Встречайте наш первый собственный перевод и иллюстрации. Приятного чтения. http://telegra.ph/EHRIK-HOLTHAUS-BITKOJN-MOZHET-STOIT-NAM-EHKOLOGICHESKI-CHISTOJ-EHNERGII-12-14
Telegraph
Эрик Холтхаус: «Биткойн может стоить нам экологически чистой энергии»
Возможно вы, как и я, пропускали мимо ушей все новости о биткойне долгие годы – все это выглядит сложно, неправдоподобно и даже слишком по-либертариански. Однако, если вам не чужда идея полного отказа человечества от ископаемых видов топлива, мы немедленно…
Forwarded from РосГосБиржа 🌲💶 Bit Cash
Будьте осторожны! Массовые грабежи при обмене биткоинов каждый день в Москве. Временно не рекомендем проводить личные сделки!
Можно предположить, что сейчас идет мощная закупка новичков после массированной информационной атаки и предновогоднеего ралли и продажи со стороны ранних инвесторов в больши количествах фиксирующих прибыль. При этом объемы достаточно стабильны. Возможно курс был специально раздут профессиональными финансистами. Важно добавить, что эти люди больше других находятся во власти денег и светлое криптовалютное будущее их не интересует. Такие люди не верят в технологию и считают нынешнюю цену максимальной, планируя продавать при заработке более 100%. Но как всегда было - все просадки выкупаются очень быстро. В это мало кто может поверить сразу, поэтому все сначала сливают свои выросшие биткойны поле десяти иксов и закупаются снова когда видят что курс вырос еще на столько же.
Также есть информация, что курс был специально раздут биржей BitFinex, через выпуск необеспеченных USDT. В данной ситуации надо быть предельно осторожными с покупками. Если продаж будет больше, то цена может быстро уйти вниз, а если в этот момент всплывут новые факты касательно USDT и информация с манипуляциями подтвердится, то просадка может быть очень глубокой и долгой. В связи с этим я повторю главные правила инвестирования в криптовалютную индустрию:
1. Инвестируйте только ту сумму которую можете позволить себе потерять.
2. Инвестируйте только имеющиеся средства.
3. Планируйте свои инвестиции на срок от 3 лет.
4. Не торгуйте. Чем выше ставки, тем сильнее справляться с эмоциями, что может спровоцировать вас на эмоциональную торговлю и неоправданный риск.
5. Докупайтесь при любой просадке. Рынок очень волатилен и при покупке на просадках, можно хорошо уменьшить среднюю цену покупки.
Ваш портфельный управляющий.
Также есть информация, что курс был специально раздут биржей BitFinex, через выпуск необеспеченных USDT. В данной ситуации надо быть предельно осторожными с покупками. Если продаж будет больше, то цена может быстро уйти вниз, а если в этот момент всплывут новые факты касательно USDT и информация с манипуляциями подтвердится, то просадка может быть очень глубокой и долгой. В связи с этим я повторю главные правила инвестирования в криптовалютную индустрию:
1. Инвестируйте только ту сумму которую можете позволить себе потерять.
2. Инвестируйте только имеющиеся средства.
3. Планируйте свои инвестиции на срок от 3 лет.
4. Не торгуйте. Чем выше ставки, тем сильнее справляться с эмоциями, что может спровоцировать вас на эмоциональную торговлю и неоправданный риск.
5. Докупайтесь при любой просадке. Рынок очень волатилен и при покупке на просадках, можно хорошо уменьшить среднюю цену покупки.
Ваш портфельный управляющий.
На сабредите r/DataIsBeautiful появилась анимированная инфографика, отображающая ICO-активность за первые 4 года. На сегодняший момент через различные ICO, IPCO и TGE было привлечено около $6.4 долларов.
https://youtu.be/ac1P3GXkFxc
https://goo.gl/Y9XBvR (FastCompany)
https://youtu.be/ac1P3GXkFxc
https://goo.gl/Y9XBvR (FastCompany)
Криптовалюта Enigma – это, в первую очередь, инвестиционная платформа, с помощью которой каждый трейдер или инвестор может создать свой микро хеджфонд. Другими словами, Enigma - это платформа призванная облегчить жизнь трейдерам и инвесторам. На ее базе они смогут автоматизировать свои сложные инвестиционные приемы. Каждый, кто создаст свой фонд, сможет продавать его услуги и продукты другим пользователям.
