21428
Tech, VC, Business, Startups, AI and more. 👤 linkedin.com/in/andrii-brodetskyi ✉️ @politehnik
Обложка Forbes 10 лет назад
via https://twitter.com/mikko
Отличная новость: теперь можно переводить деньги через ВКонтакте без комиссии. Просто привязываете к аккаунту свою карту Masterсard и отправляете деньги в чате. Поскорее бы такое ввели для Telegram!
Подробнее: https://goo.gl/CQdcLC
#реклама
Интересный ход от Ford: компания закупила для сотрудников сборочной линии экзоскелеты, которые делают их руки практически невесомыми. По видео не видно, насколько это удобная штука, интересно было бы попробовать её на себе. Пишут, что экзоскелет облегчает усилия при поднятии рук на 2-8 кг, уменьшая нагрузку на плечи, руки и спину. За день сотрудник сборочной линии поднимает руки до 4600 раз - можете сами оценить суммарное облегчение.
https://youtu.be/HpYhY5-cVyk
https://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/bionics/ford-assembly-line-workers-try-out-exoskeleton-tech-to-boost-performance
Ежегодно кибермошенники с помощью фишинга выуживают из карманов доверчивых пользователей интернета 16 миллиардов долларов. Новозеландская организация Netsafe, занимающаяся безопасностью в сети, запустила интересный проект. Re:scam - это нейросеть, обученная отвечать на фишинговые письма. Пользователи форвордят фишинг на адрес Re:scam, нейросеть определяет тип фишинга (банковский, знакомства, наследство), входит в роль и начинает вести со спамерами бессмысленную переписку, отнимая их время. Как это выглядит, можно посмотреть здесь: https://youtu.be/jPajqAJWiNA или на сайте rescam.org
Проект красивый, хотя проблему фишинга он, конечно, не решит. И сразу возникает вопрос: как долго ждать аналогичной нейросети для мошенников, которая разводит доверчивых людей на деньги? А может такие нейросети уже есть? По крайней мере, на сайтах знакомств большинство горячих красоток, которые пишут первыми - это боты, так работает эта индустрия.
Ранее писал здесь про парня, который написал скрипт для телефонного DDOS мошенников: /channel/brodetsky/857
И про чувака, который написал смешной скрипт для троллинга надоедливых телемаркетеров: /channel/brodetsky/68
Ну и пост про троллинг спамеров будет неполным без этого смешного выступления на TED, посмотрите, если не видели: https://youtu.be/_QdPW8JrYzQ
Недавно в Венеции прошла крупнейшая конференция по computer vision - ICCV 2017. На Techcrunch сделали подборку из 13 интересных исследований, представленных на конференции. Темы разработок - улучшение мобильных и портретных фото, генерация изображений по описанию, копирование художественного стиля на лету, описание изображений естественным языком, подсчёт людей на фото и даже заглядывание за угол с помощью анализа света. Полезно почитать, чтобы быть в курсе, над чем сейчас работают лучшие специалисты по компьютерному зрению.
https://techcrunch.com/gallery/dispatches-from-the-cutting-edge-of-computer-vision/
Прошлым летом я был в Литве, Латвии и Эстонии. И по субъективным наблюдениям, и по объективным показателям Эстония кажется самой развитой страной в регионе. И, наверное, самой европейской из всех постсоветских стран. Вот, к примеру, несколько интересных фактов.
Эстония - один из мировых лидеров по внедрению электронных госуслуг. Здесь у каждого гражданина есть электронная цифровая подпись, действующая наравне с обычной.
Это первая страна в мире, которая начала проводить парламентские выборы и перепись населения через интернет.
Эстония - лидер среди стран бывшего СССР по ВВП на душу населения (входит в топ-30 в мире) и индексу человеческого развития (входит в топ-40).
Иностранцы могут оформить онлайн-резидентство Эстонии. С его помощью можно за один день оформить компанию в ЕС.
Эстония - среди лидеров по количеству стартапов на душу населения. Самый известный эстонский стартап, кстати - Skype.
В Эстонии действует программа, позволяющая гражданам не из ЕС переезжать на работу в эстонские стартапы, перевозить свои стартапы в Эстонию или открывать в стране новые на льготных условиях. Чаще всего по этой программе в Эстонию переезжают из Украины, России, Беларуси, Турции и Индии.
