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
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
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
rpg.ifi.uzh.ch
The UZH-FPV Drone Racing Dataset
Robotics and Perception Group: UZH-FPV Drone Racing Dataset
«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.
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
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
Ведомости
Искусственному интеллекту нужны налоговые льготы
На совещании у Владимира Путина будет обсуждаться национальная стратегия искусственного интеллекта
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
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
Medium
Китай обходит США в ИИ-гонке
США сдаваться не намерены, но переломить ситуацию пока не могут
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
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
Tproger
Google AI представила BERT, метод предварительной тренировки для обработки естественного языка
BERT подразумевает начальную тренировку на большом массиве неразмеченных данных, чтобы дать модели «общее представление о языке».
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
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
Reuters
Exclusive: U.S. Justice Dept considering Apple probe - sources
WASHINGTON (Reuters) - The U.S. Justice Department has jurisdiction for a potential probe of Apple Inc as part of a broader review of whether technology giants are using their size to act in an anti-competitive manner, two sources told Reuters.
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
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
Axios
We live in a "fake" world
A taste of our unfiltered future — It'll only get easier to generate fake audio, videos and people, spread them instantly and virally.
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
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
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
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
The Conversation
Are brain games mostly BS?
There are reasons to be skeptical, of both the quality of the evidence presented so far and the questionable assumptions that underlie claims of improved cognitive function after brain training.
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
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
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
Medium
Найден метод надежного прогноза успешности стартапов
Это изменит $330 млрд.-ный венчурный бизнес (и не только)
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
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
YouTube
EVDodgeNet: Deep Dynamic Obstacle Dodging with Event Cameras [ICRA 2020]
Dynamic obstacle avoidance on quadrotors requires low latency. A class of sensors that are particularly suitable for such scenarios are event cameras. In this work, we present a deep learning-based solution for dodging multiple dynamic obstacles on a quadrotor…
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
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
Medium
Социэкономическое неравенство зашито в генах
Карьеры Ломоносова и Путина — всего лишь исключения
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 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
learnmem.cshlp.org
Aversive learning strengthens episodic memory in both adolescents and adults
Peer-reviewed scientific journal publishing basic neuroscience research in the areas of neuronal plasticity, learning and memory
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
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
Medium
Большой Брат — сын Большого Бога
Почему его воцарение в мире может быть неизбежным
Прогресс остановился. Но мы этого еще не видим.
Ситуация похожа на подъем по эскалатору, идущему вниз. Мы пытаемся ускорить подъем и бежим все быстрее. Но эскалатор тоже ускоряется, и в результате мы остаемся на месте.
Сила, что все более ускоряет эскалатор, - это нарастающая сложность решаемых задач, способов их решения и, в целом, - экспоненциальное нарастание сложности мира, как интегральный результат всех наших предыдущих усилий.
Вот что об этом пишет в предисловии к своему бестселлеру ближайшего будущего профессор Сколтеха Жан-Франсуа Женест, 30+ лет занимающийся исследованиями в оборонной и аэрокосмической промышленности, в том числе на посту главного научного консультанта Airbus Group Innovations.
Вера в прогресс, обещающий счастье человечеству, умерла уже несколько десятилетий назад. Тем не менее, большинство людей во всем мире все еще считают, что человечество прогрессирует очень быстро.
Но так ли это?
Когда вы смотрите на автомобили, они все выглядят примерно одинаково. Вы можете предположить, что в их основе заложены разные технологии, но и это не так.
То же самое справедливо не только для большинства промышленных изделий, но и для методов управления компаниями и целыми странами, поведения людей и т. д.
34 моих студента Сколковского Института науки и технологий в 2017-2018 пытались найти "исключения, подтверждающие правило". Но они не могли их найти.
Цель этой книги состоит в том, чтобы дать научное теоретическое обоснование того, что мы наблюдаем. И, конечно же, попытаться сделать из этой теории некоторые дополнительные выводы, - возможно весьма неожиданные.
Определив задачу обосновать наблюдаемую верхнюю асимптоту прогресса, мы неизбежно приходим к вопросу, как устранить эту асимптоту таким образом, чтобы человечество не оказалось в ловушке стагнации и рецессии.
Для тех, кто поставит перед собой такую задачу, это будет болезненный путь. Им будет гораздо тяжелее, чем их предшественникам.
