26 мая, 15:35

Microsoft займется отловом предвзятого ИИ

Microsoft — вот название еще одной компании, которая попытается обуздать алгоритмическую предвзятость. Ни для кого не секрет, что в последнее время искусственный интеллект все чаще выходит «поехавшим» и начинает нести чушь, отражая собственные предрассудки, предубеждения, предвзятость и несовершенство нашего общества. Компания хочет создать инструмент, который будет находить и предупреждать людей об алгоритмах ИИ, которые могут […]

Выбор редакции
25 мая, 17:17

Авария с участием робомобиля Uber: датчики сработали, проблема в софте и водителе

На днях стало известно больше деталей об аварии робомобиля Uber. В середине марта этого года машина на полном ходу сбила велосипедистку, переходящую дорогу в неположенном месте. Об этом случае высказывались различные мнения, но сейчас уже есть официальные данные от федерального ведомства. Расследование ведет Национальный совет по безопасности на транспорте (англ. National Transportation Safety Board, NTSB). Это независимое американское агентство, которое занимается расследованием происшествий с участием транспортных средств, включая гражданскую авиацию, автомобильные аварии, морской и железнодорожный транспорт. Специалисты агентства выяснили, что датчики робомобиля вовремя выявили пешехода на дороге. Это случилось за шесть секунд до столкновения. Но система торможения почему-то не сработала. Кроме того, агентство узнало о том, что «запасные» водители, то есть сотрудники Uber, сидящие в салоне, должны реагировать на проблемные ситуации. И чаще всего именно люди останавливают робомобили, которые не успевают среагировать на проблемную ситуацию. Читать дальше →

Выбор редакции
25 мая, 13:42

Испытания самобалансирующего робота EduMip на основе BeagleBone Blue. Часть 2

Под катом показываю как запустить, тест на удержание равновесия, разгон по кругу, управление с клавиатуры и другие программы. Читать дальше →

Выбор редакции
25 мая, 13:28

Как Amazon использует новую систему распознавания лиц, и за что её ненавидят

Amazon разработала новую мощную систему для распознавания лиц в режиме реального времени. Нейросетям «кормят» фото и видео, а они определяют, что (или кто) там показывается. Воспользоваться ей может любой пользователь AWS. В США с её помощью шерифы уже успешно ловят преступников, а телестанции находят знаменитостей в живых трансляциях. Но у технологии нашлись и ярые оппоненты. Которые пишут Безосу письма и призывают Amazon немедленно прекратить разработку системы, иначе последствия могут быть самыми непредсказуемыми. Читать дальше →

Выбор редакции
24 мая, 15:00

[Перевод] Предсказания будущего в фильме «Космическая одиссея 2001 года»: 50 лет спустя

Здесь и далее ссылки с кадров фильма ведут на видео с соответствующими сценами Мимолётное видение будущего Был 1968 год. Мне было 8 лет. «Космическая гонка» была в самом разгаре. Недавно в первый раз космический зонд опустился на поверхность другой планеты (Венеры [это была советская автоматическая межпланетная станция "Венера-3" / прим. перев.]). Я жадно изучал всё, что было связано с космосом. Затем 3 апреля 1968 года (в Британии – 15 мая) вышел фильм "Космическая одиссея 2001 года", и мне очень хотелось его увидеть. Поэтому в начале лета 1968 я впервые в жизни попал в кинотеатр. Меня привезли посмотреть дневной показ, и я был практически единственным зрителем в зале. По сей день я помню, как сидел на плюшевом кресле и с нетерпением ожидал, когда поднимут занавес и начнётся кино. Читать дальше →

Выбор редакции
23 мая, 21:05

Комплект для сборки самобалансирующего робота EduMip на основе BeagleBone Blue. Распаковка и сборка. Часть 1

Робот может держать баланс на двух колесах, довольно шустро ездить. На борту полноценный linux, есть wifi. Программировать можно через web интерфейс. Есть инструкции и исходники по запуску на нем ROS. В общем море возможностей для творчества. Читать дальше →

Выбор редакции
23 мая, 15:00

[Перевод] Четыре достаточно простых, но интеллектуальных инструмента для написания музыки для вашего киношедевра