Идеей создания проекта Enigma, было то, что топовые хеджфонды тратят миллионы долларов для получения информации от таких компаний как Bloomberg и Thompson Reuters. Именно эти 2 компании, в своих отчетах, показали 20 миллионов долларов дохода за год. Чем не лакомый кусочек?
Идеей создания проекта Enigma, было то, что топовые хеджфонды тратят миллионы долларов для получения информации от таких компаний как Bloomberg и Thompson Reuters. Именно эти 2 компании, в своих отчетах, показали 20 миллионов долларов дохода за год. Чем не лакомый кусочек?
Парни хотят и пробуют возродить телевидение. Ютюб и Нетфликс не панацея. Они такие же посредники между создателями контента и зрителями как и обычное кабельное тв. Они в одностороннем порядке курируют контент, манипулируют данными, взимают плату за подписку. Подписка, кстати, раздражает очень многих. Тебе приходится покупать весь пакет за 200 долларов, только потому, что хочешь смотреть один канал из 100 в пакете. В общем проект интересный - https://tv-two.com. Как раз то, для чего нужен блокчейн и токены - уничтожать посредников.
Все вы наверное слышали про криптокотиков. Встречайте криптощеночков. Если сейчас отправить им от 0.15 до 0.5 ETH то можно поучаствовать в airdrop и получить дополнительных щеночков. С одной стороны верить страничке в гугле как-то рискованно, а поучаствовать и быть первом все-таки интересно и это перевешивает. Роадмеп представляют 15 Января, релиз в Марте 18 года. Парни собрали уже больше 7 тыс на момент публикаци, и я тоже закинул 0.5 ETH.
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc_-MrYkavNhClED0KgG80Pks4WRvLAx95IhmPNWJPcTU7tow/viewform
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc_-MrYkavNhClED0KgG80Pks4WRvLAx95IhmPNWJPcTU7tow/viewform
Google Docs
CryptoPuppies Puppy-Airdrop
Hi,
Welcome to our Puppy Airdrop,
On the 16th of December - We've launched our first Airdrop for early signups to get 1 free puppy upon launch. We're only limiting it to 5,000 people and the airdrop will close once we achieve our target. Please be fair…
Welcome to our Puppy Airdrop,
On the 16th of December - We've launched our first Airdrop for early signups to get 1 free puppy upon launch. We're only limiting it to 5,000 people and the airdrop will close once we achieve our target. Please be fair…
Я создал чат для канала. Любый обсуждения и предложения - туда. Добавляйтесь все - https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAt09hBnGurnnZ-8-heK3Q
Подведение итогов от специалиста по машинному обучению и нейросетям. Есть немного про блокчейны.
С Наступающим!
С Наступающим!
Под Новый год принято подводить итоги года, что сделано, что не сделано и всё такое. Пропущу эту часть, хочется немного про другое. Что волновало и занимало меня в этот год.
1. Я верю, что старение — это заложенная в организм программа, и я верю, что как и другие программы, эту тоже можно взломать. Да, её сложность может быть высока, потому что живая клетка, а тем более многоклеточный организм — очень сложный объект. Но может быть и не настолько высока (плюс “природа не злонамеренна”), потому что существуют клетки и организмы, где эта программа отключена эволюцией. Значит, её можно найти. Wir müssen wissen — wir werden wissen.
Главная проблема, кажется, не в том, что технически это (пока) невозможно, а в том, что это не считается нужным, реальным, достижимым. Мы это всё уже неоднократно проходили: “Летательные аппараты тяжелее воздуха невозможны!”, лорд Кельвин – физик, президент Королевского Научного Общества, 1895г (http://ehorussia.com/new/node/10284).
Тема эта традиционно загоняется в несознательное отрицание и исключается из поля зрения. На неё есть куча выдаваемых без осмысления аргументов про перенаселение, про “так принято/дано от природы или ещё кого", а потому оптимально (ну конечно, всё имеющееся в данный момент считается лучшим из возможного и самым правильным, но разве это правда? рабовладельческий строй тоже в своё время был лучшим).
Проблема не в технологиях, проблема в головах. Да, ещё многое неизвестно. Но этим надо заниматься и изучать.
Биология уже вовсю становится инженерной дисциплиной, CRISPR шагает по планете, CART иммунотерапия тоже, 3D печать органов развивается, секвенирование всё масштабнее и дешевле, запущен мегапроект Cell Atlas, iGEM и BioBricks как-то живут. Жизнь чем дальше, тем интересней.