Пожалуйста, попытайтесь просто погрузиться в реалии мира, понять, что здесь происходит, и тогда уж решать, как действовать дальше.
Новая книга проф. Женеста называется «THU$ WORK€D HUMANKIND» и будет лично представлена автором завтра 26го июня в Кафе Журфак на Большом Афанасьевском переулке, 3, с. 3. Презентацию книги организует Общество Четвертой Среды (Fourth Milieu /Wednesday Society) в рамках своих ежемесячных интеллектуальных встреч за пинтой пива или стаканом вина.
#БББ #Прогресс
Ситуация похожа на подъем по эскалатору, идущему вниз. Мы пытаемся ускорить подъем и бежим все быстрее. Но эскалатор тоже ускоряется, и в результате мы остаемся на месте.
Сила, что все более ускоряет эскалатор, - это нарастающая сложность решаемых задач, способов их решения и, в целом, - экспоненциальное нарастание сложности мира, как интегральный результат всех наших предыдущих усилий.
Вот что об этом пишет в предисловии к своему бестселлеру ближайшего будущего профессор Сколтеха Жан-Франсуа Женест, 30+ лет занимающийся исследованиями в оборонной и аэрокосмической промышленности, в том числе на посту главного научного консультанта Airbus Group Innovations.
Вера в прогресс, обещающий счастье человечеству, умерла уже несколько десятилетий назад. Тем не менее, большинство людей во всем мире все еще считают, что человечество прогрессирует очень быстро.
Но так ли это?
Когда вы смотрите на автомобили, они все выглядят примерно одинаково. Вы можете предположить, что в их основе заложены разные технологии, но и это не так.
То же самое справедливо не только для большинства промышленных изделий, но и для методов управления компаниями и целыми странами, поведения людей и т. д.
34 моих студента Сколковского Института науки и технологий в 2017-2018 пытались найти "исключения, подтверждающие правило". Но они не могли их найти.
Цель этой книги состоит в том, чтобы дать научное теоретическое обоснование того, что мы наблюдаем. И, конечно же, попытаться сделать из этой теории некоторые дополнительные выводы, - возможно весьма неожиданные.
Определив задачу обосновать наблюдаемую верхнюю асимптоту прогресса, мы неизбежно приходим к вопросу, как устранить эту асимптоту таким образом, чтобы человечество не оказалось в ловушке стагнации и рецессии.
Для тех, кто поставит перед собой такую задачу, это будет болезненный путь. Им будет гораздо тяжелее, чем их предшественникам.
Пожалуйста, попытайтесь просто погрузиться в реалии мира, понять, что здесь происходит, и тогда уж решать, как действовать дальше.
Новая книга проф. Женеста называется «THU$ WORK€D HUMANKIND» и будет лично представлена автором завтра 26го июня в Кафе Журфак на Большом Афанасьевском переулке, 3, с. 3. Презентацию книги организует Общество Четвертой Среды (Fourth Milieu /Wednesday Society) в рамках своих ежемесячных интеллектуальных встреч за пинтой пива или стаканом вина.
#БББ #Прогресс
Важный шаг к новому биполярному миру.
И двум интернетам с «железным занавесом» между ними.
Планы расширения сотрудничества России с Huawei видятся все более масштабными. Десятки публикаций ведущих СМИ, популярных блогов, телеграм и ютуб каналов обсуждают перспективы сотрудничества Huawei и МТС по внедрению 5G и возможность установки на смартфоны Huawei российской ОС «Аврора».
И лишь немногие авторы, предупреждая о серьезной опасности стратегической ориентации России на Huawei, пишут о ключевой угрозе такого курса. А это вовсе не 5G или «Аврора». Это решающий шаг к новому глобальному расколу мира. Только в 21 веке этот раскол начнется в глобальной сети, разделив её на 2 интернета, ведомые США и Китаем. Ну и, естественно, с «железным занавесом»: сначала между интернетами, а потом, - как пойдет.
• О том, что такое, скорее всего, произойдет в ближайшие лет 10, впервые заявил в сентябре прошлого года бывший глава Google Эрик Шмидт.
• За прошедшие с того времени месяцы, мир существенно продвинулся к интерент-расколу. О чем в начале июня рассказал председатель группы Standard Chartered Bank Хосе Виналс.
