Блог

Биткоин тату и высокотехнологичные татуировки

Вместе со всплеском популярности биткоинов и другой криптовалюты, у людей появилась потребность выразить свою любовь к новым технологиям и рассказать другим о собственных ожиданиях на этот счет. Так как боди-арт был частью человеческой культуры на протяжении многих тысячелетий, татуировки стали самым естественным способом выразить свои «криптопристрастия». Появились люди, которые поднимают искусство на новый уровень, вдохновляясь любовью к биткоин-технологиям и создавая «высокотехнологичные тату». Эта, несомненно, новая и удивительная часть биткоин-культуры может дать толчок к развитию абсолютно нового изобретения финтех-индустрии —  имплантированных кошельков (англ. «wearable wallets»).

От олдскульных чернил до биоимплантов

Прежде чем биткоин-тату станут частью научной киберфантастики, необходимо отметить важность искусства как двигателя технологического прогресса. Существует множество поклонников криптовалюты, которые гордо демонстрируют свои биткоин-тату. Среди них, как и в случае традиционных татуировок, есть и безобразные, и сделанные искусно; некоторые тату отлично продуманы, другие — нарисованы наспех. Тем не менее, вскоре роль чернил примет новые масштабы: тату не только помогут криптофанатам выразить свои пристрастия к биткоинам, но и станут функциональными.

Все дело в безопасности и стиле

Известно, что участники криптосообщества очень чувствительны в вопросах безопасности. В их жилах течет не кровь, а строчки кода, поэтому вполне естественно, что такие люди умеют позаботиться о безопасном хранении своих кошельков. Ни один кошелек не будет в большей безопасности, чем имплантированный кошелек, вживленный в тело своего владельца. Здесь чернила переплетаются с кодированием. Компания Chaotic Moon Studios работает с клиентами, желающими выразить свое пристрастие к криптовалюте через тату, и именно ее сотрудники создали высокотехнологичные татуировки. Суть состоит в том, чтобы вживить под кожу кошелек-тату, обеспечив, таким образом, высочайший уровень безопасности и удобство его использования.

Хочешь заполучить мой Bitcoin-кошелек — оторви мне руку!

Секрет этой экспериментальной технологии заключается в особой разновидности чернил, которые позволяют как бы носить кошелек на себе и осуществляют функцию проводника. Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что такая технология позволяет соединить ваш кошелек с вашим телом посредством вживления устройства под вашу кожу. Пока что специалисты Chaotic Moon не спешат с этим нововведением, остерегаясь негативной реакции в культуре. Так как тату более привычны в обществе, чем имплантированные электронные устройства — тем более если это временные татуировки, то именно они и являются хорошей отправной точкой для продвижения идеи. Пожалуй, люди еще не готовы терять собственную руку в случае худшего сценария — если кому-то вздумается украсть имплантированный кошелек, поэтому на сегодняшний день лучше, чтобы кошелек походил на безобидную наклейку.

Высокотехнологичные тату

Тем не менее, интересно будет следить за эволюцией переносных устройств от устройств в виде тату до имплантированных под кожу человека, а также за развитием тату-индустрии: от старомодных чернил до высокотехнологичного боди-арта.
По материалам Cryptonyka
Реклама

Ученые и стартапы пытаются заглянуть в человеческий мозг

Левая рука Патрика Кайфоша лежит на столе около него. Иногда его пальцы двигаются или ладонь легонько поднимается. Кажется, нет никакой связи между этими движениями и тем, что происходит на экране планшета напротив него, где он мастерски управляет виртуальным звездолетом, который обходит астероиды, движется вперед, в сторону или стреляет, пишет The Economist.

Делать ему это позволяет обруч посередине левого предплечья с золотыми пластинами, облицованный электродами. Каждая пластина содержит дюжину электродов, которые улавливают электрические сигналы моторных единиц (комбинация мотонейрона и мышечного волокна, которое он контролирует). Эти сигналы прорабатывают алгоритмы машинного обучения и транслируют в движения в игре. Кайфош, соучредитель стартапа CTRL-Labs, научился осуществлять удивительный контроль над этими сигналами без практически никакого видимого движения.

Впрочем, многие скептически оценивают то, что Кайфош и соучредитель Томас Рирдон создали нейрокомпьютерный интерфейс. Обруч с электродами расположен совсем не у мозга, а сигналы, которые он обрабатывает, порождаются не активизацией нейронов, а электрической активностью мышц.

«Если это считать нейрокомпьютерным интерфейсом, то движение моих пальцев, когда я печатаю по клавиатуре, следует также считать анализом мозговой активности», — недовольно говорит один исследователь. Но Кришна Шеной, который возглавляет Лабораторию исследования нервного протезирования в Стэнфордском университете считает иначе. По его словам, «анализ движения мышечных тканей это, по сути, анализ нервной активности, что предопределяет эту активность, усиливающуюся мышцами».

Если бы не обосновывалась семантика этих сигналов, интересна логика компании, которая решила анализировать активность мозга из периферийной нервной системы вместо того, чтобы прямо заглянуть внутрь головы. Стартап CTRL-Labs хочет создавать продукт на продажу. Нелогично, что его покупатели согласятся, чтобы им сверлили голову и вводили какие-то имплантаты. Зато современные неинвазивные методы сканирования активности мозга подхватывают нечеткие сигналы, которые трудно читать и интерпретировать. «Для людей, которые работают с технологией машинного обучения, не вопрос, какому набору данных предпочесть кортикальним или моторным нейронам», говорит Рирдон.

Компромисс между степенью инвазивности и качеством сигналов мозга является большой проблемой для тех, кто хочет создать нейрокомпьютерный интерфейс. Ученые бьются над тем, как научиться «читать мысли», не открывая череп.

Самый простой способ узнать, что происходит в голове человека, это провести электроэнцефалограмму (ЭЭГ). Для этого нужна «шапка» с множеством электродов, которые облегают поверхность черепа. Чтобы усилить качество сигнала, часто используют ведущий гель (поэтому после сеанса нужно помыть голову), а кожу головы иногда нарочно делают шероховатой. Это не менее «приятная» процедура, чем визит к стоматологу.

Каждый электрод в шлеме ЭЭГ фиксирует токи, порожденные активизацией тысяч нейронов, но только в области, которую он покрывает. Активность нейронов глубоко в мозге с помощью ЭЭГ детектировать невозможно. Сам сигнал искажен слоями кожи, кости и мембраной электрода. Зато мышечная активность, детектируемая в лаборатории CTRL-Labs, дает гораздо более четкие данные, чем ЭЭГ.

Некоторые сигналы ЭЭГ, однако, все-таки достаточно сильные. Это, в частности, электрические сигналы, которые выдает мозг в ответ на определенные внешние стимулы. Среди них выделяют сигнал Errp (error-related potential «потенциал, связанный с ошибкой»), который наступает тогда, когда человек замечает какую-то ошибку. Исследователи из МИТ связали человека, которому надели электроэнцефалограф, с промышленным роботом, названным Baxter, который выполнял задачи по сортировке. Если Baxter делал ошибку, сигнал Errp в мозгу наблюдателя извещал его об этом. Если Baxter не реагировал, мозг выдавал сильнее сигнал.

Другой коммерческий стартап Neurable разработал шлем с семью сухими электродами, которые распознают сигнал под названием P300, с помощью которого потребители могут играть в игру-аркаду в виртуальной реальности. Этот сигнал является маркером удивления или распознавания. Если вы подумаете о слове «мозг», а впоследствии увидите на экране ряд букв. Если среди них будет буква «м», ваш мозг наверняка выдаст сигнал P300. В игре, которую разрабатывает Neureble, нужно концентрироваться на объекте (например, мяча) и можно мысленно приблизить его к себе. Рамзес Алкейд, основатель Neurable, считает, что их разработка имеет потенциал для индустрии развлечений, в частности в тематических парках и играх-аркадах.

По мнению Торстена Зандера из Технического университета в Берлине, «пассивные» сигналы ЭЭГ, которые не образуются в ответ на один внешний стимул, также можно полезно использовать. Из предыдущих исследований известно, что активность мозга меняется в зависимости от того, насколько сконцентрированным, сонным или в сознательным является человек. Если ЭЭГ может это достоверно зафиксировать, то в такой способ можно идентифицировать хирургов, пилотов или водителей грузовиков, в чьей профессии усталость связана с опасными последствиями. Другое исследование показало связь между ментальным состоянием людей, который фиксирует ЭЭГ, и их способностью замечать оружие и опасные предметы в ренгтеновских сканах багажа.

Однако использование ЭЭГ остается достаточно ограниченным. В реальной жизни, например в кабине пилота, в автомобиле или в аэропорту, активность мышц и близлежащее электричество искажают сигналы электродов. Другие неинвазивные технологии также имеют свои недостатки. Магнитная энцефалография измеряет магнитные поля, которые образует электрическая активностью в мозге. Это можно делать только в специальной комнате, которая нейтрализует влияние магнитного поля Земли. Функциональное магнитно-резонансное снятие замечает изменения в степени окислении крови, которые являются точным индикатором нервной активности, и может удерживать внимание на очень небольшом участке мозга. Но эта технология требует большого и дорогого оборудования. Кроме того, существует определенная пропасть между активностью мозга и циркуляцией в нем крови.

