• Теги
    • избранные теги
    • Разное1528
      • Показать ещё
      Компании1673
      • Показать ещё
      Страны / Регионы446
      • Показать ещё
      Люди157
      • Показать ещё
      Формат51
      Международные организации39
      • Показать ещё
      Издания56
      • Показать ещё
      Показатели40
      • Показать ещё
      Сферы3
18 сентября, 00:10

Назван самый вероятный конец человеческой цивилизации

  • 0

Физик-теоретик Макс Тегмарк из Массачусетского технологического института (США) в интервью IEEE Spectrum назвал самый вероятный негативный сценарий будущего человеческой цивилизации. Исследование искусственного интеллекта, полагает ученый, зачастую игнорирует проблему сознания.

Выбор редакции
18 сентября, 00:01

"Беспокоиться о чужом народе и государстве никто не будет" // Доктор технических наук Тимур Палташев объяснил Светлане Суховой, что нельзя доверить искусственному интеллекту

  • 0

Разговор со знающим человеком о том, насколько велики успехи в создании искусственного интеллекта. И насколько опасны

17 сентября, 23:59

Эксперимент по имитации полета на Марс завершен в США

Как сообщила научный руководитель проекта, имитировавшего условия полета на Марс, профессор Университета штата Гавайи, специалист по разработкам в области искусственного интеллекта Ким Бинстед, эксперимент успешно завершился в воскресенье на Гавайских островах

17 сентября, 19:22

Футуролог рассказал о возможности появления телепатии в будущем

В будущем люди смогут общаться с помощью телепатии, а искусственный интеллект превзойдёт человеческий, считает учёный-футуролог Хосе Луис Кордейро. Читать далее

17 сентября, 16:29

МГУ обыграл всех на хакатоне по ИИ и машинам беспилотникам: MIT, Кембриджский университет, ИТМО, китайцев

Команда Беляева, Громова и Софиюка победила. Команда Петрова, Дуканова и Гузова заняла третье место.

17 сентября, 16:29

МГУ обыграл всех на хакатоне по ИИ и машинам беспилотникам: MIT, Кембриджский университет, ИТМО, китайцев

Команда Беляева, Громова и Софиюка победила. Команда Петрова, Дуканова и Гузова заняла третье место.

17 сентября, 16:29

МГУ обыграл всех на хакатоне по ИИ и машинам беспилотникам: MIT, Кембриджский университет, ИТМО, китайцев

Команда Беляева, Громова и Софиюка победила. Команда Петрова, Дуканова и Гузова заняла третье место.

17 сентября, 13:26

Блокчейн в России свежие новости. Главные новости.

Греф не уверен, что Сбербанк будет и дальше функционировать в прежнем режиме, когда блокчейн станет повсеместной технологией. Большой вопрос, какой из видов бизнеса останется, какие организация продолжат функционировать, а какие уйдут в прошлое, сказал глава Сбербанка, отвечая на соответствующий вопрос … Читать далее →

Выбор редакции
17 сентября, 10:54

[Перевод] Почему 500 миллионов человек в Китае разговаривают с этим ИИ

Когда Ганг Сюй, 46-летний житель Пекина, должен связаться со своим канадским арендатором об арендных платежах или счетах за электроэнергию, он открывает приложение под названием iFlytek Input в своём смартфоне и нажимает значок, похожий на микрофон, а затем начинает говорить. Программное обеспечение превращает его китайские слова в текстовые сообщения на английском языке и отправляет их канадскому арендатору. Оно также переводит английские текстовые сообщения арендатора на китайские, позволяя прозрачное общение. Читать дальше →

17 сентября, 09:22

Сбербанк намерен реализовать 160 проектов с использованием ИИ

До конца 2018 года Сбербанк реализует более 160 проектов, включающих в себя использование искусственного интеллекта, об этом заявил глава крупнейшего в Российской Федерации банка Герман Греф.

17 сентября, 07:53

Renault Symbioz — автономный электрокар как часть умного дома

На Международном моторшоу во Франкфурте представлен концептуальный электромобиль Renault Symbioz – транспортное средство, которое не только легко интегрируется с домом владельца, но и с его жизненным укладом. Основная идея Symbioz заключается в том, что к 2030 году востребованными станут автономные, электрические, подключённые транспортные средства, которые будут взаимодействовать с "умными” домами, городской инфраструктурой и другими автомобилями.

17 сентября, 07:48

Упавший самолет в Сочи последние новости. Все последние сведения.

— Илон Маск назвал искусственный интеллект самой большой угрозой человечеству, хуже Северной Кореи. Согласны с ним? — Независимо от того, миф это или нет, а Эйнштейн – край статистической функции. По отдельным людям нельзя судить об обществе в целом. Об … Читать далее →

17 сентября, 07:22

Бесполезность ВИА, таинственные исследования «Сбера» и бесплатный обмен однушки на трёшку

1. На «Руксперте» вышла большая статья про альтернативную энергетику. Если вкратце — в России в силу нашего географического положения ни ветер, ни солнечная энергия не являются интересными. Ставку стоит делать на атомные станции, благо по атомными технологиям мы сейчас впереди всей планеты:

17 сентября, 05:30

Education to nurture an ecosystem of genius

SHANGHAI has always been a city of transformation so prominent on the world stage, and as it continues to grow and invent its future in these times of artificial intelligence and increasing urbanization,

17 сентября, 01:20

Лера Кудрявцева биография фото личная жизнь скандалы на 17.09.2017 г. Срочная информация.

Порталу Dni.ru стало известно, что героиней будущего выпуска «Секрета на миллион» будет Дана Борисова — у корреспондентов оказалось видео, на котором запечатлены фрагменты съемок. Вся Российская Федерация с замиранием сердца следила за перипетиями судьбы телеведущей Даны Борисовой. Поклонники убеждены: Лера Кудрявцева не должна была ворошить прошедшее … Читать далее →

16 сентября, 23:32

The Future of Artificial Intelligence, According to Pop Culture

The many future outcomes from AI makes for a sci-fi writer's dream. Here's an entertaining look at what pop culture sees coming from the rise of machines. The post The Future of Artificial Intelligence, According to Pop Culture appeared first on Visual Capitalist.

16 сентября, 22:45

Дима Билан последние новости. Горячие новости.

Напомним, что в команде любого наставника после «слепых прослушиваний» должно оказаться четырнадцать конкурсантов. Не оставили их без внимания и наставники, нажав на заветную кнопку. Накануне вечером на экранах страны зрители увидели очередной выпуск «Слепых прослушиваний» шестого сезона вокального телешоу «Голос», который вышел на «Первом канале». В государственной … Читать далее →

Выбор редакции
16 сентября, 22:08

[recovery mode] Выращивание искусственного интеллекта на примере простой игры

В этой статье я поделюсь опытом выращивания простейшего искусственного интеллекта (ИИ) с использованием генетического алгоритма, а также расскажу про минимальный набор команд, необходимый для формирования любого поведения. Результатом работы стало то, что ИИ, не зная правил, самостоятельно освоил игру крестики-нолики и нашел слабости ботов, которые играли против него. Но начал я с еще более простой задачи. Читать дальше →

16 сентября, 21:53

Сбербанк намерен реализовать 160 проектов с использованием ИИ

До конца 2018 года Сбербанк реализует более 160 проектов, включающих в себя использование искусственного интеллекта, об этом заявил глава крупнейшего в Российской Федерации банка Герман Греф.

Выбор редакции
16 сентября, 21:00

Max Tegmark: ‘Machines taking control doesn’t have to be a bad thing’

The artificial intelligence expert’s new book, Life 3.0, urges us to act now to decide our future, rather than risk it being decided for usAfew years ago the cosmologist Max Tegmark found himself weeping outside the Science Museum in South Kensington. He’d just visited an exhibition that represented the growth in human knowledge, everything from Charles Babbage’s difference engine to a replica of Apollo 11. What moved him to tears wasn’t the spectacle of these iconic technologies but an epiphany they prompted.“It hit me like a brick,” he recalls, “that every time we understood how something in nature worked, some aspect of ourselves, we made it obsolete. Once we understood how muscles worked we built much better muscles in the form of machines, and maybe when we understand how our brains work we’ll build much better brains and become utterly obsolete.” Continue reading...

