Жизнь современного человека нормирована государством, обществом, корпорациями. Единственный ли это путь обеспечения комфортной и безопасной жизни и технического прогресса? Думаю, нет. Постепенно распространяется идея горизонтальных организаций, в урбанистике реализуется концепция безбарьерной среды. В эпоху постоянного подключения к сети блокчейн становится основой для гражданства, не привязанного к территории. Всё это и многое другое мы начинаем использовать, чтобы уменьшить нормирование нашей жизни, не теряя безопасности и комфорта. А пока этот процесс не закончен, возникает потребность в убежище. Объекты «Архстояния» — глобальный эксперимент со смелостью, размером и разрешением на действие. В городе нам не придёт в голову построить башню из палок и гвоздей и сделать в ней лестницу из скользких брёвен, потому что это «небезопасно». Разрешение на эксперимент — это важное условие для ухода от технологического контроля. Для меня в городской среде убежище — это не место, а условия взаимодействия с пространством, с тем, кто его модерирует. В Москве, если ты проходишь километр и не встречаешь колючей проволоки, это кажется тебе странным. Если ты видишь интересный дом, то, скорее всего, это музей, и ты не надеешься туда бесплатно попасть, или частная собственность, и ты никогда не узнаешь, как этот дом выглядит внутри.

http://www.strelka.com/ru/magazine/2016/08/10/shelter-in-the-city

Ситуация с беспилотными автомобилями разделяет общество. Молодые хотят безопасного удобного беспилотного будущего. ПРоблема только в том, что для его реализации, нужно чтобы очень большая часть людей пересела на беспилотники. Ну, и как следовало ожидать, старшее поколение не хочет.

Большая часть американцев не хочет пользоваться беспилотными авто. Но вот половина из поколения миллениалов - наоборот и даже готовы поддержать запрет на человеческое вождение.

В целом американцы предполагают, что появление беспилотников усугубит существующие транспортные проблемы, в частности, увеличит количество трафика. Несмотря на заверения разработчиков, только 35% опрошенных верят в то, что беспилотные технологии повысят безопасность на дорогах и сократят количество смертельных ДТП. Они также обеспокоены экономическими последствиями появления автономного транспорта: 53% респондентов считают, что беспилотные автомобили отберут работу у таксистов и водителей грузовиков.

Исследователи выяснили, что американцы скептически относятся и к уже существующим новинкам в транспортной системе. Оказалось, что сервисы райд- и каршеринга вовсе не так популярны среди населения, как можно было бы предположить: 71% американцев никогда не использовали ни Lyft, ни Uber. Хотя бы раз в неделю этими сервисами пользуются менее 1% жителей США.

Что касается беспилотных автомобилей от Uber, то 61% респондентов не собираются на нём ездить, даже если он станет доступным в их районе.

Статья на русском: http://apparat.cc/news/americans-self-driving/
Оригинал на английском: http://www.vox.com/2016/8/29/12647854/uber-self-driving-poll
Полная статья об исследовании: https://cdn2.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/7009587/160809_topline_Vox_v1_TB.0.pdf

Звоночек из будущего. Неприятный.
Фармацевтическая компания Johnson & Johnson выпускает инсулиновую помпу с дистанционным управлением. Это очень удобно для больного диабетом: он может управлять инъекцией инсулина, расположив прибор в незаметном месте под одеждой, с помощью пульта или смартфона. Но один из больных, использовавших это устройство, оказался спецом по кибербезопасности и потестировал канал между пультом и помпой на предмет возможности взлома.
В итоге фирма вынуждена была направить всем, купившим устройство, письмо-предупреждение о том, что потенциально управление помпой можно перехватить и вломить пациенту опасную передозировку. Конечно, J&J уточнили, что пока такие попытки не зафиксированы, но бережённого бог бережёт.
Чем больше читаю и думаю про IoT, тем сильнее у меня ощущение, что крупные неприятности мы огребём от всего этого connected разнообразия куда раньше, чем от машинного интеллекта.
Источник: https://telegram.me/techsparks/546
http://www.bbc.com/news/business-37551633

К вопросу о редактировании гена детей, проектировании детей. Как это спасает жизни. Интересный прецедент был в России. "Родственных доноров у девочки не было, неродственного в огромной международной базе тоже не нашлось. Сделали гаплоидентичную (от частично совместимого донора) ТГСК. От мамы. Однако болезнь-то наследственная, причем носителями мутации гена являются и отец, и мать. Как же быть? Дети с этим диагнозом живут не более семи лет. И тогда сделали обследование родителей (это и была предымплантационная диагностика), в пробирке провели оплодотворение яйцеклетки, затем — анализ ДНК эмбриона, выбрали клетки без мутации и имплантировали их маме. В марте 2014 года мама родила здорового мальчика. А не так давно этот мальчик стал донором для сестры. Ей провели ТГСК, причем сразу и клеток костного мозга, и клеток заранее заготовленной пуповинной крови. Девочка жива, ей сейчас семь лет.
Врачи "спроектировали" родителям здорового ребенка, клетками которого спасли его сестру!"
http://www.kommersant.ru/doc/3102472

