Два месяца в Израиле, 15 лет в России.
Bloomberg оценил сроки вакцинации 75% населения в разных странах.
Хорошая визуализация большого объема данных позволяет обрести инсайт (внезапное понимание чего-либо, не выводимое из прошлого опыта).
Глобальный трекер COVID-19 вакцинации от компании Bloomberg – прекрасный тому пример. Всего пара минут разглядывания инфографики и вы прозреваете картину будущего пандемии – это продлится годы, ибо столько потребуется для вакцинации 75% населения, способной повлечь коллективный иммунитет.
Однако, дьявол, как обычно, прячется в деталях – технологиях проведения вакцинации, возможности которых у разных стран отличаются очень сильно.
Вот пример, показывающий, сколько времени потребуется разным странам, чтобы достигнуть заветного предела 75% вакцинированного населения (при сохранении текущих темпов вакцинации каждой из стран).
• Израилю потребуется еще 2 месяца;
• Великобритании – 7 мес;
• США – 9 мес;
• Германии – 3 года;
• Китаю – 5.5 лет;
• Канаде – 10 лет;
• России – более 10 лет.
Цифру прогноза для России Bloomberg назвывает расплывчато (ведь и 11 и 19 больше 10). Но если посчитать самостоятельно по цифрам из таблицы, приведенной Bloomberg, получается 15 лет.
Видимо, такой прогноз настолько смутил и расстроил российский Forbes, что им пришлось написать «Прогноз для России Bloomberg не рассчитывал» (хотя это не так). Но каждый желающий может самостоятельно проверить, что Россия мониторится Глобальным трекером COVID-19 вакцинации, который дает прогноз «более 10 лет».
Справедливости ради надо отметить, что прогноз Bloomberg сделан на российских данных от 2 января. Однако и самые последние (вчерашние) данные по России кардинально не меняют картину.
#Эпидемия
Bloomberg оценил сроки вакцинации 75% населения в разных странах.
Хорошая визуализация большого объема данных позволяет обрести инсайт (внезапное понимание чего-либо, не выводимое из прошлого опыта).
Глобальный трекер COVID-19 вакцинации от компании Bloomberg – прекрасный тому пример. Всего пара минут разглядывания инфографики и вы прозреваете картину будущего пандемии – это продлится годы, ибо столько потребуется для вакцинации 75% населения, способной повлечь коллективный иммунитет.
Однако, дьявол, как обычно, прячется в деталях – технологиях проведения вакцинации, возможности которых у разных стран отличаются очень сильно.
Вот пример, показывающий, сколько времени потребуется разным странам, чтобы достигнуть заветного предела 75% вакцинированного населения (при сохранении текущих темпов вакцинации каждой из стран).
• Израилю потребуется еще 2 месяца;
• Великобритании – 7 мес;
• США – 9 мес;
• Германии – 3 года;
• Китаю – 5.5 лет;
• Канаде – 10 лет;
• России – более 10 лет.
Цифру прогноза для России Bloomberg назвывает расплывчато (ведь и 11 и 19 больше 10). Но если посчитать самостоятельно по цифрам из таблицы, приведенной Bloomberg, получается 15 лет.
Видимо, такой прогноз настолько смутил и расстроил российский Forbes, что им пришлось написать «Прогноз для России Bloomberg не рассчитывал» (хотя это не так). Но каждый желающий может самостоятельно проверить, что Россия мониторится Глобальным трекером COVID-19 вакцинации, который дает прогноз «более 10 лет».
Справедливости ради надо отметить, что прогноз Bloomberg сделан на российских данных от 2 января. Однако и самые последние (вчерашние) данные по России кардинально не меняют картину.
#Эпидемия
В области ИИ мы находимся на технологическом уровне Древней Греции.
Там умели создавать сложные красивые сооружения и мудрёные философские теории. Однако, рассчитать траекторию брошенного камня (не говоря уж о траектории движения Земли) не смог бы и сам Аристотель. Ведь чтобы рассчитать эти траектории нужно знать конкретные математические формулы, опирающиеся на законы Ньютона и Кеплера.
Вот и сегодня наука не располагает математически описанными законами, в соответствии с которыми работает биологический интеллект. И потому сделать умную колонку с виртуальным голосовым помощником люди сегодня могут. А ИИ, подобный даже не человеческому, а хотя бы мышиному, - увы нет. Формул не знаем.
Но почему? Что мешает науке описать математику работы мозга?
Проблема в том, что наш интеллект – результат сотен миллионов лет эволюции, которая создавала его с одной единственной целью – повысить шансы физического тела на выживание и воспроизводство.
Т.е. биологический интеллект всегда воплощен в конкретное тело и нужен для управления разумным поведением, подстраивая его под морфологию тела и адаптируя к окружающей среде. Интеллект мыши подстроен под тело мыши и среду обитания мыши. Интеллект дельфина – под тело и среду дельфина. А человека – под тело и среду человека.
Это неразрывная триада: среда, тело, интеллект. И невозможно математически описать работу последнего в отрыве от первого и второго.
Следовательно, понять математику функционирования биологического интеллекта можно, только изучая динамику приспособления тела к условиям окружающей среды.
Но у современного ИИ все не так.
Он не воплощен, а бестелесен (у алгоритмов машинного обучения нет физического тела, которому нужно выживать и воспроизводиться). И потому ИИ, строго говоря, некорректно сравнивать с биологическим интеллектом. Это все равно, что сравнивать кошку с мышеловкой. Да, - извести мышь можно с помощью и того, и другого. Но на этом сходства заканчиваются.
Попытки преодолеть бестелесность ИИ делаются самые разнообразные.
Недавно я писал о разработке компанией DeepMind концепции разумной материи, позволяющей избежать проблемы отсутствия у интеллекта тела. Однако, эта концепция, типа «разумного океана» из романа «Солярис», уж слишком неземная, - за всю земную эволюцию здесь так и не появилось ни одно бестелесное разумное существо. И потому традиционный подход – среда, тело, интеллект, - видится всё же перспективней.
Новая система, разработанная в Стэнфордском университете, названа Deep Evolutional Reinforcement Learning – DERL – глубокое эволюционной обучение с подкреплением. Это новая вычислительная структуру, которая может решать сложные задачи локомоции и манипуляций в сложных средах для агентов различных морфологий, используя только низкоуровневую сенсорную информацию. Используя DERL, можно изучать следующие две взаимосвязи между сложностью окружающей среды, морфологическим интеллектом и обучаемостью агента управлять свои телом.
1) Сложность окружающей среды способствует развитию морфологического интеллекта, количественно определяемого способностью морфологии облегчать решение новых задач.
2) Эволюция быстро выбирает морфологии, которые учатся быстрее, тем самым позволяя поведению, усвоенному при жизни предков, передаваться для использования в жизни их потомков.
Эксперименты с DERL (см. схему) позволят на практике увидеть работу эффекта Болдуина - поведение, имеющее решающее значение для выживания, часто становится «запрограммированным» в геноме, чтобы гарантировать, что оно не потеряно.
Но главное, можно будет исследовать возникновение морфологического интеллекта через эволюцию морфологий, ведущих к более физически стабильному и энергоэффективному поведению, облегчающему обучение и контроль.
Дополнительные детали по теме смотрите в канале по тегу
#ВоплощенныйИнтеллект
Там умели создавать сложные красивые сооружения и мудрёные философские теории. Однако, рассчитать траекторию брошенного камня (не говоря уж о траектории движения Земли) не смог бы и сам Аристотель. Ведь чтобы рассчитать эти траектории нужно знать конкретные математические формулы, опирающиеся на законы Ньютона и Кеплера.
Вот и сегодня наука не располагает математически описанными законами, в соответствии с которыми работает биологический интеллект. И потому сделать умную колонку с виртуальным голосовым помощником люди сегодня могут. А ИИ, подобный даже не человеческому, а хотя бы мышиному, - увы нет. Формул не знаем.
Но почему? Что мешает науке описать математику работы мозга?
Проблема в том, что наш интеллект – результат сотен миллионов лет эволюции, которая создавала его с одной единственной целью – повысить шансы физического тела на выживание и воспроизводство.
Т.е. биологический интеллект всегда воплощен в конкретное тело и нужен для управления разумным поведением, подстраивая его под морфологию тела и адаптируя к окружающей среде. Интеллект мыши подстроен под тело мыши и среду обитания мыши. Интеллект дельфина – под тело и среду дельфина. А человека – под тело и среду человека.
Это неразрывная триада: среда, тело, интеллект. И невозможно математически описать работу последнего в отрыве от первого и второго.
Следовательно, понять математику функционирования биологического интеллекта можно, только изучая динамику приспособления тела к условиям окружающей среды.
Но у современного ИИ все не так.
Он не воплощен, а бестелесен (у алгоритмов машинного обучения нет физического тела, которому нужно выживать и воспроизводиться). И потому ИИ, строго говоря, некорректно сравнивать с биологическим интеллектом. Это все равно, что сравнивать кошку с мышеловкой. Да, - извести мышь можно с помощью и того, и другого. Но на этом сходства заканчиваются.
Попытки преодолеть бестелесность ИИ делаются самые разнообразные.
Недавно я писал о разработке компанией DeepMind концепции разумной материи, позволяющей избежать проблемы отсутствия у интеллекта тела. Однако, эта концепция, типа «разумного океана» из романа «Солярис», уж слишком неземная, - за всю земную эволюцию здесь так и не появилось ни одно бестелесное разумное существо. И потому традиционный подход – среда, тело, интеллект, - видится всё же перспективней.
Новая система, разработанная в Стэнфордском университете, названа Deep Evolutional Reinforcement Learning – DERL – глубокое эволюционной обучение с подкреплением. Это новая вычислительная структуру, которая может решать сложные задачи локомоции и манипуляций в сложных средах для агентов различных морфологий, используя только низкоуровневую сенсорную информацию. Используя DERL, можно изучать следующие две взаимосвязи между сложностью окружающей среды, морфологическим интеллектом и обучаемостью агента управлять свои телом.
1) Сложность окружающей среды способствует развитию морфологического интеллекта, количественно определяемого способностью морфологии облегчать решение новых задач.
2) Эволюция быстро выбирает морфологии, которые учатся быстрее, тем самым позволяя поведению, усвоенному при жизни предков, передаваться для использования в жизни их потомков.
Эксперименты с DERL (см. схему) позволят на практике увидеть работу эффекта Болдуина - поведение, имеющее решающее значение для выживания, часто становится «запрограммированным» в геноме, чтобы гарантировать, что оно не потеряно.
Но главное, можно будет исследовать возникновение морфологического интеллекта через эволюцию морфологий, ведущих к более физически стабильному и энергоэффективному поведению, облегчающему обучение и контроль.
Дополнительные детали по теме смотрите в канале по тегу
#ВоплощенныйИнтеллект
YouTube
Embodied Intelligence via Learning and Evolution
Results from our paper "Embodied Intelligence via Learning and Evolution" (https://www.nature.com/articles/s41467-021-25874-z).
Authors
Agrim Gupta, Silvio Savarese, Surya Ganguli & Li Fei-Fei
Abstract
The intertwined processes of learning and evolution…
Authors
Agrim Gupta, Silvio Savarese, Surya Ganguli & Li Fei-Fei
Abstract
The intertwined processes of learning and evolution…
Улучшен и доказан оптимальный алгоритм парковки.
Он минимизирует общие затраты времени при парковке и выезде.
Мы ошибаемся думая, что большинство повседневных задач уже решены. Многие из них подчас дьявольски сложны и требуют для решения крутейшей математики. Но никто пока что не сумел её придумать и доказать её оптимальность.
Полтора года назад я писал, что одна из самых повседневных задач (парковка), наконец, решена, - найден оптимальный алгоритм парковки. С такой задачей мы сталкиваемся каждый день: нужно парковаться на большой парковке, и свободные места есть. Но как выбрать оптимальное по затратам времени на парковку и выезд?
Т.н. «Разумная стратегия», найденная полтора года назад Крапивским и Реднером и описанная ими в “Журнале статистической механики”, была признана авторами и рецензентами оптимальной. Можете прочесть мой тогдашний пост и даже посмотреть видео.
Однако авторы не унялись в своем стремлении к математическому перфекционизму. Потратив еще год, они таки нашли еще более оптимальный алгоритм (назвав его «Правило 1/2»), имеющий к тому же 2 дополнительных преимущества:
1. Алгоритм прост, как редис.
2. И он не улучшаем (математически доказана его оптимальность).
Оптимальная стратегия такова - игнорировать все открытые места, пройдя до середины ряда, после чего занять первое свободное место.
Ложка дёгтя в эту бочку мёда, к сожалению, присутствует. «Правило 1/2», как и «Разумная стратегия», работают лишь в упрощенном идеальном примере (один бесконечный ряд авто и нет конкуренции за место) Для реальной стратегии (не идеальной) математическое решение пока неизвестно. Разработавший ее имеет все шансы на «нобеля в математике».
Так что рекомендую читателям подумать над реальной стратегией. Задачка страшно перспективная. И решив её, гарантированно войдете в историю математики.
#СтатистическаяМеханника
Он минимизирует общие затраты времени при парковке и выезде.
Мы ошибаемся думая, что большинство повседневных задач уже решены. Многие из них подчас дьявольски сложны и требуют для решения крутейшей математики. Но никто пока что не сумел её придумать и доказать её оптимальность.
Полтора года назад я писал, что одна из самых повседневных задач (парковка), наконец, решена, - найден оптимальный алгоритм парковки. С такой задачей мы сталкиваемся каждый день: нужно парковаться на большой парковке, и свободные места есть. Но как выбрать оптимальное по затратам времени на парковку и выезд?
