Разбавлю новости с CES еще парой прогнозов на 2018. Первый - на тему безопасности и новых направлениях атак от MIT Technology Review (и опять-таки обращу внимание, что он вышел буквально за день до темы с уязвимостью процессоров).

1. Еще больше больших утечек данных. С отдельным фокусом на данные о поведении людей (например, в интернете).

2. Вымогательства в облаке. Новая большая цель в 2018 - облачные бизнесы, предоставляющие сервисы и инфраструктуру для разных компаний.

3. Вооружение ИИ. Безопасники и исследователи используют машинное обучение для предсказания атак. В какой-то момент хакеры должны взять на вооружение те же технологии. От фишинга с персонализированными сообщениями до помощи в дизайне зловредов.

4. Кибер-физические атаки. Больше угроз электрическим сетям, транспортным системам и другим критическим узлам физической инфраструктуры.

5. Майнинг криптовалют. Наибольшая угроза не кража самой криптовалюты, а кража вычислительных мощностей.

6. Хакинг выборов (снова!). Помимо фейковых новостей и постов, под угрозой также электронные системы голосования.

https://www.technologyreview.com/s/609641/six-cyber-threats-to-really-worry-about-in-2018/ #security #future #predictions

Второй прогноз на 2018 - от Alex Honchar про развитие ИИ в двух частях: для исследователей и разработчиков.

Для исследователей:
1. Открытость науки
2. Лингвистические модели без параллельных корпусов
3. Прогресс в понимании видео
4. Мультизадачное и мультимодальное обучение
5. Обучение с подкреплением - продолжение темы игр
6. ИИ, объясняющий, как он работает
7. Безопасность ИИ - больше не игрушечная проблема
8. Оптимизация - выход за пределы градиентного спуска
9. Геометрическое глубокое обучение для 3D и графов
https://blog.goodaudience.com/ai-in-2018-for-researchers-8955df0caaf9

Для разработчиков:
1. GAN'ы и фейки
2. Единый формат для всех нейронных сетей
3. Развитие зоопарка (готовых моделей)
4. AutoML, замещающий пайплайны (проектирования сетей)
5. Формализация умного стека
6. Голосовые приложения
7. Чуть более умные боты
8. Анализ серий на новом уровне
9. Оптимизация поверх "встроенных" параметров
10. Торможение хайпа
https://medium.com/swlh/ai-in-2018-for-developers-2f01250d17c

В статья по ссылка много примеров и отсылок с соответствующим публикациям. #future #forecast #AI

Еще немножко рефлексии по следам CES, на тему VR. Мы сейчас наблюдаем интересный поворот в мобильном VR. Помните все эти кардборды и сотни разнообразных шлемов, в которые нужно было вставлять мобильный телефон? И у нас как-то устаканилась связка "мобильный = вставить смартфон".

Так вот вокруг платформы Daydream от Google (аналогично Oculus Go) случилось следующее. Сначала Google сделал платформу, которую можно гонять, тестировать и т.п. с мобильного устройства. Так мы получили первую волну интереса, проникновения, тестирования и .т.п. Потом там, внутри смартфона (и Android), созданный опыт упаковали в отдельную оболочку. И вот теперь мы наблюдаем поколение устройств, в которые вшиты эта оболочка и все необходимое железо. Без всяких мобильных телефонов.

Пример - Mirage Solo от Lenovo, сделанный на том же чипсете Qualcomm Snapdragon 835, который мы видим сегодня в топовых смартфонах. Там же новая технология inside-out трекинга от Google - WorldSense, не требующая внешних трекеров. Там же дополнительные камеры для съемки 180-градусных сцен.

В общем, есть большое подозрение у меня, что шлемы со смартфонами — это лишь промежуточный этап. https://www.engadget.com/2018/01/09/lenovo-mirage-solo-hands-on/

#vr #daydream #future

Продолжая тему влияния ИИ на развитие общества. Наши коллеги из AI&Research (Microsoft) написали книгу: "The Future Computed: Artificial Intelligence and its role in society" (Eng).