02 июня, 01:01

Главный секрет Искусственного Интеллекта: никто не знает как он работает

В прошлом году на тихих дорогах Монмут-Каунти, штат Нью-Джерси, появился странный беспилотный автомобиль. Экспериментальный аппарат, разработанный Nvidia, внешне не отличался от других автономных автомобилей, но тем не менее не был похож на то, что продемонстрировали Google, Tesla или General Motors. Автомобиль не выполнял инструкции инженеров или программистов. Вместо этого он полностью полагался на алгоритм, который учился водить, наблюдая, как человек делает это.Научить автомобиль вести себя подобным образом было внушительным достижением. Однако тревогу вызывает то, что непонятно машина принимает решения. Информация от датчиков автомобиля поступает прямо в огромную сеть искусственных нейронов, которые обрабатывают данные, а затем доставляют команды, необходимые для управления рулевым колесом, тормозами и другими системами. Результат, кажется, соответствует реакциям, которые вы ожидаете от человека-водителя. Но что, если однажды он сделает что-то неожиданное, например, врежется в дерево или заглохнет на зелёном? На данный момент трудно будет понять почему. Система настолько сложна, что даже инженеры, разработавшие её, испытывают сложности в установлении причин отдельных действий. И вы не можете спросить её: нет очевидного способа создать такую ​​систему, чтобы она всегда могла объяснить, почему она сделала то, что она сделала.Таинственный ум этого автомобиля свидетельствует о надвигающейся проблеме. Базирующаяся в автомобиле технология искусственного интеллекта, известная как глубокое обучение, оказалась очень эффективной при решении проблем за последние годы, и она широко применяется для таких задач, как распознавание изображений, голоса и языковой перевод. Сейчас есть надежда, что такие же методы смогут диагностировать смертельные болезни, принимать решения в торговле на миллионы долларов и делать бесчисленное множество других вещей для преобразования целых отраслей.Но этого не произойдёт — или не должно произойти — если мы не найдём способы сделать такие методы, как глубокое обучение, более понятными их создателям и подотчётными пользователям. В противном случае будет трудно предсказать, когда могут произойти сбои, а они неизбежны. Это одна из причин, по которой автомобиль Nvidia все ещё экспериментален.Уже сейчас математические модели используются для определения того, кто заслуживает условно-досрочного освобождения, кто достоин получения кредита, а кого следует взять на работу. Если бы вы могли получить доступ к этим математическим моделям, можно было бы понять их рассуждения. Но банки, военные, работодатели и другие теперь обращают внимание на более сложные подходы, которые могут сделать автоматизированное принятие решений совершенно непостижимым. Глубокое обучение — наиболее распространённый из этих подходов, представляет собой принципиально иной путь программирования компьютеров. «Эта проблема уже актуальна, и в будущем она будет гораздо более актуальной», — говорит Томми Яаккола, профессор Массачусетского технологического института, который работает над приложениями машинного обучения. «Неважно инвестиционное ли это решение, медицинское или, возможно, военное, вы не захотите просто полагаться на метод из «чёрного ящика».Уже существует аргумент по поводу того, что возможность допросить систему ИИ о том, как она пришла к своим выводам, является фундаментальным юридическим правом. Начиная с лета 2018 года, Европейский Союз может потребовать, чтобы компании давали пользователям объяснения решений, которые принимают автоматизированные системы. Это может быть невозможно даже для систем, которые кажутся относительно простыми, таких как приложения и веб-сайты, которые используют глубокое обучение для показа рекламы или рекомендации песен. Компьютеры, которые запускают эти службы, запрограммированы сами собой, и они делают это так, что мы не можем понять. Даже инженеры, которые строят эти приложения, не могут полностью объяснить их поведение.Это поднимает ошеломляющие вопросы. По мере развития технологии, мы, возможно, вскоре пересечём некоторый порог, за которым использование ИИ потребует большего доверия. Конечно, мы, люди, не всегда можем по-настоящему объяснить наши мыслительные процессы — но мы находим способы интуитивно доверять и оценивать поведение других людей. Будет ли это также возможно с машинами, которые думают и принимают решения иначе, чем мы? Человечество никогда раньше не строило машины, которые принимают решения неведомым даже их создателям образом. Насколько мы можем доверять разумным машинам, которые могут быть непредсказуемыми и непостижимыми? Эти вопросы отправили меня в путешествие к самому передовому краю исследований в области алгоритмов искусственного интеллекта, в ходе которых я посетит Google, Apple и многие другие места, а также встретился с одним из великих философов нашего времени.Художник Адам Феррисс создал это и следующее в статье изображение, с помощью программы Deep Dream, которая настраивает картинку так, чтобы глубокой нейронной сети было удобнее его распознавать. Изображения были получены с использованием слоя нейронной сети среднего уровняВ 2015 году исследовательская группа в больнице Маунт Синай в Нью-Йорке решила ​​применять глубокое обучение в обширной базе данных больницы о пациентах. Этот набор данных содержит сотни переменных, взятых из результатов тестирования, визитов к врачу и т. д. Полученная в результате программа, которую исследователи назвали Deep Patient, была обучена с использованием данных примерно 700 000 человек, а при тестировании на новых данных она оказалась невероятно хороша при прогнозировании болезни. Без какой-либо экспертной инструкции Deep Patient обнаружил шаблоны, скрытые в больничных данных, которые указывали на то, что люди находились на пути к широкому спектру заболеваний, включая рак печени. «Существует много замечательных методов прогнозирования заболеваний на основе записей пациента», — говорит Джоэл Дадли, возглавляющий команду Маунт Синай. Но, добавляет он, «Deep Patient просто потрясающ».В то же время Deep Patient немного озадачивает. Похоже, что он на удивление хорошо обнаруживает зарождение психических расстройств, таких как шизофрения. Но поскольку шизофрения, как известно, трудно поддаётся предсказанию для медиков, Дадли задался вопросом как это возможно. Он все ещё не знает. Новый инструмент не даёт представления о том, как он это делает. Если что-то вроде Deep Patient на самом деле собирается помочь врачам, в идеале он должен объяснить свой прогноз, дабы убедить их в том, что он является точным и оправдать, скажем, изменение в лекарствах, которые будут назначены. «Мы можем построить эти модели, — печально говорит Дадли, — но мы не знаем, как они работают».Искусственный интеллект не всегда был таким. С самого начала были две мыслительные школы которые спорили по поводу того, насколько понятным или объяснимым должен быть ИИ. Многие думали, что имеет смысл создавать машины, которые рассуждали по правилам и логике, делая их внутренний диалог прозрачным для любого, кто хотел бы изучить код. Другие считали, что интеллект будет легче проявляться, если бы машины будут черпать вдохновение в биологии и будут учиться, наблюдая и переживая. Это означало, что компьютерное программирование должно происходить у него в голове. Вместо написания команд программистом программа генерирует свой собственный алгоритм на основе данных примера и желаемого результата. Технологии машинного обучения, которые позже эволюционировали в самые мощные сегодня системы ИИ, следуют последнему пути: машина, по сути, сама программирует себя.Сначала этот подход имел ограниченное практическое применение, и в 1960-х и 70-х годах он оставался в основном ограниченным. Затем возобновился интерес к компьютеризации многих отраслей и появлению больших массивов данных. Это вдохновило разработку более мощных методов машинного обучения, особенно новых версий одной из них, известной как искусственная нейронная сеть. К 1990-м годам нейронные сети могли автоматически оцифровывать рукописные символы.Но только в начале этого десятилетия, после нескольких хитроумных ухищрений и уточнений, очень большие или «глубокие» нейронные сети продемонстрировали значительное улучшение автоматического восприятия. Именно глубокое обучение «виновно» в сегодняшнем росте возможностей ИИ. Оно дало компьютерам необычайные возможности, такие как способность распознавать произносимые слова почти так же хорошо, как и человек — слишком сложный навык, чтобы вручную обучить ему машину. Глубокое обучение трансформировало компьютерное зрение и значительно улучшило машинный перевод. В настоящее время оно используется для руководства всеми видами ключевых решений в медицине, финансах, производстве и за его пределами.Адам Феррис и DeepDreamРабота любой технологии машинного обучения по своей природе более непрозрачна даже для компьютерных специалистов, чем вручную написанная система. Это не значит, что все будущие техники искусственного интеллекта будут одинаково непознаваемы. Но по своей природе глубокое обучение — особенно глубокий чёрный ящик.Вы не можете просто заглянуть внутрь глубокой нейронной сети, чтобы увидеть, как она работает. Аргументация сети встроена в поведение тысяч смоделированных нейронов, расположенных в десятках или даже сотнях сложно взаимосвязанных слоёв. Каждый нейрон в первом слое получает вводную, как и интенсивность пикселя в изображении, а затем выполняет вычисление перед выводом нового сигнала. Эти выходные сигналы передаются в сложной сети нейронам следующего уровня и так далее, пока не будет получен общий результат. Кроме того, существует процесс, известный как back-propagation, который корректирует вычисления отдельных нейронов таким образом, чтобы сеть научилась производить желаемый результат.Множество уровней в глубокой сети позволяют распознавать вещи разной сложности абстракции. Например, в системе, предназначенной для распознавания собак, нижние слои распознают простые вещи, такие как контуры или цвет; более высокие слои распознают более сложные вещи, такие как мех или глаза; и уже самый верхний слой идентифицирует весь объект как собаку. Такой же подход может быть применён и к другим вводным, которые заставляют машину обучать себя: звукам, которые составляют слова в речи, буквам и словам, которые создают предложения в тексте, движениям рулевого колеса, необходимым для вождения.Использовались оригинальные стратегии, чтобы попытаться отследить и таким образом объяснить более подробно, что происходит в таких системах. В 2015 году исследователи из Google изменили алгоритм распознавания изображений на основе глубокого обучения, чтобы вместо того, чтобы определять объекты на фотографиях, он генерировал или изменял их. За счёт эффективного выполнения алгоритма в обратном порядке, они хотели обнаружить функции, которые программа использует для распознавания, скажем, птиц или зданий. Полученные изображения, созданные проектом, известным как Deep Dream, продемонстрировали гротескных инопланетных животных, появлявшихся из облаков и растений, радужные пагоды, цветущие среди лесов и горных хребтов. Изображения доказали, что глубокое обучение необязательно полностью непостижимо: алгоритмы основываются на знакомых визуальных функциях, таких как птичий клюв или перья. Но изображения также намекали на то, насколько глубокое обучение отличается от человеческого восприятия, и как оно интерпретирует артефакты, которые мы могли бы проигнорировать. Исследователи Google отметили, что когда его алгоритм генерировал изображения гантели, он также генерировал человеческую руку, удерживающую её. Машина пришла к выводу, что рука является частью вещи.Дальнейший прогресс был достигнут благодаря использованию идей, заимствованных из неврологии и когнитивной науки. Группа во главе с доктором из Университета Вайоминга Джеффом Клюном (Jeff Clune) использовала аналоговый эквивалент оптических иллюзий для тестирования глубоких нейронных сетей. В 2015 году группа Клюна продемонстрировала, как определённые изображения могут обмануть такую ​​сеть и заставить её воспринимать вещи, которых там нет, потому что изображения используют низкоуровневые шаблоны, которые ищет система. Один из сотрудников Clune, Джейсон Йосинский, также создал инструмент, который действует как зонд в мозге. Его инструмент нацелен на любой нейрон в середине сети и ищет изображение, которое активирует его больше всего. Изображения, которые появляются, являются абстрактными (представьте, что импрессионисты рисуют фламинго или школьный автобус), вынося на первый план таинственную природу способностей машины воспринимать вещи.Однако нам нужно больше, чем просто заглянуть в мышление ИИ, и простого решения нет. Именно взаимодействие вычислений внутри глубокой нейронной сети имеет решающее значение для распознавания образов более высокого уровня и принятия сложных решений, но эти вычисления являются паутиной математических функций и переменных. «Если бы у вас была очень маленькая нейронная сеть, вы могли бы её понять», — говорит Яаккола. «Но как только она становится очень большой и имеет тысячи единиц на слой при сотнях слоёв, тогда всё становится совершенно непонятным».В офисе рядом с Яакколой работает Регина Барзилай, профессор Массачусетского технологического института, которая намерена применять машинное обучение в медицине. Метод был удивительным сам по себе, но Барзилай был также встревожен тем, что современные методы статистического и машинного обучения не использовались для оказания помощи в онкологических исследованиях или для руководства по лечению пациентов. Она говорит, что ИИ обладает огромным потенциалом для медицины, но понимает, что этот потенциал будет означать выход за рамки одних лишь медицинских записей. Она предлагает использовать больше необработанных данных, которые, по её словам, в настоящее время недостаточно используются: «обработка изображений, данных патологии, всей этой информации».После того, как она закончила изучать лечение рака в прошлом году, Барзилай и её ученики начали работать с врачами в больнице Массачусетса, чтобы разработать систему, способную выявлять патологии и идентифицировать пациентов с определёнными клиническими характеристиками, которые исследователи могли бы хотеть изучить. Тем не менее, Барзилай понял, что системе необходимо будет объяснить свои аргументы. Итак, вместе с Яакколой и учеником она добавила шаг: система извлекает и выделяет отрывки текста, которые являются репрезентативными по найденному шаблону. Барзилай и её ученики также разрабатывают алгоритм глубокого обучения, способный обнаруживать ранние признаки рака молочной железы по изображениям маммограммы, и они направлены на то, чтобы дать этой системе некоторую способность объяснить ёе рассуждения. «Вам действительно нужно создать цикл, в котором машина и человек будут сотрудничать», — говорит Барзилай.Насколько хорошо мы можем поладить с машинами, которые непредсказуемы и непостижимы?Американские военные вкладывают миллиарды в проекты, которые будут использовать машинное обучение для пилотирования транспортных средств и самолетов, выявлять цели и помогать аналитикам просеивать огромные груды разведывательных данных. Здесь больше, чем где-либо ещё, даже больше, чем в медицине, мало места для алгоритмической тайны, и министерство обороны определило объяснимость как ключевой камень преткновения.Дэвид Ганнинг, менеджер программ в Агентстве перспективных исследований обороны, наблюдает за программой под названием Explainable Artificial Intelligence. Ветеран агентства, который ранее курировал проект DARPA, позднее переродившийся в Siri, Ганнинг говорит, что автоматизация примерима в бесчисленных военных областях. Аналитики тестируют машинное обучение как способ выявления закономерностей в огромных количествах шпионских данных. В настоящее время разрабатываются и тестируются многие беспилотные наземные транспортные средства и летательные аппараты. Но солдаты, вероятно, не будут чувствовать себя комфортно в роботизированном танке, который не будет им ничего объяснять, а аналитики будут неохотно работать с информацией без каких-либо рассуждений. «Часто характер этих систем машинного обучения приводит к появлению множества ложных тревог, поэтому аналитику Intel действительно нужна дополнительная помощь, чтобы понять, почему была сделана та или иная рекомендация», — говорит Ганнинг.В марте этого года DARPA выбрало 13 проектов из академических и промышленных кругов для финансирования по программе Ганнинга. Некоторые из них могли опираться на работу, возглавляемую Карлосом Гестрином, профессором Вашингтонского университета. Он и его коллеги разработали способ, позволяющий системам машинного обучения обосновывать свои результаты. По сути, в рамках этого метода компьютер автоматически находит несколько примеров из набора данных и даёт по ним короткое пояснение. Например, система, предназначенная для классификации сообщений электронной почты, поступающих от террориста, может обрабатывать миллионы сообщений при подготовке и принятии решений. Но, используя подход вашингтонской команды, она может выделить определённые ключевые слова в сообщении. Группа Гестрина также разработала способы для систем распознавания изображений, чтобы распознать их алгоритмы, выделив наиболее важные части изображения.Один из недостатков этого подхода и других подобных ему, состоит в том, что предоставленные объяснения всегда будут упрощены, что означает, что некоторые важные сведения могут быть потеряны на этом пути. «Мы не достигли мечты, согласно которой в ИИ беседует с нами и объясняет свои действия», — говорит Гестрин — «мы далеко от истинной интерпретации ИИ».Неясности не должно быть в ситуациях с высокими ставками, таких как диагностика рака или военные манёвры. Знание рассуждений ИИ также будет иметь решающее значение, если технология станет общей и полезной частью нашей повседневной жизни. Том Грубер, возглавляющий команду Siri в Apple, говорит, что объяснимость — это ключевое соображение для его команды, поскольку она пытается сделать Siri более умным и способным виртуальным помощником. Грубер не комментирует конкретные планы относительно будущего Siri, но легко представить, что если вы получите рекомендацию ресторана от Siri, то захотите узнать, на чём были основаны её выводы. Руслан Салахутдинов, директор отдела исследований ИИ в Apple и адъюнкт-профессор Университета Карнеги-Меллона, видит объяснимость в качестве основы эволюции отношений между людьми и интеллектуальными машинами. «Это приведёт к доверию» — говорит он.Так же, как многие аспекты человеческого поведения невозможно объяснить подробно, возможно, и для ИИ не получится объяснить все, что он делает. «Даже если кто-то может дать вам разумное объяснение [его или её действий], оно, вероятно, будет неполно, и то же самое может быть справедливо для ИИ», говорит Кьюн из Университета Вайоминга. «Это может быть только часть природы интеллекта, только часть доступна рациональному объяснению. Некоторые из них просто инстинктивны, или подсознательны, или непостижимы».Если это так, то на каком-то этапе нам, возможно, придётся просто довериться мнению ИИ или обойтись без его использования. Точно так же, как общество строится на контракте ожидаемого поведения, нам нужно будет проектировать системы ИИ, чтобы уважать наши социальные нормы и соответствовать им. Если мы хотим создавать роботизированные танки и другие машины для убийства, важно, чтобы принятие ими решений соответствовало нашим этическим суждениям.Чтобы исследовать эти метафизические концепции, я отправился в Университет Тафтса для встречи с Дэниелом Деннеттом, известным философом и ученым-когнитивистом, который изучает сознание и ум. Глава последней книги Деннетта «От бактерии до Баха и обратно», энциклопедического трактата о сознании, предполагает, что естественная часть эволюции самого интеллекта — это создание систем, способных выполнять задачи, которые их создатели не могут выполнить. «Вопрос в том, что нам нужно сделать, чтобы сделать наше детище разумным: какие стандарты мы требуем от них и от нас самих?» — говорит он мне в своем захламлённом кабинете в идиллическом университетском городке.У него также есть одно предупреждение. «Я думаю, что, если мы собираемся использовать эти вещи и полагаться на них, тогда давайте крепко задумаемся о том, как и почему они дают нам ответы, насколько это возможно», — говорит он. Но так как не может быть идеального ответа, мы должны быть так же осторожны в объяснениях ИИ – также, как и в человеческих обьяснениях — независимо от того, насколько умна машина. «Если она не может достичь успеха в обьяснении нам своей логики, — говорит он, — тогда не доверяйте ей».MIT Technology Review. Автор: Уйилл Кнайт, (с)

