От слов и мыслей зависит не только будущее, но и прошлое.
Настолько сильно, что может даже поменять знак наших воспоминаний о матери.
Мы понемногу свыкаемся со страшноватыми открытиями бурного междисциплинарного прогресса на стыке эво-био-когни-психо-инфо наук.
• Нашими эмоциями – чувствами и предпочтениями, определяющими наше поведение - управляют нейробиохимические алгоритмы.
• Эти алгоритмы могут быть жестко прошиты (запаяны) в нас от рождения, а могут развертываться в различные гибкие варианты алгоритмических прошивок уже при жизни.

Но прогресс продолжается. И чем дальше, тем становится всё страшнее.
Выясняется:
1) что наша память тоже не совсем наша.
2) что осознаваемые нами чужие слова могут влиять на эмоциональный окрас наших мыслей, а те, в свою очередь, деформируют наши воспоминания.

А ведь люди издавна знают, что эмоции влияют на окрас воспоминаний. Но чтобы менять знак воспоминаний с плохих на хорошие или наоборот, - это чересчур!

И что с мыслями (а уж тем более со словами) нужно быть осторожней, мы в курсе. Знаем, что стоит начать упорно думать о коллеге и уж, не дай бог, о своем ребенке, плохо, как он начинает, почти на глазах, плохеть. Но чтоб просто, манипулируя словами в опроснике, заставить нас думать хуже или лучше о собственной матери, - это дудки!

Оказывается, не чересчур и не дудки.

Новое исследование «Изменение текущих оценок матерей приводит к изменениям в детских воспоминаниях о любви к матерям» однозначно показывает, что так оно и работает.
✔️ Воспоминание о том, любил ли человек свою маму или нет - зависит от его сегодняшнего представления о матери (а на него можно влиять, просто манипулируя опросником).

А ведь это самое святое – мать.
И значит подобным же образом можно легко влиять на наши воспоминания о любви к детям, бывшим возлюбленным, нынешним супругам, лучшим друзьям …

О какой же тогда фальсификации истории может идти речь. Если самое святое – воспоминания о любви – столь легко манипулируются в нашем сегодняшнем сознании.
Что уж тогда говорить про тональность воспоминаний о Сталине, если тональностью воспоминаний о матери можно, умеючи, манипулировать извне.

Подробней:
- популярно https://www.psychologicalscience.org/news/releases/current-thinking-memories-of-love.html
- для профи https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/2167702619842468?journalCode=cpxa

#эвобиокогнипсихоинфо

Социальные медиа людям не нужны.
Их минусы уже сильно перевешивают плюсы, и этот перекос угрожающе растет.
Социальные медиа не нужны нам, чтобы помогать государству и бизнесу:
• следить за нами;
• пудрить нам мозги;
• зарабатывать на нашем внимании.
Они не нужны нам, чтобы помогать всевозможным редискам и бандитам:
• распространять фейковые новости и теории заговора;
• агитировать и вербовать под свои знамена насилия и ненависти;
• отравлять наш демократический дискурс и заражать наш разум опасной антинаучной чепухой.
Они не больно-то нам нужны даже для того, чтобы:
• любоваться рекламой;
• заводить друзей и строить отношения;
• заказывать такси, садиться на автобус или летать на самолетах;
• слушать хорошую музыку или читать толковые книги;
• делать покупки;
• развивать или открывать субкультуры;
• находить единомышленников;
• планировать свою жизнь;
• понимать мир, в котором мы живем.

Те, кому сегодня реально нужны социальные медиа, - это:
• их создатели и владельцы, продолжающие зарабатывать на них большие деньги;
• бизнес, зарабатывающий еще большие деньги на нашем внимании;
• государства и спецслужбы, все более берущие нас под контроль;
• всевозможные редиски и бандиты.

Все разговоры и законодательные инициативы о разделе и демонтаже Facebook, переориентации его и прочих колоссов социальных медиа на иные модели и платформенные архитектуры, ужесточении нормативно-правовой базы платформ социальных медиа – пустое дело.
Пока сохраняется современная модель бизнеса социальных медиа – зарабатывать на нашем внимании – все эти изменения будут либо косметическими, либо, вообще, тщетными.

Видоизмененные и перестроенные социальные медиа будут по-прежнему:
• помогать нам устанавливать не сильно надежные связи;
• искажать наш взгляд на мир и раздувать рознь между нами;
• сжигать впустую самое ценное, что у нас есть - наше время.
И при этом усиленно работать на потребу бизнеса, государства, редисок и бандитов.

Значит в этой консерватории нужно что-то кардинально менять. Начиная, естественно, с модели бизнеса на внимании масс.
А от сегодняшней бизнес-модели и сегодняшних социальных медиа как токовых нужно, как от ядерного оружия, потихоньку и осторожно отказываться.

Таково мнение Колина Хоргана, опубликованное на OneZero https://onezero.medium.com/we-dont-need-social-media-53d5455f4f6b
И мне его соображения не кажутся категорически неверными или сильно преувеличенными.
Похоже на правду.

#СоциальныеМедиа

Привязанность к собакам зашита в наших генах. Генетика – ключевой фактор, определяющий любовь к собакам (у женщин на 57%, а у мужчин – на 51%). Приговор окончательный и обжалованию не подлежит, т.к. статистика ломовая – из крупнейшей в мире базы данных о близнецах.
Популярно http://bit.do/eS5Si и для профи http://bit.do/eS5SC

Но вот ведь фокус!
Ведь было же еще одно исследование на той же базе - о поисках отличий собачников от кошатников «The truth about cats and dogs: Are there genetic influences on pet ownership?» http://bit.do/eS8Fn
И оно показало, что представления о прирожденных предпочтениях нами собак или кошек – миф. Гены здесь не причем.
Но тогда получается, что в наших генах зашита просто любовь к животным:
- либо любим (собак, кошек, хомячков, попугайчиков и т.д.)
– либо нет (жалко таких, но что поделаешь).

