Waiting for interactive AR websites

via twitter.com/a_antonellis

Американская компания ShotSpotter предоставляет полиции сервис по отслеживанию выстрелов в городах. В более чем 90 городах США установлены микрофоны и сенсоры, которые круглосуточно слушают, всё что происходит вокруг. Если три сенсора слышат звук выстрелов, сигнал об этом получает сотрудник компании. Он проверяет, действительно ли это звук выстрела, и если всё верно, передаёт в местную полицию сообщение о стрельбе с координатами, вычисленными с помощью триангуляции. От момента выстрела до оповещения полиции проходит менее минуты. Бах-бах - и копы уже едут на место потенциального преступления. Звучит круто, не правда ли?

Не все полицейские участки в восторге от программы. Некоторые города прекратили сотрудничество с ShotSpotter из-за низкой эффективности - иногда система выдает ложные срабатывания, иногда не слышит настоящих выстрелов. К тому же, быстрое прибытие патрульных на место происшествия не всегда помогает раскрыть преступление.

Но есть и отделения, довольные сотрудничеством с компанией. Полиция Омахи утверждает, что система помогла снизить количество незаконной стрельбы на 45%. Полиция Нью-Йорка - крупнейший клиент ShotSpotter. Патрульные Нью-Йорка получают сообщения о стрельбе прямо на смартфоны. Это позволило им сократить среднее время прибытия на место происшествия на 12%. Благодаря системе ShotSpotter полиция Милуоки за один год произвела 68 задержаний, полиция Денвера - 30. Понятно одно - сама по себе технология аудионаблюдения не может решить проблему насилия на улицах. Сенсоры могут лишь быстро сообщать копам о стрельбе - а как в итоге изменится статистика и раскрываемость преступлений, зависит уже от самих копов.

Ну и конечно, многим не нравится ситуация, в которой частная компания обвешала улицы крупных городов микрофонами и спокойно слушает и записывает всё, что происходит на улице. Можно ведь продавать силовикам не только сигналы о стрельбе, но и записи разговоров между определенными лицами... Много злых сценариев можно придумать здесь, но оставим это дело адвокатам приватности.

Почитать об этой интересной технологии можно по ссылкам ниже, а вот картинка, наглядно объясняющая, как это работает: https://timedotcom.files.wordpress.com/2017/09/shots-fired-2.jpg

http://www.businessinsider.com/how-shotspotter-works-microphones-detecting-gunshots-2017-6

http://time.com/4951192/shots-fired-shotspotter/

Что получится, если показать генеративной нейросети 25 тысяч портретов XIX века.

Это портреты несуществующих людей:

https://twitter.com/pleonard/status/914671877146206208

Я регулярно отписываюсь от источников контента, которые перестают меня интересовать, и заменяю их новыми. Полезное правило, работает в любой соцсети. Проверьте сами.

На VC как раз вышла неплохая подборка каналов на любой вкус. В списке есть и мой канал @brodetsky, и дружественный @denissexy про нейросети и VR/AR, и коллеги-конкуренты @techsparks и @addmeto с новостями техноиндустрии, и отличный @mediaskunk про медиа и продукт, и куча других интересных каналов, не только про технологии.

Время обновить подписки: https://vc.ru/26993-telegram-channels-opinions

Есть категории людей, для которых общение с другими - вербальное и невербальное - большая сложность. В частности, это люди с аутизмом, более общий термин - "people with social anxiety". На недавней конференции по робототехнике IROS 2017 японские ученые предложили, кхм, оригинальное технологическое решение этой проблемы. Это "mobile personal space" - черная кабинка на колесах, в которой можно спрятаться от некомфортного общения. Человек закрывается в кабинке, поговорить с ним можно через камеру и микрофон. Внутри кабинки - экран, на котором анимешный аватар собеседника в реальном времени копирует его мимику. Да, для многих людей даже смотреть в лицо собеседнику - уже дискомфорт.

Кабинка мобильна - чтобы поехать в определенном направлении, человеку внутри достаточно сделать движение в соответствующем направлении. Кабинка передвигается так на колесах, чтобы человек внутри неё всегда был в центре.

