Каналу 3 года. Уж и не знаю, радоваться этому или нет. С одной стороны, приятно, что есть на свете люди, которым интересно то же, что и мне. Причем некоторые из них за 3 года нашли в себе силы и время прочесть аж 900 моих постов. Что с учетом не самой легкой смысловой нагрузки текстов, - очень много. И это, что скрывать, приятно автору 😊
С другой стороны, до запланированных 1001 поста осталась всего сотня. Буду ли я и после этого вести канал, еще не решил. И потому, на всякий случай, воспользуюсь оставшейся сотней постов, чтобы поделиться с вами кое-чем из загашников своих текстов.
Вот, например, перед майскими праздниками я поделился с вами темой, крайне занимавшей меня более двух лет, и даже предложил тогда вашему вниманию свой рассказ про это на Ютубе. Рассказ получился сумбурный, т.к. тема огромная, а как ее уложить и подать, мне тогда было не понятно.
Но ясно было одно – это тема для книги, которую, кроме меня, вряд ли кто напишет. Однако мотивации писать ее было мало. Но все же начал и даже написал примерно треть. Буду ли дописывать – не знаю (мотивация с тех пор не прибавилась). Но и оставлять эту весьма «малоизвестную интересную» историю в недрах своего компа жалко. Ведь есть же среди вас мои родственные души по части «малоизвестного интересного». И если мне эта тема кажется бесконечно интересной, значит и кого-то из вас она может заинтересовать. А кому-то и моя интерпретация этой темы может понравиться, и мотивирует погрузиться в тему поглубже …
В итоге решил. Отметим трехлетие канала публикацией 1й главы так и не написанной его автором книги. В этом даже есть что-то забавно-символичное, - почти как у Лема 🥴
Вот текст. И даже не совсем лонгрид, – всего 14 минут.
- на Medium http://bit.ly/32oeizi
- или на Яндекс Дзене https://clck.ru/JVaCN
#Антропология #ЭволюционнаяПсихология #Интеллект
С другой стороны, до запланированных 1001 поста осталась всего сотня. Буду ли я и после этого вести канал, еще не решил. И потому, на всякий случай, воспользуюсь оставшейся сотней постов, чтобы поделиться с вами кое-чем из загашников своих текстов.
Вот, например, перед майскими праздниками я поделился с вами темой, крайне занимавшей меня более двух лет, и даже предложил тогда вашему вниманию свой рассказ про это на Ютубе. Рассказ получился сумбурный, т.к. тема огромная, а как ее уложить и подать, мне тогда было не понятно.
Но ясно было одно – это тема для книги, которую, кроме меня, вряд ли кто напишет. Однако мотивации писать ее было мало. Но все же начал и даже написал примерно треть. Буду ли дописывать – не знаю (мотивация с тех пор не прибавилась). Но и оставлять эту весьма «малоизвестную интересную» историю в недрах своего компа жалко. Ведь есть же среди вас мои родственные души по части «малоизвестного интересного». И если мне эта тема кажется бесконечно интересной, значит и кого-то из вас она может заинтересовать. А кому-то и моя интерпретация этой темы может понравиться, и мотивирует погрузиться в тему поглубже …
В итоге решил. Отметим трехлетие канала публикацией 1й главы так и не написанной его автором книги. В этом даже есть что-то забавно-символичное, - почти как у Лема 🥴
Вот текст. И даже не совсем лонгрид, – всего 14 минут.
- на Medium http://bit.ly/32oeizi
- или на Яндекс Дзене https://clck.ru/JVaCN
#Антропология #ЭволюционнаяПсихология #Интеллект
Medium
SAPIENTISSIMUS — Альтернативное будущее человечества
Как борьба добра и зла внутри нас делает нас людьми
У нас в России и счастье особенное
На канале «Теории и Практики» увидел малоизвестный интересный материал о том, как измерить уровень счастья в России. Помимо того, что материал социолога Понарина сам по себе мне показался интересным, он также:
1) хорошо дополняет мой рассказ о «международном рейтинге счастья» за 2019, показавшем, что «формула всеобщего счастья проста и понятна»;
2) позволяет увидеть довольно тонкое различие в «приоритетах счастья» интеллектуалов и просто творческих людей в России и в США.
Чуть поясню, а дальше сами читайте по ссылкам, если заинтересует.
1) В России, как я писал, со счастьем незадача. Наша страна в этом году лишь на 68м месте, за год потеряв 9 позиций, а за два года — 19.
Но вот оказывается (как пишет Понарин) уровень счастья в России стабильно падал с его первого замера в 1981 г. Особенно резко он падал, понятно, в 90-е годы, достигнув минимума в середине десятилетия. Где-то с 2000-го он стал подниматься и в 2016 почти достиг уровня начала 80-х. Однако и тут не срослось. Теперь снова падает.
В общем, мы невыгодно контрастируем и со Скандинавией, получающей счастье через богатство и равенство, и с Латинской Америкой с ее тесными родственными и дружескими связями и опорой на религию.
2) Из рассказа Понарина следует, что население России, в основном, состоит из материалистов, то есть тех, кто во главу угла ставит экономическое благополучие и безопасность. О свободе выбора или интересной работе они думают во вторую очередь, если вообще думают.
Кроме того, нашим соотечественникам быть счастливыми довольно сильно мешает зависть. И хотя в Москве больше всего доля людей творческих профессий, но счастливых людей здесь меньше, чем, скажем, в Чебоксарах. Там разрыв в доходах не столь вопиющий.
Сравните это с «приоритетами счастья» интеллектуалов и прочих творческих людей в США. Там в «мире чистогана и желтого дьявола» у творческих людей совсем иные «приоритеты счастья».
- Как бороться с «психопрофессиональной гравитацией» (когда еще молодым стартапером взлетел на вершину творческого счастья, - а потом оттуда так высоко падать…)?
- Как с возрастом становиться счастливей, используя теорию «текучего и кристаллизованного интеллекта» (1й – позволяет анализировать и решать новые проблемы, а 2й - это способность использовать знания, полученные в прошлом)?
- Как перестать видеть свою жизнь огромным полотном картины, которую вам предстоит написать, а начать воспринимать жизнь, как глыбу мрамора, от которой нужно постараться отколоть все лишнее, чтобы придать ей шедевриальную форму?
Короче, - нам бы их заботы! 🥴
#Счастье
На канале «Теории и Практики» увидел малоизвестный интересный материал о том, как измерить уровень счастья в России. Помимо того, что материал социолога Понарина сам по себе мне показался интересным, он также:
1) хорошо дополняет мой рассказ о «международном рейтинге счастья» за 2019, показавшем, что «формула всеобщего счастья проста и понятна»;
2) позволяет увидеть довольно тонкое различие в «приоритетах счастья» интеллектуалов и просто творческих людей в России и в США.
Чуть поясню, а дальше сами читайте по ссылкам, если заинтересует.
1) В России, как я писал, со счастьем незадача. Наша страна в этом году лишь на 68м месте, за год потеряв 9 позиций, а за два года — 19.
Но вот оказывается (как пишет Понарин) уровень счастья в России стабильно падал с его первого замера в 1981 г. Особенно резко он падал, понятно, в 90-е годы, достигнув минимума в середине десятилетия. Где-то с 2000-го он стал подниматься и в 2016 почти достиг уровня начала 80-х. Однако и тут не срослось. Теперь снова падает.
В общем, мы невыгодно контрастируем и со Скандинавией, получающей счастье через богатство и равенство, и с Латинской Америкой с ее тесными родственными и дружескими связями и опорой на религию.
2) Из рассказа Понарина следует, что население России, в основном, состоит из материалистов, то есть тех, кто во главу угла ставит экономическое благополучие и безопасность. О свободе выбора или интересной работе они думают во вторую очередь, если вообще думают.
Кроме того, нашим соотечественникам быть счастливыми довольно сильно мешает зависть. И хотя в Москве больше всего доля людей творческих профессий, но счастливых людей здесь меньше, чем, скажем, в Чебоксарах. Там разрыв в доходах не столь вопиющий.
Сравните это с «приоритетами счастья» интеллектуалов и прочих творческих людей в США. Там в «мире чистогана и желтого дьявола» у творческих людей совсем иные «приоритеты счастья».
- Как бороться с «психопрофессиональной гравитацией» (когда еще молодым стартапером взлетел на вершину творческого счастья, - а потом оттуда так высоко падать…)?
- Как с возрастом становиться счастливей, используя теорию «текучего и кристаллизованного интеллекта» (1й – позволяет анализировать и решать новые проблемы, а 2й - это способность использовать знания, полученные в прошлом)?
- Как перестать видеть свою жизнь огромным полотном картины, которую вам предстоит написать, а начать воспринимать жизнь, как глыбу мрамора, от которой нужно постараться отколоть все лишнее, чтобы придать ей шедевриальную форму?
Короче, - нам бы их заботы! 🥴
#Счастье
Telegram
Теории и Практики
Как измерить уровень счастья в России?
https://bit.ly/312QqA5
https://bit.ly/312QqA5
Китайский ответ на глобальный политический лайфхак Суркова.
Как в цифровом мире выглядит настоящий технологически усовершенствованный авторитаризм… А не его пародия.
Как же дремуче самобытны, технологически-отсталы и сермяжно-спесивы воззрения тех, кто полагает, будто Путинизм «представляет собой глобальный политический лайфхак, хорошо работающий метод властвования». И хотя в технологически отсталой России этот домотканый лайфхак пока что работает, но для современного цифрового мира он подходит не более, чем русские сани для передвижения по дорогам Южной Европы.
Чтобы понять это, достаточно взглянуть на настоящий политический лайфхак Китая. На его глобальную, технологически продвинутую, стратегически выверенную и, при этом, скромную, предельно тихую и не бросающуюся в глаза стратегию распространения по миру технологически усовершенствованного авторитаризма.
• Цель этой стратегии - формировать, управлять и контролировать глобальную операционную среду Китая таким образом, чтобы мировое общественное мнение благоприятствовало его собственным интересам.
• Её подход – неуклонное повышение государственной безопасности и, в первую очередь, политической безопасности Коммунистической партии Китая (КПК).
• Её базовый принцип - интересы КПК имеют приоритет, как над интересами китайского государства, так и над интересами китайского народа.
• Её тактика - постоянное расширения власти КПК за рубежом, поскольку (согласно ее собственному выражению) угрозы и риски для КПК, с такой же, если не с большей вероятностью по отношению к внутренним угрозам, могут возникнуть за пределами Китая.
• И наконец её основа и суть - массовый сбор данных в качестве средства генерирования информации для повышения обоснованности и действенности государственных решений, направленных на обеспечение безопасности.
Что же до предлагаемой тактики, то она состоит из двух ключевых направлений.
1) Принудительные и явно инвазивные технологии, типа камер наблюдения, а в дальнейшем и с добавлением био-мониторинга.
2) Технологии предоставления населению полезных услуг. Эти услуги призваны обеспечить эффективность повседневного управления и удобство повседневной жизни, типа «умного города» и «Интернета вещей» (IoT).
Цель 1 и 2 одна и та же. Тот, кто имеет возможность получить доступ к данным, которые система генерирует и собирает, может извлечь выгоду из них, превратив в информацию. То, как эти данные обрабатываются, а затем используются, зависит от целей и намерений того, кто их обрабатывает (а какие у них цели и намерения – читай выше).
Теперь понятно, почему китайские технологии видеонаблюдения, умного города и инета вещей уже внедрены или внедряются в полусотне стран мира? Вот это глобальный лайфхак, а не домотканая пародия на него.
Алё, гараж! Это к нам Huawei приходит, а не МТС в Китай. Или снова на выстрел «Авроры» надежда?
Подробней можно прочесть в новом отчете Саманты Хоффман из ASPI – «Инжиниринг глобального одобрения. Расширение власти КПК через контроль над данными».
Это куда ближе к реальности, чем фанаберии про Путинизм.
#Китай #ЦифровойАвторитаризм
Иллюстрация с обложки отчета: автор Badiucao, https://www.badiucao.com.
Как в цифровом мире выглядит настоящий технологически усовершенствованный авторитаризм… А не его пародия.
Как же дремуче самобытны, технологически-отсталы и сермяжно-спесивы воззрения тех, кто полагает, будто Путинизм «представляет собой глобальный политический лайфхак, хорошо работающий метод властвования». И хотя в технологически отсталой России этот домотканый лайфхак пока что работает, но для современного цифрового мира он подходит не более, чем русские сани для передвижения по дорогам Южной Европы.
Чтобы понять это, достаточно взглянуть на настоящий политический лайфхак Китая. На его глобальную, технологически продвинутую, стратегически выверенную и, при этом, скромную, предельно тихую и не бросающуюся в глаза стратегию распространения по миру технологически усовершенствованного авторитаризма.
• Цель этой стратегии - формировать, управлять и контролировать глобальную операционную среду Китая таким образом, чтобы мировое общественное мнение благоприятствовало его собственным интересам.
• Её подход – неуклонное повышение государственной безопасности и, в первую очередь, политической безопасности Коммунистической партии Китая (КПК).