2. Там, где мы не справляемся с массивами данных (а мы давно уже не справляемся, в биологии особенно), на помощь придут и уже приходят компьютеры и современные методы анализа данных. При всём хайпе вокруг ИИ, нынешняя волна весьма продуктивна и позволила достичь за краткое время совершенно невероятных результатов в области 1) распознавания образов (классификация изображений со сверх-человеческим качеством, резкое улучшение качества распознавания речи), 2) выучивания закономерностей из больших массивов данных (representation learning на текстах, что вылилось в модели классификации текстов лучшего качества; машинный перевод со state-of-the-art качеством, превосходящий все предыдущие системы, на которые были затрачены десятки лет; мощные результаты по трансформации изображений), 3) управления роботами, исследования экспериментальных сред и оптимизации (достижения reinforcement learning по выучиванию движений и поведения роботами, управление в играх и особенно по “интуитивному” поведению в пространствах состояний огромного размера — в первую очередь имею в виду довольно общие и универсальные подходы DeepMind, вылившиеся недавно в крутейшую AlphaZero, ценность которой, кажется, недооценена широкой публикой.
Так вот, это всё просто призвано помочь нам продвинуть и биологию с медициной тоже. Я уверен, что биология ближайших лет изменится кардинально благодаря этим новым технологиям. И моя миссия — ускорить этот процесс. Делаю как могу, участвую по возможности в проектах, просвещаю биологов на курсах в ВШЭ, летних школах и т.п.
3. Уже доступные нам возможности обогнали скорость нашего осмысления этих открывающихся дверей. Я уверен, что сейчас наблюдается скорее нехватка воображения, чем нехватка технологических возможностей. Многие вещи уже можно делать, просто не про все ещё догадались, что это так.
Так тоже уже было миллион раз.
Бум нейросетей в прошлом году сильно подогрела Prisma и другие подобные проекты, построенные на идее, выросшей из единственной прорывной публикации (https://arxiv.org/abs/1508.06576), которая сумела собрать готовые кубики (готовую обученную и опубликованную нейросеть VGG + идею градиентного спуска, почти такую же, что используется при обучении самих нейросетей) в правильном порядке и догадаться, как извлечь из готовой сети стилевые и контентные признаки изображения.
Тот
1. Я верю, что старение — это заложенная в организм программа, и я верю, что как и другие программы, эту тоже можно взломать. Да, её сложность может быть высока, потому что живая клетка, а тем более многоклеточный организм — очень сложный объект. Но может быть и не настолько высока (плюс “природа не злонамеренна”), потому что существуют клетки и организмы, где эта программа отключена эволюцией. Значит, её можно найти. Wir müssen wissen — wir werden wissen.
Главная проблема, кажется, не в том, что технически это (пока) невозможно, а в том, что это не считается нужным, реальным, достижимым. Мы это всё уже неоднократно проходили: “Летательные аппараты тяжелее воздуха невозможны!”, лорд Кельвин – физик, президент Королевского Научного Общества, 1895г (http://ehorussia.com/new/node/10284).
Тема эта традиционно загоняется в несознательное отрицание и исключается из поля зрения. На неё есть куча выдаваемых без осмысления аргументов про перенаселение, про “так принято/дано от природы или ещё кого", а потому оптимально (ну конечно, всё имеющееся в данный момент считается лучшим из возможного и самым правильным, но разве это правда? рабовладельческий строй тоже в своё время был лучшим).
Проблема не в технологиях, проблема в головах. Да, ещё многое неизвестно. Но этим надо заниматься и изучать.
Биология уже вовсю становится инженерной дисциплиной, CRISPR шагает по планете, CART иммунотерапия тоже, 3D печать органов развивается, секвенирование всё масштабнее и дешевле, запущен мегапроект Cell Atlas, iGEM и BioBricks как-то живут. Жизнь чем дальше, тем интересней.