Результаты тестирования неоднозначные: когда разговор не складывался, все участники испытывали усиленное чувство ограниченности, грусти и страха общения. Но при этом сидя в кабинке аутисты говорили в два раза больше, чем обычно. Так что возможно, что-то в этой технологии есть.

https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/medical-robots/a-personal-space-robot-to-assist-people-with-social-anxiety

Если оставить за кадром тот факт, что это разработка для людей, у которых реальные медицинские проблемы, то это, конечно, благодатная тема для шуток. Уверен, многие хотели бы себе такую кабинку. Пришел на нудное мероприятие или в офис и сидишь себе в домике, никто тебя не беспокоит. Мечта интроверта!

Кстати, Сноуден давно выступает на разных конференциях с помощью телеробота: https://t.me/brodetsky/422

Родни Брукс - бывший директор лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) при MIT. В своем эссе он описывает 7 ошибок, которые допускают все, кто пытаются предсказать будущее ИИ.

1. Мы переоцениваем влияние технологии в краткосрочной перспективе и недооцениваем - в долгосрочной. GPS разработали в 1978 году для точного наведения снарядов армии США. В 80-х проект едва не прикрыли, а впервые технологию использовали по назначению только через 13 лет. Сейчас без GPS сложно представить нормальную жизнь. ИИ может ожидать такой же цикл развития. Но что считать долгосрочной перспективой? Брукс уверен, что это срок больше, чем считают большинство футурологов.

2. "Любая достаточно совершенная технология неотличима от магии". Если перенести Ньютона в наши дни и показать ему айфон, скорее всего он решит, что это что-то магическое. В этом проблема с воображаемыми технологиями будущего - мы наделяем их магическими свойствами и неограниченными возможностями. Это хорошо заметно на примере общего ИИ. При всех современных достижениях науки ученые пока не могут создать общий ИИ. Не все даже уверены в том, что это возможно. Тем не менее, многие люди ожидают, что общий ИИ обязательно будет создан и будет обладать неограниченными способностями. С такими аргументами нельзя спорить, это вопрос веры.

3. Люди путают производительность и компетентность. Компьютер может распознать на фотографии людей с фрисби. Но он не сможет ответить на вопросы вроде "Можно ли есть фрисби? Нормальная ли сегодня погода для фрисби?". Он умеет только описывать картинки. Часто люди, услышав, что робот или программа научились выполнять какую-либо задачу, обобщают это и считают, что теперь робот заменит и человека, выполняющего эту задачу. Но пока компьютерные системы заточены под узкие задачи. Человеческие обобщения здесь не работают.

4. Мы часто применяем по отношению к машинам "человеческие" слова: "мышление", "опыт", "сознание", "объяснять", "воображать", "учиться", "распознавать". Но в машинном мире эти слова имеют совсем другое, очень узкое значение. Это ведет к непониманию и переоцениванию возможностей ИИ.

5. Развитие технологий рассматривают как экспоненциальный процесс. Во многих случаях реальный график таких процессов - S-кривая, в которой экспоненциальный рост сменяется устойчивым плато. К примеру, процесс уменьшения транзисторов ограничен физикой - они уже настолько маленькие, что дальше некуда уменьшать. Увеличение объемов жестких дисков ограничилось с насыщением рынка - никому не нужен iPod на терабайт, сотни-другой гигабайт достаточно. А иногда экспоненциальные процессы просто не являются такими с самого начала. Прогресс в ИИ тоже может быть ограничен физикой или экономикой, или же не быть экспоненциальным.

6. В популярных фильмах будущее часто не отличается от настоящего кардинально. Люди живут среди человекоподобных роботов, но читают газеты и звонят по проводному телефону. Технологические прогнозы тоже страдают подобной узостью мышления. Неправильно представлять мир будущего как сегодняшний мир, к которому просто добавили общий ИИ. Такое упрощенное изображение можно использовать в дискуссиях, но с реальным будущим эти картинки не имеют ничего общего.