Т.н. «Разумная стратегия», найденная полтора года назад Крапивским и Реднером и описанная ими в “Журнале статистической механики”, была признана авторами и рецензентами оптимальной. Можете прочесть мой тогдашний пост и даже посмотреть видео.
Однако авторы не унялись в своем стремлении к математическому перфекционизму. Потратив еще год, они таки нашли еще более оптимальный алгоритм (назвав его «Правило 1/2»), имеющий к тому же 2 дополнительных преимущества:
1. Алгоритм прост, как редис.
2. И он не улучшаем (математически доказана его оптимальность).
Оптимальная стратегия такова - игнорировать все открытые места, пройдя до середины ряда, после чего занять первое свободное место.
Ложка дёгтя в эту бочку мёда, к сожалению, присутствует. «Правило 1/2», как и «Разумная стратегия», работают лишь в упрощенном идеальном примере (один бесконечный ряд авто и нет конкуренции за место) Для реальной стратегии (не идеальной) математическое решение пока неизвестно. Разработавший ее имеет все шансы на «нобеля в математике».
Так что рекомендую читателям подумать над реальной стратегией. Задачка страшно перспективная. И решив её, гарантированно войдете в историю математики.
#СтатистическаяМеханника
Два типа неопределенности и один нейромедиатор.
Вот чего не хватало ИИ, чтобы испытывать любопытство.
Абсолютное превосходство алгоритмов над людьми в интеллектуальных играх уже доказано (шахматы, Го, консольные игры …).
Но чтобы использовать колоссальный потенциал алгоритмов за пределами игр (в реальной жизни), алгоритмам, в первую очередь, не хватает исключительно важного свойства живых агентов – любопытства. Именно его исследователи ИИ пытаются моделировать и вкладывать в ИИ уже более 10 лет.
Два года назад компания OpenAI довольно убедительно продемонстрировала преимущества «любопытного ИИ», показавшего супер-класс в Atari-игре «Месть Монтесумы». Эта далеко не самая сложная на свете игра была крайне неудобна для ИИ из-за её сходства с нашей жизнью – в ней отсутствует вознаграждение за каждый сделанный ход.
• Дело в том, что обучающийся ИИ, обычно, требует т.н. «подкрепления» - вознаграждения за каждый правильный ход.
• А в жизни людей всё не так. Сначала нужно сделать десятки или сотни действий («ходов»), и лишь затем (возможно) приходит вознаграждение.
Источником мотивации в поисках нового и неизведанного у людей служит лишь любопытство. Вот почему наличие у ИИ любопытства просто необходимо для решения не игровых, а жизненных задач.
На примере игры «Месть Монтесумы», это удалось сделать OpenAI. Но они натолкнулись на неразрешимые ситуации, названные «Проблема ТВ-помех». Они возникают, когда ИИ запрограммирован на поиск нового опыта, но зацикливается на случайных паттернах, подобно телевизору, поймавшему при настройке статический шум и запоминающего его как ТВ-канал. Причина в том, что «любопытный ИИ» ищет «интересное» и «новое» с помощью прогнозирования будущего и оценки «ошибок предсказаний». Прежде чем сделать ход, ИИ прогнозируют, как после него изменится игра. Если предсказание верное, ИИ может решить, что столкнулся с уже известной частью игры.
А поскольку статический шум непредсказуем, «любопытный ИИ» при столкновении с «ТВ-помехами» (или иным непрогнозируемым стимулом), как бы превращается в бандерлога, загипнотизированного игрой с шумом помех. ИИ просто зависает на «ТВ-помехах», подобно азартным игрокам, что не в силах оторваться от игровых автоматов, будучи «загипнотизированы» непредсказуемостью результатов. Как это выглядит, показано на гифке.
Опубликованный позавчера препринт англо-американской работы предлагает решение «Проблемы ТВ-помех» крайне любопытным и очень перспективным способом - моделированием вознаграждения ИИ за его любопытство на манер холинергического метода управления возбуждением синапсов мозга посредством нейромедиатора ацетилхолина.
Фишка вот в чем.
Существуют 2 типа неопределенности: эпистемическая и алеаторная.
Эпистемическая неопределенность измеряет ненадежность предсказаний модели, которая может быть минимизирована с помощью дополнительного опыта. Если использовать эпистемическую неопределенность в качестве внутренних вознаграждений, то агент будет искать новизну - динамику, с которой он ранее не сталкивался.
С другой стороны, ошибки предсказания из-за алеаторной неопределенностей неизбежны. Они, по определению, являются результатом непредсказуемой динамики. Ошибки прогнозирования из-за непредсказуемой динамики обездвиживают агентов, движимых любопытством. Что и происходит в «Проблеме ТВ-помех».
Развивая модель Парра-Фристона, авторы предположили, что уровень ацетилхолина растет с ростом ожидаемой алеаторной неопределенности, а уровень норадреналина увеличивается, когда животные сталкиваются с эпистемической неопределенностью (ожидаемой и неожиданной).
Уменьшая вознаграждения в ситуациях алеаторной неопределенности, авторы работы на практике научили ИИ эффективно обходить стохастические ловушки класса «Проблем ТВ-помех».
ИТОГО:
- мы стали ближе к «любопытному ИИ»;
- держитесь подальше от алеаторной неопределенности 🥴
#ИИ
Вот чего не хватало ИИ, чтобы испытывать любопытство.
Абсолютное превосходство алгоритмов над людьми в интеллектуальных играх уже доказано (шахматы, Го, консольные игры …).
Но чтобы использовать колоссальный потенциал алгоритмов за пределами игр (в реальной жизни), алгоритмам, в первую очередь, не хватает исключительно важного свойства живых агентов – любопытства. Именно его исследователи ИИ пытаются моделировать и вкладывать в ИИ уже более 10 лет.
Два года назад компания OpenAI довольно убедительно продемонстрировала преимущества «любопытного ИИ», показавшего супер-класс в Atari-игре «Месть Монтесумы». Эта далеко не самая сложная на свете игра была крайне неудобна для ИИ из-за её сходства с нашей жизнью – в ней отсутствует вознаграждение за каждый сделанный ход.
• Дело в том, что обучающийся ИИ, обычно, требует т.н. «подкрепления» - вознаграждения за каждый правильный ход.
• А в жизни людей всё не так. Сначала нужно сделать десятки или сотни действий («ходов»), и лишь затем (возможно) приходит вознаграждение.
Источником мотивации в поисках нового и неизведанного у людей служит лишь любопытство. Вот почему наличие у ИИ любопытства просто необходимо для решения не игровых, а жизненных задач.
На примере игры «Месть Монтесумы», это удалось сделать OpenAI. Но они натолкнулись на неразрешимые ситуации, названные «Проблема ТВ-помех». Они возникают, когда ИИ запрограммирован на поиск нового опыта, но зацикливается на случайных паттернах, подобно телевизору, поймавшему при настройке статический шум и запоминающего его как ТВ-канал. Причина в том, что «любопытный ИИ» ищет «интересное» и «новое» с помощью прогнозирования будущего и оценки «ошибок предсказаний». Прежде чем сделать ход, ИИ прогнозируют, как после него изменится игра. Если предсказание верное, ИИ может решить, что столкнулся с уже известной частью игры.
А поскольку статический шум непредсказуем, «любопытный ИИ» при столкновении с «ТВ-помехами» (или иным непрогнозируемым стимулом), как бы превращается в бандерлога, загипнотизированного игрой с шумом помех. ИИ просто зависает на «ТВ-помехах», подобно азартным игрокам, что не в силах оторваться от игровых автоматов, будучи «загипнотизированы» непредсказуемостью результатов. Как это выглядит, показано на гифке.
Опубликованный позавчера препринт англо-американской работы предлагает решение «Проблемы ТВ-помех» крайне любопытным и очень перспективным способом - моделированием вознаграждения ИИ за его любопытство на манер холинергического метода управления возбуждением синапсов мозга посредством нейромедиатора ацетилхолина.
Фишка вот в чем.
Существуют 2 типа неопределенности: эпистемическая и алеаторная.
Эпистемическая неопределенность измеряет ненадежность предсказаний модели, которая может быть минимизирована с помощью дополнительного опыта. Если использовать эпистемическую неопределенность в качестве внутренних вознаграждений, то агент будет искать новизну - динамику, с которой он ранее не сталкивался.
С другой стороны, ошибки предсказания из-за алеаторной неопределенностей неизбежны. Они, по определению, являются результатом непредсказуемой динамики. Ошибки прогнозирования из-за непредсказуемой динамики обездвиживают агентов, движимых любопытством. Что и происходит в «Проблеме ТВ-помех».
Развивая модель Парра-Фристона, авторы предположили, что уровень ацетилхолина растет с ростом ожидаемой алеаторной неопределенности, а уровень норадреналина увеличивается, когда животные сталкиваются с эпистемической неопределенностью (ожидаемой и неожиданной).
Уменьшая вознаграждения в ситуациях алеаторной неопределенности, авторы работы на практике научили ИИ эффективно обходить стохастические ловушки класса «Проблем ТВ-помех».
ИТОГО:
- мы стали ближе к «любопытному ИИ»;
- держитесь подальше от алеаторной неопределенности 🥴
#ИИ
Джаггернаут Китая.
Почему технологическое преимущество США рушится.
Сегодня Reuter сообщил, что США рассмотрят новые ограничения на экспорт технологий в Китай. Но поздно пить Боржоми. Китай уже обходит США в инновационной войне.
Более полувека США были №1 в технологиях. Лишь они смогли слетать на Луну и дать миру такие эпохальные изобретения, как Интернет и iPhone.
Но Китай играет во все более изощренную игру, используя технологические инновации, как способ достижения своих целей мирового господства, не прибегая к войне.
• Китай вкладывает огромные средства в НИОКР. Его доля в мировых расходах на технологии выросла с менее 5% в 2000 году до более 23% в 2020 году. Если текущие тенденции сохранятся, то Китай обгонит Соединенные Штаты по таким расходам к 2025 году.
• Центральное место в стратегии обретения мирового преимущества Китая занимает стратегию «военно-гражданского слияния» - скоординированное сотрудничество между частным сектором и оборонной промышленностью. США оказываются абсолютно бессильны противостоять этой стратегии, ибо
(1) правительство США потеряло лидерство в инновациях;
(2) глобализация вбила клин между интересами американских корпорацияй и правительством.
Более того. Китай уже не просто догоняет, а по ходу гонки меняет правила игры в свою пользу.
Вашингтон следил за технологическим прогрессом Китая через призму военной науки, беспокоясь о превосходстве над Китаем в обороноспособности. Но проблема оказалась гораздо шире. Стремление Китая к технологическому превосходству направлено не просто на получение преимуществ на поле боя, - Пекин меняет само поле битвы.
Китай первым предвидел мир конкуренции между великими державами, в котором не нужно стрелять. И запустил в этот мир «троянского коня» - экспорт Китая в десятки стран высокотехнологичной инфраструктуры.
Более того. Стратегия Китая – супердолгосрочная.
Китай считает, что цифровая инфраструктура – это битва завтрашнего дня. Но затем наступит и послезавтра. И следующая битва будет, скорее всего, битвой биотехнологий. Однако, в отличие от Китая, биотехнологии не считаются приоритетом в правительстве США. Министерство обороны США не проявляет к ним особого интереса, ведь США (и не только!) подписали договор об отказе от биологического оружия.
У Китая же, помимо приоритета биотехнологий, особый взгляд на биоэтику. История 2018 года, когда китайский ученый Хэ Цзянькуй генетически модифицировал ДНК младенцев-близнецов, была замята. Но исследования продолжаются. И даже в разработке генно-инженерной вакцины против COVID-19 активное участие принимает Академия военно-медицинских наук КНР.
Президент Джо Байден пообещал «отстроиться лучше» и восстановить мировое лидерство Соединенных Штатов.
Это будет очень трудно, но всё же возможно, - считают авторы анализа, публикуемого в март-апрельском выпуске Foreignaffairs.
https://www.foreignaffairs.com/articles/united-states/2021-02-10/technology-innovation-wars?utm_medium=social
#США #Китай
Почему технологическое преимущество США рушится.
Сегодня Reuter сообщил, что США рассмотрят новые ограничения на экспорт технологий в Китай. Но поздно пить Боржоми. Китай уже обходит США в инновационной войне.
Более полувека США были №1 в технологиях. Лишь они смогли слетать на Луну и дать миру такие эпохальные изобретения, как Интернет и iPhone.
Но Китай играет во все более изощренную игру, используя технологические инновации, как способ достижения своих целей мирового господства, не прибегая к войне.
• Китай вкладывает огромные средства в НИОКР. Его доля в мировых расходах на технологии выросла с менее 5% в 2000 году до более 23% в 2020 году. Если текущие тенденции сохранятся, то Китай обгонит Соединенные Штаты по таким расходам к 2025 году.
• Центральное место в стратегии обретения мирового преимущества Китая занимает стратегию «военно-гражданского слияния» - скоординированное сотрудничество между частным сектором и оборонной промышленностью. США оказываются абсолютно бессильны противостоять этой стратегии, ибо
(1) правительство США потеряло лидерство в инновациях;
(2) глобализация вбила клин между интересами американских корпорацияй и правительством.
Более того. Китай уже не просто догоняет, а по ходу гонки меняет правила игры в свою пользу.
Вашингтон следил за технологическим прогрессом Китая через призму военной науки, беспокоясь о превосходстве над Китаем в обороноспособности. Но проблема оказалась гораздо шире. Стремление Китая к технологическому превосходству направлено не просто на получение преимуществ на поле боя, - Пекин меняет само поле битвы.
