В комментариях напомнили про интересную историю. Хайтек-комбайны — это конечно круто, но не круто, что производители (в частности John Deere) программно блокируют возможность их ремонта. Поломался трактор? Обращайтесь в авторизованный центр, там все починят за N баксов. Американские фермеры и защитники прав потребителей уже не один год воюют с вендорами за право на ремонт. Демократы с Берни Сандерсом во главе предлагали соответствующие поправки, в нескольких десятках штатов их вроде как собирались рассмотреть, но к 2021 году ситуация особо не изменилась, вопреки обещаниям John Deere. Это, кстати, крупнейший производитель агротехники в мире, выручка компании за 2020 год — почти $40 млрд (для сравнения, у Facebook — $70 млрд).

Тем временем американские фермеры взламывают свою технику с помощью прошивки, любезно предоставленной украинскими умельцами, вот такой глобальный мир агрохакинга. Посмотреть/почитать по теме:
• Farmers Are Hacking Their Tractors Because of a Repair Ban
• Why American Farmers Are Hacking Their Tractors With Ukrainian Firmware
• John Deere Promised Farmers It Would Make Tractors Easy to Repair. It Lied.

Кстати, у McDonald's похожая история с ремонтом автоматов с мороженым (текст, видео).

Кажется, становится понятным основное применение робопса от Boston Dynamics — это разведка в опасных для людей местах.

Полиция Нидерландов показала, как будет использовать Spot'a в спецоперациях, в частности при осмотре нарколабораторий, где могут быть опасные химикаты и вооруженные преступники. Робот с камерами заходит в лабораторию и разведывает обстановку, дальше действуют люди. Стоимость такого помощника сравнима с годовой зарплатой офицера полиции. Также робот, возможно, будет собирать образцы ДНК с места преступления до того, как там появятся другие люди.

Робопса Spot от Boston Dynamics уже пробуют брать на вооружение американские полицейские и французские военные. Также армия США тестирует AR-очки для собак, позволяющие отправлять их в опасные места.

Власти США задержали россиянина за отмывание биткоинов на $336 млн

В Лос-Анджелесе задержан гражданин России и Швеции Роман Стерлингов, который в 2011 году создал сервис для отмывания биткоинов и провел через него 1,2 млн биткоинов. Суммарно это $336 млн по курсу на момент соответствующих транзакций, из них не менее $78 млн пришли от даркнет-маркетов вроде Silk Road.

Тут надо сделать отступление и объяснить, что такое отмывание биткоинов. Как вы знаете, все записи о переводах биткоинов фиксируются в публичном блокчейне. Соответственно, если вы получили биткоины за криминал, например продав наркотики через даркнет, вы не будете сразу выводить их на свою карту — полиции будет несложно посмотреть по блокчейну, куда именно ушли грязные деньги, и раскрыть личность их владельца через запрос в банк. Поэтому появились специальные сервисы — миксеры криптовалют, которые за небольшую комиссию разбивают вашу транзакцию на тысячи мелких переводов и доставляют деньги куда надо через тысячи промежуточных адресов, скрывая таким образом связь между отправителем и получателем денег. Писал о таких сервисах подробно три года назад.

Стерлингов создал такой миксер и довольно неплохо на нем зарабатывал — по оценкам американских федералов, около $8 млн за 10 лет работы сервиса. Прокололся он, по иронии, как раз из-за своего криптовалютного следа. В 2011 году он заплатил за хостинг своего сервиса с помощью платежной системы Liberty Reserve (UPD: В комментариях интересное дополнение про эту систему). Туда он заводил биткоины, которые погонял по разным адресам для конспирации, а биткоины купил за евро на бирже Mt. Gox (которая позже закрылась вместе с 850 000 биткоинов пользователей на счетах). К аккаунту на Mt. Gox был привязан домашний адрес Стерлингова, его номер телефона и даже аккаунт Google. На его Google Drive нашли документ на русском с инструкциями по скрытию транзакций, которые он и выполнил при покупке Liberty Reserve. Не помогло...