• Её базовый принцип - интересы КПК имеют приоритет, как над интересами китайского государства, так и над интересами китайского народа.
• Её тактика - постоянное расширения власти КПК за рубежом, поскольку (согласно ее собственному выражению) угрозы и риски для КПК, с такой же, если не с большей вероятностью по отношению к внутренним угрозам, могут возникнуть за пределами Китая.
• И наконец её основа и суть - массовый сбор данных в качестве средства генерирования информации для повышения обоснованности и действенности государственных решений, направленных на обеспечение безопасности.
Что же до предлагаемой тактики, то она состоит из двух ключевых направлений.
1) Принудительные и явно инвазивные технологии, типа камер наблюдения, а в дальнейшем и с добавлением био-мониторинга.
2) Технологии предоставления населению полезных услуг. Эти услуги призваны обеспечить эффективность повседневного управления и удобство повседневной жизни, типа «умного города» и «Интернета вещей» (IoT).
Цель 1 и 2 одна и та же. Тот, кто имеет возможность получить доступ к данным, которые система генерирует и собирает, может извлечь выгоду из них, превратив в информацию. То, как эти данные обрабатываются, а затем используются, зависит от целей и намерений того, кто их обрабатывает (а какие у них цели и намерения – читай выше).
Теперь понятно, почему китайские технологии видеонаблюдения, умного города и инета вещей уже внедрены или внедряются в полусотне стран мира? Вот это глобальный лайфхак, а не домотканая пародия на него.
Алё, гараж! Это к нам Huawei приходит, а не МТС в Китай. Или снова на выстрел «Авроры» надежда?
Подробней можно прочесть в новом отчете Саманты Хоффман из ASPI – «Инжиниринг глобального одобрения. Расширение власти КПК через контроль над данными».
Это куда ближе к реальности, чем фанаберии про Путинизм.
#Китай #ЦифровойАвторитаризм
Иллюстрация с обложки отчета: автор Badiucao, https://www.badiucao.com.
Реальный ИИ.
Будущее критически важных технологий решает не рынок, а правительство.
Об этом я рассказал в программе «Искусство интеллекта» на Радио Медиаметрикс. Слушать или смотреть можно по ссылке.
Если же вы не уверены, стоит ли тратить на это 46 мин, - вот тизер темы, что же такое Реальный ИИ, и почему сейчас это самое важное?
Практические результаты взаимоотношений между странами мало зависят от того, что говорят или пишут политики. И от того, насколько действия политиков и военных моральны, правдивы и соответствуют международному праву. И даже от идеологии сторон.
В основном, результаты взаимоотношений между странами определяются реальными практическими соображениями, вытекающими из интересов руководителей стран – правительств или авторитарных правителей. Со времен Бисмарка это называется Реальная политика (нем. Realpolitik). И поэтому не стоит всерьез анализировать, что говорят и пишут о политике в медиа. Куда продуктивней анализировать, что выгодно на практике тем, в чьих руках реальная власть.
С технологиями аналогично. Как только власти осознают критичность технологии для достижения своих международных и геополитических целей, они переключаются в режим Realpolitik по отношению к ней. Это не значит, что интересы исследователей и бизнеса перестают с этого момента влиять на развитие технологии. Но доминирующая роль теперь за интересами правительства.
Так было не раз в истории человечества с тех пор, как в мире появились государства. В итоге таких действий государств новая технология могла колоссально развиться (как ядерная или космическая). А могла и быть придушена государством (как парусный флот в истории Китая).
Сейчас пришла очередь ИИ. Правительства ведущих стран мира поняли критичность этой технологии. И отныне то, как она будет развиваться, более всего зависит от действий правительств.
Конечно, гордые исследователи и отважные бизнесмены будут пытаться отстаивать свои интересы в ИИ. Однако история показывает, что это тщетно. Пока мир поделен не корпорациями, а государствами, решающее слова всегда будет за последними.
• В связи с чем ИИ вдруг стал столь критичен для правительств?
• Что важнее для национального ИИ России: принятая нацпрограмма по ИИ или прогнозируемая национализация Яндекса?
• Что важнее для национального ИИ США: очередной триумф AlphaZero над человеком в новой игре или введение санкций против 28 хайтек компаний Китая?
• Что дальше будут делать правительства в уже начавшейся гонке за мировое лидерство в ИИ?
• Каковы возможные сценарии - куда мир может приплыть, ведомый шкурными интересами капитанов ведущих стран мира по отношению ИИ?
На все эти вопросы в контексте развития реального ИИ в мире я попытался ответить в своем рассказе.
#РеальныйИИ
Будущее критически важных технологий решает не рынок, а правительство.
Об этом я рассказал в программе «Искусство интеллекта» на Радио Медиаметрикс. Слушать или смотреть можно по ссылке.
Если же вы не уверены, стоит ли тратить на это 46 мин, - вот тизер темы, что же такое Реальный ИИ, и почему сейчас это самое важное?
Практические результаты взаимоотношений между странами мало зависят от того, что говорят или пишут политики. И от того, насколько действия политиков и военных моральны, правдивы и соответствуют международному праву. И даже от идеологии сторон.
В основном, результаты взаимоотношений между странами определяются реальными практическими соображениями, вытекающими из интересов руководителей стран – правительств или авторитарных правителей. Со времен Бисмарка это называется Реальная политика (нем. Realpolitik). И поэтому не стоит всерьез анализировать, что говорят и пишут о политике в медиа. Куда продуктивней анализировать, что выгодно на практике тем, в чьих руках реальная власть.
С технологиями аналогично. Как только власти осознают критичность технологии для достижения своих международных и геополитических целей, они переключаются в режим Realpolitik по отношению к ней. Это не значит, что интересы исследователей и бизнеса перестают с этого момента влиять на развитие технологии. Но доминирующая роль теперь за интересами правительства.
Так было не раз в истории человечества с тех пор, как в мире появились государства. В итоге таких действий государств новая технология могла колоссально развиться (как ядерная или космическая). А могла и быть придушена государством (как парусный флот в истории Китая).
Сейчас пришла очередь ИИ. Правительства ведущих стран мира поняли критичность этой технологии. И отныне то, как она будет развиваться, более всего зависит от действий правительств.
Конечно, гордые исследователи и отважные бизнесмены будут пытаться отстаивать свои интересы в ИИ. Однако история показывает, что это тщетно. Пока мир поделен не корпорациями, а государствами, решающее слова всегда будет за последними.
• В связи с чем ИИ вдруг стал столь критичен для правительств?
• Что важнее для национального ИИ России: принятая нацпрограмма по ИИ или прогнозируемая национализация Яндекса?
• Что важнее для национального ИИ США: очередной триумф AlphaZero над человеком в новой игре или введение санкций против 28 хайтек компаний Китая?
• Что дальше будут делать правительства в уже начавшейся гонке за мировое лидерство в ИИ?
• Каковы возможные сценарии - куда мир может приплыть, ведомый шкурными интересами капитанов ведущих стран мира по отношению ИИ?
На все эти вопросы в контексте развития реального ИИ в мире я попытался ответить в своем рассказе.
#РеальныйИИ
radio.mediametrics.ru
Реальный искусственный интеллект Радио МедиаМетрикс
ИИ, Китай, Россия и мировой порядок.
Лидеров в мире оказалось все же три.
Этот новый отчет послужит детализирующим послесловием к моему позавчерашнему рассказу о Real AI и новом переделе мира. Не вздрагивайте от объема в 291 страницу. Читать его целиком нужно только аналитикам со Старой площади, Знаменки и Лубянки. Остальные же, потратив всего четверть часа, удостоверятся, насколько серьезно стратегические эксперты США учитывают влияние Real AI на новый миропорядок.
Что особенно интересного пишут в этом отчете.
1) Привычных типов режимов (демократия и т.д.) среди стран, влияющих на мировой порядок, уже нет. Все новые типы режимов уже цифровые – цифровая демократия и т.д.
2) Лидеров в мире (сюрприз-сюрприз!) все же три, а не два. Это цифровая демократия США, цифровой авторитаризм Китая и цифровой гибридный режим России.
3) Борьба этой троице предстоит нешуточная и сразу на 3х фронтах: (1) укрепление своего режима внутри страны (в то время, как два противника его будут подтачивать), (2) экспорт своего режима по миру, (3) военное соперничество.
4) Основу битв на всех 3х фронтах обеспечивает Real AI, который весьма рационально трактуется расширительно: аналитика больших данных, автономизация/роботизация, всевозможные умные устройства Интернета вещей, когнитивные технологии и эффекты и пр.
5) Естественно, нам особенно интересно читать главы про Россию. И тут есть немало интересного:
- что российский приоритет не на экспорте режима, а на удержании (у Китая приоритет – экспорт, т.к. внутри все зацементировано);
- что инфостратегии России и Китая по удержанию своих режимов сильно разные (у Китая основана на фильтрации, цензуре и ограничениях контента; а у России – на «затролливании» медийной повестки и заваливании ее фейковыми новостями;
- что создание полноценного Большого Брата и в России, и в Китае – приоритет №1, но делается это по-разному (в Китае ставка не превосходные технологии наблюдения, а у нас на триаду технонаблюдение-агентура-карательное законодательство;
- что «суверенный Интернет» - это приоритет №2 и в России, и в Китае; делается это, понятно, по-разному, ну а детали читайте сами;
- что и в части экспорта своего гибридного режима (хотя в России это не приоритет), у России неплохие шансы: есть богатые страны, кому супер-техно-подход Китая по карману, а есть бедные, кому бюджетный гибридный подход зайдет лучше.
https://www.airuniversity.af.edu/Portals/10/AUPress/Books/B_0161_WRIGHT_ARTIFICIAL_INTELLIGENCE_CHINA_RUSSIA_AND_THE_GLOBAL_ORDER.PDF
#РеальныйИИ
Лидеров в мире оказалось все же три.
Этот новый отчет послужит детализирующим послесловием к моему позавчерашнему рассказу о Real AI и новом переделе мира. Не вздрагивайте от объема в 291 страницу. Читать его целиком нужно только аналитикам со Старой площади, Знаменки и Лубянки. Остальные же, потратив всего четверть часа, удостоверятся, насколько серьезно стратегические эксперты США учитывают влияние Real AI на новый миропорядок.
Что особенно интересного пишут в этом отчете.
1) Привычных типов режимов (демократия и т.д.) среди стран, влияющих на мировой порядок, уже нет. Все новые типы режимов уже цифровые – цифровая демократия и т.д.
2) Лидеров в мире (сюрприз-сюрприз!) все же три, а не два. Это цифровая демократия США, цифровой авторитаризм Китая и цифровой гибридный режим России.
3) Борьба этой троице предстоит нешуточная и сразу на 3х фронтах: (1) укрепление своего режима внутри страны (в то время, как два противника его будут подтачивать), (2) экспорт своего режима по миру, (3) военное соперничество.
4) Основу битв на всех 3х фронтах обеспечивает Real AI, который весьма рационально трактуется расширительно: аналитика больших данных, автономизация/роботизация, всевозможные умные устройства Интернета вещей, когнитивные технологии и эффекты и пр.
5) Естественно, нам особенно интересно читать главы про Россию. И тут есть немало интересного:
- что российский приоритет не на экспорте режима, а на удержании (у Китая приоритет – экспорт, т.к. внутри все зацементировано);
- что инфостратегии России и Китая по удержанию своих режимов сильно разные (у Китая основана на фильтрации, цензуре и ограничениях контента; а у России – на «затролливании» медийной повестки и заваливании ее фейковыми новостями;
- что создание полноценного Большого Брата и в России, и в Китае – приоритет №1, но делается это по-разному (в Китае ставка не превосходные технологии наблюдения, а у нас на триаду технонаблюдение-агентура-карательное законодательство;
- что «суверенный Интернет» - это приоритет №2 и в России, и в Китае; делается это, понятно, по-разному, ну а детали читайте сами;
- что и в части экспорта своего гибридного режима (хотя в России это не приоритет), у России неплохие шансы: есть богатые страны, кому супер-техно-подход Китая по карману, а есть бедные, кому бюджетный гибридный подход зайдет лучше.
https://www.airuniversity.af.edu/Portals/10/AUPress/Books/B_0161_WRIGHT_ARTIFICIAL_INTELLIGENCE_CHINA_RUSSIA_AND_THE_GLOBAL_ORDER.PDF
#РеальныйИИ
В знаменитом рассказе Джейкобса «Обезьянья лапа», мумифицированная лапа обезьяны, на которую наложено заклятье, выполняла любые желания, но с чудовищными последствиями для пожелавших. Для людей подобные последствия были просто невообразимы из-за их чудовищной бесчеловечностии, немыслимой для человека.
Но у прОклятой старым факиром обезьяньей лапы была иная — нечеловеческая структура предпочтений. И потому, выполняя желания людей, она вовсе не со зла, а просто автоматом, преподносила людям страшные сюрпризы, выходящие за пределы воображения имевших несчастье обратиться к ней с просьбой.