Китай первым предвидел мир конкуренции между великими державами, в котором не нужно стрелять. И запустил в этот мир «троянского коня» - экспорт Китая в десятки стран высокотехнологичной инфраструктуры.
Более того. Стратегия Китая – супердолгосрочная.
Китай считает, что цифровая инфраструктура – это битва завтрашнего дня. Но затем наступит и послезавтра. И следующая битва будет, скорее всего, битвой биотехнологий. Однако, в отличие от Китая, биотехнологии не считаются приоритетом в правительстве США. Министерство обороны США не проявляет к ним особого интереса, ведь США (и не только!) подписали договор об отказе от биологического оружия.
У Китая же, помимо приоритета биотехнологий, особый взгляд на биоэтику. История 2018 года, когда китайский ученый Хэ Цзянькуй генетически модифицировал ДНК младенцев-близнецов, была замята. Но исследования продолжаются. И даже в разработке генно-инженерной вакцины против COVID-19 активное участие принимает Академия военно-медицинских наук КНР.
Президент Джо Байден пообещал «отстроиться лучше» и восстановить мировое лидерство Соединенных Штатов.
Это будет очень трудно, но всё же возможно, - считают авторы анализа, публикуемого в март-апрельском выпуске Foreignaffairs.
https://www.foreignaffairs.com/articles/united-states/2021-02-10/technology-innovation-wars?utm_medium=social
#США #Китай
Foreign Affairs
The Innovation Wars
In its competition with Beijing, Washington needs to support a wider range of technologies.
Нужно быть готовым к неизбежному появлению искусственного сознания.
«К такой трактовке сознания следует относиться весьма серьезно», - считает Карл Фристон.
«Если он прав, последствия будут фундаментальными», - считает Анил Сэт.
Обе оценки двух корифеев мировой нейробиологии относятся к концепции сознания, разработанной третьим корифеем – Марком Солмсом, известным психоаналитиком и нейропсихологом, открывшим мозговой механизм сновидений и теперь готовящем новый научный прорыв.
Концепция сознания Солмса отвечает на два наиболее интригующих вопроса человечества:
▪️ Как разум связан с телом?
▪️ Как можно чувствовать, что нечто - это я?
Эта концепция ставит с головы на ноги 4 современных мэйнстримных представления о сознании.
(1) Что сенсорное восприятие является хорошим модельным примером сознания.
(2) Что сознание генерируется в коре головного мозга.
(3) Что «уровень» сознания (т.е. «возбуждение» или «бодрствование») лишен какого-либо качества и содержания.
(4) Что мы можем понять, как и почему возникло сознание, взяв его наиболее сложную форму (а именно, человеческое познание) в качестве отправной точки.
Всё вышеназванное ошибочно, утверждает и доказывает концепция Солмса.
✔️ Сенсорное восприятие - это самый неподходящий модельный пример сознания, поскольку сенсорные ощущения по своей сути не является сознательными процессами. Такими процессами являются аффекты (чувства), поскольку именно они по своей сути являются осознанными.
✔️ Аффект - это форма гомеостаза, а гомеостаз имеет довольно простой механизм. И следовательно, сознание может быть объяснимо механистически.
✔️ Сознание генерируется в стволе мозга и, соответственно, его основная форма - это довольно простое биологическое явление (грубое чувство), которое почти не имеет ничего общего с интеллектом.
✔️ Фундаментальный механизм человеческого мозга, генерирующий сознание, идентичен таковому у рыб. И эту фундаментальную форму (грубое чувство) можно искусственно спроектировать. Следовательно, миру нужно готовиться к неизбежной разработке искусственного сознания. И это произойдет задолго до прорыва в понимании механизма работы человеческого интеллекта.
Подробней:
- читайте в только вышедшей книге
- смотрите и слушайте из уст самого Солмса
- (для готовых к трудному чтению) читайте в работе Солмса и его совместной работе с Карлом Фристоном.
#Сознание #АнилСет #Фристон
«К такой трактовке сознания следует относиться весьма серьезно», - считает Карл Фристон.
«Если он прав, последствия будут фундаментальными», - считает Анил Сэт.
Обе оценки двух корифеев мировой нейробиологии относятся к концепции сознания, разработанной третьим корифеем – Марком Солмсом, известным психоаналитиком и нейропсихологом, открывшим мозговой механизм сновидений и теперь готовящем новый научный прорыв.
Концепция сознания Солмса отвечает на два наиболее интригующих вопроса человечества:
▪️ Как разум связан с телом?
▪️ Как можно чувствовать, что нечто - это я?
Эта концепция ставит с головы на ноги 4 современных мэйнстримных представления о сознании.
(1) Что сенсорное восприятие является хорошим модельным примером сознания.
(2) Что сознание генерируется в коре головного мозга.
(3) Что «уровень» сознания (т.е. «возбуждение» или «бодрствование») лишен какого-либо качества и содержания.
(4) Что мы можем понять, как и почему возникло сознание, взяв его наиболее сложную форму (а именно, человеческое познание) в качестве отправной точки.
Всё вышеназванное ошибочно, утверждает и доказывает концепция Солмса.
✔️ Сенсорное восприятие - это самый неподходящий модельный пример сознания, поскольку сенсорные ощущения по своей сути не является сознательными процессами. Такими процессами являются аффекты (чувства), поскольку именно они по своей сути являются осознанными.
✔️ Аффект - это форма гомеостаза, а гомеостаз имеет довольно простой механизм. И следовательно, сознание может быть объяснимо механистически.
✔️ Сознание генерируется в стволе мозга и, соответственно, его основная форма - это довольно простое биологическое явление (грубое чувство), которое почти не имеет ничего общего с интеллектом.
✔️ Фундаментальный механизм человеческого мозга, генерирующий сознание, идентичен таковому у рыб. И эту фундаментальную форму (грубое чувство) можно искусственно спроектировать. Следовательно, миру нужно готовиться к неизбежной разработке искусственного сознания. И это произойдет задолго до прорыва в понимании механизма работы человеческого интеллекта.
Подробней:
- читайте в только вышедшей книге
- смотрите и слушайте из уст самого Солмса
- (для готовых к трудному чтению) читайте в работе Солмса и его совместной работе с Карлом Фристоном.
#Сознание #АнилСет #Фристон
Amazon
The Hidden Spring: A Journey to the Source of Consciousness
The Hidden Spring: A Journey to the Source of Consciousness
Гипотеза о том, что Интернет приведет к разделу человечества на два новых вида, получает все новые подтверждения. Но главное, — становится понятно, где и почему формируется граница разлома. Разлом проходит по способности людей различать истину в новой инфосреде человечества, формирующейся на наших глазах — среде социальных медиа.
Источник разлома – когнитивный стиль человека: рефлексивный (аналитический) или интуитивный.
Исследования, подтверждающие связку между триадой - размер социальной сети индивида, умение «читать мысли» других и объем орбитальной префронтальной коры, - уже проведены. Они доказывают, что самые активные инфлюенсеры социальных медиа имеют специфические отличия в мозге.
Теперь ждем аналогичных исследований, доказывающих отличия устройства мозга людей интуитивного и аналитического когнитивных стилей, - и здравствуй алгокогнитивная евгеника.
Об этом мой новый пост (на 4 мин)
- на Medium http://bit.do/fNGus
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/TJ4WD
#Культура #СоциальныеСети #СоциальныеМедиа
Источник разлома – когнитивный стиль человека: рефлексивный (аналитический) или интуитивный.
Исследования, подтверждающие связку между триадой - размер социальной сети индивида, умение «читать мысли» других и объем орбитальной префронтальной коры, - уже проведены. Они доказывают, что самые активные инфлюенсеры социальных медиа имеют специфические отличия в мозге.
Теперь ждем аналогичных исследований, доказывающих отличия устройства мозга людей интуитивного и аналитического когнитивных стилей, - и здравствуй алгокогнитивная евгеника.
Об этом мой новый пост (на 4 мин)
- на Medium http://bit.do/fNGus
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/TJ4WD
#Культура #СоциальныеСети #СоциальныеМедиа
Medium
Социальные медиа разделяют людей на два новых вида
Критерий разлома — способность различать истину
Возгонка интеллекта возможна, нужно лишь найти оптимальный способ потребления информации.
В полуторачасовом интервью я впервые рассказываю о многом малоизвестном интересном из своего личного опыта прорывов к инсайтам и повышения интеллектуальной продуктивности:
• как читать со скоростью 50 страниц в минуту;
• как заглянуть за горизонт знаний современной науки и увидеть будущее;
• почему опережающая реакция не только спасает жизнь, но и помогает поймать главное;
• как активировать эйдетическую память для поиска среди десятков лет «видео-архива» в своей голове;
• как беговая дорожка помогает возгонке интеллектуальной продуктивности;
• об огромной роли невербальных коммуникаций и неявных знаний;
• как в секретной лаборатории Silicon Graphics опередили время на четверть века;
• почему прав Мерлин Дональд, что индивидуальный интеллект Homo sapiens – это коллективный результат майндшеринга когнитивных сообществ;
• как обрести супер-мотивацию: от аффектов к структурированию.
Спасибо Олегу Замышляеву и его Мастерской MOZ за отличную модерацию и когнитивно-эмоциональный контакт, без которых был бы невозможен интеллектуальный пинг-понг и мои флешбэки, оживившие далеко не самый простой разговор.
#ИнтеллектуальнаяПродуктивность
В полуторачасовом интервью я впервые рассказываю о многом малоизвестном интересном из своего личного опыта прорывов к инсайтам и повышения интеллектуальной продуктивности:
• как читать со скоростью 50 страниц в минуту;
• как заглянуть за горизонт знаний современной науки и увидеть будущее;
• почему опережающая реакция не только спасает жизнь, но и помогает поймать главное;
• как активировать эйдетическую память для поиска среди десятков лет «видео-архива» в своей голове;
• как беговая дорожка помогает возгонке интеллектуальной продуктивности;
• об огромной роли невербальных коммуникаций и неявных знаний;
• как в секретной лаборатории Silicon Graphics опередили время на четверть века;
• почему прав Мерлин Дональд, что индивидуальный интеллект Homo sapiens – это коллективный результат майндшеринга когнитивных сообществ;
• как обрести супер-мотивацию: от аффектов к структурированию.
Спасибо Олегу Замышляеву и его Мастерской MOZ за отличную модерацию и когнитивно-эмоциональный контакт, без которых был бы невозможен интеллектуальный пинг-понг и мои флешбэки, оживившие далеко не самый простой разговор.
#ИнтеллектуальнаяПродуктивность
YouTube
Интервью Олега Замышляева с Сергеем Кареловым
Интервью с Сергеем Кареловым открывает серию интервью Олега Замышляева с успешными людьми об их пути развития.
Запись интервью специально для телеграм-канала @Future learning - https://t.me/futurelearning
Сергей Карелов еще в 80-е годы занимался инновациями…
Запись интервью специально для телеграм-канала @Future learning - https://t.me/futurelearning
Сергей Карелов еще в 80-е годы занимался инновациями…
Понят секрет природы истины в мире постправды.
Факты – ничто. Только личный негативный опыт.
«В чем сила, брат? … Сила в правде», - на десятилетия отлил в граните герой культового фильма.
А в чем сила правды? Можно ли с ее помощью убедить противников вашей точки зрения?
Всегда считалось, что да. Новые исследования убедительно доказывают, - что нет.
Сотни лет со времен эпохи Просвещения философы и ученые в поисках истины отдавали предпочтение объективным фактам, а не опыту.
Но та эпоха закончилась. Мир перешел в эпоху фэйкньюс. А здесь все иначе.
Мощнейшая серия из 15 исследований, совместно проведенных четырьмя университетами США и Европы, раскрывает секрет силы убеждений в мире алгокогнитивной культуры глобальной сети, социальных медиа, Ютуба, Гугла и Фейсбука.
1. Факты перестают работать в качестве действенного инструмента убеждений.
2. Если же вопрос затрагивает политику и моральные категории (а что нынче среди важного для общества вне таких категорий? да ничего), то факты, вообще никого не убеждают. Новый мир постправды оказывается уже наступил.
3. В вопросах, хоть как-то связанных с политикой и моралью (от гейбраков до неравенства, от права на оружие до охраны среды, от идиотизма левизны до людоедства правизны) убедить в истинности вашей позиции можно лишь апеллируя к личному опыту. И лучше всего, если это опыт связан с причинением личного вреда. В моральных и политических разногласиях обычные люди воспринимают субъективные переживания как более истинные (т. е. менее сомнительными), чем объективные факты.
Так что, - сила в правде. А правда – в личном опыте субъективных переживаний. И особенно, если это опыт причинения вам личного вреда.
✔️ Всем службам пропаганды и пиара, политтехнологам, журналистам и блоггерам, маркетологам и продуктологам нужно срочно перестраиваться. Убеждать массы в своей правоте с приходом дивного нового мира постправды, нужно совсем иначе.
✔️ Да и каждому из нас следует намотать на ус. Не мечите факты в соцсетях. А давите на опыт своих переживаний: как эти гады над вами издевались, как эта редиска вас ущемила, как это свол-чь вас достает, как эти негод-и всех нас обманывают и т.д. И обретете силу убеждать.
Источники: 1, 2
#Фэйкньюс #Постправда
Факты – ничто. Только личный негативный опыт.
«В чем сила, брат? … Сила в правде», - на десятилетия отлил в граните герой культового фильма.
А в чем сила правды? Можно ли с ее помощью убедить противников вашей точки зрения?
Всегда считалось, что да. Новые исследования убедительно доказывают, - что нет.
Сотни лет со времен эпохи Просвещения философы и ученые в поисках истины отдавали предпочтение объективным фактам, а не опыту.