В общем, как я и писал три года назад, не все криптовалюты анонимны, и если вы используете их для темных дел, вас потом могут догнать даже спустя годы, как героя сегодняшней новости.

Недавно стал гостем ютуб-шоу об украинских медиа Карт Бланш. Очень живо поговорили с Сашей Билинским о Telegram и современном медиапотреблении, посмотрите: https://youtu.be/onlvJEU795k (я там говорю на украинском, если что).

Если интересуетесь темой медиа, посмотрите и другие выпуски Карт Бланша — про Лигу, где я раньше работал, Бабель, Форбс и медиаменеджмент. Качественный контент, такого сильно не хватало нашей медиаиндустрии.

⛔️💰 Как Facebook будет бороться с ограничением сбора данных в iOS? Ей помогут e-commerce и блогеры

Как вы помните, на днях вышло знаковое обновление в iOS, которое запрещает приложениям собирать данные пользователей. Теперь каждый человек должен явно разрешить «слежку» (и понятно, что многие ее запретят). Это сильно бьет по рекламному бизнесу: Facebook заявляла, что может потерять 50% выручки своей рекламной сети.

Марк Цукерберг на звонке с инвесторами прокомментировал, как FB будет вести себя в этой ситуации. Если коротко — диверсифицировать бизнес в сторону e-commerce, чтобы меньше зависеть от рекламной модели. Хотя в итоге FB в рамках этой модели и останется.

🛍 Магазины блогеров
FB уже начала путь в сторону e-commerce: в Facebook и Instagram были запущены магазины. Но сейчас это в основном обычный ритейл и бренды, а в ближайшее время заработают и магазины блогеров — Creators Shops. Создатели контента смогут подключить магазины к своему профилю и продавать товары пользователям. Это могут быть как товары любых брендов, так и собственный мерч и различные коллаборации.

💰 Партнерская программа
Также будет создана партнерская программа, которая позволит блогерам зарабатывать на комиссии с товаров, которые они рекомендуют в своих постах и историях.

👩‍💻 Маркетплейс блогеров
FB запустит площадку, на которой бренды смогут искать блогеров для своих рекламных кампаний. Стратегическая цель FB – занять заметное место на рынке брендированного контента. Сейчас рынок «нативки» серый и полностью проходит мимо FB/Instagram.

🍰 Заработок на комиссии
FB планирует зарабатывать на комиссии с продаж товаров через FB/Instagram, она составляет 5% с каждой транзакции через внутренние магазины.

‼️ От рекламной модели не уйти
При этом становиться полноценным маркетплейсом со своими складами и логистикой как у Amazon или Walmart Facebook пока не планирует. То есть по сути, FB продолжит зарабатывать на рекламе. Но это будет заработок на продвижении товаров, базирующийся не только на данных пользователей, но и на инфраструктуре e-commerce, которая будет создана в приложениях. Это довольно эффективная модель: например, выручка Amazon от продвижения товаров растет быстрыми темпами: в 2020 г. только в США она превысила $15 млрд, и это больше 10% всей выручки Amazon.

Инвесторы «купили» аргументацию Цукерберга: акции Facebook не упали, а даже выросли на 6%. Несмотря на козни Тима Кука.

❤ Ныряем в тему: SexTech

В прошлом году в мире использовалось более 36 миллионов подключенных устройств для секса. Говорим про SexTech.

#ныряем_в_среду

Ожидается, что только рынок подключенных устройств в ближайшие 5 лет более чем удвоится и достигнет $9B.

Но Sextech выходит далеко за рамки игрушек и охватывает все сферы сексуального здоровья, от здравоохранения до образования. А это уже индустрия на $62B ($125B к 2026 году).

И про инвестиции. Стигма, окружающая секс, все еще пугает инвесторов. Но рынок есть и он огромный. А снятие табу и разумное регулирование открывают шикарные возможности для инвестиций.