Страшный рассказ оказался пророческим. В XXI веке обезьянья лапа материализовалась в виде некоторых прорывных IT технологий. Подарочек столь желанных нам соцсетей мы уже от неё получили. На очереди не менее желанный людям Сильный ИИ.
Что же будет, если с Сильным ИИ повторится история обезьяньей лапы, буквально на наших глазах произошедшая с соцсетями?
Скорее всего, цена новой ошибки может оказаться для человечества неподъемной.
Почему так? И как этого избежать?
Читайте об этом в новом посте (7 мин. чтения):
- на Medium http://bit.do/fdEMf
- На Яндекс Дзен https://clck.ru/JbAxN
#СильныйИИ #AGI #МашинноеОбучение #IRL
Но у прОклятой старым факиром обезьяньей лапы была иная — нечеловеческая структура предпочтений. И потому, выполняя желания людей, она вовсе не со зла, а просто автоматом, преподносила людям страшные сюрпризы, выходящие за пределы воображения имевших несчастье обратиться к ней с просьбой.
Страшный рассказ оказался пророческим. В XXI веке обезьянья лапа материализовалась в виде некоторых прорывных IT технологий. Подарочек столь желанных нам соцсетей мы уже от неё получили. На очереди не менее желанный людям Сильный ИИ.
Что же будет, если с Сильным ИИ повторится история обезьяньей лапы, буквально на наших глазах произошедшая с соцсетями?
Скорее всего, цена новой ошибки может оказаться для человечества неподъемной.
Почему так? И как этого избежать?
Читайте об этом в новом посте (7 мин. чтения):
- на Medium http://bit.do/fdEMf
- На Яндекс Дзен https://clck.ru/JbAxN
#СильныйИИ #AGI #МашинноеОбучение #IRL
Medium
Обезьянья лапа прорывных технологий
Соцсети мы от нее уже получили. На очереди Сильный ИИ
Могут ли российские ИИ-разработчики реализовать для мира новый сюжет «Чёрного зеркала».
Стало общим местом утверждать, будто бы российские ИИ разработчики способны в ближайшие годы войти в число мировых лидеров. Это даже записано главной целью в нашу национальную стратегию развития ИИ.
Реален ли подобный взлет?
Полагаю, что да.
Что для этого нужно?
Да много чего. Но в первую очередь, российским стартапам нужно сменить приоритеты разработок ИИ-технологий:
- вместо приоритета на госзаказы от государства на распознавалки лиц, ловилки, давилки и глушилки онлайн контента и 5й колонны в офлайне,
- приоритет на прорывные ИИ-платформы, переопределяющие старые и создающие новые сегменты крупнейших мировых рынков и основанные на ИИ-технологичных моделях бизнеса.
Как это может выглядеть?
Вот совсем свежий красивый пример, как можно за счет ИИ-технологий переопределить рынок так:
- чтобы увеличить его на порядок,
- а покупателем решения стал цифровой гигант с миллиардной аудиторией.
Эта идея идеально подходит под новый сюжет «Черного зеркала» - бесшовно вшиваемый автоматический продукт-плейсмент в кино и сериалы.
Смотрите сами.
1) Самый большой трафик в сети - кино и сериалы.
2) Что, если вместо прерывающих просмотр рекламных вставок встраивать рекламу прямо в существующий видео-контент:
- заменой уже имеющегося там продукт-плейсмента (всевозможная наружка, мимо которой ходят и ездят герои, брендированная атрибутика и т.д.)
- накладыванием рекламы на объекты («брендировать» стаканчик с кофе или стоящий на столе пакет сока) и внедрением виртуальных бигбордов (при этом интегрированная «контекстуалка» выглядит настолько естественно, что кажется, будто она изначально была в кадре).
3) Если все это будет делать автоматом ИИ, то будет быстро и дешево. В итоге же становятся не нужны навязчивые рекламные вставки, которые прерывают видео. Т.е. выигрывают все: рекламодатели, стриминг и зрители.
Тысячи шедевров кино и сериалов предоставят сотни тысяч часов под размещение там рекламы. И никаких ограничений. В «Терминаторе» 1984 г. появится реклама последнего iPhone 2019 г. А в «Игре престолов» 2011 г. - реклама «Терминатор: Темные судьбы» 2019 г.
А через месяц можно поменять весь продукт-плейсмент на другой. И т.д.
Выглядеть это будет так.
Придумал и сделал это английский стартап Mirriad – обладатель 14 патентов и многих международных наград, занимающийся автоматически встраиваемой в видео рекламой (in-video advertising) на основе ИИ-технологий и оригинальной бизнес-модели.
У них хватает конкурентов: Scorch London, Bold Content, Blueprint, YuMe, …
Но секрет Mirriad не в технологии. А в умении создать новый сегмент рынка и соответствующую новую ИИ-технологичную бизнес-модель.
Вот почему в октябре Mirriad объявил об эксклюзивном соглашении с Tencent, одной из крупнейших онлайн-видео платформ Китая (Tencent Video имеет аудиторию в 900 млн.)
Представьте, что этот эксклюзив с Tencent подписала бы не лондонская, а московская компания. Или что-то наподобие ...
Чем не путь в лидеры мирового рынка ИИ-технологий?
#ИИстартапы
Стало общим местом утверждать, будто бы российские ИИ разработчики способны в ближайшие годы войти в число мировых лидеров. Это даже записано главной целью в нашу национальную стратегию развития ИИ.
Реален ли подобный взлет?
Полагаю, что да.
Что для этого нужно?
Да много чего. Но в первую очередь, российским стартапам нужно сменить приоритеты разработок ИИ-технологий:
- вместо приоритета на госзаказы от государства на распознавалки лиц, ловилки, давилки и глушилки онлайн контента и 5й колонны в офлайне,
- приоритет на прорывные ИИ-платформы, переопределяющие старые и создающие новые сегменты крупнейших мировых рынков и основанные на ИИ-технологичных моделях бизнеса.
Как это может выглядеть?
Вот совсем свежий красивый пример, как можно за счет ИИ-технологий переопределить рынок так:
- чтобы увеличить его на порядок,
- а покупателем решения стал цифровой гигант с миллиардной аудиторией.
Эта идея идеально подходит под новый сюжет «Черного зеркала» - бесшовно вшиваемый автоматический продукт-плейсмент в кино и сериалы.
Смотрите сами.
1) Самый большой трафик в сети - кино и сериалы.
2) Что, если вместо прерывающих просмотр рекламных вставок встраивать рекламу прямо в существующий видео-контент:
- заменой уже имеющегося там продукт-плейсмента (всевозможная наружка, мимо которой ходят и ездят герои, брендированная атрибутика и т.д.)
- накладыванием рекламы на объекты («брендировать» стаканчик с кофе или стоящий на столе пакет сока) и внедрением виртуальных бигбордов (при этом интегрированная «контекстуалка» выглядит настолько естественно, что кажется, будто она изначально была в кадре).
3) Если все это будет делать автоматом ИИ, то будет быстро и дешево. В итоге же становятся не нужны навязчивые рекламные вставки, которые прерывают видео. Т.е. выигрывают все: рекламодатели, стриминг и зрители.
Тысячи шедевров кино и сериалов предоставят сотни тысяч часов под размещение там рекламы. И никаких ограничений. В «Терминаторе» 1984 г. появится реклама последнего iPhone 2019 г. А в «Игре престолов» 2011 г. - реклама «Терминатор: Темные судьбы» 2019 г.
А через месяц можно поменять весь продукт-плейсмент на другой. И т.д.
Выглядеть это будет так.
Придумал и сделал это английский стартап Mirriad – обладатель 14 патентов и многих международных наград, занимающийся автоматически встраиваемой в видео рекламой (in-video advertising) на основе ИИ-технологий и оригинальной бизнес-модели.
У них хватает конкурентов: Scorch London, Bold Content, Blueprint, YuMe, …
Но секрет Mirriad не в технологии. А в умении создать новый сегмент рынка и соответствующую новую ИИ-технологичную бизнес-модель.
Вот почему в октябре Mirriad объявил об эксклюзивном соглашении с Tencent, одной из крупнейших онлайн-видео платформ Китая (Tencent Video имеет аудиторию в 900 млн.)
Представьте, что этот эксклюзив с Tencent подписала бы не лондонская, а московская компания. Или что-то наподобие ...
Чем не путь в лидеры мирового рынка ИИ-технологий?
#ИИстартапы
Vimeo
Mirriad showreel
Mirriad connects brands with engaged audiences through seamless ad insertions in linear and digital content.
Власть ИИ над людьми хотят узаконить.
Это может стать самым страшным наследием Трампа для мира.
Признаки тектонических изменений в обществе, в момент их первых проявлений, мало кому заметны. Однако уже через десяток лет, при развитии этих процессов, жизнь человечества кардинально изменится.
Главным таким процессом сегодня является повсеместная передача принятия решений от людей к алгоритмам, - о губительности чего вот уже несколько лет тщетно пытается предупреждать Харари.
Однако, реакция мира на это почти никакая. И все бы ничего. Процесс мог бы еще годы и годы идти медленно и неправильно, подобно попыткам законодательно разрешить проблемы внедрения самоуправляемых авто.
Но миру сильно не повезло. Президентом первой страны мира стал Трамп. Сочетание его ограниченности и недалекости с ковбойской готовностью сначала стрелять, а потом думать, способно теперь изменить будущее не только США, но и всего мира.
Дело в том, что Трамп решил законодательно освободить алгоритмы от ответственности за дискриминацию людей.
Дочитать за 3 мин.:
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/JfCrR
- на Medium http://bit.do/feAWT
#ПредвзятостьИИ
Это может стать самым страшным наследием Трампа для мира.
Признаки тектонических изменений в обществе, в момент их первых проявлений, мало кому заметны. Однако уже через десяток лет, при развитии этих процессов, жизнь человечества кардинально изменится.
Главным таким процессом сегодня является повсеместная передача принятия решений от людей к алгоритмам, - о губительности чего вот уже несколько лет тщетно пытается предупреждать Харари.
Однако, реакция мира на это почти никакая. И все бы ничего. Процесс мог бы еще годы и годы идти медленно и неправильно, подобно попыткам законодательно разрешить проблемы внедрения самоуправляемых авто.
Но миру сильно не повезло. Президентом первой страны мира стал Трамп. Сочетание его ограниченности и недалекости с ковбойской готовностью сначала стрелять, а потом думать, способно теперь изменить будущее не только США, но и всего мира.
Дело в том, что Трамп решил законодательно освободить алгоритмы от ответственности за дискриминацию людей.
Дочитать за 3 мин.:
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/JfCrR
- на Medium http://bit.do/feAWT
#ПредвзятостьИИ
Яндекс Дзен
Власть ИИ над людьми хотят узаконить
Это может стать самым страшным наследием Трампа для мира
Переворот в представлениях об интеллекте людей и машин.
Это лишь 1й шаг, но за ним идут супер-прорывные открытия.
Назвав Альберта-Ласло Барабаши Эйнштейном 21 века, я все же не ошибся. Он открыл безмасштабные сети (scale-free network) и математически обосновал: они - основа мира. Вселенная на всех уровнях как бы энергетически запитывается этой безмасштабностью, главный механизм которой «предпочтительность установления связей» (preferential attachment) – следствие из 2го закона термодинамики, гласящего, что для вселенной в целом энтропия (мера хаоса) возрастает.
Последние несколько лет ушли на проверку – действительно ли сеть, образованная миллиардами нейронов человеческого мозга, работает по тем же информационным законам, что и Интернет.
Это сейчас самый фундаментальный вопрос на пути понимания интеллекта людей и машин.
Ибо если ответ «да»,
• раскрывается тайна того, как мозг, просеивая шум, выборочно запоминает только самое важное и не захлебывается в деталях;
• это сулит переворот в алгоритмике глубокого обучения ИИ, сегодня просто не обладающего механизмом нахождения компромисса между степенью детализации данных и продуктивностью выявления закономерностей в них.
Новое экспериментальное открытие позволило вплотную подойти к раскрытию загадки:
• каким образом мозг обрабатывает информацию, отбрасывая большую часть её в пользу более простых нейронных описаний;
• как усовершенствовать алгоритмы глубоко обучения ИИ, дабы они работали не тупо, как сейчас (за счет безумной производительности вычислений), а умно и экономно, как это делает мозг.
В основе эксперимента новая техника записи процесса одновременной работы 10 тыс. нейронов. С ее помощью мышам показывали тысячи изображений, наблюдая за реакциями в зрительной коре и обнаруживая паттерны, соответствующие более высоко-размерной (более детальной) картине нейронной активности.
В результате удалось понять, как работает «балансировочный акт» - тот самый механизм компромисса между объемом данных и вылавливаемым из них «смыслом».
Все объясняется наличием критический («фазовых») переходов при наращивании размерности (детализации) входной информации. Эти переходы нарушают свойство процесса обработки информации, названное «гладкостью» (непрерывностью), в результате чего небольшие изменения на входе могут генерировать большие изменения на выходе.
