Гаджеты очень стараются освоить канал тактильной коммуникации с людьми. Собственно, победа смартфонов во многом была обусловлена тем, что гаджеты стали лучше понимать наши пальцы, этот изумительный природный инструмент. Потом браслеты и часы стали учиться правильно вибрировать не только с грубой целью разбудить, но и чтобы деликатно сообщить, куда надо повернуть по маршруту или что неплохо бы размяться если засиделся. У меня, пардон за интимную подробность, на трусах висит маленький девайс, который по-разному щекочет пузо и умеет поймать начало стрессовой ситуации и предложить правильно подышать.
Но смелые идут дальше и предлагают устройство для передачи ощущений при поцелуе. Прикольно, хотя мне очень хочется спросить создателей: а целоваться-то они умеют? А то судя по возможностям девайса, представления о поцелуе у них сильно детсадовские.
http://mashable.com/2016/12/29/kissenger-kiss-messenger/#RreYbV.4D5qp

Новый год уже совсем рядом и хочется разглядывать что-то просто красивое. Ну, и надо же на фоне массового нытья про то, какой фу был 2016, найти в нем хорошее.
Поэтому сейчас ссылка на зрелищную подборку архитектурных шедевров уходящего года. От темы этого канала я уклоняюсь не сильно: все эти смелые и новые решения архитекторов стали возможны исключительно благодаря технологиям: новым материалам и новым собственно технологиям строительства. И когда технологическая новация соединяется с красотой идеи и дизайна - получается АХ! и хочется улыбаться и любоваться.
Вот и полюбуйтесь. И помните, что технологии меняют наш мир во всем, а не только в гаджетах и умной начинке. Оболочка тоже не отстаёт.
https://www.wired.com/2016/12/2016-architecture/

Вот уже совсем немного осталось до волшебной новогодней ночи, a у кого-то она уже. Среди чудес этой ночи может оказаться и чьё-то нежное прикосновение, и ласковое дыхание, чуть щекочущее кожу. Это же ночь сказок ;)
Было бы неправильно обделить роботов и не дать им возможности почувствовать эти особые ощущения. А формируются они при активном участии волосков, которыми покрыта наша кожа. Поэтому пришлось разработать искусственные волосики, способные почувствовать и дуновение, и касание лёгкой ткани. Ещё один шаг к тому, чтобы машинам было легче учиться нас понимать.
На этой оптимистичной ноте я перехожу к поздравлениям ;) С Новым годом! Пусть все получается даже лучше чем задумано, а сюрпризы оказываются только хорошими! ;) Счастья всем и удачи! И спасибо, что вы все есть. До новых встреч в Наступающем!
https://m.youtube.com/watch?v=g6c-MLuMrEU

С Наступившим нас всех! Продолжим...
Во всяких прогнозах на 2017 (да и в моем собственном) истории про машинный интеллект и машинное обучение были на первых местах. Так что начать год с этой темы кажется правильным. Но вот попался отдельный прогноз про то, где и как именно нас впечатлит искусственный интеллект в 2017, со своими 7 пунктами.
Все разумно и ожидаемо. Мне вот лично хочется, чтобы п.4, обещающий разгрузку от изобилия информации, осуществился как можно раньше.
https://www.oreilly.com/ideas/7-ai-trends-to-watch-in-2017

Наша кошка чипована, хотя она просто на улице подобрана: нынче это норма. Когда с Тришей проделывали эту операцию ( быструю и безболезненную) в ветклинике, я знал про очевидные применения этого чипа: он внесён в паспорт и если кошка потеряется, есть шанс, что если найдут - нам будет легче воссоединиться. Ну и формальности всякие, если вдруг решим с ней путешествовать.
Но вот представлен умный домашний девайс: управляемая со смартфона (если ты в отъезде) кошачья поилка и кормилка. И эта штука умеет читать чип кошки, которая в данный момент ей пользуется, и ты издали знаешь, кого кормишь и чем ;)) Если, конечно, ты такой же любитель котиков, как и гаджетов, и котов у тебя дома как зарядных устройств.
https://m.youtube.com/watch?feature=youtu.be&v=6yh7CAkF6rg

