​​Цифры цифровой экономики. Криптостатистика от контроля за биткоином до поголовья его инвесторов уготовила несколько любопытных тезисов

Понедельник – день, как водится, тяжелый, а потому закончить его хочется на приятной ноте. А приятное можно совместить с интересным, тем более, что таковое нам предлагает свежая статистика по владельцам криптовалют. Согласно ей, бОльшая часть криптоинвесторов вошла в мир шифроденег только в 2021 году, вопреки резонным ожиданиям увидеть здесь цифру 2017.

Конечно, статистика, приведенная американской криптобиржей Gemini лукавит ровно настолько, насколько это может придать громогласности заголовкам. И как бы мелким шрифтом под ними обязательно будет сказано: в опросе принимали участие только 30000 респондентов.

А сколько жителей Земли в общем инвестировали в криптовалюту? По разным оценкам, их число варьируется между 68 и 190 миллионами человек, и, конечно, с каждым годом это число увеличивается нелинейно. Увеличиваются масштабы не только частного применения коинов: на сегодняшний момент 24 центральных банка активно занимаются разработкой собственной криптовалюты. Лидером является Китай, который уже тестирует свою CBDC в нескольких городах.

Что до статистики по лидеру рынка, биткоину, то в отношении его распределения на кошельках, Bloomberg и Bitinfocharts солидарно друг с другом сошлись на том, что 2% счетов контролируют 95% предложения биткоина.

И как бы альткоины ни добавляли массы рынку, «в начале был биткоин», и каждое такое начало, будь то легализация, инвестирование или подведение статистических итогов, - без упоминания флагмана и зачинщика всех криптодейств не обходится. Так, например, биткоин и только биткоин является легальным платежным средством в единственной, пошедшей на такое, стране – жарком центральноамериканском Сальвадоре. А по данным опроса-предсказания от Сoinmarketcap на имя следующего государства, признающего криптовалюту законной, лидируют в глазах общественных надежд Парагвай, Венесуэла и Ангилья. Вот и прямое доказательство того, что альтернативная экономика альтернативна во всем.

​​Предвзятость не порок. Есть ли способ научить искусственный интеллект объективности?

Несколько инцидентов, связанных с порой нетолерантными взглядами ИИ оказались массивными булыжниками в его огород, и всколыхнули борящуюся «за всё хорошее против всего плохого» общественность. Так это было при обработке фотографий Барака Обамы, сделавшей его уж очень похожим на европейца, так это было и с предпочтениями ИИ нанимать на работу мужчин, а не женщин. Почему для некоторых людей не является очевидным, что это всего лишь издержки алгоритма, в который не заложено намеренно ущемляющих кого бы то ни было паттернов, или вовсе воля выборки – вопрос загадочный. Другое дело, что эта проблема при более детальном рассмотрении всё сигнализирует о неточности ИИ-обработки, которая может сказаться и на более важных деталях.

Улучшение гибкости ИИ похоже на перетягивание каната – сам по себе он не удлиняется, и одна из сторон обязательно проигрывает. При большем количестве обучающих данных нейросеть способна стать гибче, выдавая верные результаты в более трудных условиях, но жертвует своим умением четко классифицировать объекты. Чем больше в ИИ человеческого, тем больше человеческих несовершенств она наследует, поэтому к проблеме стоит подойти с другого ракурса, решая ее чисто машинными, вычислительными методами без стремления дать ИИ больше человеческой «свободы». Человек в целом не лучший пример объективности.

Эта философия сама по себе не поможет делу, но обозначит вектор для дальнейших шагов, одним из которых должно стать максимально посильное исключение из обучения нейросети связанных задач. С одной стороны, они хорошо сказываются на результативности, но пагубно влияют на предвзятость, увеличивая риск возникновения вообще. Из этой точки недалеко и до «вычислительного хамства», особенно в резко настроенном против малейшей нетолерантности мире. В поиске выхода из такой щепетильной ситуации ученым осталось, как принято говорить в таких случаях, лишь начать и закончить. А главное - найти компромисс между свойством ИИ к быстрой и качественной адаптации и его строгостью по отношению к самому себе.

