21428
Tech, VC, Business, Startups, AI and more. 👤 linkedin.com/in/andrii-brodetskyi ✉️ @politehnik
Программисты, обратите внимание. Хорошая возможность начать изучать machine learning!
***
13 декабря пройдет бесплатный вебинар «Создай свою первую модель машинного обучения».
Вы соберете и проанализируете данные с сайта hh.ru, на основе которых создадите модель регрессии и оцените результаты. Также вы узнаете секреты работы с категориальными и текстовыми данными.
Ведущий — Петр Ермаков, руководитель отдела аналитики Mail.Ru Group.
Регистрация — https://goo.gl/6FofAJ
#реклама
Рубрика «поганое будущее». Голландский стартап разработал писсуар, показывающий посетителям туалета рекламу. Экран включается только тогда, когда в писсуар направлена струя (за этим следит специальный датчик).
Интересная идея, но кое в чём голландские стартаперы отстали от духа времени. Не хватает распознавания лиц - чтобы реклама была не просто своевременной, но и таргетированной! Ну а что, в пиццерии в Осло камеры распознают пол и возраст клиентов, чтобы тестировать показы рекламы на разную аудиторию (какие объявления привлекают внимание женщин/мужчин и т.д.). А в Китае есть публичные туалеты, где бумагу выдают автоматы с распознаванием лиц, чтобы люди не отматывали себе слишком много бумаги. Не шутка.
Это я всё к чему. Стартаперы, оставьте в покое туалеты! Не о таком будущем мы мечтали.
Помните, как DeepMind научили нейросеть играть в го на нечеловеческом уровне? Для тех, кто забыл: нейросеть AlphaGo разгромила сильнейшего игрока в го со счетом 4:1. Эту версию программы обучали на примерах партий мастеров го. После этого в DeepMind создали другую версию нейросети - AlphaGo Zero, которая обучалась без примеров игры. Ей задали правила игры и настроили на игру с самой собой. После каждой партии нейросеть оценивала игру и постепенно улучшала свою стратегию. За неделю программа сыграла сама с собой несколько десятков миллионов партий - больше, чем вообще было когда-либо сыграно в истории человечества. Ну а когда эту версию поставили играть с предыдущей, счёт получился 100:0.
Так вот, исследователи из DeepMind повторили тот же трюк ещё раз - для классических шахмат. Чтобы эволюционировать до уровня лучшей шахматной программы в мире - Stockfish, AlphaZero понадобилось всего четыре часа и 300 тысяч итераций. Аналогичные результаты были достигнуты и в других играх - шоги (японские шахматы) и го. А ещё в DeepMind начали исследовать с помощью AlphaZero сворачивание белков. Это должно помочь в борьбе с болезнями Альцгеймера, Паркинсона и другими сложными заболеваниями.
Ещё про reinforcement learning:
Как нейросеть научили моделировать движения человека (сложно объяснить, просто посмотрите)
Интервью Яна ЛеКуна, главного по ИИ в Facebook
К вопросу о том, для чего еще можно использовать Convolutional Neural Networks (CNN) и в частности проект DeepDream. Исследователи из Sackler Centre for Consciousness Science университета Сассекса, решили найти ответ на вопрос "является ли реальность одной из разновидностей галлюцинации?". Для этого они изучают пациентов под действием наркотических и психотропных веществ. К сожалению, подобные вещества влияют одновременно на разные участки мозга "which makes it hard to isolate just the visual effects". Чтобы исправить это недоразумение, исследователи показывают пациентам ролик модифицированный DeepDream-ом. У пациентов ролик вызывает галлюцинации, схожие с тем, что наблюдаются после применения псилоцибина.
https://www.sciencealert.com/scientists-build-a-hallucination-machine-for-drug-free-brain-trips
Прочитал недавно небольшую лекцию про Telegram. Верю, что мессенджеры будут отнимать всё большую долю нашего внимания у соцсетей. Об этом и говорил. И о каналах в Telegram, конечно.
