Малоизвестное интересное

2021-02-10 15:28:31 ​​Два типа неопределенности и один нейромедиатор.
Вот чего не хватало ИИ, чтобы испытывать любопытство.
Абсолютное превосходство алгоритмов над людьми в интеллектуальных играх уже доказано (шахматы, Го, консольные игры …).
Но чтобы использовать колоссальный потенциал алгоритмов за пределами игр (в реальной жизни), алгоритмам, в первую очередь, не хватает исключительно важного свойства живых агентов – любопытства. Именно его исследователи ИИ пытаются моделировать и вкладывать в ИИ уже более 10 лет.

Два года назад компания OpenAI довольно убедительно продемонстрировала преимущества «любопытного ИИ», показавшего супер-класс в Atari-игре «Месть Монтесумы». Эта далеко не самая сложная на свете игра была крайне неудобна для ИИ из-за её сходства с нашей жизнью – в ней отсутствует вознаграждение за каждый сделанный ход.

• Дело в том, что обучающийся ИИ, обычно, требует т.н. «подкрепления» - вознаграждения за каждый правильный ход.
• А в жизни людей всё не так. Сначала нужно сделать десятки или сотни действий («ходов»), и лишь затем (возможно) приходит вознаграждение.

Источником мотивации в поисках нового и неизведанного у людей служит лишь любопытство. Вот почему наличие у ИИ любопытства просто необходимо для решения не игровых, а жизненных задач.

На примере игры «Месть Монтесумы», это удалось сделать OpenAI. Но они натолкнулись на неразрешимые ситуации, названные «Проблема ТВ-помех». Они возникают, когда ИИ запрограммирован на поиск нового опыта, но зацикливается на случайных паттернах, подобно телевизору, поймавшему при настройке статический шум и запоминающего его как ТВ-канал. Причина в том, что «любопытный ИИ» ищет «интересное» и «новое» с помощью прогнозирования будущего и оценки «ошибок предсказаний». Прежде чем сделать ход, ИИ прогнозируют, как после него изменится игра. Если предсказание верное, ИИ может решить, что столкнулся с уже известной частью игры.

А поскольку статический шум непредсказуем, «любопытный ИИ» при столкновении с «ТВ-помехами» (или иным непрогнозируемым стимулом), как бы превращается в бандерлога, загипнотизированного игрой с шумом помех. ИИ просто зависает на «ТВ-помехах», подобно азартным игрокам, что не в силах оторваться от игровых автоматов, будучи «загипнотизированы» непредсказуемостью результатов. Как это выглядит, показано на гифке.

Опубликованный позавчера препринт англо-американской работы предлагает решение «Проблемы ТВ-помех» крайне любопытным и очень перспективным способом - моделированием вознаграждения ИИ за его любопытство на манер холинергического метода управления возбуждением синапсов мозга посредством нейромедиатора ацетилхолина.

Фишка вот в чем.
Существуют 2 типа неопределенности: эпистемическая и алеаторная.
Эпистемическая неопределенность измеряет ненадежность предсказаний модели, которая может быть минимизирована с помощью дополнительного опыта. Если использовать эпистемическую неопределенность в качестве внутренних вознаграждений, то агент будет искать новизну - динамику, с которой он ранее не сталкивался.
С другой стороны, ошибки предсказания из-за алеаторной неопределенностей неизбежны. Они, по определению, являются результатом непредсказуемой динамики. Ошибки прогнозирования из-за непредсказуемой динамики обездвиживают агентов, движимых любопытством. Что и происходит в «Проблеме ТВ-помех».

Развивая модель Парра-Фристона, авторы предположили, что уровень ацетилхолина растет с ростом ожидаемой алеаторной неопределенности, а уровень норадреналина увеличивается, когда животные сталкиваются с эпистемической неопределенностью (ожидаемой и неожиданной).

Уменьшая вознаграждения в ситуациях алеаторной неопределенности, авторы работы на практике научили ИИ эффективно обходить стохастические ловушки класса «Проблем ТВ-помех».