Три ключевые темы:
* Будушее искусственного интеллекта
* Принципы, политики и законы для ответственного подхода к ИИ
* ИИ и будущее рабочих мест

https://blogs.microsoft.com/blog/2018/01/17/future-computed-artificial-intelligence-role-society/
Книга доступна бесплатно, прямая ссылка: https://msblob.blob.core.windows.net/ncmedia/2018/01/The-Future-Computed.pdf
Дополнительные материалы: https://news.microsoft.com/futurecomputed/

#ai #future #social #responsibility

Сегодня начнем с футуризма. Помните разные картинки из прошлого века, в которых пытались предсказать 21 век? Там где машинки летают по воздуху или пассажиры все в индивидуальных капсулах и т.п. Digital-агентство AQKA по следам всемирного экономического форума решило пофантазировать на тему профессий будущего и, в частности, некоторых некоторых новых профессий, которые реинкарнируются через автоматизацию. https://www.technologyreview.com/s/610155/artists-envisioned-the-future-of-work-and-the-results-are-pure-fantasy/ #future

Наши коллеги совместно с аналитической компанией PSFK подготовили исследование по сценариям применения AI в ритейле. Циферки, стратегии, болевые точки и вот это все. Важно: отчет бизнесовый, не ждите там технических деталей. https://info.microsoft.com/FutureofRetailReport.html #ai #retail #future

Немножко футуризма - одноименное издание Futurism сделало небольшую инфографику на тему будущих технологий вплоть до 2055 года. Я лично думаю, что часть из этого может случиться сильно раньше. https://i0.wp.com/analyticsweek.com/wp-content/uploads/2017/01/futurism_things-to-come.jpg?ssl=1 #future #futurism

Не знаю, куда приведет эта история в будущем, но мне она кажется одновременно ожидаемой, заманчивой и неожиданной. Примерно также я пару дней назад удивился новости от Apple, что они, вроде как, собираются построить медицинский центр для сотрудников (особенно критично с учетом стоимости мед.услуг в штатах) и заодно тестировать там разные алгоритмы, устройства и т.п. Я тогда подумал: "Круто! Apple еще больше шагает в сторону медицины!"

Так вот новость: в нашем облаке Microsoft Azure появился первый геномный сервис (Microsoft Genomics), реализующий в облачной модели несколько алгоритмов, критичных для анализа генома. Почему это ожидаемо? Я знаю, что лаборатории MSR (теперь AI&R) давно занимаются алгоритмами в этой области, недавно у нас было несколько новостей на тему использования облачных мощностей для борьбы с раком и другими заболеваниями и т.д. Реализация неиболее необходимых алгоритмов в облаке, с ускорением и масштабированием — насущная потребность исследователей, лабораторий и т.п. Конечно, при это важно учитывать чувствительность обрабатываемых данных, поэтому отдельное внимание уделяется сертификации инфраструктуры с точки зрения надежности и безопасности.

Почему заманчиво? Потому это одна из фундаментальных инициатив, приближающих (хочется надеяться, светлое) будущее, за счет обеспечения доступа к новым технологиями большему числу людей. Та самая демократизация, и не важно, мы говорим про AI, квантовые вычисления или геномику. Почему неожиданно? Ну вот как-то не ждешь, хотя и надеешься, что будущее будет разворачиваться так быстро. Я думаю, лет через пять будет вполне обыденной вещью программирование отдельных процедур на Q# и еще каких-нибудь на (еще не изобретенном) G# и т.п., не говоря уже о массе прорывов и новых применений.

https://blogs.microsoft.com/ai/cloud-based-tools-for-genomics/ (Azure: https://azure.microsoft.com/en-us/services/genomics/)
#future #genomics #cloud

На прошлой неделе в Техасе закончилась большая конференция SXSW. Lolita Taub делится в Hackermoon ключевыми выводами на тему криптовалют и блокчейна:
1. Мир без доверия: никто никому не верит. Когда спрашивают, зачем нужен блокчейн, один из популярных ответов — решить проблему отсутствия доверия (тут даже придумали термин trustlessness). Гипотеза в том, что прозрачные и распределенные системы могут создавать фундамент для доверия. Соответственно запрос на доверие заменяется запросом на верификацию.
2. Кейсы: финансы, цепочки поставки и здравоохранение. Если оставить за скобками внимание к "крипте", основное внимание к корпоративном сегменте приковано к этим трем областям.
3. В чем бизнес-ценность блокчейнов? Масса шуток про добавление слова "блокчейн" в название, анонсы и т. п. как способ роста стоимости активов. Как материализовать ценность от внедрения решения именно на блокчейне — все еще большой вопрос (хотя есть растущий список перспективных кейсов).
4. Оценка ценности "крипты". Много спекуляций на тему заработков на криптовалютах: от более стабильного средства инвестирования для развивающихся рынков (в том числе как способ формирования доходной части населения) до поиска новых направлений для инвестирования.
5. Почему интерес к блокчейну продолжает подогреваться? Ключевой ответ — FoMO (синдром упущенной выгоды). Компании боятся, что они останутся за бортом волны изменений, поэтому они вынуждены смотреть на блокчейн. Спасение в здравом смысле и критичном мышлении.
6. Разрастание "секты" блокчейна. Блокчейн сообщества, чтобы быть успешными, стремятся к объединению и сотрудничеству. Не удивительно, учитывая, что самая идея внедрения блокчейна предполагает координацию множества игроков.
7. Люди игнорируют блокчейн, потому что не понимают. Но хотят быть в деле. В большинстве случаев мы не готовы ответить на вопрос "может ли блокчейн решить вот эту проблему", особенно, если никто не понимает, что такое блокчейн. При этом все хотят узнать еще, подробнее, понять, как им быть в теме, чему учить, чему учиться и т.п.
8. Что случится с блокчейном, когда придут квантовые вычисления? Ответ: узнаем, когда придем в будущее с квантовым компьютером.
9. Опыт пользователя блокчейна ужасен. Все испытывали боль, заводя свой первый крипто-кошелек. Что делать? Нанять кого-то, кто понимаем в UX.
10. Взлет приватных блокчейнов. Публичные блокчейны не выгодны корпорациям, так как слишком дороги, хотя и находят свое место в стартапах и ICO.

