Малоизвестное интересное

2021-04-28 13:12:01 ​​О качестве прогнозов. Всё познается в сравнении
Вот хорошая иллюстрация катастрофических ошибок в маркетинго-ориентированных прогнозах, что так любят американцы.

На приложенной картинке прогноз компании Lyft от 2016 года (всего 5 лет назад) будущего автономных авто.

Для справки.
1) Позавчера компания Lyft продала свое подразделение автономных транспортных средств дочерней компании Toyota Woven Planet Holdings за 550 миллионов долларов (это последняя в череде продаж бизнеса, из-за катастрофических ошибок в прогнозах стоимости и сроков коммерциализации технологий автономных транспортных средств).
2) Сегодняшние маркетинго-ориентированные прогнозы будущего автономных авто от их разработчиков (в том числе, российских) повторяют красивую сказку компании Lyft пятилетней давности.
3) Прогнозы на основе оценок независимых экспертов, имхо, куда ближе к реальности.
«Зарождающийся рынок беспилотных автомобилей вовлек в работу сотни компаний. Однако в ближайшее десятилетие беспилотники будут перевозить только большие грузы, пиццу и подъезжать к клиенту по каршеринговому заказу. В то, что беспилотники когда-нибудь заменят личный транспорт, пока не верит никто».

#Будущее #Прогноз #Технологии #БеспилотныеАвто Открыть/Комментировать

2021-04-27 21:16:41 ​​Японский взгляд на прорывные технологии ближайших 20 лет.
Технологические прогнозы американцев слишком маркетинго-ориентированные.
А у китайцев - предельно политизированы, вынужденные учитывать официальную линию КПК.
Европейские технологические прогнозы – бюрократическая имитация осмысленности.
Лишь японские технологические прогнозы, на мой взгляд, заслуживают внимания (с учетом того, что любой технопрогноз – это бросание дротиков с закрытыми глазами в движущуюся мишень).

Вот как выглядит прогноз перспектив будущего технологического развития до 2040, подготовленный Японским институтом научно-технической политики (NISTEP).

Прогноз NISTEP описывает:
• 37 важнейших новых технологий, которые, как ожидается, появятся к 2040 году (на картинке слева ТОР10 из них)
• 16 специализированных областей исследований, на которых Японии следует сосредоточиться в будущем (на картинке справа ТОР8 из них)

Вчитайтесь в этот прогноз. Ведь если он сбудется, в ближайшее десятилетие, в частности, появятся:
• носимые сенсоры – детекторы вирусов;
• медиасреды для записи и разшаривания персональных ментальных состояний, чувств и предпочтений;
• устройства синхронного перевода с любого языка на любой;
• универсальная цифровая среда обучения;
• ИИ системы, понимающие контекст.
Перевод прогноза выполнен Джеффри Дингом
#Будущее #Прогноз #Технологии Открыть/Комментировать

2021-04-26 13:52:59 Мы перестаем быть людьми. И это не кликбейтная фраза, не преувеличение и не спекуляция. Homo sapiens не может оставаться таким же, каким он был, как минимум, десятки тысячелетий. Ибо кардинально меняется культура, на фундаменте которой стоит человеческая цивилизация: наука, искусство, социальные коммуникации, обучение, механизмы обретения знаний и производства инноваций.

Основа и суть культуры - гиперсеть обмена и накопления информации индивидами и социумом, - принципиально меняется. Она обретает совершенно новые, несвойственные людям черты, присущие коллективным насекомым (цифровая стигмергия) и вирусам (инфокаскады), - о чем я уже писал в предыдущих постах серии «Алгокогнитивная культура».

Теперь я хочу рассказать о третьем, совсем уж нечеловеческом свойстве формирующейся алгокогнитивной культуры – об «инфозапутанности». Миллионы лет эволюционной траектории Homo sapiens три уникальных линии производства и передачи информации не пересекались. Потоки генетической, нейронно-культурной и экзосоматической (записанной вне генов и мозга) информации, образующие основу основ цивилизации, не сливались и тем самым не порождали информации новых невиданных ранее свойств.