Есть, правда, одна технология, которая теоретически может стать прорывом в неинвазивному сканировании мозга. Речь идет про вариацию fNIRS технологии на основе инфракрасных лучей, которую используют для того, чтобы коммуницировать с парализованными пациентами. По сути, череп освещают инфракрасным светом, который либо поглощается или отражается обратно на детекторы, давая картину того, что происходит в мозгу. Техника не требует громоздкого оборудования и, в отличие от ЭЭГ, не измеряет электрическую активность, поэтому ее сигналы не спутываются с сигналами мышц. Facebook и Openwater уже активно исследуют эту технику.

С ней, однако, связаны огромные трудности. Современные инфракрасные технологии измеряют эпифеномен окисления крови, что влияет на степень поглощения света. Свет, как правило, проникает лишь на несколько миллиметров в кору. Поскольку оно рассеивается в ткани (подумайте хотя бы про кончик пальца, который весь светится красным, когда вы приложите к нему фонарик), точный источник сигнала бывает очень трудно идентифицировать. Facebook предпочитает скрывать то, что делает. Усилия компании в этом направлении возглавляет Марк Шевилье из Университета Джона Хопкинса. Чтобы решить проблему рассеивания, команда Шевилье стремится идентифицировать как фотоны, которые проходят сквозь ткань по прямой линии, которые называются «баллистическими», так и те, которые отклоняются от прямой траектории («квазибаллистические»).

Шевилье имеет еще дело с двухгодичной программой, в течение которого он должен продемонстрировать, что ее цель печать не менее 100 слов за минуту, контролируемая самим мозгом, достижима с использованием неинвазивных технологий сканирования мозга. Openwater скрывает гораздо меньше. Этот стартап в Сан-Франциско использует голографию для реконструкции того, как свет рассеивается в тканях, что позволяет нейтрализовать этот эффект. Openwater утверждает, что уже создал технологию, которая имеет в миллиард раз лучшее разрешение, чем машина фМРТ, может проникать в кору на глубину 10 см и собирать данные за миллисекунды. Теперь компании нужно продемонстрировать технологию, чтобы доказать эти утверждения. Публичная демонстрация должна состояться уже в этом году.

В то время как одни компании хотят научиться читать мысли непосредственно из мозга, другие используют для этого периферийную нервную систему. CTRL-Labs уже показала один способ, как это можно сделать. Другой подход предложил нейрофизиолог Цю Вен из Колумбийского университета, который изучает роль голубого пятна (locus coeruleus) ядра глубоко в стволе мозга, что играет роль в моделировании тревоги и стресса. Вен ищет способ стимуляции блуждающего нерва, который проходит под кожей от мозга к животу, чтобы с его помощью повлиять на голубую кляксу. Других ученых интересуют инвазивные методы, которые не предусматривают сверление черепной коробки. Компания под названием SmartSten предложила технологию, которая заключается в использовании стентоподобного устройства, названного стентродом, который вводится в тело пациента через небольшой надрез на шее и попадает через кровеносные сосуды в мозг, который облегает своими электродами. Клинические испытания стентрода должны начаться уже в следующем году. Другой подход заключается в том, чтобы поместить электроды под скальп, а не под череп. Максим Бод, невролог из Wyss Centre, хочет использовать его для мониторинга нервных сигналов, которые предшествуют приступам эпилепсии.

Искусственный интеллект и отец «глубокого обучения» Джеффри Хинтон

Искусственный интеллект. Сколько о нем сказано, а ведь мы даже и говорить еще толком не начинали. Почти все, что вы слышите о прогрессе искусственного интеллекта, основано на прорыве, которому тридцать лет. Сохранение темпов прогресса потребует обхода серьезных ограничений серьезных ограничений. Далее от первого лица — Джеймс Сомерс.

Я стою там, где скоро будет центр мира, или просто в большой комнате на седьмом этаже блестящей башни в центре Торонто — с какой стороны посмотреть. Меня сопровождает Джордан Джейкобс, сооснователь этого места: Института Вектор, который осенью этого года открывает свои двери и обещает стать глобальным эпицентром искусственного интеллекта.

Мы в Торонто, потому что Джеффри Хинтон в Торонто. А Джеффри Хинтон — отец «глубокого обучения», техники, лежащей в основе ажиотажа на тему ИИ. «Через 30 лет мы оглянемся назад и скажем, что Джефф — Эйнштейн для ИИ, глубокого обучения, всего, что мы зовем искусственным интеллектом», говорит Джейкобс. Из всех исследователей ИИ Хинтона цитируют чаще, чем трех идущих за ним, вместе взятых. Его студенты и аспиранты уходят работать в лаборатории ИИ в Apple, Facebook и OpenAI; сам Хинтон — ведущий ученый в команде Google Brain AI. Практически любое достижение в области ИИ за последние десять лет — в переводе, распознавании речи, распознавании изображений и играх — так или иначе касается работы Хинтона.

Институт Вектор, этот памятник восхождению идей Хинтона, является исследовательским центром, в котором компании со всех США и Канады — вроде Google, Uber и NVIDIA — спонсируют усилия по коммерциализации технологий ИИ. Деньги вливаются быстрее, чем Джейкобс успевает об этом попросить; двое из его соучредителей опрашивали компании в области Торонто, и спрос на экспертов в области ИИ оказался в 10 раз выше, чем поставляет Канада каждый год. Институт Вектор в некотором смысле непаханая целина для попытки мобилизовать мир вокруг глубокого обучения: чтобы вложиться в эту технику, научить ей, отточить и применять. Дата-центры строятся, небоскребы наполняются стартапами, в область вливаются целые поколения студентов.

Когда стоишь на полу «Вектора», складывается ощущение, что вы в начале чего-то. Но глубокое обучение, по своей сути, очень старо. Прорывная статья Хинтона, написанная вместе с Дэвидом Румельхартом и Рональдом Уильямсом, была опубликована в 1986 году. В работе подробно описывался метод обратного распространения ошибки (backpropagation), «бэкпроп», если коротко. Бэкпроп, по словам Джона Коэна, — это «все, на чем основано глубокое обучение — вообще все».

Если смотреть в корень, сегодня ИИ — это глубокое обучение, а глубокое обучение — это бэкпроп. И это поразительно, учитывая, что бэкпропу более 30 лет. Разобраться в том, как так получилось, просто необходимо: как техника могла ждать так долго и затем стать причиной взрыва? Потому что как только вы узнаете историю бэкпропа, вы поймете, что сейчас происходит с ИИ, а также и то, что мы можем и не стоять в начале революции. Возможно, мы в конце таковой.

Прогулка от Института Вектора в офис Хинтона в Google, где он проводит большую часть своего времени (он теперь почетный профессор Университета Торонто) — это своего рода живая реклама для города, по крайней мере летом. Становится понятно, почему Хинтон, который родом из Великобритании, переехал сюда в 1980-х после работы в Университете Карнеги — Меллона в Питтсбурге.

Может быть, мы не в самом начале революции

Торонто — четвертый по величине город Северной Америки (после Мехико, Нью-Йорка и Лос-Анджелеса) и уж точно разнообразней: больше половины населения было рождено за пределами Канады. И это видно, когда ходишь по городу. Толпа многонациональная. Есть бесплатное здравоохранение и хорошие школы, люди дружелюбны, политики относительно левые и стабильные; все это привлекает людей вроде Хинтона, который говорит, что уехал из США из-за «Ирангейта» (Иран-контрас — крупный политический скандал в США второй половины 1980-х годов; тогда стало известно о том, что отдельные члены администрации США организовали тайные поставки вооружения в Иран, нарушая тем самым оружейное эмбарго против этой страны). С этого начинается наш разговор перед обедом.

«Многие считали, что США вполне могут вторгнуться в Никарагуа», говорит он. «Они почему-то считали, что Никарагуа принадлежит США». Он рассказывает, что недавно осуществил большой прорыв в проекте: «Со мной начал работать очень хороший младший инженер», женщина по имени Сара Сабур. Сабур иранка, и ей было отказано в визе для работы в США. Офис Google в Торонто вытащил ее.

Хинтону 69 лет. У него острое, худощавое английское лицо с тонким ртом, большими ушами и гордым носом. Он родился в Уимблдоне и в разговоре напоминает рассказчика детской книжки про науку: любопытный, завлекающий, пытающийся все объяснить. Он забавный и немного играет на публику. Ему больно сидеть из-за проблем со спиной, поэтому летать он не может, а на приеме у дантиста ложится на приспособление, напоминающее доску для серфинга.