Но та эпоха закончилась. Мир перешел в эпоху фэйкньюс. А здесь все иначе.
Мощнейшая серия из 15 исследований, совместно проведенных четырьмя университетами США и Европы, раскрывает секрет силы убеждений в мире алгокогнитивной культуры глобальной сети, социальных медиа, Ютуба, Гугла и Фейсбука.
1. Факты перестают работать в качестве действенного инструмента убеждений.
2. Если же вопрос затрагивает политику и моральные категории (а что нынче среди важного для общества вне таких категорий? да ничего), то факты, вообще никого не убеждают. Новый мир постправды оказывается уже наступил.
3. В вопросах, хоть как-то связанных с политикой и моралью (от гейбраков до неравенства, от права на оружие до охраны среды, от идиотизма левизны до людоедства правизны) убедить в истинности вашей позиции можно лишь апеллируя к личному опыту. И лучше всего, если это опыт связан с причинением личного вреда. В моральных и политических разногласиях обычные люди воспринимают субъективные переживания как более истинные (т. е. менее сомнительными), чем объективные факты.
Так что, - сила в правде. А правда – в личном опыте субъективных переживаний. И особенно, если это опыт причинения вам личного вреда.
✔️ Всем службам пропаганды и пиара, политтехнологам, журналистам и блоггерам, маркетологам и продуктологам нужно срочно перестраиваться. Убеждать массы в своей правоте с приходом дивного нового мира постправды, нужно совсем иначе.
✔️ Да и каждому из нас следует намотать на ус. Не мечите факты в соцсетях. А давите на опыт своих переживаний: как эти гады над вами издевались, как эта редиска вас ущемила, как это свол-чь вас достает, как эти негод-и всех нас обманывают и т.д. И обретете силу убеждать.
Источники: 1, 2
#Фэйкньюс #Постправда
Почему Китай смог догнать США по ИИ, и могла бы Россия подобное повторить.
Анализ влияния «циклов догоняющего роста».
Это первая важная работа, вышедшая за рамки банальных вопрошаний - почему Китай догоняет США в области ИИ. Ибо ответ уже понятен и ежу – Китай развивается в этой области сильно быстрее США.
Новый отчет Harvard Business Review, написанный тремя учеными китайцами (двое из Китая, третий из США), отвечает на три действительно релевантных моменту вопроса (на вопросы 1 и 2 прямо, а на вопрос 3 косвенно):
1. Почему Китай развивает ИИ быстрее США?
2. Как долго это будет продолжаться?
3. Может ли кто-то (например, Россия) подобное повторить?
Анализ выполнен не на коленке. Он основан на 15 сериях полевых интервью. И теоретическая база анализа неплоха – теория «циклов догоняющего роста» и их влияния на изменения в промышленном лидерстве стран в эволюции отраслевых систем К. Ли и Ф. Малерба. Отчет хорош и, что особо приятно, предельно лаконичен. Посему прочтите сами, а я здесь дам резюме.
N.B. Что такое циклы догоняющего роста
Их суть в том, что при определенных обстоятельствах, изменения в технологии, рыночных условиях и политической среде могут более или менее уравнять лидера с отставшим. Эти изменения могут открыть окно возможностей для отставшего за счет быстрого уменьшения преимущества от традиционных факторов - например, появление Android-смартфонов стало технологическим изменением, которое сгладило преимущества лидера рынка Nokia и позволило быстро двигаться вперед, таким компаниям, как Samsung и Huawei, и позволила им вытеснить Nokia из лидеров. В жизни похожим образом новички вытесняют старожилов.
Почему Китай развивает ИИ быстрее США
1. В ИИ исследования не дают длительного преимущества.
2. В ИИ данные и таланты важнее патентов.
3. Рынок Китая способствует внедрению и совершенствованию ИИ.
4. В Китае сильная политика продвижения ИИ и слабые правила конфиденциальности.
Как долго это будет продолжаться
Максимум, еще несколько лет. Дальше (а) перекос связей университетов с правительством, а не с бизнесом (б) нестабильная бизнес-среда, отдающая предпочтение прикладным исследованиям и (в) недостаточно фундаментальный уровень исследовательской культуры, - затормозят Китай в развитии ИИ.
Может ли Россия подобное повторить
Если все будет как есть, то нет. Причин, как минимум, четыре:
• Рынок России пока что никак не способствует внедрению и совершенствованию ИИ.
• Нестабильность бизнес-среды еще выше чем в Китае
• Политика продвижения ИИ – слабая.
• Аналогичный Китаю перекос связей университетов с правительством, а не с бизнесом.
#Китай #США #Россия #ИИ
Анализ влияния «циклов догоняющего роста».
Это первая важная работа, вышедшая за рамки банальных вопрошаний - почему Китай догоняет США в области ИИ. Ибо ответ уже понятен и ежу – Китай развивается в этой области сильно быстрее США.
Новый отчет Harvard Business Review, написанный тремя учеными китайцами (двое из Китая, третий из США), отвечает на три действительно релевантных моменту вопроса (на вопросы 1 и 2 прямо, а на вопрос 3 косвенно):
1. Почему Китай развивает ИИ быстрее США?
2. Как долго это будет продолжаться?
3. Может ли кто-то (например, Россия) подобное повторить?
Анализ выполнен не на коленке. Он основан на 15 сериях полевых интервью. И теоретическая база анализа неплоха – теория «циклов догоняющего роста» и их влияния на изменения в промышленном лидерстве стран в эволюции отраслевых систем К. Ли и Ф. Малерба. Отчет хорош и, что особо приятно, предельно лаконичен. Посему прочтите сами, а я здесь дам резюме.
N.B. Что такое циклы догоняющего роста
Их суть в том, что при определенных обстоятельствах, изменения в технологии, рыночных условиях и политической среде могут более или менее уравнять лидера с отставшим. Эти изменения могут открыть окно возможностей для отставшего за счет быстрого уменьшения преимущества от традиционных факторов - например, появление Android-смартфонов стало технологическим изменением, которое сгладило преимущества лидера рынка Nokia и позволило быстро двигаться вперед, таким компаниям, как Samsung и Huawei, и позволила им вытеснить Nokia из лидеров. В жизни похожим образом новички вытесняют старожилов.
Почему Китай развивает ИИ быстрее США
1. В ИИ исследования не дают длительного преимущества.
2. В ИИ данные и таланты важнее патентов.
3. Рынок Китая способствует внедрению и совершенствованию ИИ.
4. В Китае сильная политика продвижения ИИ и слабые правила конфиденциальности.
Как долго это будет продолжаться
Максимум, еще несколько лет. Дальше (а) перекос связей университетов с правительством, а не с бизнесом (б) нестабильная бизнес-среда, отдающая предпочтение прикладным исследованиям и (в) недостаточно фундаментальный уровень исследовательской культуры, - затормозят Китай в развитии ИИ.
Может ли Россия подобное повторить
Если все будет как есть, то нет. Причин, как минимум, четыре:
• Рынок России пока что никак не способствует внедрению и совершенствованию ИИ.
• Нестабильность бизнес-среды еще выше чем в Китае
• Политика продвижения ИИ – слабая.
• Аналогичный Китаю перекос связей университетов с правительством, а не с бизнесом.
#Китай #США #Россия #ИИ
Harvard Business Review
Is China Emerging as the Global Leader in AI?
It has rapidly caught up with the U.S. — but there is no guarantee it’ll pull ahead.
Предвидение преступлений и мыслепреступлений.
Глобализация Большого Брата на марше.
Медиа ежедневно рассказывают нам о холодной войне Китая и США, а также о том, как прогрессивная общественность планеты выступает против экспансии китайского Большого Брата внутри своей страны и по миру.
А тем временем глобальное сотрудничество Китая с компаниями США и Европы в деле построения и совершенствования технологий продвинутой слежки неуклонно растет и активно развивается.
Просто видеонаблюдение, так или иначе, уже освоено всеми странами. И потому на очереди предиктивные системы для замышляемых и даже просто мыслепреступлений – по эмоциям (привет Тому Крузу и «Minority Report», – и 20-ти лет не прошло).
Со стороны Китая работы финансируются и координируются China Electronics Technology Group - крупнейшей китайской военно-технологической корпорацией (персонал 180 тыс., активы $50+ млрд примерно равны Госкорпорации Ростех) на 100% принадлежащей государству.
• Цель нового проекта: предвидение того, где могут произойти преступления, на основе экстраполяции пространственных моделей прошлого при анализе мультипотока текущего видеонаблюдения, интегрирующего автоматическое распознавание движений и эмоций людей.
• Ведущий исполнитель проекта: специально созданная «Национальная инженерная лаборатория (NEL) для приложений анализа больших данных по выявлению, предотвращению и контролю рисков».
• Оборудование суперкомпьютерных центров анализа, строится (как это было отработано в Синьцзяне) на чипсетах Intel и Nvidia.
• Разработку прототипа планируется выполнить на основе усовершенствованного подхода, используемого американской системой предсказания критических ситуаций PredPol. На финансирование доработки подхода NEL выдала грант великобританской SpaceTimeLab, давно и плотно занимающейся исследованием и разработкой пространственно-временных систем наблюдения, анализа и предсказаний.
• Инфраструктура сбора, хранения и обработки данных для этого проекта основана на трёх программных продуктах американской корпорации Oracle, о чем повествует вышедшее на прошлой неделе скандальное расследование TheIntercept. Oracle, естественно, открещивается, говоря, что напрямую с китайской полицией больше не сотрудничает. Но как обходятся все эмбарго, я хорошо и в деталях помню на конкретных примерах обхода еще более драконовских ограничений КОКОМа в конце СССР и начале России.
Сотрудничество Запада и Китая в области инфраструктуры видеонаблюдения двустороннее. Только на прошлой неделе Routers выдал «Эксклюзив: половина лондонских советов обнаружила, что использование китайской технологии слежки связано с злоупотреблениями по отношению уйгуров».
А неделей раньше журналисты Los Angeles Times раскопали историю о продолжении закупок китайского оборудования для наблюдения у компаний, внесенных в черный список США. Оказалось, что Amazon заключила контракт с производителем умных камер видеонаблюдения Dahua (находится в черном списке правительства США), оснащенных программным обеспечением распознавания лиц и расы и самостоятельно связывающимися с полицией, если найдет, например, уйгура. Но видится мне, не уйгуров будет искать полиция Лос-Анжелеса.
#БольшойБрат #Китай
Глобализация Большого Брата на марше.
Медиа ежедневно рассказывают нам о холодной войне Китая и США, а также о том, как прогрессивная общественность планеты выступает против экспансии китайского Большого Брата внутри своей страны и по миру.
А тем временем глобальное сотрудничество Китая с компаниями США и Европы в деле построения и совершенствования технологий продвинутой слежки неуклонно растет и активно развивается.
Просто видеонаблюдение, так или иначе, уже освоено всеми странами. И потому на очереди предиктивные системы для замышляемых и даже просто мыслепреступлений – по эмоциям (привет Тому Крузу и «Minority Report», – и 20-ти лет не прошло).
Со стороны Китая работы финансируются и координируются China Electronics Technology Group - крупнейшей китайской военно-технологической корпорацией (персонал 180 тыс., активы $50+ млрд примерно равны Госкорпорации Ростех) на 100% принадлежащей государству.
• Цель нового проекта: предвидение того, где могут произойти преступления, на основе экстраполяции пространственных моделей прошлого при анализе мультипотока текущего видеонаблюдения, интегрирующего автоматическое распознавание движений и эмоций людей.
• Ведущий исполнитель проекта: специально созданная «Национальная инженерная лаборатория (NEL) для приложений анализа больших данных по выявлению, предотвращению и контролю рисков».
• Оборудование суперкомпьютерных центров анализа, строится (как это было отработано в Синьцзяне) на чипсетах Intel и Nvidia.
• Разработку прототипа планируется выполнить на основе усовершенствованного подхода, используемого американской системой предсказания критических ситуаций PredPol. На финансирование доработки подхода NEL выдала грант великобританской SpaceTimeLab, давно и плотно занимающейся исследованием и разработкой пространственно-временных систем наблюдения, анализа и предсказаний.
• Инфраструктура сбора, хранения и обработки данных для этого проекта основана на трёх программных продуктах американской корпорации Oracle, о чем повествует вышедшее на прошлой неделе скандальное расследование TheIntercept. Oracle, естественно, открещивается, говоря, что напрямую с китайской полицией больше не сотрудничает. Но как обходятся все эмбарго, я хорошо и в деталях помню на конкретных примерах обхода еще более драконовских ограничений КОКОМа в конце СССР и начале России.
Сотрудничество Запада и Китая в области инфраструктуры видеонаблюдения двустороннее. Только на прошлой неделе Routers выдал «Эксклюзив: половина лондонских советов обнаружила, что использование китайской технологии слежки связано с злоупотреблениями по отношению уйгуров».
А неделей раньше журналисты Los Angeles Times раскопали историю о продолжении закупок китайского оборудования для наблюдения у компаний, внесенных в черный список США. Оказалось, что Amazon заключила контракт с производителем умных камер видеонаблюдения Dahua (находится в черном списке правительства США), оснащенных программным обеспечением распознавания лиц и расы и самостоятельно связывающимися с полицией, если найдет, например, уйгура. Но видится мне, не уйгуров будет искать полиция Лос-Анжелеса.
#БольшойБрат #Китай
South China Morning Post
Breaking China, Asia, HK News, Opinions and Insights | South China Morning Post
News, opinions, infographics and videos on China issues: geopolitics, diplomacy, economy, technology and lifestyle.
Мой сегодняшний почти часовой рассказ об эволюции разума в программе «Искусство интеллекта» у Саркиса Григоряна.
