интересные попытки рисовать города будущего, исходя из пессимистично-реалистичных предпосылок, что людей в городах будет все больше, денег на все время растущую в цене недвижимость у большинства не будет, нехватка земли, чудовищное уплотнение и перенаселенность, плюс вот эта избавления от собственности как таковой. мир в итоге похож одновременно на Муравейник и Мост отца нашего Уильяма Гибсона, в любви к которому авторы честно признаются

https://sociable.co/technology/how-ai-iot-and-nanobots-can-aid-parasitic-architecture-in-crowded-cities/

главное направление - "паразитическая архитектура" (parasitic architecture), разного рода законные и не очень "дополнения" к зданиям и городам, от любимых жителями хрущевок балконов на первых этажах до бразильских фавел или гонконгского района Коулун (Гонконг вообще любим урбанистами как действующий прототип города будущего, потому что в нем уже есть весь набор проблем)

Институт Передовой Архитектуры Каталонии (The Institute for Advanced Architecture of Catalonia) создал модель развития другого, пока более благополучного района Гонконга - Шам Шуй По - предлагая дополнить и надстроить существующие в районе здания системой зданий-паразитов - динамической, масштабируемой, в которой все связано интернетом вещей, обслуживается нанороботами, производящими все, что нужно, и даже можно завести себе голографического щенка.
проект называется Flux Haus

здесь видео https://vimeo.com/340158280
здесь подробнее http://www.iaacblog.com/programs/flux-haus/

проект очевидно сырой и фантазийный, но урбанистов занимает сама идея: что если у человека не будет дома вообще, не в смысле собственного, а и арендованного тоже. можно ли носить дом с собой и устраивать его там и тогда, когда хочется. понятно, что у бездомных уже сейчас есть low tech решения - палатки, картонные коробки, вещи в тележке из магазина и прочее, но можно ли быть бездомным и жить комфортно?

и здесь появляется все та же идея структур-капсул, прикрепляемых к хостам - существующим стационарным домам. правда, чтобы идея полноценно работала, капсулы должны подключаться к выведенным, к примеру, на внешнюю стену коммуникациям (электричество, вода, канализация). правда, в будущем они ведь могут быть автономными, допустим. а владелец хоста получает деньги за каждое подключение, чтобы ему было интересно

или (в статье этого нет, но я тоже латентный урбанист) домами могут быть беспилотные авто, которые утром отвезли человека на работу, потом беспилотно уехали в промзону, где сбросили отходы, заправились свежей водой, электричеством, продуктами, скачали обновления, забрали хозяина с работы и уехали в многоэтажный паразитический гараж, где человек в этой машине и проведет ночь

тут, правда, вопрос, зачем ему в личной комфортной и подключенной к 9G капсуле вообще куда-то ездить, но тут стучат в дверь и пора просыпаться #parasite

вот так китаянки занимаются реселлом недорогой одежды — СОРОК телефонов, каждый с отдельным лайвстримом
как тебе такое, themarket?

8 тезисов о цифровой слежке

Прочитал хороший текст. Большинство примеров из американской действительности, но мысли правильные. Автор — соосновательница стартапа fast.ai, который занимается популяризацией и демократизацией нейросетей и машинного обучения.

1. Слежка может использоваться для нарушения прав человека и даже геноцида

Нацисты использовали компьютеры IBM для учёта заключенных в концлагерях, а директор компании даже получил от Гитлера медаль "За службу Рейху". Более свежий пример — цифровой концлагерь уйгуров в китайском Синьцзяне.

2. Данные часто используют не в тех целях, для которых их собирали

Опять Гитлер: данные из переписи населения 1933 года были использованы затем для геноцида евреев. Сейчас авторитарные правительства могут использовать в своих целях, к примеру, данные о пользователях интернет-компаний или логи провайдеров.

3. Данные часто содержат ошибки, а механизмы обработки этих данных не предусматривают возможности исправления ошибок

В базы преступников вносят младенцев. Кредитные истории людей содержат ошибки, которые затем напрямую влияют на их финансовые возможности. Обычный человек не может узнать, какие базы хранят данные о нём, найти там ошибки и исправить их.

4. Слежка обычно не подразумевает отчетности и ответственности — те, кто собирает данные, ни перед кем не отчитываются

Полицейские программы массового наблюдения обычно внедряют без публичного обсуждения — люди спокойно ходят по улицам и даже не знают, что кто-то записывает и анализирует их движения. В Нью-Орлеане такая программа работала шесть лет — и о ней не знали даже члены городского совета.