Все изменилось с появлением на Земле еще одного типа акторов. Помимо людей, акторами культуры стали алгоритмы. В результате, три потока информации, порождаемой двумя типами акторов, начали сливаться. Роль образующейся при этом информационной «запутанности» потенциально может быть столь же фундаментальной в дальнейшей социально-когнитивной эволюции нашего вида, как и роль квантовой запутанности в квантовой механике микромира.

Об этом мой новый пост серии «Алгокогнитивная культура» (8 мин. чтения)
- на Medium https://bit.ly/3tUCjf9
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/UW4Wr

#Культура #ЭволюцияЧеловека #Интеллект #Разум Открыть/Комментировать

2021-04-23 13:52:07 ​​ROADMAP контакта с иным разумом.
Появились шансы установить контакт за 5 лет.
Поиском иного разума на других планетах проект SETI занимается уже полвека. И пока безрезультатно. Космос молчит.
Тем временем, серия недавних открытий поставила крест на концепции когнитивной исключительности Homo sapiens. Мы – не венец природы, а лишь один из возможных вариантов разума, созданных эволюцией по различным «техзаданиям». Помимо людей, на Земле живут представители еще трёх вариантов разума, демонстрирующих сложное поведение, во многом не уступающее людям, а в чем-то и превосходящее (об этом я подробно писал здесь).

Существует единственная, но пока непреодолимая преграда для контакта людей с иным типом разума. Мы не понимает их язык, а они наш. Попытки понять язык иного разума китообразных предпринимаются даже дольше, чем попытки найти инопланетян в рамках проекта SETI. И столь же безуспешно.

И вот наметился прорыв. Новый проект с умышленно похожим на SETI названием CETI (Cetacean Translation Initiative) - инициатива перевода языка китообразных- абсолютно прорывной. Он имеет реальные шансы расшифровать язык кашалотов. Проект запущен только что. Его дорожная карта направлена на решение этой задачи за 5 лет.

В конце поста будут ссылки, где можно узнать детали проекта.
Здесь же напишу о главном – почему после полувекового тупика появились реальные шансы контакта с иным разумом.

1) Контакт означает понимание языка.
2) Понимание языка китообразных подразумевает возможность раскодировать их «азбуку Морзе» свистов и щелчков. То, что с их помощью они обмениваются информацией (очень быстро и очень точно) – установленный факт. Но все попытки понять код пока тщетны. Не понятно даже, язык ли это вообще. И есть ощущение полного тупика.
3) Причин тупика две.
А) Их язык устроен непостижимым для людей образом. Чтобы понять нечеловеческую «систему кодирования» нужен нечеловеческий интеллект, ибо люди ищут лишь то, что сами понимают (подробней здесь).
Б) Чтобы понять чужой язык не достаточно слушать чужие разговоры. Надо видеть и понимать, кто говорит и к чему речь ведёт. Это проблема «коктейльной вечеринки». Допустим вы записываете все разговоры на такой вечеринке, где люди говорят на неизвестном вам языке. И чёрта с два вы что-либо поймете. Однако, если вы будете знать, кто говорит, и видеть последствия отдельных фраз и разговоров, у вас появится шанс понять язык.
4) Причину тупика А решено преодолеть с помощью машинного обучения. Нечеловеческому ИИ все равно, в чем распознавать паттерны. И даже если они будут нечеловеческими, ИИ от этого ни холодно, ни жарко. Он вообще не понимает никаких человеко-специфичных черт наших языков, как и шахматный ИИ от DeepMind не понимает человеческих методов игры.
5) Однако, наличия нечеловеческого ИИ мало. Проекты расшифровки языка дельфинов с помощью ИИ уже идут в США и Китае. Но упираются в тупик Б - проблему «коктейльной вечеринки». Инициаторы проекта CETI (Гарвард, Массачусетский технологический институт (MIT), Калифорнийский университет в Беркли, Городской университет Нью-Йорка (CUNY) и Хайфский университет Израиля) нашли способ решить и её. Проект CETI строится на базе проекта «Доминиканский кашалот» канадского биолога Шейна Геро. Он уже 13 лет изучает социальную жизнь, диалекты и генетические взаимоотношения 30 семейств кашалотов (этот вид имеет самый большой мозг на Земле) на Доминикане, зная про жизнь каждой особи, семьи и всего сообщества, кто они и что делают.

Ну и, помимо преодоления тупиков А и Б, куча техно наворотов.

