#globalplatform
О становлении платформ. Интересно наблюдать за тем, как развивается Zoom и схожие компании.

TechCrunch рассказывает о потенциальной платформе приложений для Zoom (Zapps), о которой компания объявила около месяца назад и которая может подвинуть кучу стартапов.

Что интересно отметить:
🚀 Прежде, чем становиться платформой, компания получила устойчивый стержень — бизнес, закрывающий конкретные потребности пользователя и без всяких платформенных штук (уже существующий API для интеграции оставим за скобками).
🚀 По мере [взрывного] роста интереса пользователей к видео-конференциям и Zoom, в частности, начали появляться компании с продуктами, учитывающими Zoom-фактор и нацеленные на отдельные сценарии или фрагменты пользовательского опыта: mmhmm, docket, classedu и др. Некоторые инвесторы рассматривают Zoom как экосистему, порождающую стартапы.
🚀 Zoom в развитии платформы приложений идет проторенной дорожкой: наняли ветерана индустрии Ross Mayfield, знающего, как работать с внешними разработчиками; опираются на понятный веб-стек с интеграцией через WebView и сопутствующий JS Kit для разработчиков; развивают двунаправленную интеграцию: не только внутрь Zoom, но и встраивание Zoom в другой опыт через API/SDK; проводят соревнования для разработчиков.

Понятно, что везде есть нюансы, но в целом можно говорить о том, что создание платформы стало организационной технологией. Насколько я могу судить, ребята из Miro идут схожим путем.

https://techcrunch.com/2020/11/18/will-zoom-apps-be-the-next-hot-startup-platform/

Про тренды. Как обычно, конец года, начало десятилетия — и многие компании двинулись в футуризм предсказывать, что будущее нам готовит. Вот десятка технологий от Scientific American, ставших заметными в уходящем году:

Медицина
💊 Микроиглы для безболезненных инъекций и забора крови. Данная технология может резко повысить эффективность "патчей" с лекарствами и вакцинами, позволяя вводить вещество напрямую в нужный слой эпидермиса или дерму. Обратное использование — интеграция с мониторинговыми устройствами, которые смогут аккуратно и регулярно забирать для тестирования кровь и другие подкожные жидкости.
💊 Виртуальные пациенты для клинических тестов. Сегодня для многих исследований и тестов вакцин и других лекарств необходимы живые испытуемые (люди), но что, если бы был возможность часть тестов делать виртуально? Например, на базе сканирования в высоком разрешении органов человека создавать виртуальную модель, отражающую физиологические процессы и их изменения под действием терапевтических процедур. Подобные компьютерные модели уже используются в оценке новых систем маммографии и анализе потоков жидкости через сердце.
💊 Цифровая (автономная) медицина для терапевтии и диагностики. Как бы вы отнеслись к тому, что следующий медицинский рецепт вам выпишет не врач, а приложение? Софт для мониторинга и физиологических и ментальных отклонений не просто может улучшить традиционное медицинское обслуживание, но и предоставить помощь пациентам с низкой доступностью систем здравоохранения. Собираемые носимыми устройствами данные уже сегодня позволяют вовремя сигнализировать опасения и перенаправлять пациентов к специалистам при первых признаках заболеваний.
💊 Синтез полных геномов и "генетическая телепортация". Во время работы над вакциной от COVID-19 вместо перевоза штаммов вируса между странами ученые смогли осуществить "телепортацию": исследователи из Китая загрузили расшифрованный геном в генетическую базу данных, а группа ученых из Швейцарии синтезировала полный геном и произвела вирус в своей лаборатории. Опасная штука, конечно! И это лишь один из прорывов в синтетической биологии.