А может ли это различие быть неким показателем врожденной доброты?
По-моему, запросто.
#Генетика

Внеземной разум где-то есть. Если есть мультиверс и корень из 2.
Можем ли мы утверждать, что на свете реально существует стотриллионный знак десятичного разложения квадратного корня из 2, если на практике рассчитан лишь триллионный знак?

Можно ли утверждать, что «нечто» существует:
- если «нечто» на практике никто не видел,
- и есть лишь логическое доказательство от противного некого свойства, из которого следует, что «нечто» якобы существует?

Стотриллионный знак - это пока что экспериментально непроверенное научное предсказание. Но это не мешает нам быть уверенными, что корень из 2 – иррациональное число, и у него обязательно будет стотриллионный знак. И сколько бы последователей Шигеро Кондо (рассчитавшего триллионный знак) ни взялись рассчитывать стотриллионный знак, ответ у них всех получится один и тот же. Ибо стотриллионный знак не только объективно существует в природе, но и существовал всегда и будет существовать вечно.

А теперь зададимся похожим вопросом.
Можем ли мы утверждать, что мультиверс - гипотетическое множество всех возможных параллельных вселенных, - реально существует?

Как и со стотриллионным знаком, мультиверс никто не видел. Это такое же экспериментально непроверенное научное предсказание.
И если наличие стотриллионного знака – это теоретическое следствие, неизбежно вытекающее из нашего понимания математики, то наличие мультиверса – неизбежное теоретическое следствие из нашего понимания законов физики.

А если кто-то пытается не признавать мультиверс, ссылаясь на спорность гипотезы, - тогда просто тупик. Ведь если мы признаем инфляционную космологию, управляемую квантовой физикой, мультиверс становится неизбежным следствием.

Так может не признавать инфляционную космологию?
Но без нее повисают ответы на иначе неразрешимые проблемы космологии Большого взрыва.
Тогда может и Большой взрыв не признавать? …

А зачем? Лишь только из-за того, что идея мультиверса кажется нам принципиально непроверяемой?
Но ведь есть же вещи, которые мы не можем наблюдать, но которые, как мы знаем, должны существовать. Как например, со стотриллионным знаком корня из 2. Или как это было совсем недавно с гравитационными волнами.


А теперь о том, к чему я и клоню.
Вернемся к вопросу о существовании внеземного разума, поставленном в предыдущем посте на эту тему.
Ответ здесь довольно очевиден. Тут логика в одно действие. Достаточно признать, что мультиверс существует, как существование внеземного разума становится теоретически неизбежным.
Ибо мультиверс столь огромен, что чисто комбинаторным образом в нем возникает все возможное. Абсолютно все, что только может, в принципе, существовать. Включая неограниченное число внеземных разумов.

А раз так, то «можно точно сказать, что внеземной разум где-то есть; вопрос лишь в том, каково расстояние до ближайшей цивилизации от нас». Как это и было сказано дфмн. А.Д. Пановым – известным ученым, ведущим семинар по космической философии НКЦ SETI – в его лекции «Вселенная и Мультиверс». Вот эта фраза.

Послушайте всю лекцию. В ней очень интересные вещи рассказываются. Весьма возможно, что это лучшая популярная лекция в сети на сложнейшую для понимания тему мультиверса. Не зря же она первоначально была спроектирована Пановым для прочтения отряду космонавтов, а потом многократно дополнялась и усовершенствовалась.
• Об ошибке Эйнштейна.
• О скорости больше скорости света.
• О том, что превышает видимую Вселенную в 10^10^100 раз.
• О космической неопределенности и австралийском диполе.
• О мультиверсе 4ёх уровней.
И о том, что, если все непротиворечивые математические структуры существуют физически, то Вселенная абсолютно познаваема: надо только включить воображение и двигаться по пути этого познания.

Слайды лекции (начиная с 21го)

Предыдущий пост на эту тему

Дискуссии о том, что развитие ИИ идет не туда, становятся все более активными и авторитетными. Все больше исследователей разделяют мысль, что глубокое обучение, хоть и эффективно для узких практик, но бесполезно для реализации универсального механизма когнитивных функций типа биологического разума. И уже нет большой надежды, что, идя по этому направлению, что-то кардинально изменится.
Критики магистрального направления развития ИИ предостаточно.
Но что же взамен? Какие альтернативы?
Апологеты существующей парадигмы ИИ, в авангарде которых, естественно, ее главные выгодоприобретатели - крупный бизнес, пока успешно отбиваются от нападок. Так и так, мол, мы ищем альтернативные пути, но реальных практических альтернатив пока нет.
А ведь это не так. Альтернативы есть.
И чтоб не сотрясать голословно воздух, вот конкретный пример потенциальной смены парадигмы.
Читать дальше (примерно на 6 мин.)
- на Medium http://bit.do/eTt6z
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/GDp5v
#ИИ

Революция ИИ-дронов на подходе
Современный военный дрон – это вовсе не банальный маленький беспилотный самолетик, способный переносить груз размером с пицу.
Одиночные дроны стали идеальными роботами-убийцами, оставив без работы большинство ниндзя. Идеально скрывающиеся роботы-убийцы широко используются, например, на Ближнем Востоке, чтобы людям-операторам быстро, эффективно и абсолютно безнаказанно уничтожать других людей на значительном расстоянии.
И это далеко не все. Сегодня рой дронов уже может запросто устранить целый авианосец.
Причем обе вышеописанные функции даже не требуют автономии.
А можете себе представить возможности автономных одиночный и роевых ИИ-дронов в руках военных и террористов?

Что же не хватает современным операторским дронам на пути к полуавтономным ИИ-дронам завтрашнего дня?
Ответ – не хватает всего лишь данных для обучения.

Нужны большие, разнообразные, сложные тесты, чтобы продвинуть прогресс в этой области, подобно тому, как ImageNet побудила исследователей применять методы глубокого обучения для решения того, что в то время казалось очень сложной задачей распознавания образов.