http://mc.today/telegram-kanal-andreya-brodetskogo-chitayut-31-tys-podpischikov-kak-povtorit-ego-uspeh/
Извините, ору. Вот как неизвестный японский художник в 1969 году представлял себе школу будущего. Маленькие роботы бьют учеников по голове за неправильные ответы. Ааааа!
https://redd.it/7gc5hv
Я родился в 1991 году, первый мобильный у меня появился в 10 классе (2006 год), а компьютер - в 11 классе (2007 год), и то без интернета. Я застал и фильмы на VHS, и музыку на кассетах (до сих пор где-то дома валяется ящик с домашней фонотекой, кассеты наверное уже и размагнитились), и DVD (все фильмы и музыку на них записывал; сейчас эти диски, наверное, даже некуда вставлять). У людей на десять лет старше или младше меня воспоминания о цифровых технологиях совсем другие. Кто-то застал винил и dial-up, а кто-то рос уже в эпоху смартфонов и мобильного интернета. Сегодняшние первокурсники, на минуточку - люди, рождённые в 2000 году.
На Washington Post вышел забавный интерактивный материал о том, как одни поколения технологий сменялись другими. Всё показано на красивых и понятных графиках, единственный нюанс - данные только по США, но можно приблизительно перенести на наши реалии, добавив пару лет отставания. Казалось бы, всего 25 лет прошло, а сколько всего изменилось. А сколько ещё изменится за следующие 25 лет?
https://www.washingtonpost.com/graphics/2017/entertainment/tech-generations/
Я уже писал здесь, что смартфоны в метро - это дыра в приватности*. Люди ведут переписку так, как будто они одни. На самом деле в общественном транспорте очень легко заглянуть в чужой экран, прочитать переписку, идентифицировать собеседника и узнать личные секреты. Я сам так иногда делаю для интереса, пробовал даже фотографировать чужие переписки - текст нормально распознаётся, это реально работает.
Так вот, в Google разработали систему, которая призвана защитить пользователей от такого подглядывания. Принципиально это устроено очень просто: во время переписки фронтальная камера распознает лица, и если видит, что кто-то кроме владельца смартфона пялится в экран, скрывает переписку и выдаёт предупреждение. На демо это выглядит смешно, но я не удивлюсь, если очень скоро такая antispy-защита станет нормой на уровне мессенджеров, а может даже на уровне мобильных ОС.
https://www.theregister.co.uk/2017/11/28/google_ai_shoulder_surfer/
* /channel/brodetsky/951
Атланты из Кремниевой долины продолжают расправлять плечи… Иногда, особенно если им не хватает идей, они попросту находят уже существующую услугу, приватизируют ее, а затем заявляют, что «переизобрели ее», пишет Арва Махдави (Arwa Mahdawi) в своей колонке для The Guardian.
Вы уже слышали о крутом новом тренде, называемом "со-жительство" (co-living)? Это почти как коворкинг, только вместо того чтобы делить офис с какими-то людьми, вы делите с ними жилье. Вы, наверное, думаете, что это всего лишь старая идея совместной аренды (roommates)? Ну, да, вообще-то, так и есть.
И все же co-living – это не то же самое, что жить с другими людьми в доме или квартире. Сo-living – это когда богатые миллениалы живут с такими же как они богатыми миллениалами в причудливом здании в недавно джентрифицированной части города. В комплекте идут такие полезные активности как занятия йогой и бар с микрогрануллированным кофе, подразумевающие, что вы можете минимизировать взаимодействия с внешним миром. На языке стартапов это называется «сообществом».
Например «Коллектив» - коворкинговое пространство в Лондоне, описывающее co-living как «образ жизни, сфокусированный на подлинном чувстве общности, использующий общие пространства и возможности для более комфортного и наполненного существования».
Под «комфортом» подразумевается, что анонимные люди на минимальной зарплате уберут за вами. «Наполненное существование» - это когда вы сидите в общей гостиной, уставившись в свой телефон, окруженные другими людьми (с аналогичным вашему уровнем доходов), уставившимися в свои телефоны.