По сути, этот механизм позволяет выявлять во входных данных тот «один пиксель», изменение которого приведет к отображению в памяти уже другой ситуации. Извините за не совсем корректный пример, но похожим образом работает развертка на экранах – меняются только определенные пиксели, а не все изображение.
Но как идентифицировать эти «критические пиксели»?
Ответ тоже найден – нужно найти критический порог размерности (детализации), после которого появится фрактал (функция потеряет гладкость).
Иными словами, представления в памяти должны быть настолько подробными и объемными, насколько это было возможно, чтобы они оставались гладкими.
Итоговый новый закон - паттерны нейронной активности настолько детализированы (многомерны), насколько это возможно, не становясь фрактальными (негладкими).
В заключение пример.
Изрезанная береговая линия – это фрактал. Если идете вдоль берега, открывающаяся взору картинка все время меняется, т.к. вся кромка берега состоит из зубцов. Избавьтесь от фрактала, не дав «взорваться» степени детализации. Например (условный, но похожий на правду), - сфоткайте этот берег из космоса. И получите компромиссную по точности картину, информационно в миллионы раз меньшего объема, чем миллионы фото, снимаемых на каждом 10ом шаге обхода побережья. А «смысл» (понимание очертания побережья) вы при этом не потеряете.
Подробней:
- популярно https://www.quantamagazine.org/a-power-law-keeps-the-brains-perceptions-balanced-20191022/
- научно https://www.nature.com/articles/s41586-019-1346-5
#Нейронаука
Это лишь 1й шаг, но за ним идут супер-прорывные открытия.
Назвав Альберта-Ласло Барабаши Эйнштейном 21 века, я все же не ошибся. Он открыл безмасштабные сети (scale-free network) и математически обосновал: они - основа мира. Вселенная на всех уровнях как бы энергетически запитывается этой безмасштабностью, главный механизм которой «предпочтительность установления связей» (preferential attachment) – следствие из 2го закона термодинамики, гласящего, что для вселенной в целом энтропия (мера хаоса) возрастает.
Последние несколько лет ушли на проверку – действительно ли сеть, образованная миллиардами нейронов человеческого мозга, работает по тем же информационным законам, что и Интернет.
Это сейчас самый фундаментальный вопрос на пути понимания интеллекта людей и машин.
Ибо если ответ «да»,
• раскрывается тайна того, как мозг, просеивая шум, выборочно запоминает только самое важное и не захлебывается в деталях;
• это сулит переворот в алгоритмике глубокого обучения ИИ, сегодня просто не обладающего механизмом нахождения компромисса между степенью детализации данных и продуктивностью выявления закономерностей в них.
Новое экспериментальное открытие позволило вплотную подойти к раскрытию загадки:
• каким образом мозг обрабатывает информацию, отбрасывая большую часть её в пользу более простых нейронных описаний;
• как усовершенствовать алгоритмы глубоко обучения ИИ, дабы они работали не тупо, как сейчас (за счет безумной производительности вычислений), а умно и экономно, как это делает мозг.
В основе эксперимента новая техника записи процесса одновременной работы 10 тыс. нейронов. С ее помощью мышам показывали тысячи изображений, наблюдая за реакциями в зрительной коре и обнаруживая паттерны, соответствующие более высоко-размерной (более детальной) картине нейронной активности.
В результате удалось понять, как работает «балансировочный акт» - тот самый механизм компромисса между объемом данных и вылавливаемым из них «смыслом».
Все объясняется наличием критический («фазовых») переходов при наращивании размерности (детализации) входной информации. Эти переходы нарушают свойство процесса обработки информации, названное «гладкостью» (непрерывностью), в результате чего небольшие изменения на входе могут генерировать большие изменения на выходе.
По сути, этот механизм позволяет выявлять во входных данных тот «один пиксель», изменение которого приведет к отображению в памяти уже другой ситуации. Извините за не совсем корректный пример, но похожим образом работает развертка на экранах – меняются только определенные пиксели, а не все изображение.
Но как идентифицировать эти «критические пиксели»?
Ответ тоже найден – нужно найти критический порог размерности (детализации), после которого появится фрактал (функция потеряет гладкость).
Иными словами, представления в памяти должны быть настолько подробными и объемными, насколько это было возможно, чтобы они оставались гладкими.
Итоговый новый закон - паттерны нейронной активности настолько детализированы (многомерны), насколько это возможно, не становясь фрактальными (негладкими).
В заключение пример.
Изрезанная береговая линия – это фрактал. Если идете вдоль берега, открывающаяся взору картинка все время меняется, т.к. вся кромка берега состоит из зубцов. Избавьтесь от фрактала, не дав «взорваться» степени детализации. Например (условный, но похожий на правду), - сфоткайте этот берег из космоса. И получите компромиссную по точности картину, информационно в миллионы раз меньшего объема, чем миллионы фото, снимаемых на каждом 10ом шаге обхода побережья. А «смысл» (понимание очертания побережья) вы при этом не потеряете.
Подробней:
- популярно https://www.quantamagazine.org/a-power-law-keeps-the-brains-perceptions-balanced-20191022/
- научно https://www.nature.com/articles/s41586-019-1346-5
#Нейронаука
Quanta Magazine
A Power Law Keeps the Brain’s Perceptions Balanced
Researchers have discovered a surprising mathematical relationship in the brain’s representations of sensory information, with possible applications to AI
Неравенство и поляризация людей вечны.
Они будут в любом физическом или виртуальном пространстве и даже в Инфо-Рае.
Уже не раз писал о том, как в соцсетях работает механизм поляризации и раскола. Оппоненты на это постоянно возражали, что в соцсетях эти процессы лишь повторяют происходящее в физическом мире, и потому не нужно гнать волну на соцсети.
Прорывные исследования в понимании вышеописанного за последний год шли косяками. И вот теперь - бинго! Теория, модель и эксперимент сошлись. И все, наконец, проясняется.
Суть прорыва в понимании того, что сегрегация и поляризация – самопроизвольные процессы в любой среде, где есть люди.
Социальное поведение возникает в результате обмена информацией между людьми. Оно ограничено и взаимно влияет на структуру инфопотоков. Интернет радикально изменил общение, демократизировав возможности «вещания народу и миру» (от одного очень многим) и позволив легко и без границ заводить новые знакомства. Однако, фактические информационные потоки неоднородны и ограничены самоорганизующимися эхокамерами.
Центральное значение для будущего цифрового общества (формируемого на наших глазах) имеет понимание того, как существующая физическая сегрегация влияет на социальную фрагментацию в онлайне.
В новом прорывном исследовании показано.
-- Виртуальное пространство является отражением географического пространства, где физические взаимодействия и социальное обучение на основе близости являются основными источниками идей.
-- Авторы показали, что онлайн-взаимодействия разделены по доходам людей так же, как физические взаимодействия.
-- И что физическое разделение отражает поляризованное поведение вне культуры или политики.
Это исследование согласуется с теоретическими концепциями, предполагающими, что поляризация связана с социальной коммуникацией, которая усиливает внутригрупповую гомогенизацию и межгрупповую дифференциацию, и вместе они способствуют социальной фрагментации в зеркальных физических и виртуальных пространствах.
Иными словами.
Даже если когда-то люди загрузят сознание в сетевые облака, тем самым лишившись любой материальности, в этом новом нематериальном Инфо-Рае «цифровые души» людей снова разделятся на богатых и бедных, в независимости от того, что тогда будет пониматься под этими понятиями.
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.190573
#Раскол
Они будут в любом физическом или виртуальном пространстве и даже в Инфо-Рае.
Уже не раз писал о том, как в соцсетях работает механизм поляризации и раскола. Оппоненты на это постоянно возражали, что в соцсетях эти процессы лишь повторяют происходящее в физическом мире, и потому не нужно гнать волну на соцсети.
Прорывные исследования в понимании вышеописанного за последний год шли косяками. И вот теперь - бинго! Теория, модель и эксперимент сошлись. И все, наконец, проясняется.
Суть прорыва в понимании того, что сегрегация и поляризация – самопроизвольные процессы в любой среде, где есть люди.
Социальное поведение возникает в результате обмена информацией между людьми. Оно ограничено и взаимно влияет на структуру инфопотоков. Интернет радикально изменил общение, демократизировав возможности «вещания народу и миру» (от одного очень многим) и позволив легко и без границ заводить новые знакомства. Однако, фактические информационные потоки неоднородны и ограничены самоорганизующимися эхокамерами.
Центральное значение для будущего цифрового общества (формируемого на наших глазах) имеет понимание того, как существующая физическая сегрегация влияет на социальную фрагментацию в онлайне.
В новом прорывном исследовании показано.
-- Виртуальное пространство является отражением географического пространства, где физические взаимодействия и социальное обучение на основе близости являются основными источниками идей.
-- Авторы показали, что онлайн-взаимодействия разделены по доходам людей так же, как физические взаимодействия.
-- И что физическое разделение отражает поляризованное поведение вне культуры или политики.
Это исследование согласуется с теоретическими концепциями, предполагающими, что поляризация связана с социальной коммуникацией, которая усиливает внутригрупповую гомогенизацию и межгрупповую дифференциацию, и вместе они способствуют социальной фрагментации в зеркальных физических и виртуальных пространствах.
Иными словами.
Даже если когда-то люди загрузят сознание в сетевые облака, тем самым лишившись любой материальности, в этом новом нематериальном Инфо-Рае «цифровые души» людей снова разделятся на богатых и бедных, в независимости от того, что тогда будет пониматься под этими понятиями.
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.190573
#Раскол
Royal Society Open Science
Segregation and polarization in urban areas | Royal Society Open Science
Social behaviours emerge from the exchange of information among individuals—constrained
by and reciprocally influencing the structure of information flows. The Internet radically
transformed communication by democratizing broadcast capabilities and ...
by and reciprocally influencing the structure of information flows. The Internet radically
transformed communication by democratizing broadcast capabilities and ...
Успешен ли будет 18й роман о Фандорине?
На подходе коммерческий прорыв в «науке об успехе» книг
У «науки об успехе» есть шанс превзойти по влиянию все прежние самые революционные открытия, типа теорий Дарвина, Эйнштейна или Уотсона – Крика.
Причины две.
✔️ Успех – самое важное в жизни для большинства.
✔️ Он легко измерим деньгами.
Конечно, есть люди с иной мотивацией и жизненными KPI. Но речь о большинстве.
А еще я так много пишу о «науке об успехе», поскольку она скоро станет катализатором трансформации большинства наук в их новые сетевые инкарнации. Этот процесс уже пошел, но не хватает решающего толчка. Лучшим таким толчком стала бы перспектива с помощью новых сетевых наук много заработать.
Идеальный полигон для «науки об успехе» - книги. Рынок не мал - $43B и страшно конкурентен. Из более 3 млн. книг, опубликованных в 2015 году в США, только около 4000 были проданы за год числом более 1000 экземпляров, и только около 500 стали бестселлерами NYT.
Так что тот, кто научится предсказывать успех книг, заработает очень много.
Прошлый год стал переломным в «науке об успехе» книг. Была открыта «формула бестселлера» - модель, позволяющая предсказывать успех книг. Но много заработать на этой модели было трудно, поскольку она предсказывала с высокой точностью лишь ДОЛГОСРОЧНЫЙ успех книги по первым 6 мес. продаж. А эти 6 мес. – как раз тот период, в течение которого большинство книг уже достигают своего пика продаж и начинают терять темпы. А главное – практически все деньги на продвижение уже потрачены, и поздно пить Боржоми. Следовательно, эта модель полезна лишь для долгосрочного управления запасами, но не эффективна для прогнозирования потенциала продаж новой книги.
Прошел год. И в «науке об успехе» книг новый прорыв, способный уже принести большие деньги. Новая модель основана лишь на данных, доступных ДО публикации книги. Это данные о популярности и «видимости» автора, истории публикаций его предыдущих книг, теме и месяце выхода новой книги и ряде характеристик издателя. Модель также учитывает жанр книги, рецензии, премии и рекламу предыдущих книг. А еще учитываются прежние и текущие характеристики обсуждений в социальных медиа.
Специально под эту новую модель был разработан свой метод машинного обучения Learning to Place (обучение выводу на рынок). Модель по-разному работает с научной литературой и нонфикшен. А ее итоговую точность прогноза продаж художественной и публицистической литературы удалось довести до 88%.
• Для триллеров, ужасов и детективов «видимость» автора и предыдущие продажи его книг оказались важнее, чем в других жанрах худ. литературы.
• В жанрах научной литературы и биографий «видимость» автора гораздо важнее, чем предыдущие продажи; в то время, как для исторической литературы наоборот.
• Приятным для издателей результатом стало то, что для большинства книг с высокими продажами успех примерно в одинаковой степени определяется тремя факторами: автором, книгой и издателем.
Так что если Борис Акунин, решив снова оживить Фандорина в 18м романе легендарного цикла, рискнет из экономии связаться с каким-то нишевым издательством, то ни имя популярнейшего автора, ни его любимый миллионами героя, вовсе не гарантируют прежнего колоссального успеха.