Новый серьезный шаг в этом направлении сделан. Исследователи Университета Цюриха и ETH Zurich разработали набор данных UZH-FPV Drone Racing Dataset, который является самым крутым набором данных визуально-инерциальной одометрии на сегодняшний день.

Большие ускорения и сложные траектории крайне затрудняют обучение сложным полетам. Нужно научить ИИ-дроны высокоскоростной оценке состояния и мгновенному принятию верных решений. Однако, существующие наборы данных не решают эту проблему. Это и побудило исследователей записывать видео с места пилота гоночного квадрокоптера, оснащенного датчиками и пилотируемого профессиональным пилотом. Траектории включают быстрые круги вокруг полигона с гоночными воротами, а также траектории свободной формы вокруг препятствий, как внутри, так и снаружи (например, слалом между деревьями).
Исследователи записали 27 последовательностей полета по двум типам ландшафтов, и эти траектории являются по существу мультимодальными, включая измерения датчиков, записанных на двух разных бортовых компьютерах, а также внешние измерения с внешнего трекера.
Камеры событий представляют собой новые биодатчики, которые измеряют изменения яркости асинхронно в форме потока событий (см. вчерашний пост), кодирующих знак и местоположение изменения яркости на плоскости изображения.

Итак, гожий набор данных есть.
Осталось научить дронов гонкам. И тогда из крадущихся они превратятся в настоящих терминаторов.

Подробнее:
- Готовы ли мы к автономной гонке дронов? UZH-FPV Drone Racing Dataset (PDF) http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA19_Delmerico.pdf
- UZH-FPV Drone Racing Dataset (веб-сайт ETHZurich) http://rpg.ifi.uzh.ch/uzh-fpv.html
См. также https://t.me/theworldisnoteasy/763

#БПЛА

«Малоизвестное интересное» совместно с ШАД и управлением машинного интеллекта и исследований Яндекса поздравляют победителей конкурса, задавших самые интересные вопросы о перспективах Natural Language Processing.
Победителями конкурса стали трое читателей канала «Малоизвестное интересное»
• Ерсаин Шакирович Макажанов
• Цокто Валерьевич Жигмытов
• Ксения Евгеньевна Гурьянова
Ответы на три интереснейших, глубоких и умных вопроса названных победителей конкурса дают профессор Школы информатики университета Эдинбурга Mirella Lapata и доцент Института логики, языка и вычислений университета Амстердама Wilker Aziz.
Видео на 6,5 минут https://youtu.be/GD6lEj7BfYw
Узнайте, что за вопросы о перспективах NLP сейчас самые интригующие, и познакомьтесь с эксклюзивным мнением о них лучших мировых экспертов.

Россия включается в мировую ИИ-гонку. США тормозит. А Китай уходит в отрыв.
Последние новости позволяют оценить серьезность и масштаб российских претензий в мировой ИИ-гонке, а также расклад мировых сил в этой гонке на ближайшие год-два.
Новости такие.
РОССИЯ
• Сегодня Путин проведет совещание по развитию технологий в области ИИ. Центральной темой встречи станет обсуждение разработанной Сбербанком национальной стратегии развития искусственного интеллекта.
• Сегодня же объявлено о конкретных цифрах финансирования, полученных РФПИ от иностранных инвесторов для финансирования российских компаний в сфере ИИ - $2 млрд.
• Исходя из российской практики, можно предположить, что федеральные инвестиции в ИИ составят примерно ту же сумму – до $2 млрд.
США
• 21 мая 2 сенатора США представили национальную стратегию по ИИ. Сенаторы - соучредители Совета по ИИ Сената, - совместно с членом Комитета по торговле Сената, представили S. 1558 - двухпартийный Закон об инициативе в области ИИ (AI-IA). Его цель - координация национальной стратегии развития ИИ, обеспечиваемой федеральными инвестициями в размере $2,2 млрд.

Из этих новостей можно сделать такие выводы.
1) Объемы федеральных инвестиций в ИИ со стороны России и в США будут примерно одинаковые – примерно, по $2 млрд.
2) Инвестиции в ИИ со стороны бизнеса России и США отличаются на полтора порядка. Заявление Грефа «мы будем точно не хуже Google и Apple» останутся благими пожеланиями при текущем уровне финансирования НИОКР. Например, в Google в 2018 бюджет НИОКР был $21 млрд. В Сбербанке на полтора порядка меньше.
3) Т.о. суммарное финансирование развития ИИ правительством и бизнесом США и России будет примерно $30+ млрд против $4+ млрд.
Ну а теперь самое интересное.
КИТАЙ
Лучшим источником данных по ИИ Китая сейчас служит разведка США. Сами китайцы, конечно, тоже много публикуют, но сильно дозируют информацию, давая её под выгодным для себя углом зрения.

Но разведка США держит руку на пульсе. Две недели назад Комитет по разведке Палаты представителей США провел открытые слушания на тему «Цифровой авторитаризм Китая: наблюдение, влияние и политический контроль».
Желающие могут почитать все тексты слушаний и посмотреть выступления экспертов.
Резюме удручающее.
1) Китай развертывает в беспрецедентных масштабах широкую сеть наблюдения, которая использует достижения ИИ и МО для устранения внутриполитического инакомыслия и оптимизации политического контроля Компартии.
2) Китай экспортирует эту модель технологического социального контроля в страны всего мира, способствуя международному возрождению и скатыванию к авторитаризму во многих странах с формирующейся демократией.
3) Принятые и экспортируемые Китаем инвазивные меры наблюдения направленны на оптимизацию политического контроля и включают в себя (а) систему социального кредитования и (б) интегрированное решение Huawei «Безопасный город».
4) Эти попытки Пекина бросить вызов международному порядку поддерживаются беспрецедентным финансированием, как со стороны государства (порядка $30-40 млрд), так и со стороны бизнеса (порядка $60-80 млрд)

Подводя итог, зафиксируем, что суммарное финансирование развития ИИ Китаем превысит объемы финансирования:
• США – примерно втрое;
• России – примерно в 20+ раз.
#ИИ #БольшаяВойна #Геополитика