2. Там, где мы не справляемся с массивами данных (а мы давно уже не справляемся, в биологии особенно), на помощь придут и уже приходят компьютеры и современные методы анализа данных. При всём хайпе вокруг ИИ, нынешняя волна весьма продуктивна и позволила достичь за краткое время совершенно невероятных результатов в области 1) распознавания образов (классификация изображений со сверх-человеческим качеством, резкое улучшение качества распознавания речи), 2) выучивания закономерностей из больших массивов данных (representation learning на текстах, что вылилось в модели классификации текстов лучшего качества; машинный перевод со state-of-the-art качеством, превосходящий все предыдущие системы, на которые были затрачены десятки лет; мощные результаты по трансформации изображений), 3) управления роботами, исследования экспериментальных сред и оптимизации (достижения reinforcement learning по выучиванию движений и поведения роботами, управление в играх и особенно по “интуитивному” поведению в пространствах состояний огромного размера — в первую очередь имею в виду довольно общие и универсальные подходы DeepMind, вылившиеся недавно в крутейшую AlphaZero, ценность которой, кажется, недооценена широкой публикой.
Так вот, это всё просто призвано помочь нам продвинуть и биологию с медициной тоже. Я уверен, что биология ближайших лет изменится кардинально благодаря этим новым технологиям. И моя миссия — ускорить этот процесс. Делаю как могу, участвую по возможности в проектах, просвещаю биологов на курсах в ВШЭ, летних школах и т.п.
3. Уже доступные нам возможности обогнали скорость нашего осмысления этих открывающихся дверей. Я уверен, что сейчас наблюдается скорее нехватка воображения, чем нехватка технологических возможностей. Многие вещи уже можно делать, просто не про все ещё догадались, что это так.
Так тоже уже было миллион раз.
Бум нейросетей в прошлом году сильно подогрела Prisma и другие подобные проекты, построенные на идее, выросшей из единственной прорывной публикации (https://arxiv.org/abs/1508.06576), которая сумела собрать готовые кубики (готовую обученную и опубликованную нейросеть VGG + идею градиентного спуска, почти такую же, что используется при обучении самих нейросетей) в правильном порядке и догадаться, как извлечь из готовой сети стилевые и контентные признаки изображения.
Тот
же DeepMind при создании AlphaGo (оригинальный, который AlphaGo Fan и Lee, и последующие AlphaGo Master, AlphaGo Zero и наконец AlphaZero) качественно замешал уже имеющиеся компоненты (CNN + MCTS) и получил сумасшедший результат, который в последней своей версии за три дня игры сам с собой (!) достигает уровня лучшего игрока в Го на планете или за 24 часа самостоятельной игры становится лучшей программой по игре в шахматы.
Куча нейросетевых технологий, выстреливших в последние несколько лет, созданы уже давно. Свёрточные сети ведут свою родословную с 1980 года (рекуррентные сети тоже), а LeNet-5 работала в продакшне (распознавала рукописные банковские чеки) уже в 1998 году, LSTM был создан в 1997-м, ставший необходимым компонентом систем распознавания речи CTC был создан в 2006-м.
Требуется время (и часто ещё и наличие вычислительного ресурса и датасета), чтобы осмыслить и применить наработки в деле. Боюсь представить, сколько ещё всего уже изобретено и дожидается своего часа. Пара кандидатов из моего шортлиста это многомерные RNN и Differentiable Neural Computer.
4. Я _пока_ не верю, что в ближайшее время появится достаточно общий ИИ, способный решать широкий круг задач подобно разумным живым существам.
Все наши текущие успехи в ИИ обеспечены различными узкоспециальными приложениями (narrow AI), которым до разума ещё весьма далеко. По-прежнему не хватает возможности генерировать умозаключения (reasoning) и объяснять принятые решения (explainable AI). Такие методы существуют, но с текущим фаворитом — нейросетями — они не интегрированы. Более того, текущий фаворит страдает отсутствием здравого смысла и подвержен adversarial attacks.
В общем, лично для меня пока не складывается картинки, из которой соберётся wide enough AI/AGI. С другой стороны, возможно, необходимые кубики уже есть и не хватает лишь идеи, как их правильно сложить (см. п.3). Плюс, вероятно, не хватает и следующего поколения железа (интересные процессоры уже на подходе).
5. Наш мир во многих местах очень неэффективен. Огромное количество сил и времени тратится впустую, и очень жаль, что это так. Лишние посредники, кривые и бездумные процессы, лишние ожидания, неэффективный доступ к информации (или невозможность такого доступа вообще), отсутствие автоматизации там, где ей давно бы уже пора было быть. Программисты в 21 веке всё ещё пишут тупые интеграции для того, чтобы две машины могли друг с другом пообщаться. Карточку всё ещё нужно менять в том же отделении, где её и получали. В интернет-сервисах надо сделать стопицот кликов, чтобы получить, что тебе нужно. И всё в таком же духе.