Вот бы Акунин рискнул бросить вызов выводам новой «науки об успехе» книг и доказать, что автор и герой важнее, чем издатель! 😉
Success in books: predicting book sales before publication
В контексте темы, подборка моих постов «Новая наука об успехе и удаче. Как на них влияет сетевое устройство мира»
#ScienceOfSuccess
На подходе коммерческий прорыв в «науке об успехе» книг
У «науки об успехе» есть шанс превзойти по влиянию все прежние самые революционные открытия, типа теорий Дарвина, Эйнштейна или Уотсона – Крика.
Причины две.
✔️ Успех – самое важное в жизни для большинства.
✔️ Он легко измерим деньгами.
Конечно, есть люди с иной мотивацией и жизненными KPI. Но речь о большинстве.
А еще я так много пишу о «науке об успехе», поскольку она скоро станет катализатором трансформации большинства наук в их новые сетевые инкарнации. Этот процесс уже пошел, но не хватает решающего толчка. Лучшим таким толчком стала бы перспектива с помощью новых сетевых наук много заработать.
Идеальный полигон для «науки об успехе» - книги. Рынок не мал - $43B и страшно конкурентен. Из более 3 млн. книг, опубликованных в 2015 году в США, только около 4000 были проданы за год числом более 1000 экземпляров, и только около 500 стали бестселлерами NYT.
Так что тот, кто научится предсказывать успех книг, заработает очень много.
Прошлый год стал переломным в «науке об успехе» книг. Была открыта «формула бестселлера» - модель, позволяющая предсказывать успех книг. Но много заработать на этой модели было трудно, поскольку она предсказывала с высокой точностью лишь ДОЛГОСРОЧНЫЙ успех книги по первым 6 мес. продаж. А эти 6 мес. – как раз тот период, в течение которого большинство книг уже достигают своего пика продаж и начинают терять темпы. А главное – практически все деньги на продвижение уже потрачены, и поздно пить Боржоми. Следовательно, эта модель полезна лишь для долгосрочного управления запасами, но не эффективна для прогнозирования потенциала продаж новой книги.
Прошел год. И в «науке об успехе» книг новый прорыв, способный уже принести большие деньги. Новая модель основана лишь на данных, доступных ДО публикации книги. Это данные о популярности и «видимости» автора, истории публикаций его предыдущих книг, теме и месяце выхода новой книги и ряде характеристик издателя. Модель также учитывает жанр книги, рецензии, премии и рекламу предыдущих книг. А еще учитываются прежние и текущие характеристики обсуждений в социальных медиа.
Специально под эту новую модель был разработан свой метод машинного обучения Learning to Place (обучение выводу на рынок). Модель по-разному работает с научной литературой и нонфикшен. А ее итоговую точность прогноза продаж художественной и публицистической литературы удалось довести до 88%.
• Для триллеров, ужасов и детективов «видимость» автора и предыдущие продажи его книг оказались важнее, чем в других жанрах худ. литературы.
• В жанрах научной литературы и биографий «видимость» автора гораздо важнее, чем предыдущие продажи; в то время, как для исторической литературы наоборот.
• Приятным для издателей результатом стало то, что для большинства книг с высокими продажами успех примерно в одинаковой степени определяется тремя факторами: автором, книгой и издателем.
Так что если Борис Акунин, решив снова оживить Фандорина в 18м романе легендарного цикла, рискнет из экономии связаться с каким-то нишевым издательством, то ни имя популярнейшего автора, ни его любимый миллионами героя, вовсе не гарантируют прежнего колоссального успеха.
Вот бы Акунин рискнул бросить вызов выводам новой «науки об успехе» книг и доказать, что автор и герой важнее, чем издатель! 😉
Success in books: predicting book sales before publication
В контексте темы, подборка моих постов «Новая наука об успехе и удаче. Как на них влияет сетевое устройство мира»
#ScienceOfSuccess
Техномагия – обмен тел с Фрейдом помогает решать личные проблемы.
Как парадокс Соломона разрешается с помощью виртуальной реальности.
Обычно мы гораздо лучше в советах другу, попавшему в беду, чем в советах самим себе. Это называется «парадоксом Соломона», - в честь библейского царя Соломона, который был мудр, давая советы другим, но не блистал умом, когда речь шла о принятии решений, касающихся его самого. И действительно, психологи доказали, что, когда участникам дают указание рассмотреть проблему с точки зрения третьего лица (это называется «дистанцированием»), они более мудры в решении личных проблем, чем при рассмотрении их с позиции первого лица.
А дальше начинается техномагия.
Авторы нового исследования экспериментально доказали, что находясь в виртуальной реальности (VR широкоэкранный стерео-дисплей), можно вести внутренний диалог, поочередно занимая два разных виртуальных тела – одно – ваше собственное, а другое - Зигмунда Фрейда.
Вы можете:
- вести разговор с самим собой, объясняя свою проблему виртуальному Фрейду,
- затем с точки зрения воплощенного Фрейда увидеть и услышать объяснение своего виртуального двойника,
- и наконец, дать своему двойнику пару разумных советов.
Звучит техно-бредом. Но работает.
Первые эксперименты VR Self-Conversation дали на удивление хорошие результаты.
Технически все не просто. Посредством технологии захвата движения в реальном времени виртуальное тело программируется на синхронное движение в соответствии с движениями реального тела. Используемая висомоторная синхронная стимуляция приводит к ощущению иллюзорной принадлежности тела и позволяет играть с подбором тел (белый-афроамериканец, взрослый-ребенок, мужчина-женщина), одежды и т.д.
Главная фишка – обмен тел с Фрейдом. Участники заняты тем, чтобы помочь себе найти решения своих проблем, с точки зрения, отделенной от самих себя, но, тем не менее, воплощенной перспективы с телом человека - наиболее известного в мире психотерапевта.
В результате:
- участники чувствовали себя комфортно,
- у них было чувство, что с ними разговаривал доктор Фрейд,
- качество советов «самостоятельного консультирования» оказалось на высоте.
Оказалось, что многое упирается в нашу низкую самооценку. А вот когда совет вы даете, будучи в теле Фрейда, вес такого совета совсем иной.
И кстати, когда тело Фрейда заменили на Эйнштейна, последний тоже весьма неплохо разруливал личные проблемы.
Как все это делалось, можно посмотреть на 3х минутном видео
https://www.youtube.com/watch?v=GJ6cAVxQOwo&feature=youtu.be
А это научный отчет о результатах исследования
https://www.nature.com/articles/s41598-019-46877-3
#VR
Как парадокс Соломона разрешается с помощью виртуальной реальности.
Обычно мы гораздо лучше в советах другу, попавшему в беду, чем в советах самим себе. Это называется «парадоксом Соломона», - в честь библейского царя Соломона, который был мудр, давая советы другим, но не блистал умом, когда речь шла о принятии решений, касающихся его самого. И действительно, психологи доказали, что, когда участникам дают указание рассмотреть проблему с точки зрения третьего лица (это называется «дистанцированием»), они более мудры в решении личных проблем, чем при рассмотрении их с позиции первого лица.
А дальше начинается техномагия.
Авторы нового исследования экспериментально доказали, что находясь в виртуальной реальности (VR широкоэкранный стерео-дисплей), можно вести внутренний диалог, поочередно занимая два разных виртуальных тела – одно – ваше собственное, а другое - Зигмунда Фрейда.
Вы можете:
- вести разговор с самим собой, объясняя свою проблему виртуальному Фрейду,
- затем с точки зрения воплощенного Фрейда увидеть и услышать объяснение своего виртуального двойника,
- и наконец, дать своему двойнику пару разумных советов.
Звучит техно-бредом. Но работает.
Первые эксперименты VR Self-Conversation дали на удивление хорошие результаты.
Технически все не просто. Посредством технологии захвата движения в реальном времени виртуальное тело программируется на синхронное движение в соответствии с движениями реального тела. Используемая висомоторная синхронная стимуляция приводит к ощущению иллюзорной принадлежности тела и позволяет играть с подбором тел (белый-афроамериканец, взрослый-ребенок, мужчина-женщина), одежды и т.д.
Главная фишка – обмен тел с Фрейдом. Участники заняты тем, чтобы помочь себе найти решения своих проблем, с точки зрения, отделенной от самих себя, но, тем не менее, воплощенной перспективы с телом человека - наиболее известного в мире психотерапевта.
В результате:
- участники чувствовали себя комфортно,
- у них было чувство, что с ними разговаривал доктор Фрейд,
- качество советов «самостоятельного консультирования» оказалось на высоте.
Оказалось, что многое упирается в нашу низкую самооценку. А вот когда совет вы даете, будучи в теле Фрейда, вес такого совета совсем иной.
И кстати, когда тело Фрейда заменили на Эйнштейна, последний тоже весьма неплохо разруливал личные проблемы.
Как все это делалось, можно посмотреть на 3х минутном видео
https://www.youtube.com/watch?v=GJ6cAVxQOwo&feature=youtu.be
А это научный отчет о результатах исследования
https://www.nature.com/articles/s41598-019-46877-3
#VR
YouTube
An experimental study of a virtual reality counselling paradigm using embodied self-dialogue
This video accompanies the article:
Slater, M., S. Neyret, T. Johnston, G. Iruretagoyena, M. Á. d. l. C. Crespo, M. Alabèrnia-Segura, B. Spanlang and G. Feixas (2019). "An experimental study of a virtual reality counselling paradigm using embodied self-dialogue."…
Slater, M., S. Neyret, T. Johnston, G. Iruretagoyena, M. Á. d. l. C. Crespo, M. Alabèrnia-Segura, B. Spanlang and G. Feixas (2019). "An experimental study of a virtual reality counselling paradigm using embodied self-dialogue."…
Станет ли ИИ Големом 21 века?
Как встраивать этику в алгоритмы машинного обучения.
Это самый важный вопрос в симбиозе человека и машины. А такой симбиоз – не в будущем. Он уже вовсю идет. И самый важный и приоритетный среди его вызовов - решение проблемы нечеловеческого поведения алгоритмов, нарушающих права конкретных людей, да и вообще, человеческие принципы.
Что за реклама вам показывается?
Что за цена вам предлагается?
Дадут ли вам ссуду?
Получите ли вы страховку?
Возьмут ли вас на эту работу?
Как вас будут лечить?
Попадете ли вы под наблюдение спецслужб?
Это и многое другое в жизни каждого из нас все больше решают уже не люди, а алгоритмы. И это не преувеличение, а факт.
Как создавать более совершенные алгоритмы, в которые встроены точные определения справедливости, точности, прозрачности и этики?
Не научившись делать это, все достижения машинного обучения, создаваемые во благо человечества, будут обращены против конкретных людей.
После Второй мировой войны многие ученые Манхэттенского проекта переключили свои усилия, чтобы обуздать использование атомного оружия, которое они изобрели. В случае алгоритмов вред является более рассеянным и труднее обнаруживаемым, чем в случае с ядерными бомбами. Но и то, и другое - примеры необратимых технологий, которые можно контролировать, но нельзя отменить или устранить.
Те, кто разрабатывает алгоритмы машинного обучения, могут сыграть решающую роль в выявлении внутренних ограничений алгоритмов и разработке их новых разновидностей, сбалансированных по предсказательной силе с социальными ценностями, такими как справедливость и конфиденциальность.
Но это нужно делать сейчас, а не завтра. Ибо алгоритмы машинного обучения – это новые виды акторов на Земле, от поведения и действий которых теперь зависят судьбы миллиардов людей.
Станут ли эти новые виды акторов Големом 21 века?
Ведь и Голем, созданный праведным раввином Лёвом из глины, задумывался для исполнения разных чёрных работ и трудных поручений. Но по легенде Голем превысил свои «полномочия», проявив свою волю, противоречащую воле его создателя.
Искусственный человек стал делать то, что по закону «неприлично» или даже преступно для человека …
Это ли ни прообраз истории ИИ, алгоритмы которого могут повторить путь Голема?
Но выход есть. Существуют иные методы разработки алгоритмов, способные обуздать их нечеловеческое поведение. Алгоритмы могут быть прозрачными. В них может встраиваться справедливость и этика при принятии решений.
Как это может и должно делаться, рассказывает Бестселлер Ближайшего Будущего – только что вышедшая книга профессоров Майкла Кернса и Аарона Рота «Этический алгоритм: наука о разработке социально-ориентированных алгоритмов».
https://www.amazon.com/Ethical-Algorithm-Science-Socially-Design/dp/0190948205
Кто не найдет время на чтение 232 стр. книги, послушайте хотя бы в ускоренном режиме 70-минутный рассказ Майкла Кернса, предваряющий выход книги.
https://www.youtube.com/watch?v=B1tw2Dd_EVs
#БББ #Этика #ИИ
Как встраивать этику в алгоритмы машинного обучения.
Это самый важный вопрос в симбиозе человека и машины. А такой симбиоз – не в будущем. Он уже вовсю идет. И самый важный и приоритетный среди его вызовов - решение проблемы нечеловеческого поведения алгоритмов, нарушающих права конкретных людей, да и вообще, человеческие принципы.
Что за реклама вам показывается?
Что за цена вам предлагается?
Дадут ли вам ссуду?
