Хороший мультфильм. И теория интересная, хоть и сформулирована в 1988 году.

https://youtu.be/34LGPIXvU5M

https://en.wikipedia.org/wiki/Propaganda_model
https://ru.wikipedia.org/wiki/Модель_пропаганды

Я уже как-то постил сюда линк на статью о профессиональных модераторах - людях, которым приходится отсматривать все мегабайты задокументированного насилия над детьми, порнографии и прочих радостей ежеминутно заливаемых подключенной частью человечества в сеть.

Наткнулся сейчас на небольшую документалку, где можно посмотреть на работу и тренинг этих ребят. Очень надеюсь технологии в ближайшее время все-таки смогут избавить нас от этой проблемы технологиями же и порожденной. Кому как не ИИ спасать людей от самих себя.

https://vimeo.com/213152344

Старая статья http://www.theverge.com/2016/4/13/11387934/internet-moderator-history-youtube-facebook-reddit-censorship-free-speech

Немного жести на ночь. За 10 лет в Мексике более 30 000 людей пропали без вести в ходе жестоких войн между наркокартелями. В стране периодически обнаруживают массовые захоронения - в марте в одной из таких могил нашли останки 240 людей. Но страна огромная - 122 миллиона населения, 750 тысяч квадратных миль территории. Где именно искать тела пропавших без вести?

Мексиканские учёные совместно с американскими правозащитниками пробуют прогнозировать места массовых захоронений с помощью машинного обучения. Для этого они сравнивают подробную статистику всех найденных захоронений и демографические данные о каждом из 2500 округов Мексики. Алгоритм перебирает характеристики округов, находит закономерности и выдаёт вероятность того, что в данном округе найдут захоронения. Используя данные 2013 года, модель точно предсказала места массовых захоронений, найденных в 2014 году.

Округа с захоронениями, как правило, более бедные и менее населенные. В них преобладает сельское и местное население. Дети в них учатся хуже, а уровни домашнего насилия и потребления наркотиков там - выше, чем в округах без захоронений. Важна и география: захоронения чаще находят вблизи скоростных дорог, рядом с северной (с США) или южной (с Гватемалой) границей, а также рядом с морским побережьем (тоже в некотором роде граница).

Все эти интересные исследования, впрочем, не помогают найти убийц или опознать жертв. А главное, набор данных для обучения неполноценен - модель обучают на данных только о тех захоронениях, которые удалось обнаружить, а не о всех вообще. Тем не менее, исследователи продолжают работу и обещают в мае опубликовать подробный отчёт за несколько лет (и, видимо, прогноз по округам на этот год).

https://qz.com/958375/machine-learning-is-being-used-to-uncover-the-mass-graves-of-mexicos-missing/

Как полиция Балтимора раскрывает преступления с помощью аэросъемки: https://yangx.top/brodetsky/634

Как американский журналист разработал алгоритм для обнаружения серийных убийц: https://yangx.top/brodetsky/729

Курьёзы Кремниевой долины

«Стартап Juicero продаёт за $400 соковыжималку, которая выжимает сок из специальных «картриджей» (пакетов с кусками фруктов). Внезапно оказалось, что из этих пакетов сок можно с такой же эффективностью выжать голыми руками. А стартап-то, между прочим, собрал более $120 млн инвестиций от Google и других именитых инвесторов.»

via @while_you_were_out

https://www.bloomberg.com/news/features/2017-04-19/silicon-valley-s-400-juicer-may-be-feeling-the-squeeze

Вчера немецкий стартап Lilium протестировал электрический аэромобиль с вертикальным взлётом и посадкой. Пока без людей, но обещают, что аэромобиль будет вмещать до 5 пассажиров.

Тем временем словацкий стартап Aeromobil показал свои летающие авто на выставке в Монако. Их уже можно заказать за $1,3 млн, но придется подождать до 2020 года.