ИТОГО:
- мы стали ближе к «любопытному ИИ»;
- держитесь подальше от алеаторной неопределенности

#ИИ Открыть/Комментировать

2021-02-09 14:19:52 ​​Улучшен и доказан оптимальный алгоритм парковки.
Он минимизирует общие затраты времени при парковке и выезде.
Мы ошибаемся думая, что большинство повседневных задач уже решены. Многие из них подчас дьявольски сложны и требуют для решения крутейшей математики. Но никто пока что не сумел её придумать и доказать её оптимальность.

Полтора года назад я писал, что одна из самых повседневных задач (парковка), наконец, решена, - найден оптимальный алгоритм парковки. С такой задачей мы сталкиваемся каждый день: нужно парковаться на большой парковке, и свободные места есть. Но как выбрать оптимальное по затратам времени на парковку и выезд?

Т.н. «Разумная стратегия», найденная полтора года назад Крапивским и Реднером и описанная ими в “Журнале статистической механики”, была признана авторами и рецензентами оптимальной. Можете прочесть мой тогдашний пост и даже посмотреть видео.

Однако авторы не унялись в своем стремлении к математическому перфекционизму. Потратив еще год, они таки нашли еще более оптимальный алгоритм (назвав его «Правило 1/2»), имеющий к тому же 2 дополнительных преимущества:
1. Алгоритм прост, как редис.
2. И он не улучшаем (математически доказана его оптимальность).

Оптимальная стратегия такова - игнорировать все открытые места, пройдя до середины ряда, после чего занять первое свободное место.

Ложка дёгтя в эту бочку мёда, к сожалению, присутствует. «Правило 1/2», как и «Разумная стратегия», работают лишь в упрощенном идеальном примере (один бесконечный ряд авто и нет конкуренции за место) Для реальной стратегии (не идеальной) математическое решение пока неизвестно. Разработавший ее имеет все шансы на «нобеля в математике».

Так что рекомендую читателям подумать над реальной стратегией. Задачка страшно перспективная. И решив её, гарантированно войдете в историю математики.

#СтатистическаяМеханника Открыть/Комментировать

2021-02-08 12:46:49 В области ИИ мы находимся на технологическом уровне Древней Греции.
Там умели создавать сложные красивые сооружения и мудрёные философские теории. Однако, рассчитать траекторию брошенного камня (не говоря уж о траектории движения Земли) не смог бы и сам Аристотель. Ведь чтобы рассчитать эти траектории нужно знать конкретные математические формулы, опирающиеся на законы Ньютона и Кеплера.

Вот и сегодня наука не располагает математически описанными законами, в соответствии с которыми работает биологический интеллект. И потому сделать умную колонку с виртуальным голосовым помощником люди сегодня могут. А ИИ, подобный даже не человеческому, а хотя бы мышиному, - увы нет. Формул не знаем.

Но почему? Что мешает науке описать математику работы мозга?

Проблема в том, что наш интеллект – результат сотен миллионов лет эволюции, которая создавала его с одной единственной целью – повысить шансы физического тела на выживание и воспроизводство.

Т.е. биологический интеллект всегда воплощен в конкретное тело и нужен для управления разумным поведением, подстраивая его под морфологию тела и адаптируя к окружающей среде. Интеллект мыши подстроен под тело мыши и среду обитания мыши. Интеллект дельфина – под тело и среду дельфина. А человека – под тело и среду человека.

Это неразрывная триада: среда, тело, интеллект. И невозможно математически описать работу последнего в отрыве от первого и второго.
Следовательно, понять математику функционирования биологического интеллекта можно, только изучая динамику приспособления тела к условиям окружающей среды.

Но у современного ИИ все не так.
Он не воплощен, а бестелесен (у алгоритмов машинного обучения нет физического тела, которому нужно выживать и воспроизводиться). И потому ИИ, строго говоря, некорректно сравнивать с биологическим интеллектом. Это все равно, что сравнивать кошку с мышеловкой. Да, - извести мышь можно с помощью и того, и другого. Но на этом сходства заканчиваются.