• Почему залезть на вершину дерева — это не маленький шаг к Луне, а конец путешествия.
• Почему мозг не нужен, если нет тела.
• Почему кошка и мышеловка совсем не одно и то же.
• Что прячется за тремя великими загадками: сознание, разум, интеллект.
• Три ключевых теории, способные эти загадки разгадать (теории Лизы Барретт, Марка Солмса и Карла Фристона).
• Как из четырех стихий (Вода, Воздух, Земля и Огонь) получилось четыре земных Разума, и почему «Пятым элементом» разума может стать не Любовь, а Огонь.
https://www.youtube.com/watch?v=Rc75FvGlwJ4
#Разум #ИнойИнтеллект #ВоплощенныйИнтеллект #Сознание #ИИ
• Почему залезть на вершину дерева — это не маленький шаг к Луне, а конец путешествия.
• Почему мозг не нужен, если нет тела.
• Почему кошка и мышеловка совсем не одно и то же.
• Что прячется за тремя великими загадками: сознание, разум, интеллект.
• Три ключевых теории, способные эти загадки разгадать (теории Лизы Барретт, Марка Солмса и Карла Фристона).
• Как из четырех стихий (Вода, Воздух, Земля и Огонь) получилось четыре земных Разума, и почему «Пятым элементом» разума может стать не Любовь, а Огонь.
https://www.youtube.com/watch?v=Rc75FvGlwJ4
#Разум #ИнойИнтеллект #ВоплощенныйИнтеллект #Сознание #ИИ
Представьте, что вам снится такой кошмар.
Картинка из давнего прошлого.
Туманное осеннее утро в маленьком, старом, захолустном европейском городишке. Две девочки играют прямо посреди узкой улочки. Вдруг, непонятно откуда, современный роскошный Mercedes. И он едет прямо на девочек. Буквально в метре от них он резко тормозит и останавливается. Сработал датчик автоматического экстренного торможения. Слава Богу, всё обошлось!
И вот машина снова в движении. Она набирает скорость. Смена кадра. Мальчик, самозабвенно бежит за воздушным змеем. Какая-то женщина — наверное, мать мальчика, — невдалеке развешивает бельё и улыбаясь смотрит за ним. Вдруг мальчик в погоне за змеем выбегает на улицу прямо на пути машины. Но столкновения еще можно избежать, если Mercedes затормозит.
Однако Mercedes не тормозит и даже не сбавляет скорость, сбивая мальчика… Неужели не сработал датчик?
Ответ приходит не сразу:
• незадолго до удара в лице мальчика вдруг на долю секунды видится лицо Гитлера;
• мать мальчика истошно кричит: «Адольф!!!»;
• кадр выхватывает уличный указатель с названием городка: Braunau am Inn (город, где родился и рос Адольф Гитлер);
• последний кадр как бы забивает гвоздь смысла ролика — появляется рекламный лозунг тормозной системы Mercedes:
«Обнаруживает опасности до их возникновения».
Конечно же компания Mercedes Benz не заказывала этот рекламный ролик.
https://www.youtube.com/watch?v=XNnkIdy307c
Это видео — дипломный проект студентов Людвигсбургской киноакадемии в 2013 году.
Но это не меняет очевидного смысла ролика.
Уехавший в прошлое Mercedes, как Терминатор, был на пути в будущее, которое нужно предотвратить. Будущее, в котором мальчик вырастет и станет взрослым…
А как быть с нашим недалеким будущим?
✔️ Будущим, когда ИИ самоуправляемого автомобиля уже не исчерпывается датчиком автоматического экстренного торможения.
✔️ В этом будущем ИИ за доли секунды узнает, кто перед ним, благодаря распознаванию лиц, всезнающему Интернету и интеллектуальному анализу немыслимой для человека скорости и глубины.
Речь идет о принятии решений в аварийной ситуации, когда торможение больше не помогает, и остается только выбрать, чью жизнь спасти, совершая маневр уклонения.
В отличие от водителя-человека, алгоритм ИИ знает:
• что женщина на обочине слева тяжело больна, и врачи дают ей максимум 2–3 года жизни;
• что мужчина на правой обочине — единственный кормилец двоих маленьких детей;
• что в коляске у женщины рядом с домом (куда можно еще попытаться вывернуть) трехмесячный малыш — абсолютное счастье, которое наконец пришло к ней с мужем после десяти лет тщетных попыток врачей помочь …
Этот алгоритм в беспилотных автомобилях иногда называют «алгоритм смерти». В безвыходной ситуации, когда всех не спасти, он решает, кого спасти, а чьей жизнью пожертвовать. Тем самым, алгоритм смерти как бы уподобляется Богу, беря на себя решения его уровня.
Станет ли алгоритм смерти обыденностью нашей жизни, пока неизвестно. Но если такое произойдет, то ИИ уподобится Богу, со 2й попытки встав вровень с Ним.
А может, и 2я попытка сорвется, как уже сорвалась 1я. О чём стало известно на прошлой неделе —
IBM продает Watson Health, который должен был совершить революцию в медицине.
Почему 1я попытка ИИ уподобится Богу сорвалась, можно дочитать здесь (еще 3 мин).
- Medium http://bit.do/fN4XD
- Яндекс Дзен https://clck.ru/TTZnV
#ИИ #Этика
Картинка из давнего прошлого.
Туманное осеннее утро в маленьком, старом, захолустном европейском городишке. Две девочки играют прямо посреди узкой улочки. Вдруг, непонятно откуда, современный роскошный Mercedes. И он едет прямо на девочек. Буквально в метре от них он резко тормозит и останавливается. Сработал датчик автоматического экстренного торможения. Слава Богу, всё обошлось!
И вот машина снова в движении. Она набирает скорость. Смена кадра. Мальчик, самозабвенно бежит за воздушным змеем. Какая-то женщина — наверное, мать мальчика, — невдалеке развешивает бельё и улыбаясь смотрит за ним. Вдруг мальчик в погоне за змеем выбегает на улицу прямо на пути машины. Но столкновения еще можно избежать, если Mercedes затормозит.
Однако Mercedes не тормозит и даже не сбавляет скорость, сбивая мальчика… Неужели не сработал датчик?
Ответ приходит не сразу:
• незадолго до удара в лице мальчика вдруг на долю секунды видится лицо Гитлера;
• мать мальчика истошно кричит: «Адольф!!!»;
• кадр выхватывает уличный указатель с названием городка: Braunau am Inn (город, где родился и рос Адольф Гитлер);
• последний кадр как бы забивает гвоздь смысла ролика — появляется рекламный лозунг тормозной системы Mercedes:
«Обнаруживает опасности до их возникновения».
Конечно же компания Mercedes Benz не заказывала этот рекламный ролик.
https://www.youtube.com/watch?v=XNnkIdy307c
Это видео — дипломный проект студентов Людвигсбургской киноакадемии в 2013 году.
Но это не меняет очевидного смысла ролика.
Уехавший в прошлое Mercedes, как Терминатор, был на пути в будущее, которое нужно предотвратить. Будущее, в котором мальчик вырастет и станет взрослым…
А как быть с нашим недалеким будущим?
✔️ Будущим, когда ИИ самоуправляемого автомобиля уже не исчерпывается датчиком автоматического экстренного торможения.
✔️ В этом будущем ИИ за доли секунды узнает, кто перед ним, благодаря распознаванию лиц, всезнающему Интернету и интеллектуальному анализу немыслимой для человека скорости и глубины.
Речь идет о принятии решений в аварийной ситуации, когда торможение больше не помогает, и остается только выбрать, чью жизнь спасти, совершая маневр уклонения.
В отличие от водителя-человека, алгоритм ИИ знает:
• что женщина на обочине слева тяжело больна, и врачи дают ей максимум 2–3 года жизни;
• что мужчина на правой обочине — единственный кормилец двоих маленьких детей;
• что в коляске у женщины рядом с домом (куда можно еще попытаться вывернуть) трехмесячный малыш — абсолютное счастье, которое наконец пришло к ней с мужем после десяти лет тщетных попыток врачей помочь …
Этот алгоритм в беспилотных автомобилях иногда называют «алгоритм смерти». В безвыходной ситуации, когда всех не спасти, он решает, кого спасти, а чьей жизнью пожертвовать. Тем самым, алгоритм смерти как бы уподобляется Богу, беря на себя решения его уровня.
Станет ли алгоритм смерти обыденностью нашей жизни, пока неизвестно. Но если такое произойдет, то ИИ уподобится Богу, со 2й попытки встав вровень с Ним.
А может, и 2я попытка сорвется, как уже сорвалась 1я. О чём стало известно на прошлой неделе —
IBM продает Watson Health, который должен был совершить революцию в медицине.
Почему 1я попытка ИИ уподобится Богу сорвалась, можно дочитать здесь (еще 3 мин).
- Medium http://bit.do/fN4XD
- Яндекс Дзен https://clck.ru/TTZnV
#ИИ #Этика
YouTube
Mercedes Benz / Adolf Hitler Werbung -- Erkennt Gefahren, bevor sie entstehen...
Mercedes - Benz Werbung mit Adolf Hitler
Erkennt Gefahren, bevor sie entstehen...
Das bestehende Collision-Prevent-Assist-System von Mercedes funktioniert. Was wäre aber wenn es schon viel früher entwickelt worden wäre. Was wäre wenn es viel besser funktionieren…
Erkennt Gefahren, bevor sie entstehen...
Das bestehende Collision-Prevent-Assist-System von Mercedes funktioniert. Was wäre aber wenn es schon viel früher entwickelt worden wäre. Was wäre wenn es viel besser funktionieren…
15 подрывных инноваций, что изменят мир.
Куда инвестировать в 2021.
Новое исследование ARK Investment весьма авторитетно для инвесторов и чрезвычайно важно для разработчиков подрывных инноваций (внедрений технологически новых продуктов или услуг, которые принципиально меняют способы какой-то деятельности: работы, отдыха, развлечений, лечений …)
По гамбургскому счету, это первое исследование за полвека, обладающее несомненной ценностью:
1. как для любого инвестора;
2. так и для любого техно-визионера и разработчика.
В качестве иллюстрации верности первого, приведу такой аргумент.
Как не прислушаться к рекомендациям тех, кто управляет тремя наиболее эффективными биржевыми инвест-фондами (ETF) в мире (за последний год, три и пять лет), инвестирующими в перспективные отрасли. Например, ETF ARK Innovation (ARKK) за 2020 вырос на 170%, а его чистые активы возросли с $2 млрд до $17,8 млрд за счет активного притока средств клиентов.
Второе проиллюстрирую таким примером.
Впервые за более полвека существования термина ИИ, лидер головокружительных инвестиций ARK Investment делает ставку не на красивые сказки про ИИ и его грядущее превосходство над людьми (техносингулярность).
Ставка делается на прагматику бизнеса. В видении ARK Investment на ближайшие 17 лет нет места сильному ИИ (AGI), о котором написано во всех нацпрограммах по развитию ИИ.
Да и сам термин ИИ (AI) упоминается лишь как «древний прародитель» истинного короля среди королей подрывных инноваций – Глубокого обучения (Deep Learning).
ARK Investment впервые на уровне топовых инвесторов формулирует два революционных тезиса.
1. Глубокое обучение – это не технология или отрасль. Это новый способ понимания уходящего в прошлое понятия ИИ. В 2020х Глубокое обучение превращается в создателя «нечеловеческого программного обеспечения» (Software 2.0) – кода, написанного уже не людьми, а данными.
2. Экономическая ценность (совокупная добавка к капитализации фондового рынка), привносимая Глубоким обучением (Software 2.0), далеко превзойдет экономическую ценность, привнесенную в мир IT-системами на основе «человеческого программного обеспечения» (Software 1.0), и даже экономическую ценность, привнесенную Интернетом (см. приложенный рис)
- Сегодня экономическая ценность, привнесенная Интернетом составляет $13 трлн, а ценность, привнесенная Глубоким обучением всего $2 трлн.
- К 2037 году, по оценке ARK Investment привнесенная Интернетом экономическая ценность составит $20 трлн, против $30 трлн, что привнесет Глубокое обучение
3. Львиную долю колоссальной экономической ценности привнесут всего три класса подрывных инноваций: говорящие устройства (от умных колонок до чего угодно – говорить будет все), самоуправляемые авто, приложения автоматизации потребления чего угодно (продуктов, услуг, развлечений, здоровья и т.д.)
В завершение, полный список 15 подрывных инноваций, что изменят мир, и куда потекут реки инвестиций.
1. Глубокое обучение
2. Переизобретенные ЦОДы
3. Виртуальные миры
4. Цифровые кошельки
5. Биткойн как таковой
6. Биткойн, как ивест-институт
7. Электромобили
8. Роботизация
9. Платформы роботакси
10. Дроны доставки
11. Орбитальная аэрокосмическая промышленность
12. 3D печать
13. Долговременное секвенирование генома
14. Мульти-раковый скрининг
15. Клеточная и генная терапия 2.0
Про каждую подрывную инновацию в отчете есть отдельный раздел (всего 110 стр).
Масса инфографики и лихих прогнозов (типа, биткоин может вырасти до $70.000)
В целом, фантастически интересно и познавательно.
Только помните, читая все это.
• ARK Investment сейчас называют «единственный бык в доме, полном медведей».
• И это действительно самый крутой бык, играющий на повышение в весьма спорных областях (типа бизнеса Илона Маска и Палантира).
• Но и сбрасывать совсем со счетов медведей вряд ли стоит.
#ПодрывныеИнновации #Инвестиции
Куда инвестировать в 2021.
