Уже традиционный ноябрьский мотив: как программный директор и соведущий (уже в шестой раз) конференции Яндекса про образование в области технологий, технологии в образовании и людей, которые все это создают, — приглашаю к нам присоединиться.
Будет много обсуждений вокруг ИИ, поскольку уже отлично видно, насколько он забустил трансформацию образования всех уровней и во всем мире. Будет много споров: мы отдаем предпочтение дискуссиям, а не сольным выступлениям. Будет местами весело и — надеюсь — везде интересно.
Конференция проходит онлайн, бесплатно — но для интерактива потребуется регистрация. После окончания все выступления будут доступны в записи.
Осталось чуть больше недели:) Поделитесь, пожалуйста, ссылкой с теми, кому может быть интересно.
https://yace.yandex.ru

Однако! Домашняя робособачка по цене айфона — это уже реальность в Китае. Rover X1 доступен там для заказа по цене $1 030, и можно лишь удивляться, что в первый день собрали лишь 5 000 заказов. Видимо, с непривычки.
Изготовитель позиционирует собачку как пригодную для двух сценариев: кое в чем — помощник дома; кое в чем — компаньон на прогулке. Список умений красив: can perform multiple tasks like transporting items, filming, home security patrol, coding education, and emotional companionship — но дьявол всегда в деталях. Время покажет, должна ли собачка обучать программированию.
Но в любом случае: такой робот по такой цене — очень сильная заявка. И вряд ли она останется одинокой; подтянутся и другие, поскольку они теперь знают, что так можно.

Спустя не так уж много дней после того, как Microsoft и OpenAI разобрались в своих запутанных взаимоотношениях и OpenAI объявила о своих планах по дороге к IPO, важное заявление сделала и Microsoft,
Мустафа Сулейман, директор по ИИ, создал и сам же возглавил новое направление внутри Microsoft AI — Superintelligence Team. Работа этой команды сосредоточена на создании Humanist Superintelligence (HSI): incredibly advanced AI capabilities that always work for, in service of, people and humanity more generally. При этом речь не идет о всемогущей универсальной сущности. Разрабатывать предстоит системы, нацеленные на решения конкретных проблем в разных областях, которые пока не поддаются решению людьми.
В своем программном тексте Сулейман отвергает и саму идею гонки в направлении AGI, и binaries of boom and doom. Читать его заявления — после многочисленных эссе Альтмана — очень любопытно; у него визионерство, ничуть не менее смелое и масштабное, куда прагматичней. Показательно, что Сулейман выделяет две предметные области, в которых рассчитывает добиться результатов, кардинально меняющих жизнь человечества, с помощью ИИ: медицина и энергетика. Вообще, очень по-хорошему духоподъемный текст; порадуйте себя на выходных.
https://microsoft.ai/news/towards-humanist-superintelligence/

Интересно смотреть на статистику выживания американских стартапов в зависимости от года основания. Самое, пожалуй, любопытное — удивительная стабильность. Ведь можно предположить, что когортам предкризисных годов (1994 — впереди был “крах доткомов”; 2004 — кризис 2008) должно быть хуже, чем когорте “сытого” 2014. Но нет.
Можно еще предположить, что развитие венчурной индустрии и вообще инфраструктуры поддержки стартапов увеличит выживаемость за четверть века. Но тоже нет: как половина помирала за первые пять лет жизни в прошлом веке, так и половина зачатых в 2019 померла.
Можно оптимистично на эти кривые посмотреть: каждый пятый доживает до 20 лет; это немало в быстром мире. Опять же, бывает приятная смерть, если тебя купили задорого игроки покрупнее.
Конечно, авторы заметки находят признаки влиянии рецессий на выживаемость и даже гистограмму приводят — но там с лупой надо эти эффекты выискивать.
В общем, есть некая стабильность и в бурном мире стартапов:)

https://sherwood.news/business/half-of-new-us-companies-disappear-five-years-one-in-three-make-10-years/

Замечание психолога, которое все равно ничему не поможет: как люди относятся к ИИ, зависит чаще не от ИИ, а от людей. Черные ящики пугают людей, которым нравятся простые и явно видимые причинно-следственные связи. Есть даже специальный термин algorithm aversion, возникший у маркетологов, которые обнаружили, что люди часто предпочитают ошибочные суждения людей алгоритмическим. Могучий и вездесущий механизм проекций сильно себя проявляет во взаимодействии с ИИ: именно он ответствен за приписывание ИИ несуществующих у него эмоций и намерений, преимущественно недобрых. Например, если рекомендательная система начинает работать слишком хорошо, это пугает пользователей, они видят в этом манипуляцию и нарушение границ. Антропоморфизация продолжает рулить, сколько бы ее не обсуждали: we respond socially to machines, even knowing they're not human.
С другой стороны, и явные ошибки люди машинам не прощают, даже если снисходительно относятся к аналогичным ошибкам себе подобных.
Все это не ново, как и нежелание технофобов признавать, что проблема в особенностях их психики, а не в самих технологиях. Но новым для меня стал термин learned distrust — выученное недоверие. И это интересно.
https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/some-people-love-ai-others-hate-it-heres-why