В колонке также идет речь о других «инновациях» и «изобретениях»: переизобретенном автобусе от Lyft, ближайшего конкурента Uber; торговых автоматах с встроенным AI и заменяющем еду напитке (и вызывающем «неконтролируемую диарею»). https://www.theguardian.com/commentisfree/2017/nov/16/silicon-valley-thinks-it-invented-roommates-they-call-it-co-living
С развитием компьютерных технологий зрение перестало быть привилегией человека. Системы видеонаблюдения, распознавание лиц, генеративные нейросети, массивы фото для обучений нейросетей - это всё примеры "нечеловеческого" видения мира. Миллионы изображений создаются машинами и для машин, оставаясь невидимыми для людей.
Художник Тревор Паглен исследует этот феномен в своём проекте “A Study of Invisible Images”. На его выставке можно увидеть фотографии людей, на которых обучали первые системы распознавания лиц, и машинные интерпретации человеческих лиц. Фантазии нейросетей, обученных на изображениях хищников, монстров, дурных знамений и последствий войны. Можно посмотреть на мир глазами машины, прокрутив перед глазами несколько десятков тысяч картинок, которые показывают нейросети во время обучения.
В общем, компьютерное зрение - это не то же самое, что человеческое зрение на максималках. Посмотрите на "невидимые картинки" с выставки Паглена и подумайте над этим: https://www.lensculture.com/articles/trevor-paglen-an-urgent-look-at-how-artificial-intelligence-will-see-the-world
Обложки журнала Spiegel в 1964, 1978 и 2016 году. Роботы уже 50 лет собираются отнять у нас работу, но пока всё никак не отнимут.
Читать полностью…
Раскрыта, возможно, самая масштабная мошенническая схема в истории интернет-рекламы. Индустрия ad-tech страдает из-за непрозрачности. Рекламодатели не покупают рекламу напрямую у сайтов, в схеме присутствуют несколько звеньев - рекламные аукционы, demand-side platforms и другие. Это создаёт возможности для мошенничества. Датская рекламная компания Adform обнаружила следующую схему. Мошенники зарегистрировали 34 000 доменов с более чем 1 млн разных URL, маскировали свои сайты под крупные издания вроде Economist, Financial Times, The Wall Street Journal и CNN, и продавали на них видеорекламу через аукционы. Просмотры рекламных роликов накручивали ботами, в том числе через взломанные компьютеры. По оценке Adform, эта схема приносила организаторам не менее $500 000 в день.
Год назад был раскрыта аналогичная схема с организаторами из России. Но в этот раз масштабы ботнета в несколько раз больше - в день система генерировала 1,5 миллиарда запросов на размещение рекламы, какие-то космические цифры. И в этот раз тоже напишу: программатик-реклама - чёрная дыра для рекламных бюджетов.
https://www.wsj.com/articles/fake-ad-operation-used-to-steal-from-publishers-is-uncovered-1511290981
Про предыдущую схему: /channel/brodetsky/690
А ещё я переводил отличный текст Bloomberg о том, как люди делают миллионы, продавая рекламу на сайтах с фейковым трафиком. Почитайте обязательно! Забавно, что там тоже есть наши люди - владелец сети таких сайтов, некий Борис из Восточной Украины.
/channel/brodetsky/182
Вот очень крутой проект: при поддержке Microsoft в Голландии проанализировали портреты Рембрандта и с помощью машинного обучения создали новый портрет в его стиле - то есть это типичный мужчина кисти Рембрандта с типичным носом кисти Рембрандта и т.д. Результат распечатали на 3D-принтере с повторением стиля мазков Рембрандта.
Первая ассоциация - это недавние эксперименты нейросетей по рисованию, кажется я где-то видел даже тест вроде "Ван Гог или нейросеть?". Но это конечно на голову выше. Размечали портреты, кстати, вручную и очень тщательно (при анализе лица использовали 60 опорных точек) - как мы помним по творчеству DeepDream, доверять нейросети определение деталей лица пока нельзя, будут собаки вместо носа.