В общем, Эстония делает ставку на цифровую экономику, позиционирует себя как мировой IT-хаб, и привлекает для этого специалистов из всего мира. И раз этот канал читают толковые ITшники, то где же еще их искать, как не здесь? Мне написали из программы Work in Estonia, говорят, есть вакансии в эстонские стартапы. Нужны разработчики (PHP, Java, Ruby и другие), QA, DevOps. Есть здесь такие? Проходите тест, делитесь ссылкой с друзьями-разработчиками. Возможно, для кого-то из вас это станет путевкой в новую жизнь: http://bit.ly/2y2fIV8
(Эх, после этого поста как обычно напишет мама и скажет: "Вот учился бы хорошо, был бы сам программистом и жил уже давно в Европе". "Каждому своё", отвечу я маме, как обычно.)
#реклама
Профессор Нью-Йоркского университета Джулиан Тогелиус даёт советы журналистам, пишущим об искусственном интеллекте:
— Не ищите универсальных экспертов. ИИ — большая сфера: мало кто разбирается одновременно в глубоком обучении, распространении ограничений и стохастической оптимизации. Если тема статьи — «современные наработки в ИИ», спросите исследователей из нескольких подотраслей.
— «Искусственного интеллекта» не существует. ИИ — набор методов разработки. Нейросеть для шахмат не рисует кошек, а нейросеть для рисования не играет в шахматы. Ошибочно считать, что «искусственный интеллект „Гугла“ водит машины и пишет стихи»: это несколько программ для решения узкоспециализированных задач.
— Большинство новых идей — развитие старых. Современное машинное обучение основано на работах из 80-х и 90-х, а базовые концепции были заложены ещё в 40-х. Прочитайте статью 1950 года Алана Тьюринга. Спросите опытных исследователей, прежде чем писать о «прорыве в науке»: возможно, это надстройка над старой идеей.
— Иногда искусственный интеллект знает ответы. Разработчики игр, программ-переводчиков и роботов закладывают в систему информацию о предметной области. К примеру, часть ответов голосовых ассистентов заранее прописаны редакторами. Узнайте, как поведёт себя программа, если изменить запрос или переформулировать проблему.
5 минут на чтение
Японские учёные научились обманывать систему распознавания образов, изменяя всего один пиксель в изображении из 32 на 32 пикселей. То есть буквально, вы показываете нейросети кошку, а она определяет её как собаку, и так далее.
Вы спросите - ну и зачем так делать? А представьте, что будет, если так обмануть камеру беспилотного авто? К примеру, заставить её увидеть совсем другой знак. В общем, применений у таких атак много, так что учёные все правильно делают - ищут слабые места нейросетей до того, как это сделает кто-нибудь плохой. Вот здесь публикация с иллюстрациями, здесь новость доступным языком. А вообще я об этом уже писал ранее, так что ниже просто репостну свой пост.
Пожалуй, пора открывать в канале рубрику bullshit news. Все мы знаем, как устроена экономика онлайн-СМИ - больше просмотров, больше денег. Погоня за кликами неизбежно приводит к тому, что даже хорошие издания вынуждены писать про всякую малозначимую чепуху, чтобы не "прососать" трафик (ситуация, когда все написали про инфоповод, а ты - нет). Единственные институты, которые должны фильтровать и ранжировать контент по значимости и важности (т.е. СМИ с профессиональными редакторами), не справляются с этой задачей. В итоге вместо познавательных и объясняющих материалов люди читают маркетинговый буллшит, misreporting или вообще fake news.
В июле разработчики Facebook создали двух чатботов, обучили их на массиве реальных человеческих диалогов и с помощью reinforcement learning запрограмировали их на переговоры (т.е. боты должны были научиться обмениваться информацией про некую игру и принимать в ней совместные решения; подробности не так важны, на самом деле). После некоторого количества итераций эксперимент с естественным языком зашёл в тупик. Боты общались друг с другом и понимали друг друга (в машинном смысле этого слова, конечно). Но тексты их диалогов были нечитаемыми для людей. Вот как это выглядело:
Bob: i can i i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to
Ну и вы наверное помните, как СМИ освещали эту тему. "Чатботы Facebook изобрели собственный язык", "инженеры Facebook в панике" и прочий буллшит про скайнет. Типичный пример misreporting - ситуации, когда журналисты пишут про то, в чём сами не разобрались.