Эти проблемы проявляются на совершенно разных уровнях, но суть у них одна. Frictions. Недостаток продуманности или автоматизации при составлении цепочек действий. Невозможность автоматизации в силу отсутствия интерфейсов для неё или бессмысленность такой автоматизации в силу отсутствия информации вообще. Высокие барьеры.
Рано или поздно всё это должно стать frictionless. Этому помогут новые платформы (но тут главное, чтобы они не привели к сосредоточению супер-власти в руках отдельных корпораций и не усилили неравенство), а ещё лучше распределённые платформы. Возможно, выросшие из какого-нибудь эволюционного продолжения блокчейна.
Когда пройдёт вся эта истерия с пузырём и массовыми ICO.
6. В мире происходит конкуренция моделей управления.
Я очень уважаю этот вывод Грефа: “На самом деле, нет никакой конкуренции товаров, продуктов или услуг. Есть конкуренция моделей управления.” (http://json.tv/ict_news_read/german_gref-sberbank_rossii-vstrecha_liderov-20160421024643).
И так в общем всегда и было. Как сапиенсы сумели в своё время объединиться, лучше коммуницировать и вытеснить других представителей рода Homo, так и дальше конкурировали государства, цивилизации, религии, объединения и прочие сущности, отличаясь скорее каким-то организационным компонентом. Тем, что даёт бOльшую результативность, лучшую устойчивость и воспроизводимость результата, более ощутимую синергию вкладов участников системы. Это же прекрасно видно на уровне компаний, команд и даже отдельных людей.
Куча нейросетевых технологий, выстреливших в последние несколько лет, созданы уже давно. Свёрточные сети ведут свою родословную с 1980 года (рекуррентные сети тоже), а LeNet-5 работала в продакшне (распознавала рукописные банковские чеки) уже в 1998 году, LSTM был создан в 1997-м, ставший необходимым компонентом систем распознавания речи CTC был создан в 2006-м.
Требуется время (и часто ещё и наличие вычислительного ресурса и датасета), чтобы осмыслить и применить наработки в деле. Боюсь представить, сколько ещё всего уже изобретено и дожидается своего часа. Пара кандидатов из моего шортлиста это многомерные RNN и Differentiable Neural Computer.
4. Я _пока_ не верю, что в ближайшее время появится достаточно общий ИИ, способный решать широкий круг задач подобно разумным живым существам.
Все наши текущие успехи в ИИ обеспечены различными узкоспециальными приложениями (narrow AI), которым до разума ещё весьма далеко. По-прежнему не хватает возможности генерировать умозаключения (reasoning) и объяснять принятые решения (explainable AI). Такие методы существуют, но с текущим фаворитом — нейросетями — они не интегрированы. Более того, текущий фаворит страдает отсутствием здравого смысла и подвержен adversarial attacks.
В общем, лично для меня пока не складывается картинки, из которой соберётся wide enough AI/AGI. С другой стороны, возможно, необходимые кубики уже есть и не хватает лишь идеи, как их правильно сложить (см. п.3). Плюс, вероятно, не хватает и следующего поколения железа (интересные процессоры уже на подходе).
5. Наш мир во многих местах очень неэффективен. Огромное количество сил и времени тратится впустую, и очень жаль, что это так. Лишние посредники, кривые и бездумные процессы, лишние ожидания, неэффективный доступ к информации (или невозможность такого доступа вообще), отсутствие автоматизации там, где ей давно бы уже пора было быть. Программисты в 21 веке всё ещё пишут тупые интеграции для того, чтобы две машины могли друг с другом пообщаться. Карточку всё ещё нужно менять в том же отделении, где её и получали. В интернет-сервисах надо сделать стопицот кликов, чтобы получить, что тебе нужно. И всё в таком же духе.
Эти проблемы проявляются на совершенно разных уровнях, но суть у них одна. Frictions. Недостаток продуманности или автоматизации при составлении цепочек действий. Невозможность автоматизации в силу отсутствия интерфейсов для неё или бессмысленность такой автоматизации в силу отсутствия информации вообще. Высокие барьеры.
Рано или поздно всё это должно стать frictionless. Этому помогут новые платформы (но тут главное, чтобы они не привели к сосредоточению супер-власти в руках отдельных корпораций и не усилили неравенство), а ещё лучше распределённые платформы. Возможно, выросшие из какого-нибудь эволюционного продолжения блокчейна.
