http://penny.digitalglobe.com/ демо-классификатор уровня доходов населения по фотографиям из космоса. Баскетбол и парковки - все плохо, теннисные корты и вертолетные площадки - гораздо лучше!

К чему приведет такой дистанционный съем и обработка информации с необъятных просторов родины? - страшно представить. Налоговая открывает шампанское, черные лесорубы негодуют, старатели и прочие промысловики - паникуют. - пока только в прогнозах.

В Австралии новая напасть - частные компании получили доступ к большим объемам данных по школьникам/студентам, покрутили ручку и сделали "предсказатор" успешности студента. Предлагают теперь абитуриентам проходить предварительное тестирование и не тратить напрасно деньги/время если у них нет шансов. Так как основной фактор успеха - наличие подходящего социоэкономического бэкграунда, то все это выглядит немного людоедски, хотя и выгодно для университетов, не без того. Народ волнуется: http://www.zdnet.com/article/should-big-data-be-used-to-discourage-poor-students-from-university/

Китайская угроза: после того как Google AlphaGo выиграл у лучшего игрока в го (китайца) правительство пережило 'sputnik moment' - даже якобы забанили последние минуты прямой трансляции. После такого сюрприза (на самом деле раньше) китайцы разработали госпрограмму создания китайского AI - планы составлены, задачи определены, миллиарды долларов выделены, рассчитывают к 2020 догнать, а к 2030 перегнать США. Всё возможно. https://mobile.nytimes.com/2017/07/20/business/china-artificial-intelligence.html

Маленький привет от интернета-вещей: roomba планирует продать планы квартир (и данные об их чистоте/загрязненности) Амазону, Фейсбуку или Эппл - кто первый купит. Скорее всего в "пользовательском соглашении"(?) все ок. Такая же ситуация ждет нас со стиральными машинами, холодильниками, микроволновками, плитами и прочими кофе-машинами. Где проходит и будет проходить граница между личными данными и даннными коммерческой компании пока непонятно. https://thenextweb.com/insider/2017/07/25/irobot-wants-to-sell-your-floor-plan-data-to-amazon-apple-or-facebook/

Порно подарило нам - фотографию, кино, видео, цифровые фотки, мультимедийные смски, “виртуальную реальность” и конечно интернет: видеостримминг, чаты, платежные системы, CDN - you name it! Если когда-то AI будет создан, то как и запланировал Тьюринг, он будет выдавать себя за женщину.
В робототехнике прогресс дошел только до первых робо-кукл. Достаточно примитивные и дорогие, они все равно пользуются большим спросом. Early adopters заказывают их в Китае/Японии/США и это становится заметным явлением.
Из-за правила 34 эти куклы могут быть достаточно разнообразными. Например, в виде женщин, мужчин или детей. В UK за прошлый год таких анатомически точных “детей” конфисковали больше 100 штук на таможне, какое-то количество людей попало под следствие, одного человека даже арестовали.

Разумеется возникают вопросы:
1. Чем отличается кукла в образе взрослого человека от куклы изображающей ребенка? Чьи права и в какой именно момент нарушаются? Как это наказывать и почему?
2. Что делать если это кукла животного: крокодила или собаки? Воображаемого животного? Воображаемого существа? Вообще неживого объекта - зомби или микроволновки?
3. Нарушаются ли права роботов - если это робот изображающий взрослого человека? В какой момент?
4. Как это повлияет на личную жизнь и общественную нравственность?
5. Что делать с правом на образ - если с помощью AI кто-то найдет вашего живого “почти двойника” и получит его согласие на использование внешности для производства подобных роботов? А если эта внешность будет создана программой и будет _незначительно_ отличаться?

Вопросов как всегда много. Пока у нас тут программы шаговой доступности церквей реализуют, соседи по шарику ищут ответы: https://campaignagainstsexrobots.org

Один из первых комментариев: I wonder if there are ethical implications revolving around using life-like animatronics based on real people.