5. Слежка меняет поведение людей

Протестующие в Гонконге стали пользоваться наличкой вместо электронных проездных, чтобы не оставлять цифровой след; полиция использует видеосъемку во время протестов, чтобы охладить пыл протестующих. Люди корректируют своё поведение, если знают, что находятся под колпаком. То, что надо авторитарным властям.

6. Слежка больше влияет на маргинализированные группы

Иммигранты, бедные и цветные граждане больше других потерпают от слежки. Чтобы подать заявку на медицинское обслуживание, малоимущие граждане должны отвечать на унизительные вопросы, жертвуя приватностью своей частной жизни. Current public benefits programs ask applicants extremely detailed and personal questions and sometimes mandate home visits, drug tests, fingerprinting, and collection of biometric information… Employers of low-income workers listen to phone calls, conduct drug tests, monitor closed-circuit television, and require psychometric tests as conditions of employment.

7. Приватность данных — это общественное благо, как качество воздуха или доступность питьевой воды

Данные преваращаются в знания, когда их много. Вспомните историю о том, как маршруты бегунов в фитнес-приложении раскрыли местоположение военных баз. Приватность данных — коллективная проблема, которую нельзя решить, полагаясь на выбор миллионов отдельных индивидов. Эта проблема требует коллективного решения.

8. Мы не обязаны принимать слежку как должное

Многим не нравится слежка, но мало кто думает, что с этим можно что-то сделать. На самом деле есть успешные примеры коллективного действия граждан против слежки: в Лос-Анджелесе свернули неэффективную программу "предиктивной" охраны порядка, а в нескольких городах местные власти запретили полиции использовать технологию распознавания лиц.

У приложения TikTok уже больше миллиарда скачиваний по всему миру, но большинство людей старше пятнадцати лет совершенно в нём не разбираются. Во всяком случае, для меня это какой-то параллельный мир.  

Я читал много разных текстов про Тик-Ток, но на дня в журнале The New Yorker вышел, пожалуй, лучший. Огромный лонгрид в лучших традициях нью-йоркерской расследовательской журналистики. В тексте поднимаются такие темы, как:

- история роста Тик-Тока и особенности его агрессивного маркетинга

- как Тик-Ток фактически подкупил правительство Индии, чтобы его там не запретили

- как приложение взаимодействует с инфлюэнсерами и музыкантами (вы ведь знаете, что песня "Old Town Road", побившая все рекорды по нахождению на первом месте в чартах, «взлетела» благодаря Тик-Току?)

- как оно влияет на музыкальную индустрию (молодые музыканты адаптируют треки под тик-токовский формат и по времени, и по настроению)

- как команда Тик-Тока манипулирует новостной повесткой, чтобы пользователи видели только позитив и им было приятно прокрастинировать в приложении

- как сервис сотрудничает с китайским государством и цензурирует антиправительственный контент про протесты в Гонгконге и геноцид уйгуров

- как во всём этом помогает искусственный интеллект и машинное обучение.

Показательны опасения автора материала: что, если огромный массив информации, собранный о сотнях миллионов американцев и европейцев, будет использован китайским правительством с каким-нибудь злым умыслом? Вопрос остаётся открытым.

newyorker.com/magazine/2019/09/30/how-tiktok-holds-our-attention

#тренд_мастрид #техно_мастрид

Google создал и опубликовал большой датасет дипфейков. Специально нанятые актёры записывали видео с речью, затем к ним применили технологию "замены лиц" и получили тысячи дипфейков. Теперь на этом датасете можно обучать и тестировать алгоритмы обнаружения дипфейков. Которые могут стать неотличимыми от обычных видео очень скоро. А возможно и уже стали — посмотрите видео на этом канале.

поскольку нормальных людей пугает перспектива вживлять себе железо, стекло или углепластик вместо здоровых органов, все больше внимания неинвазивным способам превращения себя в киборга, сверхчеловека или человека с дополненными возможностями

есть, например, старая идея наделять людей ночным видением без помощи сторонних гаджетов, а закапывая в глаза раствор, который позволит обычным человеческим глазам лучше видеть в темноте

еще в 2015 году группа биохакеров под названием Science for the Masses (Наука для масса) разработала химический коктейль из хлорина Е6 (е  шесть, светочувствительное вещество, его получают из водорослей и используют для лечения нарушений сумеречного зрения), инсулина, диметилсульфоксида и солевого физраствора