Творчество с применением искусственного интеллекта теперь включает и использование программ для написания музыки, которыми может управлять любой В старые добрые времена можно было провести день, снимая своё собственное видео с участием домашних, составить для него музыкальное сопровождение при помощи нарезки из любимых песен и закачать его в интернет, без проблем делясь им со всеми. Но после того, как роботизированные инструменты для отслеживания соблюдения авторских прав начали сканировать новые загрузки, общество постепенно стало всё больше волновать вопрос правильного лицензирования песен, и теперь уже не получится использовать какую угодно музыку для публично доступного видео. Что же делать начинающему, в лучшем случае, музыканту? Я маршировал в колледже, поэтому понимаю, что такое ритм, фразировка и темп, но мои возможности по созданию музыки остановились где-то на уровне средней школы. К счастью, у нас, авторов фильмов и подкастов с проблемами с музыкой, теперь есть специальные роботы. За последнее время появилось несколько ИИ-проектов хорошего качества – одним из самых заметных, пожалуй, будет Flow Machines от Sony, дебютный альбом которого вышел в январе – и медленно, но верно эти инструменты перемещаются из исследовательских лабораторий и профессиональных студий в общий доступ. Читать дальше →

23 мая, 14:35

Великобритания открывает центр для внедрения искусственного интеллекта в военную сферу

До недавнего времени искусственный интеллект находил свое применение лишь в исследовательских и, если можно так выразиться, «бытовых» аспектах нашей жизни. Но сейчас все чаще можно услышать о том, что ИИ будут интегрировать и в военную сферу. К примеру, власти Великобритании заявили об открытии центра военных разработок, ключевую роль в котором будет играть именно искусственный разум. […]

Выбор редакции
23 мая, 10:00

[Перевод] Поведение машин необходимо сделать научной дисциплиной

Почему изучение ИИ должно ограничиваться лишь кругом создателей ИИ? Что, если бы поведение людей на всех масштабах изучали бы только физиологи; от функционирования человеческого тела до появления социальных норм, от работы финансовых рынков до создания, распространения и потребления культуры? Что, если бы лишь нейробиологи занимались изучением преступного поведения, разрабатывали нормы образования и придумывали правила для борьбы с уклонением от налогов? Несмотря на растущее влияние с их стороны на нашу жизнь, наше изучение машин с искусственным интеллектом происходит именно в таком ключе – им занимается очень ограниченный круг людей. Учёные, создающие ИИ – специалисты по информатике и робототехнике – практически всегда оказываются теми, кто изучает поведение ИИ. Читать дальше →

Выбор редакции
21 мая, 10:32

«Алиса, включи свет». Голосовое управление умным домом на базе openHAB. Без программирования и СМС

Ноябрь 2017 года, на календаре отображалось число одиннадцать. Распродажа на Aliexpress шла полным ходом, руки чесались что-нибудь купить. Выбор пал на "Ми-свет RGBW светодиодный лампы AC86-265V удаленного управление Smart освещения". В итоге были приобретены два экземпляра максимальной мощности, на 9 ватт, и хаб-контроллер MiLight WiFi iBox. Доставка из Китая не заставила себя долго ждать, а спустя 4 месяца, 13 марта 2018, открылась платформа Яндекс.Диалоги (платформа, позволяющая сторонним разработчикам добавлять умения голосовому помощнику «Алиса»). Следом Алиса научится управлять освещением (и не только) у вас в квартире, а мы с вами ей в этом поможем, поэтапно и без единой строчки кода. Читать дальше →

Выбор редакции
21 мая, 10:26

Nvidia разработала робота, который учится выполнять задачи, наблюдая за человеком

Бакстер Обычно все промышленные роботы функционируют по одному принципу. Им в точности задают, что нужно делать. И они выполняют этот заранее определенный алгоритм, пока оператор не внедрит в них другую команду. Как правило, таким индустриальным аппаратам не позволяют работать близко к тем хрупким существам, которые их запрограммировали. Но команда ученых Nvidia из Сиэтла нашла решение этой проблемы, и сделала первого робота, который учится на примере человека. Внутри у него только клубок нейросетей и «словарь», позволяющий описывать то, что вокруг происходит. Читать дальше →

Выбор редакции
21 мая, 00:19

Невнимательных учеников в китайских школах начинают «ловить» при помощи системы распознавания лиц

Компьютеризация помогает всем нам жить лучше. При помощи специализированных программно-аппаратных систем бизнес, военные, ученые повышают эффективность своей работы. Китайцы считают, что компьютеры должны помогать ученикам повышать успеваемость. Не только лишь при помощи эффективных систем обучения, но и посредством иных инструментов. А именно — системы распознавания лиц. Классы изменяются, но лишь немного — над доской после модернизации на учеников смотрят три «глаза». Речь идет о камерах, которые передают видеоизображение на специализированные сервера. А там программный комплекс выделяет тех учеников, кто отвлекается — смотрит в окно, рисует что-то в тетради, или болтает с соседом. Читать дальше →