6 месяцев назад Google выкатил perspective api - 'простенький' сервис оценки токсичности того или иного текста/комментария. Очень удобно - засылаешь внутрь коммент от юзера и если он 'не очень', то ставишь на премодерацию. Недавно всякие альт-хейт-конспираси сайты начали жаловаться на серьезное падение поискового трафика - скорее всего это напрямую связано с их токсичным контентом. Сеошники уже волнуются, стараются оптимизировать свои сайты/тексты. Оруэлловщина приближается в гораздо более крупном масштабе, чем об этом принято думать. Такой сервис отловит все эти ваши 'Россия без Агутина' и вы НИГДЕ не сможете оставить такой комментарий. Даже если пробьетесь через фильтры (которые разумеется внедрят повсеместно), то страницу с вашим шок-контентом понизят в поисковой выдаче и её никто не найдет/не прочтет. Хм. [Черные сеошники потирают ладошки]. И это большая проблема - цифровой контент можно отцензурировать задним числом на любую глубину - прям до Платона и неандертальцев. Keep calm and be prepared. https://www.searchenginejournal.com/google-perspective-api/209836/

Пара слов о diversity и дискриминации:
с одной стороны, есть куча проблем с исходными данными - если данные изначально получены дискриминирующими людьми, то даже самые лучшие алгоритмы начнут радостно паковать за решетку всех неугодных - меньшинств, большинств и велосипедистов. С другой стороны - бездушные алгоритмы абсолютно не политкорректны и абсолютно не понимают, что иногда “нужно говорить то, что нужно говорить” - поэтому может вылезать неприглядная правда и вообще несмешные эффекты проявляться (см кейс google и gorillas теги). В любом случае, за этими всеми автоматизированными системами надо внимательно следить, а то можем оказаться в роли вот этого парнишки - https://twitter.com/nke_ise/status/897756900753891328/video/1

Китайская угроза (снова) :

1. у китайцев много лишних денег и они радостно инвестируют их в ai, в большем объеме, чем все остальные (см картинки по ссылке)

2. у китайцев много китайцев - поэтому много ученых, как утверждают китайцы - 50% всех приличных статей написано “этническими китайцами”.

3. у китайцев много данных: годами ведутся записи на каждого гражданина (которых на минутку больше 1 млрд) и государство охотно делится этими данными с частными компаниями.

4. много видео - камеры наблюдения, медицинские видео, петабайты видео - все можно обрабатывать и использовать.

5. там где американские компании готовы платить нормальным исследователям/ученым $500к в год, китайцы дают $1млн в год.

6. А что же в РФ спросите вы? - не надо задавать такие вопросы.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-08-14/china-s-plan-for-world-domination-in-ai-isn-t-so-crazy-after-all

Еще пример про “дискриминацию” - если в реальном мире женщины чаще фотографируются на кухне, а мужчины на стройке, то фотографий женщин на кухне получается больше, чем фотографий мужчин там же. Поэтому, если обучить сеть на этих фотках, то компьютер будет тегать фотки с кухни, как принадлежащие больше к женщинам, чем к мужчинам. Как жить дальше? Ведь если специально испортить наборы входных данных, что бы они отражали наши представления об идеальном гендерном балансе, то скриптик-то того - плохо работает.

Да и фиг с ней, с погрешностью, скажете вы, государство отрегулирует, общество надавит, все коэффициенты руками подкрутим - будет хорошо.
Но так не выйдет - большая часть всего этого добра доступна в опенсорсе (слава богу!), конкуренция высокая, и те кто будут подкручивать - проиграют тем, кто будет точнее отражать реальность.
https://www.wired.com/story/machines-taught-by-photos-learn-a-sexist-view-of-women/

Вечер перестает быть томным - японцы сделали прототип робота-могильщика для людей! Ладно, не могильщика, скорее это аналог попа, который проводит отпевание, только по буддийскому ритуалу. Но направление развития понятно. И лучше и дешевле и никаких денег мимо кассы! http://mashable.com/2017/08/26/pepper-robot-funeral-ceremony-japan/

Большая обзорная статья про гугловый/алфавитный waymo. Подробности, скриншоты, фотки, показать все что скрыто, цифры, комментарии от авторов софта - в общем - отличное чтиво для любого вечера. Судя про мелким деталям из текста - еще 3-5 лет работы до создания нормального автономного водителя, где-то между 9-м и 10-м айфоном.
Пара имен из текста: Dmitri Dolgov, Elena Kolarov.

https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/08/inside-waymos-secret-testing-and-simulation-facilities/537648

Про важность открытого кода (и побочные эффекты): Tait Brown, ux-дизайнер, собрал из готовых библиотек прототип многомиллионной системы по распознаванию номеров машин прям с видеорегистратора, без всяких ЦОДов, облаков и прочего.