Новое исследование ARK Investment весьма авторитетно для инвесторов и чрезвычайно важно для разработчиков подрывных инноваций (внедрений технологически новых продуктов или услуг, которые принципиально меняют способы какой-то деятельности: работы, отдыха, развлечений, лечений …)
По гамбургскому счету, это первое исследование за полвека, обладающее несомненной ценностью:
1. как для любого инвестора;
2. так и для любого техно-визионера и разработчика.
В качестве иллюстрации верности первого, приведу такой аргумент.
Как не прислушаться к рекомендациям тех, кто управляет тремя наиболее эффективными биржевыми инвест-фондами (ETF) в мире (за последний год, три и пять лет), инвестирующими в перспективные отрасли. Например, ETF ARK Innovation (ARKK) за 2020 вырос на 170%, а его чистые активы возросли с $2 млрд до $17,8 млрд за счет активного притока средств клиентов.
Второе проиллюстрирую таким примером.
Впервые за более полвека существования термина ИИ, лидер головокружительных инвестиций ARK Investment делает ставку не на красивые сказки про ИИ и его грядущее превосходство над людьми (техносингулярность).
Ставка делается на прагматику бизнеса. В видении ARK Investment на ближайшие 17 лет нет места сильному ИИ (AGI), о котором написано во всех нацпрограммах по развитию ИИ.
Да и сам термин ИИ (AI) упоминается лишь как «древний прародитель» истинного короля среди королей подрывных инноваций – Глубокого обучения (Deep Learning).
ARK Investment впервые на уровне топовых инвесторов формулирует два революционных тезиса.
1. Глубокое обучение – это не технология или отрасль. Это новый способ понимания уходящего в прошлое понятия ИИ. В 2020х Глубокое обучение превращается в создателя «нечеловеческого программного обеспечения» (Software 2.0) – кода, написанного уже не людьми, а данными.
2. Экономическая ценность (совокупная добавка к капитализации фондового рынка), привносимая Глубоким обучением (Software 2.0), далеко превзойдет экономическую ценность, привнесенную в мир IT-системами на основе «человеческого программного обеспечения» (Software 1.0), и даже экономическую ценность, привнесенную Интернетом (см. приложенный рис)
- Сегодня экономическая ценность, привнесенная Интернетом составляет $13 трлн, а ценность, привнесенная Глубоким обучением всего $2 трлн.
- К 2037 году, по оценке ARK Investment привнесенная Интернетом экономическая ценность составит $20 трлн, против $30 трлн, что привнесет Глубокое обучение
3. Львиную долю колоссальной экономической ценности привнесут всего три класса подрывных инноваций: говорящие устройства (от умных колонок до чего угодно – говорить будет все), самоуправляемые авто, приложения автоматизации потребления чего угодно (продуктов, услуг, развлечений, здоровья и т.д.)
В завершение, полный список 15 подрывных инноваций, что изменят мир, и куда потекут реки инвестиций.
1. Глубокое обучение
2. Переизобретенные ЦОДы
3. Виртуальные миры
4. Цифровые кошельки
5. Биткойн как таковой
6. Биткойн, как ивест-институт
7. Электромобили
8. Роботизация
9. Платформы роботакси
10. Дроны доставки
11. Орбитальная аэрокосмическая промышленность
12. 3D печать
13. Долговременное секвенирование генома
14. Мульти-раковый скрининг
15. Клеточная и генная терапия 2.0
Про каждую подрывную инновацию в отчете есть отдельный раздел (всего 110 стр).
Масса инфографики и лихих прогнозов (типа, биткоин может вырасти до $70.000)
В целом, фантастически интересно и познавательно.
Только помните, читая все это.
• ARK Investment сейчас называют «единственный бык в доме, полном медведей».
• И это действительно самый крутой бык, играющий на повышение в весьма спорных областях (типа бизнеса Илона Маска и Палантира).
• Но и сбрасывать совсем со счетов медведей вряд ли стоит.
#ПодрывныеИнновации #Инвестиции
Вышел один из главных отчетов года по ИИ.
Он почти как Библия для верующих.
Сегодня для всех ИИ-любов, равно как и для всех ИИ-ведов, особый день. Вышел один из главных аналитических отчетов года по ИИ - 4й годовой отчет Стенфордского центра HAI «2021 AI Index»
220 стр. хорошо структурированного текста с обилием инфографики, призваны дать количественные ответы на два ключевых вопроса:
1) Каково текущее состояние главных трендов развития ИИ в 2020.
2) Каково текущее состояние мировой «ИИ-гонки» среди 26 стран по 22 ключевым индикаторам.
9 важнейших выводов отчета
1) Крупнейший скачок частных инвестиций в ИИ разработки произошел в области разработки и открытия лекарств - более $13,8 млрд, что в 4,5 раза больше, чем в 2019 году.
2) Исход ученых в индустрию ИИ нарастает: среди получивших степень доктора в 2010 ушло в индустрию 44%, а в 2019 уже 65%.
3) Расцвет эпохи «генеративного всего» наступил. Создаваемые машинами текст, аудио и изображения людям все труднее отличить от созданных мастерами.
4) В области ИИ в гробу видали расовую политкорректность: 45% новых докторов белые, а афроамериканцы и испаноамериканцы всего 2,4% и 3,2%
5) Китай наконец сделал США по числу цитирований научных статей по ИИ.
6) Большинство аспирантов ИИ – приезжие (64%), но они останутся в США (кто бы сомневался)
7) Быстрее всего в ИИ совершенствуются технологии систем наблюдения и слежки.
8) В этике ИИ нет ни критериев, ни консенсуса
9) До Конгресса США наконец то дошло – мировое лидерство в ИИ для США вопрос №1.
Что касается текущего состояния мировой «ИИ-гонки» среди 26 стран по 22 ключевым индикаторам, то можете посмотреть эту гонку в динамике :
• В 2015 Россия была на предпоследнем 25-м месте (обогнав ЮАР)
• В 2020 и ЮАР обогнал нас, - Россия последняя в гонке 26 стран (см. приложенный рис)
#ИИ #ИИгонка
Он почти как Библия для верующих.
Сегодня для всех ИИ-любов, равно как и для всех ИИ-ведов, особый день. Вышел один из главных аналитических отчетов года по ИИ - 4й годовой отчет Стенфордского центра HAI «2021 AI Index»
220 стр. хорошо структурированного текста с обилием инфографики, призваны дать количественные ответы на два ключевых вопроса:
1) Каково текущее состояние главных трендов развития ИИ в 2020.
2) Каково текущее состояние мировой «ИИ-гонки» среди 26 стран по 22 ключевым индикаторам.
9 важнейших выводов отчета
1) Крупнейший скачок частных инвестиций в ИИ разработки произошел в области разработки и открытия лекарств - более $13,8 млрд, что в 4,5 раза больше, чем в 2019 году.
2) Исход ученых в индустрию ИИ нарастает: среди получивших степень доктора в 2010 ушло в индустрию 44%, а в 2019 уже 65%.
3) Расцвет эпохи «генеративного всего» наступил. Создаваемые машинами текст, аудио и изображения людям все труднее отличить от созданных мастерами.
4) В области ИИ в гробу видали расовую политкорректность: 45% новых докторов белые, а афроамериканцы и испаноамериканцы всего 2,4% и 3,2%
5) Китай наконец сделал США по числу цитирований научных статей по ИИ.
6) Большинство аспирантов ИИ – приезжие (64%), но они останутся в США (кто бы сомневался)
7) Быстрее всего в ИИ совершенствуются технологии систем наблюдения и слежки.
8) В этике ИИ нет ни критериев, ни консенсуса
9) До Конгресса США наконец то дошло – мировое лидерство в ИИ для США вопрос №1.
Что касается текущего состояния мировой «ИИ-гонки» среди 26 стран по 22 ключевым индикаторам, то можете посмотреть эту гонку в динамике :
• В 2015 Россия была на предпоследнем 25-м месте (обогнав ЮАР)
• В 2020 и ЮАР обогнал нас, - Россия последняя в гонке 26 стран (см. приложенный рис)
#ИИ #ИИгонка
Самый большой риск 2020-х.
Новое оружие массового уничтожения.
Оружие массового уничтожения (или поражения) — термин, объединяющий те разновидности оружия, которые даже при ограниченном применении способны причинить масштабные разрушения и вызвать массовые потери вплоть до нанесения необратимого урона окружающей среде и государствам. С тремя существующими классами ОМУ человечество научилось выживать: химическое и биологическое запретили, а применение ядерного сдерживает угроза гарантированного взаимного уничтожения.
Четвертый класс ОМУ только появился. Это рои дронов. Новый класс ОМУ никто не собирается запрещать, и вариант гарантированного взаимного уничтожения тут не проходит. Потому ситуация пиковая.
1. Дроны уже превратились в ключевой фактор военных побед, как это, например, было в недавнем армяно-азербайджанском конфликте (взгляните на впечатляющее демо, в котором применявшийся в конфликте дрон-камикадзе KARGU под весёлую турецкую музычку прицельно разносит людей и технику).
2. Но одиночные дроны – это цветочки. Ягодки начинаются, когда они формируют рой. И если сейчас, например, у Турции без малого тысяча KARGU (а еще есть много других: ударные беспилотники Bayraktar TB2, а также израильские IAI Harop и IAI Mini Harpy), то за год их число может быть увеличено до 10 тыс.
3. А что такое рой из 10 тыс дронов, понимает далеко не каждый. Вот всего лишь несколько важных моментов.
a. Такой рой с неотвратимостью уничтожит, например, город масштаба Нью-Йорк. И вряд ли кто-то сможет это предотвратить.
b. Таким роем не могут управлять люди. Число и скорость взаимодействий в таком рое принципиально исключают участие людей в принимаемых решениях.
c. Вероятность ошибок в действиях роя (даже если вероятность одиночной ошибки крайне мала) из-за колоссального масштаба коммуникаций внутри него (миллионы коммуникаций в минуту) достаточно высока, чтобы, например, спутать БТР со школьным автобусом, склад с детсадом, а штаб с госпиталем.
Ко всем названным потенциальным бедам, остановить распространение дронов невозможно. Например, в частных руках сейчас находится 75 миллионов автоматов Калашникова. Таким образом, идея о том, что можно производить миллионы роевых устройств, но они остаются только в руках высококвалифицированных, высокоцивилизованных военных, совершенно наивна.
Короче, страшная тема. И наверное, это самый большой риск для человечества на ближайшее десятилетие.
Подробней слушайте или читайте беседу Стюарта Рассела и Закари Калленборна о роях беспилотных летательных аппаратов и самых рискованных аспектах смертоносного автономного оружия. Оба собеседника хорошо осведомленные эксперты и не боятся говорить правду, называя вещи своими именами.
Еще о беспилотных летающих убийцах, революции ИИ-дронов, о БПЛА способном справиться с двумя НЛО и о беспроводной зарядке дронов, - читайте в постах канала с тэгом
#БПЛА
Новое оружие массового уничтожения.
Оружие массового уничтожения (или поражения) — термин, объединяющий те разновидности оружия, которые даже при ограниченном применении способны причинить масштабные разрушения и вызвать массовые потери вплоть до нанесения необратимого урона окружающей среде и государствам. С тремя существующими классами ОМУ человечество научилось выживать: химическое и биологическое запретили, а применение ядерного сдерживает угроза гарантированного взаимного уничтожения.
Четвертый класс ОМУ только появился. Это рои дронов. Новый класс ОМУ никто не собирается запрещать, и вариант гарантированного взаимного уничтожения тут не проходит. Потому ситуация пиковая.
1. Дроны уже превратились в ключевой фактор военных побед, как это, например, было в недавнем армяно-азербайджанском конфликте (взгляните на впечатляющее демо, в котором применявшийся в конфликте дрон-камикадзе KARGU под весёлую турецкую музычку прицельно разносит людей и технику).
2. Но одиночные дроны – это цветочки. Ягодки начинаются, когда они формируют рой. И если сейчас, например, у Турции без малого тысяча KARGU (а еще есть много других: ударные беспилотники Bayraktar TB2, а также израильские IAI Harop и IAI Mini Harpy), то за год их число может быть увеличено до 10 тыс.
3. А что такое рой из 10 тыс дронов, понимает далеко не каждый. Вот всего лишь несколько важных моментов.
a. Такой рой с неотвратимостью уничтожит, например, город масштаба Нью-Йорк. И вряд ли кто-то сможет это предотвратить.
b. Таким роем не могут управлять люди. Число и скорость взаимодействий в таком рое принципиально исключают участие людей в принимаемых решениях.
c. Вероятность ошибок в действиях роя (даже если вероятность одиночной ошибки крайне мала) из-за колоссального масштаба коммуникаций внутри него (миллионы коммуникаций в минуту) достаточно высока, чтобы, например, спутать БТР со школьным автобусом, склад с детсадом, а штаб с госпиталем.
Ко всем названным потенциальным бедам, остановить распространение дронов невозможно. Например, в частных руках сейчас находится 75 миллионов автоматов Калашникова. Таким образом, идея о том, что можно производить миллионы роевых устройств, но они остаются только в руках высококвалифицированных, высокоцивилизованных военных, совершенно наивна.
Короче, страшная тема. И наверное, это самый большой риск для человечества на ближайшее десятилетие.
Подробней слушайте или читайте беседу Стюарта Рассела и Закари Калленборна о роях беспилотных летательных аппаратов и самых рискованных аспектах смертоносного автономного оружия. Оба собеседника хорошо осведомленные эксперты и не боятся говорить правду, называя вещи своими именами.
