21428
Tech, VC, Business, Startups, AI and more. 👤 linkedin.com/in/andrii-brodetskyi ✉️ @politehnik
В США вышла книга "How Not to Network a Nation: The Uneasy History of the Soviet Internet". Фрагмент из неё можно прочитать на Aeon.
Выдающийся киевский математик и кибернетик Виктор Глушков в 60-х разработал проект компьютерного управления экономикой СССР. Проект был амбициозным - по оценкам самого Глушкова, сложнее, чем космический и ядерный - и требовал для реализации 20 миллиардов рублей. Глушков рассчитывал, что эффективное планирование ресурсов и управление производством с помощью компьютерной сети уже через три года принесёт в бюджет СССР 100 миллиардов рублей.
Но, как мы знаем из истории, никакого "советского интернета" в итоге не получилось: инициативу Глушкова задавили кремлёвские бюрократы. Доходило до анекдотических ситуаций: главный противник ОГАС министр финансов Гарбузов на одном из обсуждений предложил сначала оборудовать все фермы компьютерами с лампочками (он увидел такое на одной ферме в Минске; мигание лампочек повышало плодовитость кур), а потом уже говорить о построении общесоветской компьютерной сети.
https://aeon.co/essays/how-the-soviets-invented-the-internet-and-why-it-didn-t-work
Перевод: http://gagadget.com/science/24293-neveroyatnaya-istoriya-sovetskogo-interneta/
Здесь подробнее описана история ОГАС (и вообще хороший сайт "для тих, хто хоче знати більше" про историю украинской вычислительной техники): http://ru.uacomputing.com/stories/ogas/
Во время моей учёбы на кафедре вычислительной техники в КПИ некоторые преподаватели рассказывали нам о том, какой феноменальный человек был Глушков - им повезло с ним поработать. Уже в 50-х под его руководством в Киеве работали над искусственным интеллектом, обгоняя американских коллег. Под его руководством и при его участии были разработаны "МИР" и "Днепр" - первые в СССР персональный и проводниковый компьютеры. Практику после 4 курса я проходил в Институте кибернетики имени Глушкова. А ещё Глушкова и ОГАС очень любят на факультете социологии в КПИ - там ежегодно проходит научно-практическая конференция "Глушковские чтения".
В общем, приятно быть причастным к такому гиганту мысли через одно рукопожатие. Жаль только, что все эти героические достижения остались в далёком прошлом: советская кибернетика загнулась, вычислительная техника быстро отстала от американской, ОГАС так и не построили. Институт Глушкова сейчас стагнирует, как и вся украинская наука. Но это уже совсем другая история.
Шок, сенсация, NSFW: вот так на самом деле выглядит человеческий клитор.
http://www.makery.info/2016/07/26/un-clitoris-imprime-en-3d-une-premiere-en-france/
Что умеет делать машинное обучение
https://hbr.org/2016/11/what-artificial-intelligence-can-and-cant-do-right-now
Рэп, написанный нейросетью. Под бит не отличил бы от обычного.
https://news.ycombinator.com/item?id=12891158
Иллюстрированная периодическая таблица элементов. Интересная штука, если учесть что о большинстве из них мы вообще ничего не знаем.
Пойду поджарю серы 🍳
http://elements.wlonk.com/ElementsTable.htm
Знакомый программист написал плагин, скрывающий из ленты Facebook посты о выборах в США.
Не благодарите: http://apparat.cc/news/no-more-trump/
Как работает перенос стиля в приложениях вроде Prisma
После того, как Prisma взорвала интернет, вышло немало подобных приложений - технология переноса стиля на самом деле не нова и легко воспроизводится при наличии ресурсов. Теперь фильтры аля Prisma есть даже в ICQ.
Технологии, которые стоят за этими приложениями, очень интересны в том плане, что на них хорошо разбираться, как работают нейросети. Я читал оригинальную работу исследователей, которые первыми придумали использовать нейросети для переноса стиля (Гатис и команда), переписывался с ними, и с российскими исследователями из Яндекса, которые усовершенствовали этот метод, и с разработчиками разных приложений. Писал текст для одного издания, но некоторые авторы слишком долго отвечали, а потом хайп прошёл и черновик пришлось отложить в долгий ящик.
