Йорке в самом ближайшем будущем. Он обеспечит 30%ное сокращение числа машин при, максимум, 15 мин. ожидания.
Революционное решение включает в себя:
✔️ новую оптимальную модель каршеринга такси (shareability network);
✔️ специальный алгоритм для единого центра управления городскими такси, являющийся модификацией алгоритма Хопкрофта-Карпа для ориентированного ациклического графа.
Это решение впервые позволило решить задачу расчета «минимального пула такси» таким образом, что оно:
- масштабируется на сотни тысяч и даже миллионы ежедневных поездок (предыдущие алгоритмы позволяли делать это лишь для нескольких тысяч поездок);
- позволяет управлять всеми поездками в реальном времени из единого центра управления;
- обеспечивает близкое к оптимальному решение задачи;
- не требует ничего менять (законы, бизнес модели, привычки водителей и пассажиров …), кроме перевода на единую диспетчерскую всех такси и оснащения всех таксистов единым приложением для смартфонов.
В будущем, с переходом на самоуправляемые такси (где нет индивидуальных заморочек с водителями), новый метод управления обеспечит «транспортный коммунизм» в рамках больших городских агломераций – абсолютно оптимальное (100%ная оптимальность) решение задачи минимального числа машин, обеспечивающих не более Х мин ожидания для населения города из Y человек.
Это прорывное решение прошло тестирование на базе данных о 150 млн. ежегодных поездок такси Нью-Йорка (в которых, для справки, до 10% машин сейчас обслуживают менее 1% поездок, - и это в рабочие дня, а в праздники и выходные еще хуже).
Результат тестирования – все работает как часы, и 30%ное сокращение числа машин при сохранении того же уровня сервиса.
https://goo.gl/hYY2o4 (полный текст см. на скайхабе)
N.B. (экономистам)
Особо интересно, что новая революционная модель впервые позволила численно рассчитать показатель, называемый специалистами «цена анархии» свободного рынка (такая анархия – это сегодняшняя ситуация, когда каждый оператор имеет своего независимого диспетчера и свой подход к управлению) https://mitpress.mit.edu/books/selfish-routing-and-price-anarchy.
Цена анархии оказалась равна минус 30% эффективности.
Есть смысл задуматься о возрождении Госплана? 😃
N.B. (стартаперам и прочим бизнесменам)
Если быстро запрограммировать эту модель и предложить правительству Москвы, может получиться супер-проект с мега-пиаром (а заодно и повод для «Яндекс.Такси» и Uber окончательно монополизировать рынок) 😎
Про открытие 1го закона каршеринга см. другой мой пост https://t.me/theworldisnoteasy/48
#КомплексныеСети #ПрикладнаяМатематика
Так лучше или хуже становится мир?
Если вы так и не нашли время на два последних бестселлера Стивена Пинкера – «The Better Angels of Our Nature» и «Enlightenment Now» (о которых нынче только и говорят в свете роста угрозы большой войны), у вас появился отличный шанс исправить ситуацию всего за 18,5 минут.
Ровно столько длится только что опубликованный ролик конференции TED с выступлением Пинкера, озаглавленным «Мир улучшается или ухудшается? Взглянем на цифры».
В этом ролике Пинкер кратко суммирует свои тезисы о том:
— что мир становится лучше почти по всем измеримым параметрам;
— что многие либералы ненавидят этот прогресс;
— и что пессимизм в отношении будущего опасен.
Пинкер анализирует причины и движущие силы наблюдаемого прогресса по многим параметрам (насилие, качество жизни, благосостояние, здоровье и т.д.), который он иллюстрирует интересными графиками.
И хотя среди авторитетных ученых есть не мало оппонентов «теории улучшающегося мира» Стивена Пинкера, это его выступление:
✔️ весьма аргументировано;
✔️ ярко и зажигательно;
✔️ и главное, - лаконично и ясно иллюстрирует позицию автора.
Поэтому всем рекомендую. Не пожалеете.
Видео https://goo.gl/14748Z
Транскрипт (англ.) https://singjupost.com/is-the-world-getting-better-or-worse-a-look-at-the-numbers-steven-pinker-transcript/
Транскрипт (рус.) http://2035.media/2018/05/23/ted-pinker/
Мой нашумевший пост о битве Стивена Пинкера и Нассима Талеба о «теории улучшающегося мира» и о том, миновать ли нам большой войны или нет https://goo.gl/M9UrKe
#Прогресс #Насилие #Война
Если вы так и не нашли время на два последних бестселлера Стивена Пинкера – «The Better Angels of Our Nature» и «Enlightenment Now» (о которых нынче только и говорят в свете роста угрозы большой войны), у вас появился отличный шанс исправить ситуацию всего за 18,5 минут.