Торжественно перерезаем красную ленту рубрики #взгляд_сверху, и сегодня "у микрофона" Сергей Тищенко – его считали будущим Капицей и в 13 лет приняли на мехмат МГУ без экзаменов, - его мы и расспросили во всех подробностях о парадоксе Монти Холла, ловушках интуиции и немного об истории науки.

https://vc.ru/education/396865-kozy-i-dveri-chto-paradoks-monti-holla-govorit-nam-o-nauke

Те, чьи имена нельзя называть. Слабые места ИИ

Ученые МГУ считают, что проблема устойчивости алгоритмов к внешним воздействиям является ключевой слабостью нейросетей и позволяет злоумышленникам осуществлять атаки на интеллектуальные системы.

Первым шагом по предотвращению атак была названа их классификация, что, конечно, следовало бы назвать шагом нулевым – слишком малое отношение она имеет к конкретным и обстоятельным действиям по устранению угроз.

Приведем выдержку из нашей еще не опубликованной статьи о том, как человеческий интеллект атакует искусственный: «О слабых местах ИИ говорил академик РАН Игорь Соколов, сетуя на то, что искусственный интеллект не может ограничиваться искусственными нейронными сетями и машинным обучением. Виной тому – наличие методов, решающих задачи, для которых отсутствует или не подходит известный алгоритм решений. Человеческая речь не поддается описанию с помощью дифференциального уравнения, и необходимость извлечения этих данных рождает новую математику. А чем сложнее система, тем сложнее предусмотреть все аспекты ее защиты.»

По этому же поводу можно привести целую россыпь цитат из книги Талеба Нассима «Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса» о том, почему на самом деле существующие системы непрерывно усложняются. С одной стороны, в современной жизни простоты добиться сложно, потому что она противоречит мировоззрению ряда людей, ищущих сложности для того, чтобы как-то оправдать свою работу. Вместе с тем, упрощение системы через избавление системы от стрессоров – необходимых ей стрессоров – не обязательно хорошо; напротив, так системе можно причинить большой вред. А недокомпенсация из-за отсутствия стрессора, обратный гормезис (стимулирующее действие умеренных доз стрессоров), нехватка сложных задач делают слабыми лучших из лучших.

С другой стороны, сложные системы отличаются большой взаимозависимостью (которую трудно распознать) и нелинейными реакциями. «Нелинейный» означает, что когда вы удваиваете, например, дозу лекарства или количество работников на заводе, отдача будет не в два раза больше, а либо намного больше, либо намного меньше. Нельзя сказать, что два уик-энда в Филадельфии в два раза приятнее, чем один. Если изобразить реакцию системы в виде графика, получится не прямая линия (линейная функция), а кривая. В нелинейной среде простые причинные связи – это аномалия; сложно понять, как работает система, если смотреть на ее отдельные части. В искусственных сложных системах развитие часто ступенчато и определяется неуправляемыми цепными реакциями, которые уменьшают, а то и вовсе исключают предсказуемость и порождают нестандартные события.

Дабы не оставлять возможности упрекнуть Талеба Нассима в голословности, закончим цитирование его же пояснением к вышесказанному: «Современный мир аккумулирует технические знания, однако будущее при этом парадоксальным образом делается все менее предсказуемым.» И с этим трудно не согласиться.

Дали 2.0: искусственное искусство вышло на новый уровень

Модернизирована нейросеть DALL-E, которую мы упоминали в «Эстетических исследованиях» как одно из интереснейших средств для ознакомления с возможностями ИИ-художника. Обновленная нейросеть получила способность редактировать уже созданные изображения, изменяя их параметры так же, как это умеют профессиональные графические редакторы вроде Photoshop, хотя «широта» функционала редактирования, конечно, им уступает. Кроме того, теперь нейросеть будет генерировать более детальные изображения.

OpenAI пока проводит закрытое тестирование DALL-E 2. В дальнейшем нейросеть должны добавить в API, чтобы другие разработчики могли создавать приложения с её использованием.

Но прекрасное ближе, чем кажется, и попробовать «порисовать» руками нейросети предыдущей версии можно не отходя от Телеграма.

Потоп космического масштаба

Затопление МКС займет более года, но, когда точно это произойдет - неизвестно.

Международная космическая станция – плод коллективного международного труда, в создании которого принимали участие Россия, США, Канада, Япония и страны-участницы Европейского космического агентства. МКС уже отметила свой двадцатилетний юбилей, и он может стать последним в ее истории.