Интересно посмотреть на это с точки зрения "продолжения жизни" артиста. Художник давно умер, а потомки нарезают из его картин новые произведения (кстати, кому принадлежат авторские права на новую картину? интересный вопрос). Как тут не вспомнить легендарного репера Тупака - после его смерти вышло больше альбомов, чем при его жизни. Этакое технологическое бессмертие.
https://youtu.be/IuygOYZ1Ngo
10 критических тезисов о прогнозах. Всё более-менее очевидно, но все равно не понимаю, почему неглупые люди верят в чушь, которую им впаривают под видом знания о будущем. Запомните этот пост, поговорим через пять лет, когда Маск с нейролинком будет летать на Марс на хайперлупе, а биткоин будет стоить сто тысяч долларов!
> 6. Прогнозы — это маркетинг. Если прогнозы настолько бесполезны, почему они так распространены? Элементарно: прогноз, как правило, идет об руку с попыткой что-то продать. Прогнозы нужны маркетинговым компаниям, вот и все.
https://www.bloomberg.com/view/articles/2017-11-01/10-points-about-forecasting-and-why-we-stink-at-it
перевод: https://ru.insider.pro/analytics/2017-11-13/pochemu-prognozy-ne-imeyut-smysla/
Прочитал большой текст про одного из лидеров ИИ-индустрии в Китае - компанию Yitu. Её основатель Жу Лон учился в Университете Калифорнии и MIT, работал с Яном ЛеКуном, потом вернулся в Китай и создал свою компанию. Главный продукт Yitu - система распознавания лиц Dragonfly Eye, которую используют государственные системы безопасности в разных городах Китая. В первые три месяца использования системы в Шанхае с помощью Dragonfly Eye задержали 567 нарушителей закона. Система хранит 1,8 миллиарда фотографий, причём в базу попадают фото не только граждан Китая, но и всех туристов, пересекающих границу страны. Систему разворачивают и на массовых событиях: во время фестиваля пива в Киндао камеры помогли задержать 22 разыскиваемых. Власти на местах рапортуют об успехах: в одном городе система помогла сократить карманные кражи на 30%, в другом - за два года раскрыть 500 преступлений. Каким-то невероятным образом система даже помогла опознать жертву убийства по черепу спустя пять лет после преступления.
Ещё технологии Yitu используются для авторизации банковских операций через распознавание лиц. И в медицине - алгоритмы анализируют томограммы, снимки и МРТ, и выдают отчёт для врача с описанием обнаруженных проблем (например, размер, место и форма опухоли). Врач описывает это десять минут, программа - несколько секунд.
Больше по ссылке: http://scmp.com/magazines/post-magazine/long-reads/article/2123415/doctor-border-guard-policeman-artificial
Самая модная тема для вложений сейчас - это криптовалюты. Но любой финансовый специалист вам скажет, что биткоины хороши как часть портфеля, а в идеале сбережения надо раскладывать по разным корзинам. Вариантов много - валюта, депозит, недвижимость, ценные бумаги, антиквариат.
Ранее уже рассказывал здесь о приложении для торговли облигациями Yango. Видимо, хорошо зашло, раз обратились ещё раз. В чём суть: вы покупаете облигации различных компаний, а они потом через некоторое время выкупают их у вас с процентом. Можно покупать облигации топовых компаний, которые too big too fail - Мегафон, Газпром-нефть, Сбербанк. Если правильно всё оформить, доход с таких вложений будет больше, чем с депозита в банке. Yango позволяет покупать и продавать облигации прямо в приложении. Смотрите, тестируйте: https://goo.gl/uE2rqG
А вот блог, в котором доступно пишут про торговлю облигациями: @yangoprobonds
TLDR: Если вам интересна тема финансовой грамотности, обратите внимание на облигации крупных компаний. Это неплохой инструмент для диверсификации сбережений.
#реклама
А вот интересная история про экономику новых медий. Многие интернет-СМИ практикуют сотрудничество со свободными авторами - "контрибьюторами". Иногда это эксперты из разных отраслей или менеджеры компаний, выступающие в роли колумнистов. Но чаще это журналисты-фрилансеры, которые пишут для разных изданий. Работа с контрибьюторами позволяет редакциям дешево получать много контента, а значит и просмотров (и денег). Тексты контрибьюторов не всегда оплачиваются - иногда авторы готовы писать бесплатно, только ради того чтобы добавить авторитетную площадку в своё портфолио.