Если вы интересуетесь нейросетями, я советую вам почитать вот это объяснение от Google. Там ребята научили нейросети не просто переносить стили изображений, но и смешивать стили с разных изображений, причём делать это на лету. Ссылки для более подробного изучения - в конце текста.
https://research.googleblog.com/2016/10/supercharging-style-transfer.html
А здесь ещё более простое и понятное объяснение в формате видео: https://youtu.be/WHmp26bh0tI
Если совсем на пальцах, то глубокие нейросети при распознавании картинок пропускают их через много слоёв "нейронов". Самые низкие слои - самые тупые, они видят простые линии и формы. Чем выше слой, тем больше уровень абстракции. Последние слои уже могут распознавать сложные объекты, особенности рисунка (например, мазок художника) и стиль рисунка в целом.
Перенос стиля работает так: программа берёт за основу картинку чёрно-белого шума и начинает модифицировать её так, чтобы нижние слои нейросети начали распознавать в ней контент исходной фотографии, а верхние - стиль заданного рисунка. После каждой итерации программа оценивает ошибку (насколько полученный рисунок отличается от заданного) и корректирует коэффициенты для следующей итерации. После большого количества итераций результатом будет картинка с содержанием заданной фотографии и стилем заданного рисунка.
Если что-то напутал, поправьте.
Канадские специалисты по кибербезопасности опубликовали доклад о нетипичном ботнете Linux/Moose - он состоит из заражённых устройств интернета вещей и используется для накруток лайков и фолловеров в соцсетях.
Ботнет Moose поражает только встроенные (embedded) системы под Linux - исследователи кибербезопасности уделяют им намного меньше внимания.
Подобные ботнеты часто используются для DDoS-атак, рассылки спама или открутки баннеров. Moose используют для более прибыльных услуг - накрутки лайков и фолловеров в соцсетях, в основном в Instagram (86% трафика).
У ботнета нет явных "пострадавших", кроме людей, которые ведутся на накрученных фолловеров и лайки - например, покупают неэффективную рекламу в аккаунтах с фальшивой аудиторией.
Злоумышленники продают свои услуги открыто - их предложения по накрутке лайков несложно найти в интернете. 10 тысяч лайков стоят в среднем $160, 10 тысяч подписчиков - $113.
При полной загрузке одно зараженное устройство может приносить владельцу ботнета $13,05 в месяц. Соответственно, сеть из 50 тысяч устройств может приносить киберпреступникам до $700 тысяч в месяц.
Берегите свои чайники, не покупайте лайки и не ведитесь на профили с сотнями тысяч подписчиков.
http://gosecure.net/2016/11/02/exposing-the-ego-market-the-cybercrime-performed-by-the-linux-moose-botnet/
Британские разработчики испытали два беспилотных гоночных автомобиля. Посмотрите, это даже смотреть стрёмно, а уж сидеть внутри такой штуки - даже не представляю.
https://youtu.be/sNErAQm7YLg
По ссылке ещё одно видео и немного подробностей о проекте Roborace. Кстати, его CEO - Денис Свердлов, сооснователь компании Yota и бывший замминистра связи.
http://fortune.com/2016/11/05/roborace-episode-2/
Помните, я постил интересную статью NYT про экономику "партизанских" страниц в Facebook? Вот отличное продолжение этой темы.
Редактор BuzzFeed Крейг Силверман много пишет о фейковых новостях. Он обнаружил целую сеть партизанских про-Трамповских сайтов с фейками, зарегистрированных в Македонии. Силверман связался с их администраторами - и здесь начинается самое интересное. Во-первых, больше ста таких сайтов зарегистрированы в маленьком городке Велес с населением 45 тысяч. А ведут эти сайты буквально подростки - 16-17-летние парни.
Бизнес-модель простая: они ежедневно воруют контент с других подобных сайтов, в том числе и фейковые новости. Туда добавляют адовые заголовки и потом пушат эти сумасшедшие новости через свои партизанские про-Трамповские страницы в Facebook, откуда получают нехилый трафик. Его монетизируют через тонны дисплей-рекламы на сайте, в том числе Google AdSense. В среднем американский пользователь в рекламных сетях стоит в четыре раза дороже, чем неамериканский.