Речь идет о целенаправленном затоплении МКС, изжившей свой потенциал и переставшей быть выгодным проектом. Гендиректор Роскосмоса отметил, что «прощание» со станцией будет долгим, особенно с учетом того, что консенсус относительно даты затопления не найден между российской и американской сторонами. Коммерческая жилка берет свое, и использование станции как туристического объекта представляется крайне выгодным в материальном отношении, но уже иссякшее финансирование говорит не в пользу этой затеи. И вместе с тем, логика проста: представители НАСА хотят построить лунные базы и отправить астронавтов на Марс. Это трудно сделать, когда агентству приходится тратить почти пятую часть своего годового бюджета на то, чтобы МКС продолжала работать.

​​Больше, чем реалистичность. С новой нейросетью от Nvidia можно проходить сквозь зеркала

Почувствовать себя Алисой в стране технологических чудес можно, «прогулявшись» с нейросетью, создающей трехмерные пространства из простых изображений. Для полного погружения достаточно VR-очков, но и без них не теряется наслаждение от прогулки по виртуальным пространствам.

Маневр с зеркалом был замечен разработчиками как бы между прочим, случайно: если среди недостающих частей панорамы (под углом слепой для изображения зоны) обнаруживается зеркало, знакомая с понятием глубины нейросеть проводит зрителю экскурсию и по зазеркальному помещению.

Однажды нейросеть уже была научена построению 3D-изображений по всего одной фотографии, а в дополнение к этому она генерировала развёртку и фотореалистичную текстуру для модели объекта. Нейросеть Nvidia отличается от своего предка скорее областью применения – в делах ландшафтного дизайна или воссоздания пространственных декораций сцена имеет не один объект, что важно учесть вместе с расстоянием и особенностями заполнения кадра между ними.

​​Игра в NFT: кто против кого

Наткнулись на статью о критике NFT в играх российским разработчиком. Обрадовавшись замаячившей на горизонте возможности пополнить массив собственных аргументов, мы так же спешно разочаровались: копание до самой мизерной глубины текста (не далее чем первая цитата) вывело нас на признание Владмира Белецкого в том, что он просто не совсем понимает принцип работы NFT, хотя изданием это было подано искусно.

О принципе мы уже говорили, а вот краеугольный камень преткновения для NFT в играх – отсутствие ощутимой материальной полезности, через который в общем-то силами умелого маркетинга можно перешагнуть. Но местность, по которой сейчас пробираются разработчики игр, пересеченная, и следующий камень на их пути – туманность перспективы развития невзаимозаменяемых токенов, а точнее отсутствие хорошего обзора дальнейшей дороги. Так и родилась дилемма NFT. Одни разработчики говорят: «Мы видим большой потенциал для NFT и технологии блокчейна в видеоиграх, но только до тех пор, пока определение NFT не выйдет за пределы того, что есть сейчас». Другие – об обратном: текущее положение дел вокруг NFT не устраивает критерии его применимости для микротранзакций. Третьи разработчики и вовсе находятся под условным предводительством Владмира Белецкого и далее вникать не желают.

Генеральный директор корпорации видеоигр Atari Уэйд Розен поставил на NFT пока что не крест, но крестик: «Реакция отрасли на эту тему двойственна и интуитивна, и, к сожалению, это просто неподходящая среда для исследования. Мы ожидаем, что большая часть соответствующих инноваций в течение следующих 12–18 месяцев произойдет в более узком игровом пространстве блокчейна».

Однако существует золотая середина для игровых NFT, где издатели не занимаются откровенным захватом денег, а сами токены не влияют на финансовые стимулы игры. Есть бесчисленное множество факторов, которые следует учитывать при расследовании того, почему темпы принятия NFT в индустрию настолько медленны, но многие убеждены, что их дальнейшее внедрение — только вопрос времени.

Грядет Великая Отставка: искусственный интеллект займет вашу должность, а специальности в области ИИ станут как никогда востребованными. Какие из них сейчас самые популярные?

Исследователи сообщества The enterprises project привели 7 должностей необходимых отрасли специалистов:

1. Начальник отдела роботизированной автоматизации технологических процессов
2. Руководитель отдела искусственного интеллекта и машинного обучения
3. Руководитель отдела анализа клиентов
4. Управление продуктом — искусственный интеллект/машинное обучение
5. Директор по данным (CDO)
6. Специалист по данным
7. Директор по цифровым технологиям

К понятию Великой Отставки можно относиться по-разному, считая его неумело состряпанным мифом, а вот проблема нехватки рабочей силы сейчас более чем реальна. По данным Федерального резервного банка Сент-Луиса , уровень занятости населения после пандемии резко не снизился. Фактически, основной возраст работающих граждан, от 25 до 54 лет, испытал спад в начале пандемии, и был умеренным по сравнению с другими возрастными группами, особенно с работниками 55+.