добровольцу из группы закапали в конъюнктивальный мешок три дозы коктейля, после чего вставили в глаза темные линзы, чтобы защитить от яркого дневного света. затем на нем был проведен ряд тестов, которые показали серьезное улучшение способности человека видеть в условиях низкой освещенности

https://io9.gizmodo.com/this-biohacker-used-eyedrops-to-give-himself-temporary-1694016390

но это биохакеры, что возьмешь, их тогда еще заплевали за то, что эксперимент мог нанести ущерб здоровью испытуемого, и вообще эти парни - не настоящие врачи, давайте прекратим подобные фокусы. но вот уже подобные исследования начали проводить гораздо более серьезные организации

исследователи медицинской школы Массачусетского университета и китайского Университета науки и техники в Хэфэй вводили в глаза мышей наночастицы, которые превращали инфракрасный свет в видимый и позволяли этим мышам ориентироваться в темном лабиринте гораздо лучше мышей без инъекций. наночастицы связывались с фоторецепторами в сетчатке глаз мышей и обеспечивали им "ночное зрение" на срок до 10 недель без каких-то замеченных побочных эффектов

исследованием очень интересуется министерство обороны, так что в ближайшее время стоит ждать испытаний на людях

https://www.stripes.com/news/us/troops-of-the-future-may-ditch-night-vision-goggles-in-favor-of-eye-injections-to-see-in-the-dark-1.597052

Вчера Amazon представила целую партию новых девайсов, среди них умные очки, наушники, кольцо и даже трекер для собак. Но в СМИ о них пишут сдержанно – никто не ждет от компании hardware-революции.

Железо вообще не самая сильная сторона Amazon – многие продукты копируют существующие разработки и визуально ничем не отличаются от дешевых noname-товаров из Китая.

Но презентации Amazon – это не про электронику, а про маркетинговую стратегию, которая становится все более очевидной. Компания хочет оснастить все подручные устройства голосовым помощником Alexa. Для этого она готова подстроиться под любого клиента и вложить любые деньги.

Отсюда – целая линейка колонок и смарт-дисплеев Echo всех категорий и размеров. Amazon встраивает Alexa даже в автомобили, розетки и микроволновки, ночники, очки и кольца.

Очки, кстати, выглядят особенно странно – какая еще компания статнет выпускать в 2019 году оправу исключительно с голосовым интерфейсом без камеры, дисплея и AR-функционала? Зачем это нужно? Чтобы сопровождать пользователя вне дома.

Если условные Apple или Google знают, куда ходят пользователи и как они проводят время вне дома, Amazon остается только догадываться. Amazon уже “захватила” гостиную, спальню и кухню, а носимые смарт-устройства помогут ей выйти за пределы дома и компенсировать потери от упущенных возможностей на рынке смартфонов.

Собранные данные компания использует, чтобы монетизировать способности голосового помощника и эффективнее продавать свои товары. Как пишет One Zero, сегодня Alexa – это постоянно включенный портал в онлайн-вселенную, которой управляет Amazon.

Корпорация также захватывает инфраструктуру и разрабатывает новый протокол Sidewalk, который позволит собирать данные за пределами дома – например, с датчиков в почтовом ящике или в саду. А если учесть, что умные звонки компании уже стоят в тысячах домов по всей Америке и бдительно передают данные в полицию, то шансы на полное доминирование у Amazon неплохие.

*Под прикрытием: как Amazon запугивает жителей, организуя спецоперации с полицией
*Alexa приходит в дом еще на стадии строительства
*Amazon Go: магазин как инструмент сбора данных

У Eye of Design крутая статья про порносайты с точки зрения UX — как они используют пользовательские данные, чтобы удерживать внимание.

Понравится тем, кто вообще не в теме за таргетированную рекламу и алгоритмы выдачи. Например, что YouPorn и Redtube гораздо раньше YouTube построили свои рекомендательные системы так, чтобы учитывать твои интересы и подсказывать потенциально интересные видео.

Одна крутая мысль оттуда: у PornHub, xHamster и XVideos не просто так одинаковый дизайн. Порносайты сделаны по примеру ламповых и угождающих магазинов IKEA — в них также тщательно спланированы маршруты, по которым может пойти пользователь. Не так важны сексуальные категории и жанры, важнее угадать фетиши, расовые, классовые и культурные предрассудки, и подать их быстрее, чем юзер уйдёт.

https://eyeondesign.aiga.org/the-ux-of-porn-tubes-are-designed-for-the-ultimate-money-shot/

Интересная история: в Киеве задержали группировку хакеров, которые помогали рейдерам решить имущественные споры, взламывая нотариусов и внося изменения в государственные реестры.