Сейчас конкуренция в этой нише слишком высока, хорошо зарабатывают только те, кто запустили сайты раньше остальных. Самые успешные владельцы сайтов зарабатывают до $5000 в месяц, а самые хитовые материалы могут приносить им до $3000 в день.
Раньше эти ребята экспериментировали с другими темами: пробовали запускать левые и про-Сандерсовские сайты. Но время показало, что лучше всего пипл хавает про-Трамповский контент, даже откровенные фейки вроде "Папа Римский поддержал Трампа" или "Хиллари Клинтон посадят в тюрьму". Там есть ссылки на сайты и паблики, о которых идёт речь - посмотрите, это отборная дичь.
Забавно получается - подростки из балканской провинции хакнули американскую медийную экосистему и раскрутили на миллионы долларов Google, Facebook и простых американцев. Заодно наполнив эту экосистему тоннами отборной дичи.
После выборов схема сдуется, но ребята говорят, что просто перепрофилируют сайты - будут воровать контент про спорт и здоровье.
https://www.buzzfeed.com/craigsilverman/how-macedonia-became-a-global-hub-for-pro-trump-misinfo
Если не читали текст про экономику партизанских страниц в Facebook, почитайте, там всё круче и масштабнее. И тоже можно читать прямо здесь, не переходя на сайт.
/channel/brodetsky/544
Милый пост: отец двух близнецов вел строгий учет их сна и кормления, а потом на основании этих данных написал алгоритм, прогнозирующий длительность их сна. Например, если дать младенцам по 800 грамм пищи за день и уложить спать в 7 вечера, скормив перед этим 170 грамм еды, у родителей будет скромных 8 часов на отдых. Алгоритм работает очень неточно - слишком мало данных для обучения, да и процесс слишком случайный для такой аналитики. Но какая прикольная идея!
👶🏻📊🤓
https://medium.com/dad-on-the-run/hacking-my-infant-twins-sleep-with-machine-learning-and-data-science-6c1e38a71677
Впечатляющий проект делают в Исландии: бурят скважину глубиной 5 км, чтобы добраться до магмы и с её помощью получать энергию.
Скважину делают в месте, где над водой выходит Среднеатлантический хребет (это хребет на дне Атлантического океана, по нему проходит граница между тектоническими плитами). На этой глубине магма вырывается из-под дна океана и нагревает воду вокруг. Из-за высокой температуры и давления (200 атмосфер) вода приобретает интересное состояние: “supercritical steam”, which is neither liquid nor gas and holds much more heat energy than either.
Станция, построенная вокруг такой скважины, сможет выдавать мощность в 50 мегаватт - это как 10 обычных геотермальных станций. Организация, которая этим занимается, раньше уже делала подобное - тогда скважину пробурили до 2 км и получали 30 мегаватт энергии, но из-за проблем с коррозией проект пришлось прикрыть.
Кстати, всю электрическую энергию в Исландии уже получают из возобновляемых источников. Правда, геотермальные станции пока на втором месте по объему производимой энергии, на первом - гидроэлектростанции.
В очередной раз исландцы молодцы. Правда, надо отметить, что при всем желании такой метод добычи энергии подойдет далеко не всем странам.
https://www.newscientist.com/article/2109872-iceland-drills-hottest-hole-to-tap-into-energy-of-molten-magma/
Отличная история. Канал @myshli_channel тоже хороший, давно читаю. В нём дизайнер из Украины Данил Криворучко, переехавший в Нью-Йорк, интересно пишет о жизни и работе. Как-то постил в канале его видео, обработанное нейросетями: /channel/brodetsky/452
Читать полностью…
Вас тоже бесит, когда читаешь нормальный сайт, а внизу или сбоку от текста висит блок с рекламой на внешние сайты с какой-то совершенной дичью?* Хорошие новости: некоторые издания начали отказываться от порочной практики монетизировать каждый пиксель. От блоков внешних рекомендаций уже отказались Slate и New Yorker, другие издания тоже пересматривают свой подход к монетизации.
Такая реклама приносит неплохие деньги. NYT приводит такие суммы: Gannet (издатель USA Today и пачки сайтов поменьше) за три года получил от сети Taboola $55 млн, Time (Time, Fortune и др.) за три года получил от Outbrain $100 млн. Некоторым изданиям такая реклама приносит 30% от общего дохода.