Получите ли вы страховку?
Возьмут ли вас на эту работу?
Как вас будут лечить?
Попадете ли вы под наблюдение спецслужб?
Это и многое другое в жизни каждого из нас все больше решают уже не люди, а алгоритмы. И это не преувеличение, а факт.
Как создавать более совершенные алгоритмы, в которые встроены точные определения справедливости, точности, прозрачности и этики?
Не научившись делать это, все достижения машинного обучения, создаваемые во благо человечества, будут обращены против конкретных людей.
После Второй мировой войны многие ученые Манхэттенского проекта переключили свои усилия, чтобы обуздать использование атомного оружия, которое они изобрели. В случае алгоритмов вред является более рассеянным и труднее обнаруживаемым, чем в случае с ядерными бомбами. Но и то, и другое - примеры необратимых технологий, которые можно контролировать, но нельзя отменить или устранить.
Те, кто разрабатывает алгоритмы машинного обучения, могут сыграть решающую роль в выявлении внутренних ограничений алгоритмов и разработке их новых разновидностей, сбалансированных по предсказательной силе с социальными ценностями, такими как справедливость и конфиденциальность.
Но это нужно делать сейчас, а не завтра. Ибо алгоритмы машинного обучения – это новые виды акторов на Земле, от поведения и действий которых теперь зависят судьбы миллиардов людей.
Станут ли эти новые виды акторов Големом 21 века?
Ведь и Голем, созданный праведным раввином Лёвом из глины, задумывался для исполнения разных чёрных работ и трудных поручений. Но по легенде Голем превысил свои «полномочия», проявив свою волю, противоречащую воле его создателя.
Искусственный человек стал делать то, что по закону «неприлично» или даже преступно для человека …
Это ли ни прообраз истории ИИ, алгоритмы которого могут повторить путь Голема?
Но выход есть. Существуют иные методы разработки алгоритмов, способные обуздать их нечеловеческое поведение. Алгоритмы могут быть прозрачными. В них может встраиваться справедливость и этика при принятии решений.
Как это может и должно делаться, рассказывает Бестселлер Ближайшего Будущего – только что вышедшая книга профессоров Майкла Кернса и Аарона Рота «Этический алгоритм: наука о разработке социально-ориентированных алгоритмов».
https://www.amazon.com/Ethical-Algorithm-Science-Socially-Design/dp/0190948205
Кто не найдет время на чтение 232 стр. книги, послушайте хотя бы в ускоренном режиме 70-минутный рассказ Майкла Кернса, предваряющий выход книги.
https://www.youtube.com/watch?v=B1tw2Dd_EVs
#БББ #Этика #ИИ
Как освоить дыхание Бога?
Это теперь вполне практический вопрос.
В оригинале этот процесс описан так: «И создал Господь Бог человека из праха земного, и вдунул в лицо его дыхание жизни, и стал человек душою живою».
Т.е. дыхание Бога - это некая жизненная сила, переданная человеку, чтобы оживить его – вдохнуть в него жизнь.
А что такое жизнь в современном понимании?
Воспользуемся далее определениями М.Тегмарка.
• Жизнь - это самовоспроизводящийся процесс, сохраняющий свою сложность.
• Живые существа в ходе эволюции развили в себе способность достигать сложных целей (мы называем эту способность разум или интеллект).
• Параллельно в ходе эволюции у живых существ развилась еще одна важная способность – испытывать личные переживания (мы называем эту способность сознание).
Современная наука в попытках понять, как устроен разум человека и как построить его искусственный аналог (ИИ) как бы движется галсами, постоянно меняя курс, дабы хоть как-то поймать ветер ускользающих знаний.
-- Сначала сфокусировались на интеллекте, пытаясь воспроизвести его в различных вычислительных моделях, сойдясь в итоге, что это все же нейросеть, - только очень сложно иерархически устроенная.
-- Затем, когда к алгоритмистам примкнули нейробиологи, стали пытаться обнаруживать и моделировать различные корреляты сознания.
И вот, наконец, на подходе 3й галсовый поворот – самовоспроизведение. Ведь без него жизни по определению быть не может. Без сознания и тем паче разума жизнь плохо, но, возможно, как-то способна существовать. А вот без самовоспроизведения нет…
Все знают что подавляющее большинство компьютеров построены по архитектуре фон Неймана – гения из гениев всех времен и народов.
А многие ли знают, что «Машина фон Неймана», помимо архитектуры фон Неймана включает в себя «Универсальный конструктор» самовоспроизводящихся машин - класс машин, способных к самовоспроизведению (зонды фон Неймана)?
Этот «Универсальный конструктор» был создан фон Нейманом еще в 1940-х годах. А в завершенном Артуром Бёрксом виде опубликован лишь в 1966 году уже после смерти фон Неймана.
Идею практической реализации самовоспроизводящихся машин никогда не забывали. С 70х годов 20 века за нее довольно плотно взялись в NASA. Тогда тема освоения космоса была в приоритете. А без самовоспроизводящихся машин при серьезном освоении космоса не обойтись.
В 2016 возникла интрига биофизика Алекса Коувалда, который попробовал доказать невозможность существования зондов фон Неймана, которые смогли бы распространиться по Галактике и Вселенной.
А месяц назад физик Заза Османов показал, что зонды фон Неймана вполне реальны, но слишком малы для того, чтобы мы могли их заметить.
В любом случае, на подходе ренессанс исследований самовоспроизводящихся машин. Поэтому так интересно и полезно понимать реальное состояние дел и перспективы в этой области.
Такая работа будет опубликована в мае 2020. Но познакомиться с ее текущей версией можно уже сейчас.
Помимо рассмотрения современного состояния 3х основных теоретических моделей (кинематической, логической и клеточной), проиллюстрированы практические пути их реализации с применением, например, 3-D принтеров (иллюстрации работ NASA и MIT на приложенной картинке).
Так что вполне возможно, что главной интригой следующего десятилетия станет появление не Сильного ИИ, а самовоспроизводящихся машин. Считать ли тогда, что люди вдохнули в них дыхание жизни?
#СамовоспроизводящиесяМашины
Это теперь вполне практический вопрос.
В оригинале этот процесс описан так: «И создал Господь Бог человека из праха земного, и вдунул в лицо его дыхание жизни, и стал человек душою живою».
Т.е. дыхание Бога - это некая жизненная сила, переданная человеку, чтобы оживить его – вдохнуть в него жизнь.
А что такое жизнь в современном понимании?
Воспользуемся далее определениями М.Тегмарка.
• Жизнь - это самовоспроизводящийся процесс, сохраняющий свою сложность.
• Живые существа в ходе эволюции развили в себе способность достигать сложных целей (мы называем эту способность разум или интеллект).
• Параллельно в ходе эволюции у живых существ развилась еще одна важная способность – испытывать личные переживания (мы называем эту способность сознание).
Современная наука в попытках понять, как устроен разум человека и как построить его искусственный аналог (ИИ) как бы движется галсами, постоянно меняя курс, дабы хоть как-то поймать ветер ускользающих знаний.
-- Сначала сфокусировались на интеллекте, пытаясь воспроизвести его в различных вычислительных моделях, сойдясь в итоге, что это все же нейросеть, - только очень сложно иерархически устроенная.
-- Затем, когда к алгоритмистам примкнули нейробиологи, стали пытаться обнаруживать и моделировать различные корреляты сознания.
И вот, наконец, на подходе 3й галсовый поворот – самовоспроизведение. Ведь без него жизни по определению быть не может. Без сознания и тем паче разума жизнь плохо, но, возможно, как-то способна существовать. А вот без самовоспроизведения нет…
Все знают что подавляющее большинство компьютеров построены по архитектуре фон Неймана – гения из гениев всех времен и народов.
А многие ли знают, что «Машина фон Неймана», помимо архитектуры фон Неймана включает в себя «Универсальный конструктор» самовоспроизводящихся машин - класс машин, способных к самовоспроизведению (зонды фон Неймана)?
Этот «Универсальный конструктор» был создан фон Нейманом еще в 1940-х годах. А в завершенном Артуром Бёрксом виде опубликован лишь в 1966 году уже после смерти фон Неймана.
Идею практической реализации самовоспроизводящихся машин никогда не забывали. С 70х годов 20 века за нее довольно плотно взялись в NASA. Тогда тема освоения космоса была в приоритете. А без самовоспроизводящихся машин при серьезном освоении космоса не обойтись.
В 2016 возникла интрига биофизика Алекса Коувалда, который попробовал доказать невозможность существования зондов фон Неймана, которые смогли бы распространиться по Галактике и Вселенной.
А месяц назад физик Заза Османов показал, что зонды фон Неймана вполне реальны, но слишком малы для того, чтобы мы могли их заметить.
В любом случае, на подходе ренессанс исследований самовоспроизводящихся машин. Поэтому так интересно и полезно понимать реальное состояние дел и перспективы в этой области.
Такая работа будет опубликована в мае 2020. Но познакомиться с ее текущей версией можно уже сейчас.
Помимо рассмотрения современного состояния 3х основных теоретических моделей (кинематической, логической и клеточной), проиллюстрированы практические пути их реализации с применением, например, 3-D принтеров (иллюстрации работ NASA и MIT на приложенной картинке).
Так что вполне возможно, что главной интригой следующего десятилетия станет появление не Сильного ИИ, а самовоспроизводящихся машин. Считать ли тогда, что люди вдохнули в них дыхание жизни?
#СамовоспроизводящиесяМашины
Это 1й (насколько мне известно) развернутый сравнительный анализ российской национальной стратегии развития ИИ с аналогичными стратегиями других стран. Моей целью была попытка понять, каково может быть место России в мире ИИ лет через 10, когда завершится реализация принятых национальных ИИ-стратегий России и прочих стран. Для 14 стран, включая Россию, были детально проанализированы:
• текущее положение и потенциал в сфере ИИ;
• уровень проработки, обоснованность и специфика принятой национальной ИИ-стратегии;
• ресурсы, планируемые выделить на реализацию ИИ-стратегии.
Этот пост резюмирует результаты проведенного анализа.
Для вдумчивого чтения потребуется полчаса. Но если просто проглядеть таблицы, графики и выводы, можно успеть и за 5 мин.
На Medium http://bit.do/fgkoY
На Яндекс Дзен https://clck.ru/JpavY
На сайте РСМД https://clck.ru/JpbXK
#ИИгонка
• текущее положение и потенциал в сфере ИИ;
• уровень проработки, обоснованность и специфика принятой национальной ИИ-стратегии;
• ресурсы, планируемые выделить на реализацию ИИ-стратегии.
Этот пост резюмирует результаты проведенного анализа.
Для вдумчивого чтения потребуется полчаса. Но если просто проглядеть таблицы, графики и выводы, можно успеть и за 5 мин.
На Medium http://bit.do/fgkoY
На Яндекс Дзен https://clck.ru/JpavY
На сайте РСМД https://clck.ru/JpbXK
#ИИгонка
Как не позволить Китаю обогнать США в сфере ИИ.
Простая стратегия на основе поддавков.
Китайцы, высказываясь про перспективы ИИ-гонки, зачастую лукавят (при всем уважении к Кай-Фу Ли), - на это у них свой интерес. Американцы – аналогично. И поэтому экспертный анализ, проводимый и теми, и другими по своим собственным источникам, дает столь противоречивую картину.
Новый совместный проект двух стэнфордских мозговых центров «Geopolitics, Technology, and Governance Cyber Policy Center» и «The Stanford-New America» назван DigiChina Project. Его цель – американский анализ исключительно китайских источников.
И первый же отчет DigiChina Project, озаглавленный «ИИ-политика и Китай. Реалии ведомого государством развития», получился весьма интересен.
В отчете констатировано.
Две главные причины отставания Китая от США в сфере ИИ пока неизменны.
1) Китайцы по-прежнему работают в этой сфере на американском HW (американские GPU, TPU и FPGA) и базовом SW (напр. фреймворки глубокого обучения TensorFlow и PyTorch, разработанные Google и Facebook).
2) Утечка ¾ лучших мозгов в этой области в США.
Экспертный анализ показывает.
1) Китайцы, скорее всего, ошибаются в том, что инновации в ИИ сейчас не главное, а главное – быстро строгать приложения на основе океанов данных. Превосходство в HW и базовом SW для ИИ – плод перманентных инноваций. И так продолжится.
2) Сделать свои HW и базовый SW для ИИ китайцы, в принципе могут. Но это столь дорого и небыстро, что китайцы пойдут на это лишь при серьезном ужесточении экспорта из США.
3) Остановить же утечку мозгов в США невозможно из-за проблемы «курицы и яйца»: лучшие лабы и лучшие спецы уже в США, а новые лучшие спецы хотят работать в среде лучших.
Экспертный вывод таков
Оптимальная стратегия для США, чтобы не дать Китаю себя догнать:
1) Никаких эмбарго! И Китайцы будут продолжать зависеть от США в части HW и базового SW для ИИ.
2) Никаких ограничений для китайцев в американские лабы! Пусть продолжают ¾ лучших утекать из Китая в США.