США близки к проигрышу ИИ-гонки Китаю
Итоговый анализ технологических, финансовых и политических действий США и Китая по состоянию на июнь 2019 позволяет констатировать вышесказанное.
Во вчерашнем посте дана оценка объемов финансирования развития ИИ США и Китаем на ближайшие годы.
Ранее, в феврале сего года, когда еще не было окончательной ясности позиции США в этом вопросе, я писал что: Китай обходит США в ИИ-гонке. США сдаваться не намерены, но переломить ситуацию пока не могут. Дополнительные материалы к приведенному в упомянутом посте анализу можно найти в презентации доклада, прочитанного в феврале мною в Американской торговой палате (AmCham Russia).
Мой доклад заканчивался цитатой Венди Андерсона – экс-замначальника Генштаба США,
GM Defense & National Security:
«На сегодняшний день мы, в основном, участвуем в дебатах о запрете экспорта ИИ. В отсутствие значительных федеральных расходов на ИИ и отсутствия надежной национальной стратегии в области ИИ мы теперь еще и пытаемся ограничить способность наших частных компаний получать доступ к капиталу посредством международных продаж на крупнейшие мировые рынки …Мы проигрываем эту гонку».

Прошедшие с моего доклада 4 месяца позволяют предположить, что можно перефразировать итоговую фразу этой цитаты на - … Мы близки к проигрышу этой гонки.

Но ведь просто так США гонку не проиграют. Сверхдержава, столько лет бывшая единственным лидером в области ИИ, рано или поздно опомнится.
И что будет тогда?

Остается только уповать, что прогноз из доклада Директора Open AI Джека Кларка о возможном «ИИ-Чернобыле» (см. «Artificial Intelligence and Countries: What Might Happen, What We'd Like to Happen, What We Should Avoid Letting Happen» в «Technology and National Security: Maintaining America's Edge») все же не сбудется.
«Если правительство считает, что оно не участвует в гонке, сотрудничая с другими частными или государственными субъектами, у него появится стимул к тому, чтобы срезать углы на методах предсказуемости, надежности и отказоустойчивости таких систем. Это может привести к развертыванию мощных ИИ-систем с непредсказуемыми профилями риска-приглашая нас задаться вопросом, как может выглядеть ИИ-Чернобыль».

Китай перспектива мирового «ИИ-Чернобыля» вряд ли остановит.
А вот США?

#ИИ #БольшаяВойна #Геополитика

Эрни от Huawei побил Берта от Google
Разговоры о том, что Китай лишь копирует прорывные решения, пора забыть. Вот яркий пример реально прорывного подхода в NLP. Исследователи из Университета Цинхуа и компании Huawei Technologies разработали ERNIE (модель расширенного представления языка с информативными сущностями), работающую ощутимо точнее, чем новейшая и лучшая в мире модель BERT, недавно разработанная Google AI.
Во время предварительного обучения система пытается связывать слова, которые она читает, с сущностями, хранящимися в структурированном графе знаний. Для интеграции внешних источников данных исследователи создают дополнительную цель предварительного обучения, которая побуждает систему изучать соответствия между различными цепочками токенов. Например, текст «Боб Дилан написал Blowin' in the Wind в 1962 году» и найденные в нем сущности (Боб Дилан, Blowin' in the Wind).
Суть метода в том, что при предварительном обучении объединяются текст из Википедии с встраиваемыми знаниями. Эти знания получают в ходе обучения на Викиданных. Они представляют собой структурированный набор имен объектов, используемых для идентификации сущностей в графе знаний.
Результаты испытаний таковы.
1) Модель ERNIE показала по точности лучшие результаты (примерно на 5-7%) во всех тестах.
2) ERNIE также превосходит BERT в классификации отношений между объектами.

Можно констатировать.
Китайцы разработали экспериментальную систему, реализующую новый подход в NLP: Языковая модель + База знаний
Этот подход может стать прорывным шагом:
- от систем, «понимающих» контекст путем сравнения слов, стоящих до и после обрабатываемого,
- к системам, «понимающим» контекст путем сопоставления его с известными фактами о сущностях.
Второе видится значительно эффективней.

О BERT прочтете здесь
Об ERNIE и о том, как он побил BERT, - здесь
#NLP

Начало конца американского Big Tech’а
Если смотрели сериал «Миллиарды», то знаете, насколько серьезный урон могут понести даже крупнейшие компании от серьезного наезда федеральных властей (в первую очередь, Министерство юстиции и FTS). Могут посадить топов, могут разорить, расчленить и опустить владельцев. И все это, - с особым цинизмом и размахом.
Теперь мы можем наблюдать это в реальной жизни и в реальном времени - свора федералов спущена на компании Big Tech’а:
- свора Министерства юстиции спущена на растерзание Apple и Google.
- свора FTS будет грызть Amazon и Facebook.

Начато глобальное расследований антиконкурентного поведения технических гигантов. Детали расследования держат в тайне. Но уже просочилась информация, что в итоге расследования ставится цель Amazon и Apple сильно припугнуть, но до смерти не убивать, а вот с Google и Facebook оттянуться по полной.

Из многих способов давления на китов бизнеса, антимонопольные меры всегда были одними из самых значительных и разрушительных способов наезда со стороны федеральных властей.
Это может привести к таким серьезным последствиям, как разделение компаний. Но даже если этого не произойдет, все равно, наезд федералов может серьезно отвлечь усилия компаний от развития, затормозить поток инноваций и стоить больших денег.
Microsoft уже усвоил этот тяжелый урок после антимонопольной борьбы с Вашингтоном два десятилетия назад.

