Друзья, ближайшие дни я на конференциях Big Data Innovation вперемешку с IoT Innovation в Сан-Франциско, много слушаю, немного разговариваю - но точно мало читаю новости. Поэтому и здесь скорее будут интересные мысли и факты из докладов и бесед, а не ссылки.
А пока, продолжая традицию представлять каналы, которые сам читаю регулярно, вот вам отличный канал про психологию от Екатерины: статьи она отбирает ювелирно и всегда прекрасно пишет подводки. Очень зря её мало читают ;)
Психология мне интересна не случайно: все технологии бессмысленны, если не воплотились в продукт для людей. А мы, люди, странные: и психология хоть немного систематизирует и иногда объясняет эти странности ;) Ну и просто интересно.
https://telegram.me/psyhologia

За кофе перед началом конфы коллеги обсуждают, что Гугл всерьёз нацелился сожрать ещё одну индустрию - кинематограф, и собирается сам начать создавать интерактивный видеоконтент в форматах будущего, 360 и прочая VR. И что YouTube, как и прочие интернет-проекты вокруг видео, неизбежно начнет создавать свой контент и перестанет агрегировать чужой. Кажется, это вообще единый путь эволюции агрегаторов: сначала производители оригинального контента или услуги - ключевые партнеры, а в случае успеха превращаются просто в пищу ;))
А пока просто насладитесь гугловым промороликом.
http://mashable.com/2016/04/20/google-vr-movie-justin-lin/#EVdRvEK9ggqb

Один из самых толковых докладов четверга. Making Uber smarter with ML. Danny Lange из Uber: Если у тебя миллион разных машин в 60 странах по всему миру, ты не можешь управлять вручную. Поэтому внутри компании пришлось сделать MLaaS для всех, и начать с простого. Правильные и на собственном опыте основанные советы тем, кто хочет Machine Learning внедрить у себя в компании, но чувствует сопротивление:
1. Начать с простых ситуаций в стиле "эх, если б мы только знали заранее"
2. Начинать с supervised learning, причём там, где хватает исторически накопленных данных
3. Не стремиться, чтобы данные сразу были big and unstructured: пусть объём вполне обозримый и они структурированы - так будет легче перепроверить, если у кого-то возникнет желание
4. Использовать готовые облачные сервисы, а не требовать ресурса на разработку своих. Есть AWS, Azure, Google Cloud Platform, BigML
Ниже слайд для иллюстрации.

Насчёт проблем с антропоморфностью роботов только ленивый не писал, и психологических там больше, чем технологических. А вот биоморфность для индустриальных роботов иногда очень удобна: позволяет использовать эффективные решения, проверенные природой и эволюцией. И насчёт психологии все проще.
Но читая (и смотря ролик) про морского робота-змею, который пригодится для контроля и обслуживания подводных устройств, я почему-то все время представлял реакцию дайвера, который такую штуку встретит при погружении ;)
http://motherboard.vice.com/blog/pits-of-robotic-sea-snakes-will-lurk-at-offshore-drilling-sites

Пока вокруг массово восхищаются Оперой, явно включившей в свой браузер VPN как опцию для всех пользователей, Фейсбук отчитался, что количество людей, обращающихся к нему через Tor, достигло 1 млн. Это, конечно, меньше десятой процента от всей аудитории сети, зато рост 100% за меньше чем год.
Интересно наблюдать, как казавшиеся безнадежно нишевыми технологии упрямо пробиваются в мейнстрим, к массовому и совсем не гиковатому пользователю.
https://m.facebook.com/notes/facebook-over-tor/1-million-people-use-facebook-over-tor/865624066877648