7. Прорывные технологии внедряются не сразу. На большинстве предприятий используют проверенные временем программы, руководствуясь принципом "работает - не трогай". Железо обновляют ещё медленнее. На заводах Tesla используют программируемые логические контроллеры - машины с самым продвинутым ИИ создают с помощью технологий 50-летней давности. Футурологи говорят о мире так, как будто он уже цифровой, стоит только создать новые эффективные ИИ-программы, и все производственные цепочки в момент перейдут на новый уровень. Это не так. Любые инновации в робототехнике и ИИ будут внедряться постепенно.

http://rodneybrooks.com/the-seven-deadly-sins-of-predicting-the-future-of-ai/

Сокращенная версия: https://www.technologyreview.com/s/609048/the-seven-deadly-sins-of-ai-predictions/

На Guardian - красивая интерактивная визуализация уловок, с помощью которых разработчики игровых автоматов удерживают пользователей. Ожидание неизвестной награды, ощущение почти выигранного джекпота, утешительные выигрыши, маскирующие проигрыш большей суммы - с помощью несложных психологических трюков гемблинговые компании превращают игроков буквально в собак Павлова. По статистике, в Австралии каждый шестой пользователь игровых автоматов страдает зависимостью. Гемблинг - очень циничная индустрия. И очень денежная.

https://www.theguardian.com/australia-news/datablog/ng-interactive/2017/sep/28/hooked-how-pokies-are-designed-to-be-addictive

Интересное видео - разработчики Google Pixel рассказывают о технологиях, с помощью которых работает его крошечная камера. Как подметил Лев Манович, в фейсбуке у которого я увидел это видео, камера - это настолько же компьютер, насколько набор линз. Возможно, сегодня это даже больше компьютер.

https://youtu.be/PIbeiddq_CQ

Gig economy (экономика подработок) - неоднозначная штука. С одной стороны, фрилансер сам планирует свой рабочий день, сам выбирает, с кем работать и за какой прайс. В то же время он лишён всех прелестей официального трудоустройства - отпуск, страховка, регулярная зарплата, нормированный рабочий день. Фрилансер никак не защищен трудовым законодательством, и описанная выше свобода часто выливается в работу на износ, по 10-12 часов, без выходных и прочих прелестей обычных наемных работников.

Uber - один из самых ярких примеров gig economy. Он даёт заработок миллионам людей по всему миру, и это прекрасно. Но при этом условия работы водителей Uber далеки от идеальных. Водитель может работать целую неделю и выйти в ноль; от этого страдают и американские водители, об этом же мне рассказывали многие киевские таксисты, которые поработали в Uber и вернулись в Uklon (местный аналог Uber). Там высокие комиссии (в Киеве около 20%), все издержки - ремонт машины, топливо - ложатся на плечи самих водителей, а еще Uber с помощью хитрого дизайна и поведенческой психологии заставляет водителей действовать в интересах компании, а не в своих интересах.

Financial Times смоделировали игру, которая прекрасно иллюстрирует это. Вы - водитель Uber. По ходу игры вам приходится принимать решения, перед которыми встают реальные водители Uber. Какую машину купить? Ехать ли в оживленный район, следуя подсказке Uber? Пожаловаться ли на пассажира, поцарапавшего машину? Ехать домой или спать в машине? Взять выходной или попробовать добить количество поездок до рекомендованного, чтобы получить бонус? В игре есть два уровня, на простом я заработал за неделю $700, на сложном - $600. Этого не хватило даже для того, чтобы заплатить за ипотеку. Все данные взяты из опросов реальных водителей, так что это не игра, это наглядный журналистский материал о заработках фрилансеров. А вы сможете выжить в условиях gig economy?

https://ig.ft.com/uber-game/

И обязательно почитайте отличный текст NYT о том, как Uber манипулирует водителями, заставляя их приносить компании больше денег: https://t.me/brodetsky/764

Инновационное вымогательство: в Китае уличные воры снимают с машин зеркала дальнего вида и оставляют записку с QR-кодом, куда владелец должен прислать выкуп. Заплатив выкуп в размере 50-100 долларов, владелец машины получает адрес тайника со своим зеркалом. Нет выкупа - покупай новое зеркало.

http://www.scmp.com/news/china/society/article/2114530/chinese-thieves-demand-cash-qr-code-return-stolen-wing-mirrors

А ещё китайцы с помощью QR-кодов дарят свадебные подарки, собирают милостыню и церковные взносы, идентифицируют стариков и домашних животных, покупают продукты, арендуют велосипеды и делают билборды кликабельными.