Почему же теперь навалились на эту четверку?
Мой ответ – из-за начавшейся «гонки вооружений» в области ИИ (“AI arms race”).
Год назад я писал, что маховик ИИ-национализма в США уже раскручивается, и скоро начнется волна ИИ-национализации.
Напомню:
• ИИ-национализм провозглашает приоритет экономических и военных интересов страны главной целью национальных ИИ-стратегий;
• ИИ-национализация направлена на интеграцию ресурсов государства и частных компаний с переориентацией стратегических целей бизнеса на экономические, геополитические и военные интересы государства.
Вот и настало время выкрутить руки гигантам Big Tech’а, дабы навсегда отбить охоту пренебрегать интересами государства на фоне нарастающей мощи Китая.
- Microsoft радостно сотрудничает в военными и разведкой – и к компании претензий нет.
- Amazon и Apple против сотрудничества сильно не возражали – и поэтому их лишь напугают (дабы и дальше вели себя прилично)
- А вот Google и Facebook будут бить от души. Google – за историю с отказом сотрудничать c программой Maven. Facebook – за изворотливость Цукерберга, превратившего слушания в Конгрессе в ничего не значащий фарс без каких-либо последствий.

Wall Street уже понял, что началось. За день акции Alphabet упали на 6%, а Facebook – больше чем на 7%. Бой бульдогов под ковром начался.
Следующий раунд – слушания в Конгрессе.
Ну а самое интересное, как обычно в таких случаях, происходит под ковром.
Но об этом Reuters, к сожалению, не напишет https://www.reuters.com/article/us-tech-antitrust-exclusive/exclusive-u-s-justice-dept-considering-apple-probe-sources-idUSKCN1T42DD

А начиналось все довольно мирно https://t.me/theworldisnoteasy/633
#ИИ-национализм #ИИ-национализация

Президентская кампания будет фейковым адом.
Мы живем в фейковом мире, - неделю назад справедливо написали в Axois. И они таки правы.
Недавнее фейковое видео спикера палаты представителей Нэнси Пелоси – всего лишь цветочек, в сравнении с ягодками, что ждут нас впереди. Всего лишь чуть замедлили скорость воспроизведения, и никакой DeepFakes даже не нужен – все зрители уверены, что дама - спикер подшофе.
Фальшивое видео может посеять страшный политический хаос, а противостоять ему крайне сложно. Сейчас ведь даже невозможно понять, кто несет ответственность за это.

И если, как предполагают западные аналитики, президентская кампания 2020 в США будет фейковым адом, то ее итоги станут просто непредсказуемыми.
Журналисты Axois опросили 24 предвыборных штаба обеих партий США, как они планируют бороться с грядущим фейковым адом. И выяснилось – никак
Никто просто не знает, как с этим бороться.
Потенциал глубоких фейков просто порушил все предвыборные стратегии. И сам институт всеобщих выборов зашатался.

Может ли технология DeepFakes стать могильщиком всеобщих выборов, - узнаем через год.
Ну а фабрика троллей уже перепрофилируется 😎

#Deepfakes

Давно собирался написать об этом. И как это часто бывает, когда слишком долго собираешься что-то сделать, - это сделают другие. Так вышло и в этот раз. Но я не тужу. Сделано хорошо.
Мелани Митчелл (профессор компьютерных наук в Государственном университете Портленда) – не только глубоко разбирается в теме, но и очень ясно мыслит и весьма понятно излагает. И поэтому читать ее тексты интересно, понятно и полезно.
Новая книга Мелани Митчелл «Искусственный интеллект: руководство для думающих людей», выйдет только в октябре. Но уже сейчас можно прочесть важный текст из этой книги, озаглавленный «Как научить самоуправляемый автомобиль, чтобы снеговик не перешел ему дорогу?».
Эта статья, как и вся книга, весьма рекомендуются мною к прочтению тем, на кого они рассчитаны – думающим людям.
Ну а я здесь поразмышляю вокруг главной идеи статьи и книги -
что же стало главным итогом развития ИИ за без малого шесть с половиной десятилетий?

• мой новый пост (7 мин) на Medium http://bit.do/eUrCP
• мой новый пост на Яндекс Дзен https://clck.ru/GThrx
#ИИ #МашинноеОбучение

Они видят сквозь пространство и время, а их мозг работает иначе
Они — эволюционный предшественник нового вида Homo imaginationis
Выводы нового исследования Дартмутской лаборатории социальной нейробиологии и Пристонского университета поражают сами по себе. Однако, когда начинаешь задумываться об интерпретации этих результатов, просто едет крыша.
Выводы таковы.
1) Творческий потенциал зависит от т.н. дистального моделирования – умения человека переноситься в воображении из его реальности «здесь и сейчас» к мирам, удаленным во времени и пространстве: физическом (удаление по расстоянию), семантическом (удаление по смыслу), вероятностном (удаление от текущего понимания вероятностей) и абстрактном (удаление по уровню абстрагирования от реальности).
2) Звезды креативности обладают уникальными возможностями дистального моделирования, осуществляемого ими путем задействования в мозге особого нейронного механизма - дорсомедиальной подсистемы сети пассивного режима.
Иными словами, (1) творческий потенциал зависит от возможности мысленно улететь как можно дальше от реальности, и (2) этим даром обладают люди, у которых мозг от рождения работает иначе, чем у большинства.

Таким образом, супер-креативные люди – своего рода имаджинавты, способные к ничем не ограниченным перемещениям по неисчерпаемой вселенной воображаемых миров.
Они подобны люденам из романов братьев Стругацкий - вымышленной человеческой расе, обладающей сверхчеловеческими возможностями, которые им даёт очень редкое генетическое отклонение - «третья импульсная система».
Но имаджинавты – не плод гениальной фантазии. Это реальные люди, живущие среди нас. А их сверхчеловеческая креативность (и, возможно, не только) – столь же редкое генетическое отклонение, как и «третья импульсная система» люденов.
Да и сами братья Стругацкие, конечно же, были имаджинавтами. Кто бы сомневался!