Выбор редакции
20 мая, 21:41

Как перевести речевой аудио-файл в текст с помощью Google translate

Обычно Google translate используют для перевода речи транслируемой микрофоном. Но в один момент, автору потребовалось перевести подкаст Медузы в текст. Идея лежала на поверхности и наверняка программы для этого должны были присутствовать. Так -же как сделано в Gogle translate. Но, гуглением, программы не нашлось, кроме двух сайтов. Которые использовали по уверениям их авторов всю мощь искусственного интеллекта Google. Первый нашелся русскоязычный сайт https://speechpad.ru/blog/windows-integration/ Но, как бы не было обидно, магия не сработала… Читать дальше →

Выбор редакции
18 мая, 21:30

Искусственный интеллект создал уровни для Doom не хуже людей

Можно ли обеспечить современный трехмерный шутер бесконечным количеством разнообразных уровней? Можно, если натренировать искусственный интеллект создавать их. Именно этим и занялись исследователи из Политехнического Университета Милана. Их алгоритмы тренируются на известной многим игре Doom. Трехмерный шутер Doom появился 25 лет назад благодаря талантливому программисту Джону Кармаку. Он на долгие годы задержался на накопителях персональных компьютеров […]

16 мая, 22:13

Алгоритм долголетия: Новые технологии для диагностики и лечения заболеваний эндокринной системы