Когда пройдёт вся эта истерия с пузырём и массовыми ICO.
6. В мире происходит конкуренция моделей управления.
Я очень уважаю этот вывод Грефа: “На самом деле, нет никакой конкуренции товаров, продуктов или услуг. Есть конкуренция моделей управления.” (http://json.tv/ict_news_read/german_gref-sberbank_rossii-vstrecha_liderov-20160421024643).
И так в общем всегда и было. Как сапиенсы сумели в своё время объединиться, лучше коммуницировать и вытеснить других представителей рода Homo, так и дальше конкурировали государства, цивилизации, религии, объединения и прочие сущности, отличаясь скорее каким-то организационным компонентом. Тем, что даёт бOльшую результативность, лучшую устойчивость и воспроизводимость результата, более ощутимую синергию вкладов участников системы. Это же прекрасно видно на уровне компаний, команд и даже отдельных людей.
json.tv
Герман Греф: конкуренция дошла до такой степени, что если мы утром проснулись с новой идеей, то в обед, когда мы встретились, чтобы…
Герман Греф, Сбербанк: ключевые выводы и впечатления от посещения Стэнфорда и Кремниевой долины, март 2016
Биологический субстрат у нас более-менее одинаковый (обезьянами были, обезьянами и остались :) ), идеи легко распространяются, а технологии более-менее доступны и воспроизводимы. Молодец тот, кто сумеет усилить сильные стороны человека, устранить правильным образом слабые, тот кто умеет создавать из этого новую сложность.
Здесь, кстати, новый AI тоже займёт своё место. Победы компьютера в Го в частности, и способность компьютеров исследовать те части пространства состояний системы, куда люди ещё не заглядывали, а также потенциальная свобода от многих человеческих bias’ов (но одновременно с этим и наличие новых ещё недостаточно знакомых нам машинных) могут вывести нас на новые уровни.
Я думаю, именно в управлении случится новый ренессанс ИИ. Этот процесс только начинается, но есть уже много знаменательных достижений про то, что и энергосистемой компьютер лучше управляет (кейс DeepMind’а по части оптимизации затрат на охлаждение датацентров Гугла), и задачи лучше распределяет по имеющимся вычислительным элементам (кейс Google Brain про быстрое вычисление нейросети), и архитектуры нейросетей находит более эффективные (почти тот же кейс), генерирует индексы в базах данных, а скоро придёт и в компиляцию. Всё началось просто с более родной машинам территории, в которую легче интегрироваться. Последуют и другие. Стаффорд Бир, наверное, был бы счастлив.
А главным препятствием на этом пути станет не недостаток умных технологий, а отсутствие у них “ручек и ножек” — API для реального мира и управления всеми этими процессами. Если бы сейчас возник AGI, он скорее всего не смог бы захватить мир в силу отсутствия этих самых ручек и ножек. Цифровизации ещё предстоит немалый путь.
7. Я практически уверен, что ещё не одну Нобелевку принесёт исследование нейтрино.
Эта трудноуловимая частица, пронизывающая всё вокруг, и поведение которой не описывается Стандартной Моделью, так успешно описывающей все остальные частицы, интересна. Осцилляции нейтрино божественно прекрасны. Все эти истории про возможную майорановскую частицу, про стерильные нейтрино, про WIMP — интригующи даже каждая по отдельности. Буду с интересом наблюдать за новыми экспериментами и ждать результатов.
8. Про каждую из этих тем можно рассуждать отдельно и очень долго, но поля фейсбука слишком малы для этого.
Я отдаю себе отчёт, что я могу быть неправ в отдельных своих убеждениях. Или даже во всех сразу. Пусть время поправит.
С Новым Годом! :)
Здесь, кстати, новый AI тоже займёт своё место. Победы компьютера в Го в частности, и способность компьютеров исследовать те части пространства состояний системы, куда люди ещё не заглядывали, а также потенциальная свобода от многих человеческих bias’ов (но одновременно с этим и наличие новых ещё недостаточно знакомых нам машинных) могут вывести нас на новые уровни.
Я думаю, именно в управлении случится новый ренессанс ИИ. Этот процесс только начинается, но есть уже много знаменательных достижений про то, что и энергосистемой компьютер лучше управляет (кейс DeepMind’а по части оптимизации затрат на охлаждение датацентров Гугла), и задачи лучше распределяет по имеющимся вычислительным элементам (кейс Google Brain про быстрое вычисление нейросети), и архитектуры нейросетей находит более эффективные (почти тот же кейс), генерирует индексы в базах данных, а скоро придёт и в компиляцию. Всё началось просто с более родной машинам территории, в которую легче интегрироваться. Последуют и другие. Стаффорд Бир, наверное, был бы счастлив.