Но такой заработок может вредить репутации издания. Представьте себе: вы читаете Forbes, Time или Guardian, кликаете на зазывающую рекламу - и вот вы уже на мусорном сайте с кликбейтами, фейками, тоннами рекламы и ссылками на другие, ещё более мусорные и мутные сайты. Это очень плохой пользовательский опыт, и это помогает зарабатывать "плохим" сайтам, т.е. сайтам с фейками, кликбейтом, и без регистрационных данных.
В общем, посмотрим, поддержат ли другие издания инициативу Slate. Ну и интересно было бы почитать (а может и написать) про аналогичные сети обмена трафиком в российском сегменте интернета. Если вы работали с таким и можете рассказать, кто, как и сколько на этом зарабатывает, пишите мне (@politehnik) или в чат @techmediachat.
* Если вы не поняли, о чем речь (например, из-за того что у вас AdBlock), посмотрите скриншоты по ссылке.
http://www.nytimes.com/2016/10/31/business/media/publishers-rethink-outbrain-taboola-ads.html
Объявление для киевских программистов и ITшников. Сегодня в КПИ будет выступать с лекцией мой товарищ Саша Котлярский, который уже четыре года работает разработчиком в Facebook. Саша - один из самых талантливых программистов, которых я знаю. Когда-то уже делал с ним интервью о Facebook - сейчас он, конечно, расскажет намного больше, но там тоже много интересного, почитайте: http://kpishnik.com/facebook-interview/ (по-русски: https://geektimes.ru/post/179489/)
На лекции Саша расскажет о работе в Кремниевой долине, о Facebook, программировании, и о всём, о чём спросят студенты.
Встреча пройдёт в Большой физической первого корпуса КПИ в 16:00, приходите и берите друзей, будет интересно. Здесь регистрация: goo.gl/za30QV
Наконец зарегистрировал маму в Telegram. Сразу дал ссылку на свой канал. И первым постом, который она увидела здесь, оказалась вот эта картинка выше.
😶
Минутка сексуального просвещения. В Франции напечатали на 3D-принтере модель клитора в натуральную величину - для популяризации полового образования. Полезно будет посмотреть и мужчинам, и женщинам - уверен, узнаете много нового. Вот такое надо в школе показывать, а не черно-белые картинки в учебнике.
http://www.makery.info/2016/07/26/un-clitoris-imprime-en-3d-une-premiere-en-france/
Несколько тезисов от одного из лучших специалистов по ИИ в мире - Эндрю Ына. Он преподавал машинное обучение в Стэнфорде, был сооснователем Google Brain и Coursera, а сейчас - директор разработки ИИ в Baidu, где руководит командой из 1200 специалистов.
Большинство прорывов в области ИИ за последнее время можно представить как генерирование ответов на входящий набор данных (см. таблицу).
Простое правило для оценки границ автоматизации: если человек может выполнить некоторую задачу в уме за секунду, в ближайшее время эта задача будет автоматизирована с помощью ИИ.
Примеры таких задач: обнаружение подозрительной активности на системах видеонаблюдения, принятие решений о движении автомобиля, обнаружение оскорбительных постов в соцсетях.
Алгоритмы и софт - не главное в индустрии ИИ. Исследования публикуются в открытом доступе, а софт делают опенсорсным. Самые важные ресурсы - это данные, без которых алгоритмы нельзя создать, и люди, которые смогут модифицировать и подстраивать алгоритмы под конкретные задачи.
https://hbr.org/2016/11/what-artificial-intelligence-can-and-cant-do-right-now
Советую читать Ына в Twitter: https://twitter.com/AndrewYNg
Японские учёные научили нейросеть угадывать жанр книги по обложке: http://apparat.cc/news/deep-neural-network-books-covers/
Интересно, что она скажет об этом:
Сегодня необычная рекомендация: канал Игоря Белкина с говорящим названием @ebanistika. Игорь - бывший журналист Ленты и сооснователь Лентача. Он знает толк в качественных приколах.