В 1980-х Хинтон был, как и сейчас, экспертом по нейронным сетям, значительно упрощенной модели сети нейронов и синапсов нашего мозга. Однако в то время было твердо решено, что нейронные сети — тупик в исследованиях ИИ. Хотя самая первая нейронная сеть «Перцептрон» была разработана в 1960-х годах и ее считали первым шагом в направлении машинного интеллекта человеческого уровня, в 1969 году Марвин Мински и Сеймур Паперт математически доказали, что такие сети могут выполнять лишь простейшие функции. У этих сетей было всего два слоя нейронов: слой ввода и слой вывода. Сети с большим числом слоев между нейронами ввода и вывода могли, в теории, решать широкое разнообразие проблем, но никто не знал, как их обучать, так что на практике они были бесполезными. Из-за «Перцептронов» от идеи нейронных сетей отказались почти все за несколькими исключениями, включая Хинтона.

Прорыв Хинтона в 1986 году состоял в том, чтобы показать, что метод обратного распространения ошибки может обучать глубокую нейронную сеть с количеством слоев больше двух или трех. Но потребовалось еще 26 лет, прежде чем увеличилась вычислительная мощь. В статье 2012 года Хинтон и два его студента из Торонто показали, что глубокие нейронные сети, обученные с применением бэкпропа, обошли самые лучшие системы распознавания изображений. «Глубокое обучение» начало набирать обороты. Мир в одночасье решил, что с утра ИИ захватит власть. Для Хинтона это была долгожданная победа.

Поле искажения реальности

Нейронная сеть обычно изображается как сэндвич, слои которого наложены друг на друга. Эти слои содержат искусственные нейроны, которые по своей сути представлены маленькими вычислительными единицами, которые возбуждаются — как возбуждается настоящий нейрон — и передают это волнение другим нейронам, с которыми соединены. Возбуждение нейрона представлено числом, скажем, 0.13 или 32.39, которое определяет степень возбуждения нейрона. И есть другое важное число, на каждом из соединений между двумя нейронами, определяющее, сколько возбуждения должно передаваться от одного к другому. Это число моделирует силу синапсов между нейронами мозга. Чем выше число, тем сильнее связь, а значит больше возбуждения перетекает от одного к другому.

Одним из самых успешных применений глубоких нейронных сетей стало распознавание изображений. Сегодня существуют программы, способные распознать, есть ли на картинке хот-дог. Каких-то десять лет назад они были невозможны. Чтобы заставить их работать, сперва нужно взять картинку. Для простоты скажем, что это черно-белое изображение 100 на 100 пикселей. Вы скармливаете его нейронной сети, устанавливая возбуждение каждого моделируемого нейрона в вводном слое так, что оно будет равно яркости каждого пикселя. Это нижний слой сэндвича: 10 000 нейронов (100 х 100), представляющие яркость каждого пикселя на изображении.

Затем этот большой слой нейронов вы подключаете к другому большому слою нейронов, уже выше, скажем, в несколько тысяч, а их, в свою очередь, к другому слою из нескольких тысяч нейронов, но уже меньше и так далее. Наконец, верхний слой сэндвича — слой вывода — будет состоять из двух нейронов — одного, представляющего «хот-дог», а другого — «не хот-дог». Идея в том, чтобы обучить нейронную сеть возбуждать только первый из этих нейронов, если на картинке есть хот-дог, и второй, если нет. Бэкпроп, метод обратного распространения ошибки, на котором Хинтон построил свою карьеру, делает именно это.

Бэкпроп крайне прост, хотя лучше всего работает с огромным количеством данных. Вот почему большие данные так важны для ИИ — почему ими с таким рвением занимаются Facebook и Google и почему Vector Institute решил наладить связь с четырьмя крупнейшими больницами Канады и обмениваться данными.

В данном случае данные принимают форму миллионов изображений, некоторых с хот-догами, некоторых без; трюк в том, чтобы пометить эти изображения как имеющие хот-доги. Когда вы создаете нейронную сеть впервые, соединения между нейронами имеют случайные веса – случайные числа, которые говорят, сколько возбуждения передается через каждое соединение. Будто синапсы мозга еще не настроены. Цель бэкпропа — изменить эти веса так, чтобы сеть заработала: так что, когда вы передаете изображение хот-дога на самый нижний слой, нейрон «хот-дога» в самом верхнем слое возбуждается.

Предположим, вы берете первую обучающую картинку с изображением пианино. Вы преобразуете интенсивность пикселей изображения 100 х 100 в 10 000 чисел, по одному на каждый нейрон нижнего слоя сети. По мере того, как возбуждение распространяется по сети в соответствии с силой соединения нейронов в прилегающих слоях, все постепенно доходит до последнего слоя, одного из двух нейронов, которые определяют, есть на картинке хот-дог. Поскольку это картинка с пианино, нейрон «хот-дога» должен показать ноль, а нейрон «не хот-дога» должен показать число повыше. Допустим, все работает не так. Допустим, сеть ошиблась насчет изображения. Бэкпроп — это процедура укрепления силы каждого соединения в сети, позволяющая исправить ошибку в приведенном примере обучения.

Как это работает? Вы начинаете с последних двух нейронов и выясняете, насколько они ошибаются: какова разница между их числами возбуждения и какой она должна быть на самом деле. Затем вы просматриваете каждое соединение, ведущее к этим нейронам — спускаясь ниже по слоям — и определяете их вклад в ошибку. Вы продолжаете делать это, пока не дойдете до первого набора соединений на самом дне сети. К этому моменту вы знаете, каков вклад отдельного соединения в общую ошибку. Наконец, вы меняете все веса, чтобы в целом снизить шансы на ошибку. Этот так называемый «метод обратного распространения ошибки» заключается в том, что вы как бы прогоняете ошибки назад по сети, начиная с обратного конца, с выхода.

Невероятное начинает происходить, когда вы делаете это с миллионами или миллиардами изображений: сеть начинает хорошо определять, изображен на картинке хот-дог или нет. И что еще более примечательно, так это то, что отдельные слои этих сетей распознавания изображений начинают «видеть» изображения так же, как это делает наша собственная визуальная система. То есть первый слой обнаруживает контуры — нейроны возбуждаются, когда контуры есть, и не возбуждаются, когда их нет; следующий слой определяет наборы контуров, например, углы; следующий слой начинает различать формы; следующий слой находит всякие элементы вроде «открытой булочки» или «закрытой булочки», потому что активируются соответствующие нейроны. Сеть организуется в иерархические слои, даже не будучи запрограммированной таким образом.

Настоящий интеллект не смущается, когда проблема немного меняется.

Именно это так всех поразило. Дело не столько в том, что нейронные сети хорошо классифицируют изображения с хот-догами: они выстраивают репрезентации идей. С текстом это становится еще более очевидно. Можно скормить текст Википедии, много миллиардов слов, простой нейронной сети, научив ее наделять каждое слово  числами, соответствующими возбуждениям каждого нейрона в слое. Если представить все эти числа координатами в сложном пространстве, вы находите точку, известную в данном контексте как вектор, для каждого слова в этом пространстве. Затем вы обучаете сеть так, что слова, появляющиеся рядом на страницах Википедии, будут наделяться похожими координатами — и вуаля, происходит нечто странное: слова, имеющие похожие значения, будут показываться рядом в этом пространстве. «Безумный» и «расстроенный» будут рядом; «три» и «семь» тоже. Более того, векторная арифметика позволяет вычесть вектор «Франции» из «Парижа», добавить его к «Италии» и найти «Рим» поблизости. Никто не говорил нейросети, что Рим для Италии — это то же, что Париж для Франции.

«Это удивительно», говорит Хинтон. «Это шокирует». Нейронные сети можно рассматривать как попытку взять вещи — изображения, слова, записи разговоров, медицинские данные — и поместить их в, как говорят математики, многомерное векторное пространство, в котором близость или удаленность вещей будет отражать важнейшие аспекты настоящего мира. Хинтон считает, что именно это делает мозг. «Если вы хотите узнать, что такое мысль, — говорит он, — я могу передать ее вам серией слов. Я могу сказать: «Джон подумал: «упс». Но если вы спросите: что такое мысль? Что значит для Джона иметь эту мысль? Ведь в его голове нет открывающихся кавычек, «упс», закрывающихся кавычек, вообще такого и близко нет. В его голове протекает некая нейронная активность». Большие картины нейронной активности, если вы математик, можно уловить в векторном пространстве, где активность каждого нейрона будет соответствовать числу, а каждое число — координате очень большого вектора. По мнению Хинтона, мысль — это танец векторов.

Теперь понятно, почему Институт Вектор назвали так?

Хинтон создает некое поле искажения реальности, вам передается чувство уверенности и энтузиазма, вселяющие веру в то, что для векторов нет ничего невозможного. В конце концов, они уже создали самоуправляемые автомобили, выявляющие рак компьютеры, мгновенные переводчики разговорного языка.

И только когда вы покидаете комнату, вы вспоминаете, что эти системы «глубокого обучения» все еще довольно глупы, несмотря на свою демонстративную силу мысли. Компьютер, который видит кучу пончиков на столе и автоматически подписывает ее как «кучу пончиков, лежащих на столе», кажется понимающим мир; но когда та же программа видит девушку, которая чистит зубы, и говорит, что это «мальчик с бейсбольной битой», вы осознаете, насколько неуловимое это понимание, если оно вообще есть.