А главным препятствием на этом пути станет не недостаток умных технологий, а отсутствие у них “ручек и ножек” — API для реального мира и управления всеми этими процессами. Если бы сейчас возник AGI, он скорее всего не смог бы захватить мир в силу отсутствия этих самых ручек и ножек. Цифровизации ещё предстоит немалый путь.
7. Я практически уверен, что ещё не одну Нобелевку принесёт исследование нейтрино.
Эта трудноуловимая частица, пронизывающая всё вокруг, и поведение которой не описывается Стандартной Моделью, так успешно описывающей все остальные частицы, интересна. Осцилляции нейтрино божественно прекрасны. Все эти истории про возможную майорановскую частицу, про стерильные нейтрино, про WIMP — интригующи даже каждая по отдельности. Буду с интересом наблюдать за новыми экспериментами и ждать результатов.
8. Про каждую из этих тем можно рассуждать отдельно и очень долго, но поля фейсбука слишком малы для этого.
Я отдаю себе отчёт, что я могу быть неправ в отдельных своих убеждениях. Или даже во всех сразу. Пусть время поправит.
С Новым Годом! :)
Пару слов про Ripple. Я проработал достаточно времени с ее основателем (Jed McCaleb, он же - основатель MtGox 😃 и создатель eDonkey - но кто уже помнит 1999?) над ее форком - Stellar - и знаю хорошо, как работает эта система.
Начнем с плюсов.
1. Технология нужная, заточенная под финансовые данные, с основной функцией децентрализованной биржи и расчетов через цепочки валют.
2. Блокчейн там действительно нужен, консенсус инновационный (позже доработанный в Stellar) и быстрый.
3. Система оптимизирована под выпуск и обмен пользовательских активов (в отличие, например от Ethereum).
Недостатки.
1. Внутренняя валюта не обязательна для целей, которые ставит перед собой система :)
А теперь самое интересное:
1. Прямо сейчас технология и консенсус контролируется одной организацией, как и большинство выпущенных монет.
2. XRP позиционируется как валюта для расчетов (settlement), но не может таковой являться, так как намного более волатильна, чем любой актив, в котором происходит транзакция.
3. Банки, которые подписали соглашение с Ripple (что напрямую влияло на курс XRP), фактически не используют сеть Ripple. Почему - ответ в видео ролике от Ripple про их основной продукт xCurrency (ранее RippleConnect, proprietary реализации протокола Interledger - попробуйте найти там что-нибудь про блокчейн), в котором использование XRP вообще не предусматривается.
4. Перспективы XRP как валюты зависят напрямую о того, станет ли она признанной валютой для расчетов с Ripple в роли центрального банка (ну например, ее возьмет под крыло IMF).
Начнем с плюсов.
1. Технология нужная, заточенная под финансовые данные, с основной функцией децентрализованной биржи и расчетов через цепочки валют.
2. Блокчейн там действительно нужен, консенсус инновационный (позже доработанный в Stellar) и быстрый.
3. Система оптимизирована под выпуск и обмен пользовательских активов (в отличие, например от Ethereum).
Недостатки.
1. Внутренняя валюта не обязательна для целей, которые ставит перед собой система :)
А теперь самое интересное:
1. Прямо сейчас технология и консенсус контролируется одной организацией, как и большинство выпущенных монет.
2. XRP позиционируется как валюта для расчетов (settlement), но не может таковой являться, так как намного более волатильна, чем любой актив, в котором происходит транзакция.
3. Банки, которые подписали соглашение с Ripple (что напрямую влияло на курс XRP), фактически не используют сеть Ripple. Почему - ответ в видео ролике от Ripple про их основной продукт xCurrency (ранее RippleConnect, proprietary реализации протокола Interledger - попробуйте найти там что-нибудь про блокчейн), в котором использование XRP вообще не предусматривается.
4. Перспективы XRP как валюты зависят напрямую о того, станет ли она признанной валютой для расчетов с Ripple в роли центрального банка (ну например, ее возьмет под крыло IMF).
Топ20 монет отсортированных по приросту за прошедший год по данным coinmarketcap.com