• CNN констатирует:
«Во главе с Китаем все больше стран восстают против принципа открытого интернета, правительства жестко охраняют границы собственных интернет-сетей, заставляют иностранных конкурентов хранить данные локально и обеспечить к ним доступ органам внутренней безопасности»
Роль компании Huawei в мировом экспорте китайских технологий тотальной слежки, наблюдения, контроля в офлайне и онлайне, а также контролируемых интернет-сетей особая.
Системы тотального контроля, совместно разработанные Huawei и госкомпанией CEIEC, уже поэтапно осваиваются телко-операторами, полицией и спецслужбами расширяющегося ряда стран.
Наглядный пример, система ECU-911, поставленная Китаем Эквадору. Вот ее детальное описание в NYT и не столь подробное, но на русском – в Хайтек+.
Аналоги ECU-911 поставляются в Боливию, Венесуэлу и Анголу. Отдельные элементы такой системы внедряются еще в 14 странах (вкл. Узбекистан, Пакистан, Кения, ОАЭ и, вы не поверите, даже Германия).
Самый новый кейс – Бразилия. Здесь прямо сейчас разгорается скандал из-за намерений внедрить китайскую систему тотального контроля.
Технологии «огораживания своего суверенного интернета» идут следом за технологиями тотального контроля офлайновой жизни и являются их сущностным продолжением в онлайне. Страны, сделавшие ставку на тотальный контроль, следующим шагом начинают пытаться огородить свой интернет.
Масла в огонь усиленно подливает Вашингтон, проводя агрессивную кампанию против Китая, Ирана и России, которая существенно усиливает тенденцию раскола интернета. Перспективы формирования различных национальных стандартов и правил регулирования компьютерных сетей становятся все более реальными.
Если Россия и Китай в этом вопросе договорятся (а стратегическое сближение с Huawei тому серьезное подтверждение), тот интернет, к которому мы все привыкли, просто перестанет существовать. А его раскол станет важной частью нового биполярного мира, ведомого США и Китаем.
#Китай #Интернет
И двум интернетам с «железным занавесом» между ними.
Планы расширения сотрудничества России с Huawei видятся все более масштабными. Десятки публикаций ведущих СМИ, популярных блогов, телеграм и ютуб каналов обсуждают перспективы сотрудничества Huawei и МТС по внедрению 5G и возможность установки на смартфоны Huawei российской ОС «Аврора».
И лишь немногие авторы, предупреждая о серьезной опасности стратегической ориентации России на Huawei, пишут о ключевой угрозе такого курса. А это вовсе не 5G или «Аврора». Это решающий шаг к новому глобальному расколу мира. Только в 21 веке этот раскол начнется в глобальной сети, разделив её на 2 интернета, ведомые США и Китаем. Ну и, естественно, с «железным занавесом»: сначала между интернетами, а потом, - как пойдет.
• О том, что такое, скорее всего, произойдет в ближайшие лет 10, впервые заявил в сентябре прошлого года бывший глава Google Эрик Шмидт.
• За прошедшие с того времени месяцы, мир существенно продвинулся к интерент-расколу. О чем в начале июня рассказал председатель группы Standard Chartered Bank Хосе Виналс.
• CNN констатирует:
«Во главе с Китаем все больше стран восстают против принципа открытого интернета, правительства жестко охраняют границы собственных интернет-сетей, заставляют иностранных конкурентов хранить данные локально и обеспечить к ним доступ органам внутренней безопасности»
Роль компании Huawei в мировом экспорте китайских технологий тотальной слежки, наблюдения, контроля в офлайне и онлайне, а также контролируемых интернет-сетей особая.
Системы тотального контроля, совместно разработанные Huawei и госкомпанией CEIEC, уже поэтапно осваиваются телко-операторами, полицией и спецслужбами расширяющегося ряда стран.
Наглядный пример, система ECU-911, поставленная Китаем Эквадору. Вот ее детальное описание в NYT и не столь подробное, но на русском – в Хайтек+.
Аналоги ECU-911 поставляются в Боливию, Венесуэлу и Анголу. Отдельные элементы такой системы внедряются еще в 14 странах (вкл. Узбекистан, Пакистан, Кения, ОАЭ и, вы не поверите, даже Германия).