20 марта, 23:30

Эпоха класса бесполезных

Историк Ювал Ноа Харари делает неожиданное предсказание: так же, как массовая индустриализация создала рабочий класс, революция ИИ создаст новый класс бесполезных.Возможно, самый важный вопрос экономики 21-го века: что делать со всеми лишними людьми, если у компаний высокоразвитые алгоритмы, которые могут делать почти все лучше, чем люди?Это совсем не новый вопрос. Люди давно опасаются, что механизация может привести к массовой безработице. Подобного не происходило никогда, потому что когда старые профессии становились неактуальными — появились новые, и всегда было что-то, что люди могли бы делать лучше, чем машины. Но это не закон природы, и ничто не гарантирует, что такая же ситуация сохранится в будущем. Идея о том, что люди всегда будут иметь уникальную способность недосягаемую для бессознательных алгоритмов — выдача желаемого за действительное. Нынешний научный ответ на эту несбыточную мечту можно резюмировать тремя простыми принципами:Организмы — это алгоритмы. Каждое животное, включая Homo sapiens, представляет собой совокупность органических алгоритмов, сформированных естественным отбором за миллионы лет эволюции.Алгоритмические вычисления не зависят от материалов, из которых построен калькулятор. Будь то счёты из дерева, железа или пластика, два бусины плюс два бусины равны четырём бусинам.Следовательно, нет оснований думать, что органические алгоритмы могут делать то, что неорганические алгоритмы никогда не смогут реплицировать или превзойти. Пока вычисления остаются в силе, какое значение имеют алгоритмы, состоящие из углерода или кремния?Истиной является то, что в настоящее время существует множество вещей, с которыми органические алгоритмы справляются лучше, чем неорганические, и эксперты неоднократно заявляли, что некоторые вещи «навсегда» останутся вне досягаемости неорганических алгоритмов. Но «навсегда» часто означает обозримый период не более десятилетия или двух. До недавнего времени распознавание лиц было любимым примером того, что легко даётся младенцам, но недоступно самым мощным компьютерам. Сегодня программы распознавания лиц способны идентифицировать людей гораздо эффективнее и быстрее, чем люди. В 2004 году профессор Франк Леви из Массачусетского технологического института и профессор Ричард Мурнайн из Гарварда опубликовали исследование о рынке труда, в котором перечислены те профессии, которые, скорее всего, будут автоматизированы. Вождение грузовика приводилось в качестве примера работы, которая в обозримом будущем не подвергнется автоматизации. Всего лишь 10 лет спустя Google и Tesla могут не только представить подобную технологию, но и фактически сделать такого водителя возможным.99 процентов человеческих качеств и способностей просто избыточны для большинства современных профессий.Фактически, со временем становится проще и проще заменять людей компьютерными алгоритмами не только потому, что алгоритмы становятся более умными, но и потому, что люди профессионализуются. Древние охотники-собиратели осваивали самые разнообразные навыки, чтобы выжить, поэтому было бы очень сложно спроектировать робота-охотника-собирателя. Такой робот должен был бы знать, как подготовить наконечники копья из кремния, уметь найти съедобные грибы в лесу, выследить мамонта, координировать охоту с десятком других охотников и использовать лекарственные травы для перевязки любых ран. Однако таксист или кардиолог специализируется в гораздо более узкой нише чем охотник-собиратель, что облегчает их замену на ИИ. Компьютер не приближается к человеческому существованию, просто 99 процентов человеческих качеств и способностей просто для выполнения большинства современных работ. Для искусственного интеллекта, дабы вытеснить людей с рынка труда, нужно лишь опередить нас в специфических способностях, которые требует конкретная профессия.Поскольку алгоритмы выталкивают людей с рынка труда, богатство и власть могут сосредоточиться в руках крошечной элиты, которая владеет всемогущими алгоритмами, создавая беспрецедентное социальное и политическое неравенство. Как альтернативный вариант, сами алгоритмы могут стать собственниками. Человеческое право уже признает интерсубъективные сущности, такие как корпорации, нации, «юридические лица». Хотя у Toyota или Аргентины нет ни тела, ни ума, они подчиняются международным законам, могут владеть землёй и деньгами, могут подать в суд или выступать в суде ответчиками. Скоро мы сможем присвоить подобный статус алгоритмам. Алгоритм сможет после этого владеть транспортной империей или венчурным фондом, не подчиняясь желаниям какого-либо человека. Прежде чем отвергнуть данную мысль учтите, что большая часть нашей планеты уже юридически принадлежит нечеловеческим интерсубъективным образованиям, а именно нациям и корпорациям. Так же, как 5000 лет назад большая часть Шумера принадлежала воображаемым богам, таким как Энки и Инанна.Так что же будут делать люди? Часто утверждается, что искусство даёт нам нашу замечательную, конкретно человеческую уникальность. Неужели в мире, где компьютеры заменят врачей, водителей, учителей и даже землевладельцев, все станут художниками? Однако трудно понять, почему художественное творчество защищено от нашествия алгоритмов. Согласно наукам о жизни, искусство не является продуктом какого-то заколдованного духа или метафизической души, а скорее плодом органических алгоритмов, распознающих математические модели. Если это так, то нет причин, по которым неорганические алгоритмы не могли бы справиться с такой задачей.Есть несколько безопасных видов работ: вероятность того, что алгоритмы заменят археологов — всего 0,7 процента.В XIX веке промышленная революция создала огромный городской пролетариат, и социализм получил широкое распространение, потому что никакому другому вероисповеданию не удалось ответить на беспрецедентные потребности, надежды и опасения этого нового рабочего класса. Либерализм в конечном счёте победил социализм, только приняв лучшие части социалистической системы. В XXI веке мы можем стать свидетелями создания огромного нового класса безработных: людей, лишённых какой-либо экономической, политической или даже художественной ценности, которые ничего не делают для процветания, власти и славы общества. Этот «бесполезный класс» не будет просто безработным — он будет неработоспособным.В сентябре 2013 года два исследователя из Оксфорда Карл Бенедикт Фрей и Майкл А. Осборн опубликовали работу «Будущее занятости», в которой исследовали вероятность того, что в течение ближайших 20 лет компьютерные алгоритмы подчинят себе различные профессии, и в результате установили, что 47 процентов рабочих мест в США подвергаются высокому риску. Например, существует 99-процентная вероятность того, что к 2033 году работники сферы телемаркетинга и страховые агенты потеряют свои рабочие места, а их заменят алгоритмы. 98 процентов составояет вероятность того, что то же самое произойдёт со спортивными судьями. Кассиры — 97 процентов. Шеф-повары — 96 процентов. Официанты — 94 процента. Параюристы — 94 процента. Туристические гиды — 91 процент. Пекари — 89 процентов. Водители автобусов — 89 процентов. Строительные рабочие — 88 процентов. Ассистенты ветеринаров — 86 процентов. Охранники — 84 процента. Матросы — 83 процента. Бармены — 77 процентов. Архивисты — 76 процентов. Плотники — 72 процента. Спасатели — 67 процентов. Есть, конечно, несколько рабочих мест, за которые не стоит переживать. Вероятность того, что компьютерные алгоритмы заменят к 2033 году археологов составляет всего 0,7 процента, поскольку их работа требует очень сложных типов распознавания образов и не приносит огромных прибылей, поэтому маловероятно, что корпорации или правительство сделают необходимые инвестиции для автоматизации археологии в рамках следующих 20 лет.Большинство из того, что дети в настоящее время изучают в школе, скорее всего станет неактуальным к тому времени, когда им исполнится 40.Конечно, к 2033 году, скорее всего, появится множество новых профессий — например, дизайнеры виртуальной реальности. Но такие профессии, вероятно, потребуют гораздо больше творчества и гибкости, чем текущие работы, и неясно смогут ли 40-летние кассиры или страховые агенты стать VR-дизайнерами (попытайтесь представить себе виртуальный мир, созданный страховым агентом!). И даже если они это сделают, темпы прогресса таковы, что в течение следующего десятилетия им, возможно, придётся снова переучиваться. В конце концов, алгоритмы могут превзойти людей в проектировании виртуальных миров. Главная проблема — не создание новых рабочих мест. Главная проблема заключается в поиске работ, которые люди выполняют лучше, чем алгоритмы.Так как мы не знаем, как рынок труда будет выглядеть в 2030 или 2040 году, сегодня мы не знаем, чему учить наших детей. Большинство из того, что они в настоящее время изучают в школе, скорее всего станет неактуальным к тому времени, когда им исполнится 40. Традиционно жизнь делится на две основные части: период обучения, а затем период работы. Очень скоро эта традиционная модель станет совершенно устаревшей, и единственным способом остаться в игре для людей будет условие постоянного обучения на протяжении всей их жизни, постоянное саморазвитие. Многие, если не большинство людей не смогут этого сделать.Предстоящее технологическое процветание, вероятно, сделает возможным обеспечение питания и жизнедеятельности людей без каких-либо усилий с их стороны. Но как обеспечить их занятость и удовлетворение? Одним из вариантов могут стать наркотики и компьютерные игры. Ненужные люди смогут тратить все больше времени в трёхмерном мире виртуальной реальности, что даст им гораздо больше эмоций чем грубая реальность улицы. Однако такое развитие событий нанесло бы смертельный удар по либеральной вере в святость человеческой жизни и человеческого опыта. Что свято для бесполезных бомжей, которые проводят свои дни, потребляя искусственные переживания?Некоторые эксперты и мыслители, такие как Ник Бостром (TED Talk: Что происходит, когда наши компьютеры станут умнее, чем мы?), предупреждают, что подобная деградация человечества маловероятна, ибо как только искусственный интеллект превзойдёт человеческий, то он может просто уничтожить его. ИИ, скорее всего, сделает это либо из опасения, что человечество отвернётся от него и попытается вытащить вилку из розетки, либо будет преследовать какую-то непостижимую цель. Ведь людям будет чрезвычайно сложно контролировать мотивацию системы, более умную, чем они сами.Даже предварительное программирование ИИ с кажущимися благими целями может иметь неприятные последствия. Один популярный сценарий представляет собой корпорацию, разрабатывающую первый искусственный суперинтеллект и дающую ему невинное задание, такое как вычисление числа пи. Прежде чем кто-либо поймёт, что происходит, ИИ захватит всю планету, уничтожит человеческую расу, запустит экспансию во все концы галактики и превратит всю известную вселенную в гигантский суперкомпьютер, который миллиарды и миллиарды лет будет вычислять число пи точнее и точнее. В конце концов, это божественная миссия, которую дал ему Творец.Материал — выдержки из книги Ювала Ноа Харари«Homo Deus: Краткая история будущего». Оригинал: TED

16 марта, 21:34

Рэй Курцвейл: “Сингулярность наступит в 2029 году и сделает людей лучше”

Как только человечество выгрузит свое сознание в облако, нам не придется держать в уме лишнюю информацию. Новые области мозга начнут развиваться, люди станут умнее, талантливее и привлекательнее, прогнозирует футуролог и идеолог сингулярности Рэй Курцвейл. читать далее

19 февраля, 22:42

Топ-100 бесплатных онлайн-курсов ведущих мировых университетов

Онлайн-образование продолжает набирать популярность ввиду своей практичности (можно не выходить из дома) и доступности (знания, за которые не нужно платить). Конечно, дипломы за прохождения курсов в интернете не дают, но в современном мире «корочка» — […]

11 февраля, 08:17

Искусственный интеллект (Matrix has you)