Ровно столько длится только что опубликованный ролик конференции TED с выступлением Пинкера, озаглавленным «Мир улучшается или ухудшается? Взглянем на цифры».
В этом ролике Пинкер кратко суммирует свои тезисы о том:
— что мир становится лучше почти по всем измеримым параметрам;
— что многие либералы ненавидят этот прогресс;
— и что пессимизм в отношении будущего опасен.
Пинкер анализирует причины и движущие силы наблюдаемого прогресса по многим параметрам (насилие, качество жизни, благосостояние, здоровье и т.д.), который он иллюстрирует интересными графиками.
И хотя среди авторитетных ученых есть не мало оппонентов «теории улучшающегося мира» Стивена Пинкера, это его выступление:
✔️ весьма аргументировано;
✔️ ярко и зажигательно;
✔️ и главное, - лаконично и ясно иллюстрирует позицию автора.
Поэтому всем рекомендую. Не пожалеете.
Видео https://goo.gl/14748Z
Транскрипт (англ.) https://singjupost.com/is-the-world-getting-better-or-worse-a-look-at-the-numbers-steven-pinker-transcript/
Транскрипт (рус.) http://2035.media/2018/05/23/ted-pinker/
Мой нашумевший пост о битве Стивена Пинкера и Нассима Талеба о «теории улучшающегося мира» и о том, миновать ли нам большой войны или нет https://goo.gl/M9UrKe
#Прогресс #Насилие #Война
Ted
Мир становится лучше или хуже? Взглянем на цифры
Был ли 2017-й действительно «худшим годом в истории», в чём некоторые пытаются нас убедить? Анализируя последние данные об убийствах, войнах, бедности, загрязнении и многом другом, психолог Стивен Пинкер приходит к выводу, что сегодня все эти показатели лучше…
Два известных профессора (Гари Маркус - психология и нейронаука) и Эрнест Дэвис (компьютерная наука) имели смелось перед аудиторией в 130 млн. читателей назвать вещи своими именами
— недавняя презентация возможностей новинки Google Duplex окончательно дискредитировала перспективы мейнстрима технологий ИИ.
Авторы убеждены, что современный подход к ИИ не оправдал себя, и пришло время пересмотреть доминирующую стратегию.
Комментируя эту статью, я привожу 3, как мне кажется, убойных факта, иллюстрируя их 2мя крайне интересными и малоизвестными графиками о том, что:
✔️ на машинное обучение тратятся столь немыслимые объемы вычислительных ресурсов, что они просто скоро закончатся;
✔️ если даже удастся перевести машинное обучение на новую нейроморфную архитектуру Intel Loihi, в ближайшие годы это не решит проблему крайне низкого КПД машинного обучения на больших данных .
Из этого делается вывод, что пора готовиться к новой «ИИ зиме».
Подробней в моем новом посте
https://bit.ly/2xsqNiu
#AI #ИИ #КогнитивныеСистемы
— недавняя презентация возможностей новинки Google Duplex окончательно дискредитировала перспективы мейнстрима технологий ИИ.
Авторы убеждены, что современный подход к ИИ не оправдал себя, и пришло время пересмотреть доминирующую стратегию.
Комментируя эту статью, я привожу 3, как мне кажется, убойных факта, иллюстрируя их 2мя крайне интересными и малоизвестными графиками о том, что:
✔️ на машинное обучение тратятся столь немыслимые объемы вычислительных ресурсов, что они просто скоро закончатся;
✔️ если даже удастся перевести машинное обучение на новую нейроморфную архитектуру Intel Loihi, в ближайшие годы это не решит проблему крайне низкого КПД машинного обучения на больших данных .
Из этого делается вывод, что пора готовиться к новой «ИИ зиме».
Подробней в моем новом посте
https://bit.ly/2xsqNiu
#AI #ИИ #КогнитивныеСистемы
Medium
Очнитесь от супер-хайпа!
Надо менять стратегию в разработках ИИ, иначе в них снова наступит «ИИ-зима»
DARPA пытается победить «глубокие фейки».
Но похоже, что эта битва уже проиграна.
Через несколько недель по проекту, финансируемому военными DARPA, ведущие мировые эксперты в области цифровой экспертизы соберутся на конкурс в области ИИ. Они будут конкурировать за создание с помощью ИИ наиболее убедительных поддельных видеороликов, изображений и аудио, а также попытаются разработать инструментарий, способный автоматически отлавливать и разоблачать такие подделки https://goo.gl/L4KyUd.