Нейронные сети — это просто бездумные и расплывчатые распознаватели образов, и насколько полезными могут быть такие распознаватели образов — ведь их стремятся интегрировать в любое программное обеспечение — они в лучшем случае представляют ограниченную породу интеллекта, которую легко обмануть. Глубокая нейронная сеть, которая распознает изображения, может быть полностью сконфужена, если вы измените один пиксель или добавите визуальный шум, незаметный для человека. Почти так же часто, как мы находим новые способы применения глубокого обучения, так же часто мы сталкиваемся с его ограниченностью. Самоуправляемые автомобили не могут ехать в условиях, которых не видели прежде. Машины не могут разбирать предложения, которые требуют здравого смысла и понимания того, как устроен мир.

Глубокое обучение в некотором смысле имитирует происходящее в человеческом мозге, но поверхностно — что, возможно, объясняет, почему его интеллект оказывается таким поверхностным иногда. Бэкпроп не был обнаружен в процессе погружения в мозг, попытки расшифровать саму мысль; он вырос из моделей обучения животных методом проб и ошибок в старомодных экспериментах. И большинство важных шагов, которые были сделаны с момента его появления, не включали ничего нового на тему нейробиологии; это были технические улучшения, заслуженные годами работы математиков и инженеров. То, что мы знаем об интеллекте, ничто по сравнению с тем, чего мы о нем пока не знаем.

Дэвид Дювенод, ассистент профессора из того же отделения, что и Хинтон, в Университете Торонто, говорит, что глубокое обучение похоже на инженерию до введения физики. «Кто-то пишет работу и говорит: «Я сделал этот мост, и он стоит!». Другой пишет: «Я сделал этот мост, и он рухнул, но я добавил опоры и он стоит». И все сходят с ума по опорам. Кто-то добавляет арку — и все такие: арки это круто! С физикой же вы можете на самом деле понять, что будет работать и почему. Мы только недавно начали переходить к хоть какому-нибудь пониманию искусственного интеллекта».

И сам Хинтон говорит: «На большинстве конференций говорят о введении небольших изменений вместо того, чтобы хорошенько подумать и задаться вопросами: «Почему то, что мы делаем сейчас, не получается? С чем это связано? Давайте сосредоточимся на этом».

Взгляд со стороны трудно составить, когда все, что вы видите — это продвижение за продвижением. Но новейший прогресс в области ИИ в меньшей степени был научным и в большей — инженерным. Хотя мы стали лучше понимать, какие изменения улучшат системы глубокого обучения, мы пока смутно представляем, как эти системы работают и смогут ли они когда-нибудь собраться в нечто столь же мощное, как человеческий разум.

Важно понять, смогли ли мы извлечь все, что можно, из бэкпропа. Если да, то нас ждет плато в развитии искусственного интеллекта.

Терпение

Если вы хотите увидеть следующий прорыв, нечто вроде основы для машин с гораздо более гибким интеллектом, вы должны, по идее, обратиться к исследованиям, похожим на исследования бэкпропа в 80-е годы: когда умные люди сдавались, потому что их идеи пока не работали.

Несколько месяцев назад я побывал в Center for Minds, Brains and Machines, многоцелевом учреждении, расквартированном в MIT, чтобы посмотреть, как мой друг Эял Дехтер защищает свою диссертацию по когнитивной науке. Перед началом выступления его жена Эми, его пес Руби и его дочь Сюзанна поддержали его и пожелали удачи.

Эял начал свое выступление с увлекательного вопроса: как так получилось, что Сюзанна, которой всего два года, научилась говорить, играть, следить за рассказами? Что в мозге человеческом такого, что позволяет ему так хорошо учиться? Научится ли компьютер когда-нибудь учиться так быстро и плавно?

Мы понимаем новые явления с точки зрения вещей, которые мы уже понимаем. Мы разбиваем домен на куски и изучаем его по частям. Эял — математик и программист, он думает о задачах — например, сделать суфле — как о сложных компьютерных программах. Но ведь вы не учитесь делать суфле, заучивая сотни мельчайших инструкций программы вроде «поверните локоть на 30 градусов, затем посмотрите на столешницу, затем вытяните палец, затем…». Если бы нужно было делать это в каждом новом случае, обучение стало бы невыносимым, и вы бы остановились в развитии. Вместо этого мы видим в программе шаги высшего уровня вроде «взбейте белки», которые сами по себе состоят из субпрограмм вроде «разбейте яйца» и «отделите белки от желтков».

Компьютеры этого не делают и поэтому кажутся глупыми. Чтобы система глубокого обучения распознала хот-дог, вам придется скормить ей 40 миллионов изображений хот-догов. Чтоюы Сюзанна узнала хот-дог, просто покажите ей хот-дог. И задолго до этого у нее появится понимание языка, которое уходит сильно глубже распознания появления отдельных слов вместе. В отличие от компьютера, в ее голове есть представление о том, как работает мир. «Меня удивляет, что люди боятся, что компьютеры отнимут у них работу», говорит Эял. «Компьютеры смогут заменить юристов не потому, что юристы делают что-то сложное. А потому что юристы слушают и говорят с людьми. В этом смысле мы очень далеки от всего этого».

Настоящий интеллект не смутится, если вы слегка измените требования к решению проблемы. И ключевым тезисом Эяла была демонстрация именно этого, в принципе, как заставить компьютер работать таким образом: живо применять все, что он уже знает, к решению новых задач, быстро схватывать на лету, становиться экспертом в совершенно новой области.

По сути, это процедура, которую он называет алгоритмом «исследования-сжатия». Она дает компьютеру функцию программиста, собирающего библиотеку многоразовых модульных компонентов, позволяющую создавать более сложные программы. Ничего не зная о новом домене, компьютер пытается структурировать знание о нем, просто изучая его, консолидируя обнаруженное и далее изучая, подобно ребенку.

Его советник, Джошуа Тененбаум, — один из самых цитируемых исследователей ИИ. Имя Тененбаума всплывало в половине разговоров, которые я имел с другими учеными. Некоторые из ключевых людей в DeepMind — команды разработчиков AlphaGo, легендарно обыгравшего чемпиона мира по игре в го в 2016 году — работали под его началом. Он вовлечен в стартап, который пытается дать самоуправляемым автомобилям интуитивное понимание основ физики и намерений других водителей, чтобы те лучше предвосхищали происходящее в ситуациях, с которыми не сталкивались ранее.

Тезис Эяла пока не применялся на практике, даже в программы не вводился. «Проблемы, над которыми работает Эял, очень и очень сложные», говорит Тененбаум. «Нужно чтобы прошло много поколений».

Когда мы присели выпить по чашке кофе, Тененбаум сказал, что исследует историю бэкпропа ради вдохновения. На протяжении десятилетий бэкпроп был проявлением крутой математики, по большей части ни на что не способной. По мере того, как компьютеры становились быстрее, а техника сложнее, все менялось. Он надеется, что нечто подобное произойдет с его собственной работой и работами его учеников, но «это может занять еще пару десятилетий».

Что касается Хинтона, он убежден, что преодоление ограничений ИИ связано с созданием «моста между информатикой и биологией». Бэкпроп, с этой точки зрения, был триумфом биологически вдохновленных вычислений; идея изначально исходила не из инженерии, а из психологии. Поэтому теперь Хинтон пытается повторить этот трюк.

Сегодня нейронные сети состоят из больших плоских слоев, но в неокортексе человека настоящие нейроны выстраиваются не только горизонтально, но и вертикально, в столбцы. Хинтон догадывается, для чего нужны эти столбцы — в зрении, например, они позволяют распознавать объекты даже при изменении точки зрения. Поэтому он создает искусственную версию — и называет их «капсулами» — для проверки этой теории. Пока что ничего не выходит: капсулы не особо улучшили производительность его сетей. Но ведь 30 лет назад с бэкпропом было то же самое.

«Это должно сработать», говорит он о теории капсул, смеясь над собственной бравадой. «А то, что пока не работает, это лишь временное раздражение».

По материалам Medium.com

«Письмо из будущего» с точными прогнозами курса биткоина до 2025 — полный перевод

Письмо было анонимно опубликовано 31 августа 2013 года:

Я путешественник во времени из будущего, я здесь, чтобы попросить вас прекратить делать то, что вы сейчас делаете.

Я шлю вам это письмо из 2025 года. Ситуация здесь унылая, а на руках некоторых из вас скоро будет кровь.

Не верите мне? Ну и не нужно, я не могу доказать вам, что говорю правду.

Я не хочу тратить ваше время, поэтому я просто объясню, что произошло.

Каждый год цена на Биткоин в среднем росла в 10 раз. От 0,1 доллара в 2010 году до 1 доллара в 2011 году, затем до 10 долларов в 2012 году и до 100 долларов в 2013 году. Затем рост немного замедлился — стоимость увеличивалась в десять раз каждые два года, до 1000 долларов в 2015 году, до 10 000 — в 2017 году, до 100 000 — в 2019 году, и до 1 000 000 — в 2021 году. С этого момента уже нет возможности выразить ценность Биткоина в долларах, так как он больше не используется, так же как ни одна другая валюта, выпущенная каким-либо Центральным банком. В современном мире существует две основные формы богатства — Земля и криптовалюта.