Первая страна или организация, которые разработают прототип искусственного интеллекта второго уровня, - получают невероятные конкурентные преимущества во всех ключевых сферах человеческой жизни.Области применения ИИ самые различные:Автоматическая классификация текста, фото, аудио и видео. Например, алгоритм по паттернам анализирует коллекцию фото и в автоматическом режиме группирует в разделы «люди», «природа», «животные», «строения» и т.д. Или алгоритм, который автоматически в видео потоке находит вероятное соответствие определенной тематике с целью блокировки или чего-то еще, т.е. порно, сцены с насилием и экстремистского характера и прочее. Или анализ звуковой дорожки, чтобы найти элементы схожести, плагиата с лицензионными произведениями.Автоматический поиск и фильтрация информации по заданным условиям. Например, выборка и группировка по приоритету (с созданием развесовки) всей информации, которая может соответствовать террористическому характеру или определенным новостям, событиям. Активно применяется в поисковых системах и спецслужбами.Автоматическое создание типичного новостного контента, как правило примитивная обзорная аналитика в экономических и финансовых областях, созданная роботом.Создание развитых торговых алгоритмов на финансовых рынках для предсказания наиболее вероятного движения цен после анализа исторических паттернов.Анализ страховых случаев в пределах заданных условий. Вероятность страхового случая, исходя из экзогенных и эндогенных факторов.Медицинская диагностика. Предсказание риска заболевания, исходя из анализа опыта медицинской практики с классификацией причин заболевания после ввода расширенных кондиций пациента.Распознавание речи и перевод текста.Поиск и блокировка потенциальных вредоносных программ эвристическим методом, что активно применяется в передовых антивирусах.Разработка игрового искусственного интеллекта для игровых ботов (NPC, компьютерных противников).Разработка ИИ для оппонента человеку в шахматах, покере и любых других логических играх.Прогнозирование погоды.Высокоуровневый анализ потоков. Активно может применяться в анализе автомобильного трафика, чтобы грамотно калибровать светофоры и расширять дороги в соответствии с пропускной способностью и дорожной активностью: торговой активности, чтобы вовремя распределять товары на складах и полках магазинов, в ЖКХ, энергетике и т.д.Различные компьютерные собеседники и консультанты, чтобы заменить людей в call центрах.Многие другие виды и подвидыИскусственный интеллект условно можно подразделить на прототип первого, второго и третьего уровня.Искусственный интеллект первого уровня (ИИ 1) – это высокоразвитая алгоритмическая среда, позволяющая анализировать сверх большие массивы информации по заданным мат.моделям и критериям. ИИ первого уровня активно применяется в настоящее время среди различных государственных и корпоративных структур в областях, которые были указаны выше.Фактически, фундаментом ИИ 1 является высокоуровневый анализ паттернов, массивов данных и поиск соответствия с целью группировки, классификации, синтезирования информации и последующего прогнозирования. Есть спектр входных условий, есть формализованный накопленный исторический опыт, записанный машинным языком и есть развитый алгоритм анализа информации.В широком смысле ИИ 1 не является полноценным ИИ, т.к. это лишь комплекс жестко фиксированных скриптов и алгоритмом, которые написаны программистами и управляются операторами.Например, кто играл в компьютерные игры знает, что компьютерные противники достаточно тупы и предсказуемы, даже в современных ААА проектах. Это не является полноценным ИИ, а лишь набор скриптов, команд действия и взаимодействия с окружающей средой. Например, вы попали в поле зрения игрового бота, у которого программистом заданы весьма ограниченные действия (отойти, пригнуться, бежать, стрелять и т.д.), которые в свою очередь зависят от игрового окружения. Но компьютерный противник не действует самостоятельно, он не мыслит подобно человеку, а функционирует в строго отведенных границах. По сути, это набор скриптов, написанных на основе циклических процедур while..do или условных if...then.Искусственный интеллект второго уровня (ИИ 2) отличается от ИИ 1 тем, что:Способен действовать вне рамок заданных алгоритмов, скриптов программистов и без контроля оператора.Способен к эффективному анализу окружающей среды и само-эволюции, саморазвитию. Ключевое слово «само». Все существующие ИИ развиваются исключительно в допустимых границах человека и руками человека. Более совершенный ИИ способен модифицировать свои алгоритмы самостоятельно, обучаться без воздействия человека.Способен к коррекции ошибок и поиску оптимального пути развития.Если интегрировать все эти три условных различия, то ИИ 2 – это высокоразвитая компьютерная интеллектуальная среда, которая способна к автоматической модификации собственных алгоритмов через высокоэффективный механизм коррекции ошибок и оптимизации наилучшего вектора эволюции. Главной особенностью ИИ 2 является способность работы без участия оператора и программиста. Самомодифицирующиеся код. На данный момент это в большей степени футуризм, хотя уже существуют концепты ИИ 2 на основе нейронных сетей.В чем ключевое преимущество ИИ 2? Неограниченный и в каком-то роде пугающий потенциал к развитию и теоретическая способность к научно-исследовательскому потенциалу, т.е. созданию осмысленного контента.Сколько времени нужно для эволюции и образования человека до момента генерации научно-технический открытий? Как минимум 20 лет (от 5 до 25), но в среднем 30 лет. Сколько страниц научной литературы способен прочесть и осмыслить средний ученый за свою жизнь? 15-20 тыс? А сколько запомнить? 3-5%?А теперь представьте себе вычислительную производительность мега компьютеров, которые способны за секунду прорабатывать миллионы страниц текста и все досконально анализировать и запоминать. Это происходит сейчас, но тот накопленный груз информации просто «лежит» себе на электронных схемах и магнитных дисках. Потому что все эти мега массивы данных надо как-то структурировать, формализовать, синтезировать и анализировать. Проще говоря, все современные мега компьютеры просто не способны эту информацию анализировать и применять без человеческих мозгов.Собственно, к чему я веду? Развитая алгоритмическая база ИИ 2 и способность к эволюции вместе с чудовищной вычислительной производительностью и практически безграничной памятью создает невероятный плацдарм для сверх разума. Грубо говоря, тот научный путь, который проходит человек за свою жизнь - мега компьютер и ИИ 2 на его базе может пройти за доли секунды. Причем интенсивность обучения и развития ИИ 2 может идти по экспоненте, т.к. последующие итерации будут делать все меньше ошибок. Все это создает невероятный гипотетический и на данный момент теоретический потенциал для эволюции искусственного комплекса, который сделает сверхмощный рывок в исследовательской деятельности.И тут же появляется на горизонте прототип искусственного интеллекта третьего уровня (ИИ 3) или кибернетического организма.Когда темпы эволюции ИИ 2 станут настолько быстрыми и мощными, что ИИ приобретет функции самосознания и самоидентификации, тем самым наделяя ИИ 3 мотивационной составляющей и способностью самостоятельно принимать решения в рамках цельности (т.е. постановки целей и задач). Однако, это чрезвычайно обширная темпа для обсуждения, которая не поместится в рамках одной статьи.Тем не менее, что стоит знать? ИИ начального уровня уже активно применяется в многих сферах экономической, финансовой, игровой и разведывательной деятельности. Он уже есть, хотя представляет собой «лишь» комплекс высокоуровневых скриптов и алгоритмов, но не способен к эволюции и самостоятельной деятельности без операторов и программистов. Существуют определенные движения в нейро-сетях и созданию самообучающегося ИИ, которые находятся преимущественно на стадии концептов, не доведя даже до прототипов. Хотя некоторые примитивные образцы можно найти.Первые предметные упоминания об ИИ появились еще в середине 20 века, однако развитие началось лишь в 21 веке, т.е буквально недавно. Даже в 90-х они были в зачатке. Учитывая те темпы научно-технического прогресса, которые имеем, есть основания полагать, что прототип ИИ 2 может появиться к 2025 году. Дальнейшие события очень непредсказуемые. При определенных обстоятельствах ИИ 2 может за очень короткий период времени формализовать весь тысячелетний опыт человечества во всех областях науки, культуры и техники!! Но что будет дальше? Сейчас это пока из области научной фантастики, но и компьютеры и интернет тоже были фантастикой, даже в 80-е года 20 века! Даже поколение одно не прошло.

02 февраля, 13:10

Управляемые компьютером хедж-фонды вышли в лидеры

Искусственный интеллект вновь демонстрирует свое могущество: хедж-фонды, которые используют алгоритмы, выходят в лидеры рейтингов эффективности, что, тем не менее, делает математиков и программистов главными компонентами успешного инвестирования

24 сентября 2016, 10:55

Еженедельная программа Вести.net от 24 сентября 2016 года

Подпишитесь на канал Россия24: https://www.youtube.com/c/russia24tv?sub_confirmation=1 Как поспорили Павел Дуров и Эдвард Сноуден? Куда еще пробрался искусственный интеллект? И почему главным событием крупнейшей выставки фото- и видеоаппаратуры, проводимой в Кельне аж с середины прошлого столетия, на этот раз стал относительно бюджетный квадрокоптер? Последние новости России и мира, политика, экономика, бизнес, курсы валют, культура, технологии, спорт, интервью, специальные репортажи, происшествия и многое другое. Официальный YouTube канал ВГТРК. Россия 24 - это единственный российский информационный канал, вещающий 24 часа в сутки. Мировые новости и новости регионов России. Экономическая аналитика и интервью с влиятельнейшими персонами. Смотрите также: Новости в прямом эфире - https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHjKKyQ4OaQ73BA1ECZR916u5EI6DnEE Международное обозрение - https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHjKKyQ4OaSEmz_g88P4pjTgoDzVwfP7 Специальный репортаж - https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHjKKyQ4OaQLdG0uLyM27FhyBi6J0Ikf Интервью - https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHjKKyQ4OaReDfS4-5gJqluKn-BGo3Js Реплика - https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHjKKyQ4OaQHbPaRzLi35yWWs5EUnvOs Факты - https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHjKKyQ4OaR4eBu2aWmjknIzXn2hPX4c Мнение - https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHjKKyQ4OaST71OImm-f_kc-4G9pJtSG Агитпроп - https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHjKKyQ4OaTDGsEdC72F1lI1twaLfu9c Россия и мир в цифрах - https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHjKKyQ4OaRx4uhDdyX5NhSy5aeTMcc4 Вести в субботу с Брилевым - https://www.youtube.com/playlist?list=PL6MnxjOjSRsQAPpOhH0l_GTegWckbTIB4 Вести недели с Киселевым - https://www.youtube.com/playlist?list=PL6MnxjOjSRsRzsISAlU-JcbTi7_a5wB_v Специальный корреспондент - https://www.youtube.com/playlist?list=PLDsFlvSBdSWfD19Ygi5fQADrrc4ICefyG Воскресный вечер с Соловьевым - https://www.youtube.com/playlist?list=PLwJvP0lZee7zYMGBmzUqNn16P71vHzgkU