Экология
♻️ Химические процесссы на солнечной энергии, связывающие диоксид углерода. За последнее десятилетие, используя технологию фотокатализации, ученые научились разрушать связи между атомами кислорода и углерода в диоксиде углерода. И это критичный шаг для начала производства "платформенных" молекул, используемых как сырой материал при синтезе других веществ.
♻️ Низкоуглеродный цемент, снижающий давление на климат. Цемент — один из самых распространенных материалов, используемых человечеством. Работа с ним, по некоторым оценкам, является существенным источником генерации диоксида углерода (до 8% от всего вклада человечества). Спектр возможных решений здесь огромен: от смены химического состава и замены отдельных компонентов до перехода на возобновляемые источники энергии при производстве смеси. Одно из новых направлений - "живые" строительные материалы, в которых используются бактерии, способные потреблять диоксид из атмосферы и даже "заживлять" трещины в бетоне.
♻️ Зеленый водород для возобновляемой энергии. Традиционные процессы производства водорода на базе ископаемого топлива (серый водород) или захватом и переработкой CO2 (голубой водород) далеки от процессов с нулевым углеродным следом. Зеленый водород базируется на процессах электролиза воды, который исторически требовал большого потребления электричества, делая весь процесс невыгодным. Ситуация меняется с развитием возобновляемой генерации электричества, в которой излишки энергии вместо аккумуляции в батареях можно было бы пустить на электролиз, и появлением более эффективных электролизеров.
♻️ Электрическая авиация. По некоторым оценкам, вклад авиаперевозок в выбросы углерода достигают 2.5% и это значение может утроиться за ближайшие 30 лет. Одно из ключевых направлений в снижении этого показателя - переход на электрические двигатели, которые помогут не только снизить выбросы, но также затраты на топливо (на 90%), обслуживание (на 50%) и уровень шума (на 70%). Существенный барьер на сегодня - это вес на единицу производимой энергии: современные аккумуляторы пока проигрывают топливу примерно в пять раз. Поэтому в первую очередь сегодня идет речь о малых самолетных и перелетах на малые и средние расстояния.

Карта мира
🗺 Квантовые сенсоры, позволяющие "видеть" за углом. Развитие квантовых сенсоров позволяет драматически повысить точность многих приборов, делая их сверхчувствительным к скоплениям массы (изменению гравитационного поля) и движению тел (изменению электромагнитных полей). Что в свою очередь открывает путь к созданию систем, способных "видеть" без прямой видимости: за углом в автономном транспорте, в толще воды при подводной навигации, внутри вулканов для предупреждениях о землетрясениях и даже внутри человеческого тела.
🗺 Пространственные вычисления как "the next big thing". Идея склейки виртуальной/дополненной реальности с оцифрованными картами физического пространства и трекингом всех объектов в реальном времени не нова, но создание такого цифрового двойника постоянно сталкивается со сложностью и гетерогенностью мира. Поэтому наибольшие "прорывы" в этом направлении происходят в контролируемых сценариях, в которых в полной мере можно использовать цифровое проектирование и моделирование, интеграцию сетей сенсоров и т. п.. Речь, конечно же, о промышленном интернете вещей и переоборудовании и (или) создании новых фабрик.

#советнедели
Про три волшебных слова. Inc рассказывает о плане Google по борьбе с выгоранием сотрудников, ключевая часть которого описывается тремя простыми словами: "недели без встреч".

План главы Google/Alphabet Сундара Пичаи нацелен на помощь сотрудникам выделять время на себя и фокусировку в работе на фоне бесконечного потока online-встреч:
— Краткосрочно: просто два дополнительных выходных в окрестности рождества и НГ (пятница 18 декабря и понедельник 4 января).
— Долгосрочно: "недели без встреч". Именно так: это недели, на которых не запланировано встреч. Часть команд в организации уже следует этой практике, что помогает сфокусироваться на независимой (индивидуальной) работе или целиком выключиться и взять отпуск. А первая подобная неделя, общая для всей компании, запланирована на неделю 28 декабря — 1 января (здесь надо отметить, что в США это рабочие дни).

Совет такой: время для концентрации в компании надо системно планировать, иначе получается как обычно.

https://medium.com/inc./googles-3-word-plan-to-help-employees-avoid-burnout-is-so-simple-you-should-steal-it-1e748fa73f8d

Про капсулы звука. Одна из задач построения "настоящей" смешанной реальности с погружением — это обман звуковых и вибрационных ощущений без необходимости специального оборудования на самом человеке. Например, такую задачу решают в кинотеатрах за счет использования систем, обеспечивающих звук вокруг. Но есть проблема: такие системы работают на всех зрителей сразу.

Что если бы вы могли создать звуковую капсулу, пузырь вокруг отдельного человека. Представьте, что вы сидите за ноутбуком и слушаете музыку или звонок, но на вас нет наушников. Звук идет, — вы его слышите, — но никто другой, кроме вас на него не реагирует. Фантастика?