Детальней о выводах и об их удивительных возможных интерпретациях, читайте в моем новом посте (примерно 8 мин чтения):
• на Medium https://bit.ly/3MPaVKZ
• на Яндекс Дзен https://clck.ru/GVuVB

#Креативность #Воображение

Приложения для «тренировки мозга» - это разводилово и потеря времени
Приложений, обещающих сделать вас умнее всего за несколько минут в день – море. Эти простые игры обещают улучшить выполнение важных повседневных задач за счет тренировки внимания, скорости и разнообразия сообразительности.
Но может ли простое нажатие на анимацию с плавающими рыбками или вспыхивающими надписями на экране телефона действительно помочь вам улучшить работу мозга?
Уолтер Бут из университета Флориды несколько лет исследовал этот вопрос, пережив серию довольно крутых наездов со стороны игрового бизнеса.
Результаты работы Уолтера, обобщающие выводы десятков исследователей из разных стран, позволяют утверждать:
✔️ Дипломатично-оптимистичный ответ на вопрос, стоит ли тренировать мозг приложениями для смартфонов, - «мы этого просто не знаем».
✔️ Но фактический ответ на этот вопрос вполне однозначный - «нет».
Самый важный урок, следующий из тщательного анализа широчайшего корпуса материалов по обучению, заключается в следующем.
❗️ Если вы хотите улучшить свои показатели в решении задачи, которая важна для вас, тренируйтесь на этой задаче. Тренировка на «мозговых играх» может сделать вас лучше исключительно в этих играх.
Подробней здесь
#Обучение #СмартИгры

Пути ИИшные неисповедимы.
Но ясно одно– это второй фазовый переход в истории человечества.
Первый – был открытием электричества, изменившего со временем большинство аспектов жизни людей: от освещения и кардиостимуляторов до электродвигателей и компьютеров, от радио и ТВ до Интернета и самого ИИ…
Трансформационный потенциал ИИ подобен электричеству. Но он еще больше.
Ибо трансформирует не только технические аспекты жизни людей, но и всё «нетехническое» в нашей жизни: от маркетинга до выборов, от юридической практики до написания романов, от выбора профессии до выбора сексуального партнера. А уж что будет на стыке ИИ с биотехом – дух захватывает.

При этом нужно отдавать себе отчет, что обратного хода уже нет. Курок нажат. Бомболюк сработал. Лавина пошла. Процесс не остановить. И куда он пойдет, можно только гадать.
Теперь каждый день будут появляться все новые и новые попытки использовать ИИ во всевозможных целях: в умных и глупых, высоких и шкурных, вдохновляющих и страшных.
Будут пытаться задействовать ИИ и для совершенно бессмысленных целей - типа робота, умеющего печатать на клавиатуре https://portalhr.com/wp-content/uploads/2016/02/robot.png.
Или для осмысленных, но совершенно неожиданных целей - типа универсальной распознавалки-классификатора поцелуев https://arxiv.org/abs/1906.01843.

Ясно одно. Пора от обсуждений чисто технологических аспектов ИИ и от забалтывания околоИИшных псевдофилософских тем, типа «этики ИИ», переходить к осмыслению возможных сценариев развития ИИ, как второго фазового перехода в истории человечества. Нужно «собирать мысли в кучку» и пытаться понять:
- куда это нас ведет;
- и что, говоря словами Б. Стругацкого, «ждёт нас за поворотом, в глубине … в мире хищных вещей».

Первую попытку такого «собирания мыслей в кучку» предприняли исследователи из Cognizant Technology Solutions и Техасского университета в Остине. Они честно признали:
1) пути ИИшные неисповедимы;
2) а чтобы хоть как-то пытаться спрогнозировать, куда это все пойдет, мы можем лишь опираться на известный нам опыт развития двоюродных технологических братьев ИИ - компьютеры и всемирная сеть.

Анализируя эволюцию компьютеров и интернета, как техно-бизнес-социо-гуманитарных феноменов, авторы исследования выделяют 4 общих для них фазы эволюции: стандартизация, юзабилизация, консьюмеризация и фундаментализация (имхо, не самое удачное название фазы, - я бы назвал банализация).

Например.
Фазой юзабилизации для компьютеров был переход на графические интерфейсы. А для интернета – переход на каскадные таблицы стилей — технология описания внешнего вида документа, оформленного языком разметки.
А на фазе фундаментализации (или, используя мой термин, банализации) – которую уже достигли компьютеры, а интернет приближается - людям уже не нужно понимать и заботиться о том, где и как что-то работает. Люди просто взаимодействуют с результатами этой работы, так же, как мы взаимодействуем с выключателем освещения или водопроводным краном. Включил – и пользуйся.

ИИ сейчас на 1й фазе. Нужны стандарты. В 1ю очередь - нет, не этика! А то, как соединять разные ИИ для работы вместе.

До 2й фазы еще пилить и пилить. Но нужно уже сейчас думать, как избежать ошибки с компьютерами – доминирование Microsoft в индустрии ПК в 90ых. Если такое произойдет на фазе юзабилити ИИ, это дорого обойдется человечеству.

Фаза консьюмеризации – страшное время. Это и будет мир хищных вещей из романа Стругацких. Избежать не удастся. Но каждому нужно думать и думать. Как суметь остаться человеком в ситуации, когда можно свободно купить вакуумный тубусоид, лечь в ванну и испытать невероятные ощущения от исполнения подсознательных желаний под действием слега?

Ну а что банализация? Да будет круто…
Если, конечно, человечество сохранится после фазы консьюмеризации ИИ.
Подробней https://arxiv.org/pdf/1905.13178.pdf

#ИИ

Найден метод надежного прогноза успешности стартапов.
Это изменит $330 млрд -ный венчурный бизнес (и не только).