Еще о беспилотных летающих убийцах, революции ИИ-дронов, о БПЛА способном справиться с двумя НЛО и о беспроводной зарядке дронов, - читайте в постах канала с тэгом
#БПЛА
YouTube
KARGU ilk kez tatbikatta: Türkiye'nin yeni ateş gücü - Kamikaze drone in exercise for the first time
Türk Silahlı Kuvvetleri (TSK), ateş gücünü göstererek caydırıcılık sağlamak ve kuvvetler arasındaki ateş desteğinin koordinasyonunu geliştirmek için Ateş Serbest-2020 faaliyeti gerçekleştirdi.
Faaliyette, Türk Silahlı Kuvvetleri envanterine yeni giren platform…
Faaliyette, Türk Silahlı Kuvvetleri envanterine yeni giren platform…
Искусство соблазнять.
Генетика самых сексуальных птиц позволяет понять и нашу эволюцию.
Серия новых исследований наводит на мысль, что при иной траектории эволюции, мужчины могли бы стать супер-атлетичными гениями искусств (танца, пения, литературы, стихов, живописи и т.д.) с внешностью голливудских звезд.
Но не срослось, - эволюция пошла иным путем.
И все потому, что женщины предпочитают не красивых, а умных.
И хотя наука пока не дала однозначного объяснения происхождению разума, но одна из гипотез предполагает, что уникальные умственные способности людей – результат полового отбора (самки выбирают умных партнеров).
Естественный отбор - результат борьбы за существование всех особей в популяции независимо от пола. А половой отбор - результат борьбы между самцами за обладание самками. При естественном отборе вымирают наименее приспособленные. При половом – те, кому не досталось самок. И потому самым важным для самцов становится искусство соблазнять.
Генетическое перепрограммирование полового отбора оказывается сильнее, казалось бы, непреодолимого естественного отбора. Предлинный хвост мешает летать и спасаться от хищника; огромные рога мешают мобильности и снижают скорость бега; а сладкозвучная любовная песня привлекает не только самок, но и тех, кто с удовольствием съест певца.
Эволюционные механизмы, объясняющие наследование признаков, важных для полового отбора, весьма сложны и витиеваты. Наследоваться может не только признак самцов (типа, длинного хвоста), но и предпочтение самок (склонность выбирать партнеров с длинным хвостом). Если в результате дрейфа генов самки, которым нравятся длинные хвосты самцов, начинают составлять значительную долю в популяции, длиннохвостость становится эволюционно значимой. Самкам становится выгодно выбирать длиннохвостых, так как их потомство будет тоже длиннохвостым и получит больше шансов на продолжение рода. В итоге, случайно отросший длинный хвост становится полезным и важным фактором эволюции.
Об искусстве соблазнения у людей написано много интересного, - как в контексте эволюции, так и в практическом плане.
Но все же люди чересчур сложны в своей мотивации и поведении, чтобы проследить, каким образом половой отбор (искусство соблазнения) меняет генетику вида. А она, в свою очередь, перепрограммирует внешность, физиологию и поведение особей в следующих поколениях.
Серия новых генетических исследований самых сексуальных птиц на планете – манакиновых, - позволяет понять кое-какие секреты нашей эволюции на примере этих разноцветных птичек.
Манакиновые интересны тем, что половой отбор у них чрезвычайно силен. Представьте себе нашу жизнь, если бы конкуренция за женщин была такой, что только 1 (максимум 2) из 20 мужчин за всю жизнь получал бы шанс на благосклонность женщины, позволяющую оставить потомство. 🥺
В результате жесточайшего полового отбора манакины достигли абсолютного совершенства в искусстве соблазнения. Их танец, сопровождающийся хлопками крыльев до 60 раз в секунду, акробатическими прыжками с мгновенными сальто назад – шедевр класса Михаила Барышникова (посмотрите приложенное видео).
«Если бы манакины были людьми, они были бы среди величайших художников, спортсменов и артистов в нашем обществе», - говорит один из участников исследований.
Чтобы выделывать такое, мозг, сигнальные пути и мышцы птиц должны были сильно измениться, чтоб обеспечить сверхбыстрые движения. А дополнительная энергия была получена путем смены рациона с насекомых на фрукты. Затем генетика взялась за социальность: у некоторых видов танец - это также социальный акт, координирующий до 20 самцов. Результатом стала социальная изощренность и непревзойденный атлетизм.
Увы, гениальными атлетами мужчины не стали. Зато некоторые стали умными. Таков был выбор женщин 😊
#Эволюция
Генетика самых сексуальных птиц позволяет понять и нашу эволюцию.
Серия новых исследований наводит на мысль, что при иной траектории эволюции, мужчины могли бы стать супер-атлетичными гениями искусств (танца, пения, литературы, стихов, живописи и т.д.) с внешностью голливудских звезд.
Но не срослось, - эволюция пошла иным путем.
И все потому, что женщины предпочитают не красивых, а умных.
И хотя наука пока не дала однозначного объяснения происхождению разума, но одна из гипотез предполагает, что уникальные умственные способности людей – результат полового отбора (самки выбирают умных партнеров).
Естественный отбор - результат борьбы за существование всех особей в популяции независимо от пола. А половой отбор - результат борьбы между самцами за обладание самками. При естественном отборе вымирают наименее приспособленные. При половом – те, кому не досталось самок. И потому самым важным для самцов становится искусство соблазнять.
Генетическое перепрограммирование полового отбора оказывается сильнее, казалось бы, непреодолимого естественного отбора. Предлинный хвост мешает летать и спасаться от хищника; огромные рога мешают мобильности и снижают скорость бега; а сладкозвучная любовная песня привлекает не только самок, но и тех, кто с удовольствием съест певца.
Эволюционные механизмы, объясняющие наследование признаков, важных для полового отбора, весьма сложны и витиеваты. Наследоваться может не только признак самцов (типа, длинного хвоста), но и предпочтение самок (склонность выбирать партнеров с длинным хвостом). Если в результате дрейфа генов самки, которым нравятся длинные хвосты самцов, начинают составлять значительную долю в популяции, длиннохвостость становится эволюционно значимой. Самкам становится выгодно выбирать длиннохвостых, так как их потомство будет тоже длиннохвостым и получит больше шансов на продолжение рода. В итоге, случайно отросший длинный хвост становится полезным и важным фактором эволюции.
Об искусстве соблазнения у людей написано много интересного, - как в контексте эволюции, так и в практическом плане.
Но все же люди чересчур сложны в своей мотивации и поведении, чтобы проследить, каким образом половой отбор (искусство соблазнения) меняет генетику вида. А она, в свою очередь, перепрограммирует внешность, физиологию и поведение особей в следующих поколениях.
Серия новых генетических исследований самых сексуальных птиц на планете – манакиновых, - позволяет понять кое-какие секреты нашей эволюции на примере этих разноцветных птичек.
Манакиновые интересны тем, что половой отбор у них чрезвычайно силен. Представьте себе нашу жизнь, если бы конкуренция за женщин была такой, что только 1 (максимум 2) из 20 мужчин за всю жизнь получал бы шанс на благосклонность женщины, позволяющую оставить потомство. 🥺
В результате жесточайшего полового отбора манакины достигли абсолютного совершенства в искусстве соблазнения. Их танец, сопровождающийся хлопками крыльев до 60 раз в секунду, акробатическими прыжками с мгновенными сальто назад – шедевр класса Михаила Барышникова (посмотрите приложенное видео).
«Если бы манакины были людьми, они были бы среди величайших художников, спортсменов и артистов в нашем обществе», - говорит один из участников исследований.
Чтобы выделывать такое, мозг, сигнальные пути и мышцы птиц должны были сильно измениться, чтоб обеспечить сверхбыстрые движения. А дополнительная энергия была получена путем смены рациона с насекомых на фрукты. Затем генетика взялась за социальность: у некоторых видов танец - это также социальный акт, координирующий до 20 самцов. Результатом стала социальная изощренность и непревзойденный атлетизм.
Увы, гениальными атлетами мужчины не стали. Зато некоторые стали умными. Таков был выбор женщин 😊
#Эволюция
YouTube
Manakin Birds have ALL Best Dance Moves | Seven Worlds, One Planet | BBC Earth
Manakins in South America synchronise their dance moves to woo females.
Subscribe: http://bit.ly/BBCEarthSub
Watch more:
Planet Earth http://bit.ly/PlanetEarthPlaylist
Blue Planet http://bit.ly/BluePlanetPlaylist
Planet Earth II http://bit.ly/PlanetEarthIIPlaylist…
Subscribe: http://bit.ly/BBCEarthSub
Watch more:
Planet Earth http://bit.ly/PlanetEarthPlaylist
Blue Planet http://bit.ly/BluePlanetPlaylist
Planet Earth II http://bit.ly/PlanetEarthIIPlaylist…
«Бракосочетание в аду» США и Китая не состоится.
Сценарий самого неожиданного и жуткого прогноза на 2020-е определился.
Опубликован финальный текст доклада Комиссии США по национальной безопасности в вопросах искусственного интеллекта, возглавляемой экс-директором Alphabet Эриком Шмидтом и экс-замминистра обороны США Бобом Уорком.
Каждая из 740 стр. его текста будет тщательно проанализирована и прокомментирована. Но главный геополитический тезис отчета - его ключевой посыл и вывод, - уже ясен. Ибо он сформулирован Шмидтом и Уорком во вступительном слове.
В схватке с Китаем за мировое господство в области ИИ США не намерены поступиться принципами демократии ради нахождения способа сосуществования с Китаем, - пусть и неудобного, но не фатального.
Год назад, когда комиссия Эрика Шмидта только начинала писать этот доклад, Шмидт инкогнито допустил утечку. В предновогоднем эссе Грэхама Аллисона «Неужели Китай победит Америку в борьбе за ИИ-превосходство?» (о котором я рассказывал здесь) автор благодарит за изложенные в эссе идеи «лидера технологической индустрии, пожелавшего остаться неизвестным».
Главная идея же была такова.
1) Китай не просто догоняет США в области ИИ. Во многих сегментах (от распознавания и финтеха до дронов и 5G) он уже перегнал. А в ближайшие годы лидерство Китая в ИИ станет абсолютным. Это – объективная реальность, не признавать которую недальновидно и крайне опасно.
2) Решимость Китая стать №1 в мире по ИИ далеко выходит за рамки экономических интересов. Это критически важный фактор сохранения самодержавия КПК над 1,4 млрд. своих граждан. Поэтому для КПК ИИ является экзистенциальным приоритетом.
3) США и Китай осознают наличие всего 2х возможных сценариев будущего:
- либо взаимное уничтожение,
- либо нахождение способа сосуществования, - пусть и неудобного, но не фатального.
4) Единственной альтернативой мировой катастрофы является принятие демократическим миром Запада нового китайского образца устройства общества – Глобальный Большой Брат (ГББ).
5) Однако сценарий ГББ несовместим с культурой Запада, ценящей конфиденциальность выше безопасности, не доверяющей власти и подозрительно относящейся к правительству. Поэтому данный сценарий будет для западных демократий «браком, заключенным в аду». И нужно сделать все, чтобы его избежать.
Многие влиятельные персоны в США склонялись к тому, что ГББ выгоден и США в качестве нового образца устройства общества. Ибо он (1) решает главную проблему любого современного государства – противодействие изнутри, а также способен привести человечество к «вечному миру» (об этом можно послушать здесь).
Прошедший под знаком COVID-19 2020-й год еще раз подтвердил, что при наличии мощной положительной обратной связи между авторитарной «операционной системой» власти и работающими на неё технологиями ИИ, даже в условиях пандемии возможно устойчивое экономическое развитие и прорывные инновации в обществе без индивидуальных свобод.
Но то ли с уходом Трампа сменила направление роза политических ветров в высших эшелонах власти, то ли Шмидт с Уорком получили карт-бланш от нового президента, - в любом случае, результат однозначен.
1) Расходы на НИОКР Минобороны предложено поднять с $1,5 до $8 млрд.
2) Расходы на НИОКР не связанный с обороной поднять с $1,5 до $32 млрд.
3) Автономному оружию – зеленый свет.
4) Самое важное! Грин-карты всем выпускникам STEM PhD в университетах США и удвоить количество виз для трудоустройства, а также значительно увеличить финансирование STEM-образования на всех уровнях.
Все 4 пункта нацелены на то, чтобы не допустить выигрыш Китаем этой гонки и не позволить принятие демократическим миром Запада нового китайского образца устройства общества.
#США #Китай #ИИгонка
Сценарий самого неожиданного и жуткого прогноза на 2020-е определился.
Опубликован финальный текст доклада Комиссии США по национальной безопасности в вопросах искусственного интеллекта, возглавляемой экс-директором Alphabet Эриком Шмидтом и экс-замминистра обороны США Бобом Уорком.
Каждая из 740 стр. его текста будет тщательно проанализирована и прокомментирована. Но главный геополитический тезис отчета - его ключевой посыл и вывод, - уже ясен. Ибо он сформулирован Шмидтом и Уорком во вступительном слове.
В схватке с Китаем за мировое господство в области ИИ США не намерены поступиться принципами демократии ради нахождения способа сосуществования с Китаем, - пусть и неудобного, но не фатального.
Год назад, когда комиссия Эрика Шмидта только начинала писать этот доклад, Шмидт инкогнито допустил утечку. В предновогоднем эссе Грэхама Аллисона «Неужели Китай победит Америку в борьбе за ИИ-превосходство?» (о котором я рассказывал здесь) автор благодарит за изложенные в эссе идеи «лидера технологической индустрии, пожелавшего остаться неизвестным».
Главная идея же была такова.
1) Китай не просто догоняет США в области ИИ. Во многих сегментах (от распознавания и финтеха до дронов и 5G) он уже перегнал. А в ближайшие годы лидерство Китая в ИИ станет абсолютным. Это – объективная реальность, не признавать которую недальновидно и крайне опасно.