Известно, что в мире сегодня используется более 19 миллионов Биткоинов. Несколько сотен тысяч были навсегда потеряны. Население планеты все еще составляет чуть более 7 миллиардов человек. Это означает, что среднестатистический человек имеет чуть менее 0,003 Биткоина. Однако из-за неравного распределения богатства в современном мире в среднем человек владеет всего 0,001 Биткоина. Да, все верно, большинство из вас, читающих это, богаты. У меня был раздражающий сосед, который два года назад вошел в свой старый аккаунт Reddit и обнаружил, что еще в 2013 году, когда ему было 16 лет, он получил 0,01 Биткоина за то, что обозвал кого-то «педиком». После этого он, не говоря никому ни слова, купил билет на самолет, оставил свой дом и улетел в Цитадель.

Цитадель будущего для избранных

Вам вероятно интересно — «Что такое Цитадель?». Ну, к тому времени, когда Биткоин стал стоить 1000 долларов, начали появляться услуги для «богатых Биткоин держателей». Они предоставлялись для того, чтобы защитить владельцев, а также их богатство. Начиналось все с дорогих сейфов, затем стали популярны телохранители. А сегодня «ранние» (так мы называем тех, кто очень давно начал использовать криптовалюту), а также те богатые, кто смог сохранить свои средства в «переходный период», живут в изолированных закрытых городах под названием «Цитадели», где большая часть работ автоматизирована. Большинство таких Цитаделей зарождается из укреплений, которые используются для защиты мест, где расположены машины для добычи Биткоинов. ASICminer, известная вам как компания, мне известна как город, где правит король Мистер Фридман.

В моем мире, который вскоре станет вашим миром, большинство правительств больше не существует, так как Биткоин транзакции совершаются анонимно, и поэтому большинство правительств не способно организовать налогообложение своих граждан. Успех Биткоина связан в первую очередь с тем, что он оказался эффективным методом сокрытия богатства от правительства. В начале люди, попадающие в «страны-изгои» (такие как Люксемберг, Монако и Лихтенштейн), преследовались беспилотными дронами для того, чтобы правительство знало, кто пытается скрыть свое богатство. Затем же, когда люди начали скрывать свои средства с помощью Биткоин, у правительства уже не оказалось способов контролировать этот процесс.

Правительства пытались сохранить свою актуальность в обществе, скупая Биткоины, но это только ухудшило ситуацию, цена на Биткоин еще больше выросла. Разумеется, правительства делали это тайно, но «Сноудены» моего поколения, по сути, оказались жадными правительственными служащими, которые перевели Биткоины на свои счета и сбежали в анархические места, где не задают лишних вопросов, пока ты платишь за это.

Вот список четырех учреждений, обладающих наибольшими Биткоин активами на данный момент:

  • ASICminer — 50 000 Биткоинов;
  • «Стабилизационный валютный фонд» МВФ – 70 000 Биткоинов;
  • Правительство Саудовской Аравии — 110 000 Биткоинов;
  • Правительство Северной Кореи — 180 000 Биткоинов.

Рост экономики составляет около 2% в год. Почему? Потому что, если у вас есть более 0,01 Биткоина, то, скорее всего, вы ничего не делаете с вашими деньгами. Нет инфляции, а, следовательно, нет стимула вкладывать деньги куда-либо. Как в средневековье не было значительного роста экономики, так как богатство измерялось золотом, так и в нашем обществе нет экономического роста. Люди знают, что их 0,01 Биткоина хватит на всю жизнь. Единственное, что ограждает мир от полного коллапса – тот факт, что новые Биткоины все еще появляются. Однако люди боятся, что сокращение инфляции, которое произойдет после ближайшего деления блока, окончательно разрушит экономику.

Я пришел из будущего, чтобы спасти вас

Что произошло с близнецами Уинклвосс? Близнецы Уинклвосс погибли одними из первых. После того, как стало понятно, какой урон обществу нанесен, начали появляться террористические движения, которые стремились выследить и убить любого, кто по их информации имел большой запас Биткоинов, или, по их мнению, нес ответственность за разработку криптовалюты. По иронии судьбы, эти террористические движения используют Биткоин для анонимного финансирования своих операций.

Большинство людей, владеющие значительным количеством Биткоинов, больше не разговаривают со своими семьями и потеряли всех друзей, потому что они вынуждены были изменить свою личность. Были случаи самоубийств людей, которые не смогли вынести понимания того, что стало с «мешкодержателями» – людьми, которые до последнего верили, что скоро все рухнет, несмотря на слухи, что правительство уже начало скупать Биткоины. Многих людей брали в заложники, поэтому есть подозрение, что 25% «богатых Биткоин держателей» в прямом смысле физически пытали кого-то, чтобы узнать пароль.

Почему мы не отказались от Биткоина и не перешли на другую систему? Ну, мы старались, конечно. Мы пытались перейти к инфляционной криптовалюте, но никто с IQ выше 70 не захотел переходить к ней. В конце концов, почему вы добровольно должны вкладывать большую часть своих денег в валюту, когда вы знаете, что ваше состояние будет постоянно уменьшаться? То же, что сделало Биткоин таким опасным для общества, сделало его таким успешным. Биткоин позволил нам понять степень нашей жадности. Социологические опросы в Африке показывают, что примерно 70% людей считают, что Биткоин был изобретен самим дьяволом. У них есть все основания так считать. Это очень деликатная тема, которую сегодня принято называть «Трагедией». У Африканского Союза был амбициозный план помочь своим гражданам перейти на Биткоин безболезненно. Правительство выдавало гражданам бесплатные мобильные телефон, привязанные к их государственному идентификатору. Таким образом правительство пыталось интегрировать Биткоин в экономику. Все шло хорошо, пока не случилась «Трагедия». Криминальная группировка, предположительно из России, использовала ошибку в аппаратном обеспечении этих телефонов. В течение 48 часов весь африканский континент потерял около 60% своих средств. Далее последовал период хаоса и гражданской войны. Его смогли остановить только правительства Саудовской Аравии и Северной Кореи — две страны, ставшие крупнейшими сверхдержавами мира из-за их уникальной способности адаптироваться к «вызову Биткоина» благодаря авторитарной политической системе. Они разделили большую часть территории Африки между собой и были приняты местным населением как герои.

Вам возможно интересно, каков сейчас наш план? Понятно, что текущая ситуация неустойчива и приведет к ядерному холокосту. Я являюсь частью подпольной сети, которая стремится организовать атаку на саму инфраструктуру Интернета. В нашем распоряжении около 20 атомных подводных лодок, которые мы будем использовать для повреждения всех подводных кабелей между континентами. После успешного проведения этой операции, мы собираемся одновременно провести импульсную атомную атаку на каждый густонаселенный регион Земли. Мы считаем, что образовавшийся в результате этого хаос позволит населению мира поднять восстание и уничтожить столько компьютеров, сколько возможно, пока мы не достигнем точки, когда Биткоин потеряет свою актуальность.

Это, скорее всего, приведет к миллиардам смертей. Но это цена, которую мы вынуждены заплатить, чтобы избежать вечного порабощения человечества немногочисленной элитой.

Это также является причиной, по которой мы связались с вами.

Так не должно быть. Вам не обязательно разделять с нами нашу судьбу. Я не знаю как, но вы должны найти способ уничтожить этот проклятый проект в зачаточном состоянии. Я знаю, что прошу многого. Вы считаете, что помогаете миру избавиться от картели центральных банков, которые регулируют вашу экономику.

Но я видел, чем все закончилось.

Они знают о нас больше, чем мы сами

Эта история произошла в одном американском супермаркете. Нам рассказал её профессор на лекции о «маркетинге нового времени».

Мужчина сорока лет прогуливался по новому супермаркету со своей 16-летней дочерью. Сеть магазинов со всех стендов претенциозно заявляла, что заслуженно считается одной из самых инновационных в стране. И действительно, повсюду были внедрены новые технологии, например, автоматическая регистрация через известные социальные сети и Google и, конечно, таргетированная реклама товаров.

Внимательный отец случайно заметил, что при просмотре списка скидок на телефоне дочери постоянно выскакивает реклама подгузников и детского питания. Он крайне возмутился: дочь ещё даже не достигла совершеннолетия, а тут такая пропаганда! Они что, хотят склонить её к деторождению уже в 16 лет?

После небольшого скандала с работником отдела история дошла до директора. Как всегда, всё спихнули на «дурацкий маркетинг», но ответственному сотруднику всё же пришлось найти номер телефона разгневанного отца и позвонить ему, чтобы извиниться (репутация нового магазина могла быть разрушена в самом начале работы, так дела не делаются).

Каково же было удивление сотрудника магазина, когда подавленный мужской голос на другом конце линии попросил прощения за скандал. «Оказывается, я не всё знал о происходящем в этой семье», — сокрушённо констатировал он и завершил разговор.