Самый новый кейс – Бразилия. Здесь прямо сейчас разгорается скандал из-за намерений внедрить китайскую систему тотального контроля.
Технологии «огораживания своего суверенного интернета» идут следом за технологиями тотального контроля офлайновой жизни и являются их сущностным продолжением в онлайне. Страны, сделавшие ставку на тотальный контроль, следующим шагом начинают пытаться огородить свой интернет.
Масла в огонь усиленно подливает Вашингтон, проводя агрессивную кампанию против Китая, Ирана и России, которая существенно усиливает тенденцию раскола интернета. Перспективы формирования различных национальных стандартов и правил регулирования компьютерных сетей становятся все более реальными.
Если Россия и Китай в этом вопросе договорятся (а стратегическое сближение с Huawei тому серьезное подтверждение), тот интернет, к которому мы все привыкли, просто перестанет существовать. А его раскол станет важной частью нового биполярного мира, ведомого США и Китаем.
#Китай #Интернет
CNBC
Former Google CEO predicts the internet will split in two — and one part will be led by China
Eric Schmidt does not believe the internet will splinter, but does see us heading toward a 'bifurcated internet, with China leading one part.
Технологический прогресс идет не тем курсом.
ИИ ведет не просто к безработице, а к экономической стагнации.
Уже накопилось довольно много критики мейнстримного направления ИИ. Критикуют, в основном, за технологическую упертость в глубокое обучение и нежелание рисковать, отступая от «магистральной линии партии». Ну а лидерам этой «партии» - монстрам БигТеха – вся эта критика, что слону дробина.
Да и бизнес-консультантов эта критика не смущает. Они продолжают свой бизнес на прогнозах триллионных доходов от ИИ к 2030.
Вот почему столь важен новый поворот в критике «неправильности» мейнстрима ИИ.
Он переносит огонь критики с технологических на социо-экономические аспекты развития ИИ и, в целом, прогресса. И даже если БигТех попытается отмолчаться, то бизнес-консультанты не смогут. Ведь экономика ИИ – их хлеб с маслом и черной икрой. И получается, что они едят все это задаром, в упор не видя свинью, подкладываемую развитием ИИ мировой экономике.
А увидел это, не кто-то там, а известный корифей экономики Дарон Аджемоглу, снискавший широчайшую известность одним из главных мировых экономических бестселлеров «Почему одни страны богатые, а другие бедные».
Теперь Дарон Аджемоглу и его соавтор Паскуаль Рестрепо из Бостонского университета занялись экономикой ИИ и пришли здесь к важным и поразительным выводам.
1) Технологический прогресс идет не тем курсом. Мейнстрим ИИ, с его ставкой на автоматизацию путем замены людей на функционально более совершенный ИИ, - это не тот тип ИИ, что нужен бизнесу, правительствам, да и вообще людям.
2) Этот курс и тип ИИ нужно менять, поскольку перспективы такой автоматизации катастрофичны: стагнация спроса на рабочую силу, снижение доли рабочей силы в национальном доходе, рост неравенства и замедление роста производительности.
3) Альтернативный ИИ (тот, что нужен с точки зрения экономики и социальных аспектов) должен:
- не заменять, а дополнять и расширять интеллектуальные возможности работников, выступая во вспомогательной роли для человека, а не для его замены;
- открывать и создавать новые классы полезных и нужных людям задач, решить которые люди будут способны при наличии нужного ИИ инструментария.
По сути, два профессора экономики развенчали сотни отчетов бизнес-консультантов, показав, что в эпоху ИИ автоматизации, потеря рабочих мест – далеко не самое худшее.
Дело вовсе не только в потере рабочих мест, а в грядущей экономической стагнации. Особенно сильно будут затронуты те производства, где новые технологии не будут революционно повышать производительность (будут эффективней человека, но не намного). С помощью такой автоматизации спрос на рабочую силу снизится, в то время как значительного повышения производительности, способствующего росту спроса на рабочую силу, происходить не будет.
Вот пример подобного ИИ. Этот робот только учится вставлять флешки и соединять кабельные разъемы. Но даже когда научиться, будет делать это не намного быстрее и точнее, чем дешевые рабочие руки. Так стоит ли тратить на разработку таких систем время и деньги нескольких лабораторий мира?