Вместо Великой Отставки это предполагает Великое Перераспределение рабочей силы. Сейчас наблюдается резкое изменение позиций внутри нее, с большим спросом на навыки в области искусственного интеллекта и машинного обучения, создающих экономическую ценность для ведущих компаний.

​​Бигтех витает в облаках: как облачные вычисления стали основным драйвером роста IT-индустрии

Спрос рождает предложение, и конкуренция между облачными платформами неразрывно связана с достижениями в области искусственного интеллекта (ИИ). В настоящее время развитие ИИ сосредоточено на глубоких нейронных сетях, то есть ресурсоемких технологиях, где колоссальные аппаратные ресурсы дают IT-гигантам огромные конкурентные преимущества. Такая логика лежит в основе построения экосистем, которые в настоящее время процветают и активно развиваются.

По данным аналитиков, уже в 2018 году около 58% компаний, использующих технологии искусственного интеллекта, применяли облачные сервисы, а к концу прошлого года этот показатель мог вырасти до 87%. Очевидно, что компании, которые запускают крупномасштабные проекты искусственного интеллекта, как правило, делают это в партнёрстве с поставщиком облачных вычислений.

Откуда возник спрос или зачем, намереваясь прожить в городе месяц, покупать квартиру, когда существует аренда?

Конечно, недвижимость всегда в цене, и ее покупка - в любом случае хорошая инвестиция. А вот запуск моделей машинного обучения еще 10 лет назад стоил действительно дорого, и серьезными капиталовложениями оборачивались приобретение, эксплуатация и обслуживание компьютерного оборудования. Здесь можно вывести пропорцию: обучению ИИ-моделей необходимы крупные вычислительные мощности, а если у вас нет достаточных ресурсов – модель будет обучаться с черепашьей скоростью. Хорошо, скажете вы, обращаясь к проведенной аналогии, это можно сравнить с затратами на квартирный ремонт. Не совсем так. Аппаратные ресурсы, задействуемые при разработке ИИ, не обладают тем свойством недвижимости, которое позволяет выгодно «держать ее в своем инвестпортфеле».

Это поставило разработчиков перед выбором: быстро обучить модель, но при этом потратить впечатляющую сумму на покупку и настройку серверов, которые после обучения отправятся в долгий складской ящик, или сэкономить на аппаратном обеспечении, но запастись медитативным терпением. Дилемма решилась благодаря облачным технологиям. Во время обучения моделей задействуют значительные виртуальные облачные вычислительные мощности, но сразу по завершении процесса можно отключить ненужные ресурсы при помощи простого нажатия кнопки и перестать платить за них. Теперь не только компании, которые исторически инвестировали в центры обработки данных, но и бизнес, далёкий от ИТ-индустрии, и небольшие стартапы могут обучать ИИ-модели.

Но аналитики считают, что индустрии пора замахнуться на метавселенные.

«Рубрика эксперименты»: искусственный интеллект работает на благо биологических открытий и экспериментальных исследований белков.

Успехов в этой области ИИ уже добивался путем предсказывания трехмерной формы белков по их генетической последовательности, что подтолкнуло молекулярную биологию к взятию новых научных вершин.

Сегодня речь идет об изменении последовательности аминокислот, составляющих белка, с целью установить точную взаимосвязь между порядком аминокислот и белковыми функциями. Потенциально это открывает не мыслимые ранее возможности для «программирования» тех или иных человеческих свойств, начиная с уровня метаболизма и заканчивая цветом глаз.

​​Сезон охоты на большие данные объявляется открытым. Чем примечателен проект «Цифровой прорыв»?

В 25-м кадре ретроспективы, через призму которой стоит взглянуть на отечественные информационные технологии, то и дело мелькает большое и светлое будущее, для коего у нас есть более, чем просто всё. Но общая картинка почему-то выходит черно-белой и показывает сначала советскую школу, что готовила замечательных программистов, но была совершенно незнакома управлением кадрами; и иллюстрации к тому, что новая эпоха ситуацию глобально так же не улучшила – управленцев стало пруд пруди, а вот технические специалисты пострадали от IT-стагнации и безбожно устаревших методичек для обучения будущих программистов. Удар по самой отрасли нанес отток талантов из России.