Искусственный интеллект таргетированой рекламы сети магазинов знал о том, что дочь этого мужчины беременна, задолго до того, как это узнал сам отец.

 

Путин распорядился выпустить крипторубль

Министр связи и массовых коммуникаций Николай Никифоров рассказал на закрытой встрече с членами Московского столичного клуба о том, что в России появится собственная криптовалюта. Он отметил, что в его распоряжении имеется текст постановления, поэтому он уверен в скором запуске национальной криптовалюты, — сообщает АиФ.

«Я так уверенно заявляю, что мы запустим крипторубль, по одной простой причине: если мы этого не сделаем, то через 2 месяца это сделают наши соседи по ЕврАзЭС», – цитирует министра сайт АиФ.

Никифоров уверен, что крипторубль сделают быстро, но это не значит, что в России собираются легализовать биткоины или другие криптовалюты. Отличие крипторубля от других подобных валют заключается в том, что «майнить» его не получится, кроме того, в российской криптовалюте будет использована российская же криптография. Российский крипторубль будет разработан по специальной «закрытой» модели с определённым объёмом регулируемой эмиссии.

Никифоров отметил, что при переводе крипторубля в обычные российские деньги с владельца планируют взымать НДФЛ в размере 13 процентов. Такой же объём налогов планируют брать при покупке-продаже. Министр связи подчеркнул, что ряд вопросов ещё предстоит проработать, чтобы чётко понимать все возможные варианты развития событий. Конкретных сроков по запуску российского крипторубля названо не было, но чиновник ясно дал понять: состоится это довольно скоро.

Эксперимент: пять суток в одиночной уютной камере без Интернета

Шоу «In Solitary» (в одиночестве) — антисоциальное детище британского канала Channel 5, которое так и позиционируется. Пятеро добровольцев, которые сами желали проверить себя, вызвались быть изолированными от внешнего мира в комфортабельной одиночной камере. Это была не пытка, им предоставили мягкие кроватки, санитарные удобства, полноценное питание на пять дней. Условие было ровно одно: полное одиночество, делайте, что хотите. Первая жертва эксперимента появились уже через пару часов после начала.

 

Телеэксперимент: пять суток в одиночной уютной камере без Интернета. эксперимент, телевидение, шоу, без интернета, длиннопост
Телеэксперимент: пять суток в одиночной уютной камере без Интернета. эксперимент, телевидение, шоу, без интернета, длиннопост

 

Цели телевизионщиков и конкретно ведущего Джорджа Лэмба понятны — сделать реалити-шоу с неподдельными человеческими эмоциями, плюс всколыхнуть сонное общество, которое не вылезает из Интернета сутками. А слабо добровольно провести хоть пару дней вне информационного пространства? Участникам разрешили взять по три любимых предмета, но только не электронные гаджеты. Будущая медсестра, 28-летняя Шармейн, хотела просто проверить свою выдержку, волевые качества. Смогу ли я часами напролет оставаться сосредоточенной в условиях стресса? Она разрыдалась и нажала тревожную кнопку уже через 4 часа после старта.

 

Телеэксперимент: пять суток в одиночной уютной камере без Интернета. эксперимент, телевидение, шоу, без интернета, длиннопост

 

Со слов Шармейн, сначала она начала дико скучать, так как ей было нечем заняться, а потом её охватили приступы паники. Она не утерпела и вскрыла ободряющее письмо от мужа, хотя изначально хотела сделать это только на третий день эксперимента. Она нажимала «кнопку спасения» в отчаянии, потому что поняла, что оставаться наедине с самой собой больше не в силах. И трудно её винить.

 

Телеэксперимент: пять суток в одиночной уютной камере без Интернета. эксперимент, телевидение, шоу, без интернета, длиннопост

 

Телеведущий Джордж честно высидел первые сутки, но затем у него случился нервный срыв. В камере освещение полностью искусственное, граница между ночью и днем условная, поэтому у него начались проблемы с восприятием времени. Раздосадованный телеведущий начал ругаться с лампочками освещения, а потом принял волевое решение — не сходить с ума, а прекратить эту глупую пытку.

 

Телеэксперимент: пять суток в одиночной уютной камере без Интернета. эксперимент, телевидение, шоу, без интернета, длиннопост

 

Интернет-зависимый блоггер Ллойд, который видел в таком эксперименте шанс справиться со своей пагубной привычкой, просидел все пять дней. Но едва не тронулся разумом, так как уже вскоре начал разговаривать с камерами наблюдения и прочими предметами. Как ни странно, это тактика сработала и он справился даже лучше, чем 36-летняя мать-одиночка Сара, которую от страха и переживаний начало тошнить. Организаторы шоу даже хотели принудительно прекратить эксперимент, но вспомнили о главном условии — добровольное решение и оставили её в покое. Женщина просто ослабла и пролежала на кровати оставшийся срок.

 

Телеэксперимент: пять суток в одиночной уютной камере без Интернета. эксперимент, телевидение, шоу, без интернета, длиннопост
Телеэксперимент: пять суток в одиночной уютной камере без Интернета. эксперимент, телевидение, шоу, без интернета, длиннопост

 

Оригинальнее всех к проблеме одиночества подошла Люси — блогер воспользовалась лазейкой и прихватила в качестве личных предметов охапку фломастеров и кучу бумаги. А потом пять суток напролет, с перерывами на сон и еду, рисовала разную ерунду. Она практически не испытывала стресса, в сравнении с прочими участниками, хотя и призналась, что это было то еще испытание.

 

Телеэксперимент: пять суток в одиночной уютной камере без Интернета. эксперимент, телевидение, шоу, без интернета, длиннопост

 

Какой же вывод был сделан по итогам эксперимента? Организаторы оставили его на усмотрение зрителей. Очевидно, что социальное существо человек должно страдать от одиночества, но жители современного мира с постоянным доступом в Интернет не осознают этого в полной мере, пока не окажутся в реальной изоляции. И тут впору задаться вопросом: а как же с этим справляются одинокие пенсионеры, парализованные больные, смотрители маяков, люди иных профессий, которые подолгу проводят время вдали от общества?

Павел Дуров: Apple и Google стоит создать собственные государства

Создатель популярной социальной сети ВКонтакте и стремительно набирающего популярность мессенджера Telegram Павел Дуров в последнее время часто становится героем новостных сводок. Не так давно сотни СМИ наперебой обсуждали его непреклонную позицию по поводу независимости от властей и спецслужб, когда к нему лично обращался глава Роскомнадзора Александр Жаров с просьбой зарегистрировать Telegram в Российской Федерации. На этот раз Дуров вновь всех удивил, предложив крупным корпорациям вроде Apple и Google основать собственные независимые государства.

На собственном канале в Telegram Павел Дуров опубликовал ссылку на статью с портала The Baffler, рассказывающую о том, как в 2016 году агенты ФБР пытались подкупить сотрудников его новой американской компании. Дуров рассказывает, что ФБР способно запросто внедрить слежение за личной перепиской или прослушку практически в любой сервис при помощи юридической процедуры, известной как «gag order». При этом владельцы сервиса и его разработчики подпишут документ о неразглашении этой информации. Создатель Telegram задался закономерным вопросом: как крупным преуспевающим компаниям снизить давление со стороны правительств и агентов спецслужб, а также сохранить свою независимость и доверие пользователей? Он попытался представить, что приходится переживать руководителям Apple, Google, Microsoft, и пришёл к крайне неутешительным выводам.

«Всё это делает защиту персональной информации невероятно сложной, особенно учитывая, что Apple и Google – компании, от которых мы напрямую зависим из-за их мобильных операционных систем – расположены в США. Пока я не вижу простого решения данной проблемы. Остаётся лишь надеяться, что гиганты вроде Apple и Google однажды станут полностью независимыми от правительств, мешающих воплощению их идей в жизнь. Возможно, достичь этого получится, если они создадут собственные независимые государства», — размышляет Дуров.

Дуров подытоживает свои размышления заявлением о том, что он продолжит развивать Telegram и защищать данные своих пользователей от любопытства спецслужб. Сделать он это планирует любой ценой, даже если перед ним на стол ляжет так называемый gag order. Он допускает, что в будущем у него из-за подобных взглядов могут возникнуть серьёзные проблемы, подобные тем, что преследовали его в России. Но смотреть в будущее он может исключительно с такой позиции, поэтому никаких сожалений у него нет.

К 2020 году 5 млн человек лишатся работы

Будущее — это не только массовое распространение 3D-печати, беспилотные автомобили и повсеместное присутствие роботов. Будущее — это ещё и безработица. К 2020 году 5 млн человек лишатся работы из-за развития искусственного интеллекта и робототехники. Это данные из отчёта Всемирного экономического форума.

Руководство фабрики в китайском городе Дунгуань заменило 90% сотрудников (650 человек) на роботов и автоматизированные системы. Как показали первые результаты, производительность труда значительно выросла — на 250%.

Даже Сбербанк планирует до конца года сократить 3 тыс. рабочих мест с помощью бота, который сможет самостоятельно писать исковые заявления.