Попытки преодолеть бестелесность ИИ делаются самые разнообразные.
Недавно я писал о разработке компанией DeepMind концепции разумной материи, позволяющей избежать проблемы отсутствия у интеллекта тела. Однако, эта концепция, типа «разумного океана» из романа «Солярис», уж слишком неземная, - за всю земную эволюцию здесь так и не появилось ни одно бестелесное разумное существо. И потому традиционный подход – среда, тело, интеллект, - видится всё же перспективней.

Новая система, разработанная в Стэнфордском университете, названа Deep Evolutional Reinforcement Learning – DERL – глубокое эволюционной обучение с подкреплением. Это новая вычислительная структуру, которая может решать сложные задачи локомоции и манипуляций в сложных средах для агентов различных морфологий, используя только низкоуровневую сенсорную информацию. Используя DERL, можно изучать следующие две взаимосвязи между сложностью окружающей среды, морфологическим интеллектом и обучаемостью агента управлять свои телом.
1) Сложность окружающей среды способствует развитию морфологического интеллекта, количественно определяемого способностью морфологии облегчать решение новых задач.
2) Эволюция быстро выбирает морфологии, которые учатся быстрее, тем самым позволяя поведению, усвоенному при жизни предков, передаваться для использования в жизни их потомков.

Эксперименты с DERL (см. схему) позволят на практике увидеть работу эффекта Болдуина - поведение, имеющее решающее значение для выживания, часто становится «запрограммированным» в геноме, чтобы гарантировать, что оно не потеряно.
Но главное, можно будет исследовать возникновение морфологического интеллекта через эволюцию морфологий, ведущих к более физически стабильному и энергоэффективному поведению, облегчающему обучение и контроль.

Дополнительные детали по теме смотрите в канале по тегу
#ВоплощенныйИнтеллект Открыть/Комментировать

2021-02-06 13:23:10 ​​Два месяца в Израиле, 15 лет в России.
Bloomberg оценил сроки вакцинации 75% населения в разных странах.
Хорошая визуализация большого объема данных позволяет обрести инсайт (внезапное понимание чего-либо, не выводимое из прошлого опыта).

Глобальный трекер COVID-19 вакцинации от компании Bloomberg – прекрасный тому пример. Всего пара минут разглядывания инфографики и вы прозреваете картину будущего пандемии – это продлится годы, ибо столько потребуется для вакцинации 75% населения, способной повлечь коллективный иммунитет.

Однако, дьявол, как обычно, прячется в деталях – технологиях проведения вакцинации, возможности которых у разных стран отличаются очень сильно.
Вот пример, показывающий, сколько времени потребуется разным странам, чтобы достигнуть заветного предела 75% вакцинированного населения (при сохранении текущих темпов вакцинации каждой из стран).
• Израилю потребуется еще 2 месяца;
• Великобритании – 7 мес;
• США – 9 мес;
• Германии – 3 года;
• Китаю – 5.5 лет;
• Канаде – 10 лет;
• России – более 10 лет.

Цифру прогноза для России Bloomberg назвывает расплывчато (ведь и 11 и 19 больше 10). Но если посчитать самостоятельно по цифрам из таблицы, приведенной Bloomberg, получается 15 лет.

Видимо, такой прогноз настолько смутил и расстроил российский Forbes, что им пришлось написать «Прогноз для России Bloomberg не рассчитывал» (хотя это не так). Но каждый желающий может самостоятельно проверить, что Россия мониторится Глобальным трекером COVID-19 вакцинации, который дает прогноз «более 10 лет».
Справедливости ради надо отметить, что прогноз Bloomberg сделан на российских данных от 2 января. Однако и самые последние (вчерашние) данные по России кардинально не меняют картину.
#Эпидемия Открыть/Комментировать