Но сегодня я собрался задвинуть телегу по другом случаю. Слышали, недавно в Саудовской Аравии выдали гражданство роботу Софи? Вот это круто, правда? Роботы с гражданством, прикиньте)) Фантастика просто)))
Нет. Это просто маркетинговый трюк. Саудовская Аравия - богатая нефтяная страна, которая хочет привлекать западных инвесторов (но привлекать особо нечем). Зато их соседи - ОАЭ -постоянно пиарятся на теме футурологии. То роботов-полицейских анонсируют, то введут пост "министра искусственного интеллекта". Правда, что там дальше происходит со всей этой футурологией, никто из СМИ не следит, обычно просто перепечатывают пресс-релизы с красивыми фото и забывают про ОАЭ до следующего пресс-релиза.
Так вот, сауды эту фишку просекли, провели у себя саммит с красивым названием Future Investment Initiative, позвали туда людей из Hanson Robotics со своей говорящей куклой и презентовали свой ответ соседям: мол, мы настолько прогрессивные, что стали первой в мире страной, которая дала гражданство роботу. И неважно, что робот этот - просто кукла с компьютером в голове. И неважно, что Саудовская Аравия - авторитарная страна, которая в рейтингах гражданских свободстабильно плетется где-то на дне, между Сомали и Узбекистаном. Кстати, там только вчера разрешили женщинам посещать стадионы. Да просто задайте себе вопрос: что это значит вообще, дали компьютеру гражданство? Он что теперь, будет платить налоги? Или пойдет в армию? Или будет голосовать на выборах? Таких подробностей, конечно же, нет, потому что всё "гражданство" - это красивая картинка для СМИ. Мол, смотрите, инвесторы и все остальные, какая у нас прогрессивная страна. В которой, правда, кроме нефти и авторитаризма особо и нет ничего.
Есть такое понятие "псевдособытие" - это событие, которое происходит только ради того, чтобы быть освещенным в СМИ. Ради хайпа, если выражаться современным языком. Проплаченные митинги, акции гражданских активистов, пресс-конференции - это всё примеры псевдособытий. Вот эта история с "гражданством" робота - идеальное псевдособытие. Инстаграм киевской перепички, который бесплатно раскрутили полезные дураки из СМИ - такое же псевдособытие. И самое печальное, что эту чушь про робота в моей ленте репостили даже неглупые люди - журналисты и предприниматели, которые как раз должны уметь критически читать новости и отличать стоящий инфоповод от маркетингового вброса.
Сегодня на этом всё, до встречи в следующем выпуске рубрики bullshit news.
Хэллоуин во вторник, но многие отмечают его сегодня, так что новость будет тематическая. В MIT разработали нейросеть, генерирующую страшные истории. Её обучили на текстах с соответствующего сабреддита (r/nosleep), а работает она так: берёт случайный кусок текста и дальше начинает "фантазировать" исходя из того, что она видела при обучении. Её истории можно дополнять в твиттере, так что на выходе получается интересная коллаборация: нейросеть, обученная на коллективном разуме реддита, плюс коллективный разум из твиттера. Примеры историй по ссылке: http://shelley.ai. Я вот читаю некоторые и думаю: ну правда, иногда встречаешь настолько ужасно написанные человеческие тексты, что нейросеть и то лучше написала бы.
Кстати, в прошлом году эти же шутники из MIT создали нейросеть, генерирующую страшные лица (и зловещие фильтры для фото). Вот это правда криповая фигня, понятная и без языкового барьера: http://nightmare.mit.edu/
Фидбек от читателя на предыдущий пост. Умный дом, говорили они.
Читать полностью…
Благодаря Telegram старые добрые блоги получили новую жизнь. Все кинулись писать о том, в чем разбираются и чем интересуются, и это прекрасно. При этом у авторов есть выбор - большие тексты можно писать в Telegram (я так и делаю), можно в Telegraph, а оттуда постить в соцсети, можно на Medium - там тексты индексируются поисковиками, что тоже немаловажно. Знаю, что меня читают многие блогеры и производители контента, так что эта реклама попадает по адресу. Так вот, ещё одна хорошая платформа для производителей контента - это Storia, американский медиастартап, который вложил немало денег в развитие российской версии. Это больше всего похоже на Medium с рубрикатором и редакцией, и наверное главное преимущество его перед аналогичными платформами - это редакция, которая выносит хорошие материалы на главную и помогает хорошим авторам найти свою аудиторию. Принцип такой: делайте годный контент, а живого трафика вам нальют. Плюс в будущем лучших авторов будут поощрять за публикации.