На конференции Big Data Innovation случилось любопытное и очень показательное сочетание: причем, кажется, организаторы сами не ожидали и не планировали.
В первый день выступал Uber и рассказывал, как сделал ML в виде сервиса, доступного всем подразделениям компании. Его используют иногда неожиданно: чтоб исключить фрод, научились распознавать лица водителей. Сейчас готовятся заранее предупреждать водителей о возможном ДТП из-за усталости, дорожных условий и пр. Используют в рекламе, тарифах, маршрутизации. Всё это благодаря обучению на накопленных данных. Короче, используют эти данные для улучшения самого сервиса.
А во второй день выступал представитель той нью-йоркской комисси, которая лицензии традиционным таксистам раздаёт. Несколько обиженно говорил, что у них данных накопилось за годы побольше, чем у Убера. И гордо сообщал, что они могут строить любые графики, наносить все на карту и готовить сложные отчеты. Показывал массу слайдов с нечитаемыми кривыми и хвастался, что у них есть таблицы с сотнями столбцов - поэтому они могут для городских властей рассчитать любой KPI, который от них потребуют и доказать, что они лучшие.
Я никогда раньше не видел, чтобы так столкнулись новый и старый подход к данным ;) Причём каждый докладчик чувствовал свою правоту...

Друзья-читатели, я сейчас уезжаю в горы, там с интернетом и даже сотовой связью не очень, поэтому не удивляйтесь, если следующую неделю тут все будет нерегулярно с публикациями - или если они вдруг пачкой упадут ;)

Блюстители чистоты жанра любят выражать громкое недовольство, когда какая-то кампания вдруг начинает выпускать продукт в области, очень далекой от той, в которой бренд завоевал репутацию. Но хайтековые компании вечно нарушают: то часы начнут выпускать, то на автомобили замахнутся ;)
Старички решили тоже взбодриться: General Electric, знаменитая холодильниками (и аэрокосмической техникой), разродилась новым выдающимся соусом. Название достойное: 10^32 Kelvin - действительно hot. Клянутся, что в основе серьезная наука: соус по остроте в разы превосходит Табаско, которым его можно запивать при желании, чтобы рот охладить. Упаковочка для этого продукта - из карбида кремния (который для GE более привычное вещество, чем соус, и подчеркивает заявленные характеристики). Очень жаркая комбинация маркетинга и хайтека - хотя смысл от меня ускользает ;)
http://thenextweb.com/insider/2016/04/25/ge-used-science-make-hot-sauce-burn-face-off/

Ну, приехали. Вот уже и Forbes/Tech разродился статьёй о том, что machine learning ставит под угрозу профессию data scientist, ибо машинам не потребуется аналитик, чтоб принять решение. Удивительно, что автор в приличном издании в 2016 путает data science и аналитику для потребления людьми. Аналитика ведь - только маленький кусок data science, тот, где требуется человекопонятно излагать результаты. А чаще настоящий data scientist помогает машинам учиться, ставит цели - ибо этого они пока не умеют, ну, и ещё друг с другом учит общаться все эти чёрное ящики. Как-то не по тому поводу этот техпис забил тревогу ;))
http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/04/27/will-we-soon-no-longer-need-data-scientists/#53edd70455f3

Гриша @bobuk тут недавно упоминал в @addmeto, что Гугл собирается превращаться в AI-first компанию, и справедливо заметил, что эти слова - прежде всего маркетинг. Но Sundar Pichai совсем не ограничился перспективами только своей компании. Его точные слова: AI first world. И, вообще-то, он вторил Цукербергу, который на F8 примерно то же излагал.
И по сути я совершенно согласен с таким кратким описанием того, куда всё движется, причём быстро.
А на практике будет интересно. Адаптация к мобильному миру сначала была формальной: старые добрые сайты затачивали под мобильник, не заморачиваясь новыми идеями. Кажется, интеграцию AI в древние продукты так просто не сделать; придётся поизобретать и попридумывать. И это офигенно интересно :)
http://www.mobileworldlive.com/featured-content/home-banner/google-chief-we-are-moving-from-a-mobile-first-to-an-ai-first-world/