А ещё в этом направлении работают Airbus, Uber и секретный стартап Ларри Пейджа. Неужели через 5 лет летающие машины станут реальностью? Не верю.

https://youtu.be/ohig71bwRUE
https://lilium.com

https://www.aeromobil.com/flying-car

https://venturebeat.com/2017/01/22/back-to-the-future-roads-where-were-going-we-dont-need-roads/

https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-06-09/welcome-to-larry-page-s-secret-flying-car-factories

Завтра буду в Санкт-Петербурге, расскажу про Telegram здесь: http://conf.specia.pro. За год накопилось много наблюдений про Telegram, давно пора их как-то оформить, вот как раз хороший повод это сделать.

В городе буду два дня, особых планов нет, так что если есть желание встретиться - пишите, выпьем пива, поговорим про жизнь.

Конференция вроде норм (см. программу по ссылке), мне дали два инвайта, если вам надо - напишите мне, кто вы и чем занимаетесь, отдам.
UPD: Инвайты забрали Антон Афанасьев (CTO в @DepecheBot) и Александр Пономаренко (SMM в филармонии Шостаковича).

Тезисы потом опубликую и здесь, так что если у вас есть вопросы про Telegram - тоже пишите мне, на все отвечу!

Интервью с техническим директором Яндекса Михаилом Парахиным. Без особых инсайдов, но есть интересное про конкуренцию с Google и про поисковые системы вообще.

Спойлер: Яндекс не отжимает у Google рынки, потому что это экономически неоправдано; свой смартфон и ОС Яндекс не делает, потому что это слишком дорого (а ещё Google не пускает их в свой магазин приложений); поисковые системы движутся в сторону того, чтобы решать как можно больше проблем пользователя прямо на странице выдачи (интерактивные сниппеты, карточки с предпросмотром и пр.); русские программисты классные, российская школа машинного обучения - одна из лучших в мире; Яндекс классный; в принципе, всё. Шучу, не всё, читайте сами: https://meduza.io/feature/2017/04/24/ya-v-lyuboy-strane-gotov-zahvatit-dolyu-google-no-seychas-eto-neopravdanno

Если на вашем смартфоне (или любом другом устройстве) включен Wi-FI, ваши перемещения внутри помещения можно отследить с помощью маячков (beacons). Представьте себе, что на стенах помещения, где вы находитесь, установлены десятки активных Wi-Fi-передатчиков. Собрав данные о том, какие маячки "видит" ваш смартфон и с какой силой сигнала, можно очень точно определить ваше местоположение, буквально до метра.

Эту технологию используют для анализа поведения покупателей в торговых центрах. Несколько лет назад Apple активно продвигала свои Bluetooth-маячки iBeacon, аналогичная платформа есть и у Google. А вот теперь журналисты Gizmodo разузнали, что за перемещением своих посетителей следят и крупные музеи и галереи Лондона и Нью-Йорка. По ссылке можно посмотреть на "тепловые карты" этих музеев. К примеру, самое популярное место в Национальной лондонской галерее после входа и центрального зала - зал с венецианской живописью 16 века. Данные с маячков позволяют музеям отслеживать, возле каких экспонатов посетители "залипают", как перемещаются по музею, сколько времени там проводят, как часто посещают выставки (т.е. отслеживать постоянных посетителей). С помощью этих данных музеи могут становиться лучше - к примеру, улучшать навигацию в самых популярных местах или менять расположение экспонатов, чтобы посетителям было удобнее ничего не пропустить.

http://www.gizmodo.co.uk/2017/04/exclusive-heres-what-museums-learn-by-tracking-your-phone/

Ранее Gizmodo UK писали об аналогичном исследовании лондонского метро - там тоже красивые тепловые карты и инсайты о поведении лондонских пассажиров. От таких данных профит ещё больше - можно намного эффективнее планировать транспортные потоки, вплоть до того, чтобы в реальном времени оповещать пассажиров о слишком плотном трафике на такой-то станции. А ещё метро сможет эффективнее продавать рекламодателям свои рекламные площади.

http://www.gizmodo.co.uk/2017/02/heres-what-tfl-learned-from-tracking-your-phone-on-the-tube/

Всё это журналисты Gizmodo узнали благодаря официальным запросам - согласно Закону о свободе информации государственные учреждения обязаны раскрывать такую информацию о своей деятельности. Остаётся только предполагать, насколько продвинутые системы отслеживания и аналитики используют в торговых центрах и других коммерческих публичных местах.