На переход к новой эпохе, увиденной однажды в мелькающей надежде на поднятие технологической целины и в стараниях государственных деятелей, были брошены колоссальные силы. Сегодня для взращивания новых лидеров отрасли подготовлена плодотворная почва и поле не паханное технологий для изучения.

Один из плодов этих усилий - проект "Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект". Он стал результатом объединения конкурсов "Цифровой прорыв" и "Хакатоны и лекции по искусственному интеллекту". Количество мероприятий в ходе данного проекта будет утроено по сравнению с предыдущими, и в общей сложности планируется провести 25 региональных чемпионатов продолжительностью 25 дней каждый, восемь окружных хакатонов продолжительностью 48 часов и три общероссийских онлайн-чемпионата, а также 25 лекций и мастер-классов для всех желающих.

Второе пришествие Интернета: NFT, блокчейн, метавселенные. Как обстоят дела с их экономикой?

Пока NFT в геймдев-сегменте только приживается, блокчейн-игры продолжают собирать миллиарды долларов инвестиций, а рост экономики метавселенных ожидаемо дойдет до $13 трлн к 2030 году.

Пессимистичный взгляд известного трейдера Джесси Ливермора на долгосрочную перспективу, в которых мы все мертвы, здесь не к месту. Во-первых, любая инерциальная система отчета (а мы живем именно в такой) обладает свойством непоявления ничего из ниоткуда и не впадания в никуда, что означает невозможность для огромного потока энергии, иссякнув, почить в бозе за просто так. Этим потоком энергии можно справедливо считать появление первых очертаний понимаемого под концепцией метавселенных, повлекшее за собой бурю эмоций и у простых обывателей, и у крупного бизнеса, прежде дрейфовавшего в нейтральных водах уже развитых технологий.

А землетрясение в море неизбежно провоцирует волну, так что отголоски метавселенского «хайпа», да простят нас за это слово люди поколения ZX Spectrum, точно доберутся до того, что с позиций нынешних мы именуем долгосрочной перспективой. Правда с этих позиций нам пока не совсем отчетливо видно, какое средство платежей станет доминирующим в метавселенных, и большинство наивно полагает, что ими должны быть биткоин и Ethereum - тут уже слова Ливермора кажутся более мудрыми. Но метавселенную не забыть, не забанить. По данным специалистов, общее количество ее пользователей к 2030 году достигнет пяти миллиардов.

Пионер в использовании инновационных технологий или зачем финтеху ИИ и суперкомпьютеры

Сегодня от ИИ зависит повышение скорости и качества обслуживания и радикальное снижение затрат бэк-офиса на разработку новых продуктов. Положительный эффект от использования ИИ для мировой банковской системы, по оценкам McKinsey, оценивается ежегодно до 1 трлн долларов добавленной стоимости. По прогнозу исследовательской компании Autonomous Next, к 2030 году банки смогут сократить расходы на 22% с помощью технологий искусственного интеллекта.

Системы на базе искусственного интеллекта позволяют за считанные минуты проводить кредитный скоринг клиентов или осуществлять финансовые транзакции. Например, Royal Bank of Canada включил Siri в свое приложение для iOS. Теперь, чтобы отправить деньги на другую карту, достаточно сказать: «Siri, отправь Лизе 30 долларов!» и подтвердить транзакцию с помощью Touch ID. Чат-боты или виртуальные ассистенты используются для консультирования, круглосуточной поддержки, платежей.

ИИ и суперкомпьютеры и вовсе созданы друг для друга. Для последующей корректной работы нейросети должны обучаться только на значительных объемах данных. Поэтому для работы с продвинутыми и сложными алгоритмами необходима колоссальная вычислительная мощность. Речь идет об оборудовании, способном выполнять триллионы вычислений в секунду. С таким объемом задач могут справиться только суперкомпьютеры.

Высокопроизводительные вычисления (High Performance Computing, HPC) предполагают параллельную обработку данных для решения сложных вычислительных задач с помощью компьютерного моделирования, симуляции и анализа данных. Вычислительные мощности суперкомпьютера позволяют быстро обучить нейросети на огромных объемах данных и создать качественные ИИ-продукты за несколько дней или даже часов, в сравнении с неделями, месяцами и годами.