Нет, ребята, все эти разговоры про облака, connected world и правящий миром софт - для мегаполисов и специально отведённых мест. В остальном мире жизнь другая, и я сейчас не про российскую глубинку.
Калифорния, несколько часов езды от Долины со всеми её Гуглами, стартапами и разговорами про правящий миром AI. Прекрасные горы, отличные дороги, размеченные тропы, дорогие машины; в чистейших озёрах кишит форель, её ловят с бесшумно перемещаемых экологически чистыми электромоторами лодок. Аккумуляторы этих лодок на берегу заряжают от местной сети, в которой энергию генерируют солнечные панели и мини-ГЭС. Почти что рай на земле и в нем куча небедных отдыхающих.
НО! Нет связи. Вообще. Сотовые операторы сюда не дошли, кабелей и оптики провайдеры не протянули, а Гуглы с Фейсбуками озабочены Африкой. У отдельных миллионеров есть спутниковый интернет, но его нет в роскошных арендуемых коттеджах по несколько сотен долларов за ночь. "Ой, я хотел тебе показать результаты, но у меня все файлы в облаке", "Ребята, я вас два часа ждал в условленном месте! - Извини, у нас карты не закешировались, мы потеряли маршрут, пришлось возвращаться, искать, где сеть ловит, а смс тебе не доходили."
Короче. Инфраструктура рулит. В 400 км от Долины ты пропал, если у тебя нет walkie-talkie и ты не знаешь, на какой частоте радио передаёт погоду.
Очень отрезвляет ;))

Статья очень контекстна моим ощущениям после того, как я не спал 32 часа в процессе возвращения из Штатов, а потом отрубился на 12 :)
Ученые из мичиганского университета проанализировали большой объём данных, накопленных пользователями приложения Entrain, которое отслеживает сон - и некоторые внешние условия. Задача была - понять, насколько наша жизнь влияет на естественные суточные ритмы и нормальный сон, привязанный к темному времени суток. Авторы используют термин global sleep crisis, чтобы описать наблюденное: время сна (в особенности, время отхода ко сну) куда больше сейчас определяется социальными факторами, чем заходом солнца и не совпадает с требованиями организма. Именно по вечерам мы игнорируем требования биологических часов и занимаемся черт знает чем, вместо того, чтобы укладываться с темнотой.
Ну, конечно, все и так кажется очевидным, но в статье много красивых графиков про то, как же безобразно мы недосыпаем - особенно те, кто помоложе ;)
http://advances.sciencemag.org/content/2/5/e1501705.full

Вот и кончаются серийные майские праздники, и, судя по моей френдленте, немало друзей их провели в путешествиях (разного масштаба: от недалекой дачи до дальних морей). Немногие сообщали, что у них digital detox, и в интернете их почти не будет. А большинство - явно почти все время были онлайн.
Неудивительно. Исследования подтверждают интуитивно, увы, очевидное: перебои с доступом в интернет в путешествии большинством воспринимаются как нечто, портящее отдых. По данным опроса в Великобритании, например, 45% отдыхающих полагают, что бесплатный WiFi в отеле важнее вида из его окон, а 65% могут вытерпеть не более 7 минут, чтоб не подключиться к сети, вернувшись в отель.
Все-таки массовая это штука - интернет-зависимость ;)
http://awol.junkee.com/study-shows-holidays-are-way-more-stressful-if-we-cant-get-online/26773

Помните, как выглядели шагающие боевые машины в "Аватаре"? И не только в нем ;) Подобных пилотируемых монстров собирается производить стартап MegaBots, правда, не для усмирения туземцев на далёких планетах, а для нового направления шоу-бизнеса: глобальных боев роботов. Со времён гладиаторов бои вооруженных людей привлекают немалые аудитории, а популярность сцен со сражающимися шагающими роботами в кино доказывает привлекательность таких монстров для современной публики. Пятитонные смутно напоминающие то ли борцов, то ли гоблинов механизмы выглядят сурово, в бизнесе их создатели собираются опираться на проверенные модели: от Олимпиад до гонок Формулы-1. А для затравки выбран хороший ход: американцы бросили вызов коллегам из Японии, которые тоже разрабатывают похожие агрегаты. Вызов принят, так что теперь ждём установления даты, места и формата первого международного показательного боя. Не все ж роботам быть всего лишь интеллектуальными собеседниками ;)
http://techcrunch.com/2016/05/10/megabots-raises-2-4-million-to-create-league-of-human-piloted-giant-fighting-robots/