Ебанистика - единственный канал с приколами, который я читаю в Telegram (и иногда проигрываю вслух). Короче, мне норм, если вам тоже - читайте.
/channel/ebanistika
Учёные из Калифорнии проанализировали 20 миллионов твитов за сентябрь-октябрь, связаных с выборами, и обнаружили, что 20% твитов сгенерированы ботами. Соавтор исследования Эмилио Феррара пишет об этом подробнее в своей колонке на The Conversation.
15% всех пользователей, обсуждавших выборы в исследуемый период - боты. Это больше, чем в среднем по Twitter - по оценкам компании, боты составляют от 5 до 8,5% от общего числа аккаунтов.
Про-трамповских ботов больше (75%) и они более открыто топили за своего кандидата. Боты за Клинтон пиcали больше нейтральных твитов. Многие боты писали не о своём кандидате, а об оппоненте - например, форсили хештеги #NeverHillary или #NeverTrump.
Эффект от работы ботов нельзя исследовать. Феррара предполагает, что их твиты могут создавать у людей ложное представление о поддержке того или иного кандидата. Но измерить это никак нельзя. Как и определить, кто их ведёт.
https://theconversation.com/how-twitter-bots-affected-the-us-presidential-campaign-68406
Очень трогательное видео: 91-летнему британцу показали снятое специально для него 360°-видео из французского городка, который он в роли капрала британской армии освобождал от оккупации во время Второй мировой. В ролике жители города благодарят ветерана за освобождение, мэр вручает ему почётную медаль, а местные дети поют песенку. Пока смотрел, сам прослезился.
https://youtu.be/PModuWq8hAI
via http://snappa.press.net/#!/assets/af32d0f8-2236-34d7-bc9e-2892fb220d90
Программист-затейник через API связал голосовой помощник Alexa с огромным игрушечным говорящим окунем. Выглядит это очень забавно и в то же время крипово, посмотрите.
На Verge хорошо подмечают: это шутка, но в то же время и звоночек из будущего, где с помощью API каждый сможет интегрировать нужные ему сервисы куда угодно - хоть в машину или телефон, хоть в говорящую рыбу.
http://www.theverge.com/2016/11/4/13525172/amazon-alexa-big-mouth-billy-bass-hack-api
Очень интересная история о системе наблюдения, которую использует полиция в Балтиморе. Над городом на высоте нескольких километров летают небольшие самолеты с мощными камерами, которые снимают всё внизу и передают в аналитический центр, где все фотографии собирают и при необходимости анализируют по просьбе полиции. Фактически, это такой Google Earth на стероидах с возможностью отмотать время назад и посмотреть, кто и как передвигался по городу в определенное время.
Технологию, изначально созданную для американской армии в Ираке, пробовали внедрить в нескольких городах, но все проекты пришлось свернуть, в основном из-за опасений публики насчет приватности. Балтимор - первый город, где систему внедрили полноценно, там она работает уже год. И реально помогает раскрывать преступления. Люди на этих фото выглядят точками, но для отслеживания их перемещений этого вполне достаточно. Впечатляющая штука, посмотрите: https://www.bloomberg.com/features/2016-baltimore-secret-surveillance/
Перевод: https://theidealist.ru/baltimore/
Если будете читать перевод, посмотрите фото и видео в оригинале, особенно это видео, где создатель системы показывает, как с её помощью можно не только восстанавливать ход преступления, но и делать предположения о структуре преступной группировки: http://www.bloomberg.com/news/articles/2016-08-23/watch-this-surveillance-master-dissect-a-murder-from-the-sky
Хороший эксперимент Atlantic на тему безопасности IoT. Редактор Эндрю МакГилл смоделировал виртуальный "тостер" - снял на Amazon виртуальный сервер и открыл порт, по которому к интернету обычно подключаются устройства IoT. Идея была в том, что хакеры (вернее, их скрипты) перебором по IP найдут это "устройство" и попробуют взломать его, подобрав пароль перебором.
Уже через 40 минут кто-то попробовал залогиниться с логином-паролем root/root. За 11 часов виртуальный тостер пережил 300 атак - в среднем его пытались взломать каждые две минуты. Многие атаки использовали пароль по умолчанию для старых веб-камер, как и во время недавнего массового взлома. Кстати, данные о времени и логине-пароле последней попытки взлома обновляются при каждом обновлении страницы с текстом.