2021-02-05 21:04:56 ​​К 100-летию Компартии Китай очистит Интернет от скверны.
Спецоперация Администрации киберпространства Китая.
В этом году 100-летний юбилей Компартии Китая. Его страна встретит небывалой чистотой и порядком в своем киберпространстве. Для этого Администрация киберпространства Китая начинает спецоперацию "Чистая весенняя сетевая среда". Цель спецоперации – «создать в онлайне праздничную, здоровую и мирную атмоферу весеннего фестиваля».
В ходе спецоперации планируется:
• жестоко бороться со всеми видами общественных беспорядков;
• очистить киберпространство от злонамеренной шумихи;
• решительно бороться с слухами и ложной информацией;
• сосредоточиться на исправлении плохого поведения в социальных сетях;
• бороться с кибер-насилием и совращением несовершеннолетних;
• помочь в составлении списков контроля качества поведения;
• подавлять киберподстрекательство и киберзапугивание.
В результате «глубокой очистки» планируется создать в киберпространстве «здоровую и чистую среду», соответствующую требованиям "Положения об экологическом управлении содержанием информации Сети".
https://chuangxin.chinadaily.com.cn/a/202102/04/WS601ca7faa3101e7ce973e9f5.html

А теперь для понимания перспективы погуглите - роскомнадзор администрация киберпространства китая.

#Китай Открыть/Комментировать

2021-02-04 12:13:14 Новое понимание зла и преступлений в «киберкультуре 2.0»
Германия меняет законы о кибергруминге.
Что понимается под преступлением, зависит от уголовного кодекса страны. Также и с понятиями добра и зла, - их трактовка разная в разных культурах. Но есть класс деяний, до сих пор понимавшийся, как однозначное зло и преступление в большинстве культур и уголовных кодексов – сексуальное насилие над детьми. По крайней мере так было раньше. А скоро будет иначе.

«Киберкультура 2.0», в которую всё более трансформируется традиционная культура цивилизованных обществ, меняет понимание добра и зла, равно как и квалификацию преступных действий в области кибергруминга.

Кибергруминг (онлайн-груминг, чайлдгруминг) — это вид сексуального насилия над ребенком, которое происходит в виртуальном пространстве. Кибергруминг осуществляется путем создания доверительных отношений с ребёнком в интернете для его дальнейшей сексуальной эксплуатации в онлайне или оффлайне.

Чтобы спецагентам ловить дельцов, зарабатывающих не кибергруминге, им необходим доступ в чаты о сексуальном насилии над детьми в даркнете. Для доступа требуется располагать «товаром» - своими видео детского насилия. И этот товар должен быть крутым и уникальным. Но где его взять?
А глубокие фейки на что!

Новое законодательство Германии (одобрено членами Бундестага) позволяет спецагентам производство фейкового детского порно, которое они могут потом выставлять в чатах даркнета.

Вторая законодательная новация не менее крутая.
«Ухаживания» дельца кибергруминга за спецагентом, выдающим себя за ребенка, будет теперь признаваться сексуальным насилием над детьми.

Т.е. по сути:
• производство фейкового детского порно перестает быть злом и преступлением, если с его помощью ловят кибергрумеров. Но если то же самое детское порно будет использовано для иных целей (поди проверь) – это будет зло и преступление;
• ухаживание за могучим бородатым дядькой, выдающим себя в даркнете за девочку, законодательно объявляется злом и преступлением (а в реале ухаживай за дядькой сколько хочешь, лишь бы дядька не жаловался).

Подробней 1, 2

#Киберкультура2_0 Открыть/Комментировать

2021-02-03 15:04:39 ​​DeepMind бросает вызов Богу, природе и эволюции.
Проект создания «Океана Соляриса» - самоорганизующейся разумной материи.
Вы сомневаетесь, что креативностью люди превосходят любой из возможных ИИ?
Тогда что вы скажете о проекте, цель которого превзойти креативностью самого Создателя?