https://hackernoon.com/sxsw-2018-10-crypto-blockchain-takeaways-d9c397b887e4 #blockchain #future

Сегодня пара заметок про подходы дяди Илона и дяди Безоса. Первая статья сходу, с заголовка, говорит вам: будьте готовы потерять свою работу, если не выучитие вот этот один навык. И сразу отмечает, что ему следуют и Безос, и Баффет и даже Маск, поэтому будьте внимательны!

Многих лидеров успешных компаний часто спрашивают: "Что изменится в следующие 10 лет? Во что нам инвестировать?" Кто-то может начать перечислять модные технологии. Но как быть уверенным, что они и дальше будут на взлете? Тот же ИИ пережил две большие "зимы" падения интереса.

Автор статьи, Michael Simmons, рассказывает, что пообщавшись со множеством успешных инвесторов, заметил контринтуитивный паттерн. Надо начать с того, что сам по себе вопрос "что изменится" неправильный. Джефф Безос говорит, что правильный вопрос: "Что не изменится в ближайшие 10 лет?" Например, навряд ли через 10 лет покупатели будут хотеть сделать сервис медленее, а разнообразие меньше. Все как раз наоборот и в этом мы можем быть уверенными. Это и есть то, куда надо вкладывать свою энергию.

Интересный факт: в 2012 Kauffman Foundation провели исследование и, согласно их подсчетам, оказалось, что в сумме венчурная инвестиция до сих пор не вернула инвестиции, вложенные с 1997 года. Возможно, фокус на трендах не всегда правильная точка приложения усилий?

Почему предсказания будущего не работают для инвестирования? Howard Marks, один из самых успешных инвесторов описывает это так: 1) самые очевидные ставки собирают наибольшую конкуренцию, что делает их менее выгодными, 2) удача и случайность - большие и неизбежные факторы, 3) быть постоянно правым сложнее, чем кажется, 4) даже если вы угадаете с направлением, вы наверняка ошибетесь со временем.

Поэтому Уоррен Баффет инвестирует в основном не в крутые технолические стартапы, а в направления, в которых основы не изменятся или будут менять медленно (например, Geico, Coca-Cola, American Express).

Что же делать вместо предсказаний будущего? Еще раз: фокусироваться на областях, которые практически гарантированно будут иметь ценность в будущем, несмотря ни на что. Еще одна выжимка из этой мысли: фокусироваться на стабильном знании — это мощный подход для жизни в целом. Автор называет это "основной техникой".

Большая часть знаний имеет переходный и временный характер и соответственно, они быстро устаревают. Основы, или долговременные знания, базируются на фундаментальных принципах и ментальных моделях и могут применяться ко многим контекстам.

Тут автор приводит в качестве примера подход "главных (первых) принципов", в части используемый Илоном Маском (см. также следующую статью). Так кто-то изучает нейронные сети мозга, кто-то сети социальных отношений, а кто-то компьютерные. Но в основе — понятие сетевых механизмов, паттернов и т.п. Надо фокусироваться на них.

Резюме: 1) стройте дерево долгосрочных (фундаментальных) знаний, 2) адаптируйтесь к любому будущему быстро и с успехом, 3) быстрее понимайте, что случилось и что это означает, 4) сокращайте риски инвестирования в области, которые не выйдут победителями.

https://medium.com/the-mission/be-prepared-to-lose-your-job-in-the-future-if-you-dont-learn-this-one-skill-now-8a87ade2a268 #future #thinking

Вторая история — про первые принципы, подход, по слухам, часто применяемый Илоном Маском, а до него многими другими известными мыслителями (вплоть до Аристотеля и, возможно, дальше).