Лично я готов поддержать эту нынче очень непопулярную мысль: не надо делать из программирования культа и реанимировать немного подсдувшийся лозунг "программирование - вторая грамотность". В Штатах сейчас и правда истерика на тему о том, что абсолютно каждый должен уметь кодить, причем желательно - с пеленок. Подозреваю, и у нас ее с удовольствием подхватят, она еще в конце прошлого века была популярна среди адептов информатики для всех.
Лично я же полагаю (в том числе и опираясь на собственный опыт дилетанта в программировании еще со времен Фортрана и Бейсика в 90-х), что программирование - слишком серьезный навык, причем далеко не каждому доступный, вбивать его в каждого - столь же неумно, как требовать, чтобы каждый мог сочинять музыку или свободно говорить на китайском (если он не китаец).
Вот понимать, что программирование - это важный кусок культуры, возможность общаться с окружающими нас устройствами на их языке, это - важно. Понимать сущность профессии software engineering и ее отличие от прочих инженерных дисциплин - полезно для адекватного восприятия мира.
А вот заставлять каждого кодить - это плодить травмы и обиды, как если б каждого заставить писать стихи, а потом 99% заставить осознать, что поэты-то они очень хреновые.
http://techcrunch.com/2016/05/10/please-dont-learn-to-code/

Сегодня постов про технологии в мире не будет, сегодня я участвую в авантюре нашего прекрасного аналитика Лёши Тихонова (в ней не обошлось без алгоритмов, конечно ;))
Он построил маршрут, показывающий, что все станции московского метро можно объехать впритык за время его работы с 6 утра до часа ночи. ;) И сегодня мы это проверим экспериментально - http://metromarafon2016.ru

Прямо-таки загадка то ли для маркетолога, то ли для product manager’a. Как все мы знаем, YotaPhone с его вторым e-ink экраном, мягко говоря, не полетел. А вот только что я прочел во вполне следящем за модой в области технологий Wired про прекраснейшие перспективы электронной бумаги всех масштабов: от целых стен до малюсеньких стикеров, как раз со вторыми экранами телефонов посередине.
Очень интересно: что же пошло не так у Yota? Что-то в продукте не дотянули настолько, что никаким экраном было не спасти? С ценой промахнулись?
В общем, интересно и немного грустно читать о светлом будущем e-paper, в котором Yota не то что моду не задает - а вообще не присутствует.
http://www.wired.com/2016/05/get-ready-world-covered-electronic-paper/

Disney Research - крутые в области роботов. Не потому, что делают "самых" в какой-то области, а потому, что делают нетривиальных. Я тут как-то уже ссылался на их дрон с поворотными винтами, который одинаково красиво и быстро движется и по горизонтальной поверхности, и по вертикальной стене, когда в неё упирается. Очень изящное применение управляемого вектора тяги ;)
А теперь они публикуют вполне серьезную статью и впечатляющее видео про робота, который умеет мягко и осторожно касаться. И речь не про программное решение - он вообще человеком управляется, - а про инженерное. Вместо классических разного типа электромоторов используется сочетание гидро- и пневмоприводов. Итог - движения менее жесткие и механические, более плавные и и мягкие. Поэтому робот может и барабанную дробь отбить, и яйцо взять, не раздавив. Красиво - и в итоге найдёт применения для задач общения на расстоянии.
https://www.disneyresearch.com/publication/haptic-telepresence-robot/

Мне очень нравятся всякие неожиданные и совершенно не приходившие мне в голову способы использования machine learning и прочих AI-алгоритмов для решения застарелых и, казалось бы, совершенно офлайновых проблем. Вот свеженький пример такой хорошей новости. В Штатах две неслабые в технологиях организации, The National Science Foundation и The Army Research Office взялись помочь рейнджерам национальных парков в борьбе с браконьерами. Они надеются, что обучив алгоритм на данных о прошлых случаях браконьерства, о прошлых режимах патрулирования и учтя рельеф местности в парке, станет возможным намного точнее предсказать, где и когда в следующий раз состоится правонарушение - и как правильно организовать патрулирование, чтобы с наибольшей вероятностью предотвратить преступление. Прекрасен такой хайтековый подход к заботе о дикой природе. http://www.wvgazettemail.com/article/20160514/GZ07/160519693