Подробности читайте и смотрите здесь.
• Научно
• Популярно
• Двухминутный рассказ о проекте его руководителя
• Поддержать проект донатом

#ИнойИнтеллект #Дельфины #Разум Открыть/Комментировать

2021-04-20 18:40:42 ​​Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке.
В 2020-х расклад сил в технологическом соревновании стало предельно просто оценивать. Революция «Глубокого обучения Больших моделей на Больших данных» превратила вычислительную мощность в ключевой фактор прогресса практически всех интеллектуально емких индустрий: от разработки новых лекарств до новых видов вооружений. А там, где задействован ИИ (а он уже почти всюду) вычислительная мощность, вообще, решает все.

Формула превосходства стала предельно проста:
• собери как можно больше данных;
• создай как можно более сложную (по числу параметров) модель;
• обучи модель как можно быстрее.
Тот, у кого будет «больше-больше-быстрее» имеет максимально высокие шансы выиграть в технологической гонке. А здесь все упирается в вычислительную мощность «железа» (HW) и алгоритмов (SW).

И при всем уважении к алгоритмам, но в этой паре их роль №2. Ибо алгоритм изобрести, скопировать или даже украсть все же проще, чем HW. «Железо» либо есть, либо его нет.
Это мы проходили еще в СССР. Это же стало даже более критическим фактором в эпоху «Глубокого обучения Больших моделей на Больших данных».

Вот два самых свежих примера.
1) Facebook раскрыл свою систему рекомендаций. Она построена на модели рекомендаций глубокого обучения (DLRM). Содержит эта модель 12 триллионов параметров и требует суммарного объема вычислений более 10 Petaflop/s-days.
2) Microsoft скоро продемонстрирует модель для ИИ с 1 триллионом параметров. Она работает на системе вычислительной производительности 502 Petaflop/s на 3072 графических процессорах.

Для сравнения, языковая модель GPT-2, разработанная OpenAI 2 года назад, поразила мир тем, что у нее было 1,5 миллиарда параметров. А GPT-3, вышедшая в 2020 имела уже 175 млрд. параметров.
Как видите, модели с триллионами параметров – уже данность. И чтобы их учить не годами, а днями, нужно «железо» сумасшедшей вычислительной мощности.

Т.е. сами видите, - есть «железо» - участвуй в гонке, нет «железа» - кури в сторонке.

На приложенной картинке свежие данные о размерах моделей и требуемой для них вычислительной мощности.
#HPC #ИИгонка Открыть/Комментировать

2021-04-19 14:34:33 Вакцинация от COVID-19 демонстрирует очередной поразительный пример раскола общества на два конфликтующих «племени», исповедующих диаметрально противоположные мировоззрения или, если угодно, идеологии: вакциноэнтузиасты и вакциноскептики.
И те, и другие были всегда по отношению к любым вакцинам. Но как получается, что вакциноэнтузиасты – преимущественно, сторонники Байдена, а вакциноскептики – сторонники Трампа? Причем уровень поддержки каждого на выборах был тем сильнее, чем теперь выше степень поддержки или скептицизма к вакцинации от COVID-19.
Как говорится в популярном меме: «Совпадение? Не думаю».

Совсем недавно я писал в посте про «культурные войны инфоргов» о том, как поляризация мнений в соцсетях раскалывает общество на два враждебных племени.
Создаваемая в 21 веке инфосоциальная среда цивилизации провоцирует тотальный “племенной” раскол, неизбежно ведущий к культурным войнам полярных идеологий.
Поэтому поиск решения любой из важнейших проблем с неизбежностью заходит в тупик невозможности достичь консенсуса.
А без него, общество
• либо топчется на месте, будучи не в состоянии решать проблемы,
• либо одно «племя» должно навязать другому «племени» свою точку зрения.
Причем навязать силой. Ибо диалог невозможен из-за непреодолимой пропасти между «племенами», видящими решение любой проблемы, как столкновение добра и зла, и воспринимающими всех представителей другого «племени»
— либо неисправимо глупыми и дезинформированными,
— либо безнадежно коррумпированными,
— либо неискренними и даже злыми, плохими людьми.

И если в США этот идеологический раскол хотя бы совпадает с политической поляризацией общества, то в России ситуация еще сложнее. Ведь здесь не менее сильный чем в США раскол общества на вакциноэнтузиастов и вакциноскептиков не укладывается в идеологические рамки политической поддержки Путина и Навального.