Читатели часто не различают контент от контрибьюторов и от редакции. Этим пользуются разного рода пиарщики - к примеру, достаточно договориться с фрилансером, чтобы он позитивно упомянул ваш стартап в своей колонке на Forbes - и всё, вы теперь можете всем рассказывать на своём сайте, что о вас пишет Forbes.
Эта схема давно известна. Из-за подобных неэтичных историй издания пересматривают правила работы с контрибьюторами, некоторые угрожают даже полностью отказаться от такой практики. На днях издание The Outline добавило дров в топку своим расследованием. Оказывается, фрилансеров, которые пишут для популярных сайтов вроде Mashable, Forbes и Inc, просто таки бомбардируют пиарщики с корупционными предложениями. Мол, вы упоминаете нашего клиента в тексте для издания X, а мы вам - денежки. За такое упоминание бренда автор получает $100-300. Заказчику эта услуга обходится на порядок дороже. Из прайса одной пиар-конторы: The New York Times - $5000, TechCrunch - $4500, Business Insider - $3000, Forbes - $1950, Huffington Post - $1700. По ссылке подробности скандала (смешно, что примеры заказных текстов не приводятся - их авторы рассказали всё Outline на условиях неразглашения их имен): https://theoutline.com/post/2563/how-brands-secretly-buy-their-way-into-forbes-fast-company-and-huffpost-stories
Короче, внимательно читайте подписи к статьям, отличайте редакционные материалы от гостевых. Ну и просто будьте в курсе про такой способ попадания на страницы известных изданий. И на Forbes бывает проруха!
Кстати, если знаете интересные истории про джинсу от гостевых авторов в российских/украинских интернет-СМИ, делитесь: @politehnik
Нейросеть меняет погоду на фото. Wow.
http://research.nvidia.com/publication/2017-12_Unsupervised-Image-to-Image-Translation
Давно не постил нечеловеческую музыку, исправляюсь! Двое парней из США загрузили в нейросеть несколько альбомов разных жанров и научили её генерировать мат-рок, блэк метал и подражать стилю Beatles. Зачем? Во-первых, это прикольно, а во-вторых, про это можно написать научную публикацию. Будете включать мат-рок, смотрите не перепутайте - оригинальные треки слева, творчество нейросети - справа.
Сайт проекта: http://dadabots.com/
Новость: https://theoutline.com/post/2556/this-frostbitten-black-metal-album-was-created-by-an-artificial-intelligence
И для контраста, более приятная машинная музыка - колыбельная, сгенерированная нейросетью: http://www.mirror.co.uk/tech/artificially-intelligent-machine-composed-lullaby-11599978
Предыдущие посты про машинную музыку: /channel/brodetsky/923
Книга «Торговцы вниманием» писателя, активиста, профессора Колумбийского университета Тима Ву.
Ву подвергает разбору индустрию, монополизировавшую наше внимание. Все началось в Первую мировую войну, в начале которой Британия смогла мобилизовать 700 тысяч человек — существенно меньше, чем Германия с 4,5 миллионами мобилизованных. Британское правительство напечатало 50 миллионов больших, ярких рекламных плакатов, развесив их в магазинах, домах и трамваях по всей стране. Оно проводило парады и митинги. Оборудованные кинопроекторами фургоны колесили по городам страны, показывая повсюду патриотические фильмы. И это сработало: спонсируемый государством беспрецедентный эксперимент подтолкнул миллионы молодых людей отправиться на бессмысленную бойню, чтобы найти там свою смерть.
Этот момент был поворотным в том, что Тим Ву называет «индустриализацией привлечения человеческого внимания». Огромный успех британской пропагандистской кампании показал всю «силу массового внимания» и преподнес корпорациям важный урок. Если правительства могут убедить людей задыхаться от отравляющих газов в чужой стране, то частный сектор вполне может использовать те же технологии для рекламы своей продукции. Тогда и родилась современная рекламная индустрия.