5 интересных трендов:
1. Секс-игрушки
2. Технологии, предваряющие секс
3. Гигиена и личный уход
4. Электронная коммерция
5. Безопасность и регулирование

Ныряйте на здоровье!

Никогда такого не было и вот опять: чернокожего американца задержали из-за ошибки системы распознавания лиц (текст, видео). Кто-то ограбил магазин в штате Нью-Джерси, показал приехавшим на вызов полицейским фейковые права и сбежал с места преступления на машине, чуть не сбив одного из копов. Фотографию с прав пробили по базе лиц, парня, на которого указала система, арестовали на 11 суток, а только потом разобрались, что это не он.

Сложно сказать, какой фактор сыграл большую роль: неточность алгоритмов, которые хуже распознают лица цветных людей, или тупость полицейских и суда, которые вместо того чтобы использовать данные из системы для поиска подозреваемого, использовали их как доказательство виновности. Теперь парень судится с полицией, все-таки арест и 11 дней тюрьмы на ровном месте — это дичь, кто-то должен за это ответить.

Такая же история имела место в июне в Детройте. Тогда для поиска преступника просто взяли пошакаленные скриншоты с камер наблюдения. Пострадавший тоже судится с местной полицией.

📱 Свежие данные по глобальным продажам смартфонов за 1 квартал 2021 года.

• Рынок консолидируется: лидеры растут, слабые игроки уходят.

• Рост продаж в штуках по сравнению с прошлым годом: Samsung +28%, Apple +41%, Xiaomi +62% (рекорд!), Oppo +60%, Vivo +48%.

• LG уходит с рынка (80% продаж было в США), освобождая место для таких брендов как Motorola, TCL, Nokia и ZTE.

• Бывший лидер рейтинга Huawei продал за квартал 19 млн смартфонов и занял 7-е место. Санкции США работают! К тому же бывший суббренд Honor тепер отдельная компания, ее продажи учитываются отдельно.

Еще один пример расово предубежденных алгоритмов: темнокожий парень не может подать фото на паспорт, потому что система некорректно распознает его губы и волосы. При этом речь идет о Великобритании, где много темнокожего населения. В чем проблема натренировать алгоритм на релевантном и разнообразном датасете? 🤔

UPD Ожидаемо, проблема в людях —программу пофиксили год назад, но британские бюрократы не могут накатить апдейт.

Прозрение отца ИИ о том, как ИИ сможет понимать мир.
GLOM – революционная теория Джеффри Хинтона (о которой в России почему-то никто не знает).
• Можно научить ИИ понимать окружающий мир так, как его понимают люди. Ключом к этому станет техника восприятия мира, подобная человеческой.
• Человеческое восприятие построено на интуиции, и чтобы ИИ понимал мир, нужно смоделировать для ИИ интуицию.
• Интуиция – это способность легко проводить аналогии. С её помощью ИИ, подобно человеческому мозгу, будет понимать мир и обладать проницательностью.
• С детства и на протяжении всей жизни мы осмысливаем мир, используя рассуждения по аналогии, отображая сходство одного объекта (идеи, концепции …) с другим - или, в терминологии GLOM, - сходство одного большого вектора с другим.
• Современные теории исходят либо из того, что в ходе восприятия мозг обрaбaтывaет изобрaжение («пиксели»), либо из того, что мозг обрабатывает символы. GLOM утверждает, что обa подходы неверны: мозг оперирует не пикселями и не символaми, a большими векторaми нейронной aктивности (т.е. нaборaми aктивaций тех или иных нейронов).
• Если удастся на основе GLOM создать новый класс моделей и алгоритмов глубокого обучения, это может стать прорывом к ИИ, умеющему гибко решать проблемы. Такой ИИ будет способен понимать вещи, с которыми никогда раньше не сталкивался, извлекать сходства из прошлого опыта, экспериментировать с идеями, обобщать, экстраполировать – одним словом, понимать.