Этот материал входит в подборку статей о новых технологиях и медицине. Рассказываем, как ученые работают над повышением эффективности лечения рака, инсульта, ишемической болезни сердца, проблем с сосудами и эндокринной системой и прочих заболеваний. Помогают им в этом 3D-принтеры, виртуальная и дополненная реальность, нейронные сети и другие технологии будущего.Уже написали о борьбе с болезнями сердца, нервной системы, органов чувств, ЖКТ, сосудов, кожи и легких. В этой статье — о заболеваниях эндокринной системы.#справка Эндокринная система регулирует деятельность внутренних органов за счет гормонов. Производят гормоны щитовидная, поджелудочная и половые железы, надпочечники и другие органы ДиагностикаДля диагностики проблем с эндокринной системой можно использовать различные тесты, анализирующие уровень гормонов. Компания EverlyWell предоставляет 17 типов наборов для домашних исследований, в том числе для выявления проблем с щитовидной железой или метаболизмом, дисбаланса гормонов сна или стресса.#интересное Стартап стал финалистом TechCrunch Battlefield в 2016 году и получил звание Rock Health startup of the year в 2017Более ранняя диагностика возможна благодаря анализу ДНК. Сервис Sophia Genetics использует искусственный интеллект для расшифровки генома пациентов. Это позволяет обнаружить мутации, определяющие предрасположенность человека к тем или иным заболеваниям, в том числе диабету.Алгоритмы искусственного интеллекта применяют также в Medial EarlySign. По анализу крови компания прогнозирует развитие опасных заболеваний, например, сахарного диабета и некоторых видов рака. При этом метод является менее дорогостоящим, чем используемые в настоящий момент альтернативы.Помочь в диагностике заболеваний могут распространенные носимые устройства. Ученые из Медицинской школы Стенфордского университета исследовали показатели, отслеживаемые рядом гаджетов (к примеру, умными часами Basis) и выяснили, какие выводы можно из них сделать. Среди прочего на основании физиологических параметров им удалось выявить 12 людей, невосприимчивых к инсулину.#справка Невосприимчивые к инсулину люди находятся в зоне риска заболевания сахарным диабетомЛюдям, больным диабетом, необходимо измерять уровень сахара в крови, чтобы своевременно возвращать его в пределы нормы. Новые технологии повышают эффективность глюкометров — устройств, измеряющих уровень сахара.Исследователи из Кореи разработали глюкометр в виде контактных линз. Внутри них находятся специальные электронные компоненты, которые позволяют получать энергию без проводов и измерять уровень сахара. Измеренные показатели транслируются прямо в глаз человека. При этом данные линзы, как и обычные, улучшают зрение.Ученые из Калифорнийского университета разработали прототип чехла на телефон GPhone. Он включает в себя стилус, на конец которого для анализа должна быть нанесена кровь. Внутри стилуса находится белок, который создает электрический сигнал силой, пропорциональной уровню глюкозы. Расшифрованные данные можно сохранить или переслать врачу.В Федеральной политехнической школе Лозанны создали подкожный биодатчик, который отправляет данные на смартфон. Датчик может измерять концентрацию глюкозы, холестерина или других молекул, в том числе лекарственных препаратов.Технологии могут повысить эффективность диагностики не только заболеваний эндокринной системы, но и их осложнений, в частности диабетической ретинопатии.#справка Диабетическая ретинопатия — нарушение зрения, возникающее у большинства больных диабетом. Без своевременной диагностики оно приводит к слепотеВ исследовательской лаборатории Google был создан алгоритм машинного обучения, выявляющий данное заболевание по фотографиям глазного дна. Маркером для алгоритма являются повреждения кровеносных сосудов сетчатки глаза. На тестовых выборках изображений точность метода составила более 90% — уровень, сравнимый с точностью офтальмологов.Фотографии здоровой сетчатки глазного дна и сетчатки с признаками диабетической ретинопатии:Применение искусственного интеллекта позволитвыявлять болезнь в регионах, где не хватает врачей. Разработчики алгоритма:“Мы считаем, что машинное обучение может помочь врачам определить пациентов, которым необходима помощь, особенно среди слоев населения, которые имеют ограниченный доступ к медицинским услугам.”Аналогичный алгоритм, действующий с точностью 86%, разработали ученые из IBM.Ход другого осложнения — периферической невропатии, при которой нарушается чувствительность конечностей, — помогают отслеживать стельки с датчиками от компании Orpyx. Они способны отследить избыточное давление на стопу и прислать оповещение на специальные умные часы. Стельки получили одобрение от американского медицинского регулятора.Стартап Boost Thyroid создал приложение для пациентов с болезнью Хашимото, при которой иммунная система атакует щитовидную железу. В результате заболевания железа теряет свою функциональность и постепенно разрушается. В приложении, уже доступном для iOS, можно указать свои параметры и принимаемые лекарства, а также пообщаться с виртуальным помощником. Таким образом можно отслеживать ход болезни.ЛечениеКомпания Food Period разработала специальные батончики для решения таких проблем женской эндокринной системы, как нерегулярный или болезненный менструальный цикл. Основными ингредиентами являются тыквенные семечки, различные орехи, ваниль и какао.Если органы, отвечающие за выработку гормонов, не справляются со своей задачей, человеку требуется получать эти вещества при помощи таблеток или инъекций. Заменить прием лекарств могут искусственные органы, напечатанные на 3D-принтере.Компания Celprogen Inc. успешно напечатала работоспособную уменьшенную копию человеческой поджелудочной железы. Основой биочернил стали стволовые клетки поджелудочной взрослого человека. Ранее исследователям компании удалось напечатать сердце.В лаборатории 3D Bioprinting Solutions (основана при поддержке ИНВИТРО) успешно пересадилинапечатанную на 3D-принтере щитовидную железу лабораторной мыши. Ученые отметили, что уровень вырабатываемого железой гормона Т4 у грызунов увеличился, что говорит о ее работоспособности.Ученые Лондонского университета королевы Марии разработали технологию изготовления клеток, способных производить стероиды, из кожи, крови и мочевины. Они уже были использованы для моделирования болезней надпочечников и тестирования лекарств. В будущем такие клетки могут быть использованы для получения искусственных надпочечников.Для больных диабетом существуют также специальные устройства, облегчающие получение инсулина.“Искусственная поджелудочная железа” MiniMed 670G от компании Medtronic — устройство, соединяющее в себе глюкометр и инсулиновую помпу. Датчик измеряет уровень сахара в крови каждые пять минут. Если он отклоняется от нормы, помпа автоматически вводит человеку инсулин. Автономная работа устройства позволяет человеку не производить замеры и инъекции вручную, повышая качество жизни.В 2018 году устройство Medtronic получило одобрение американского медицинского регулятора FDA на использование больными диабетом 1 типа от 14 лет и старше.Аналогичное устройство под названием EOPatch разрабатывает южнокорейская компания EOFlow. Его отличие в более компактных размерах — автоматическая помпа является одноразовой (может действовать в течение трех дней) и отображает информацию на устройстве, не требующем соединения с датчиком. Разработчики надеются, что небольшой вес и отсутствие проводов сделает EOPatch подходящим даже для маленьких детей.Устройство получило разрешение от корейского медицинского регулятора в 2017 г., авторы намереваются выпустить его на рынок в текущем году.В будущем подобные регуляторы уровня сахара в крови могут стать подкожными. Группа исследователей из Китая предлагает использовать для этого клетки, производящие инсулин под воздействием света.Технология под названием HydrogeLEDs предполагает периодическое измерение уровня сахара в крови глюкометром. В случае отклонения уровня от нормы специальное приложение для смартфона автоматически включает имплантированные под кожу светодиоды. После этого светочувствительные клетки, размещенные на диодах, начинают вырабатывать инсулин.Разработка была протестирована на мышах в течение нескольких недель и показала свою эффективность — уровень сахара в крови животных приходил в норму после двух часов работы светодиода.Тем не менее, разработка еще далека от применения людьми — необходимо протестировать ее эффект на организм при более продолжительном использовании.Стартап Semma Therapeutics разрабатывает методвосстановления способности организма вырабатывать инсулин самому. Для этого необходимы специальные бета-клетки, которые отсутствуют у больных диабетом.Исследователи Semma протестировали такой способ восстановления бета-клеток: в лабораторных условия в них трансформируют эмбриональные стволовые клетки. Затем их имплантируют под кожу в специальном устройстве. Оно позволяет инсулину поступать в организм, при этом защищая бета-клетки от иммунной системы.Разработка пока находится на ранней стадии, однако в 2016–2017 годах компания получила финансирование в размере $163 млрд для ее развития. В частности, необходимо выявить, нужно ли будет с какой-либо периодичностью менять имплант.Почитать по темеСамые перспективные стартапы, анализирующие ДНК, по версии MITИсследование генома для предсказания болезнейИспользование данных носимых гаджетов для медициныЛинзы–глюкометрКлетки, вырабатывающие инсулин под действием света Больше статей доступно на blog.dti.team