Использование суперкомпьютеров – вопрос долгосрочной стратегии. В будущем стоимость более совершенных устройств может сокращаться из-за удешевления комплектующих, однако количество требуемых вычислительных ресурсов для решения задач будет только увеличиваться.

За рубежом распространена практика, когда доступ к суперкомпьютерам обеспечивается в виде коллаборации нескольких организаций и научных лабораторий через единую точку входа. Один из самых ярких примеров координации такого высокого уровня суперкомпьютеры ЦЕРН.

В России практическое применение суперкомпьютеров развивается интенсивно. Спрос на высокопроизводительные вычисления растет в финансовой, промышленной и научной сферах. Ведущие российские финансовые и ИТ-компании инвестируют в создание суперкомпьютеров, используя их для запуска технологий майнинга данных и машинного обучения.

В ближайшее время будут представлены новые проекты, поскольку мощности действующих суперкомпьютеров уже достаточно сильно загружены. Например, суперкомпьютер Кристофари уже загружен на 75%.

​​Интеллектуализация на все четыре стороны. Разбираем подборку интересных новостей недели с пометкой ИИ из нескольких отраслей науки и не только ее:

1. Пополняется инструментарий «интеллектуального фотошопа». На смену игре с яркостью картинки приходит возможность полноценно изменять освещение на изображении. Несмотря на кажущуюся простоту процесса, нюансов в нем предостаточно: это и лиминальные пространства, и помещения с искусственным освещением и сложными теневыми зонами, но совершенству не может быть предела, и даже сейчас нейросеть отлично справляется со своей задачей на большинстве фотографий, в чем можно убедиться на этих примерах. Только тихо, мы ничего не говорили авторам дипфейков…

2. Насекомые-вредители во всем своем биоразнообразии перестанут быть головной болью сельского хозяйства и станут работой нейросетей: ИИ поможет энтомологам искать, идентифицировать и отличать докучливых гадов для важных в сельском хозяйстве разработок.

3. Сбер представил нейросеть-полиглот, знающую 61 язык и тонкости анализа текстов. С ее помощью можно научить автоматизированную систему отвечать на вопросы, определять эмоциональную окраску текста, извлекать из текста имена, фамилии, названия компаний и тому подобное. Модель может также использоваться как компонент различных речевых технологий — например, для улучшения качества распознавания речи, генерации сценариев диалоговых систем и так далее.

Нельзя изменить запись в блокчейне, но не сам блокчейн. Так каким изменениям подвергнутся криптовалюты под влиянием метавселенных?

Виртуальные деньги в реальном мире – явление уже не новое, но NFT и концепция метавселенной открыли новую страницу их истории, уже полностью виртуальную.

И метавселенные и криптовалюты составляет неотъемлемую часть того, что в наши дни преподносится как web3 — третье поколение интернета, после всемирной паутины web1 паутина и социальных сетей web2. Идея состоит в том, что эта версия интернета будет более эмпирической и увлекательной, так как она включает в себя виртуальную и дополненную реальности для создания захватывающих трехмерных сред.

Метавселенная и криптовалюта могут счастливо существовать друг без друга, что мы видели на примере биткоина, который полезен как в реальном, так и в виртуальном мире. И многие взгляды на метавселенную, в том числе у Марка Цукерберга, лишь косвенно связаны с криптографией и блокчейном.

Однако ясно, что между этими двумя идеями существует потенциальная синергия. Люди любят тратить деньги, и покупки очень быстро стали ключевой функцией как web1, так и web2. Нет причин, по которым web3 будет чем-то отличаться.

По мере того, как метавселенная становится все более популярной, и все больше и больше времени мы проводим в сети — работая в виртуальных офисах, играя в игры с друзьями или даже отдыхая в метавселенной — нам станут требоваться беспрепятственные способы оплаты виртуальных товаров и услуг. Возможно, мы захотим потратить их на виртуальную недвижимость, чтобы завладеть собственным кусочком цифровой земли, на котором можно развлекать друзей или строить бизнес.

На самом деле, метавселенная может значительно увеличить стоимость мировой экономики — до 1,5 триллиона долларов к 2030 году. И большая часть этой стоимости может быть реализована в криптовалюте. Криптовалюта прорывается в мейнстрим, и всё большее количество больше людей привыкают использовать их в качестве платежного средства.