Речь идет о создании принципиально иного типа разума. А заодно и мира, в котором такой разум будет жить, подобно Океану из романа Станислава Лема «Солярис».
• В этом мире не будет различий между организмами и машинами, поскольку нет разделения между агентом и окружающей средой.
• Здесь иной принцип появления и развития интеллекта - не эволюция живых организмов, а эволюция самоорганизующейся разумной материи (self-organizing intelligent matter), которую далее я буду называть «Океаном».

Океан состоит из атомарных элементов, способных на нейронные операции и взаимодействующих посредством обмена информацией на основе физико-подобных правил, свойственных окружающей среде.
Эволюционный процесс, идущий внутри Океана, ведет к появлению различных организмов (состоящих из множества атомарных элементов), которые могут сосуществовать и процветать в окружающей среде Океана.

Поскольку в этом мире нет даже понятия «агент», и существует только среда Океана, для эмуляции такого мира отпадает необходимость двух разных платформ (как в нашем мире) - одна для физической части (физический симулятор тела существа или робота) и одна для нейронной часть - нейросетевая структура, типа TensorFlow, PyTorch или Jax. Вследствие этого авторам хватило для эмуляции Океана одной платформы Jax, на которой они и экспериментируют.

Цели экспериментов:
1. Нащупать основу общего алгоритма генерации ИИ в среде Океана.
2. Понять, какая физика необходима для взрыва разнообразия и подъема интеллекта.
- Наш мир построен из элементарные частиц (кварки и электроны). Первые объединяются в протоны и нейтроны (и есть несколько других частиц, таких как фотоны), которые объединяются в атомы. Некоторые основные атомы (в первую очередь, углерод, водород, кислород, азот и фосфор) образуют большое разнообразие молекул в виде белков и других типов молекул, в конечном счете, служащих основой для построения клеток, как основных единиц жизни.
- В мире Океана, когда его фундаментальные единицы уже могут проявлять сложное взаимодействие и поведение, всё должно быть иначе.
Резюмируя, можно сказать, что авторы хотят построить более совершенный мир, чем создан природой.
• Мир, в котором не нужны сложная химия и классическая физика.
• Мир, в котором есть только основные законы энергии.
• Мир, которому, возможно, вообще не нужна какая-либо встроенная сложность.
• Мир, в котором, появление естественного и искусственного интеллекта – это одно и то же. И значит, создав естественный интеллект, можно будет использовать тот же путь для создания ИИ, способного превзойти естественный в неограниченном масштабе.

Вот чем (среди прочего) занимаются в компании №1 мира по разработке ИИ. А кто-то еще спрашивает, куда у DeepMind утекают миллиарды R&D бюджетов. Не удивлюсь, если среди прочего, они утекают в Океан.

#ИИ Открыть/Комментировать

2021-02-02 11:01:36 Незнание о незнании присуще не только дуракам. Самое известное когнитивное искажение оказалось миражом измерений.
Если человека спросить температуру кипения ртути, скорее всего, он не станете отвечать. Ибо знает, что не знает ответа. Но если спросить столицу Шотландии, многие подумают, что знают ответ. И назовут… Глазго, тогда как это Эдинбург. А Глазго – всего лишь недостоверная информация, засевшая в мозге и своим наличием порождающая «незнание о незнании».

Так что же тогда, - это «незнание о незнании»?
И может ли оно быть результатом когнитивного искажения?

Всем известно, что когнитивные искажения - это плохо, ибо они не позволяют нам видеть объективную картину мира и самого себя. Самым распространенным и, возможно, самым влиятельным из когнитивных искажений считается «Эффект Даннинга-Крюгера» (ЭДК).
В быту ЭДК трактуют, как «когнитивную предвзятость иллюзорного превосходства», в просторечии определяемое «чем человек тупее, тем он уверенней в себе».
Подобная трактовка не так уж далека от научной, где ЭДК определяют примерно так.
Люди с низким уровнем знаний/компетенций, необходимых для выполнения конкретного задания (или вынесения суждения), переоценивают свои зна-я/ком-ии.
Люди с высоким уровнем зна-й/ком-ий наоборот – недооценивают свои зна-я/ком-ии.