16 интересных применений QR-кодов в Китае: https://a16z.com/2017/08/11/qr-codes-in-china/

Интересное интервью с человеком, который сыграл огромную роль в победе Трампа на выборах. Это директор его цифровой кампании Брэд Парскал. Двухметровый бородач родом из Канзаса, Парскал начал сотрудничать с Трампом за пять лет до выборов - он делал сайты для бизнеса будущего президента. В 2016 он провел самую успешную цифровую кампанию в истории современных выборов, не имея опыта работы в политике. Именно его нужно благодарить за успех Трампа в интернете, а не хайпанувшую на этом "Кэмбридж Аналитику".

Несколько интересных фактов от Паскала:

— Главный инструментом его штаба стала микротаргетированная реклама на Facebook. Команда Трампа генерировала в день десятки тысяч рекламных объявлений с разными картинками, подписями и цветами, чтобы найти самые эффективные комбинации. Наверное, это самое масштабное A/B-тестирование в истории цифровой рекламы.

— Команде Трампа помогали специалисты из Facebook. Они объясняли Парскалу и коллегам нюансы таргетирования. Чтобы избежать утечек, в проект брали только тех сотрудников Facebook, которые придерживались респукликанских взглядов и поддерживали Трампа. Facebook предлагали аналогичные консультации и команде Клинтон, но получили отказ.

— Распиаренную психометрию от Кэмбридж Аналитики в кампании не использовали. Парскал считает, что это просто не работает. Оцените, как круто хайпанули хитрые британцы - их услуги теперь нарасхват.

— Цифровая кампания помогла не только привлечь избирателей, но и накраудфандить рекордные 240 миллионов долларов от обычных сторонников Трампа.

— Сам Трамп сильно недооценивал цифровую составляющую кампании. "ТВ - вот во что я верю", говорил он.

Есть там и про вмешательство России (Россия купила про-трамповской рекламы на $100 000; Парскал говорит, что ничего об этом не знал, иностранное вмешательство в выборы он не одобряет), и другие интересные штуки.

Превью, 5 минут: https://www.cbsnews.com/videos/parscale-tv-news-thought-i-was-a-joke/

Интервью, 15 минут: https://www.cbsnews.com/videos/secret-weapon/

Думаю, многим не хватало рейтинга украинских каналов в Telegram. Я сделал его ещё весной, для выступления на Львовском медиафоруме, но так нигде и не публиковал. Сегодня обновил его, и могу с уверенностью сказать, что это самая полная картина украинских каналов на данный момент. Рейтинг подтверждает стереотип об умной аудитории Telegram - в топе каналы для ITшников, маркетологов, дизайнеров. Есть и мемесы, и политота, и скидки-вакансии, и интересные личные блоги - каждый найдет себе канал по душе. Читайте, делитесь с друзьями, обновляйте свои подписки.

http://telegra.ph/ukrainian-telegram-channels-rating-04-15

Раньше люди заводили отношения преимущественно через "слабые связи" - знакомились с друзьями друзей, на работе, на районе, в общем новых людей находили через уже существующее социальное окружение. Интернет изменил всё - он позволил людям знакомиться и заводить отношения с абсолютными незнакомцами. Теперь онлайн-дейтинги - второй по популярности способ знакомства для гетеросексуальных пар (для гомосексуальных по понятным причинам первый).