Ву признает, что изобретение радио, телевидения и интернета создало невероятный потенциал для привлечения внимания. Но тот факт, что новые инструменты позволяют достичь большего числа людей, вовсе не гарантирует того, что люди будут уделять им свое внимание. Согласно метафоре автора, компании сначала должны были вырастить внимание и лишь затем собрать его урожай. Иногда для этого им приходится изобретать совершенно новые культурные формы, как, например, сериалы или реалити-шоу. Компании придумывают новые способы привлечь наше внимание, а затем продают это внимание другим компаниям. И бесконечные часы, проведенные людьми в Google, Twitter и Facebook, увеличивают количество внимания, которое можно перепродать.
Индустрия внимания способна успешно интегрировать тех, кто протестует против нее. Google и Facebook были созданы людьми, ненавидевшими онлайн-рекламу. И они создали нечто получше: рекламу, которой легче попасть в ваше поле зрения, и которая обращается непосредственно к вашим потребностям и интересам.
Индустрия внимания угрожает человечеству. Она делает это, угнетая «хорошее внимание» и стимулируя «плохое внимание». Хорошее внимание — это глубокое, осознанное и продолжительное внимание, характерное, например, для чтения книги. Плохое внимание – быстрое, поверхностное и часто спровоцированное раздражителями извне.
https://www.theguardian.com/books/2016/dec/26/the-attention-merchants-tim-wu-review
Исследователи из Стэнфорда проанализировали 50 миллионов панорам с Google Street View, распознали на них все машины, сопоставили это с данными переписи населения и президентских выборов и нашли корреляцию между тем, на каких машинах ездят жители района, и тем, за кого они голосуют. К примеру, если на улицах района больше седанов, чем пикапов, с вероятностью 88% в этом округе выиграют демократы. Если наоборот, пикапов больше, чем седанов - с вероятностью 82% округ проголосует за республиканцев.
https://news.stanford.edu/2017/11/28/neighborhoods-cars-indicate-political-leanings/
На первый взгляд такое исследование может показаться бесполезным - ну в самом деле, давайте ещё посчитаем, каких собак держат дома демократы и республиканцы. Но на самом деле всё не так просто. Да и вряд ли директор лаборатории искусственного интеллекта Стэнфорда занималась бы бесполезными делами, правда? Но здесь надо сделать небольшое отступление.
Недавно я был на конференции, посвященной использованию технологий в политике и выборах. Пожалуй, самый толковый доклад был совсем не про политику. Француз, который делал социологию для Макрона и его партии, рассказал, как они строили эконометрические модели для прогнозирования исхода выборов на отдельных округах. Если вкратце, обычные соцопросы очень неточно отображают реальные электоральные предпочтения. Обзвоны не работают, люди неохотно отвечают на вопросы социологов, многие вообще никому не говорят о своих предпочтениях, а молча идут на выборы и голосуют на популистов. Чтобы построить реальную карту политических предпочтений французов, социологи разбили всю территорию Франции на несколько тысяч округов, в каждом из них опросили довольно большую выборку людей, записали их соцдем характеристики, сопоставили это с данными опроса населения и результатами предыдущих выборов. Такая модель дала возможность довольно точно предположить результаты кандидатов по каждому отдельному округу. В округи, в которых Макрону и его партии ничего не светило, направляли меньше ресурсов, как и в округи, где модель прогнозировала ему легкую победу. На округи, в которых модель показывала небольшой отрыв от оппонента, наоборот, направляли больше ресурсов. Результат вы знаете - Макрон победил, то есть модель оказалась рабочей.
Так вот, возвращаясь к нашим пикапам. Данные из соцсетей, популярность поисковых запросов - вся эта информация тоже используется штабами кандидатов для прогнозирования выборов. Обычные опросы "от двери к двери" очень дорогие. А данные от Google Street View можно получить бесплатно, причем они обновляются довольно часто. Такой подход, конечно, не заменит полноценный опрос, но как дополнение к классическим методам социсследований выглядит очень привлекательно. Не удивлюсь, если что-то подобное опробуют на следующих выборах в США.