Помните короткометражный фильм, сценарий которого написали с помощью нейросети? Его создатели пошли ещё дальше и сняли новый фильм - о том, как ИИ заменил сценаристов (so meta). В этот раз сценарий написан людьми, а нейросеть сгенерировала только отдельные реплики (которые по сценарию как раз написаны нейросетью). Пересказывать нет смысла, это надо смотреть.

В фильме вообще много мета-приколов - например Дэвид Хасселхофф говорит репликами, которые написала нейросеть, обученная на его хитах из 80-х - "Ночной рыцарь" и "Спасатели Малибу". Дэвид говорит, что некоторые из фраз подошли бы для диалогов с его бывшей женой. Ещё там есть реплики, сгенерированные по стихам Шекспира, классическим голливудским фильмам и сериалам Аарона Соркина. И даже сгенерированный нейросетью танец! В общем, полный сюр.

https://arstechnica.com/the-multiverse/2017/04/an-ai-wrote-all-of-david-hasselhoffs-lines-in-this-demented-short-film/

А вот первый фильм, в котором весь сценарий сгенерирован нейросетью: https://youtu.be/LY7x2Ihqjmc

Написали ребята с таким вот стартапом - трекер времени в виде кубика, где каждую грань можно запрограммировать на отдельную задачу. Этакие умные песочные часы. Быстрый тест показал, что штука в принципе удобная, но приложение пока сырое. Не уверен, что буду использовать её постоянно, но идея мне понравилась, ставлю лайк. Здесь можно заказать себе красивый трекер (мне на тестирование прислали картонный, есть магнитные) и поддержать проект рублем: https://planeta.ru/campaigns/timeflip

Если вы покупаете на Amazon, вы могли заметить, что цены на одни и те же товары там могут меняться в зависимости от времени. Это распространенная практика в американских онлайн-магазинах - они максимизируют свою прибыль, изменяя цены на товары в зависимости от информации о покупателе, времени покупки и других факторов. К примеру, более платежеспособным покупателям сайты показывают более дорогие товары. А цены на товары, которые чаще всего покупают в рабочее время, максимальны утром снижаются к вечеру. Некоторые сайты отслеживают цены конкурентов и специально снижают цены у себя, чтобы предложить покупателю более выгодную сделку.

В общем, логично, что если у вас есть куча данных о поведении ваших покупателей и предложениях конкурентов, устанавливать статические цены - значит терять прибыль. Ну а для нас - то есть для покупателей - это значит, что мы будем платить больше. Отсюда и громкий заголовок текста на Atlantic.

https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2017/05/how-online-shopping-makes-suckers-of-us-all/521448/

Перевод: https://geektimes.ru/post/288628/

Если вы не читали ничего про странную индустрию секс-роботов, вот хороший повод закрыть пробел в знаниях - большой текст Guardian, автор которого пообщалась с их разработчиками, владельцами и противниками (по ссылке есть и видео, посмотрите). Выглядит это всё, конечно, очень странно; кто-то говорит, что секс-роботы помогают одиноким людям, кто-то считает, что они только укрепляют потребительские стереотипы насчёт женского тела. В общем, тема неоднозначная, как к этому относиться - решайте сами.

https://www.theguardian.com/technology/2017/apr/27/race-to-build-world-first-sex-robot

И вместо перевода - хороший текст прошлого года примерно о том же в Снобе: https://snob.ru/selected/entry/117376