У специалистов, занятых IBM Watson, термин AI тоже не вызывает, мягко говоря, восторгов. Как и странная идея считать тест Тюринга тестом на интеллект. В IBM предпочитают словосочетания cognitive computing и augmented intelligence - посмотрим, насколько им удастся поломать журналистские штампы. А для IBM это важно: медицина - область деликатная, где психологические барьеры часто важнее рациональных объяснений. Поэтому начинают IBMовцы с простейшего: Watson читает ВСЕ статьи по медицине, а лучший врач - пару десятков в месяц. Поэтому Ватсон может подсказать пропущенное.
Но на самом деле всё намного круче ;))
https://www.fastcompany.com/3065339/mind-and-machine/can-ibms-watson-do-it-all

Очень интересный прецедент в эпоху технологических монополий (мы в ней живём, как бы кто ни пытался приспособить антимонопольное законодательство прошлого века к сегодняшним реалиям). Министерство труда США подало в суд на Гугл: компания последовательно игнорирует требования министерства предоставить детальную отчетность по компенсациям и найму персонала для государственного аудита. Требования министерства основаны на том, что Гугл среди прочего и по госконтрактам работает, а, следовательно, государство имеет право знать как устроены зарплаты сотрудникам в компании, обслуживающей госзаказ. В случае продолжения неповиновения министерство грозит остановить текущие контракты и запретить Гуглу в дальнейшем выполнять работы по заказу госконтор. Гугл отвечает, что предоставил до фига данных, а министерство уж слишком много деталей хочет знать.
Пусть бодаются, это их дело ;) мне лично интересно другое: кто потеряет больше, если Гугл отлучат от госзаказа? Есть много вещей, которые на его уровне никто не сделает. Есть и другие монополии в хайтеке - как с ними будут выстраивать отношения? Стандартный кнут на них не подействует.
http://www.inc.com/associated-press/google-government-contracts-lawsuit.html

Девятого января 2007 Стив Джобс представил первый айфон. Этот юбилей стоит отметить - потому что смартфоны на глазах ощутимо изменили мир, и даже последовательные яблочниконенавистники со своими Андроидами живут в мире, который возник 10 лет назад. В процессе, конечно, были задействованы множество компаний и гениальных людей отнюдь не только из Apple.
Можно сыграть с собой в игру: прежде чем читать статью по ссылке или любую ей подобную, самому составить список вещей, которые персонально для меня изменили смартфоны. Интересно потом сравнить с тем, что пишут знатоки ;)
http://www.telegraph.co.uk/technology/2017/01/08/iphone-turns-10-10-ways-changed-world/

Мы сейчас в отпуске в краях, которые зовутся Alpujarra, вечером ездили гулять по садам знаменитой Alhambra. В этих частях Андалусии очень заметно мавританское наследие, и в названиях часто встречается начало на Аль- (Al-).
Поэтому новость о том, что остатки Yahoo, не проданные Веризону и содержащие доли во вполне живых азиатских гигантах, будут переданы в холдинговую компанию Altaba, у меня воспринимается в странном контексте ;)) И рождает смутные фонетические и исторические фантазии.
А по сути - обидный и жалкий конец великой ещё недавно компании, и судороги ещё некоторое время будут привлекать внимание журналистов. Эх...
http://www.nbcnews.com/tech/tech-news/what-could-marissa-mayer-do-after-yahoo-n705261

Чтобы решать задачки в автономном режиме и без жестко заданной программы, годятся не только самообучающиеся нейронные сеточки. Есть ещё решение типа рой или муравейник: много индивидуальных относительно простых систем, обменивающихся данными друг с другом - но не с центром - и в процессе оптимизирующих решение задачи. Так, например, в умном городе работают светофоры: трафик можно оптимизировать без центрального процессора.
А вот в статье описан тест военных разведывательных дронов, работающих в таком режиме. Очень впечатляет.
https://www.washingtonpost.com/news/checkpoint/wp/2017/01/10/watch-the-pentagons-new-hive-mind-controlled-drone-swarm-in-action/?utm_term=.ccd07d6a8732