Выбор редакции
15 мая, 10:00

[Перевод] Нет ли у моего алгоритма проблем с психикой?

Нет ли у моего автомобиля галлюцинаций? Не страдает ли алгоритм, управляющей системой полицейского надзора в моём городе, паранойей? У Марвина, андроида из «Автостопом по Галактике», болели все диоды по левой стороне. Нет ли схожих ощущений у моего тостера? Звучит это курьёзно, но только до тех пор, пока мы не поймём, что наши алгоритмы всё больше начинают походить на нас самих. Чем больше мы узнаём о нашем мозге, тем больше мы вкладываем этих знаний в создание алгоритмических версий самих себя. Эти алгоритмы контролируют скорость робомобилей, определяют цели для автономных военных дронов, подсчитывают нашу восприимчивость к коммерческой и политической рекламе, находят нам родственные души в онлайн-сервисах и оценивают риски для страховки и кредитов. Алгоритмы становятся почти разумным фоном нашей жизни. Читать дальше →

Выбор редакции
14 мая, 10:53

Цифровые помощники слушаются команд, которые неслышимы для человека

В наше время весьма популярной стала технология, которую можно назвать «цифровым помощником» человека. Речь идет как о Siri, Cortana, так и об умных колонках — в частности, от Amazon. Многие из нас привыкли, что всего одна голосовая команда может заставить помощника действовать — например, рассказать погоду на завтра, прочитать текст или спеть песенку. У экспертов по информационной безопасности некоторые аспекты работы таких помощников вызывают ряд вопросов. Спору нет, сервисы довольно удобные, но они уязвимы для вмешательства извне. Наиболее простой пример — после репортажа по ТВ системы Amazon Echo из Сан-Диего, которые «слушали» местный телеканал CW6, стали заказывать кукольные домики. Читать дальше →

Выбор редакции
13 мая, 22:31

Сервис Google Duplex пугает своей красивой и правильной речью, есть недовольные

Несколько дней назад корпорация Google представила сразу несколько новинок, которые взбудоражили как представителей телекоммуникационной сферы, так и обычных людей. Одна из них — сервис Google Duplex, это слабая форма ИИ, способная позвонить вместо своего пользователя в парикмахерскую и записать человека на определенное время. Duplex можно считать своего рода цифровым ассистентом человека, причем гораздо более «человечным» чем те же Siri или Cortana. Обычные диалоги ассистент вести не может, работа его касается лишь назначения времени встречи или приема. Но «речь» виртуального помощника звучит очень реалистично. Вряд ли кто-либо из нас смог бы отличить ее от речи обычного человека. И как раз эта схожесть напугала некоторых специалистов по информационной безопасности. Читать дальше →

Выбор редакции
12 мая, 20:32

ИИ, обученный навигации, разработал систему, схожую с «компасом» из мозга млекопитающих

О DeepMind на Geektimes не писал разве что ленивый автор. Эта компания действительно выделяется своими достижениями среди прочих организаций, которые работают в сфере ИИ. Самое известный проект DeepMind — AlphaGo, ИИ, специализирующийся на игре в го. В настоящий момент эта система является, пожалуй, наиболее умелым игроком го в мире — как среди людей, так и среди машин. Но игра в го — лишь демонстрация возможностей ИИ, далеко не единственный проект компании. Сейчас она занимается обучением слабой формы ИИ премудростям навигации. Обычный способ ориентирования в окружающем пространстве с продвижением к нужной цели включает постоянную оценку того, что окружает человека (или животное) с анализом полученной информации. Специалисты DeepMind разработали комплекс нейросетей, которые обучили передвигаться по площадке квадратной формы подобно крысам. Читать дальше →