И тогда не догнать Китаю США, хоть тресни.
https://www.newamerica.org/cybersecurity-initiative/digichina/blog/special-report-ai-policy-and-china-realities-of-state-led-development/
P.S. В отчет есть еще кое-что полезное. Например, про то, что государство, беря финансирование ИИ-стартапов на себя, ведет к «параличу ИИ-инноваций».
«Many of the government-funded “AI startups” do not make much use of AI, and many suffer from unsustainable business models.»
Хоть бы кто у нас к этому прислушался.
#ИИгонка #Китай #США
Простая стратегия на основе поддавков.
Китайцы, высказываясь про перспективы ИИ-гонки, зачастую лукавят (при всем уважении к Кай-Фу Ли), - на это у них свой интерес. Американцы – аналогично. И поэтому экспертный анализ, проводимый и теми, и другими по своим собственным источникам, дает столь противоречивую картину.
Новый совместный проект двух стэнфордских мозговых центров «Geopolitics, Technology, and Governance Cyber Policy Center» и «The Stanford-New America» назван DigiChina Project. Его цель – американский анализ исключительно китайских источников.
И первый же отчет DigiChina Project, озаглавленный «ИИ-политика и Китай. Реалии ведомого государством развития», получился весьма интересен.
В отчете констатировано.
Две главные причины отставания Китая от США в сфере ИИ пока неизменны.
1) Китайцы по-прежнему работают в этой сфере на американском HW (американские GPU, TPU и FPGA) и базовом SW (напр. фреймворки глубокого обучения TensorFlow и PyTorch, разработанные Google и Facebook).
2) Утечка ¾ лучших мозгов в этой области в США.
Экспертный анализ показывает.
1) Китайцы, скорее всего, ошибаются в том, что инновации в ИИ сейчас не главное, а главное – быстро строгать приложения на основе океанов данных. Превосходство в HW и базовом SW для ИИ – плод перманентных инноваций. И так продолжится.
2) Сделать свои HW и базовый SW для ИИ китайцы, в принципе могут. Но это столь дорого и небыстро, что китайцы пойдут на это лишь при серьезном ужесточении экспорта из США.
3) Остановить же утечку мозгов в США невозможно из-за проблемы «курицы и яйца»: лучшие лабы и лучшие спецы уже в США, а новые лучшие спецы хотят работать в среде лучших.
Экспертный вывод таков
Оптимальная стратегия для США, чтобы не дать Китаю себя догнать:
1) Никаких эмбарго! И Китайцы будут продолжать зависеть от США в части HW и базового SW для ИИ.
2) Никаких ограничений для китайцев в американские лабы! Пусть продолжают ¾ лучших утекать из Китая в США.
И тогда не догнать Китаю США, хоть тресни.
https://www.newamerica.org/cybersecurity-initiative/digichina/blog/special-report-ai-policy-and-china-realities-of-state-led-development/
P.S. В отчет есть еще кое-что полезное. Например, про то, что государство, беря финансирование ИИ-стартапов на себя, ведет к «параличу ИИ-инноваций».
«Many of the government-funded “AI startups” do not make much use of AI, and many suffer from unsustainable business models.»
Хоть бы кто у нас к этому прислушался.
#ИИгонка #Китай #США
New America
Special Report: AI Policy and China
Сравните 2 диаметрально разных подхода к практическому запуску национальных стратегий развития ИИ в России и Франции.
У нас: Российский фонд прямых инвестиций (РФПИ) и 5 мега-корпораций - Сбербанк, Яндекс, Mail. ru Group, Газпром нефть и МТС, - «взяли на себя лидерство организовать развитие» ИИ.
Во Франции: финансирование ИИ-стартапов в 2019 г. выросло на 38% ($634 млн. за первые 6 мес). Их уже 432 (в 2017- было 312, в 2016-180). И это при том, что Франция имеет самую большую концентрацию исследовательских ИИ-лабораторий в Европе.
Взгляните на диаграмму. Россия составляет, примерно, десятую часть высоты серого столбика – Others. Ох как за державу обидно.
#ИИгонка
У нас: Российский фонд прямых инвестиций (РФПИ) и 5 мега-корпораций - Сбербанк, Яндекс, Mail. ru Group, Газпром нефть и МТС, - «взяли на себя лидерство организовать развитие» ИИ.
Во Франции: финансирование ИИ-стартапов в 2019 г. выросло на 38% ($634 млн. за первые 6 мес). Их уже 432 (в 2017- было 312, в 2016-180). И это при том, что Франция имеет самую большую концентрацию исследовательских ИИ-лабораторий в Европе.
Взгляните на диаграмму. Россия составляет, примерно, десятую часть высоты серого столбика – Others. Ох как за державу обидно.
#ИИгонка
ИИ выступил на стороне демонстрантов и видеоблогеров.
Оказалось, что Большой Брат вовсе не всемогущ против де-идентификации и видео-невидимости.
Суд отказался запретить систему распознавания лиц в Москве. Но это, оказывается, преодолимо.
Студентов и журналистов обвиняют за их видео-обращения в сети. И это тоже теперь преодолевается.
Власти Китая, а за ними и других стран решили, что схватили Бога за бороду, получив в свои руки ИИ-технологии распознавания лиц. Теперь, мол, никто не уйдет от ответственности. Ни в сети, ни в реале.
Но они просчитались, просто забыв про историю меча и щита, снаряда и брони, болта с левой резьбой и крутой гайки. Ведь ИИ-технологии могут использовать обе соревнующиеся стороны. И вот результат.
✔️ Facebook Research разработал де-идентификатор лица на видео реального времени. Видеоблогер с помощью такого софта теперь может свободно вещать и его невозможно привлечь к ответственности. Элегантность решения в том, что в реальном времени происходит мизерная модификация существенных черт лица (глаз, носа, губ, бровей и рта). Исправленное видео для человека кажется почти тем же. Некоторые вообще не видят разницы – проверьте сами. Но распознавание подправленного лица с помощью ИИ делается невозможным.
Подробней: популярно, научно
✔️ Лаборатория MIT-IBM Watson AI и Северо-Восточный университет США разработали рисунок для футболки (рубашки, свитера и т.д.), делающий человека невидимым для камер наблюдения с вероятностью 79% и 63%, соответственно, для цифрового и реального мира. И это лишь 1я версия. Вероятность превращения в невидимку собираются довести до 97%.
Подробней: популярно, научно
Подобрать «броню» для защиты от «снарядов» новых технологий де-идентификации и видео-невидимости невозможно. Разнообразие модификаций «типов снарядов» настолько обширно, что практически не реально отгадать все возможные комбинации и научить систему защищаться.
Таким образом, на ИИ-болт с левой резьбой уже нашлась крутая ИИ-гайка. Счет становится 1:1. А триумф Большого Брата на какое-то время откладывается.
#БольшойБрат
Оказалось, что Большой Брат вовсе не всемогущ против де-идентификации и видео-невидимости.
Суд отказался запретить систему распознавания лиц в Москве. Но это, оказывается, преодолимо.
Студентов и журналистов обвиняют за их видео-обращения в сети. И это тоже теперь преодолевается.
Власти Китая, а за ними и других стран решили, что схватили Бога за бороду, получив в свои руки ИИ-технологии распознавания лиц. Теперь, мол, никто не уйдет от ответственности. Ни в сети, ни в реале.
Но они просчитались, просто забыв про историю меча и щита, снаряда и брони, болта с левой резьбой и крутой гайки. Ведь ИИ-технологии могут использовать обе соревнующиеся стороны. И вот результат.
✔️ Facebook Research разработал де-идентификатор лица на видео реального времени. Видеоблогер с помощью такого софта теперь может свободно вещать и его невозможно привлечь к ответственности. Элегантность решения в том, что в реальном времени происходит мизерная модификация существенных черт лица (глаз, носа, губ, бровей и рта). Исправленное видео для человека кажется почти тем же. Некоторые вообще не видят разницы – проверьте сами. Но распознавание подправленного лица с помощью ИИ делается невозможным.
Подробней: популярно, научно
✔️ Лаборатория MIT-IBM Watson AI и Северо-Восточный университет США разработали рисунок для футболки (рубашки, свитера и т.д.), делающий человека невидимым для камер наблюдения с вероятностью 79% и 63%, соответственно, для цифрового и реального мира. И это лишь 1я версия. Вероятность превращения в невидимку собираются довести до 97%.
Подробней: популярно, научно
Подобрать «броню» для защиты от «снарядов» новых технологий де-идентификации и видео-невидимости невозможно. Разнообразие модификаций «типов снарядов» настолько обширно, что практически не реально отгадать все возможные комбинации и научить систему защищаться.
Таким образом, на ИИ-болт с левой резьбой уже нашлась крутая ИИ-гайка. Счет становится 1:1. А триумф Большого Брата на какое-то время откладывается.
#БольшойБрат
YouTube
Live Face De-Identification in Video
The full paper can be found at:
https://research.fb.com/publications/live-face-de-identification-in-video
https://research.fb.com/publications/live-face-de-identification-in-video
Если ставка – жизнь, спасают лишь интуиция и молчаливое знание. И то, и другое можно натренировать, если знать как.
Увы, но самому главному в жизни нас не учат. Например, как спасти свою жизнь в экстремальных ситуациях: пожар, теракт и т.д. Классический подход к принятию важных решений учит – надо сформулировать проблему, очертить альтернативы, оценить варианты…
Однако, профессиональные пожарные вовсе не очерчивают альтернативы и не оценивают их, а используют первую более или менее приемлемую идею, которая приходит в голову, затем ищут следующую идею и т. д. Принятие решений у пожарных и близко не походит на то, что рекомендует классическая теория. Так же поступают и «морские котики», да и все профессиональные спасатели и бойцы спецподразделений в цейтнотных ситуациях жизни и смерти, характеризуемых высочайшей неуверенностью и нестабильностью, при которых рациональный подход к принятию решений не работает так, как предполагается.
Причина в том, что человеческая рациональность ограниченна, а требования к скорости обработки информации в экстремальных ситуациях намного превосходят познавательные способности людей. Поэтому в таких ситуациях нужно принимать решения не из расчета оптимальных исходов, а ориентируясь на то, что «достаточно хорошо» и довольствуясь тем, что есть. Разум нужно выключить, отдавшись на волю интуиции и своих «молчаливых знаний».
Чтобы научиться этому, существует специальных подход - Натуралистическое принятие решений Naturalistic Decision Decision (NDM). Он трактует интуицию наподобие глубокого обучения на большом количестве образцов, полученных в результате опыта, что приводит к различным формам молчаливого (неявного) знания. Не менее важно здесь принципиальное отличие интуиции и понимания.
- Интуиция зависит от «библиотеки моделей», которые человек приобрел в процессе жизни.
- А понимание является средством создания новых моделей.
NDM предлагает семь способов улучшения интуитивного принятия решений, основанных на создании у людей более совершенной библиотеки неявных знаний - Tacit Knowledge (молчаливое, неявное, невербализованное знание): от выбора «наименее худшего» варианта до практики рассказывания «мрачных историй».
И последнее. NDM – не очередное психо-разводилово. Этот подход разработан Гари Кляйном – проф. экспериментальной психологии экстремальных ситуаций, среди прочего, спроектировавшим Ситуационный центр Белого дома. Сегодня NDM - штатный метод подготовки к экстремальным ситуациям в армии, ВВС и ВМФ США, у пожарных и военных медсестер, морской пехоты и спецназа …
Подробней
- популярно
- научно
P.S. И кстати, как считают в McKinsey, в XXI веке «молчаливое знание» станет ключевым конкурентным преимуществом. Оно поможет совершить революцию в здравоохранении, торговле, страховании, финансовых услугах и консалтинге.
Подробней о возрастающей роли «молчаливого знания» при формировании сетевого разума - как будут устроены работа, развлечения, война и борьба с терроризмом в постиндустриальном мире, - читайте в моем посте на Republic.
#Интуиция #МолчаливоеЗнание #ПринятиеРешений
Увы, но самому главному в жизни нас не учат. Например, как спасти свою жизнь в экстремальных ситуациях: пожар, теракт и т.д. Классический подход к принятию важных решений учит – надо сформулировать проблему, очертить альтернативы, оценить варианты…
Однако, профессиональные пожарные вовсе не очерчивают альтернативы и не оценивают их, а используют первую более или менее приемлемую идею, которая приходит в голову, затем ищут следующую идею и т. д. Принятие решений у пожарных и близко не походит на то, что рекомендует классическая теория. Так же поступают и «морские котики», да и все профессиональные спасатели и бойцы спецподразделений в цейтнотных ситуациях жизни и смерти, характеризуемых высочайшей неуверенностью и нестабильностью, при которых рациональный подход к принятию решений не работает так, как предполагается.
Причина в том, что человеческая рациональность ограниченна, а требования к скорости обработки информации в экстремальных ситуациях намного превосходят познавательные способности людей. Поэтому в таких ситуациях нужно принимать решения не из расчета оптимальных исходов, а ориентируясь на то, что «достаточно хорошо» и довольствуясь тем, что есть. Разум нужно выключить, отдавшись на волю интуиции и своих «молчаливых знаний».