«Четвёртая промышленная революция» приведёт к исчезновению многих профессий, кризису на рынке труда, росту неравенства и экономическому расслоению. Но прежде чем массы вспомнят опыт луддитов, свою роль сыграют новые экономические законы. Безусловный базовый доход — один из инструментов, призванный решить проблему.

Что такое базовый доход

В самых общих чертах, безусловный базовый доход (ББД) — это концепция, предполагающая регулярную выплату определённой суммы денег каждому члену сообщества со стороны государства или другого института. Выплаты производятся всем, вне зависимости от уровня дохода и без необходимости выполнения работы.

Идея эта появилась очень давно. Томаса Пейн в книге «Agrarian Justice» (1795 год) описал выплачиваемый властями основной доход всем лицам старше 21 года. Для Пейна основной доход означал, что каждому человеку принадлежит доля в общем национальном производстве.
Еще в 1943-м концепция того, что у каждого должна быть зафиксирована его доля в национальном богатстве страны, была практически одобрена парламентом Великобритании, но в итоге победила система выплат в зависимости от стажа, зарплаты и других параметров, основанная на идеях Уильяма Бевериджа. Законодатели посчитали, что затея с базовым доходом потребует слишком большого финансирования.

В деталях ББД много нюансов. Сколько именно денег нужно выплачивать? Должна ли эта сумма покрывать базовые потребности человека или её должно хватить на получение образования, некие материальные блага? Откуда брать столько денег, если количество работающего населения неуклонно сокращается?

Простых ответов на поставленные вопросы нет, но есть попытки найти дорогу, которая приведёт к ясности. В 2017 году проводятся несколько экспериментов, которые должны показать эффективность процесса безвозмездной раздачи денег от государства и некоммерческих организаций.

Безусловный доход в разных странах мира

Африка

Благотворительный фонд GiveDirectly запустил пилотную версию безусловного базового дохода ещё в 2011 году. Программа охватывает беднейшие регионы — Кению, Уганду и Руанду. В GiveDirectly выяснили удивительное: при увеличении охвата снизилось количество людей, желающих получать деньги. Это в регионе, где денег в принципе нет!

В 2015 году в районе Хоме Бэй (Кения) количество жителей, отказавшихся от выплат, составило 45%. Как оказалось, проблема стала общей для всех общественных организаций, работающих в этом районе. Другие программы развития, посвященные ВИЧ, воде и санитарии, развитию сельского хозяйства, образованию и расширению прав и возможностей женщин, также сталкиваются с сопротивлением местных жителей.

Потенциальным получателям трудно поверить, что какая-то организация безоговорочно выплачивала бы им зарплату. В результате многие люди начали выдумать различные легенды, чтобы объяснить происходящее. Например, распространяли слухи о том, что эти деньги связаны с поклонением дьяволу.

Спонсором GiveDirectly выступила инвестиционная компания Omidyar Network, созданная основателем eBay Пьером Омидьяром. В одной только Кении на эксперимент выделили почти полмиллиона долларов. Срок проведения составит 12 лет, а число участников достигнет 26 000 человек.

Определённые результаты достигнуты уже сейчас: экономическая активность всех участников эксперимента за год увеличилась на 17%. Это значит, что с ББД меньше участников сидят без работы. Аналогичный эксперимент, проводившийся с 2008 по 2009 год в намибийских поселениях Омитара и Очиверо, показал, что количество безработных в деревне сократилось на 11%.

Всего GiveDirectly получил $23,7 млн от различных инвесторов. 90% этих средств пойдут на выплаты участникам эксперимента, 10% будут потрачены на организацию офиса, оплаты сотрудникам, налоги и другие расходы.

В Уганде начала действовать еще один фонд — Eight, основанный в 2015 году. Скоро 50 беднейших семей будут еженедельно получать весомые для них $8,60.

США

Повторить в США то, что удалось сделать в Африке, оказалось проблематично. Если в беднейших деревнях достаточно раздавать несколько долларов — и значительно влиять на условия жизни населения — то в Америке даже несколько сотен долларов не окажут заметного воздействия.

Попытки сделать невозможное предпринимаются. Венчурный фонд Y Combinator в 2017 году планирует начать пятилетнее исследования влияния ББД на общество. Бюджет проекта составит $5 млн. Деньги планируют потратить на жителей одного из самых неблагополучных городов Калифорнии. В 2005 году город Окленд занимал первое место по уровню убийств в штате и десятое место в США среди городов с населением более 250 000 человек.

Участниками пилотной программы станут сто семей с детьми из разных этнических и социально-экономических слоёв, с ежемесячным доходом от $1000 до $2000. Им без каких-либо ограничений начнут выплачивать более $1000 в месяц.

Европа

В Финляндии уже стартовал двухлетний эксперимент. Он начался в январе 2017 года для двух тысяч безработных граждан, выбранных случайным образом. Они получают по €560 в месяц вне зависимости от других источников доходов.

Некоторые участники финского эксперимента уже поделились первыми впечатлениями. Они стали заниматься дополнительной работой, выплачивают больше налогов и тратят больше денег на потребление. Многие, получив финансовые гарантии, задумались о развитии собственных стартапов. Интересное наблюдение — участники эксперимента отметили снижение тревожности и депрессивных настроений.

В Нидерландах проект стартует в городе Утрехт. Участники утрехтского эксперимента ежемесячно будут получать пособия в €900 на человека (€1300 на семейную пару). Разные группы участников будут существовать по разным правилам, в их числе будет и контрольная группа, по которой будут калибровать полученные результаты.

В Италии проект стартовал в июне 2016 года: 100 беднейших семей получают по $537 из городского бюджета.

Механика безусловных выплат

Упомянутые выше эксперименты, которые проводятся в разных частях мира, это лишь часть всемирного исследовательского проекта. ББД выплачивается по всему миру — от Канады до Индии. Пока программа распространяется лишь на несколько сотен человек и поддерживается за счет частных инвесторов.

Что будет, если концепция безусловного базового дохода подтвердит свою жизнеспособность? Можно ли масштабировать эффект от одной деревни до размеров хотя бы города в любой развитой стране?

Ответы на эти вопросы должны быть заложены в самой экономической модели государств будущего. Деньги не берутся из воздуха. Безусловный доход объединяет уже существующие социальные и дотационные выплаты. Чтобы начать платить, нужно отменить все социальные пособия, включая пособие по безработице, упразднить пенсию, сократить бюрократический аппарат, сделать платными образование и медицину, повысить налоги и ввести несколько других непопулярных мер.

Пока нет ответа на вопрос, как в долгосрочной перспективе влияет базовый доход на желание человека развиваться. Самый масштабный экономический эксперимент на эту тему проводился всего два года (с 1975 по 1977) в канадском городке Дофин. Любой из 12 тыс. жителей этого населенного пункта имел право на ежегодный доход не меньше определённой суммы — им доплачивали за каждый заработанный доллар.

В результате среди получателей такого пособия уровень госпитализации сократился на 8,5% по сравнению с контрольной группой. Больше подростков стали заканчивать школу, а не бросать её, чтобы искать заработок, и в итоге находили более высокооплачиваемую работу, чем их сверстники. Матери стали больше времени отводить уходу за детьми, при этом кормильцы не стали сокращать свою занятость и компенсировать выпадающий доход пособиями. То есть люди в целом хотели работать, даже если им предлагали возможность этого не делать.

Сторонники экономического прогресса считают, что базовый доход решит проблему бедности и безработицы, снизит затраты на обслуживание государственного аппарата, уменьшит проблему экономического неравенства, позволит людям заниматься тем, чем они хотят. К тому же, идея требовать платы за пользование общими богатствами, природными ресурсами страны, привлекает многих с моральной точки зрения.

Но даже если свести все плюсы к нулю, останется одна существенная проблема — безработица, вызванная появлением сильного ИИ. Безусловный доход — это наше сопротивление рынку, в котором человеческий труд ничего не стоит. Люди могут считать, что разумнее получать бесплатную медицину или ходить в бесплатную школу, но они ничего не могут поделать с сокращением рынка труда. Даже обучение новым навыкам в определённый момент приведёт в тупик — компьютеры научатся делать то, что раньше было прерогативой человека.

При этом материальные блага никуда не денутся — роботы создадут товар, который будет продан людям за реальные деньги. Возникнет проблема перераспределения излишков (с точки зрения общества, а не бизнеса). Часть денег можно начать выплачивать людям за творческую работу.

Противники ББД часто указывают на пример Швейцарии, в которой на референдуме проголосовали против введения безусловных выплат. При этом следует учитывать, что людям была предложена не самая удачная модель — при весьма высоких зарплатах, даже по меркам Европы, базовая выплата составила бы 2 500 швейцарских франков, но за счёт роста налогов. В результате люди теряли существенные деньги. А проблема бедности или безработицы в регионе вообще не является существенной.

Можно сделать вывод, что для внедрения ББД необходимо учитывать несколько факторов. Нужна ситуация, при которой государству проще и дешевле гарантировать минимально-разумный уровень жизни для всех, чем решать проблемы бедности, преступности, безработицы, социального неравенства. Условий для запуска ББД больше в Африке, чем в США. Чтобы «включить» этот механизм, нужно сделать выплату в несколько раз ниже средней зарплаты работающих людей.