Associated Press рассказывает о разработке израильской компании Noveto Systems, делающей именно это. Система SoundBeamer отслеживает положение ушей человека и использует ультразвуковые волны, чтобы создать звуковые карманы вокруг человека. Звук можно подавать как в стерео-режиме, так пространственно, создавая круговую звуковую поверхность.

"Большинство людей говорит, что не верит в это. Вы не верите, потому что это звучит как звук из динамика, но никто другой не может его слышать. Он только для вас, вы в центре всего. Это происходит вокруг вас."

На прилавках обещают через год.

--
Если технология работает именно так, как обещают в статье и демо, у нее огромный потенциал применений в индустрии развлечений и коммуникаций.

https://apnews.com/article/new-tech-device-sound-beaming-noveto-38327ae5fe116080a5eaf2374eb0f5c8

Про форму и функцию. Помните, когда Amazon анонсировала новые круглые колонки, я говорил, что это важное событие, задающее планку для всей остальной индустрии?

Несколько мыслей в продолжение:
🔮 Fast Company поговорили с дизайнерами Amazon и постарались узнать, с чего вдруг компания решилась на такой радикальный редизайн? Коротко: сферический дизайн решает кучу практических проблем. Длиннее:
— Первый дизайн устройства исходил из форм-фактора колонки для музыки, потому что это было самое знакомое близкое устройство для консьюмера. Но сегодня идея выделенного кабинета с A/V устройствами и колонками почти ушла из бытовой жизни. Echo может находиться в любой комнате. Устройство должно "подходить" не только телевизору, но и смотреться на кухне или в спальне.
— Цилиндрическая форма обязана решению инженерной задачи расположения ряда из 7 микрофонов. Сегодня из-за развитий технологий обработки и распознавания нужно от двух до четырех микрофонов. Поэтому форма устройства меняется: в трехмерном пространстве теперь нужно разместить три круглых элемента, а они идеально вписываются в шар. Шар является также самой экономичной формой по соотношению площади к объему.

https://medium.com/fast-company/why-amazon-radically-redesigned-the-echo-8c8d5a754230

🔮 По совокупности факторов переход кажется логичным, но важно понимать, что он идет от продвигаемого производителем сценария. Echo — это центр коммуникации. Круглый Apple HomePod Mini тому дополнительное подтверждение. Поэтому движение к формату магического шага может показаться неизбежным.

🔮 Но вот на YaC 2020 Яндекс показывает новую станцию с Алисой. Столь же кубическую, как и раньше. И это не удивительно, потому что сценарий, который продвигает компания, отличается от амазоновского: она хочет, чтобы колонка смотрелась хорошо рядом с телеком и заменила обычные колонки (хотя бы в воображении). Потому что сегодня Станция — это ваш путь в Яндекс.Плюс с Кинопоиском, музыкой и прочим медиа-контентом. В общем, либо это другой путь, либо другая стадия зрелости экосистемы.

#globalplatform
Про умные карты и пользователей. История сразу в продолжение нескольких тем: тут и про превращение нишевой истории в платформенную, и про "если не продают вам, то продают вас", и про будущее AR.

Есть такая малоизвестная компания Niantic, сильно известная своим продуктом Pokémon GO, про который в свое время многие говорили, что вот оно — будущее AR наступило. Но не наступило, а так, показалось.

TechCrunch рассказывает, как Niantic переходит от нишевой игрушки к фундаментальной платформе для AR:
— Компания целится в фундаментальный инфраструктурный слой для AR — детальные карты реального физического пространства. Игры — лишь прикрытие и инструмент для сбора данных. Известно, что тот же  Pokémon GO специально направлял участников в определенные локации для сбора видео-информации о них. Развитие технологий сканирования, например, появление лидаров в айфонах приведет к улучшению качества данных от пользователей.
— Поток прибыли от Pokémon GO позволил компании поглотить несколько более мелких компаний, занимающихся оцифровкой пространств вместе с их технологиями и командами. Например, последнее приобретение — это компания 6D.ai, разрабатывающая облачную платформу AR-маппинга, использующую телефоны пользователей для быстрого создания карты 3D-пространства.
— Приобретенные наработки интегрируются в платформу разработки с тем, чтобы от сканирования пространства перейти к семантическому анализу окружения. Геометрия пространства должна дополняться понимаем физики и семантическим слоем, общими для людей, находящихся в нем, позволяя им совместно взаимодействовать с объектами.
— Конечная цель — сделать постоянно обновляемую 3D-карту мира, включающую распознанные объекты и сцены. Открытых вопроса два: 1) насколько такая карта будет полезна для разработчиков, например, по сравнению с более высокоуровневыми (менее детальными) географическими картами вроде Google Maps; 2) что будет стимулировать пользователей ходить и просвечивать пространство своими устройствами?