Пять лет назад житель Киева, занимавшийся хакерскими атаками на госреестры, создал группировку из бывших работников органов государственной исполнительной службы, юристов, госрегистраторов и высококвалифицированных хакеров. За денежное вознаграждение от $1000 до $50 000 члены группы выполняли заказы частных лиц и рейдерских группировок — перерегистрировали движимое и недвижимое имущество, незаконно снимали или накладывали арест, обеспечивали незаконную передачу корпоративных прав.

Для вмешательства в государственные реестры хакеры взламывали аккаунты нотариусов: заражали их компьютеры с помощью фишинга и получали доступ к электронному цифровому ключу пользователя и паролю.

Взломы совершались в лесу недалеко от Киева — там участники группы обустроили тайник, в котором хранили ноутбук и мобильный телефон для доступа к сети. Они всегда работали в резиновых перчатках, а для подключения к интернету использовали сим-карты, которые после каждого сеанса связи уничтожали.

Участники организации с 2015 года незаконно сняли запрет на отчуждение более тысячи объектов недвижимого имущества.

Занятная визуализация хейтспича — таймлайн тем и новостей, от которых у американцев больше всего бомбило в твиттере. Алгоритм ежедневно выбирает миллион твитов, анализирует их тональность на предмет языка ненависти и определяет тематику "злых" твитов. На графике две шкалы — злости (anger) и ненависти (hate). Больше всего ярости вызывают политические и социальные темы — насилие, масшутинги, Трамп, Америка, расизм, фейкньюс. Из свежих инфоповодов — проблемы климата (привет, Грета) и Украина (привет, Зеленский). Ненависть у американцев вызывают меньшинства — мигранты, мусульмане, евреи, черные и женщины.

Графика занимательная, с интересом почитал бы такую про наш интернет. Ещё понять бы, как можно снизить градус накала, чтобы общение на проблемные темы в соцсетях было более конструктивным и менее токсичным.

http://outrage-us.net/

Eating crabs ordered on your phone and delivered to your door in half an hour while scrolling through TikTok videos using the inbuilt gesture control on a Huawei phone.

This is peak China 2019

via twitter.com/mbrennanchina

Интересная экспериментальная штука от Google — семантический поиск по книгам. Можно задавать абстрактные вопросы, оперировать идеями — в общем, представьте, что это настоящий искусственный интеллект, который понимает человеческий язык, но отвечает только фрагментами из книг. Если кончится фантазия, можно выбирать готовые вопросы, там есть вполне серьезные, вроде "Какая политика поможет американскому среднему классу", "Почему случилась Первая мировая" и "Может ли ИИ обладать сознанием".

https://books.google.com/talktobooks/

P.S. Первым делом спросил банальное. Ответ — не "42"!

Uber запустил сервис с информацией о скорости перемещения по городу. Можно выбирать разные дни, месяцы и часы, смотреть исторические данные, средние значения и отклонения от нормы. Данные можно скачать — полезная штука для тех, кто исследует городскую мобильность и разрабатывает транспортные сервисы. Смотрю на вечерние киевские пробки, это боль.

https://movement.uber.com/explore/kyiv/speeds/query?lang=en-US

Интересная статья о том, как приложения для навигации делают автомобильный трафик неуправляемым и непредсказуемым.

Более миллиарда водителей ежедневно используют приложения для навигации. Но эти приложения используют для построения маршрута неполную информацию: они неправильно оценивают пропускную способность улиц, не учитывают неочевидные пики (однажды приложение посоветовало автору срезать путь, направив его утром к школе, где он застрял в пробке из родительских машин), направляют водителей с загруженных дорог на второстепенные, загружая там трафик и создавая проблемы и для водителей, и для местных жителей. Жители одного района в Израиле судились с компанией Waze, навигация которой превратила трафик в тихом районе в ад.

Автор занимается исследованием городской мобильности в университете Беркли. Он предлагает комплексное решение — было бы хорошо, если бы производители приложений для навигации делились данными о живом трафике с городскими властями, а те — наоборот, делились своими данными с городских датчиков с интернет-компаниями.