Так что же тогда в основе идеологического раскола российского общества?

Боюсь, что ответа на этот вопрос не знает никто.
Но пока ответ не будет найдет, противостояние «племен» в ходе «культурных войн» будет неуклонно крепчать.
#Эпидемия #Раскол #США #Россия Открыть/Комментировать

2021-04-15 13:52:44 Лет через 100 главными на Земле будут уже не люди.
Харари и Канеман о глобальных трендах, перекраивающих человечество.
Сильнейшее подкрепление моим постам об алгокогнитивной культуре, кардинально меняющей не только вектор развития человечества, но и самих людей, пришло от двух, возможно, самых известных философов, исследователей и авторов бестселлеров: Юваля Харари - автора знаменитого «Sapiens», и Даниэля Канемана - психолога и лауреата Нобелевской премии по экономике.
Их совместное позавчерашнее интервью [«Глобальные тренды перекраивают человечество»](

) (1,5 часа) ломает догматику современного мейнстрима академической науки о человеке и человечестве.
Вот самое важное из первых 15 минут этого интервью.
1. Мир вошел в новую эпоху абсолютной непредсказуемости. Эта непредсказуемость – следствие столь кардинальных изменений эволюционного пути Homo sapiens, подобных которым просто не было.
2. Масштаб и последствия начавшихся изменений несоизмеримы ни с одной революцией в истории людей. Ибо поменяются не только экономика, политика или технологии, а сами люди: их тело, мозг, ментальная структура разума. Даже при самых кардинальных изменениях за всю историю человечества, Homo sapiens всегда оставались собой. Теперь же начинает меняться наш вид.
3. Через 1-2 века Земля будет населена существами, гораздо больше отличающимися от нас, чем мы от неандертальцев и даже от шимпанзе. После 4 млн лет органической эволюции, она переходит (полностью или частично) в форму неорганической.
4. Неважно, какая часть новых существ, что идут на смену людей, будет неорганическая. Важно, что у них будут кардинально иначе приниматься решения. У этих уже не 100%но биологических гибридных носителей интеллекта, решения будут приниматься алгоритмами.
5. Сложность социально-технических систем достигла уровня, непосильного для людей. Алгоритмы обладают двумя абсолютными преимуществами, позволяющими преодолеть эту ограниченность людей.
6. «Малое преимущество» в том, что алгоритмы, в отличие от людей, свободны от шума. Люди принимают решения, в которых много предубеждений и шума. Шум – это нестабильность решений в пространстве (у разных людей) и во времени (когда человек принимает решение в точности в такой же ситуации). Это ведет к тому, например, что нестабильность решений у страховых компаний при определении страховой премии составляет 55% (хотя компании думали, что всего 10%). Иными словами, всюду, где решают люди, их решения забиваются шумом, и этот шум всегда больше, чем люди думают (подробней см. в выходящей в мае книге Канемана [«Шум: изъян человеческого суждения»](https://www.amazon.com/Noise-Human-Judgment-Daniel-Kahneman/dp/0316451401), а пока можно почитать [здесь](https://hbr.org/2016/10/noise) .
7. Даже несовершенный алгоритм способен дать более аккуратное решение, чем профессиональный человек. Этого «малого преимущества» вполне хватает, чтобы передавать решение алгоритмам. А ведь есть еще и «большое преимущество» алгоритмов – их умение находить скрытые закономерности в больших данных, не доступных для анализа людьми.
8. В этом новом мире представители уходящей натуры - биологических людей, - уже не только не будут в состоянии самостоятельно принимать решения, но и станут все более подвергаться манипуляциям со стороны алгоритмов.

Хотелось бы надеяться, что этими 8ю пунктами тизера мне удастся сподвигнуть многих своих читателей посмотреть все 1,5 часа этого замечательного интервью.