12 сентября 2016, 08:22

Америке и Китаю нужен искусственный интеллект

Американская газета «The News York Times» сообщила о начале переговоров между крупнейшими ИТ - компаниями - Alphabet, Amazon, Facebook, IBM и Microsoft - о выработке единой стратегии развития ИИ (искусственного интеллекта).Это творческое объединение четырех корпоративных гигантов пока еще не получило названия, и ход переговоров не афишируется, пишет The New York Times. Известно, что ИТ-гиганты будут обсуждать развитие искусственного интеллекта и его влияние на «на сферу труда, транспорта и обороны». Как и Илон Маск с организацией Open AI, компании обеспокоены стремительным прогрессом в сфере ИИ и угрозами, которые этот прогресс может нести.Что касается намерений Илона Маска, то следует уточнить, что основатели Open AI, в частности Илон Маск и Сэм Альтман, действительно подчеркивают, что их главная цель — способствовать развитию ИИ (artificial intelligence) без вреда для человека. Компания предлагает ученым сформировать штат полиции искусственного интеллекта, которая будет следить за порядком в мире алгоритмов, кодов и нейросетей. Однако, эксперты не без оснований полагают, что учредители OpenAI также хотят сдержать монополизацию исследований по ИИ, на которую уже претендуют Google и Facebook.Справка:Alphabet Inc. — холдинг, располагающийся в Калифорнии (США). Владеет несколькими компаниями, ранее принадлежавшими Google Inc, и самой Google Inc в том числе. Во главе холдинга находятся сооснователи Google Ларри Пейдж и Сергей Брин.Реорганизация Google в Alphabet была официально объявлена 10 августа 2015 года и завершена 2 октября 2015 года. Все акции Google были преобразованы в акции Alphabet, они продолжают торговаться на Nasdaq как GOOGL и GOOG (класс A — GOOGL, — с правом одного голоса, и класc C — GOOG, — без права голоса.1 февраля 2016 года Alphabet стал крупнейшей компанией в мире по рыночной капитализации, обойдя компанию Apple. Однако, спустя два дня, стоимость компании снова уступила компании из Купертино. 15 мая Alphabet стал опять крупнейшей компанией в мире по рыночной капитализации.Таким образом, разработка стратегии исследований по ИИ становится приоритетной для крупнейших мировых корпораций. Безусловно, задача сделать ИИ максимально безопасным для человечества весьма важна, но в данном случае я хотел бы обратить внимание на применение ИИ в оборонной сфере.Как известно, Пентагон, с которым активно сотрудничает та же Google- Alphabet, придает ключевое значение развитию автономных систем вооружений, которые будут применяться в «войнах будущего».В последнее время технологии ИИ стали более практичными и доступными, что сделало возможным их применение в автономных системах вооружений. И это сразу же вызвало протесты со стороны экспертов ООН и Международного Красного Креста.В феврале этого года та же «TheNewsYorkTimes» рассказала о докладе бывшего сотрудника Пентагона Пола Шерри под названием «Автономное оружие и операционный риск».Пол Шерри руководит программой по разработке приемов ведения «войны будущего» в Центре Новой Американской Безопасности (Вашингтон, округ Колумбия). С 2008 по 2013 годы Шерри работал в Пентагоне над разработкой стратегии применения автономных систем вооружений (АСВ). В 2012 году он стал одним из авторов директивы Министерства обороны, которая устанавливала военную политику по использованию АСВ.В своем докладе Шерри предупреждает о реальных рисках, связанных с АСВ. Он противопоставляет полностью автоматизированные системы, которые могут убивать без вмешательства человека, оружию, которое «держит людей в курсе» в процессе выбора и поражения цели.По его мнению, автономным системам вооружений не хватает «гибкости», поэтому во время выполнения боевого задания могут возникнуть ошибки, которых можно избежать при наличии контроля со стороны оператора.Полностью автономное оружие начинает появляться в армиях различных государств. Южная Корея установила автоматическую турель вдоль границы с Северной Кореей, в Израиле принят на вооружение беспилотник, который запрограммирован атаковать вражеские РЛС противника после их обнаружения.Армия США пока не использует АСВ. Однако, в этом году Пентагон запросил около одного миллиарда долларов для производства корпорацией Lockheed Martin противокорабельной ракеты дальнего действия (Long Range Anti-Ship Missile), которая описывается как «полуавтономная». Цель выбирает оператор, но затем ракета будет автоматически идентифицировать и атаковать вражеские войска.Честно говоря, я не считаю такую систему какой-то новинкой, так как даже принятая на вооружение в 1975 году советская крылатая ракета морского базирования ПКР -500 «Базальт», приемными испытаниями которой я занимался в 80-е годы, точно так же сначала наводилась на цель оператором, а затем сама выбирала свою цель.Справка:Ракетный комплекс «Базальт» получал первичное целеуказание от орбитальных платформ МКРЦ «Легенда», или от средств воздушной разведки. Получая корректировки от МРСЦ «Успех», ракеты следовали к цели на большой высоте, чтобы сэкономить горючее. Приблизившись к цели на дистанцию захвата ГСН, ракеты самостоятельно выполняли распределение целей и снижались до сверхмалой высоты, скрываясь за радиогоризонтом.Первый испытательный запуск «Базальта» чуть было не привел к катастрофе. Ракета сразу же стала самонаводиться на собственный стартовый комплекс. Чтобы таких казусов больше не происходило, в систему ИИ ракеты было введено ограничение на размер цели - не крупнее авианосца.Американцы существенно отстают он нас в противокорабельных ракетных комплексах (долгое время полагались на их количество, а не на качество), и у них все хлопоты с ракетными ИИ еще впереди.Основное внимание в своем докладе Пол Шерри уделяет сбоям и ошибкам компьютерных систем, а также «непредвиденным взаимодействиям с окружающей средой» (как в случае с первым запуском «Базальта»).В качестве альтернативы АСВ, Шерри предлагает «Centaur Warfighting» («Кентаврические системы вооружений»). Термин «centaur» (ИИ плюс оператор) применяется для систем, в которых интегрирована работа людей и компьютеров. Как пишет NYT, в телефонном интервью Шерри все же признал, что просто оператора, «нажимающего на кнопки», недостаточно:«Наличие просто «оповещенного» о действиях машины человека недостаточно», сказал он. «Они (люди) не могут быть просто частью алгоритма работы системы. Человек должен активно участвовать в принятии решений».В сущности наметившийся альянс крупнейших ИТ- корпорация в разработке безопасных стратегий развития ИИ является ответом на уже очевидные опасности как гражданского применения ИИ, так и создания АСВ.В гонку по развитию ИИ-технологий двойного назначения включился Китай, который активно скупает робототехнические компании по всему миру. Совсем недавно китайской фирмой Agic Capital приобретена компания Gimatic, итальянский производитель электрических и пневматических захватов, датчиков и позиционеров. Agic Capital совместно с China National Chemical Corp (ChemChina) и Китайским государственным фондом Guoxin International Investment Corp в январе этого года также выкупили немецкую группу KraussMaffei Group (интегратор промышленных роботов и обработчик пластмассы, углеродного волокна и резины).Американская компания Paslin, интегратор сварочных роботов, систем автоматизации и оснастки, была приобретена китайской компанией Wanfeng Technology Group.Китай пока еще довольно далек от уровня ведущих западных исследователей ИИ. Возможно, что китайские инженеры и ученые даже не стремятся к первенству в этих исследованиях, а будут следовать своему извечному принципу - идти «по пятам» передовиков научно-технического производства и копировать лучшие образцы как гражданского, так и военного назначения.Как бы то ни было, Китай является одним из мировых лидеров в производстве ударных беспилотников. Благодаря покупке вышеперечисленных западных робототехнических компаний, китайские ударные БПЛА будут оснащены самыми современными датчиками, которые помогут им эффективней выбрать и поражать цель. Через некоторое время в прессе могут появиться сообщения о покупке КНР ИТ-компаний, разрабатывающих программное обеспечение для боевых роботов.Как бы то ни было, две ведущие военные державы, США и Китай, вступили в гонку по развитию самых передовых и опасных систем вооружений, которые предполагают создание армий автономных роботов-убийц. Это станет новой революцией в военном деле, в стороне от которой, будем надеяться, не останутся и российские вооруженные силы.Автор: Владимир Прохватилов, президент Фонда реальной политики (Realpolitik), эксперт Академии военных наукhttp://argumentiru.com/army/2016/09/438061

08 июля 2016, 20:59

Чем «пакет Яровой» хуже «Эшелона»

Президент России Владимир Путин подписал так называемый «Пакет Яровой», который содержит ряд поправок в антитеррористическое законодательство. Наиболее активно обсуждаются (и критикуются), поправки, касающиеся работы мобильных операторов, интернет-провайдеров и мессенджеров (Viber, WhatsApp, Telegram).Мобильные операторы должны будут уже с 20 июля в течение трех лет хранить информацию о том, кому звонил абонент или с кем переписывался с помощью sms. И с 1 июля 2018 года в течение полугода держать на серверах записи разговоров, тексты сообщений, пересылаемые фотографии и видеозаписи. В случае использования шифрования и кодирования интернет-компании и операторы должны предоставить в правоохранительные органы ключи для расшифровки электронных сообщений.«Пакет Яровой» критикуют за то, что это может вызвать резкое подорожание услуг сотовых операторов, а также их качества.Эксперты МТС затраты на выполнение «пакета Яровой» оценили в 2,2 трлн рублей, «Вымпелкома» – в 2 трлн, «Мегафона» – в 1,3 трлн рублей. По оценкам института «Гипросвязь», операторам потребуется хранить 169 трлн гигабайт, для чего необходимы мощности, в 100 тысяч раз превышающие емкость серверов, имеющихся в «большой тройки» в настоящее время. Все необходимое оборудование производится за рубежом.Если эти оценки верны, то подорожание начнется со следующего года, когда  когда операторам придется в массовом порядке строить data-центры. Основатель мессенджера Telegram Павел Дуров уже заявил, что не раскрывает ключей шифрования третьим лицам.Видимо, у правоохранителей возникну  проблемы в получении ключей и с другими социальными сетями.Для чего нужны поправки из «пакета Яровой»?Ведь и сейчас все разговоры и переписки прекрасно  прослушиваются и записываются через систему оперативно-розыскных мероприятий. Без предоставления такой возможности правоохранителям ни один сотовый оператор ни за что не получит лицензию.Тут вся проблема в том, что слушают и записывают только тех, кого заподозрили в чем-то незаконном. Просмотреть список контактов, даты и время телефонных разговоров за полгода тоже возможно, но вот послушать давние разговоры и почитать переписку нельзя. Вот поправки Яровой и дают такую возможность.Реализация «пакета Яровой» скорее всего разорит мелких операторов, которые не «потянут» миллионные штрафы за непредоставление архивных данных или ключей для дешифровки.А может ли пакет Яровой помочь в борьбе с  терроризмом и экстремизмом? Если удастся его реализовать, то, возможно, некоторая польза будет. На короткое время, до тех пор пока гипотетические экстремисты и террористы не пойдут «обходным путем». Такие пути есть уже сейчас.Боевикам, организовавшим теракты во Франции, не понадобились никакие шифры. Они использовали метод, которым давно пользуется мафия: одноразовые мобильные телефоны. К такому выводу пришло  министерство внутренних дел Франции, о чем рассказала газета New York Times. В США одноразовые телефоны обозначают словом «бёрнер» (burner), взятым из криминального слэнга. Бёрнер покупают за наличные, чтобы полиция не могла отследить собственника по платежу, и включают только один раз, чтобы сделать единственный звонок. После этого он считается «засвеченным» (то есть, по-английски, «burned» — отсюда и название) и выбрасывается. Даже если бёрнер найдут, это ничего не даст полиции. Именно так действовали организаторы и участники терактов в Париже в ноябре 2015 года. Они покупали дешевые мобильники, использовали их один раз и выбрасывали. Полиция сразу обнаружила белый телефон Samsung в урне возле концертного зала, захваченного террористами. В телефоне находилась бельгийская «симка», активированная за день до атаки. Данные контактов по GPS, находившиеся в памяти телефона, вывели следователей к гостинице в парижском пригороде. Выяснилось, что здесь  останавливался Салах Абдеслам, один из главарей террористов, которого удалось  арестовать. В доме, где жил другой террорист, нашли целый мешок нераспакованных бёрнеров. Если бы во Франции действовал «пакет Яровой», то это не помогло бы предотвратить теракты, так как на телефонах террористов, найденных во Франции и Бельгии, нет следов ни почтовых сообщений, ни тайных чатов. Ни ключи к шифрам, ни запрет Telegram или взлом защиты «айфонов» не помогли бы предотвратить теракты.На сегодняшний день самая эффективная система  борьбы с террористами -  это американская   система «Палантир», позволяющей заблаговременно раскрывать и предотвращать большинство планируемых экстремистами терактов. «Палантир» -  это высокоинтеллектуальная система анализа громадных баз данных (датамайнинга), позволяющая в кратчайший срок сравнивать различные, на первый взгляд не связанные между собой, события и вычислить потенциальных террористов. В основу платформы Palantir заложена идея  умного синтеза и объединены «методы анализа, опирающиеся на аппроксимированную модель мышления человека, и мощный алгоритмический движок, способный сканировать одновременно несколько баз данных на очень тонком уровне гранулирования. Движок способен брать информацию из гигантских баз данных и позволяет пользователям «нарезать слои» и просматривать результаты просеивания практически бесконечным числом способов».Используя возможности программного обеспечения Palantir, американские спецслужбы могут практически мгновенно «компилировать подробнейшие досье на граждан, увязывая вместе материалы видеонаблюдения за посетителями аптек с финансовыми транзакциями через кредитные карты, со звонками по сотовому телефону, записями об адресатах и темах писем электронной почты, покупке и использовании авиабилетов и т.д.».Секреты искусственного интеллекта «Палантира» по понятным причинам спецслужбы США не раскрывают. Но вот принцип работы другой глобальной системы радиоэлектронной разведки - «Эшелон» хорошо известен.Справка:«Эшелон» — общепринятое название глобальной системы радиоэлектронной разведки, работающей в рамках соглашения о радиотехнической и разведывательной безопасности (Австралия, Канада, Новая Зеландия, Великобритания, США). «Эшелон» имеет возможность перехвата и анализа телефонных переговоров, факсов, электронных писем и других информационных потоков по всему миру путём подключения к каналам связи, таким как спутниковая связь, телефонная сеть общего пользования, СВЧ-соединения.Электронная разведывательная система "Эшелон" — это более ста спутников-шпионов, наземные станции слежения и подслушивания, большое количество суперсовременных и мощных компьютеров (по некоторым данным, сегодня в АНБ работают до 10 сверхмощных компьютеров "Крей" стоимостью в десятки миллионов долларов каждый). В упрощенном виде "Эшелон" работает примерно следующим образом. Источниками информации служат Интернет, электронная почта, телефон, факс, телекс. На начальном этапе работы перехваченные данные передаются на специализированные компьютеры. Они называются словарями и снабжены дисковыми массивами, ёмкость которых исчисляется терабайтами. Далее осуществляется сканирование данных методами раскопки текстов позволяющими выделить из массива информации интересующие фрагменты или индивидуальные голоса. Принцип похож на тот, который используют поисковые системы, но в отличие от них "Эшелон" работает в реальном времени и уже в процессе, скажем, телефонного разговора решает: интересно ему это сообщение или нет. Для «раскопки текстов» особенно успешно используются мини-ЭВМ VAX компании Digital Equipment. На них базируются стационарные узлы, причем каждый узел системы Echelon включает в себя хотя бы один специализированный компьютер Dictionary. Существуют и мобильные устройства Oratory, упаковывающиеся в чемодан. Машины Dictionary сканируют входные потоки и выделяют существенно важную информацию. По словам Уильяма Стадмена, бывшего директора АНБ, это была титаническая работа. Входной поток только от одной из разведывательных подсистем составлял примерно 2 млн слов в час, после первой фильтрации оставалось 6500 сообщений, из которых около 1 тыс. соответствовали критериям и только десять могли быть использованы аналитиками для составления отчетов. "Эшелон" владеет множеством языков, знаком с профессиональным сленгом (например, торговцев наркотиками или оружием) и специальной лексикой, знает клички или прозвища крупных политических деятелей ведущих стран мира. К тому же, как считают эксперты, АНБ научилось получать "отпечаток голоса", который, по их мнению, так же уникален, как и отпечаток пальца. По имеющемуся в памяти компьютера образцу голоса можно быстро идентифицировать любой голос в потоке звуков. Другими словами, если "Эшелон" однажды зарегистрировал голос какого-то человека, то потом может отследить его разговор с любого телефонного аппарата в мире.На втором этапе сообщения, отобранные сканирующими компьютерами со всего мира, попадают в блок накопления информации. Там они записываются, сортируются по темам (например, "военные дела", ракетные или ядерные технологии, терроризм, политики, оружие, наркотики, контрабанда и так далее) и направляются на дальнейший анализ. Потом специально разработанные для каждой темы программы анализируют полученную информацию по заданным темам. Из, скажем, отобранных на первом этапе 10 тысяч сообщений остается только 100-200 действительно важных. Четвёртым этапом, после которого материалы, как правило, попадают на стол крупных чинов в администрации США, становится уже экспертная оценка сотрудников профильных отделов АНБ в штаб-квартире спецслужбы в Форт-Миде по каждому из полученных 100-200 сообщений. Сомнительные случаи остаются в памяти компьютеров АНБ, а поскольку эта память практически бесконечна, то все больше людей (а следовательно, и правительственных структур, фирм, компаний, концернов и так далее) в мире попадают в поле зрения "Эшелона". Эксперты утверждают, что система способна проанализировать и запомнить до 3 миллиардов сообщений в день.«Эшелон» работает уже много лет и накопил в своей памяти всю необходимую информацию о подозрительных личностях и организациях по всему миру. Поэтому этой системе и не нужны огромные дата-центры, которые возможно придется строить для реализации «пакета Яровой».Системы «Палантир» и «Эшелон» можно сравнить с высокоточным разведывательным оружием. А «пакет Яровой» в нынешнем его виде - это безадресная «бомбежка по площадям».Понятно, что у России нет сравнимых с американской спутниковой группировки,  нет и компьютеров «Крей». В такой ситуации помочь в борьбе с террористами всех мастей может в первую очередь агентурная работа. Но внедрение своей агентуры в сетевые структуры террористов - длительная работа, не рассчитанная на немедленный эффект. Возможно, по этим причинам и решено одолеть  террористическую угрозу экстенсивными методами - просто увеличив подлежащий анализу информационный массив.Я не исключаю все же, что пакет Яровой - это просто разведка боем информационно-аналитических возможностей сотрудничества российских спецслужб и отечественных сотовых операторов. И что по мере более глубокого осмысления вопроса будет сделан акцент именно на «умный анализ», а не на «поголовную» запись всего и вся.Автор: Владимир Прохватилов, Президент Фонда реальной политики (Realpolitik), эксперт Академии военных наук//НАШ КОММЕНТАРИЙИменно несуразность и гигантская затратность пакета законов, которой присвоили имя депутата Яровой (при всем уважении, совершенно очевидно не способной самостоятельно сформировать такой законопроект) указывает на то, что цель его явно намного шире надуманной борьбы с мифическим терроризмом. С таким же успехом можно было бы потратить половину военного бюджета страны на создание мощного ядерного флота в Черном море для противостояния потешной украинской флотилии. Направленность и конкретно заложенные в закон нормы и положения очевидно показывают, что его основной целью является борьба с любой антигосударственной и оппозиционной деятельностью в стране, а инструменты, заложенные в него, дают поистине безграничные возможности для произвола правоохранительных органов в отношении любого гражданина или общественного объединения. Трудно не согласиться с мнением Эдварда Сноудена, что день принятия этого пакета законов станет "черным днем" для России.+А каково ваше мнение по этому вопросу? Мы предлагаем вам принять участие нашем опросе или высказать свое мнение в личном комментарии к статье. http://argumentiru.com/politics/2016/07/433038