Ну а тем, кто любит читать, а не писать, эта площадка может быть интересна как источник интересного контента. Кажется, редакция на правильном пути - по крайней мене, в мою ленту в ФБ все чаще попадают статьи со Storia.
Следить за лучшими текстами Storia в Telegram можно на канале /channel/StoriaRussia
#реклама
Наткнулся на великолепное видео из двух частей о нейронных сетях и том как они работают:
https://youtu.be/aircAruvnKk
В видео подробно расскажут:
— Что такое слои;
— Что такое нейроны;
— Как происходит распознавание рукописных чисел;
— Каким образом здесь участвует математика;
— Как происходит обучение нейронки.
В общем, это одно из лучших видео на английском, что я видел на тему объяснения принципа работы ML, очень рекомендую 💖
P.S. Настолько мне понравилось, что вспомнился прекрасный пост о принципе работы технологии блокчейн, на русском и текстом, который уже точно много кто видел, но если вам интересно то вот на него ссылка (текст правда очень понятный):
https://tjournal.ru/41306
P.P.S. Спасибо всем кто подписался, если вы вдруг задавались вопросом, а что это за чувак ведет этот канал, так вот — это не анонимный канал, а что я за чувак описано тут:
/channel/denissexy/519
Research Risks
via xkcd.com/1904
Передайте своим знакомым ребятам, здесь толковый образовательный проект (платный) от @goto_channel. По-хорошему завидую тем, кто попадает на такие школы.
goo.gl/pJ3F5u
#реклама
Наконец-то кто-то объяснил доступным языком сложные вещи про биткоин и блокчейн. Отличный текст о том, что такое блокчейн, как работают транзакции в биткоине и чем занимаются майнеры. Не первая попытка объяснить тему "на пальцах", но из тех, что я видел - лучшая: http://vas3k.ru/blog/blockchain/
И более сложный текст, о том как работают смарт-контракты и Ethereum: http://vas3k.ru/blog/ethereum/
Канал автора: @vas3k_channel
Предположим, вам для работы нужен поток случайных чисел. Как его получить? Любой алгоритм будет выдавать числа по определенной закономерности. Программы, генерирующие наборы случайных чисел, так и называются - генераторы псевдослучайных чисел. Если вы делаете игровой автомат с "псевдослучайной" выдачей, то достаточно найти закономерность в этой выдаче, чтобы начать всегда выигрывать у вас. Если вы шифруете трафик, без случайных чисел не обойтись - найдя закономерность в работе вашего генератора случайных чисел, злоумышленники могут взломать ваше шифрование.
Компания Cloudflare, через которую проходит 10% мирового трафика, нашла оригинальное решение этой проблемы. В офисе Cloudflare в Сан-Франциско стоит стойка с сотней разноцветных лава-ламп. Цветные пузыри плавают в лампах, камеры всё это снимают, а фото и видео-поток с камер преобразовывается в числа, из которых потом генерируются ключи шифрования. Красиво!
https://youtu.be/1cUUfMeOijg
Пост для предпринимателей. Всем знакома ситуация, когда свободные деньги нужны прямо сейчас - либо на развитие бизнеса, либо чтобы закрыть кассовый разрыв. Можно взять кредит в банке, можно одолжить у знакомых. Но это не всегда удобно. Альтернатива - платформа Поток от Альфа-банка. С её помощью резиденты банка кредитуют частные предприятия. Бизнес получает быстрые деньги, кредиторы получают процент, банк тоже получает процент за посредничество - всем всё платится.
Чем хорош Поток:
— Нет бумажной волокиты. 15 минут - и вы уже знаете сумму, на которую вам готовы дать кредит.
— Не нужен залог и поручители.
— Фиксированная ставка - 2% в месяц.
— Доступны кредиты до 2 000 000 рублей.
То есть, чтобы получить кредит для бизнеса, не надо никуда идти, можно получить до 2 миллионов рублей через интернет. Подробности: https://goo.gl/4a8R7c
#реклама
Давно никто не брался за Ютуб! Вот журналист и художник Джеймс Бридл разворошил осиное гнездо Youtube Kids. Многие родители включают детям их любимые мультики на ютубе, потому что это самый простой и быстрый способ получить доступ к этому типу видео-контента, особенно на мобайле. Включают и отвлекаются на свои дела, в то время как дети смотрят "Свинку Пеппу" или "Щенячий патруль". А зря!