#Культура #ЭволюцияЧеловека #Разум #Homosapiens Открыть/Комментировать

2021-04-14 17:25:55 ​​От всевидящего ока к всезнающему богу.
Дроны учат ИИ понимать наши действия.
Даже самые крутые из современных систем распознавания лиц, поз и жестов – просто детские игрушки по сравнению с системами слежки ближайшего будущего. Новое поколение таких систем будет всевидящим оком, скрыться от которого будет не просто.
Более того.
Такие системы будут понимать, что мы делаем – гуляем, читаем, удим рыбу, играем на смартфоне, садимся в машину, открываем зонтик и т.д. и т.п. Они будут способны понимать (!) поступки людей и прогнозировать их ближайшие намерения, подобно всезнающему богу.

Все эти фантастические возможности ИИ получит, если обучать его с помощью данный, собираемых специально оснащенными дронами.

Ведь в чем сейчас заминка? Просто не хватает данных, чтобы научить ИИ понимать поведение человека. Откуда бы этим данным взяться? Не посадишь же тысячи волонтеров неделями, например, открывать и закрывать зонт, чтобы ИИ научился распознавать эти два примитивных действия.

Прорывная идея оказалась в том, что можно использовать дроны, которые будут наблюдать за людьми. Причем не просто смотреть на их действия, а видеть эти действия так, как люди просто не могут: меняя углы зрения, широкоугольным охватом объектива «рыбий глаз» (180+ градусов), ночным видением, RGB, в инфракрасном диапазоне и т.д.

Новейшая разработка – система «Дрон-Человек» (UAV-Human) позволяет собирать море данных о любых действиях людей, решая тем самым проблему наборов данных для обучения ИИ. Данные собираются в различных погодных условиях и в различных модальностях (диапазонах), включая съемку в специальных режимах, когда дрон спускается, движется и вращается или зависает на месте.

И вполне может статься, что очень скоро проблем застреленных полицией по ошибке парней станет куда меньше. Ибо убивать будут уже не они. Всевидящее с неба око за миллисекунды распознает не только остроту инцидента с полицией, но и что за штуку потянул из кармана парень с не самым незапятнанным прошлым. Ну а всезнающий бог еще за несколько миллисекунд вынесет приговор и приведет его в исполнение.

На приложенной картинке реальные примеры видео действий в наборе данных «Дрон-Человек». Первая строка показывает различные модальности данных. Второй и третий ряды показывают две видеопоследовательности значительных движений камеры и вариаций вида, вызванных непрерывно меняющимися ориентациями полета, скоростями и высотами. Последние три строки отображают больше образцов действий этого набора данных, показывая различные виды, места захвата, погоду, масштабы и размытие движения.
https://arxiv.org/abs/2104.00946
#БПЛА #БольшойБрат Открыть/Комментировать

2021-04-13 20:40:24 Каждый из нас на примере своего круга общения офлайн и онлайн может обнаружить тотальный поляризационный тренд.
1. Мнения наших знакомых и френдов поляризуются по все более широкому спектру вопросов.
2. Эта поляризация усиливается и количественно («центристов» всё меньше, а «радикалов» все больше), и качественно (уровень и формы неприятия противоположного мнения становятся все менее цивилизованными).
3. (И самое поразительное!) Две образующиеся группы как будто исповедуют враждебные идеологии, сформировавшие между ними тотальный конфликт мировоззрений (в том смысле, что мнения пары любых агентов, принадлежащих разным группам, будут полярными по большинству актуальных дискуссионных тем).

Все три элемента этого тренда неприятны для общества. Но 3й — еще и крайне опасен. Ведь глобальные риски растут из-за усложнения мира, вследствие все более усложняющихся технологий.

Как обществу вырабатывать эффективные стратегии снижения глобальных рисков, если по каждому из них оно расколото на две непримиримые группировки (включая ученых и экспертов, журналистов и политиков, бизнесменов и врачей …)?
И как быть, если в такой тупик упираются дискуссии практически по любому из важных вопросов (изменение климата и экология, ГМО и автономное оружие, карантины и вакцинация …)?

Выход из этого тупика невозможен, пока не понят механизм тотального поляризационного тренда. Попытками прояснить и описать этот механизм с использованием результатов далеко не самых известных, но реально прорывных междисциплинарных работ, я занимаюсь уже не первый год.

И сегодня с радостью делюсь с вами чрезвычайно крутой и очень перспективной новостью.

Впервые удалось создать и проверить на реальных данных модель механизма порождения тотального поляризационного тренда в обществе, раскалывающего его на два конфликтующих «племени», исповедующих диаметрально противоположные мировоззрения или, если угодно, идеологии.