С распознаванием изображений (и иногда даже их смысла) системы машинного обучения справляются неплохо и непрерывно совершенствуются. А вот когда дело доходит до звуков, все как-то сразу начинают про распознавание речи. Но ведь окружающий мир акустически богат, и учащейся понимать его машине надо не только уметь шазамить музыку и переводить речь в текст. Надо ещё массу других звуков идентифицировать и интерпретировать. И есть, конечно же, команды, которые таким машинным обучением заняты. Интересное дело - учить сеточку различать тысячи оттенков звука разбиваемого стекла ;)
http://www.bbc.com/future/story/20170111-why-an-ai-firm-is-busy-smashing-thousands-of-windows?ocid=global_future_rss

При всей своей любви к технологиям, я не забываю, что чисто технологические подходы к решению человеческих проблем чаще всего не оправдывают надежд: либо проваливаются, либо эффект сильно меньше ожидаемого. Причина этих провалов почти всегда - непонимание или неучёт психологии (типичная проблема людей с сильным инженерным мышлением).
Вот и сейчас я с некоторым изумлением наблюдаю бодрость, с которой серьёзные компании взялись бороться с фальшивыми новостями, обещают их автоматически помечать и тем самым убить их влияние. Кажется, даже великому Цукербергу было бы полезно прочитать статью по ссылке: в ней последовательно объясняется, какие особенности работы нашей психики и какие когнитивные искажения не позволят побороть эффект фальшивок просто из разметкой. Здесь нужны куда более изощрённые и психологами придуманные контрмеры. И пока про них что-то не слышно.
http://www.slate.com/articles/health_and_science/science/2017/01/educating_people_about_sources_won_t_stop_fake_news.html

В этом году должны была пройти пятая, немножко юбилейная конференция, которую я не только люблю, но и придумываю и веду, по имени YaC/m :) Она, собственно, и пройдет - вот только без буквы m, которая привязывала ее к маркетингу. Мы расширим тематику, и расскажем про другие применения цифровых технологий, которые нам интересны, так что с этого года конференция станет называться YaC. Не надо путать со старым, уже покойным YaC, который был для разработчиков и который придумал Гриша Бакунов. Новый YaC, как и YaC/m, - про применения технологий, а не их создание. Впрочем, Гриша на нем снова будет :)
Регистрируйтесь, если интересно. Как всегда, участие совершенно бесплатно, но конкурс желающих велик, и мы отбираем тех, кто получит приглашения на площадку. Всем остальным будет доступна онлайн-программа - она по содержанию даже богаче того, что происходит в залах. А после мероприятия мы выложим все видеоматериалы, конечно.
До встреч на YaC-2017!
https://events.yandex.ru/events/yac/30-may-2017/

Как и следовало ожидать: террористы начали использовать дроны (те, которые легко купить или заказать как общедоступный товар) для доставки взрывчатки. Пока - на поле боя в Ираке. Так что оказалось, что разработки всяких противодроновых глушилок и средств перехвата управления - не паранойя, а правильный упреждающий манёвр.
Но вот когда атака случится не на театре военных действий, а в мирных городах :(
Остаётся надеяться, что сами дроны, как и грузовики, не попадут под тупые запреты.
http://www.popsci.com/isis-is-dropping-bombs-with-drones-in-iraq?dom=rss-default&src=syn

Канадский стартап Atomic Reach официально запустил давно тестировавшегося помощника в написании продающих и вообще эффективных с точки зрения разных деловых метрик текстов. Конечно, на основе длительно обучавшейся нейронки. Пока работает только на английском, но, похоже, справляется неплохо: это инструмент не для мелких SMMщиков, а для крупных компаний с большим онлайновым присутствием. Цена месячной подписки - от 850 до 4500 долларов в месяц, и результаты бета-тестирования делают цену оправданной.
Наблюдаем ещё один уверенный шаг в область, где человеческая экспертиза, чувство языка и стиля, многим пишущим казались недоступным для машины. Хотя целиком пока ещё сеточка тексты не создаёт- маленькая ещё ;)
http://thenextweb.com/artificial-intelligence/2017/01/17/ai-proof-reader-will-make-better-copywriter/