В общем, если вы водите и пользуетесь навигаторами, советую почитать, это очень интересный взгляд на проблему городской мобильности: https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/your-navigation-app-is-making-traffic-unmanageable

И пример — приложение посоветует голубой маршрут как самый быстрый, но знающий водитель выберет фиолетовый, хоть по карте он и самый длинный.

https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/your-navigation-app-is-making-traffic-unmanageable

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

Репостнул пост про OpenAI, чтобы было проще объяснять их новое исследование. Теперь виртуальных агентов поместили в виртуальный мир, где действуют обычные физические законы, и дали задачу — играть в прятки. Одни агенты прятались, другие — находили первых. За хорошие действия агенты получали поощрения, таким образом с каждой итерацией выбирая всё более эффективную стратегию. В итоге через много циклов обучения прячущиеся агенты разработали целый набор хитрых и неочевидных стратегий — прятаться за стенкой, блокировать проход ящиками, создавать убежище из подручных объектов; поисковые агенты тоже эволюционировали и научились использовать физические объекты, чтобы находить прячущихся. Просто посмотрите видео, оно всё красиво и доступно объясняет.

В этом сила обучения с подкреплением — для создания эффективного алгоритма не надо полностью описывать сложную стратегию его поведения, достаточно правильно обучить его обучаться. При этом программа может найти решения, до которых не додумался бы даже её создатель — подробнее о таких примерах машинной изобретательности в посте ниже. А почитать про это исследование можно в блоге OpenAI — там всё понятно, даже если вы не пишете код.

​​Обучение с подкреплением — вид машинного обучения, в котором программе не сообщают явно, что именно нужно делать. Вместо этого её помещают в смоделированную среду и поощряют за действия, которые приводят к правильному результату. Если в программу ввести правила игры в Супермарио и после каждой завершенной игры поощрять за удачные раунды, после нескольких тысяч раундов она подберет оптимальную стратегию для максимизации результата. Подобным образом DeepMind создали суперпрограмму для игры в го и шахматы. А так выглядит нейросеть, моделирующая движения человека — её тоже создали с помощью обучения с подкреплением.

Но иногда программа находит парадоксальные для человека решения, которые тем не менее формально решают задачу. К примеру, в симуляции морских гонок программа от OpenAI начала гонять по кругу, бесконечно выбивая награды из одних и тех же элементов игры. Программа как бы "взламывает" функцию поощрения. Другие примеры:
— Роботизированная рука научилась точно располагать блоки на столе, двигая вместо блоков сам стол;
— Алгоритм для классификации кожных новообразований нашёл чёткий фактор "злокачественности" — медицинскую линейку на фото (т.е. классифицировал фото не по параметру "здоровая/нездоровая кожа", а по "есть линейка/нет линейки");
— Чтобы не проигрывать в тетрис, программа бесконечно ставила игру на паузу;
— В программной симуляции жизни выживание требовало энергии, а рождение ребенка — нет. Программа пришла к стратегии "сидеть дома и производить потомство" — для поедания и дальнейшего размножения.

По ссылке — обновляемый список из десятков подобных случаев. Рекомендую всем, кто интересуется темой ML.

Украинская киберполиция задержала группировку ботоводов. Узнал на фотографиях изъятого оборудования SIM-банки, специальные устройства для одновременного управления многими SIM-картами. Подключив такой банк к сети, можно массово регистрировать новые аккаунты, рассылать с SIM-карт сообщения — то есть, делать всё то, что вручную заняло бы в сотни раз больше времени. Я видел такую штуку на одном из мест работы — знакомый маркетолог с помощью такого банка управлял своим пулом фейковых аккаунтов, через которые разгонял посты в соцсетях. Здесь же это дело поставили на поток (на фото видны коробки с тысячами SIM-карт) — организаторы схемы предоставляли услуги спам-рассылок, массовых регистраций, накруток и так далее. Ну а попались, если верить пресс-релизу, на звонках о ложном минировании — кто-то из их клиентов занимался на арендованном оборудовании телефонным терроризмом. Погуглил, новый банк на 128 SIM-карт стоит ~$2000, б/у можно найти за $700-800. Здесь больше фото.

Кстати, про ботоводов. Недавно вышло неплохое расследование украинских журналистов — один из них устроился работать в контору, которая занималась поддежкой политиков в соцсетях. Там он писал комментарии по заданным тезисам — кого-то поддерживал, кого-то наоборот "мочил". Ежедневно приходилось писать по 200-300 комментариев, а зарплата за такой нелегкий труд — всего 9000 грн (~$370). Здесь можно посмотреть сюжет, а здесь — почитать текст расследования.

Кстати, у ребят, которые руководили этой конторой, была ещё пачка довольно популярных новостных сайтов с сомнительным контентом, и Facebook недавно заблокировал их самые популярные страницы. С этим блокированием тоже не всё так однозначно; если вам интересен этот бизнес, почитайте колонку моего знакомого медиаменеджера по этому поводу.