Авторы этого открытия считают, что научились, как бы, оцифровывать потенциал конвертации человеческого капитала в рост коммерческой успешности стартапов.
Найденный способ —  формальный : задал нужные входные данные и алгоритм выдаст результат.
Как показала проверка, предсказательная точность способа примерно вдвое выше лучших показателей профессионалов венчурных инвестиций, чья работа при этом несравненно дороже.
Всё это звучит абсолютно нереально.
Ну не может такого быть, потому что не может быть никогда!
Но метод тщательно проверен на 26-летней статистике мировой базы данных стартапов, и лежащая в основе метода гипотеза подтвердилась.
Это открытие, теоретически, способно перевернуть не только индустрию венчурных инвестиций, но и весь бизнес. Ведь речь идет о 100%-но автоматизируемой аналитике, по мнению авторов, решающей заветную задачу любого бизнеса —
прогноз превращения знаний в деньги.
Эта аналитика предоставляет возможности:
1. оцифровывать скорость притока в компанию знаний и компетенций за счет прихода в неё новых сотрудников;
2. анализировать возникающие в результате переходов людей перетоки компетенций в масштабах всей социальной сети из конкурирующих компаний;
3. весьма точно прогнозировать на годы вперед трансформацию притока знаний и компетенций в коммерческий успех компаний.
Т.е. просто улет! Но есть и обоснованные сомнения.
Не в прогнозной точности новой модели. Она действительно вдвое выше, чем прогнозы экспертов по венчурным инвестициям (тут против результатов численного моделирования на реальных данных, при всем желании, не попрешь).
Сомнения есть в интерпретации гипотезы,
положенной авторами в основу своего метода.
Ведь что, на самом деле, лежит в основе их модели?
• Авторы считают, что их модель оцифровывает потенциал конвертации человеческого капитала стартапов в рост коммерческой успешности их бизнеса.
• Мне же видится, что все существенно проще. Не в знаниях дело. Эта модель описывает —
конвертацию связей во впечатления, конвертируемые затем в деньги.
Если эта альтернативная гипотеза верна, то найден очередной поразительный и, я бы даже сказал, скандальный пример работы «сетевой формулы успеха» Альберта-Ласло Барабаши — «сетевого Эйнштейна» 21 века.

Продолжить чтение этой феноменальной истории вы можете, перейдя к моему новому посту на 12 мин.:
- Medium http://bit.do/eVmRa
- Яндекс Дзен https://clck.ru/GdURm
#ScienceOfSuccess #ЧеловеческийКапитал #Стартапы

Создан первый воплощенный в дроне ИИ, способный справиться с двумя НЛО.
Его преимущество – знание собственного несовершенства.
Если вам в лицо летит мяч – вы автоматически уклоняетесь, делая это не задумываясь. За доли секунды встроенный в вас эволюцией нейрокод просчитывает варианты уклонений, выбирает лучший и применяет его, не спрося вашего на то разрешения. Только так можно выжить в нашем мире. Эволюция это знает и умеет делать живых существ, способных делать такое запросто.
Но чтоб сделать такое запросто и очень-очень быстро, мало иметь быстрый вычислитель (в голове или процессоре). Еще нужно:
1) уметь распознавать не сами объекты, а их движение (так делает сетчатка созданного природой уникального прибора - глаза);
2) знать «тактико-технические» характеристики своего тела – что оно может делать и как быстро (такой ИИ называется воплощенный - Embodied AI – и это одна из моих любимых тем).
Посмотрите, насколько эффективно подобное делают птицы. А ведь это многократно замедленное видео. В реальности они движутся столь быстро, что вы бы этого просто не поняли.

Первый в мире «Воплощенный ИИ», осознающий свое несовершенство, - это EVDodge - дрон, оснащенный:
- «камерой событий» (event camera), способной выявлять вблизи себя НЛО (независимые летающие объекты - Independently Moving Objects);
- системой самооценки своих движений - estimating self-movement.
Этот дрон умеет уклоняться одновременно от двух НЛО и «понимает» пределы своих физических возможностей (без чего любой расчет сценариев уклонения делать бессмысленно).
Подобно отдельным нейронам тканей человеческого глаза, ячейки датчика «камеры событий» регистрируют только изменения в картине, которую они наблюдают. Такой подход позволяет избавиться от большого количества избыточных статических данных, концентрируясь только на происходящих изменениях. Такой тип камер идеален для роботов при решении задачи быстрого маневрирования, поскольку тут важнее не врезаться во что-нибудь, а не разбираться, что именно это было. Ведь и мы не распознаем что именно летит нам в физию – мяч, бутылка, плюшевый мишка – какая разница! Отклоняйся и будешь цел.

Для выбора оптимального сценария уклонения выполняется сопоставление летательных возможностей НЛО и собственных летательных возможностей дрона (он их знает). Если последние хуже, чем у НЛО, ничего не поможет – дрон получает удар. А наш нейрокод в таких случаях заставляет нас закрыть глаза – хотя бы зрение сохранить, если удар неизбежен.

В итоге эффективность уклонений дрона составляет до 70% при объектах неизвестной формы и низкой освещенности. Ну а элегантности уклонений дрона до колибри еще далеко.
Оцените сами.
Популярно по-русски.
Все детали описания, как спроектирован и как работает (англ.)
#БПЛА #ВоплощенныйИнтеллект

Над вопросом, почему персональный состав элит стабильно воспроизводится со сменой поколений - “почему сын майора не может стать генералом”  — люди давно ломают голову. Лежащий на поверхности ответ – «потому что у генерала свой сын есть»  — правилен по сути, но не раскрывает механизма того, как это работает в обществе.
Новое междисциплинарное исследование выявило этот механизм.
Суть в том, что люди живут не в реальности, а в мире своих впечатлений. И в этом мире впечатлений есть мифы и фикции покруче тех, о которых писал Харари.