Если это произойдет, то правительства и законодатели, несомненно, почувствуют необходимость активизировать усилия по регулированию и, в некоторой степени, контролю над криптовалютами.

Это похоже на аналитические домыслы, но если уж и строить прогноз, то опираться следует как раз на их логику. А она подсказывает, что правительства могут начать регулировать криптовалюты в зависимости от того, насколько они энергоэффективны или загрязняют окружающую среду. Например, сети, которые полагаются на более расточительные алгоритмы подтверждения работы, могут облагаться более высокими ставками налога на транзакции, в то время как те, которые используют более эффективные алгоритмы подтверждения доли, могут облагаться налогом по более низкой ставке.

Спрос породит новый спрос, вследствие чеого криптовалюты станут чаще импользоваться и за пределами метавселенной — например, для отправки денег друзьям и семье — особенно если это связано с пересечением национальных границ деньгами, за которые в традиционной валюте часто могут взиматься высокие комиссии. Это, в свою очередь, будет означать, что банки и другие существующие финансовые учреждения, активизируют свои усилия по содействию финансовым моделям, основанным на криптовалюте или блокчейне.

https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2022/04/25/how-the-metaverse-will-change-cryptocurrency/?sh=2d03e0f54fe4

​​Москва будущего – России будущего: столичный опыт «умных регистратур» в больницах к концу этого года планируют распространить на всю территорию страны.

Во время пандемии в Москве начали тестировать систему распределения, которая позволяла определить тяжесть состояния только что обратившегося в больницу пациента и в случае острой необходимости оказать ему оперативную помощь.

Цифровизация систем здравоохранения рассматривается экспертами как процесс, способный снизить темпы роста затрат на функционирование системы, повысить качество оказываемых медицинских услуг в краткосрочной и долгосрочной перспективе, повысить клиническую, социальную и экономическую эффективность, а также повысить доступность медицинской помощи.

И ведь далеко идущие планы по информатизации и интеллектуализации касаются не только систем здравоохранения, но и исследований в этой области. Методы и инструменты – одна сторона вопроса, другая – базис для них, и как мы уже не раз убеждались, многое из того, что сейчас кажется фантасмагоричным, в ближайшем будущем станет набором рутинных мероприятий для медиков и их пациентов.

Так, перспективы экспериментальной и клинической фармакологии, скорее всего, находятся в зоне индивидуальной доставки лекарственных препаратов при помощи наночастиц, что сделает возможным лечение микродозами с минимизацией побочных эффектов и осложнений.

Уже сегодня вся прогрессивная хирургия строится на минимизации доступа, применении эндоскопических и малоинвазивных технологий. Эра кровопролитных и опасных вмешательств, которые хирурги иронически называют «Сталинградская битва», постепенно будет уходить в прошлое. Применение технологий радиохирургии и киберхирургии, а также роботизированных операций уже сегодня вытесняет руку хирурга-оператора из целого ряда специальностей.

#взгляд_сверху сегодня вновь представляет нам Сергея Тищенко. Его меткие и подчас неочевидные заключения в этом интервью касаются темы, волнующей многих начинающих разработчиков в области ИИ - математики сложнейших вычислений. В этой статье: академические комментарии, рассуждения о "пособничестве" программистам и таких же помехах от точной, но неполной науки, и конечно практические советы молодым энтузиастам.

Нейросеть или швейцарский нож: возможен ли абсолютный ИИ?

Бывшие инженеры Google утверждают, что да, и обещают представить высокоавтономную систему невероятного масштаба, что совместит в себе все известные программные инструменты.

В конкурсе на самый напрашивающийся вопрос несомненно победил бы этот: будет ли успевать такая нейросеть своевременно обновлять свои компоненты? Под своевременностью мы в данном случае допускаем отставание, не влекущее за собой последующих отставаний, критичных для работы всей нейросети. Такая проблема вообще бы не появилась, работай нейросеть лишь со всеми видами ПО, а не каждым существующим программным продуктом. Но разработчики заговорили еще и обо всех возможных API, что уже очень серьезно.