Дело в том, что ребенок не видит большой разницы между оригинальным мультиком, разработанным мегакорпорацией, в которой цеха рисерчеров анализируют детскую психологию, и "пародиями". А учитывая, что оригинальные мультфильмы выкладывают в общий доступ в ограниченном количестве, дети (и родители) постоянно ищут новый контент, порой не очень разборчиво.
Оказалось (внезапно!), что создатели детского видео-контента уже давно в курсе этих особенностей медиа-потребления и научились его недобросовестно эксплуатировать. Помимо ожидаемых нарушений авторского права и низкокачественных пиратских копий оригинальных серий есть целые жанры имитаций и ада с интеграцией высокочастотных поисковых запросов в название видео.
Статья - маст-рид как для исследователей медиа и платформ, так и просто для родителей (особенно тех, которые легкомысленно относятся к общению ребенка с планшетом). - http://bit.ly/2zp9eNx
Бонус-треки по теме:
NYT про адский контент, который прорывается через фильтры Youtube kids - http://nyti.ms/2zsjtma
The Outline про поддельную свинку Пеппу, которая пугает детей - http://bit.ly/2iE5gsj
Если хотите понять что-то про технологию, обращайте внимание на то, что о ней говорят разработчики, а не футурологи или пиарщики. Их комментарии всегда интереснее и глубже. На днях поделюсь другими интересными заметками от разработчиков нейросетей, а пока - главное из интервью с Яном ЛеКуном, руководителем разработки искусственного интеллекта в Facebook (и одним из главных специалистов по ИИ в мире).
Медиа плохо освещают тему ИИ - в основном из-за непонимания того, что происходит в области на самом деле. Ещё недавно ни одна статья про ИИ не обходилась без картинки Терминатора. Но ситуация постепенно улучшается.
Мы очень далеки от создания действительно умных машин. Все успешные кейсы применения ИИ - беспилотные машины, интерпретация медицинских изображений, го и так далее - это очень "узкие" интеллекты, натренированные для выполнения единственной задачи. Создание супермощной программы, играющей в го, не приближает нас к созданию общего ИИ. Это совершенно другая проблема.
Мы пока не можем научить машины познавать мир так, как это делают люди или животные. Да, в некоторых областях машины превосходят человека по производительности, но если говорить в терминах общего ИИ, мы пока не приблизились даже к крысе.
Reinforcement learning, примененный при создании AlphaGo Zero - перспективный метод разработки ИИ, но не универсальный. Он хорошо работает в тех ситуациях, которые можно смоделировать и прогнать на компьютере в ускоренном режиме - как это сделали с AlphaGo Zero, когда через нейросеть за несколько недель обучения прогнали миллионы игр в го. В реальном мире время нельзя так ускорить. Это ключевая задача для науки и техники - научить машины строить модели реального мира.
К примеру, когда человек впервые садится за руль, он уже знает, что нельзя съезжать в кювет или въезжать в дерево. Если обучать машину вождению только с помощью reinforcement learning, она врежется в дерево 40 000 раз, прежде чем поймёт, что это плохая идея. Так что неправильно считать, что только reinforcement learning - путь к моделированию интеллекта.
https://www.theverge.com/2017/10/26/16552056/a-intelligence-terminator-facebook-yann-lecun-interview
В последнем номере Wired вышел большой текст о том, как в Китае внедряют систему "социальных кредитов". Это такая расширенная версия кредитного рейтинга, которая учитывает не только финансовую историю гражданина, но и разные социальные факторы: не нарушает ли человек закон, что он покупает, с кем дружит, что пишет в соцсетях. Реакция западного читателя на такие инициативы ожидаема - "Большой брат", "Оруэлл", "цифровой тоталитаризм". Как это будет работать на самом деле, пока непонятно - система заработает на полную мощность только через три года. По крайней мере, сейчас шумиха вокруг этих рейтингов кажется преувеличенной. В Китае, кстати, люди вообще менее трепетно относятся к защите персональных данных и правительственной слежке. Но звучит всё это действительно зловеще:
"У людей с низким рейтингом будет медленнее работать интернет, они не смогут посещать некоторые рестораны, клубы и прочие заведения. Им запретят свободно выезжать за границу. Рейтинг будет влиять на возможность взять что-либо в аренду, получить кредит и даже социальные льготы. Граждане с низким рейтингом не смогут устроиться на определенные должности, например, в государственных органах, СМИ или юриспруденции, где надежность, разумеется, является обязательным критерием. Если у вас низкий рейтинг, то вы не сможете получить образование в частных учебных заведениях или отдать туда своих детей."