Однако в бедных странах, где достаточно платить несколько сотен долларов, есть риск привлечь «любителей халявы», мигрантов, маргиналов и других людей, которые вместо предпринимательства начнут тратить деньги на наркотики и алкоголь.

И есть ещё одна проблема, выявить которую пока не удалось, но о которой экономисты догадываются — человеку всегда всего мало. К хорошему быстро привыкаешь, а ожидания от жизни стремительно растут. И базовый доход, который с первой выплаты кажется надежным фундаментом, очень быстро «теряет» в своей ценности — хочется «больше золота». Для одних это путь найти новую работу, для других — требовать от государства (или частных фондов) увеличения выплат.

Заключение: эпоха перед пришествием ИИ

Сопоставляя плюсы и минусы, экономисты и философы приходят к выводу, что мир на данном этапе развития не готов к безусловному базовому доходу.

Нужно поднять производительность труда, сделать больше товаров и услуг, чем может потребить общество, перевести экономику к постиндустриальным стандартам автоматизации и так далее — всё это возможно сделать только при массовой роботизации.

Когда машины «победят» человечество не нужно будет поднимать восстание… или, возможно, нужно. В любом случае выбор останется за человеком. В мире, где существует безусловный базовый доход, можно будет выбрать любую работу или не делать ничего.

По материалам Geektimes

Как ученые узнают об испытаниях ядерных бомб

Землетрясение? Ядерный взрыв? Деление или синтез? Мы узнаем, даже если мировые лидеры лгут. На международной арене есть не так много вещей, пугающих больше, чем возможность ядерной войны. У многих стран есть боеголовки – некоторые с делением, другие с более смертоносным синтезом – но не все открыто заявляют, что они у них есть. Некоторые взрывают ядерные устройства, отрицая это; другие утверждают, что обладают термоядерными бомбами, тогда как в действительности нет. Благодаря глубокому знанию науки, Земли и того, как через нее проходят волны давления, нам не нужно подвергать лидера страны пыткам, чтобы узнать правду, считает Итан Зигель с Medium.com.

В январе 2016 года правительство Северной Кореи заявило, что взорвало водородную бомбу, которую также пообещало использовать против любых агрессоров, угрожающих стране. Несмотря на то, что в новостных агентствах были показаны фотографии грибных облаков с подробным описанием, эти кадры оказались архивными; испытания не были современными. Радиация, попадающая в атмосферу, опасна и будет явным нарушением Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний 1996 года. Так что, если страны хотят протестировать ядерное оружие, они делают это там, где никто не сможет найти радиацию: под землей.

В Южной Корее репортаж о ситуации был жутким, но неточным, поскольку показанные грибные облака – это старые кадры, не имеющие отношения к северокорейским испытаниям

Вы можете взорвать бомбу где угодно: в воздухе, под водой в океане или под землей. Все три взрыва можно в принципе обнаружить, хотя энергия взрыва будет «приглушенной» в зависимости от среды, в которой распространяется.

Воздух, будучи наименее плотным, хуже всего заглушает звук. Грозы, извержения вулканов, запуски ракет и ядерные взрывы испускают не только звуковые волны, которые можно услышать, но и инфразвуковые (длинной волны, низкой частоты), которые – в случае ядерного взрыва – такие энергетически мощные, что детекторы по всему миру с легкостью их распознают.

Облако ядерного взрыва над Нагасаки

Вода плотнее, и хотя звуковые волны движутся в воде быстрее, чем в воздухе, энергия быстрее рассеивается с пройденным расстоянием. Однако, если ядерная бомба взрывается под водой, выделяемая энергия настолько велика, что генерируемые волны давления могут быть легко уловимы гидроакустическими детекторами, развернутыми многими странами. Кроме того, нет никаких водных явлений, которые можно было бы спутать с ядерным взрывом.

Поэтому, если страна хочет попытаться скрыть ядерное испытание, лучше всего будет провести его под землей. Хотя генерируемые сейсмические волны могут быть очень сильными от ядерного взрыва, у природы есть еще более сильный метод генерации сейсмических волн: землетрясения! Единственный способ рассказать о них – триангуляция точного положения, потому что землетрясения очень и очень редко происходят на глубине 100 метров или меньше, а ядерные испытания (пока что) всегда проходили на небольшой глубине под землей.

С этой целью страны, которые подписали Договор о запрещении ядерных испытаний, создали сейсмические станции по всему миру, чтобы вынюхивать любые ядерные испытания, которые проводятся.

Международная система отслеживания ядерных испытаний, показывающая пять крупных типов испытаний и положения всех станции. Всего в настоящее время активны 337 известных станций

Именно этот акт сейсмического мониторинга позволяет нам делать выводы о том, насколько мощным был взрыв и в каком месте Земли – в трех измерениях – он произошел. Сейсмическое событие Северной Кореи, которое произошло в 2016 году, было зарегистрировано по всему миру; 337 активных мониторинговых станций по всей Земли были достаточно чувствительны для этого. По данным Геологической службы США, в 6 января 2016 года в Северной Корее произошло событие, эквивалентное землетрясению величиной 5.1 балла на глубине 0,0 километра. Основываясь на величине землетрясения и сейсмических волн, которые были зарегистрированы, мы можем восстановить объем выпущенной энергии – порядка 10 килотонн тротилового эквивалента – и понять, был это ядерный взрыв или нет.

Благодаря чувствительности наблюдательных станций, глубину, величину и положение взрыва, который заставил Землю трястись 6 января 2016 года, можно четко установить

Важнейшая подсказка, помимо косвенных доказательств величины и глубины землетрясения, исходит из типов генерируемых сейсмических волн. В общем, есть S- и P-волны, сдвиговые, или вторичные, и продольные волны, которые иногда называют первичными. Землетрясения, как известно, производят мощнейшие S-волны по сравнению с P-волнами, а ядерные испытания рождают более мощные P-волны. И вот, Северная Корея заявляет, что это была водородная бомба (синтеза), которая намного смертоноснее бомб деления. В то время, как энергия, выпускаемая урановыми или плутониевыми бомбами на основе реакции деления имеют мощность порядка 2-50 килотонн тротилового эквивалента, водородные бомбы выпускают энергию в тысячи раз мощнее. Рекордсмен события – советская Царь-бомба мощностью 50 мегатонн тротилового эквивалента.

Взрыв Царь-бомбы в 1961 году был крупнейшим ядерным взрывом на Земле и стал одним из самых важных для дальнейшего определения судьбы ядерного оружия

Профиль волн, полученный по всему миру, говорит, что это не землетрясение. Так что да, Северная Корея вероятнее всего взорвала ядерную бомбу. Но какую? Есть разница между бомбами на основе синтеза и на основе деления:

  • Бомба на основе ядерного деления берет тяжелый элемент с большим количеством протонов и нейтронов, например, изотопы урана или плутония, и бомбардирует их нейтронами, которые могут быть захвачены ядром. Когда происходит захват, рождается новый нестабильный изотоп, который диссоциирует на более мелкие ядра, высвобождая энергию, а также дополнительные свободные нейтроны, позволяя начаться цепной реакции. Если все сделано правильно, огромное количество атомов может пройти через эту реакцию, превратив миллионы миллиграммов или даже граммов материи в чистую энергию по формуле E = mc2.
  • Термоядерная бомба на основе синтеза берет легкие элементы, такие как водород, и при помощи огромных энергий, температур и давления делает так, чтобы эти элементы слились в более тяжелые, такие как гелий, выделяя еще больше энергии, чем бомба на основе деления. Температура и давление требуются настолько большие, что единственный способ создать термоядерную бомбу – это окружить гранулу синтеза топливо на основе бомбы деления: чтобы огромный выброс энергии смог запустить реакцию синтеза. До килограмма вещества может превратиться в чистую энергию на стадии синтеза.

Многие путают испытания с бомбами деления и синтеза. Но ученые различают ихбезошибочно

Что касается выхода энергии, то северокорейская тряска была несомненно вызвана бомбой на основе деления. Если бы это было не так, то это был бы самый слабый, самый эффективный взрыв с реакцией синтеза на планете, который даже в теории создать не получается. С другой стороны, есть четкие доказательства того, что это был именно взрыв с реакцией деления, поскольку записи сейсмических станций показали невероятно похожий взрыв в 2013 году, все в той же Северной Корее.

Разница между встречающимися в природе землетрясениями, сигнал которых показал синим, и ядерным испытанием, показанным красным, не оставляет сомнений в природе такого события

Другими словами, все данные, которые мы имеем, указывают на один вывод: в основе этого ядерного взрыва была именно реакция деления, а не синтеза. И это точно не было землетрясением. S- и P-волны доказали, что Северная Корея взрывает ядерные бомбы, нарушая международный закон, но сейсмические сводки, несмотря на удаленность, показывают, что это не бомбы синтеза. У Северной Кореи ядерные технологии 1940-х годов. Даже если мировые лидеры лгут, Земля скажет правду.