Одна из историй в разрезе деятельности Маска выглядит так: ракета для запуска спутника в космос стоит до $65 миллионов. "Я стараюсь смотреть на вещи с точки зрения физики, — сказал Маск в одном интервью. — Физика учит докапываться до основ (первых принципов), а не исходить из аналогий. И так, из чего сделана ракета? Аэрокосмические сплавы аллюминия, титан, медь и углеродные волокна. Сколько стоят эти материалы на открытом рынке? 2% от стоимости ракеты."

Все остальное — добавленная стоимость, связанная со сложностью технологии, процесса и т.п., но на этом можно играть, снижая последовательно стоимость запуска.

—
Первые принципы — это базовые гипотезы, которые не могут быть разложены на другие составляющие. "Думать в первых принципах" — это веселый способ сказать "думать как ученый". Ученый начинает с вопросов вроде: "В чем мы действительно можем быть уверены?" Рене Декарт применял похожий подход, который мы сейчас называем Cartesian Doubt (принцип сомнения Декарта). В нем он последовательно сомневался во всем до тех пор, пока не оставалось ядро, которое было несомненной правдой.

На практике, не обязательно закапываться так глубоко. В повседневной жизни достаточно копать на один-два слоя глубже, чем большинство людей.

Сложность, однако, в том, что мы обычно стараемся оптимизировать форму, а не функцию. Например, дороги, сумки, колеса и телеги были еще во времена Древнего Рима. Но только в 70х годах прошло века догадались прикрутить колеса к чемодану.

Как следствие, когда мы пытаемся думать о будущем, мы стараемся спроецировать форму, а не функциональность. Например, летающие машины уже есть (самолеты, вертолеты), но люди ожидают что летать будут именно их обычные машины. Это и есть перенос аналогии, о котором говорит Маск.

Первое (форма) дает постепенные улучшения. Первые принципы позволяют отказаться от давления формы и отталкиваться от функциональности. Соответственно, фокус смещается на цели (чего вы хотите достичь), функциональные задачи и т.п.

Но чтобы не было иллюзий: инновации в любом случае требует экспериментов и эволюционного развития. Прежде, чем первые разгонные блоки SpaceX начали возвращаться, прошло огромное количество симуляций, экспериментов и неудачных попыток. Первые принципы позволяют повлять на направление этих итераций, изменить траекторию развития.

https://medium.com/the-mission/first-principles-elon-musk-on-the-power-of-thinking-for-yourself-8b0f275af361 #future #thinking

Сегодня смотрим российский финал Imagine Cup. Пришёл просто посмотреть, а посадили в жюри судить. https://m.habrahabr.ru/company/microsoft/blog/353508/ #students #cosmos #future #innovation

Tom Hulme (главный партнер в Google Ventures) рассказывает, что детей нужно учить креативности, а не программированию. Потому что машины будут кодить лучше.

1. Наша образовательная среда должна помогать детям научиться использовать воображение для создания оригинальных идей и значений. Креативность в широком смысле - от искусств до математики.
2. Каждая работа, включающая повторяемость находится под риском уничтожения. Нужно готовить детей к "ролям, которые сложно автоматизировать". Но опять-таки, это не исключает необходимости базовых знаний.
3. Больше не будет одного на всю жизнь интенсивного периода обучения, поэтому важно привить детям любовь к изучению (как процессу).
4. Сегодня уже не очевидно, нужно ли учить детей кодить. Важно понимать, как устроены языки и алгоритмы, но скоро сам код будет писаться машинами.
5. Также не очевидно, нужно ли учить второй, третий и т.п. языки. Машины будут переводить в реальном времени лучше. Но знание языка как способ понять мышление других народов — ценно.
6. В дополнение к креативности - важны критическое мышление и цифровая грамотность. Выбор источников информации, умение задавать непредвзятые вопросы.
7. Фильтрующие (социальные) пузыри, когда мы общаемся с теми, кто похож на нас, приводят к формированию дыры в эмпатии. Это удобно, но столь же опасно, потому что мы перестаем понимать друг друга и человечество.

www.wired.co.uk/article/children-coding-education-change-machine-learning-ai-creativity #future #kids #creativity

Чем может заниматья мозг евангелиста за 3.5 часа до выезда на очередное мероприятие в воскресенье ночью?
Правильно! Дописывать очередную безумную статью!

Встречайте, моя новая исповедь про будущее, коридор сингулярности (не спрашивайте!), матрицы Кипмана (почти того самого!), лаборатории антиболи (хорошо, что не наоборот!) и барьеры инертности (надеюсь, что не про вас с нами!).

https://medium.com/@kichinsky/коридор-сингулярности-матрица-кипмана-барьеры-инертности-и-лаборатории-антиболи-bf10e46b7d6b #future #foresight #matrix