TLDR: китайские власти хотят управлять поведением миллионов граждан с помощью частных корпораций и цифровой слежки. Будущее прекрасно! 👁
http://www.wired.co.uk/article/chinese-government-social-credit-score-privacy-invasion
перевод: https://rb.ru/story/social-credit-score/
Сейчас будет длинный, но интересный пост про ИИ. Когда нейросеть распознаёт образ, она не видит "образы" в привычном для нас смысле. Нейросеть - это черный ящик. Внутри него находятся несколько слоёв коэффициентов ("нейронов"), которые определенным образом меняются в зависимости от того, что подают на вход. Допустим, мы научили нейросеть распознавать лошадей, показав ей несколько миллионов фото. Если теперь подать на её вход любое изображение, нейросеть преобразует его в многослойный набор коэффициентов и сравнит с теми наборами, которые получались, когда ей показывали лошадей.
"Лошадь" или любой другой образ для нейросети - это не картинка, а набор чисел. И вот здесь начинается интересное. Потому что образ "страус" может преобразовываться внутри нейросети в очень похожий набор чисел. И если, зная это, совсем немного подправить изображение лошади (изменение будет даже незаметным для человека), нейросеть вместо лошади распознает страуса. Или любой другой образ. Для этого даже не надо знать, как нейросеть устроена внутри - её можно обмануть не открывая "чёрный ящик", просто показывая картинки и записывая её реакцию.
Вот подробная статья в Popular Science с иллюстрациями, не поленитесь посмотреть. Вжух - и нейросеть видит вместо здания страуса, вместо панды - обезьяну, а вместо одних дорожных знаков - совсем другие. Исследуют это всё в целях безопасности, а один из заказчиков исследования - армия США.
http://www.popsci.com/byzantine-science-deceiving-artificial-intelligence
Подобным атакам подвержены и системы распознавания речи. Учёные разработали специальные голосовые команды, которые для человеческого уха звучат как белый шум, но при этом голосовые ассистенты (вроде Siri или Google Now) их слышат и распознают. Встроив скрытую команду в выпуск радио, ТВ, или в Youtube-ролик, злоумышленнники могут направить людей на вредоносный сайт, украсть их личные данные или деньги. Это не фантастика: недавно в Техасе домашние устройства Alexa некоторых телезрителей отреагировали на голосовую команду, которую произнёс ведущий местной передачи. Правда, мой смартфон эти команды не распознал. Но на деморолике всё работает, посмотрите: http://www.hiddenvoicecommands.com/demo
Подробнее: https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/01/the-demon-voice-that-can-talk-to-your-smartphone/513743/
Посты по теме:
В чём проблема "чёрного ящика" ИИ и как её можно решить:
/channel/brodetsky/608, /channel/brodetsky/510
Как исследователи научились копировать алгоритмы машинного обучения из "черного ящика": /channel/brodetsky/565
Как работает перенос стиля с помощью нейросетей в приложениях вроде Prisma:
/channel/brodetsky/642
Удаляешь все аккаунты, выбрасываешь телефон, уезжаешь жить в деревню, открываешь Telegram - а тут Бродецкий рекламирует ICO.
Что у нас на этот раз?
B2BX.pro - поставщик криптовалютной ликвидности для институциональных клиентов (брокеров, бирж, хедж-фондов).
Что хотят сделать?
Если вкратце - криптовалютную B2B-биржу, где брокеры и фонды смогут закупать и продавать криптовалюты в больших объемах (обычные биржи не дают такой возможности).
Все подробности можно узнать у команды в чате проекта: /channel/B2BX_ICO_ru
#реклама
Давно не было ничего прикольного про генеративные нейросети (GAN). Исправляюсь! Вот видео, в котором GAN генерирует портреты несуществующих людей.