Чтобы научиться этому, существует специальных подход - Натуралистическое принятие решений Naturalistic Decision Decision (NDM). Он трактует интуицию наподобие глубокого обучения на большом количестве образцов, полученных в результате опыта, что приводит к различным формам молчаливого (неявного) знания. Не менее важно здесь принципиальное отличие интуиции и понимания.
- Интуиция зависит от «библиотеки моделей», которые человек приобрел в процессе жизни.
- А понимание является средством создания новых моделей.
NDM предлагает семь способов улучшения интуитивного принятия решений, основанных на создании у людей более совершенной библиотеки неявных знаний - Tacit Knowledge (молчаливое, неявное, невербализованное знание): от выбора «наименее худшего» варианта до практики рассказывания «мрачных историй».
И последнее. NDM – не очередное психо-разводилово. Этот подход разработан Гари Кляйном – проф. экспериментальной психологии экстремальных ситуаций, среди прочего, спроектировавшим Ситуационный центр Белого дома. Сегодня NDM - штатный метод подготовки к экстремальным ситуациям в армии, ВВС и ВМФ США, у пожарных и военных медсестер, морской пехоты и спецназа …
Подробней
- популярно
- научно
P.S. И кстати, как считают в McKinsey, в XXI веке «молчаливое знание» станет ключевым конкурентным преимуществом. Оно поможет совершить революцию в здравоохранении, торговле, страховании, финансовых услугах и консалтинге.
Подробней о возрастающей роли «молчаливого знания» при формировании сетевого разума - как будут устроены работа, развлечения, война и борьба с терроризмом в постиндустриальном мире, - читайте в моем посте на Republic.
#Интуиция #МолчаливоеЗнание #ПринятиеРешений
The Conversation
Making life-or-death decisions is very hard – here’s how we’ve taught people to do it better
Emergency responders and military personnel need to think creatively – even imaginatively – to save lives under pressure. Analyzing the Grenfell Tower Fire in London reveals useful lessons.
США проснулись и готовят ответный удар по ИИ Китая
Комиссия по национальной безопасности и искусственному интеллекту (NSCAI) опубликовала промежуточный доклад Конгрессу США. Это крайне важный 96 стр. документ с 239 ссылками.
1. Четко сформулирован и обоснован высший приоритет темы «Развития ИИ для обеспечения нацбезопасности» (заодно даны все главные определения и таксономии в этой сфере, а также грамотно описаны 8 главных угроз для США от ИИ, как в военном плане, так и в плане подрыва государственности).
2. Проанализировано состояние дел по теме.
• Потенциальных врага два: Китай и Россия (Китай опасней России, примерно в 4 раза – по числу упоминаний в тексте отчета).
• Китай надо «гасить», иначе он точно сделает США и станет №1 в мире ИИ с очень малоприятными для США последствиями. Предложены 5 направлений «гашения» Китая.
(1) Скачок в финансировании ИИ – окончательные цифры будут в закрытом приложении итоговой версии отчета в октябре 2020, но их прикидки уже известны из письма Фэй-Фэй Ли и Джона Этчеменди «Нам нужно национальное видение для ИИ»
Ежегодные инвестиции по $12 млрд в год в течение как минимум десятилетия с раскладом:
$7 млрд в прорывные ИИ-НИР, $3 млрд в ИИ-образование и $2 млрд в ИИ-стартапы.
Это 12 кратный рост невоенных расходов на ИИ.
(2) Плотный альянс ИИ-бизнеса с военными (предложена схема 4х типов главных вызовов, которые нужно решать для эффективного сотрудничества бизнеса и военных).
(3) Пылесосить ИИ-таланты со всего мира, держать и не отпускать.
(4) Законопатить все дыры утечки технологий, SW, HW, изобретений и прорывных идей.
(5) Организовать международное сотрудничество «в борьбе за это»: дипломатично дружить хоть с НАТО, хоть с чертом, хоть с Россией, - лишь бы «загасить» Китай.
Самое страшное то, что у нас ничего подобного таким отчетам нет.
А мои скромные попытки (типа https://t.me/theworldisnoteasy/921) явно недостаточны, чтобы изменить существующий подход к ИИ-гонке. И он остается пока что все тем же, что год назад Петр Саруханов изобразил в «Новой газете».
#ИИгонка #США #Китай
Комиссия по национальной безопасности и искусственному интеллекту (NSCAI) опубликовала промежуточный доклад Конгрессу США. Это крайне важный 96 стр. документ с 239 ссылками.
1. Четко сформулирован и обоснован высший приоритет темы «Развития ИИ для обеспечения нацбезопасности» (заодно даны все главные определения и таксономии в этой сфере, а также грамотно описаны 8 главных угроз для США от ИИ, как в военном плане, так и в плане подрыва государственности).
2. Проанализировано состояние дел по теме.
• Потенциальных врага два: Китай и Россия (Китай опасней России, примерно в 4 раза – по числу упоминаний в тексте отчета).
• Китай надо «гасить», иначе он точно сделает США и станет №1 в мире ИИ с очень малоприятными для США последствиями. Предложены 5 направлений «гашения» Китая.
(1) Скачок в финансировании ИИ – окончательные цифры будут в закрытом приложении итоговой версии отчета в октябре 2020, но их прикидки уже известны из письма Фэй-Фэй Ли и Джона Этчеменди «Нам нужно национальное видение для ИИ»
Ежегодные инвестиции по $12 млрд в год в течение как минимум десятилетия с раскладом:
$7 млрд в прорывные ИИ-НИР, $3 млрд в ИИ-образование и $2 млрд в ИИ-стартапы.
Это 12 кратный рост невоенных расходов на ИИ.
(2) Плотный альянс ИИ-бизнеса с военными (предложена схема 4х типов главных вызовов, которые нужно решать для эффективного сотрудничества бизнеса и военных).
(3) Пылесосить ИИ-таланты со всего мира, держать и не отпускать.
(4) Законопатить все дыры утечки технологий, SW, HW, изобретений и прорывных идей.
(5) Организовать международное сотрудничество «в борьбе за это»: дипломатично дружить хоть с НАТО, хоть с чертом, хоть с Россией, - лишь бы «загасить» Китай.
Самое страшное то, что у нас ничего подобного таким отчетам нет.
А мои скромные попытки (типа https://t.me/theworldisnoteasy/921) явно недостаточны, чтобы изменить существующий подход к ИИ-гонке. И он остается пока что все тем же, что год назад Петр Саруханов изобразил в «Новой газете».
#ИИгонка #США #Китай
ИИ – это Инопланетный Интеллект.
Но сделана 1я попытка превратить его в земной.
Интеллект Чужого (Alien) кардинально отличается от интеллекта любого земного существа от мыши до человека.
Например, интеллект «чужих» трисоляриан из трилогии Лю Цысиня стал принципиально иным, чем земной, из-за иной системы коммуникаций между особями – чтение мыслей, точнее, образов и их экзограмм. Это привело к формированию интеллекта, в котором отсутствует ложь. Кстати, подобный интеллект есть и на нашей планете. Но он не земной, а водный. Это дельфины, читающие мысли друг друга и потому не знающие лжи. Но про это как-нибудь в следующий раз.
Вот понятный пример, показывающий принципиальное отличие ИИ от интеллекта человека или мыши – ориентация и навигация в пространстве.
ИИ навигаторов в этом столь же преуспел, как и в настольных играх. Ориентироваться в городских пробках и прокладывать оптимальные маршруты он умеет лучше любого из нас. Однако:
- он делает это совсем иначе, чем мы;
- мы имеем в голове (1) модель пространства, (2) модель своего тела и его возможностей, (3) оптимизатор достижения целей с учетом 1 и 2;
- ИИ навигатора имеет в «голове» 1 и 3. Но 2 – абсолютно иной. Это море данных о движении многих тысяч авто по модели пространства.
При этом, ИИ навигатор не может решить, можно ли убрать с дороги легкое препятствие или перепрыгнуть небольшую канаву.
Из-за этой разницы, в вопросах навигации наш интеллект (или мыши) – универсальный земной. А ИИ навигатора – специализированный неземной.
Т.е. человек или мышь могут решать любую задачу о прокладывании маршрута из А в Б.
Например, при движении по комнате, где нужно огибать неустранимые препятствия (типа шкафа) и убирать или преодолевать устранимые (типа стула или фикуса). И в целом, соизмерять свои возможности с динамикой перемещения в конкретном физическом пространстве (см. рис.)
А ИИ навигатор этого не может.
Но что если вложить в голову ИИ навигатору нового поколения 3х мерную модель пространства и модель его тела и его возможностей?
Ведь это будет заветный мост между роботами и ИИ. Мост, которого почти нет. А есть лишь убогие «веревочные лестницы» через пропасть.
Роботы-собачки от Boston Dynamics или «луноход» робота-курьера Яндекса способны огибать препятствия, но у них все еще нет возможностей для универсальной ориентации и навигации в пространстве. Они неспособны сами воссоздавать в своей «голове» модель пространства и, зная возможности своего «тела», находить оптимальный маршрут передвижения к цели.
Попыткой решить эту задачу стал «Интерактивный Гибсон» - навигатор/оптимизатор интерактивной навигации в загроможденных средах. Его работа основана на нахождении компромисса между эффективностью пути навигации и возможными нарушениями положения окружающих объектов.
Сначала его научили «земному» способу навигации в виртуальных пространствах с учетом физических взаимодействий со средой. Теперь на очереди материальная физическая среда.
https://arxiv.org/abs/1910.14442
Как сказал по этому поводу Джек Кларк - «миры робототехники и ИИ становятся все более и более смешанными. Вопрос на $1 триллион состоит в том, в какой момент обе технологии объединятся, разовьются и дадут возможности, превышающие сумму их частей».
#ИИ #Роботы
Но сделана 1я попытка превратить его в земной.
Интеллект Чужого (Alien) кардинально отличается от интеллекта любого земного существа от мыши до человека.
Например, интеллект «чужих» трисоляриан из трилогии Лю Цысиня стал принципиально иным, чем земной, из-за иной системы коммуникаций между особями – чтение мыслей, точнее, образов и их экзограмм. Это привело к формированию интеллекта, в котором отсутствует ложь. Кстати, подобный интеллект есть и на нашей планете. Но он не земной, а водный. Это дельфины, читающие мысли друг друга и потому не знающие лжи. Но про это как-нибудь в следующий раз.
Вот понятный пример, показывающий принципиальное отличие ИИ от интеллекта человека или мыши – ориентация и навигация в пространстве.
ИИ навигаторов в этом столь же преуспел, как и в настольных играх. Ориентироваться в городских пробках и прокладывать оптимальные маршруты он умеет лучше любого из нас. Однако:
- он делает это совсем иначе, чем мы;
- мы имеем в голове (1) модель пространства, (2) модель своего тела и его возможностей, (3) оптимизатор достижения целей с учетом 1 и 2;
- ИИ навигатора имеет в «голове» 1 и 3. Но 2 – абсолютно иной. Это море данных о движении многих тысяч авто по модели пространства.
При этом, ИИ навигатор не может решить, можно ли убрать с дороги легкое препятствие или перепрыгнуть небольшую канаву.
Из-за этой разницы, в вопросах навигации наш интеллект (или мыши) – универсальный земной. А ИИ навигатора – специализированный неземной.
Т.е. человек или мышь могут решать любую задачу о прокладывании маршрута из А в Б.
Например, при движении по комнате, где нужно огибать неустранимые препятствия (типа шкафа) и убирать или преодолевать устранимые (типа стула или фикуса). И в целом, соизмерять свои возможности с динамикой перемещения в конкретном физическом пространстве (см. рис.)
А ИИ навигатор этого не может.
Но что если вложить в голову ИИ навигатору нового поколения 3х мерную модель пространства и модель его тела и его возможностей?
Ведь это будет заветный мост между роботами и ИИ. Мост, которого почти нет. А есть лишь убогие «веревочные лестницы» через пропасть.
Роботы-собачки от Boston Dynamics или «луноход» робота-курьера Яндекса способны огибать препятствия, но у них все еще нет возможностей для универсальной ориентации и навигации в пространстве. Они неспособны сами воссоздавать в своей «голове» модель пространства и, зная возможности своего «тела», находить оптимальный маршрут передвижения к цели.
Попыткой решить эту задачу стал «Интерактивный Гибсон» - навигатор/оптимизатор интерактивной навигации в загроможденных средах. Его работа основана на нахождении компромисса между эффективностью пути навигации и возможными нарушениями положения окружающих объектов.
Сначала его научили «земному» способу навигации в виртуальных пространствах с учетом физических взаимодействий со средой. Теперь на очереди материальная физическая среда.
https://arxiv.org/abs/1910.14442
Как сказал по этому поводу Джек Кларк - «миры робототехники и ИИ становятся все более и более смешанными. Вопрос на $1 триллион состоит в том, в какой момент обе технологии объединятся, разовьются и дадут возможности, превышающие сумму их частей».
#ИИ #Роботы