12 марта 2016, 10:29

Еженедельная программа Вести.net от 12 марта 2016 года

Нейронные сети научились обыгрывать человека в игру го. Крупнейшая социальная сеть купила нашумевший белорусский стартап и перевозит его основателей в Лондон. А самая популярная мобильная ОС получила неожиданное обновление. Будьте в курсе самых актуальных новостей! Подписка на офиц. канал Россия 24: http://bit.ly/subscribeRussia24TV Последние новости - http://bit.ly/LatestNews15 Вести в 11:00 - https://bit.ly/Vesti11-00-2015 Вести. Дежурная часть - https://bit.ly/DezhChast2015 Большие вести в 20:00 - http://bit.ly/Vesti20-00-2015 Вести в 23:00 - https://bit.ly/Vesti23-00-2015 Вести-Москва с Зеленским - https://bit.ly/VestiMoskva2015 Вести в субботу с Брилёвым - http://bit.ly/VestiSubbota2015 Вести недели с Киселёвым - http://bit.ly/VestiNedeli2015 Специальный корреспондент - http://bit.ly/SpecKor Воскресный вечер с Соловьёвым - http://bit.ly/VoskresnyVecher Поединок - https://bit.ly/Poedinok2015 Интервью - http://bit.ly/InterviewPL Реплика - http://bit.ly/Replika2015 Агитпроп - https://bit.ly/AgitProp Война с Поддубным - http://bit.ly/TheWar2015 Военная программа Сладкова - http://bit.ly/MilitarySladkov Россия и мир в цифрах - http://bit.ly/Grafiki Документальные фильмы - http://bit.ly/DocumentalFilms Вести.net - http://bit.ly/Vesti-net Викторина с Киселевым - https://bit.ly/Znanie-Sila

11 января 2016, 19:01

Митио Каку: Учёба уже не будет базироваться на запоминании

Дипломы исчезнут за ненадобностью — прежде всего потому, что образование перестанет ограничиваться какими-либо временными и пространственными рамками.В прошлом году газета The New York Times назвала Митио Каку одним из самых умных людей Нью-Йорка. Американский физик японского происхождения, провёл ряд исследований в области изучения чёрных дыр и ускорения расширения Вселенной. Известен как активный популяризатор науки. В активе учёного — несколько книг-бестселлеров (многие переведены на русский язык, в т.ч. «Введение в теорию суперструн», «Физика невозможного», «Физика будущего»), циклы передач на BBC и Discovery. Каку — преподаватель с мировым именем: он профессор теоретической физики в нью-йоркском Сити-колледже, много путешествует по миру с лекциями. Недавно Митио Каку рассказал в интервью изданию «Власть Денег», каким он видит образование будущего.В своей книге «Физика будущего» вы пишете, что образование будет базироваться на интернет-технологиях и гаджетах типа Google Glass. Какие еще глобальные изменения произойдут в сфере обучения?Митио Каку. Самое главное — учёба уже не будет базироваться на запоминании. Совсем скоро компьютеры и очки Google Glass трансформируются в крохотные линзы, предоставляющие возможность загружать всю необходимую информацию. Уже существуют очки дополненной реальности, у которых есть такая функция. Поэтому через год-два школьники и студенты на экзаменах смогут запросто искать ответы на вопросы в интернете: достаточно моргнуть — и появится нужная информация. С одной стороны, не нужно будет перегружать мозг бесполезными знаниями, основной процент которых, как показывает практика, впоследствии не используется. С другой — освободившийся умственный резерв переориентируется на развитие способности думать, анализировать, аргументировать и принимать в итоге верные решения.В таком случае отпадет необходимость и в экзаменах, и в преподавателях?М. К. Безусловно, мы станем более автономными, будем брать большую ответственность за свою жизнь, соответственно, не понадобятся какие-либо «контролирующие органы». Люди станут образовывать сами себя, причём реально осознавая, какие именно знания им нужны. А если необходима консультация, они получат ее, например, у «умной» стены. Очень скоро такие устройства, основанные на технологиях искусственного интеллекта, будут располагаться повсеместно: в квартирах, офисах, на улицах. Достаточно будет приблизиться к стене и сказать: «Я хочу поговорить с профессором биологии». И тут же на стене появится ученый, который может дать вам всю нужную информацию. Такая система будет применима не только в области образования, но и в других сферах: медицине, юриспруденции, дизайне, психологии и пр. Конечно, реальные специалисты, например хирурги, будут нужны, но простые проблемы можно будет решить виртуально. Что касается учителей, то они «живьем» уж точно не понадобятся.Смогут ли люди быстро перестроиться на самообразование, онлайн-обучение?М. К. Университетские онлайн-курсы уже существуют, это действительно блестящая идея. Правда, процент бросивших учёбу на таких программах пока очень высок. Это связано с тем, что люди еще не перестроились, не научились работать без наставника по принципу «только ты и монитор компьютера», у них нет высокой мотивации. С другой стороны, онлайн-система только зарождается, ее нужно корректировать. Но развивается и совершенствуется она довольно быстро, и, безусловно, именно за ней образование предстоящих 50 лет. Университеты сохранятся, но это будут преимущественно виртуальные вузы, обучение в которых основано на облачной системе. Тех, кто посещает лекции в традиционных учебных заведениях, будут считать неудачниками. О них будут говорить: «Он не смог сам сконструировать свое образование».Сейчас подтверждением полученного багажа знаний является диплом. Каким образом в будущем специалист будет подтверждать свою компетентность в той или иной области?М. К. Дипломы исчезнут за ненадобностью — прежде всего потому, что образование перестанет ограничиваться какими-либо временными и пространственными рамками. По всей видимости, появятся центры сертификации, в которых специалисты будут сдавать квалификационные экзамены, определяющие набор навыков и компетенций. В зависимости от результата человек получит или не получит определенную должность. Вероятно, со временем введут также унифицированную шкалу баллов — их количество позволит занять определенное положение в обществе. Соответственно, университеты становятся поставщиками услуг, которые сами эти услуги не оценивают. В США, Канаде, Японии, Европе очень популярна система портфолио, когда за время учёбы человек накапливает дипломы, свидетельства, сертификаты и предоставляет их работодателю. В будущем накопленный интеллектуальный багаж станет одним из ключевых элементов системы образования, а информационные технологии сделают заслуги человека доступными и прозрачными.Если от взрослых можно ожидать сознательного подхода к образованию, то дети вряд ли будут учиться без постоянного контроля…М. К. Будут активно развиваться детские образовательные сервисы. В ближайшие 10—15 лет возможности того, что сейчас называют внесистемным образованием, станут безграничны. В частности, будет такой сервис, как педагогика онлайн. Причем онлайн — это не значит, что все сидят перед компьютерами и глядят в мониторы: меняется сама среда, в которой люди живут, и интерфейсы, которые с ними взаимодействуют. Города будущего, наполненные информационно-коммуникационными решениями, станут сами по себе активными участниками новой образовательной среды. В частности, станут предлагаться большие игры для детей, которые на протяжении многих дней и месяцев будут проходить в реальных городских или специально подготовленных пространствах. Учебники научатся начинять искусственным интеллектом, и он сможет подбирать образовательные материалы — фото, тексты, видео, задания, схемы под потребности каждого конкретного ученика вне зависимости от того, сколько ему лет — шесть или шестьдесят. Таких разработок очень много, они постепенно внедряются.Сейчас, чтобы стать хорошим специалистом, нужно нарабатывать базу знаний и приобретать опыт. Что нужно будет для того, чтобы стать успешным человеком в будущем?М. К. Чтобы добиться реального успеха, нужно развивать те способности, которые недоступны роботам: креативность, воображение, инициативу, лидерские качества. Общество постепенно переходит от товарной экономики к интеллектуально-творческой. Не зря Тони Блэр любит говорить, что Англия получает больше доходов от рок-н-ролла, чем от своих шахт. Гораздо больше шансов на успех у тех стран, которые смогут сбалансировать товарные рынки и когнитивно-креативный потенциал. Нации, которые верят только в сельское хозяйство, долго не протянут, они обречены на бедность.Большинство футурологов предрекают, что львиную долю рабочих мест скоро займут роботы. Что останется человеку?М. К. Самыми денежными будут биотехнологии, нанотехнологии и искусственный интеллект. Меняется не только система образования, но и система работы. Совсем скоро не останется людей на фабриках, зато появится много новых специальностей в интеллектуальной сфере. Самое главное — вовремя сориентироваться и переключиться. Проблема большинства людей в том, что они инертны и ни шагу не могут сделать без оглядки на толпу. Первое, чему нужно научиться, если вы хотите добиться успеха в будущем, — не бояться быть непохожим на других, брать на себя полную ответственность за свою жизнь, не страшиться в один день все изменить и последовать по новому пути.Сейчас уровень безработицы высок как никогда, в первую очередь среди молодежи. Стоит ли списывать это только на мировой кризис или доля вины лежит в том числе и на неэффективной системе образования?М. К. Действующая система образования готовит специалистов прошлого. Мы учим их для того, чтобы они шли на работу, которой уже не существует, обеспечиваем теми интеллектуальными инструментами, которые давно неэффективны. Поэтому в мире такой высокий процент безработных. С какой стати владельцу бизнеса принимать на работу выпускников: мало того, что у них нет надлежащих знаний, так еще и отсутствует опыт. Как результат, в большинстве ведущих мировых компаний доминируют 50—60-летние. А ведь они будут продолжать учиться — как только люди будут спокойно доживать до 120 лет и следовать неизбежной, по моему мнению, концепции непрерывного образования. Поэтому сейчас специалисты образовательной сферы кардинально пересматривают учебные программы по естественным наукам, которые имеют непосредственное отношение к технологиям будущего.Но ведь далеко не все имеют склонности к интеллектуальному труду. Благодаря каким талантам не склонный к умственной деятельности человек сможет выжить в мире роботов?М. К. Ни один высокоразвитый искусственный интеллект не в состоянии полностью заменить человека. У нас на самом деле гораздо больше преимуществ перед машинами, чем мы себе может представить. К примеру, у роботов отсутствует образное мышление, у них нет сознания, интуиции. Поэтому они, скажем, не могут заменить фондовых брокеров, для которых главное не интеллект, а интуиция. Выживут садовники, строители, работники физического труда, у которых работа завязана на креативе — то есть предполагается не автоматическое исполнение функций, а изменение подхода на разных этапах. В ближайшее время «рабочими» будут признаны специальности, которые сейчас считаются интеллектуальными: программирование, веб-дизайн, 3D-проектирование. Чем бы человек не занимался, у него ко всему должен быть творческий подход, живое воображение, способность быстро ориентироваться в меняющихся обстоятельствах и хорошо развитая интуиция.Какие изменения ожидают человеческий интеллект в связи с развитием современных технологий — от медицины до кибернетики?М. К. Вполне реально, что до 2050 года будет создан сверхразум, значительно превосходящий лучшие умы человечества практически во всех областях. К примеру, совсем недавно интернациональная команда ученых в рамках европейского проекта Human Brain Project с инвестициями в $1 млрд создала уникальную карту человеческого мозга Big Brain, показывающую его детализированную структуру с точностью до 20 микрометров. Такой анатомический атлас не только упростит работу неврологов и нейрохирургов, поможет лечить тяжелые заболевания, но и предоставит возможность увидеть, как мозг обрабатывает эмоции, воспринимает информацию. Это существенно ускорит процесс создания сверхразума, а также позволит максимально безопасно совершенствовать и стимулировать естественные когнитивные процессы, нарабатывать базу знаний. Мозговые чипы, обеспечивающие непрерывную подачу информации, — технология недалёкого будущего.via