С углублением в лес обнаруживается всё больше дров, проблема близящихся к скорости света обновлений при только увеличивающейся «массе» данных – это вообще заявка на попрание прав одной из главных инженерных мудростей: «не сломалось – не чини», которая предостерегает от чрезмерных вмешательств в систему. Частые обновления могут послужить примером такой информационно-технологической ятрогении и привести к огромным нагрузкам на процессоры, у которых не будет отбоя от прерываний.

На ум почему-то приходит параллель с репозиториями Arch Linux, частоте обновления которых поражаешься, зная, какой ничтожно малый процент населения Земли пользуется этой ОС. Проблема востребованности такой нейросети рискует остаться подвешенной хотя бы потому, что, не может быть однозначно ясно - придется ли людям по душе замена, грубо говоря, несколько маленьких программ на одну большую? Большинство людей, уставших от безликости мегаполисов, предпочитает им маленькие магазинчики с особенной атмосферой. А громоздкая программа-супермаркет еще и пугает пользователя, даже при условии, что все доступные и видимые ему настройки ограничиваются парой кнопок с интуитивно понятными лейблами, или управление, как в данном случае, осуществляется голосом. Но тут уже мы уходим в слишком практическую для явления, ранее не покидавшего пределы философских дискуссий, плоскость рассмотрения вопросов.

Недетские игровые машинки: компания по производству суперкаров McLaren обзаводится NFT.

Любопытно, что именно сейчас McLaren переживает смену генерального директора. Еще любопытнее будет, если жизнь с чистого листа станет жизнью с листа белого – да, криптовалютного whitepaper от новеньких токенов. Как говорится, где NFT, там и ICO…

Первые члены сообщества, внутри которого будут доступны NFT от McLaren, получат невидимый цифровой эскиз от команды дизайнеров, виртуальный тур за кулисы McLaren Technology Center и возможность посетить мероприятия, проводимые британским производителем роскошных суперкаров.

Вообще, как мало нужно для метавселенной – цифровизировать что-то, уже имеющее реальное воплощение, и вот это что-то уже полноценно не отнести ни к одной «грани мира». Пока хайп опережает концепцию, метавселенная остается погранично-перевалочным пунктом между ними, без даже Duty Free, способного предложить всем причастным материальную выгоду. Но в выгоде, равно как и в хайпе, познается и измеряется далеко не всё. Ставка стратегического развития компании с поправкой на внутренний ветер перемен сделана на веру в Web3.0, а он себя еще покажет.

Невидимые супергерои технологических инноваций – из-за каких разработок придется переписывать учебники по физике?

Нам под руку подвернулась бесценная статья о передовых технологиях современной микроэлектроники, в которой не подзаголовки, а парад прорывных концепций. Мемристоры как дитя резисторов и ОЗУ, подражатели человеческого мозга нейроморфные чипы, молекулярные вычисления на нуклеиновой тяге и т.д. Мы зачитались.

От закона Мура до побочных эффектов в виде увеличения токов утечки и паразитного энергопотребления – микроконтроллерное «машиностроение» пережило много эволюционных (и не очень) скачков. Сейчас в российскую электронику Минпромторг намеревается вложить 3,19 трлн рублей. Хочется верить, что они доберутся и до возрождения в России духа полноценного лидерства в производстве ПЛИС, пока что скромно развернутого в Таганроге.

А ведь программируемые логические схемы – тоже уникальная технология, позволяющая программно прошивать аппаратную логику микроконтроллеров. Решающее ее преимущество - способность обрабатывать данные в темпе их поступления с минимальной задержкой реакции, что обозначило эффективность использования ПЛИС в системах, где нужна высокая производительность обработки данных, наименьшее время реакции и низкое энергопотребление.

Чего стоит одна только реализация на них криптографических систем: ПЛИС дает возможность оперативно вводить в алгоритм дополнительные возможности, расширения, многокаскадность и прочее. Это обеспечивает возможность увеличения стойкости криптосистемы даже в условиях постоянного риска перехвата и «силовой дешифровки» с использованием суперкомпьютеров.

Мы уже не говорим о том, что логические интегральные схемы экономят Intel миллиарды долларов, когда те решают выпустить новый процессор, одна ошибка при проектировании или производстве которого (на сотнях сложнейших этапов, подгоняющих вероятность ошибки к пугающей отметке в 90%) будет стоить астрономических денег. Для обкатки технологий новых процессоров именно ПЛИС любезно предоставляет свои услуги.

Иными словами - за микроэлектроникой прошлое, настоящее, и большое будущее.