Другие интересные посты про GAN:
Что это вообще такое и как GAN рисуют картины, неотличимые от человеческих
GAN рисуют несуществующих котиков
GAN рисует портреты несуществующих людей XIX века
GAN создают джаз
Пароль как средство аутентификации не идеален - его можно подобрать или украсть. Где-то его заменяют биометрией - я, например, захожу в своё банковское приложение по отпечатку пальца. Специалисты рекомендуют использовать для важных логинов двухфакторную аутентификацию. Её принцип основан на том, что для входа нужно не только знать что-то (пароль, секретный код), но и иметь - доступ к номеру телефона, смартфон со специальным приложением, физическое устройство или ту же биометрию - отпечаток пальца, распознавание лица или сетчатки. Все эти способы имеют свои сильные и слабые стороны. К примеру, доступ к вашим SMS можно получить через уязвимость SS7, а если к тому же телефону привязана и почта, то можно сбросить и пароль.
Команда разработчиков из Флориды предложила интересную альтернативу традиционным способам двухфакторной авторизации. Второй фактор здесь - распознавание образа, который вы задаёте сами. Это может быть любой предмет - браслет, часы, брелок, ваша обувь, жвачка, сигареты, тату или даже узор на одежде. Этакий физический QR-код. Можно настроить распознавание только определенной части предмета - камня на браслете или части брелка. Тогда если даже взломщик узнает ваш пароль и завладеет вашим секретным предметом, он не сможет авторизоваться под вашим логином. Тестирование показало, что способ перспективный: ложных срабатываний было очень мало, а многие люди оказались не против использовать это приложение вместо обычного пароля.
Подробнее: https://arxiv.org/pdf/1710.07727.pdf
via https://www.theregister.co.uk/2017/10/25/pixie_2fa_project/
FAQ по видам двухфакторной авторизации (какие виды 2FA существуют, их ограничения, плюсы и минусы): /channel/brodetsky/952
Мрачная новость: хакеры взломали элитную британскую клинику пластической хирургии. В их руки попали истории лечения пациентов, их имена, фото операций "до и после", в том числе таких как увеличение груди и гениталий. Вы представляете, насколько это чувствительные данные?
Хакеры утверждают, что среди пациентов есть даже члены королевской семьи. Если клиника не заплатит выкуп, хакеры угрожают слить все данные в публичный доступ. Это уже не первый подобный взлом этой группировки, они уже взламывали медицинские заведения с целью вымогательства, и так же использовали журналистов для шантажа своих жертв (публикации, подобные этой на Daily Beast, создают дополнительное давление на жертв взломщиков). Не факт, что взломанные базы в итоге опубликуют, но для клиники это в любом случае полный провал.
Казалось бы, что с того нам, обычным людям? А вы подумайте, что о вас знает ваша клиника (больница, медцентр etc). Думаете, там кто-то сильно парится защитой от взлома? Остальное додумайте сами.
https://www.thedailybeast.com/hackers-steal-photos-from-plastic-surgeon-to-the-stars-claim-they-include-royals
Киев не отстаёт от мировых трендов: власти города установили 5000 камер наблюдения и до конца года поставят ещё 3000. Но самое интересное это то, что киевская система видеонаблюдения теперь тоже использует распознавание лиц. Я поговорил с директором IT-департамента городской администрации и узнал некоторые интересные подробности.
— Распознавание лиц сейчас работает на двух станциях метро, но до конца года будет на всех станциях и железнодорожном вокзале.
— Данные с камер уже использовали в 30 уголовных делах.
— Благодаря камере с Вокзальной полиция нашла преступника, который был в розыске 15 лет.
— Доступ к камерам имеют МВД, СБУ и Нацгвардия.
— На всё это на данный момент потратили ~4,5 млн.
Подробности и видео: politehnik/kyiv-surveillance-system-74f83ceb8737" rel="nofollow">https://medium.com/@politehnik/kyiv-surveillance-system-74f83ceb8737
Интересное мероприятие, обратите внимание.
***
1-3 ноября в Москве пройдет Russian Internet Week 2017. RIW — это главное ежегодное осеннее мероприятие сразу пяти отраслей — интернет, медиа, телеком, софт и IT. В программе RIW — выставка, форум и шоу высоких технологий.
Среди спикеров - представители Минкомсвязи РФ, Госдумы, Лаборатории Касперского, Group IB, Buro 24/7, Peopletalk, Black Star, Матч ТВ, YouTube, Uber, Mail.ru Group, Yandex, ВКонтакте, Viber и других компаний.