Представители пяти разных профессий рассказали о том, как они обучают ИИ. Интересно почитать, хоть и без технических подробностей. Примечательно, что сами разработчики и "тренеры" ИИ говорят: их программы не заменяют людей - турагентов, юристов, менеджеров по работе с клиентами, а дополняют их и помогают им делать свою работу. Это важный нюанс, о котором следует помнить, читая очередную панику о том, как машинное обучение оставит всех без работы.

https://nytimes.com/2017/04/28/technology/meet-the-people-who-train-the-robots-to-do-their-own-jobs.html

Очень интересная история проекта Google Books: Брин и Пейдж задумали оцифровать все книги человечества, отсканировали какое-то невероятное количество книг, но не справились с юридическими проблемами - против выступили представители библиотек, издателей и авторов, и конкуренты - Microsoft и Amazon. В итоге стороны даже разработали схему, которая удовлетворяла всех, но Минюст США решил не создавать опасный прецедент и не одобрил соглашение.

Теперь в недрах Google лежат 25 миллионов оцифрованных книг, но никто не может их читать. Удивительно.

https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/04/the-tragedy-of-google-books/523320/

Сокращенный перевод: http://www.delfi.lv/a/48770907

Впереди майские праздники, самое время расслабиться на дачной кушетке с хорошей книгой. Я рекомендую вам 2 интересные книги, которые точно скрасят ваш досуг:

1. Тим Ву. Главный рубильник. (https://www.litres.ru/tim-vu/glavnyy-rubilnik-rascvet-i-gibel-informacionnyh-imperiy-ot-radio-do-interneta-20076926/) Книга, описывающая роль технологий в рождении и смерти американских медиа- и телеком- корпораций в течение 20 века. Основная мысль книги: прежде чем новой технологии получить шанс на массовое распространение, ей необходимо преодолеть мощнейшее сопротивление ведущих монополий. Монополии (или монополистический объединения) изо всех сил защищают свои базовые технологии, которые приносят им прибыль. Но если новой технологии все-таки удалось пробиться, то она сразу поглощает старые монополии, ну и сама вскоре превращается в монополию.
Книга начинается с истории гибели телеграфной монополии Western Union, которая не смогла приручить технологию телефонной связи, что привело к рождению новой монополии AT&T. Заканчивается книга рождением новых монополий в сфере интернета и ПО: Google и Apple, одолевших на своем пути сопротивление телекоммуникационных корпораций.

2. Шейн Харрис. Кибервойн@. Пятый театр военных действий. https://www.ozon.ru/context/detail/id/35021642/ Если вы считаете, что китайский файрволл является самым диким нарушением киберправ и свобод в истории человечества, то вы ошибаетесь. В США уже давно действует система тотального киберконтроля как своего населения, так и населения всего мира. Книга рассказывает историю появления в практике американских спецслужб тактики и стратегии кибервойн, как спецслужбы договариваются с ведущими корпорациями о внедрении в ПО шпионских кодов, как проводятся киберучения, направленные не на защиту, а на атаку. Один из примеров: описан кейс заражения спецслужбами США иранских атомных станций вирусом Flame.

Fed up at work? Be thankful you're not this sewer cleaner from Bangladesh

via http://www.telegraph.co.uk/men/the-filter/fed-work-thankful-not-sewer-cleaner-bangladesh/

очень крутой комикс, объясняющий, почему люди склонны искать подтверждения своим взглядам (confirmation bias). примеры, правда, во многом очень US-centric, но объяснение в картинках, которое в конце, важно и работает для всех. а примеры можете свои придумать.

http://theoatmeal.com/comics/believe

Если долго всматриваться в рекламу, реклама начнёт всматриваться в тебя. Посетитель пиццерии в Осло сфотографировал загадочный сбой: вместо привычных красочных фотографий пиццы на одном из рекламных экранов появился лог программы, отслеживающей, как люди смотрят на рекламу (да, сверху на экране установлена камера): http://imgur.com/m2Tn93L

Позже компания-производитель объяснила, как работает эта программа: она обнаруживает лица посетителей, оценивает их базовые демографические характеристики (пол, возраст, раса) и время, потраченное на просмотр рекламы. Эти данные потом анализируют, чтобы эффективнее крутить на экранах рекламу - к примеру, мужчинам показывать объявления с мясом, а женщинам - с салатами. Система не идентифицирует посетителей и не хранит ничьи данные, главное её применение - A/B-тесты рекламных объявлений на экране с учётом демографии.