Учёные из Великобритании и Австрии изучили этот вопрос и обнаружили, что с распространением дейтинговых сервисов количество межрасовых браков увеличилось в разы. Компьютерное моделирование социальных графов показало, что даже небольшое количество связей с "внешними" группами приводит к радикальному росту межгрупповых браков. Статистика подтверждает это - рост популярности межрасовых браков в США коррелирует с появлением дейтинговых сервисов (Match, OKcupid, Tinder). Значит ли это, что благодаря интернету в долгосрочной перспективе все расы на Земле смешаются? Не думаю. Но это исследование - отличная иллюстрация того, как радикально интернет меняет структуру нашего общества уже сейчас.

https://www.technologyreview.com/s/609091/first-evidence-that-online-dating-is-changing-the-nature-of-society/

Много интересной статистики про онлайн-дейтинги: https://t.me/brodetsky/365

Общался сегодня с ребятами из одного стартапа, связанного с глубоким обучением и 3D-моделированием. Их технология очень требовательна к вычислительным мощностям. Несколько месяцев назад они начали собирать свою вычислительную ферму. Но все видеокарты раскупали майнеры криптовалют, а те, что остались в продаже, стоили втридорога с доставкой из Америки. Пришлось арендовать вычислительные мощности в облаке. Вычисления обходились недешево - по $8 в час. Но потом стартаперы узнали, что майнеры, раскупившие видеокарты, зарабатывают на майнинге эфира приблизительно $6 в день. И договорились об аренде их ферм по прайсу $12 в день (в эфире). Теперь майнеры сдают свои фермы в аренду и зарабатывают на этом в два раза больше, чем на майнинге. А стартаперы получают офигенные вычислительные мощности за копейки. Лайфхак!

Наглядный материал о том, из чего состоят айфоны и сколько стоят их комплектующие (спойлер: самый дорогой - экран, $50): https://www.bloomberg.com/features/apple-iphone-guts/

А вот прикольное видео - чувак всего за $300 собрал полноценный iPhone 6 из комплектующих, купленных на рынке в Китае: https://strangeparts.com/how-i-made-my-own-iphone-in-china/

Что ещё почитать по теме:

Рассказ о крупнейшей китайской фабрике по сборке iPhone (спойлер: условия работы там очень нелегкие, работники находятся под постоянным давлением, нередки случаи суицида): https://t.me/brodetsky/851

Откуда берутся материалы, из которых состоит iPhone (спойлер: их за копейки и с риском для жизни добывают нищие жители стран третьего мира): https://t.me/brodetsky/910

История создания iPhone и история джейлбрейкинга: https://t.me/brodetsky/861

Победитель фестиваля «Каннские львы» в категории «Нативная реклама»

Помните смешного 3D-человечка, которого в DeepMind научили ходить, просто поощряя нейросеть за правильные движения? В OpenAI пошли дальше и научили виртуальных агентов заниматься сумо, футболом и другими спортивными активностями. Для тех, кто пропустил, вкратце: создаются виртуальные 3D-куклы, которые действуют в виртуальном пространстве по всем законам физики - падают, отталкиваются от земли, испытывают силу притяжения, трения и так далее. Их точные движения не программируют явно - вместо этого их поощряют за движения, которые приводят к правильному результату. То есть виртуальный человечек будет ползать, дрыгать конечностями и всячески колбаситься, пока не начнёт делать движения, похожие на те, которых от него ожидают разработчики. И так - пока не научится делать то, что требуется. А в этом эксперименте OpenAI награда постепенно заменяется соревнованием - то есть человечек постоянно пытается переиграть копию себя, улучшаясь с каждой итерацией.

Таким образом в OpenAI научили нейросети моделировать движения борцов сумо, футболистов и других спортсменов. Посмотрите, на этом видео смешные 3D-куклы выталкивают друг друга из круга, пробивают штрафные, ловят и убегают друг от друга: https://youtu.be/OBcjhp4KSgQ. Результат таких исследований, естественно, не ограничивается забавными видео. Полученные модели можно переносить на другие активности: к примеру, агент, обученный стоять на ногах в борьбе сумо, потом эффективно противостоял и виртуальному ветру. Для сравнения, агент, обученный просто ходить, под действием ветра падал. Это называется transfer learning, и это очень полезная штука - она позволяет обучать нейросети в одной обстановке и потом успешно применять их в другой, абсолютно незнакомой для них.

Подробности и ссылки на исходники: https://blog.openai.com/competitive-self-play/

И аналогичный проект бегущих человечков от DeepMind: https://youtu.be/hx_bgoTF7bs

Я даже запощу это отдельно

https://youtu.be/gn4nRCC9TwQ