P.S. Кому интересна презентация французского социолога - пишите в личку, скину.
Наконец-то и я поддался золотой лихорадке и вложился в биткоины. Ну, вложился - это громко сказано, просто купил немного биткоинов и эфира. Особых дивидендов не жду, использую чисто для сохранения сбережений. Но интерес, конечно, есть - вдруг потом куплю квартиру за вложенные $500 😄
Так вот, если вы захотите купить криптовалют, вам надо будет завести кошелёк и обменять обычные деньги на биткоины (или эфир, или что вы там выберете). Для этого есть специальные онлайн-обменники. Их много, курсы на них отличаются. Для того чтобы находить самые выгодные предложения, есть специальные агрегаторы. Я использовал один из таких агрегаторов от создателей ресурса @coinspot. У него приятный и понятный интерфейс и хорошие курсы. Можете сами сравнить с первыми сайтами из выдачи гугла.
Советую, проверено лично мной: https://coinmonitor.io/
#реклама
Во-первых, это красиво. Австрийский дизайнер Клеменс Шиллингер разработал "смартфонозаменитель" - пластиковый макет смартфона с шариками вместо экрана, которые можно скролить, зумить и свайпить. Идею он позаимствовал у Умберто Эко - тот бросал курить с помощью деревянной палочки, которую доставал каждый раз, когда хотел закурить. Смартфонозаменитель действует по тому же принципу - пользователь получает привычную физическую стимуляцию, но без вредного наполнения. С его помощью Шиллингер предлагает бороться с зависимостью от смартфонов, от которой всё чаще страдают современные люди.
Кажется, нам всем нужна такая штука!
https://www.dezeen.com/2017/11/25/klemens-schillingers-substitute-phone-helps-overcome-smartphone-addiction-design/
Ещё один проект Шиллингера - лампа, которая включается только после того, как пользователь прячет свой смартфон в шухлядку под ней: https://www.dezeen.com/2017/11/23/klemens-schillingers-lamps-illuminates-in-exchange-for-users-smartphone-design/
Прислали вот такой анонс. Звучит интересно, я бы и сам сходил, к тому же мероприятие бесплатное. Москвичи, обратите внимание!
🎓Как развитие технологий влияет на философию? Лекция представителя спекулятивного реализма Александра Р. Гэллоуэя (Alexander R. Galloway) «Цифровое в философии» состоится 27 ноября в рамках «Философского клуба» ЦСИ Винзавод. Ведущий теоретик новых медиа и цифровой культуры современности расскажет о том, как философия взаимодействует с цифровыми технологиями.
Регистрация: https://winzavodart.timepad.ru/event/617734/
Журналист издания Fortune побывала в Эстонии и узнала, как живет страна, где буквально все переведено в цифровой вид.
В 2000 году Эстония первой в мире признала право на выход в интернет базовым правам человека, наряду с правом на пропитание и убежище. В том же году правительство выпустило закон, приравнивающий цифровые подписи к рукописным. Теперь открыть компанию в Эстонии можно за 20 минут через интернет. Оплата налогов тоже происходит онлайн. Эстонские дети изучают компьютерные науки со школы, а то и с детского сада. В 2005 году эстонцы первыми провели выборы через интернет.
В 2003 году эстонцы создали Skype, который через 8 лет купила Microsoft за $8,5 миллиарда. Бывшие сотрудники Skype вложили вырученные средства в новые таллинские стартапы, которые стали привлекать инвесторов из США. Это назвали «эффектом Skype».
В 2007 Эстония подверглась мощной кибератаке (предположительно со стороны России). Вскоре после этого в Таллине открылся аккредитованный НАТО центр киберобороны. А в Люксембурге открыли цифровое посольство - огромный бекап всех государственных данных на случай кибератаки. Вся информация об операциях с государственными данными хранится в блокчейне.
Граждане других стран могут купить цифровое гражданство Эстонии. Это позволяет регистрировать в стране свою компанию, но налогами электронные резиденты не облагаются. Директор программы цифрового гражданства говорит: «Пока что единственная модель заработка для стран — это налоги. Но если у вас будет 10 миллионов цифровых граждан, которые будут ежемесячно платить по $100, возможно, вам и не понадобятся налоги».