Подробней в моем новом посте на 4 мин. чтения
- на Medium https://sergey-57776.medium.com/%D1%81%D0%BE%D1%86%D0%B8%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE-%D0%B7%D0%B0%D1%88%D0%B8%D1%82%D0%BE-%D0%B2-%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%85-8714b110fca
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/Gfywj
#СоциоэкономическийСтатус #Неравенство #Самоуверенность #Иерархии

Запах навоза и гнилой рыбы, как средство для запоминания моря информации.
Мы захлебываемся в объемах новой информации. Не справляются даже супер-профессионалы. Например, Константин Анохин начал свою интереснейшую 3х часовую лекцию "Мозг: итоги 2018 года" (смотрите на Ютубе) с сетования на физическую невозможность охватить публикации хотя бы основных нейронаучных журналов. Как это анализировать? – спрашивает он. Ведь таких журналов уже более 600.
Но шанс есть.
- Поисковики уже позволяют фильтровать моря информации по ключевым словам.
- Онлайн доступ увеличивает скорость ознакомления с отфильтрованными материалами до пределов физического восприятия текста (а он весьма высок – примерно, 1-2 стр. в сек).
Проблема упирается в память. 90%+ просмотренного материала просто вылетают из головы уже на следующий день. А конспектировать времени нет. Это столь долго, что данный метод запоминания стал сегодня практически неприемлемой роскошью.
Как быть? Нужны иные методы, позволяющие лучше запоминать результаты беглого ознакомления с информацией.

И здесь, слава богу, есть шанс.
Дело в том, что еще в 1972 году Тульвинг разделил память на два типа: эпизодическую и семантическую.
Эпизодическая память — один из видов долговременной памяти, который включает в себя воспоминания о конкретных событиях, ситуациях и переживаниях, имевших в силу чего-либо, сильную эмоциональную окраску. Первый поцелуй или сильный ожог, первый выезд на море или как вас покусала собака.
Второй тип памяти - семантическая память, содержащая общие знания. Это память на слова, понятия, правила и абстрактные идеи; она необходима, чтобы пользоваться языком. По словам Тульвинга: «Это умственный тезаурус, который организует знания человека о словах и других вербальных символах, их значениях и референциях, о связях между ними и о правилах, формулах и алгоритмах манипулирования этими символами, понятиями и отношениями. Семантическая память регистрирует не воспринимаемые свойства входных сигналов, а их когнитивные референты».

Вот этот 2й тип памяти нам и нужен при быстром просмотре морей информации. И тут есть полезный фокус.
Обнаружено, что эпизодическая память может работать взаимозависимо с семантической. Например, учебная информация усваивается гораздо лучше, если её связать с уже имеющимися знаниями или вписать в контекст личной истории человека.
И что еще более важно, эпизодические воспоминания играют определенную роль в извлечении семантических воспоминаний.
Т.е. мы можем попытаться усилить свою семантическую память за счет усиления персональных эпизодических воспоминаний.

Но как это сделать?
Новое исследование предлагает для этого фантастическую эвристику – можно воспользоваться наиболее отвратительным вам запахом.

Дело в том, что:
1) Наиболее мощный усилитель эпизодических воспоминаний – негативные эмоции. Можно, например, в ходе интенсивного процесса поглощения информации, загружаемой в семантическую память, хлестать себя бичом или бить током электрошокера. Но это как-то негуманно и больше походит на мазохизм. Короче, - подходит далеко не каждому.
2) А можно, как обнаружило исследование, просто сопроводить процесс поглощения информации наиболее отвратительным для вас запахом. Здесь кому что: запах навоза, гнилой рыбы и т.п.
В итоге, гарантированно улучшается эпизодическая память (исследование это практически доказало).
Улучшение семантической памяти за счет усиления параллельный эпизодических воспоминаний, было доказано в ряде предыдущих исследований.
Осталось дождаться исследований, объединяющих первое со вторым.

Или попробовать самим. Например, при подготовке к экзаменам. А можно в процессе просмотра больших объемов научных статей по интересующей теме. Кому навоз, кому гнилье, кому какой-то иной сверх-противный запах. По идее, может помочь.

Исследование «Aversive learning strengthens episodic memory in both adolescents and adults»
http://learnmem.cshlp.org/content/26/7/272

#Память #Запах

Мы уже ничему не удивляемся и ничего не боимся. Масштаб и скорость технологических изменений все более повышают «болевой порог» восприятия обществом неуклонно возрастающих глобальных рисков. Мы адаптировались к потопу захлестывающей нас информации, ежедневным фейковым новостям и стиранию границ между правдой и пропагандой.
В результате общество все чаще не реагирует на появление новых сигналов, предупреждающих о приближении чрезвычайно страшных перспектив. Мы их просто не различаем. А если и различаем, то не сопоставляем и не анализируем их совокупности…

Ярким примером стало полное выпадение из поля зрения общества довольно страшного предостережения, напрашивающегося при сопоставлении и анализе двух недавних публикаций весьма известных, каждый в своей области, авторов:
• Ник Бостром - профессор факультета философии Оксфордского университета, основатель и директор Института будущего человечества;
• Петр Турчин - профессор Отделений экологии и эволюционной биологии, антропологии и математики Университета Коннектикута, вице-президент Эволюционного института.

Ник Бостром обосновал единственный, как он полагает, рецепт спасения мира от глобальной катастрофы – создание Всемирного Большого Брата.
Петр Турчин и группа его соавторов привели серьезные доказательства, что Большие Боги – всевидящие наблюдатели, способные выявлять и наказывать за аморальное поведение – это универсальная социальная технология, обеспечившая масштабирование кооперации и стабилизацию обществ, превысивших в ходе развития определенный масштаб численности.

Если же сопоставить и проанализировать в совокупности аргументацию и выводы Бострома и Турчина, то напрашивается довольно страшный вывод.
Создание Всемирного Большого Брата является неизбежным следствием перехода человечества в постиндустриальную информационную эру.
Произошел «фазовый переход» в сложности мира.
И поэтому Всемирный Большой Брат теперь столь же необходим для дальнейшего масштабирования кооперации и стабилизации обществ, как несколько тысячелетий назад людям потребовались Большие Боги, без которых развитие цивилизации вплоть до нынешнего уровня было бы вряд ли возможным.

Подробней, - в моей новой статье, 1ю часть которой (на 12 мин.) можно прочесть:
- на Medium http://bit.ly/2X3ppiO
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/Gjshp
#БольшиеБоги #CCTV #БольшойБрат