Про это есть и у великих.
• «Невежество чаще рождает уверенность, нежели знание» (Чарльз Дарвин).
• «Одно из неприятных свойств нашего времени состоит в том, что те, кто испытывает уверенность, глупы, а те, кто обладает хоть каким-то воображением и пониманием, исполнены сомнений и нерешительности» (Бертран Рассел).

Но оказывается, такая трактовка ЭДК ошибочна
ЭДК вовсе не про «глупых или некомпетентных людей, не знающих, что они глупые и некомпетентные», и не про «невежественных людей, которые очень высокомерны и уверены в своем незнании». И вообще, ЭДК не про отсутствие у человека информации, а про «незнание о незнании», порождаемом у него недостоверной информацией.
Кроме того, ЭДК – это даже не когнитивное искажение мозга, поскольку аналогичный эффект опытным путем можно получить на случайных, сгенерированных компьютером данных.
Скорее, ЭДК является следствием того, как измеряются результаты наблюдений и точности самооценок. А эта точность оказывается довольно низкой. Например, моя оценка, насколько хорошо я сдал сегодня тест, может измениться завтра, если изменится мое настроение. И в результате этого моя уверенность в себе может пошатнуться. Таким образом, любое измерение самооценки в некоторой степени ненадежно, что не позволяет надежно отделить действительно существующий психологический эффект от контекста эксперимента. А если убрать из измерений эту ненадежность, ты выясняется, что «глупые и умные», равно как и «компетентные и не очень» примерно одинаково подвержены ЭДК.
Подробней:
популярно - http://bit.do/fNenX;
научно – http://bit.do/fNen3 http://bit.do/fNen7 http://bit.do/fNeoa.


ОК. Допустим это так, скажете вы. И зададите 2 вопроса.
1) Есть ли на свете глупые люди, которые не осознают, что они глупы?
Конечно же да. Но ЭДК совсем не о них.
2) Есть ли столь высокомерные люди, что всегда уверены в своей правоте?
Конечно, но Даннинг и Крюгер не измеряли уверенность или высокомерие в своих экспериментах.

Но если так, и ЭДК здесь ни при чем, почему же тогда люди, меньше всего разбирающиеся в сложных вопросах, становятся всё более убеждены, что знают о них предостаточно? Почему, не смотря на всеобщую грамотность и массовое просвещение, складывается устойчивое впечатление, что мир глупеет?

Причины две:
1) Взрывной рост объема информации, в котором достоверная информация просто тонет.
2) Кардинальное изменение структуры и механизмов инфокоммуникационной среды людей: засилье алгоритмов, безмасштабные инфосети, стигмергия цифровых следов, инфокаскады и т.д.

Но это уже другая история, о которой будет отдельный пост.

#КогнитивныеИскажения #ИнтеллектуальнаяСлепота Открыть/Комментировать

2021-02-01 14:45:08 Обращение «безумного и злого» к интеллектуальным слепцам.
Джордано Бруно сегодня, скорее всего, снова бы сожгли, а Христа распяли.
Сегодня весь мир зашелся либо в остервенелых проклятьях, либо в удушающем саркастическом смехе по поводу обращения Билла Гейтса о том, как человечеству бороться с будущими пандемиями.
Как говорил Штирлиц, запоминается последняя фраза. И эта фраза в сообщении «ведущего государственного информационного агентства России» ТАСС на данную тему такова.
«Сторонники конспирологических теорий считают, что распространение коронавируса является спецоперацией для чипирования людей и последующего наблюдения за ними и что за ней якобы стоит Гейтс»
И что такое кликбейтовый заголовок, объяснять не надо. У «крупнейшего в мире международного поставщика мультимедийных новостей» Reuters он начинается словами «'Безумный и злой': Билл Гейтс …».

