OpenNews.AI – Telegram
OpenNews.AI
9 subscribers
4 photos
13 videos
3 files
771 links
OpenNews.AI - новости по ИИ
Download Telegram
Важный шаг к новому биполярному миру.
И двум интернетам с «железным занавесом» между ними.

Планы расширения сотрудничества России с Huawei видятся все более масштабными. Десятки публикаций ведущих СМИ, популярных блогов, телеграм и ютуб каналов обсуждают перспективы сотрудничества Huawei и МТС по внедрению 5G и возможность установки на смартфоны Huawei российской ОС «Аврора».
И лишь немногие авторы, предупреждая о серьезной опасности стратегической ориентации России на Huawei, пишут о ключевой угрозе такого курса. А это вовсе не 5G или «Аврора». Это решающий шаг к новому глобальному расколу мира. Только в 21 веке этот раскол начнется в глобальной сети, разделив её на 2 интернета, ведомые США и Китаем. Ну и, естественно, с «железным занавесом»: сначала между интернетами, а потом, - как пойдет.

• О том, что такое, скорее всего, произойдет в ближайшие лет 10, впервые заявил в сентябре прошлого года бывший глава Google Эрик Шмидт.
• За прошедшие с того времени месяцы, мир существенно продвинулся к интерент-расколу. О чем в начале июня рассказал председатель группы Standard Chartered Bank Хосе Виналс.
• CNN констатирует:
«Во главе с Китаем все больше стран восстают против принципа открытого интернета, правительства жестко охраняют границы собственных интернет-сетей, заставляют иностранных конкурентов хранить данные локально и обеспечить к ним доступ органам внутренней безопасности»

Роль компании Huawei в мировом экспорте китайских технологий тотальной слежки, наблюдения, контроля в офлайне и онлайне, а также контролируемых интернет-сетей особая.
Системы тотального контроля, совместно разработанные Huawei и госкомпанией CEIEC, уже поэтапно осваиваются телко-операторами, полицией и спецслужбами расширяющегося ряда стран.

Наглядный пример, система ECU-911, поставленная Китаем Эквадору. Вот ее детальное описание в NYT и не столь подробное, но на русском – в Хайтек+.

Аналоги ECU-911 поставляются в Боливию, Венесуэлу и Анголу. Отдельные элементы такой системы внедряются еще в 14 странах (вкл. Узбекистан, Пакистан, Кения, ОАЭ и, вы не поверите, даже Германия).
Самый новый кейс – Бразилия. Здесь прямо сейчас разгорается скандал из-за намерений внедрить китайскую систему тотального контроля.

Технологии «огораживания своего суверенного интернета» идут следом за технологиями тотального контроля офлайновой жизни и являются их сущностным продолжением в онлайне. Страны, сделавшие ставку на тотальный контроль, следующим шагом начинают пытаться огородить свой интернет.

Масла в огонь усиленно подливает Вашингтон, проводя агрессивную кампанию против Китая, Ирана и России, которая существенно усиливает тенденцию раскола интернета. Перспективы формирования различных национальных стандартов и правил регулирования компьютерных сетей становятся все более реальными.
Если Россия и Китай в этом вопросе договорятся (а стратегическое сближение с Huawei тому серьезное подтверждение), тот интернет, к которому мы все привыкли, просто перестанет существовать. А его раскол станет важной частью нового биполярного мира, ведомого США и Китаем.
#Китай #Интернет
26−27 июня многие СМИ, и англоязычные, и русскоязычные, рассказывали о приложении DeepNude. Оно «раздевает» женщин на фотографиях. Работает лучше всего с фото, где человек и так почти обнажён (в нижнем белье или купальнике), а что делать с мужчинами — не знает вовсе.

Вчера создатели DeepNude объявили, что закрывают сервис, хотя тот проработал всего несколько дней:

Мы думали, что у нас будет несколько продаж каждый месяц, которые мы будем контролировать вручную. <…> Мы сильно недооценили запрос. Несмотря на принятые меры безопасности (водяные знаки), если его используют 500 тысяч человек, вероятность того, что люди будут злоупотреблять им, слишком высока. Мы не хотим зарабатывать деньги таким образом. <…> Мир ещё не готов к DeepNude.

https://tproger.ru/news/deepnude-closed/
Мы все привязаны к нашим телефонам и компьютерам и зачастую это становится проблемой. Писатель и психолог Лео Бабаута объясняет, как ограничить использование технологий и при этом ничего не потерять:
https://ideanomics.ru/articles/16871
Согласно проекту Дорожной карты по по развитию технологий «Больших данных», подготовленной «Национальным центром информатизации» (НЦИ, «дочка» госкорпорации «Ростех») российские разработки по большим данным находятся практически на одном уровне готовности с зарубежными. Неплохой обзор систем хранения данных:
http://www.cnews.ru/news/top/2019-06-28_bolshie_dannye_prinesut_rossijskoj_ekonomike
Исследовательская компания Oxford Economics заявила, что к 2030 году роботы могут «занять» около 20 млн нынешних рабочих мест в промышленном производстве, что составляет 8,5% всего мирового рынка труда в этом секторе. Эксперты опасаются, что резкий рост автоматизации может больше всего ударить по странам с менее развитой экономикой, вызвав увеличение безработицы.