Выбор редакции
12 мая, 19:32

Как устроены медицинские чат-боты — разбираемся на примере бота DOC+

Сбор анамнеза — неотъемлемый этап осмотра пациента. Врач опрашивает больного о патологиях, оперативных вмешательствах, полученных травмах, течении заболевания. Часто он сам записывает информацию, которую сообщает ему больной, но иногда просит заполнить специальную анкету-опросник. Обычно сбор анамнеза занимает до 60% времени консультации и длится порядка 15 минут. Поэтому на Западе в связи с дороговизной рабочего времени врача существует практика, в рамках которой первичный доврачебный осмотр пациента проводят медсестры. Они заполняют специальные анкеты, на которые в дальнейшем опирается врач. Однако такой подход лишь перекладывает процесс сбора анамнеза с одного человека на другого. Поэтому сегодня разрабатываются и внедряются технологии на базе искусственного интеллекта в формате чат-ботов, которые сокращают время сбора анамнеза в несколько раз и снижают вероятность ошибки. Это экономит ресурсы поликлиники и «разгружает» медсестер и докторов, давая последним возможность глубже изучить симптомы заболевания и поставить более точный диагноз. О том, какие чат-бот решения уже существуют сегодня, что они умеют, и как устроен чат-бот DOC+, расскажем далее. Читать дальше →

10 декабря 2017, 12:00

Нейросеть победила сильнейшую шахматную компьютерную программу

Да, я еще помню, как все следили за компьютерной программой DeepBlue, которая победила чемпиона мира Гарри Каспарова. Многие тогда не верили, что какой то алгоритм сможет победить хитрость и ум человека. И вот спустя 20 лет, в шахматах грянула новая революция!Алгоритму AlphaZero, разработанному Google и DeepMind, хватило всего четырех часов игры с самим собой, чтобы самостоятельно синтезировать шахматные знания человечества за полтора тысячелетия и достичь уровня, который не только превосходит людей, но и позволяет громить чемпионов среди компьютерных алгоритмов.Все блестящие хитрости и утонченности, которые программисты использовали для создания шахматных движков, были отправлены на свалку истории, отмечает портал Chess24.com.Нейросеть победила сильнейшую шахматную компьютерную программу Stockfish 8 в ста партиях, не проиграв ни одной. Играя белыми, AlphaZero добилась 25 побед при 25 ничьих. Без преимущества первого хода ей удалось выиграть три партии при 47 ничьих. Итого в ста играх нейросеть одержала 28 побед, сведя остальные 72 вничью.Как утверждают разработчики, AlphaZero достигла этого уровня всего через четыре часа после того, как в нее были загружены только базовые правила игры в шахматы, без дополнительных сведений о тактике, алгоритмах и дебютах.В отличие от традиционных шахматных программ, AlphaZero выбирает ход не за счет перебора возможных вариантов, а применяя собственные алгоритмы, выработанные при самообучении. Для сравнения: AlphaZero рассматривала 80 тысяч позиций за секунду, тогда как Stockfish — до 70 миллионов.Ранее детище DeepMind потратило два часа на постижение сеги (японские шахматы) и за восемь часов научилась безупречной игре в го.По мнению компании-разработчика, в будущем подобные нейро-алгоритмы смогут решать важные исследовательские задачи, включая разработку новых лекарств и материалов.источникиhttp://www.newsru.com/sport/08dec2017/deep.htmlА я уже вам рассказывал искусственный интеллект обыграл людей в покер и как Искусственный интеллект победил человека в Го

28 июня 2017, 14:38

Что стоит за скандалом вокруг TELEGRAM?