Так что же такого ужасного предлагает Гейтс?
Три стратегических элемента борьбы с новыми пандемиями (которые, увы, неизбежны).
1. Создание мегадиагностических платформ массового сверхбыстрого тестирования.
2. Создание глобальной системы эпидемического оповещения и международных сил быстрого пандемического реагирования.
3. Проведение «всемирных микробных игр» для массового привлечения экспертов к компьютерных симуляций новых пандемий, позволяющих анализировать и искать улучшение реакций правительств и обществ, точно так же, как военные игры позволяют вооруженным силам готовиться к реальным событиям.

Какими же интеллектуальными слепцами нужно быть, чтобы видеть за этими предложениями конспирологию, коварный замысел, алчное стремление обогатиться или призыв человечеству встать на колени перед вирусом?

И ведь пишут такое вовсе не глупые, некомпетентные или высокомерные невежды, уверенные в своем всезнании. Подобное пишут даже весьма умные и информированные люди.

Но почему они тогда такое пишут?

Их не смущает, что Гейтс говорит очевидные вещи?
• Что это не последняя пандемия и со временем придут пандемии в десятки раз хуже.
• Что мы не знаем не только, когда наступит следующий удар, но и каким он будет: грипп, коронавирус или какая-то новая болезнь, которую мы никогда раньше не видели.
• Что угроза следующей пандемии всегда будет висеть над нашими головами — если только мир не предпримет шаги для ее предотвращения.

Или они считают человека, создавшего одну из величайших компаний в истории человечества и уже внесшего 1,75 миллиарда долларов на глобальный ответ на пандемию COVID-19 выжившим из ума городским сумасшедшим?

Или, наконец, не веря в то, что «цель Гейтса всех чипировать», эти люди полагают, что предложения Гейтса — это де-факто оно и есть?

Увы! Уже не раз писал, что пределов у интеллектуальной слепоты нет. И мне остается лишь задать критикам предложения Гейтса два вопроса.
Известен ли вам или кому-либо другому на свете иной путь кардинального снижения рисков будущих пандемий?
Или эти риски не столь высоки, что вы предлагаете ими пренебречь?

Обращение Билла Гейтса https://www.gatesnotes.com/2021-Annual-Letter
#Эпидемия Открыть/Комментировать

2021-01-30 17:10:10 Когда в июне 2019-го я начинал цикл статей о «Большом брате – сыне Большого бога», мне казалось, что до возможной материализации этой антиутопии еще, как минимум, пара десятков лет. И потому я не спешил с публикацией всего цикла статей, полагая, что спешить некуда.
Однако, пандемия COVID-19 настолько ускорил большинство антиутопических трендов, что тянуть с публикацией серии статей о «Большом брате – сыне Большого бога» уже нельзя. Иначе может статься, что события опередят мои предсказания.
Поэтому я в срочном порядке дописываю данную серию. А поскольку она растянулась уже более чем на 1.5 года, имеет смысл:
• обновить в памяти читателей, какие материалы на эту тему уже были опубликованы;
• и опубликовать в открытом доступе то, что до сих пор было за пейволом.

Вот что уже опубликовано на эту тему

Первые две части серии «Большой брат — сын Большого бога»:
• 1я часть «Большой Брат — сын Большого Бога. Почему его воцарение в мире может быть неизбежным» (Medium, Дзен)
• 2я часть « Почему и когда пришли Большие Боги» (Medium, Дзен)

Другие посты, затрагивающие эту же тему
• «Превращение ИИ в АК-47» (Medium, Дзен)
• «Перейдет ли мир на китайский техно-авторитарный проект» (Medium, Дзен)
• «Подрывные технологии похоронят демократию» (Medium, Дзен)
• «ЛЮДИ, БОГИ, БОТЫ» (Medium, Дзен)
• «Большой Брат — сын Большого Бога» приходит в наш мир» (Medium, Дзен)
• Интервью изданию Republic, озаглавленное «У нашего общества уже нет всезнающего Большого Бога — люди лишены стимулов к правильному поведению» (Medium, Дзен)
• Интервью журналу «Эксперт», озаглавленное «Большой брат как наследник Больших богов» (Medium, Дзен)

#БольшойБрат #БольшиеБоги Открыть/Комментировать