GLOM – это новая гипер-прорывная теория ИИ, разработанная Джеффри Хинтоном. То, что его называют отцом ИИ, - вовсе не преувеличение. По словам соучредителя и члена правления Института искусственного интеллекта Vector Джордана Джейкобса: «Через 30 лет мы оглянемся назад и скажем, что Джефф — Эйнштейн для ИИ, глубокого обучения, всего, что мы зовем ИИ».
Из всех исследователей ИИ Хинтона цитируют чаще, чем трех идущих за ним, вместе взятых. Его студенты и аспиранты уходят работать в лаборатории ИИ Apple, Facebook и OpenAI; сам Хинтон — ведущий ученый в команде Google Brain AI. Практически любое достижение в области ИИ за последние десять лет — в переводе, распознавании речи, распознавании изображений и играх — так или иначе касается работ Хинтона.

Его новая теория GLOM решает две самые сложные проблемы для систем визуального восприятия (и то, и другое современный ИИ не умеет в принципе):
• понимание всей сцены в терминах объектов и их естественных частей (например, если такому ИИ показать 10 фрагментов тела подорвавшегося на мине солдата, он опознает, что это труп мужчины);
• распознавание объектов при взгляде с иной точки зрения (современный ИИ не может даже распознать автобус, перевернувшийся и лежащий на крыше).
И хотя GLOM фокусируется на визуальном восприятии, Хинтон ожидает, что эти же идеи можно применить и к языку, чтобы воспроизвести дерево синтаксического анализа в нейронной сети (пока это несбыточная мечта).

Ключевые идеи GLOM недавно были опубликованы Хинтоном в 44-х страничной статье. Эти идеи представляют собой существенный пересмотр архитектуры капсульных нейронных сетей, изобретенной Хинтоном 4 года назад.

И хотя GLOM сегодня – не более, чем «новая философия нейронных сетей», но звучит эта философия чарующе и маняще. Ибо обещает открыть перед ИИ почти что неограниченные горизонты.

Подробней:
- популярно за пэйволом и в обход его
- научно
- очень интересный видео-рассказ о сравнении теории GLOM с «Теорией интеллекта тысячи мозгов»

#КудаИдетИИ #ГлубокоеОбучение

Сколько Facebook зарабатывает на одном пользователе?

По данным квартального отчета Facebook, в среднем компания зарабатывает на одном пользователе из США или Канады $16 в месяц. Это немало! Больше, чем стоимость подписки на Netflix или New York Times.

То есть условия негласной сделки с главной мировой соцсетью для американца звучат так: "ты получаешь бесконечную ленту с контентом, мы получаем доступ к твоим глазам, следим за тобой, изучаем твои интересы и показываем тебе рекламы на $16 в месяц".

Для пользователей из Европы ARPU составляет $5,16, из Азии — $1,3, из "остального мира" — $0,88, глобально — $3,09.

Современные исследования интернета

via twitter.com/jeanburgess

Современные пейперы по машинному обучению:

Хорошая визуализация: как зарабатывает Tesla

Поглощения — важная составляющая роста крупных технологических компаний. Они позволяют компаниям добавлять в свой портфель новые продукты, заходить на новые рынки, получать доступ к новым технологиям и нанимать лучших специалистов на рынке.

Пока американские регуляторы заняты очередными антимонопольными расследованиями против тех-гигантов, журналисты Washington Post собрали все известные публичные поглощения Apple, Amazon, Google и Facebook и рассказали о них в большом красиво сверстанном материале. Можно долго листать и изучать, это буквально таймлайн роста каждой из компаний от основания до сегодняшнего господства. Классная работа.

• На чем зарабатывают Apple, Google, Microsoft, Amazon и Facebook

• Как тех-гиганты конкурируют и сотрудничают друг с другом

Крупнейшие поглощения в тех-индустрии за 2020 год. Характерно, что самые крупные — Arm за $40 млрд и Xilinx за $35 млрд — производители чипов.