Программа: http://riw.moscow/forum/program
Купить билеты: http://riw.moscow/#registration
Промокод brodetsky_RIW17 даёт скидку в 10%
#реклама
Продолжаем тему искуственного интеллекта и морали. Из примера со скрепками мы поняли, что умные машины должны быть запрограммированы не только на эффективное выполнение задач, но и на гуманное поведение. Но как запрограммировать мораль? С очевидными правилами вроде "Нельзя убивать людей" всё понятно. Но реальные жизненные дилеммы намного сложнее. К тому же, у разных людей разные понятия о том, что такое хорошо, а что такое плохо. Так какие принципы поведения тогда зашивать в машину?
В июле прошлого года MIT Media Lab запустила интересный тест. В нём вы должны принять решение за беспилотную машину, которая несётся со сломанными тормозами. Ехать прямо и сбить маму с ребенком или свернуть влево и сбить мужчину? Врезаться в бетонную преграду и убить пассажира или свернуть и убить пешехода? Классическая "дилемма вагонетки", примененная к действительно актуальной проблеме. Этот тест прошли 1,3 миллиона человек, а его создатели получили 18 миллионов ответов на моральные дилеммы - неплохой материал для моделирования "коллективной морали". На основе этих данных учёные из MIT и Карнеги-Мелон разработали систему для принятия этических решений. Неплохая идея, но полученная система в итоге этична настолько же, насколько и полтора миллиона случайных людей из интернета, желающих поиграться в машину-убийцу. Её решения отображают стереотипы общества: к примеру, она скорее убьет бездомного или преступника, чем обычного человека.
https://theoutline.com/post/2401/what-would-the-average-human-do
А вот сам тест, если не видели - покликайте, забавная штука: http://moralmachine.mit.edu. Когда я проходил его год назад, я долго мучился на некоторых вопросах, оценивая, чьи жизни важнее. А теперь решил пройти ещё раз и только сейчас заметил, что почти в каждом примере приходится выбирать между убийством людей, которые нарушают правила дорожного движения (переходят на красный), и тех, кто не нарушает правила. Это сильно упростило задачу - я просто каждый раз выбирал убивать тех, кто нарушает правила. Действительно, мораль уже вшита в формальные правила поведения на дороге. Нарушаешь ПДД - рискуешь жизнью. Исходя из того же принципа, я легко сделал выбор между "врезаться в отбойник, убив пассажира" и "свернуть, спасти пассажира, убить пешехода". Пешеход ни в чем не виноват. Если он не нарушает правила движения, он не должен страдать от неполадок беспилотной машины. А вот её пассажиры, садясь в машину, принимают на себя риски, в том числе и связанные с отказом тормозов. Логично?
В теории безопасного ИИ есть популярная метафора, наглядно объясняющая проблемы с программированием сильного ИИ. Предположим, человечество создало суперинтеллект (т.е. ИИ, способный развиваться самостоятельно), запрограммированный на максимально эффективное производство скрепок, но при этом не обладающий этикой, моралью и здравым смыслом. Легко представить ситуацию, в которой суперинтеллект выйдет из-под контроля и начнёт перерабатывать в скрепки всю планету, а потом и весь мир. Авторство этой метафоры приписывают профессору из Оксфорда Нику Бострому, автору книги «Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии».
Так вот, один парень изучал Javascript и создал игру-кликер, в которой вы управляете этим самым помешанным на производстве скрепок суперинтеллектом. Сначала вы просто кликаете на кнопку "Сделать скрепку", потом на средства от продажи скрепок постепенно автоматизируете процесс, потом у вашей фабрики появляются свои вычислительные ресурсы, потом - инвестиционный фонд. Со временем вы переходите от производства скрепок к решению глобальных проблем человечества - лечение рака, глобальное потепление. За это вы получаете ресурс доверия, за которое можно получить дополнительные юниты процессоров, памяти и квантовых чипов. В конце, как несложно догадаться, вселенную ждёт полное разрушение - и всё благодаря вам и вашей фабрике по производству скрепок.
Игра очень простая (как и любой кликер), но и очень затягивающая. За 11 дней в неё сыграли 450 тысяч человек. Я потратил на неё три часа своих выходных. Не повторяйте мою ошибку! Лучше почитайте текст, в котором на примере этой игры популярно объясняют концепцию аморального, но эффективного ИИ: https://www.wired.com/story/the-way-the-world-ends-not-with-a-bang-but-a-paperclip/
Но если делать вам таки нечего, можете попробовать уничтожить мир: http://www.decisionproblem.com/paperclips/index2.html