Российский рынок онлайна во многом похож на мировой по предоставляемым сервисам (хотя провайдеры их могут быть свои), но кое в чем и отличается сильно. Одно из самых заметных отличий - отсутствие массового домашнего ассистента, той самой Алексы от Амазона, которой сильно боятся и Гугл и Эппл. Установленная база только родных амазоновских устройств Эхо, в которых живет и ждёт указаний Алекса, по оценкам находится на уровне 2,5 млн домохозяйств. Но это лишь начало: Алекса открыта для разработки и может быть встроена кем угодно куда угодно. И CES этого года показал, что нынче её встраивают в холодильники и любые домашние приборы. Открытая платформа - страшная сила ;)
Интересно, кто эту нишу начнёт создавать и завоевывать у нас. Хотя многие полагают, что как раз в 2017 Алекса завоюет мир, я думаю, что до России у неё очередь дойдёт не скоро. Ждём отечественных решений ;)
https://www.wired.com/2017/01/alexa-conquering-world-now-amazons-real-challenge-begins/

Вот она, страшилка, становящаяся явью: софт, обучающийся писать софт для конкретных задач (и с неплохими результатами). Конечно, верящие в антропоцентризм программисты улыбнутся и скажут, что машине их не заменить. Но, похоже, пока реальное преимущество людей - как когда-то у китайской промышленности. Писать софт белковыми разработчиками тупо дешевле, чем уникальными системами, требующими дорогущих вычислительных мощностей. Однако маркетологи знают, чем кончается конкуренция на основе одной только цены в отсутствие иных преимуществ ;)
https://www.technologyreview.com/s/603381/ai-software-learns-to-make-ai-software/

Важный этап для технологий ML в медицине: впервые получено разрешение FDA (американский надзорный орган в области здравоохранения) на клиническое использование системы определения объёма желудочков, базирующейся на распознавании и анализе изображений. Для прохождения теста системе от Arterys надо было доказать, что она работает точнее человека - и это получилось. При этом, в отличие от человека, которому надо от 10 минут до получаса на получение результата, Arteris справляется за 15 сек.
Создатели стартапа полны энтузиазма: для прохождения теста использовалась обучающая выборка всего из 1000 случаев, дальнейшее обучение ещё поднимет точность. И, конечно, не только сравнительный объём желудочков сердца можно научить такую систему вычислять. Так что не Watson'ом единым :))
http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/01/20/first-fda-approval-for-clinical-cloud-based-deep-learning-in-healthcare/#6982f4a546e6

Биотехнологии не хуже информационных превращают в рутину то, что недавно казалось чистой фантастикой. Вот, например, планы по восстановлению исчезнувших видов зверей - генетические технологии позволяют это сделать. Не во всех случаях, конечно: парк Юрского периода не устроить наяву, от динозавров годного генетического материала не сохранилось. А вот запустить в природу мамонтов, волосатых носорогов или птицу додо - реально. И ученые изучают, как это правильно делать и составляют списки на реанимацию. Пара десятков зверей и птиц, которые могут к нам вернуться, перечислены в статье (с картинками).
http://www.businessinsider.com/animals-scientists-bring-back-de-extinction-2017-1/

Очень познавательный эксперимент: попытка применить классический подход нейрофизиологии (чтобы понять как работает нервная система и мозг, надо знать схему соединения элементов и картинки их активности в разных ситуациях) к анализу очень простого микропроцессора из нескольких тысяч транзисторов с известными соединениями. Оказалось, что наряду с полезными выводами обнаруживается куча артефактов: для понимания работы процессора надо анализировать не активности отдельных транзисторов, а поведение функциональных блоков, собранных из них. Очередной раз эта история нам напоминает: знание деталей структуры не позволяет создать похожее или хотя бы понять принцип действия. Нужна логика структуры. В частном случае - чтобы создавать машинный интеллект, не обязательно сначала изучить тонкости строения живого мозга; это ничему не поможет.
Ну и просто увлекательное чтение, тем более что нейрофизиологи не смолчали и указали на методические погрешности работы. Вот такие споры и двигают прогресс ;)
http://www.economist.com/news/science-and-technology/21714978-cautionary-tale-about-promises-modern-brain-science-testing-methods