Это открытие — весьма убедительное подтверждение на математической модели гипотезы о том, что
создаваемая в 21 веке инфосоциальная среда цивилизации провоцирует тотальный “племенной” раскол, неизбежно ведущий к культурным войнам полярных идеологий.

И если общество не найдет способ изменить свою инфосоциальную среду,

поиск решения любой из важнейших проблем с неизбежностью будет заходить в тупик невозможности достичь консенсуса.

Продолжить чтение (еще 9 мин.):
- на Medium https://bit.ly/3mHKVmC
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/UGYs7

#Поляризация #Идеология #Трайбализм #Культура #ЭволюцияСознания Открыть/Комментировать

2021-04-12 10:58:40 ​​Суперкомпьютерный Blacklist.
Сильный удар США по Китаю.
8го апреля правительство США включило в черный список организаций, деятельность которых противоречит интересам национальной безопасности или внешней политики США, семь суперкомпьютерных центров Китая (официальный пресс-релиз

Де-факто это значит, что:
• Эти центры теперь не смогут приобрести ничего (даже кофемолку) американского производства без специального разрешения правительства США.
• Ни одна компания мира, в здравом уме, не пойдет на нарушение этого запрета. Ибо она не только заплатит многомиллионный штраф, но и получит запрет на продажу всей её продукции в США.
То есть суперкомпьютерный Blacklist – это очень серьёзно.

Официальная причина запрета 8 апреля – «эти организации участвуют в создании суперкомпьютеров, используемых военными силами Китая, в его дестабилизирующих усилиях по модернизации вооруженных сил и / или в программах создания оружия массового уничтожения».
Конечно же, это стандартная отмазка. Правительство США использует их уже десятки лет: сначала, ограничивая поставки суперкомпьютеров в СССР, потом в Россию, сейчас в Китай, а скоро, полагаю, опять и в Россию.

Мне эта кухня с черными списками, экспортным контролем, лицензиями и штрафами известна до мельчайших деталей. С 1996 по 2002 я был одним из главных действующих лиц грандиозного скандала о, якобы, нарушении законов США при поставке суперкомпьютеров SGI в Россию. Обвинения правительства США были те же: суперкомпьютеры могут использоваться для «модернизации вооруженных сил и / или в программах создания оружия массового уничтожения» (см. 1, 2, 3, 4).

На деле же шла подковерная борьба за расширение НАТО на Восток, и США нужно было найти точки давления на Россию.

Так что же за причина заставляет США снова использовать ту же схему давления на Китай?
Полагаю, дело вот в чем.

2020е годы станут десятилетием триумфа машинного обучения. А главный ограничивающий фактор здесь - производительность компьютеров при обучении моделей.
Потенциал вычислительной мощности страны – наилучший показатель её перспектив в гонке за место среди технологических лидеров мира в самом широком спектре областей: от физики до медицины. Про ИИ я и не говорю. Здесь вообще все пока замыкается на машинное обучение.

Попадет ли страна в восьмерку или двадцатку лидеров, можно примерно оценить по суммарной вычислительной мощности её суперкомпьютеров.

На приведенном графике сравнение России, Китая и США по суммарной вычислительной мощности суперкомпьютеров каждой из стран, входящих в сотню самых высокопроизводительных компьютеров мира (по состоянию на конец 2020).

Комментировать положение России не буду. Всё, увы, очевидно.
А вот про более чем троекратный отрыв США от Китая скажу.

США знают, что от сохранения их лидерства по этому показателю в значительной мере зависит итог цифровой битвы с Китаем за звание сверхдержавы №1. Поэтому они и начали снова свои «танцы с бубном» вокруг черных списков суперкомпьютеров и комплектующих к ним.

Но только остановить Китай будет трудно. Самый мощный из их суперкомпьютеров уже оснащен процессорами только китайского производства. И 3 из 7 центров, внесенных США в черный список, заняты разработкой новых процессоров для 100%ного избавления китайских суперкомпьютеров от поставок из США.

К слову, на прошлой же неделе в Китае запущен проект создания завода по производству процессоров для квантовых компьютеров.

Так что к 2025му суперкомпьютеры из США Китаю могут уже не понадобиться.

#Россия #Китай #США #HPC Открыть/Комментировать