Хорошая статья, описывающая применения машинного обучения. Наверное, большинство из этого мы все знаем. Но, во-первых, не все очевидны - какие-то на слуху, какие-то нет, но от этого они не менее важны, им может быть именно незаметные применения изменят нашу жизнь сильнее всего. А во-вторых, когда они так собраны в одном месте, становится ясно, насколько наша повседневная жизнь уже построена на таких алгоритмах, и как это влияние усилится в будущем. Я бы добавил, что объединение пунктов 4, 5, 7, 8 и 9 в будущем дадут персональные искусственные помощники, которые в еще недалеком будущем сделают нас "цифровыми кентаврами" (да, люблю это термин) при физическом соединении с нашим биологическим мозгом через нейро-компьютерный интерфейс. И это круто. Есть и подводные камни вроде зависимости от качества работы таких систем и их взломоустойчивости. Тут, кстати, может помочь пункт 1 и 6.

1. Кибербезопасность.
Паттерны вирусов хорошо отлавливаются машинным обучением.

2. Личная безопасность.
Сократить очереди на досмотр, например, в аэропортах за счет машинного анализа поведения людей - проверять только тех, кого вероятнее стоит проверить. Хотя тут вспоминается история с программой, которая вычислял террористов в Пакистане по профилю мобильной связи. И не особо хорошо справлялась, но там была история в сторону слишком слабых улсовий - слишком многих признала террористами. В случае с безопасностью перекос в эту сторону не так страшен. Но я думаю это очень психологически сложная вещь - доверить свою безопасность нейросетке - не готовы люди к этому пока что.

3. Трейдинг.
Ну тут понятно, ИИ уже сидит на равных правах в совете директоров инвестфонда, известный кейс.

4. Здравоохранение.
Тоже понятно, IBM Watson, который диагностирует рак - уже даже кейс из прошлого, сейчас нажежда на развитие систем полного цикла наблюдения за здоровьем, в применением wearables (а в будущем internables)

5. Персонализация маркетинга.
Тоже понятно. Есть известный пример, как робот таргетированноц рекламы выдала девушке рекламу товаров для ребенка, хотя она не знала, что беременна. Оказалось беременна. Точно не известно, но вроде как машина поняла это на основе комплекса показателей вроде профиля покупок продуктов в супермаркете.

6. Борьба с мошенничеством.
Оказывается, PayPal уже использует машинное обучения для обнаружения подозрительных операций.

7. Рекомендации.
Ну на самом деле, как мне кажется, это копия пункта 5, не знаю, зачем в статье разнесли.

8. Поиск в интернете.
Ну тут понятно все. Если не знали - поисковые машины учатся на нас же. Если на первой ссылке человек провел много времени, значит дальше поиск будет ее ставить первой чаще.

9. Natural Language Processing (NLP)
Работа с естественным языком. Перевод, продуцирование, понимание.

10. Беспилотники.
Тоже понятно и ожидаемо.

http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/09/30/what-are-the-top-10-use-cases-for-machine-learning-and-ai/

Forbes выпустил интервью со спикерами конференции Future Foundation Technology Ethics: http://www.forbes.ru/tekhnologii-video/331263-kakie-tekhnologicheskie-proryvy-proizoidut-k-2020-godu

"Наше все" подросло и поумнело, и, конечно, здесь замешан алкоголь

У "нашего всего" - технологии глубого обучения нейронных сетей, которая ближе всего сейчас находится к тому "чему-то", что мы понимаем под искусственным интеллектом, всегда была одна проблема. Она работала как черный ящик. Мы знаем, какие данные подсунули ей на входе, какие получили на выходе, но почему именно эти данные на выходе - не ясно.

Вообще говоря, это было очень антропоморфным свойством нейронных сетей: психологически сближало нас) И отдаляло технологию deeplearning от "обычного детерминированного программирования". Ведь все помнят знаменитую картину с Уиллом Смитом "- Робот не может написать симфонию // - А ты можешь?", ведь мы, люди, тоже далеко не всегда можем объяснить свои действия.Но это было и проблемой. Прежде всего, проблемой двоерия и лишь усиливало страхи перед ИИ. Ведь эволюционно в нас зашито больше всего бояться себеподобных (из школьного учебника биологии - внутривидовая конкуренция более сильная).

Был, например, кейс программы SKYNET АНБ США, которая использовала алгоритмы машинного обучения на данных мобильных операторов Пакистана, чтобы оценить вероятность каждого человека в этой стране быть террористом. На основе этих данных экстремистов убивали (кстати, убивали дронами, но это уже не принципиально).

И вот наконец дитя человеческое вышло из "туманного" возраста и научилось рационально объяснять свои действия. Ну и конечно, здесь не обошлось без алкголя)

Команда из МТИ обучала нейросеть на текстах и пятизвездочных рейтингах с сайта, который собирает отзывы о пиве. Алгоритм анализировал текст на связность, изучал рейтинги. В результате стал действовать практически так же, как человек. Его оценки на основании текстов совпадали с человеческими, что вызывало доверие к решениям. Оценки вкуса и аромата он угадал в 96% случаев и в каждом из них можно было получить объяснение, на основе чего такая оценка получена.