Ключевая мысль здесь в том, что не везде будет сокращение рабочих мест, а в первую очередь в странах с низкоквалифицированной рабочей силой.

https://www.kommersant.ru/doc/4012568

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai #роботы #robots
Сегодня на международном уровне еще нет единых стандартов ответственного поведения для цифровых компаний, в т.ч. занимающихся искусственным интеллектом. ОЭСР в 2019 г. приняла Рекомендацию по развитию искусственного интеллекта (ИИ). О том, как Россия могла бы включиться в это регулирование:
https://oecd-russia.org/analytics/iskusstvennyj-intellekt-liderstvo-zhazhdet-aktivnoj-pozitsii.html

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai
Forwarded from Naked AI
“ИИ создал модель Вселенной и ученые не понимают как.”

Вот такие броские заголовки заставляют дилетантов потом пересказывать всякую чепуху. Рассказываем, что на самом деле:

Физики из университета Карнеги-Меллон и Нью-Йоркского центра вычислительной астрофизики сделали нейросетевую модель вселенной для анализа ее гравитационной структуры. Эта модель была обучена на данных, полученных расчетами обычной модели, базирующейся на уравнениях. Понятно, что обученная нейросетевая модель намного быстрее отрабатывает новые входные данные, чем классическая. Оказалось, что она также работает с приемлемой точностью за пределами обученного диапазона, что вообщем не сильно большая новость для нейронок.

Естественно, никакого “понимания” у нейросети нет. Это просто оптимизационная вычислительная модель, которая из входных параметров генерирует выходное распределение.

Русская статья:
https://m.hightech.plus/2019/06/27/ii-sozdal-sverhtochnuyu-model-vselennoi-i-uchenie-ne-znayut-kak

Статья на английском:
https://www.sciencedaily.com/releases/2019/06/190626133800.htm

Исходная статья:
https://www.pnas.org/content/early/2019/06/21/1821458116

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai
Душа машины.

Достаточно интересный диалог на Радио Свобода о душе и личности машины с Оксаной Мороз, культурологом и Дарьей Радченко, цифровым антропологом.

“…Вопрос в том, чувствуем ли мы сейчас себя личностями с учетом того, что мы все уже сейчас в определенном смысле киборгизируемся, выносим целый ряд когнитивных функций за пределы собственного организма. Сейчас перед нами на столике на троих лежит два смартфона — это наш выносной мозг, выносная память, выносной калькулятор, коммуникативный инструмент, зрение. И так мы можем перечислить огромное число функций, которые еще 20 лет назад были полностью интреризированы, мы не выносили их наружу…”

https://www.svoboda.org/a/30022242.html
Июньский обзор состояния отрасли LegalTech от ассоциации IPChain:

https://ipchain.ru/docs/legal_review_june.pdf
Вы еще не слышали о множестве разработок о распознавании лица и эмоций водителя в автомобиле? Тогда этот обзор для Вас:

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai

https://secretmag.ru/trends/emocii-ne-spryatat-kak-avtomobili-budut-kontrolirovat-lyudei.htm
Алгоритм глубокого обучения для моделирования структур в космосе. https://www.pnas.org/content/early/2019/06/21/1821458116
Forwarded from Naked AI
“ИИ создал модель Вселенной и ученые не понимают как.”

Вот такие броские заголовки заставляют дилетантов потом пересказывать всякую чепуху. Рассказываем, что на самом деле:

Физики из университета Карнеги-Меллон и Нью-Йоркского центра вычислительной астрофизики сделали нейросетевую модель вселенной для анализа ее гравитационной структуры. Эта модель была обучена на данных, полученных расчетами обычной модели, базирующейся на уравнениях. Понятно, что обученная нейросетевая модель намного быстрее отрабатывает новые входные данные, чем классическая. Оказалось, что она также работает с приемлемой точностью за пределами обученного диапазона, что вообщем не сильно большая новость для нейронок.

Естественно, никакого “понимания” у нейросети нет. Это просто оптимизационная вычислительная модель, которая из входных параметров генерирует выходное распределение.

Русская статья:
https://m.hightech.plus/2019/06/27/ii-sozdal-sverhtochnuyu-model-vselennoi-i-uchenie-ne-znayut-kak

Статья на английском:
https://www.sciencedaily.com/releases/2019/06/190626133800.htm

Исходная статья:
https://www.pnas.org/content/early/2019/06/21/1821458116

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai
Команда из MIT и IBM создала систему GANpaint Studio на основе генеративно-состязательной сети, способную автоматически генерировать реалистичные фотографии и изменять объекты на них: http://news.mit.edu/2019/teaching-artificial-intelligence-to-create-more-common-sense-visuals-0701
Forwarded from TechSparks
И ещё про машинное обучение, на этот раз в спортивной теле- и видеожурналистике. Машину обучили распознавать яркие эмоции на лицах тенисистов и болельщиков, а также и момент удара ракеткой по мячу. В результате обученный алгоритм сможет на очередном Уимблдоне вырезать для репортажей, анонсов и рекламы самые яркие моменты: мелочь, но очень хорошо демонстрирует классику вытеснения ручного труда. Если вдуматься, операция поиска в видео интересных моментов вполне рутинна, и людям ее приходилось делать лишь потому, что они хорошо понимали, что происходит в кадре. Как только этому пониманию обучили алгоритм, нужды тратить человеческое время на просмотр не стало.
https://www.anglenews.com/ai-wimbledon-robot-examines-players-facial-expressions-to-decide-best-bits-of-tennis/