За этим стоит мощная технология - подобные программы могут узнавать конкретных людей и распознавать эмоции. Но именно в этом случае всё довольно просто. А фото хорошее получилось, по киберпанку.

Сюжет: https://www.dinside.no/okonomi/reklameskilt-ser-hvem-du-er/67552025

Комментарий производителя: https://prontotv.no/videosensorteknologien-pa-peppes-pizza-er-ikke-i-strid-med-personvernet/

Ну и если кого-то сильно заинтересовала технология анализа лиц, то там была вот эта. Можно проверить, какую расу система увидит в вашем фото: https://www.kairos.com/diversity-recognition

***

И чтобы два раза не вставать, ещё одна новость по теме. Недавно в Китае мужчина нашёл своих родителей спустя 27 лет благодаря системе распознавания лиц от Baidu. В 2009 году он загрузил своё детское фото на специальный сайт для поиска пропавших детей (онлайн-аналог "Ищу тебя"). В январе его отец загрузил на сайт другое детское фото - и система его узнала, несмотря на разницу в возрасте.
http://www.vocativ.com/427175/facial-recognition-lost-children/

Китай вообще опережает остальные страны в этом плане - там с помощью распознавания лиц люди делают покупки, авторизуются в системах безопасности и находят преступников: https://www.technologyreview.com/s/603494/10-breakthrough-technologies-2017-paying-with-your-face/

Ещё одна вирусная история последних дней: россиянин попал в офис китайской компании, занимающейся продвижением в соцсетях, и снял, как несколько сотен зомби-смартфонов накручивают лайки, комментарии, оценки приложений - в общем, имитируют поведение живых пользователей. По словам автора видео, у этой компании есть ещё большая клик-ферма на 10 тысяч смартфонов (он обещал заснять и выложить и их).
https://www.facebook.com/chinartem/videos/1427378633992570/

Это прогресс - судя по вирусному фото из китайских интернетов, несколько лет назад подобные манипуляции делали вручную: https://www.techinasia.com/viral-photo-china-shows-manipulate-app-store-rankings-hard

Кстати, подобные системы из сотен зомби-смартфонов используют в Facebook - таким образом там тестируют совместимость новых версий приложения со старыми устройствами и ОС.
https://www.theverge.com/2016/7/13/12166824/facecbook-smartphone-testing-lab-battery-life-prineville-data-center

Красивое видео со склада британской компании, занимающиейся доставкой продуктов на дом. 35 километров конвейерных лент, 8 тысяч движущихся ящиков, 190 тысяч заказов в неделю. Все заказы собираются автоматически, без участия человека.

https://youtu.be/XJqsdprXF5c

http://www.wired.co.uk/article/ocado-automated-distribution-warehouse

Бенедикт Эванс сомневается в будущем голосовых помощников:
— Компании пробуют голосовые интерфейсы, потому что хотят их успеха. Распознавание речи достигло приемлемого уровня, бум смартфонов удешевил комплектующие, а развитие индустрии дало капитал для экспериментов. Игроков подгоняет страх пропустить взлёт новой платформы.
— Голосовые ассистенты притворяются искусственным интеллектом, но работают как командная строка. Разработчики закладывают сотни команд, но их продукты всё равно часто не понимают запросы. Другая проблема — обучение: не зная всех возможностей, пользователи используют от силы десяток команд.
— Ассистенты не подходят для ряда сценариев — например, выбора и покупки товаров. Как и умные часы, Amazon Echo или Google Now не станут незаменимыми устройствами, но возьмут на себя часть задач смартфона. Голос займёт свою нишу, но не станет революцией, которой ждут акционеры.