Подобные подделки, называемые «глубокие фейки» (deepfakes), стали «ядерным оружием» фейковых новостей. На этих видео-роликах с помощью глубокого обучения нейросетей, внешность и голоса знаменитостей наложены на тела актеров, которые творят и говорят всякое непотребство (не поленитесь пройтись по всем ссылкам этого поста, дабы прочувствовать глубину фейков).
Началось это, как положено, с порнографии. И если кто пропустил скандал с нейросетью, наученной «пририсовывать» лица знаменитостей порноактрисам, вот https://goo.gl/NhcvEV и вот https://goo.gl/oZz1PD резюме, а это видеообъяснение http://newsvideo.su/video/8286398.
Со времен этого порноскандала ситуация сильно усугубилась. Теперь, с помощью генеративных состязательных сетей (GAN), научились
- не только изготавливать внешне не отличимые для зрителя «глубокие фейки»,
- но и изготавливать их таким образом, что подделку невозможно инструментально распознать.
Простота изготовления и невозможность распознавания подделок (только посмотрите, как они издеваются над Президентом Путиным https://goo.gl/KoBi8n) ставят шах и мат службам национальной безопасности даже таких стран, как США.
Битва «снарядов и брони» вышла на последний этап. Броня научилась выявлять подделки с вероятностью 75% https://goo.gl/QMkn2w, однако новое поколение снарядов пробивает эту броню с вероятностью 80%.
Большинство экспертов уверены, что без 100%ной мобилизации на решение этой задачи компаний Google и Facebook (а по-хорошему, и всех остальных грандов ИИ) эту задачу не решить https://goo.gl/jFTTs7.
Но это конец независимому от государства ИИ. А если по-честному, то и конец свободы слова.
И потому американские вояки хватаются за соломинку, делая одну из последних попыток решить проблему в ходе открытого мирового конкурса под эгидой DARPAвской программы Media Forensics (MediFor).
Шутки шутками, но вопрос, быть или не быть тотальной цензуре, может решиться в ближайшие несколько месяцев.
#Deepfakes
Но похоже, что эта битва уже проиграна.
Через несколько недель по проекту, финансируемому военными DARPA, ведущие мировые эксперты в области цифровой экспертизы соберутся на конкурс в области ИИ. Они будут конкурировать за создание с помощью ИИ наиболее убедительных поддельных видеороликов, изображений и аудио, а также попытаются разработать инструментарий, способный автоматически отлавливать и разоблачать такие подделки https://goo.gl/L4KyUd.
Подобные подделки, называемые «глубокие фейки» (deepfakes), стали «ядерным оружием» фейковых новостей. На этих видео-роликах с помощью глубокого обучения нейросетей, внешность и голоса знаменитостей наложены на тела актеров, которые творят и говорят всякое непотребство (не поленитесь пройтись по всем ссылкам этого поста, дабы прочувствовать глубину фейков).
Началось это, как положено, с порнографии. И если кто пропустил скандал с нейросетью, наученной «пририсовывать» лица знаменитостей порноактрисам, вот https://goo.gl/NhcvEV и вот https://goo.gl/oZz1PD резюме, а это видеообъяснение http://newsvideo.su/video/8286398.
Со времен этого порноскандала ситуация сильно усугубилась. Теперь, с помощью генеративных состязательных сетей (GAN), научились
- не только изготавливать внешне не отличимые для зрителя «глубокие фейки»,
- но и изготавливать их таким образом, что подделку невозможно инструментально распознать.
Простота изготовления и невозможность распознавания подделок (только посмотрите, как они издеваются над Президентом Путиным https://goo.gl/KoBi8n) ставят шах и мат службам национальной безопасности даже таких стран, как США.
Битва «снарядов и брони» вышла на последний этап. Броня научилась выявлять подделки с вероятностью 75% https://goo.gl/QMkn2w, однако новое поколение снарядов пробивает эту броню с вероятностью 80%.
Большинство экспертов уверены, что без 100%ной мобилизации на решение этой задачи компаний Google и Facebook (а по-хорошему, и всех остальных грандов ИИ) эту задачу не решить https://goo.gl/jFTTs7.
Но это конец независимому от государства ИИ. А если по-честному, то и конец свободы слова.
И потому американские вояки хватаются за соломинку, делая одну из последних попыток решить проблему в ходе открытого мирового конкурса под эгидой DARPAвской программы Media Forensics (MediFor).
Шутки шутками, но вопрос, быть или не быть тотальной цензуре, может решиться в ближайшие несколько месяцев.
#Deepfakes
Realcleardefense
U.S. Military Funding an Effort to Catch Deepfakes | RealClearDefense