По ссылке - больше про e-gov и эстонские стартапы: http://fortune.com/2017/04/27/estonia-digital-life-tech-startups/
перевод: https://rb.ru/story/effekt-skype/
***
В рамках программы Work in Estonia эстонцы активно привлекают стартапы из других стран и хантят разработчиков в местные компании. Прямо сейчас ищут разработчиков (Java, PHP, Ruby и других), инженеров, QA, DevOps. Здесь можно посмотреть список вакансий и пройти тест: http://bit.ly/2y2fIV8. Если задумывались о релокейте в Европу, вот вам неплохой вариант. Поделитесь ссылкой с друзьями-разработчиками, возможно кому-то это поможет начать новую жизнь.
#реклама
Написали ребята с интересным проектом, смотрите. Это социальная игра в офлайне. Бот присылает вам задания, для выполнения некоторых из них вам надо встречаться с другими участниками игры. Смысл игры - общение с новыми людьми в необычном контексте и толчок к саморазвитию. Хорошо подойдёт для того, чтобы расшевелить свои мозги и обновить прошивку перед новым годом жизни. Игра длится месяц, старт 27 ноября.
Все подробности: https://granumsalis.ru/friend_zone?utm_source=telegram&utm_medium=promo&utm_campaign=techmedia51
Промокод на скидку 500 рублей: technmed
#реклама
На Motherboard вышёл гайд по защите от взлома. Доступным языком описано, как моделировать угрозы, какие инструменты использовать для работы в интернете. Много очевидного - обновляйте приложения, используйте сложные пароли и двухфакторную аутентификацию, шифрование и VPN. Но для систематизации знаний полезная штука, прочитайте сами и поделитесь с друзьями.
Вы наверное подумаете - задолбали эти журналисты, ловят хайп на теме кибербезопасности, обычным людям эта паранойя ни к чему. Нет, обычные люди тоже могут стать жертвами взлома, для этого не надо быть бизнесменом, оппозиционером или журналистом. Вспомните историю про китайцев, которые не поменяли дефолтные пароли на домашних вебкамерах. Пользователи российского развлекательного форума потом месяцами наблюдали за жизнями китайских семей во всех подробностях. Threat model нужна всем, вопрос лишь в том, какая.
https://motherboard.vice.com/en_us/article/d3devm/motherboard-guide-to-not-getting-hacked-online-safety-guide
Интересно: нейросеть обучили распознавать рисунки Пикассо, Матисса и Шиле по штрихам. У каждого художника свой стиль, своя манера наносить линии. Человеку сложно уловить такие тонкие нюансы как перепад толщины штриха, а нейросеть сумела правильно определить авторов рисунков в 70-90% и распознала все показанные ей подделки под того или иного художника. Теперь разработчики хотят протестировать её на картинах импрессионистов - там хотя бы можно различить мазки, на картинах других стилей это сделать не получится.
Публикация: https://arxiv.org/pdf/1711.03536.pdf
Новость: https://www.technologyreview.com/s/609524/this-ai-can-spot-art-forgeries-by-looking-at-one-brushstroke/
Вспомнился прекрасный проект на эту тему, репостну ниже.
Вот так читаешь новости про то, что в Стэнфорде нейросеть обучили распознавать опухоли, про IBM Watson и прочую ИИ-диагностику... А потом заходишь в обычную больницу и возвращаешься на землю. Очереди, уныние, потеря времени. Неудовлетворенный пользователь - это возможность, так что неудивительно, что появились сервисы, соединяющие врача и пациента наиболее комфортным способом.
Сервис DOC+ позволяет вызвать врача на дом или провести консультацию дистанционно. Работают быстро, профессионально, цены адекватные. Мои друзья остались довольны сервисом. Если не хотите тратить время на дорогу и ожидание в очереди - попробуйте DOC+.
Подробности и промокод по ссылке: https://goo.gl/5bvFou
#реклама