Скандал между Роскомнадзором и владельцем мессенджера Телеграм Павлом Дуровым все больше приобретает черты политической интриги. Сдается, что это тот случай, о котором говорят: когда кошка похожа на кошку, мяукает как кошка и ходит как кошка, то похоже, это кошка и есть.В пятницу 23 июня в пятницу Роскомнадзор внезапно заявил о возможной блокировке Telegram в случае отказа создателей мессенджера регистрироваться в качестве организатора распространения информации (ОРИ). Стоит вспомнить, что еще в мае тот же Роскомнадзор называл не более чем «обычными слухами» намерение ведомства внести мессенджер в реестр ОРИ. Как известно, согласно законодательству РФ, все организаторы распространения информации обязаны хранить данные российских пользователей их ресурсов на территории страны в течение одного года, предоставляя спецслужбам по первому требованию доступ к архивам.И вдруг Александр Жаров, глава Роскомнадзора и кандидат медицинских наук, заявил о том, что Telegram будет заблокирован уже через несколько дней, если Павел Дуров не выполнит требование Роскомнадзора зарегистрировать свой мессенджер. Что же случилось? Одна из основных версий — сообщение ФСБ о том, что Telegram использовался террористами. В частности, при подготовке теракта в метро Санкт-Петербурга. Мой личный источник в силовых структурах подтверждает эту информацию, и у меня нет причин нему не доверять.Террористы довольно умело используют не только мессенджеры, но даже онлайн - чаты в компьютерных играх для передачи зашифрованных сообщений. Об это я недавно говорил в интервью программе «Тайны Чапман» на РЕН ТВ. Видимо, после столь резонансных заявлений спецслужб глава Роскомнадзора Александр Жаров и изменил свое отношение к Telegram .Он заявил, что Павел Дуров «последовательно демонстрирует правовой нигилизм», подвергая риску жизни миллионов человек. С его мнением согласен советник президента по интернету Герман Клименко: «С WhatsApp мы хотя бы ведём диалог. С Google мы разговариваем — они начали платить НДС. Youtube блокирует видео. Есть определённая борьба, но мы находимся в диалоге. А позиция Дурова совершенно анархичная — „я не буду“, и всё. Мне бы хотелось самому остаться пользователем Telegram, но — будет запрещено, значит, будет запрещено».Жаров даже попытался объяснить «простыми словами» свою позицию:«Информация внутри Telegram шифруется, и проникнуть в нее мгновенно при отсутствии ключей для дешифрации этой информации ни одной спецслужбе еще не удавалось — это очень сложно. И, соответственно, нежелание господина Дурова предоставить ключи от этой информации всем спецслужбам мира — насколько я знаю, это так — позволяет террористам по-прежнему безнаказанно убивать людей с использованием этого канала коммуникаций».Справка:Александр Жаров в 1987 году окончил Челябинский медицинский институт по специальности «врач-анестезиолог и реаниматолог». Кандидат медицинских наук. В январе 2004 года в Федеральном научном центре гигиены имени Ф. Ф. Эрисмана защитил кандидатскую диссертацию на тему «Медико-гигиенические основы формирования здорового образа жизни в Российской Федерации». В 2006 году закончил юридический факультет Российской академии государственной службы при президенте России.В декабре 2013 года сообщество «Диссернет» опубликовало результаты своей экспертизы текста кандидатской диссертации Александра Жарова. Было выявлено, что из 145 проанализированных страниц диссертации 52 её страницы частично или полностью заимствованы без ссылок на источники из двух государственных докладов «О санитарно-эпидемиологической обстановке в Российской Федерации» за 1998 и 2002 годы, подготовленных департаментом госсанэпиднадзора Минздрава России.Павел Дуров не согласился с мнением Жарова относительно предоставления «ключей для дешифрации»: «Это требование не только противоречит 23-й статье Конституции РФ о праве на тайну переписки, но и демонстрирует незнание того, как шифруется коммуникация в 2017 году».Дуров заявил, что в его мессенджере используется так называемое оконечное шифрование и что доступ к дешифровке сообщений есть только у пользователей, которые хранят ключи на своих компьютерах и мобильниках.Таким образом, у компании Дурова, если верить его словам, нет возможности дать спецслужбам доступ к приватным чатам Telegram.Справка:Оконечное (абонентское) шифрование позволяет обеспечивать конфиденциальность данных, передаваемых между двумя прикладными объектами. Другими словами, отправитель зашифровывает данные, получатель - расшифровывает. Такой способ имеет следующие особенности:-защищенным оказывается только содержание сообщения: вся служебная информация остается открытой;-никто кроме отправителя и получателя восстановить информацию не может (если используемый алгоритм шифрования достаточно стоек);-маршрут передачи несущественен, в любом канале информация останется защищенной;-для каждой пары пользователей требуется уникальный ключ;-пользователь должен знать процедуры шифрования и распределения ключей.