2) Решимость Китая стать №1 в мире по ИИ далеко выходит за рамки экономических интересов. Это критически важный фактор сохранения самодержавия КПК над 1,4 млрд. своих граждан. Поэтому для КПК ИИ является экзистенциальным приоритетом.
3) США и Китай осознают наличие всего 2х возможных сценариев будущего:
- либо взаимное уничтожение,
- либо нахождение способа сосуществования, - пусть и неудобного, но не фатального.
4) Единственной альтернативой мировой катастрофы является принятие демократическим миром Запада нового китайского образца устройства общества – Глобальный Большой Брат (ГББ).
5) Однако сценарий ГББ несовместим с культурой Запада, ценящей конфиденциальность выше безопасности, не доверяющей власти и подозрительно относящейся к правительству. Поэтому данный сценарий будет для западных демократий «браком, заключенным в аду». И нужно сделать все, чтобы его избежать.
Многие влиятельные персоны в США склонялись к тому, что ГББ выгоден и США в качестве нового образца устройства общества. Ибо он (1) решает главную проблему любого современного государства – противодействие изнутри, а также способен привести человечество к «вечному миру» (об этом можно послушать здесь).
Прошедший под знаком COVID-19 2020-й год еще раз подтвердил, что при наличии мощной положительной обратной связи между авторитарной «операционной системой» власти и работающими на неё технологиями ИИ, даже в условиях пандемии возможно устойчивое экономическое развитие и прорывные инновации в обществе без индивидуальных свобод.
Но то ли с уходом Трампа сменила направление роза политических ветров в высших эшелонах власти, то ли Шмидт с Уорком получили карт-бланш от нового президента, - в любом случае, результат однозначен.
1) Расходы на НИОКР Минобороны предложено поднять с $1,5 до $8 млрд.
2) Расходы на НИОКР не связанный с обороной поднять с $1,5 до $32 млрд.
3) Автономному оружию – зеленый свет.
4) Самое важное! Грин-карты всем выпускникам STEM PhD в университетах США и удвоить количество виз для трудоустройства, а также значительно увеличить финансирование STEM-образования на всех уровнях.
Все 4 пункта нацелены на то, чтобы не допустить выигрыш Китаем этой гонки и не позволить принятие демократическим миром Запада нового китайского образца устройства общества.
#США #Китай #ИИгонка
Упреждающая разведка и кибероружие станут основой давления США на Китай и Россию.
Мистер Q — ученый для шпионов — назначен главным технологом нацбезопасности США.
Новое важное назначение Байдена проливает свет на главный вопрос – что изменится в геополитической борьбе США с Китаем и Россией.
Приоритетом новой Стратегии Национальной Безопасности США, принятой в 2017 году, объявлено «удержание мира посредством превосходства в силе» (Peace through Strength). Однако за 4 года президентства Трампа в Белом доме так и не пришли к согласию, в чем же заключается американское «превосходства в силе» (сакраментально «в чем сила, брат» так и осталось без ответа).
Не прошло и двух месяцев президентства Байдена, как ответ на этот вопрос был сформулирован: сила США в технологиях. И в первую очередь, в технологиях упреждающей разведки и кибероружия.
Такова позиция Джейсона Матени (Jason Matheny), который станет координатором Совета национальной безопасности Белого дома по технологиям и национальной безопасности, а также заместителем помощника президента по технологиям и национальной безопасности и заместителем директора по национальной безопасности в Управлении науки и технической политики Белого дома.
О том, кто такой Джейсон Матени, я подробно писал еще 3 года назад в 1-й части постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего».
Знающие его люди зовут Джейсона Матени мистер Q. В фильмах о Джеймсе Бонде так звали агента, ответственного за секретное исследовательское подразделение британской разведки, где изобретались шпионские гаджеты, типа цианидных сигарет и автоматов в лыжных палках. Но Матени — это реальный, современный Q — ученый для шпионов. И вместо того, чтобы разрабатывать ядовитые авторучки, его компетенция охватывает сложнейшие темы исследований: от предсказания будущего до квантовых вычислений.
Другим, не менее важным качеством Матени является его убеждение, что современной науке под силу разработать почти что любую технологию (если только она не противоречит законам физики). И следовательно, если правительство США – пока что абсолютного технологического лидера мира, - поставит перед ним задачу и обеспечит финансирование, он готов совершить любой прорыв в духе Манхэттенского проекта.
Не менее важна также позиция Матени по вопросу геополитического противостояния США с Китаем и Россией. Он считает, будто отрыв США от Китая и России в областях упреждающей разведки (см. мой вышеупомянутый пост про кентавров) и кибероружия (см. другой мой пост) сейчас настолько велик, что США могут так «загасить» противников, что тем придется сильно туго.
Оба варианта – новый Манхэттенский проект или просто тупо «загасить» Китай и Россию, - с назначением Матени актуальны.
По мнению Washingtonpost будет выбран мобилизационный вариант аля Манхэттенский проект.
А Китай опасается 2-го варианта. По мнению экспертов влиятельнейшего китайского таблоида Globaltimes (специализирующееся на освещении международных событий структурное подразделение «Жэньминь жибао») весьма вероятен вариант «загасить» Китай и Россию с помощью кибероружия.
В любом случае, мистер Q на посту главного технолога нацбезопасности США – это серьёзно.
#Кибервойна #США #Китай #Россия
Мистер Q — ученый для шпионов — назначен главным технологом нацбезопасности США.
Новое важное назначение Байдена проливает свет на главный вопрос – что изменится в геополитической борьбе США с Китаем и Россией.
Приоритетом новой Стратегии Национальной Безопасности США, принятой в 2017 году, объявлено «удержание мира посредством превосходства в силе» (Peace through Strength). Однако за 4 года президентства Трампа в Белом доме так и не пришли к согласию, в чем же заключается американское «превосходства в силе» (сакраментально «в чем сила, брат» так и осталось без ответа).
Не прошло и двух месяцев президентства Байдена, как ответ на этот вопрос был сформулирован: сила США в технологиях. И в первую очередь, в технологиях упреждающей разведки и кибероружия.
Такова позиция Джейсона Матени (Jason Matheny), который станет координатором Совета национальной безопасности Белого дома по технологиям и национальной безопасности, а также заместителем помощника президента по технологиям и национальной безопасности и заместителем директора по национальной безопасности в Управлении науки и технической политики Белого дома.
О том, кто такой Джейсон Матени, я подробно писал еще 3 года назад в 1-й части постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего».
Знающие его люди зовут Джейсона Матени мистер Q. В фильмах о Джеймсе Бонде так звали агента, ответственного за секретное исследовательское подразделение британской разведки, где изобретались шпионские гаджеты, типа цианидных сигарет и автоматов в лыжных палках. Но Матени — это реальный, современный Q — ученый для шпионов. И вместо того, чтобы разрабатывать ядовитые авторучки, его компетенция охватывает сложнейшие темы исследований: от предсказания будущего до квантовых вычислений.
Другим, не менее важным качеством Матени является его убеждение, что современной науке под силу разработать почти что любую технологию (если только она не противоречит законам физики). И следовательно, если правительство США – пока что абсолютного технологического лидера мира, - поставит перед ним задачу и обеспечит финансирование, он готов совершить любой прорыв в духе Манхэттенского проекта.
Не менее важна также позиция Матени по вопросу геополитического противостояния США с Китаем и Россией. Он считает, будто отрыв США от Китая и России в областях упреждающей разведки (см. мой вышеупомянутый пост про кентавров) и кибероружия (см. другой мой пост) сейчас настолько велик, что США могут так «загасить» противников, что тем придется сильно туго.
Оба варианта – новый Манхэттенский проект или просто тупо «загасить» Китай и Россию, - с назначением Матени актуальны.
По мнению Washingtonpost будет выбран мобилизационный вариант аля Манхэттенский проект.
А Китай опасается 2-го варианта. По мнению экспертов влиятельнейшего китайского таблоида Globaltimes (специализирующееся на освещении международных событий структурное подразделение «Жэньминь жибао») весьма вероятен вариант «загасить» Китай и Россию с помощью кибероружия.
В любом случае, мистер Q на посту главного технолога нацбезопасности США – это серьёзно.
#Кибервойна #США #Китай #Россия
Nextgov
Biden’s Latest Tech Appointments
President Biden tapped former IARPA Director Jason Matheny for roles on the National Security Council and White House OSTP.
Жить земной цивилизации, возможно, осталось недолго.
Предварительный итог июньского прогноза Джареда Даймонда.
В конце июня я рассказал, что думает о значении COVID-19 для будущего цивилизации Джаред Даймонд — выдающийся мыслитель современности, известный на весь мир ученый и автор супербестселлеров с неповторимыми тиражами, удостоенных всех наград, званий и международных премий.
Мой пост завершался следующим резюмирующим соображением Даймонда.
Теперь возможны 2 сценария.
1. Каждый предпочтет бороться сам за себя — возобладают национализм и национальные интересы отдельных стран/наций (типа гонки за производство вакцин, когда страна, в которой она уже есть, будет использовать её лишь для себя, чтобы получить преимущество, а не спасать других).
2. Человечество наконец ощутит свою «национальную идентичность» в сотрудничестве, а не в конкуренции — признает, примет на себя ответственность и обратится к лучшим практикам коллективной победы над общим врагом.
Если вариант 1, то человечеству хана. И не от COVID-19, а от куда более страшных общих врагов — климато-экологического кризиса и кризиса дефицита ресурсов.
Если же все же вариант 2, то борьба с COVID-19 послужит моделью для мира, как преодолевать общемировые проблемы. И тогда человечеству жить и жить.
Какой из вариантов будет выбран, — станет ясно уже в ближайшие полгода.
-- -- -- -- --
Полгода прошли, и Даймонд написал, что он думает об итогах, в предпоследний день уходящего 2020. По мнению Даймонда, - «перспектива в мире остается очень неопределенной, … но пандемия COVID-19 вселяет в меня надежду».
Сбудутся ли эти надежды Даймонда?
Я решил добавить человечеству еще пару месяцев дополнительного времени для исправления ошибок, подобно тому, как учитель позволяет двоечнику дописывать контрольную во время перемены.
Но теперь и дополнительное время завершилось… Увы, итог не изменился. Два главных вывода Даймонда, по-прежнему, звучат как пародия на самих себя.
Хорошая новость - COVID-19 убивает быстро. Тысячи избыточных быстрых смертей привлекают внимание людей во всем мире, вынуждая их признать, что все мы сталкиваемся с общей угрозой, которую ни одна страна не может преодолеть в одиночку.
Плохая новость – действительно экзистенциальные риски (изменение климата, истощение ресурсов и неравенство) убивают куда медленней. И потому мир не хочет их замечать, и во всех странах преобладает эгоистичная национальная политика, ведущая мир к самоубийству.
Мой 1й июньский пост о прогнозе Даймонда.
Новый текст Даймонда в открытом доступе можно прочесть здесь
#Эпидемия #ГлобальныеРиски
Предварительный итог июньского прогноза Джареда Даймонда.
В конце июня я рассказал, что думает о значении COVID-19 для будущего цивилизации Джаред Даймонд — выдающийся мыслитель современности, известный на весь мир ученый и автор супербестселлеров с неповторимыми тиражами, удостоенных всех наград, званий и международных премий.
Мой пост завершался следующим резюмирующим соображением Даймонда.
Теперь возможны 2 сценария.
1. Каждый предпочтет бороться сам за себя — возобладают национализм и национальные интересы отдельных стран/наций (типа гонки за производство вакцин, когда страна, в которой она уже есть, будет использовать её лишь для себя, чтобы получить преимущество, а не спасать других).
2. Человечество наконец ощутит свою «национальную идентичность» в сотрудничестве, а не в конкуренции — признает, примет на себя ответственность и обратится к лучшим практикам коллективной победы над общим врагом.
Если вариант 1, то человечеству хана. И не от COVID-19, а от куда более страшных общих врагов — климато-экологического кризиса и кризиса дефицита ресурсов.
Если же все же вариант 2, то борьба с COVID-19 послужит моделью для мира, как преодолевать общемировые проблемы. И тогда человечеству жить и жить.
Какой из вариантов будет выбран, — станет ясно уже в ближайшие полгода.
-- -- -- -- --
Полгода прошли, и Даймонд написал, что он думает об итогах, в предпоследний день уходящего 2020. По мнению Даймонда, - «перспектива в мире остается очень неопределенной, … но пандемия COVID-19 вселяет в меня надежду».
Сбудутся ли эти надежды Даймонда?
Я решил добавить человечеству еще пару месяцев дополнительного времени для исправления ошибок, подобно тому, как учитель позволяет двоечнику дописывать контрольную во время перемены.
Но теперь и дополнительное время завершилось… Увы, итог не изменился. Два главных вывода Даймонда, по-прежнему, звучат как пародия на самих себя.
Хорошая новость - COVID-19 убивает быстро. Тысячи избыточных быстрых смертей привлекают внимание людей во всем мире, вынуждая их признать, что все мы сталкиваемся с общей угрозой, которую ни одна страна не может преодолеть в одиночку.
Плохая новость – действительно экзистенциальные риски (изменение климата, истощение ресурсов и неравенство) убивают куда медленней. И потому мир не хочет их замечать, и во всех странах преобладает эгоистичная национальная политика, ведущая мир к самоубийству.
Мой 1й июньский пост о прогнозе Даймонда.
Новый текст Даймонда в открытом доступе можно прочесть здесь
#Эпидемия #ГлобальныеРиски
Project Syndicate
How Might COVID-19 Change the World? | by Jared Diamond - Project Syndicate
Jared Diamond sees reason to hope that the pandemic will galvanize support for combating other global problems.