06 октября 2015, 20:21

IBM создает подразделение для продвижения Watson

IBM сформировала подразделение под названием Cognitive Business Solutions, которое вплотную займется продвижением технологий искусственного интеллекта. Об этом пишет газета The Wall Street Journal.

22 сентября 2015, 17:47

Компьютер сдал университетский экзамен по геометрии

Система искусственного интеллекта GeoS, разработанная учеными из Сиэтла (штат Вашингтон, США), смогла сдать стандартный экзамен по геометрии, который предлагается абитуриентам при приеме в американские высшие учебные заведения. При прохождении SAT Reasoning Test компьютер выполнял распознавание чертежей с применением компьютерного зрения и интерпретировал задачи на естественном языке для восприятия их формулировок. Результаты эксперимента американские ученые представили на Конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка, которая состоялась в Лиссабоне. Система искусственного интеллекта на экзамене набрала 500 балов из 800; результат компьютера примерно равен среднему баллу абитуриентов в 2015 году. Орен Этциони, генеральный директор компании AI2, с которой при разработке GeoS сотрудничали специалисты факультета компьютерных наук и инженерии Вашингтонского университета (и которую Этциони создал совместно с Полом Алленом, сооснователем Microsoft), отмечает: В отличие от теста Тьюринга, стандартизированные тесты, такие как SAT Reasoning Test, сегодня предоставляют нам возможность сравнения того, как рассуждают машина и человек. Ученые продолжат работать над совершенствованием системы искусственного интеллекта. Пока GeoS способна решать лишь задачи планиметрии (о фигурах на плоскости). По словам специалистов, в будущем искусственный интеллект сможет решать и задачи стереометрии (о геометрических телах). Во многом именно из-за этого система набрала не слишком высокий балл при сдаче SAT Reasoning Test. Кроме того, ученые сфокусируют внимание на проблеме соответствия между диаграммами (геометрическим способом представления информации) и текстом (представлением информации естественным языком).

03 сентября 2015, 11:34

Когнитивная система IBM Watson: принципы работы с естественным языком

IBM Watson — одна из первых когнитивных систем в мире. Эта система умеет очень многое, благодаря чему возможности Watson используются во многих сферах — от кулинарии до предсказания аварий в населенных пунктах. В общем-то, большинство возможностей Watson не являются чем-то уникальным, но в комплексе все эти возможности представляют собой весьма мощный инструмент для решения разнообразных вопросов. Например — распознавание естественного языка, динамическое обучение системы, построение и оценка гипотез. Все это позволило IBM Watson научиться давать прямые корректные ответы (с высокой степенью достоверности) на вопросы оператора. При этом когнитивная система умеет использовать для работы большие массивы глобальных неструктурированных данных, Big Data. Каковы основные принципы работы IBM Watson с языком? Об этом — в продолжении. Читать дальше →

29 июля 2015, 22:36

Восстание машин: из фантастики - в реальность

Ученые планеты против оружия с искусственным интеллектом. Письмо с призывом отказаться от создания автономных боевых систем подписали тысячи специалистов. Все они опасаются, что такая техника неизбежно попадет на черный рынок, а значит и в руки террористов. Будьте в курсе самых актуальных новостей! Подписка на офиц. канал Россия24: http://bit.ly/subscribeRussia24TV Вести в 11:00 - https://bit.ly/Vesti11-00-2015 Вести. Дежурная часть - https://bit.ly/DezhChast2015 Большие вести в 20:00 - https://bit.ly/DezhChast2015 Вести в 23:00 - https://bit.ly/Vesti23-00-2015 Вести-Москва с М.Зеленским - https://bit.ly/VestiMoskva2015 Вести в субботу с С.Брилёвым - http://bit.ly/VestiSubbota2015 Вести недели с Д.Киселёвым - http://bit.ly/VestiNedeli2015 Специальный корреспондент - http://bit.ly/SpecKor Воскресный вечер с В.Соловьёвым: http://bit.ly/VoskresnyVecher Интервью - http://bit.ly/InterviewPL Реплика - http://bit.ly/Replika2015 Агитпроп: https://bit.ly/AgitProp Авторские передачи Н.Михалкова - http://bit.ly/Besogon Россия и мир в цифрах - http://bit.ly/Grafiki Hi-Tech - http://bit.ly/Hi-TecH АвтоВести - http://bit.ly/AvtoVesti Вести.net - http://bit.ly/Vesti-net Наука - http://bit.ly/NaukaNovosti Документальные фильмы - http://bit.ly/DocumentalFilms Познавательные фильмы - http://bit.ly/EducationalFilm Восстание машин: из фантастики - в реальность

16 июля 2015, 20:27

Palantir, мафия PayPal, спецслужбы, мировое правительство

«Лучший способ избавиться от дракона — это иметь своего собственного» На Хабре нет ни одного упоминания о Palantir`е, в русской Википедии об этом проекте нет статьи, Mithgol молчит — что-то идет не так. Или так. А между тем Palantir стала второй крупнейшей частной компанией Кремниевой Долины с оценкой в 20 000 000 000$ (уступив Uber). Среди прочих заслуг Palantir`а — раскрытие крупных китайских разведывательных операций Ghostnet и Shadow Network. Журналист: — В «Википедии» говорится, что вы входите в управляющий комитет Бильдербергского клуба. Правда ли это, и если да, чем вы там занимаетесь? Организуете тайное мировое господство? Питер Тиль: — Это правда, хотя все не до такой степени тайно или секретно, чтобы я не мог вам рассказать. Суть в том, что ведется хороший диалог между разными политическими, финансовыми, медиа- и бизнес-лидерами Америки и Западной Европы. Никакого заговора нет. И это проблема нашего общества. Нет секретного плана. У наших лидеров нет секретного плана, как решить все наши проблемы. Возможно, секретные планы – это и плохо, но гораздо возмутительнее, по-моему, отсутствие плана в принципе. Приходится собирать информацию о Palantir`е по крохам. И такая жирная кроха прячется в книге Питера Тиля «От нуля к единице» (хотя в этой книге множество намеков и информации между строк, так же как в легендарном курсе и его переводе на Хабре, спасибо zag2art). Питер Тиль: Цель, которую я ставил перед собой, читая стэнфордский курс о стартапах и предпринимательстве, заключалась в том, чтобы донести все те знания о бизнесе, которые я приобрел за последние 15 лет в Кремниевой долине как инвестор и предприниматель, собрать их воедино. С книгой то же самое. Надеюсь, благодаря этой статье и комментам хабрачитателей, положение дел относительно Palantir`а станет чуточку яснее. (Есть многомиллиардный рынок, связанный с аналитикой и ИБ, а мы ничего про него не знаем.) Читать дальше →

22 мая 2015, 13:02

Оружие для "холодной войны"