Вывод простой: если вы не сильно заботитесь о безопасности своих "умных" устройств - например, не меняете заводские пароли - их обязательно взломают, причем сделают это за считанные минуты.
https://www.theatlantic.com/technology/archive/2016/10/we-built-a-fake-web-toaster-and-it-was-hacked-in-an-hour/505571/
Если кто-то хочет поиграть в подобные игры, здесь Эндрю объясняет, как всё сделал, и делится кодом: http://www.andrewmcgill.me/2016/11/02/making-a-honeypot-to-tempt-the-mirai-botnet.html
Нашла жена его на улице среди хлама выставленного чтобы мусорщики забрали
https://dl.dropboxusercontent.com/u/26815/irobot.jpg
Я провел пару часов с отверткой в борьбе с его общей разболтанностью, потом ни на что особо не надеясь подключил все проводки и батарею (выбросили же, значит сломан) и эта хрень внезапно оживает, спрашивает а не заняться ли нам программированием? На мое нервное "нет" он отвечает: "А ну ок, тогда я буду танцевать брейк!"
Понимаешь, что живешь в победившем пост-индустриальном обществе, когда такое происходит - кто-то выбросил ГОВОРЯЩЕГО РОБОТА.
Мы сейчас еще Westworld смотрим, сразу параллели проводишь.
Как вы заметили, я много интересуюсь технологиями, и меньше - наукой. Если вам не хватает новостей науки в Telegram, обратите внимание на канал коллег из журнала Naked Science. Раз в день там публикуют пачку свежих научных новостей одним постом. Такой формат удобно читать, да и контент там неплохой. Кстати, это один из самых крупных русскоязычных каналов в Telegram, что тоже о чём-то говорит.
/channel/nsmag
Backchannel пишет о том, как Snapchat нашёл оптимальный формат рекламы - эффективный для рекламодателя, органичный для пользователя и приносящий деньги компании. Это брендированные фильтры (линзы).
Такая реклама стоит в два раза больше, чем баннеры с тем же охватом в Facebook, но оставляет намного более приятные впечатления. Все фильтры полностью нативны, они не выбиваются из общего UX, но главное - пользователи сами взаимодействуют с брендированным контентом и получают от этого фан.
Несколько цифр. Реклама в Snapchat обходится рекламодателям в 300-750 тысяч долларов в день. На данный момент Snapchat запустил более 100 рекламных кампаний. Рекорд поставил дурацкий фильтр, превращающий лицо пользователей в тако - его посмотрели 224 миллиона раз.
В этой схеме довольны все: и рекламодатели (правда, некоторые сетуют на высокие цены), и платформа, и пользователи. Добавьте к этому таргетирование (пока его почти не используют) и вы получите философский камень рекламы в диджитал-продукте. Какой все-таки удачный продукт сделали ребята из одесского стартапа Looksery.
https://backchannel.com/how-snapchats-sponsored-lenses-became-a-money-printing-machine-a1e45b0a82b
Подробнее о технологии с российско-украинскими корнями, которая стоит за линзами Snapchat: /channel/brodetsky/436
Quartz пишет об интересной проблеме: пользователи голосовых помощников флиртуют с ними, домогаются - в общем, навязывают программе свои сексуальные фантазии. По некоторым оценкам, до 5% всех взаимодействий с голосовыми ассистентами имеют сексуальный подтекст. Кто-то делает это для фана, кто-то просто тестирует возможности программ. Но есть и люди, которые действительно хотят воплощать свои BDSM-фантазии с помощью Siri, пусть и в текстовом формате. Естественно, разработчикам это не нравится - они не хотят создавать сексуально озабоченные программы. Как вариант решения проблемы, программу можно сделать обезличенной. Так сделали разработчики помощника от Google - у него человеческий голос, но нет "личности", которая есть у Siri или Cortana.
http://qz.com/818151
Кстати, тема изнасилования робота поднималась в модном сейчас сериале Westworld.
А у нас на @apparatmag раньше выходил текст о том, как люди влюбляются в роботов - хороший текст со ссылками на психологические исследования, почитайте: http://apparat.cc/human/in-love-with-robot/