Подробней см. анализ «The wrong kind of AI? Artificial intelligence and the future of labor demand» со ссылками на две исходный работы Аджемоглу и Рестрепо, где они также:
- приводят конкретные примеры, как альтернативный ИИ мог бы сменить существующих курс технопрогресса;
- выявляют экономические корни мотивации корпораций БигТеха не менять существующих курс.
#ИИ
ИИ ведет не просто к безработице, а к экономической стагнации.
Уже накопилось довольно много критики мейнстримного направления ИИ. Критикуют, в основном, за технологическую упертость в глубокое обучение и нежелание рисковать, отступая от «магистральной линии партии». Ну а лидерам этой «партии» - монстрам БигТеха – вся эта критика, что слону дробина.
Да и бизнес-консультантов эта критика не смущает. Они продолжают свой бизнес на прогнозах триллионных доходов от ИИ к 2030.
Вот почему столь важен новый поворот в критике «неправильности» мейнстрима ИИ.
Он переносит огонь критики с технологических на социо-экономические аспекты развития ИИ и, в целом, прогресса. И даже если БигТех попытается отмолчаться, то бизнес-консультанты не смогут. Ведь экономика ИИ – их хлеб с маслом и черной икрой. И получается, что они едят все это задаром, в упор не видя свинью, подкладываемую развитием ИИ мировой экономике.
А увидел это, не кто-то там, а известный корифей экономики Дарон Аджемоглу, снискавший широчайшую известность одним из главных мировых экономических бестселлеров «Почему одни страны богатые, а другие бедные».
Теперь Дарон Аджемоглу и его соавтор Паскуаль Рестрепо из Бостонского университета занялись экономикой ИИ и пришли здесь к важным и поразительным выводам.
1) Технологический прогресс идет не тем курсом. Мейнстрим ИИ, с его ставкой на автоматизацию путем замены людей на функционально более совершенный ИИ, - это не тот тип ИИ, что нужен бизнесу, правительствам, да и вообще людям.
2) Этот курс и тип ИИ нужно менять, поскольку перспективы такой автоматизации катастрофичны: стагнация спроса на рабочую силу, снижение доли рабочей силы в национальном доходе, рост неравенства и замедление роста производительности.
3) Альтернативный ИИ (тот, что нужен с точки зрения экономики и социальных аспектов) должен:
- не заменять, а дополнять и расширять интеллектуальные возможности работников, выступая во вспомогательной роли для человека, а не для его замены;
- открывать и создавать новые классы полезных и нужных людям задач, решить которые люди будут способны при наличии нужного ИИ инструментария.
По сути, два профессора экономики развенчали сотни отчетов бизнес-консультантов, показав, что в эпоху ИИ автоматизации, потеря рабочих мест – далеко не самое худшее.
Дело вовсе не только в потере рабочих мест, а в грядущей экономической стагнации. Особенно сильно будут затронуты те производства, где новые технологии не будут революционно повышать производительность (будут эффективней человека, но не намного). С помощью такой автоматизации спрос на рабочую силу снизится, в то время как значительного повышения производительности, способствующего росту спроса на рабочую силу, происходить не будет.
Вот пример подобного ИИ. Этот робот только учится вставлять флешки и соединять кабельные разъемы. Но даже когда научиться, будет делать это не намного быстрее и точнее, чем дешевые рабочие руки. Так стоит ли тратить на разработку таких систем время и деньги нескольких лабораторий мира?
Подробней см. анализ «The wrong kind of AI? Artificial intelligence and the future of labor demand» со ссылками на две исходный работы Аджемоглу и Рестрепо, где они также:
- приводят конкретные примеры, как альтернативный ИИ мог бы сменить существующих курс технопрогресса;
- выявляют экономические корни мотивации корпораций БигТеха не менять существующих курс.
#ИИ
YouTube
Deep Reinforcement Learning for Industrial Insertion Tasks with Visual Inputs and Natural Rewards
Paper: https://arxiv.org/abs/1906.05841
Abstract: Connector insertion and many other tasks commonly found in modern manufacturing settings involve complex contact dynamics and friction. Since it is difficult to capture related physical effects with first…
Abstract: Connector insertion and many other tasks commonly found in modern manufacturing settings involve complex contact dynamics and friction. Since it is difficult to capture related physical effects with first…