Владислав ШурыгинПрошедший 2014 год дал старт новой "холодной войне". Воспользовавшись политическим кризисом на Украине, США фактически начали против России "крестовый поход", введя режим жёстких санкций и активно поддержав новую украинскую власть деньгами, вооружением и прямым военным вмешательством. Сегодня, спустя год после начала этих событий, всё большее число аналитиков задаёт себе вопрос о перспективах развития этого конфликта и политической ситуации в ближайшие 10-15 лет.Очевидно, что растущая мировая "конфликтность" является прямым следствием продолжающегося кризиса мирового хозяйства, в центре которого находится нынешний мировой гегемон — Соединенные Штаты Америка. Очевидно, что США при сокращающихся собственных ресурсах пытаются сохранить свои позиции в мире и активно перекраивают международную и военно-политическую ситуацию в свою пользу. Именно США являются и инициаторами всех локальных войн последних 10 лет и их непосредственным участником. При этом необходимо отметить, что участвуют в этих войнах Соединённые Штаты как в форме прямой интервенции (Афганистан, Ирак), так и в скрытой форме (Ливия, Сирия, Египет, Украина), применяя так называемую "стратегию непрямого действия", используя для этого качественно новый силовой механизм — Силы специальных операций (ССО) и частные военные компании (ЧВК), являющиеся по форме, численности и вооружению "теневыми" армиями, которые активно используются против неугодных США стран и правительств.Приходится констатировать признаки, которые указывают на резкое нарастании угрозы "большой войны":- Во-первых, очевидно нарастание в последние пять-семь лет качественной и количественной гонки вооружений основных мировых держав.- Во-вторых, происходит обострение негласной, но жесткой конкуренции военно-стратегических проектов, прежде всего американского и китайского. Эффективность этих проектов решающим образом определяется уровнем консолидации национальной элиты, степенью интегрированности социума, наличием государственной воли для адекватного реагирования на угрозы, вызовы, и риски и т.д.При неблагоприятном развитии событий по этому сценарию Россия к 2020 г. повторит судьбу таких в прошлом крупных держав, как Испания или Турция, которые были фактически разорваны более развитыми и сильными державами. Противостоять этому может только чётко сформулированный собственный "национальный" военно-стратегический проект, способный вывести Россию и её Вооружённые Силы на тот уровень, на котором станут бессмысленными любые планы военного усмирения России.Очевидно, что сегодняшняя "конфигурация" российских Вооружённых Сил сугубо оборонительная, и это даёт НАТО и США серьёзную фору. Можно не торопясь готовиться к грядущему армагеддону, выбирая время и накапливая силы.На первом этапе "партии войны" в США необходимо достичь единства элит в оценке перспектив вероятного будущего.Сегодня существует достаточно большой разброс в оценках того, как может развиваться мировая история в ближайшие 15-20 лет. Самые пессимистичные оценки предполагают большую европейскую войну между Россией и НАТО в следующие десять лет и серьёзную вероятность перерастания её в мировую ракетно-ядерную, а это означает необходимость мобилизации всех ресурсов и подготовку армейской компоненты к грядущей войне. Адепты этого развития ситуации считают, что необходимо упредить Россию в подготовке к войне. Для этого нужно максимально противодействовать развитию её экономики и ограничить доступ России к современным западным технологиям, и потому режим санкций должен быть продлён на неопределённый срок с перспективой его ужесточения.Оптимистичные оценки исходят из того, что благоприятное будущее Евросоюза возможно при развитии партнёрских отношений с Россией, для чего необходимо дальнейшее развитие дипломатических и торговых связей с Россией, раздел с ней ответственности за процессы, происходящие в мире, и уважение её национальных интересов.К странам-"пессимистам" относятся Польша, Латвия, Эстония, Румыния, Канада, Австралия.К оптимистам — Италия, Испания, Франция, Германия, Греция, Турция.Американцам — главным "модераторам" Евросоюза и заказчикам новой "холодной войны", потребуется время на то, чтобы привести к "общему знаменателю" всех своих "подсоветных". Очевидно, что времени на это потребуется не один месяц и, даже, возможно, не один год. Обязательным условием для этого является поддержание высокого уровня конфликтности по периметру России с вовлечением её в эти конфликты. "Арабский вариант" — война в Сирии, хотя и вызвала поначалу в рядах союзников по НАТО антироссийские настроения, но скоро сошла на нет, в связи с угрозами ИГИЛ и прочих исламистских группировок перенести войну в Европу и очевидной антизападной и антихристианской идеологией исламистов. Необходим был новый источник раздражения Европы.И в этой связи, как некстати, оказался "казус Украины". Для американцев взятие Украины под контроль, а точнее — оккупация, стало серьёзной стратегической победой. Мы можем констатировать, что на сегодняшний день на границах России образовалось тридцатипятимиллионное государство, которое стремительно погружается в состояние вооружённого противостояния с Россией, с которым мы, хотя и опосредованно, но уже ведём боевые действия. И в этих условиях для американцев главная задача — зафиксировать за собой всё то, что получено: громадную территорию с высококомпетентным, обученным и мотивированным на противостояние с Россией населением.С самого начала было очевидно, что Россия не сможет остаться в стороне от украинского кризиса и будет вынуждена в него, так или иначе, вмешаться. И это дало американцам отличный повод выстроить пропагандистскую кампанию, обвинив Россию в военной агрессии против Украины.Что же хотят американцы от украинского кризиса и от украинского фактора? Очевидно, что им нужно создать схему "нового Афганистана для РФ" — ведение войны против России чужими руками при помощи и содействии США и НАТО. В этих условиях американцы будут пытаться ограничивать боевые действия рамками локальных операций, медленно превращая Донбасс в некую "варзону", в которой непрерывно продолжаются вялотекущие бои, гуманитарная катастрофа нарастает, и этот кризис в любой момент может перекинуться на территорию самой России.В сложившихся условиях можно предположить, что содержанием ближайших десяти-пятнадцати лет, несмотря на существующий у части европейцев запрос на партнёрские отношения с Россией, станет всё же военно-политическое противостояние Запада и России. И в этих условиях на первое место выходит военно-технологическое соперничество. Способность опередить противника в перевооружении и получить стратегическое преимущество над ним. Поэтому логичным будет разобрать основные тренды развития современных военных технологий и место России в процессах их разработки и создания.Перспективные военные технологииБезусловно, что военные технологии во многом определяют то, какими будут боевые действия будущего, их тактику и стратегию, формы и способы ведения войны. Все будущие военные технологии можно разделить на три категории по времени их появления на вооружении.Военные технологии сегодняшнего дня, военные технологии ближайшего будущего и технологии, определяющие дальнейшее развитие человечства.К технологиям "сегодняшнего дня" можно отнести:- Во-первых, углубление и совершенствование методологии информационного обеспечения и управления войсками, особенно авиационно-космическими и авианосными ударными группировками, т.е. реализация на практике давно укоренившегося в армии США принципа "си-куб-ай" (единства мониторинга, связи, управления и разведки), когда все информационные потоки "завязываются" в один узел, и управление боем осуществляется в реальном масштабе времени, дистанционно и из единого центра.- Во-вторых, создание новой роботизированной боевой техники (от беспилотных летательных аппаратов — БПЛА, до управляемых на расстоянии роботов-"пехотинцев" и роботов-боевых машин).- В-третьих, разработка разнообразного ударного оружия высокой точности, действующего по принципу "выстрелил и забыл".Отдельная тема — финишные испытания уже завершаемых научных программ. Сегодня таковыми являются:Гиперзвуковые беспилотные летательные аппараты. Нынешнее поколение беспилотных самолётов, как уже отмечалось, сегодня перестало быть чем-то необычным при ведении современной войны. При этом средства ПВО сейчас вполне уверенно перехватывают весь спектр ЛА на высотах до границы стратосферы. Поэтому сегодня активно разрабатываются новые ударные гиперзвуковые стратосферные и заатмосферные ЛА, против которых пока не существует эффективных средств ПВО.Микроволновое, кинетическое и лазерное оружие. Сегодня первые прототипы этого оружия уже принимаются на вооружение. Так, на нескольких эсминцах ВМС США установлены лазерные боевые модули, ещё на нескольких кораблях идут испытания кинетических орудий."Умные ткани" — принципиально новые материалы с заданными свойствами, способные реагировать на внешнюю среду. Здесь активно развивается направление, связанное с маскировкой, создание микрокапсул содержащих вещества, аналогичные пигменту некоторых подводных обитателей — мастеров маскировки — кальмаров, каракатиц, осьминогов. А также создание медицинских тканей, способных при ранении выделять антисептические, анестезирующие и кровеостанавливающие вещества…Военные технологии ближайшего будущегоСреднесрочные будущие военные технологии сейчас существуют главным образом на стадии фундаментальной науки, т.е. ещё до этапа прикладных исследований и ОКР. В этом сложность предвидения их ожидаемых характеристик. Нет пока достаточного фактического материала. Тем не менее, определенные соображения о существе будущих тенденций можно высказать уже сейчас.Коротко об основных направлениях этой категории.1. Переход к роботизированным системам на поле боя. В целом ряде государств ведутся все более масштабные исследовательские работы по созданию широкой гаммы боевых автономных технологических устройств с элементами искусственного интеллекта, и здесь достигнут впечатляющий прогресс. В ближайшие годы можно ожидать появления таких "боевых роботов" в составе ВВС и ВМФ США, Израиля, Великобритании. Но главная задача — создание боевого робота для сухопутного боя — пока находится в стадии научной проработки в связи с повышенной сложностью её осуществления. В случае реализации такой программы в среднесрочной перспективе ведущие армии мира получат всепогодного, всесредного автономного "истребителя", который заменит собой живого пехотинца на поле боя.2. Нанороботы и киборги — сочетание живого существа и механизма. Сегодня в США полным ходом идут исследования киборгов-насекомых (пчелы, осы, бабочки и пр.), создаваемых путем вживления в их организм сверхминиатюрных наноэлектронных передатчиков. С помощью таких устройств предполагается осуществлять разведку и поиск на расстоянии, а также управление избирательным поражением сильнодействующими ядами определенных людей, "электронный портрет" которых заранее вводится в память этих летающих живых роботов. Наноустройства также находятся в стадии активной разработки. Их направление, аналогичное "киборгам" — разведка и скрытое проникновение, но перспективы существенно большие. На конечном этапе может быть создан боевой "нанит", способный, объединяясь по команде с другим аналогичными устройствами, создавать облачные образования, которые при атаке будут способны выводить из строя боевую технику, системы связи и управления, так же как сегодня мошкара способна за короткое время обескровить и даже убить мощное животное, не имеющее против неё эффективной защиты.3. Медицинское клонирование, копирование и работы с продолжительностью жизни человека. Соответствующие работы ведутся на ряде направлений. В отдалённой перспективе возможно заблаговременное выращивание "копий" внутренних органов человека на основе собственного биоматериала и их безопасной, без отторжения, трансплантации, что позволит резко увеличить живучесть солдат. Уже сегодня новейшие медицинские реанимационные технологии позволяют спасать до 95% всех раненых солдат. Но в перспективе — восстановление жизни и работоспособности военнослужащих, получивших считавшиеся раньше несовместимыми с жизнью ранений и увечий. В закрытом режиме в некоторых странах ведутся работы по клонированию человека и евгенистические исследования — выращивание на основе технологий клонирования более совершенных людей с повышенными параметрами интеллекта и физических способностей.4. Дистанционное воздействие на ионосферу Земли радиоволнами СВЧ-диапазона и создание искусственных протяженных плазменных образований — американская программа HAARP (High Frequency Active Auroral Research Program) и созданный в ее рамках крупный исследовательский радиотехнический стенд в штате Аляска. По оценкам экспертов, в ходе данной программы уже получены эффекты, позволяющие говорить о реальном создании систем геофизического оружия.Появление рабочих образцов перечисленных выше технологий возможно в середине — второй половине XXI века.Военные технологии отдаленного будущегоК таковым сегодня относятся те, чьё появление способно стать следствием сегодняшних теоретических научных исследований в области физики, химии и других естественных наук. По-настоящему называть их военных технологиями не совсем корректно. Это скорее некоторые практические вероятности, способные реализоваться в случае серьёзных прорывов в той или иной области. Поэтому, описание таких технологий носит форму общих предположений.Новые военные технологии и наукаПлодотворная работа по созданию и внедрению новых технологий требует радикального изменения отношения к науке. Поиск, отбор, разработка и внедрение перспективных технологий возможно только в опоре на государство. В этой связи оптимальным представляется следующий выбор направлений дальнейших отечественных военно-технологических исследований.Во-первых, необходимо сократить сегодняшнее отставание в военных разработках путем выхода на современный технологический уровень в определяющих успех на поле боя технологиях разведки, связи и автоматизированного управления, тем самым подтянуться до мирового уровня по возможностям дистанционного, бесконтактного ведения боевых действий.Во-вторых, перейти к "работе на опережение", для чего с помощью научного анализа определить наиболее опережающие военные технологии, к которым на существующем техническом уровне Россия смогла бы получить доступ в ближайшей перспективе. И сосредоточиться на их достижении, что позволило бы вывести российские Вооружённые Силы на самые передовые военно-технологические рубежи.Для успеха на этом пути необходимы особое внимание и серьезный государственный подход к науке, исследовательской работе и изобретательской деятельности отечественных ученых и специалистов, повышение их общественного статуса и материального положения.Примером подобного государственного подхода к обещающим прикладным научным разработкам может служить Агентство перспективных оборонных проектов минобороны США — ДАРПА (Defense Advanced Research Projects Agency), со штатом примерно 200 человек и годовым бюджетом немногим более 3 млрд.долл.Аналогом такового агентства стал "Фонд перспективных исследований". Но насколько он перспективен, покажет время…Газета Завтра

05 марта 2015, 20:57

Что общего между IBM и алхимией? Элементарно, Watson

Американская IBM купила компанию AlchemyAPI с целью усовершенствования своего суперкомпьютера Watson. Специалисты приобретенного актива займутся разработкой технологий Big Data. Сумма сделки не раскрывается.

22 января 2013, 21:58

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться.

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться     ВАШИНГТОН, 18 января. Сотрудник IBM Эрик Браун, работающий "тренером" знаменитого суперкомпьютера Watson, созданного этой компанией, допустил грубую ошибку, загрузив в него словарь городского жаргона.     Умная машина с легкостью освоила новые знания, попутно срастив их с ранее усвоенным словарем медицинских терминов, передает "Новолитика".     Результат не заставил себя ждать: Watson начал сквернословить, ибо решительно не понимает разницу между "приличным" и "неприличным". Поначалу это изрядно всех повеселило, но потом стало ясно, что просто так все оставить нельзя.     Разработчики планировали обогатить и разнообразить словарный запас своего подопечного. Но знакомство с ругательствами не пошло суперкомпьютеру на пользу. Никакие попытки внести коррективы к успеху не привели.     Теперь Брауну со своими коллегами придется вручную чистить память суперкомпьютеру и ставить дополнительные словарные фильтры. И не очень понятно, сработает ли это или нет.     Напомним, Watson — часть проекта DeepQA компании IBM, цель которого состоит в исследовании перспектив создания компьютеров, способных конкурировать с человеком при ответах на вопросы, сформулированные на естественном языке.     Система названа в честь Томаса Ватсона, под чьим руководством IBM в первой половине XX века превратилась в крупнейшую транснациональную корпорацию.     источник РосБалт