Тысячи подобных мистеров Браунов что-то пилят на коленке и контрибьютят обратно в опенсорс. Именно поэтому скорость этой революции будет намного быстрее, чем научной революции, или там промышленной революции.

https://medium.freecodecamp.org/how-i-replicated-an-86-million-project-in-57-lines-of-code-277031330ee9

А что у нас тут? а у нас тут прекраснейшая обзорная статья по computer generated music. С примерами. С примерами звучания. Обязательно понажимайте на play, пройдитесь по ссылкам. Самое то что нужно, вечером в пятницу.

Качество подобной музыки уже вполне достаточное для фонового прослушивания. Думается, что будущее за подобными автоматически сгенерированными треками на базе ваших личных предпочтений. Берем базу прослушиваний с спотифай, делим народ на пару тысяч “похожих” групп (так делает нетфликс при подборе рекомендаций), и на базе всех прослушанных этой группой треков (как + так и -) синтезируем им еще хххххх треков. Смотрим фидбек и лайки/дизлайки, улучшаем алгоритм.

Внимание вопрос - а вот как быть с авторскими правами? что если ваш синтетический голос будет петь _очень_ похоже на какого-то известного человека? ну или музыкальный стиль будет - ОЧЕНЬ похож. До степени обмана музыкального критика. А если патентные тролли нагенерируют 1005000 часов всей возможной популярной музыки, опубликуют и авторские отчисления просить начнут?

https://medium.com/artists-and-machine-intelligence/neural-nets-for-generating-music-f46dffac21c0

отсюда https://www.wsj.com/articles/secretive-apple-tries-to-open-up-on-artificial-intelligence-1504436401

Все основные проблемы собраны в одном прошлогоднем, но очень хорошем, обзоре.
tl;dr: богатые белые мужчины с техническим образованием получат бонусы от ai во всех сферах жизни, остальные - нет.

Вы, наверно уже видели перевод новости про “американские ученые разработали алгоритм по определению геев”. Конечно, это полная ерунда. В том смысле, что это не новость. Не разработали алгоритм, а натренировали нейросетку на готовых данных. Такое можно было сделать и пять лет назад - просто не у всех были источники в десятки тысяч фотографий подтвержденных геев.
https://www.theguardian.com/technology/2017/sep/07/new-artificial-intelligence-can-tell-whether-youre-gay-or-straight-from-a-photograph Так что это не очень новая новость. Примерно год назад были первые сообщения про нейросетку, которая “случайно натренировалась выявлять 3,5% подозрительных мужиков” - в одной азиатской стране. Как оказалось - все это были геи. Хотя “разработчик такого не планировал” и “мы вас об этом не просили”. И вот такое будет происходить все чаще.
Так же прошлой осенью всплыла история с идентификацией трансгендеров по фотографиям - т/е/ в принципе они продолжают быть узнаваемыми даже после гормональной терапии (https://www.theverge.com/2017/8/22/16180080/transgender-youtubers-ai-facial-recognition-dataset). Пластические операции тоже не сильно помогут замаскироваться (https://www.theverge.com/2017/9/6/16254476/facial-recognition-masks-diguises-ai).

Какие перспективы? - Перспективы интересные. Что если взять и натренировать нейросеть по фоткам и геному? Как минимум часть генов она определит - ведь мы же как-то определяем? И вот это нам всем грозит в ближайшем счастливом будущем.

если учителям будут платить $100+тыс, то женщин в образовании станет гораздо меньше. the same with ai. $1м в год гарантирует недостаток женщин в этой области в ближайшие годы.