Полная статья PDF: https://people.csail.mit.edu/taolei/papers/emnlp16_rationale.pdf
Краткая статья на русском: https://hightech.fm/2016/11/01/what_are_you_doing_neural_network

Почему многие люди так удивились победе Трампа?

Глобальная связность и социальные сети дают нам возможность окружить себя людьми, которые нам интересны и чья позиция нам приятна. Это называется "информационный пузырь" и действительно это феномен нового времени, так как раньше, до того, как мы могли управлять нашим информационным полем, нам гораздо больше приходилось общаться с людьми другой позиции, другого социального класса. Сейчас значимую часть нашей коммуникации заняли социальные сети, где мы находимся в этом "информационном пузыре". Ситуацию усиливают алгоритмы фейсбука - он показывает нам больше постов тех людей и того содержания, которые мы лайкаем. Получается система с положительно обратной связью - в пределе такой "пузырь" должен сужаться, но он держится в пределах какого-то радиуса как нашей любознательностью (все же она осталась), так и рандомайзером, который в некоторой степени все же присутствует в выдаче постов.

Кстати, продолжая известное обсуждение что Google может влиять на исход выборов - по идее, Facebook, меняя вот этот параметр рандомайзера выдачи постов - ширины коридора (дельта радиуса нашего информационного пузыря) может тоже влиять на исход выборов, так как может сложиться ситуация, что для одной из сторон политической гонки выгодно, чтобы избиратели оказались в ситуации негодования от того что им стало попадаться много постов неприятного содержания.

http://nymag.com/scienceofus/2016/11/how-facebook-and-the-filter-bubble-pushed-trump-to-victory.html

"Три конструкции для поддержки кабеля. Левая спроектирована человеком, правая спроектирована алгоритмами машинного обучения и напечатана на 3D-принтере. Выдерживает тот же вес, весит на 75% меньше, занимает на 50% меньше места."

https://twitter.com/daniel_bilar/status/813019450551242752

Мы бываем парализованы, когда наш мозг находится в фазе быстрого сна — именно тогда и возникают сновидения. Если мы не будем обездвижены в этот момент, то начнем действовать соответственно событиям во сне. Но иногда все может пойти наперекосяк: тело остаётся неподвижно, а предельно встревоженный мозг при этом взрывается яркими картинами сновидений. T&P перевели статью шотландской писательницы Карен Эмсли, которая «подружилась» с состоянием «сонного паралича», и рассказала об эволюции самого понятия — от приведений и НЛО, до последних нейробиологических теорий.

http://theoryandpractice.ru/posts/15148

«Путь падающей в долину капли непредсказуем, но основное направление несомненно»

http://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ru

"Перекрестное интервью" (наверное, самое подходящее название) взятое Андреем Константиновым у меня и Павла Лукши. Спасибо, коллеги, было интересно.

Мир понемногу погружается в цифровое будущее: вещи обретают кремниевый мозг, сети обрабатывают и распространяют немыслимые объемы информации, жизнь перетекает в виртуальную среду. А как цифровая среда обитания меняет нас самих? Не ослабевает ли наш разум по мере того, как машины учатся решать интеллектуальные задачи за нас?

Приведу цитаты из обеих позиций:

Павел Лукша: Наши желания — это продукт миллиардов лет биологической эволюции. Мы не вполне понимаем, во что влезаем, когда начинаем менять геном, и в случае с мозгом тоже плохо представляем, с чем имеем дело. Наши знания сейчас сильно отстали от наших технических возможностей — тот самый эффект обезьяны с гранатой, которая не понимает, что с этой гранатой делать, рано или поздно выдергивает чеку и взрывается.

Петр Левич: Думаю, что, делегируя технике функции нашей психики, мы не становимся более ленивыми или глупыми — наоборот, мы получаем возможность работать с более сложными системами, оставляем себе самые творческие элементы проектов. Компьютер обрабатывает информацию, чтобы мы могли работать с метаинформацией, с задачами более высокого уровня.

Павел Лукша: А мне кажется, мы действительно можем столкнуться с массовым оглуплением. Ведь повышение уровня сложности вызовов, стоящих перед нашим интеллектом, не происходит автоматически. Делегировав рутинную работу компьютеру, мы чаще всего погружаемся в очень простые развлечения, тратим высвободившееся время на репост котиков, а не на сложные задачи. Делегирование функций компьютеру способно помочь лишь тем, кто к этому подходит осознанно. Работа с потоками информации лучше удается людям, у которых есть навыки информационной гигиены. В частности, очень многие деятельные люди, в том числе из мира Кремниевой долины, не имеют аккаунтов ни в Фейсбуке, ни в Твиттере. Потому что это отвлекает.

http://les.media/articles/630402-telefony-umneyut-a-my-glupeem