Дуров также считает, что «открытие» Telegram для спецслужб или блокировка мессенджера не поможет в борьбе с террористами: «Потенциальная блокировка Telegram никак не усложнит задачи террористов и наркодилеров — в их распоряжении останутся десятки других мессенджеров, построенных на оконечном шифровании (+VPN). Ни в одной стране мира не заблокированы все подобные мессенджеры или все сервисы VPN. Чтобы победить терроризм через блокировки, придется заблокировать интернет».Откровенно говоря, в экспертном сообществе нет сомнений, что более-менее опытный хакер может без особого труда взломать личные шифры пользователей любого мессенджера и проникнуть в тайны приватных переписок их пользователей. Мне приходилось слышать и такое мнение, что глобальная система американской электронной разведки «Эшелон» может читать и читает практически все, что захочет в любой стране мира. Именно поэтому самые секретные решения правительства и спецслужб РФ записываются на устаревших морально и физически пишущих машинках, а не на компьютерах. Кстати, современные технологии позволяют украсть информацию даже с компьютера, не подключенного к сети, просто в течении нескольких минут записав его излучения с помощью простейшего устройства. Система искусственного интеллекта «Палантир», обслуживающая американскую контрразведку, анализирует данные, полученные «Эшелоном» и вычисляет практически любые намерения террористов. Ни в одной стране мира не систем, сравнимых с «Эшелоном» и «Палантиром». В том числе и в России. Видимо, поэтому российские силовики и чиновники борются с террористами столь импульсивно, чередуя благодушие с внезапными вспышками супербдительности. Ну, ведь любому грамотному инженеру известно, что всевозможные мессенджеры используются не только законопослушными гражданами, но злоумыщленниками. Но почему-то в странах Запада мессенджеры никто не запрещает. Не так давно суперпопулярный во всем мире мессенджер WhatsApp так же, как и Telegram, включил оконечное шифрование для более чем миллиарда своих пользователей. Нужно сказать что само по себе шифрование сообщений не является гарантией конфиденциальности. Чтобы переданные сообщения не прочитал никто посторонний, их нужно удалять сразу после прочтения. А если телефон попадет в чужие руки, то его можно разблокировать и получить доступ ко всей информации. Telegram, кстати, имеет функцию «самоуничтожения», при активации которой сообщения автоматически удаляются через установленный пользователем промежуток времени. Кстати, в Telegram оконечное шифрование не работает по умолчанию, его нужно включать специально.Порыскав немного по интернету, я убедился, обратившись к вездесущим хакерам, за небольшие деньги можно получить доступ к тайнам частных лиц. Вот, например, такое объявление:«Распечатка СМС (WhatsApp,Viber) от 300р. Детализация звонков 300р. Пробить номер 300р. Гарантия! Реальные доказательства! Оплата по факту».Выскажу свое личное мнение: доступ к тайнам переписки любых, даже самых зловещих террористов грамотные силовики могут получить, даже не получив легального доступа к ключам шифрования тех или иных информационных ресурсов. Но это хлопотно и накладно, если речь не идет о единичном перехвате.Кроме того, не все силовики грамотны. О чиновниках и говорить не приходится, достаточно познакомиться с биографией того же Жарова. Кстати, вчера глава Роскомнадзора еще раз изменил свою позицию в отношении Telegram:«Никакой речи о том, что будет доступ к переписке пользователей, не идет». «Вопрос только об одном — о пяти идентификаторах, которые мессенджер должен сообщить в Роскомнадзор, они официально будут внесены в реестр распространения информации. На этом точка», — сказал глава Роскомнадзора.То есть, Павел Дуров уже не правовой нигилист, который рискует судьбами миллионов человек? И нашим спецслужбам уже не нужен доступ к переписке террористов?Вспоминаются слова героя известной кинокомедии:«Когда вы говорите, Иван Васильевич, создается впечатление, что вы бредите». У меня создается впечатление, что Роскомнадзору действительно что-то нужно от Павла Дурова. Но что это, возможно, не знает и сам Роскомнадзор. Что не удивительно, честно говоря.Таким образом, налицо какая-то громко мяукающая «кошка», то бишь политическая интрига, шифровальные ключи от которой нам покамест недоступны.Предположу, что речь идет просто о том, чтобы собрать все книги, то бишь мессенджеры, да и сжечь. А интернет вообще – отключить.Не удивлюсь, если это и есть та самая «кошка», о которой я упомянул в самом начале. Как законопослушный гражданин и неплохой аналитик, я заглядываю в не столь отдаленную перспективу и готовлю каменный резец, чтобы высекать свои беспристрастные заметки на скалах.Ну что ж, и в мезозое люди жили. Владимир Прохватилов, житель сетиhttp://argumentiru.com/politics/2017/06/466754

02 июня 2017, 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 2017, 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 2017, 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 2017, 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 2017, 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 2017, 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

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

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