https://techcrunch.com/2020/11/11/to-own-an-ar-future-niantic-wants-to-build-a-smarter-map-of-the-world/

#советнедели
Узко-специальное про сбор обратной связи. Часто после разных мероприятий и проектов организаторы хотят собрать мнения участников и вовлеченных сотрудников, чтобы сделать анализ, выводы, узнать то, что они не заметили и т. п.
Вот несколько интуитивно-опытно-логичных моментов, которые надо иметь в виду при организации сбора обратной связи в таких целях:
✅ Задача важнее формата. Ваша задача — сбор достоверной и широкой обратной связи, а анкета (1:Many) или живой диалог (1:1, 1:Few) — это лишь формат решения данной задачи. Но! Есть и другие варианты использования данных форматов и важно, чтобы из них не просачивалось то, что не соответствует вашей задаче. Например, в психологических тестах и диагностиках часто перемешивают вопросы и повторяют их в разных формулировках, чтобы зашить верификацию ответов. Но сбор обратной связи не диагностика и не тест, в которых человек заинтересован, поэтому готов быть запутанным; тут он тратит свое время, чтобы дать пользу вам, поэтому его нельзя водить кругами.
✅ Проектируйте от всеобщей лени. Часто хочется иметь максимально полные и подробные ответы: текстовые развернутые, написанные прекрасным русским языком, повествующие в красках с примерами, но логично, структурированно и по делу. Так не бывает, особенно на массе людей. Более того, уже на третьем таком вопросе с открытым текстовым ответом человеку становится грустно, скучно и нечего сказать. Люди устают. Более того, если опрашиваемых 100, а вопросов 10, вы сами устанете все читать уже на первой сотне, а ведь еще 900 впереди. Поэтому надо помнить про свою и чужую лень. Им будет лень отвечать, поэтому их надо развлекать. Например, менять форматы вопросов: тут сложный текстовый открытый, а тут простой со шкалой от 1 до 5, а тут еще проще — надо одну картинку выбрать. Вам же будет лень все обрабатывать, поэтому переформулируйте максимум вопросов в легко анализируемые статистическими инструментами ( = можно построить диаграмки в Excel). Но помните, что в любой обратной связи вербатимы (открытые ответы) дают наибольшие инсайты. Комбинируйте.
✅ Проектируйте от дальнейших действий. Можно спросить у человека: "Ну как вам?" И ждать, что он или она в трезвом уме и доброй памяти расскажет и про плохое, и про хорошее, и даже даст инструкции на следующий раз. Так бывает почти никогда. Вместо этого вы получите поток сознания. Поэтому лучше сначала себе ответить на вопрос: "А что я буду делать с результатами?", — а уже потом формулировать вопросы. Например, классическая схема: все плохое в будущем пресечь, все хорошее в будущем развить. Ну тогда у человека надо именно про это фокусно и спрашивать: "Что было плохого, что нельзя допускать вновь?" и "Что было хорошего, что обязательно надо сохранить и развить?". Можно уходить в дополнительную детализацию, например, в одном кейсе мы спрашивали отдельно про клиентов, отдельно про продукт, отдельно про процессы и отдельно про сотрудников и культуру, чтобы иметь возможность делать дальше фокусные изменения.
✅ Проектируйте от структуры деятельности и позиций. Самое простое — это ошарашить человека общим списком, ставя его в позицию наблюдателя всего. "Ну как тебе мероприятие, дружище?" "Ну как тебе работалось в команде, коллега?" "Чем вы гордитесь и о чем сожалеете, господа?" "Ну ка, оцени, насколько ты наработал, сотрудничек?" Лучше же разобраться с позиционностью и начать спрашивать человека про позиции деятельности. Например, Microsoft много уже лет назад начал на периодических ревью сотрудников спрашивать не только, что они сделали, но и как они взаимодействовали с другими: что дали, что забрали. Это самая простая позиционность, провоцирующая рефлексию о сотрудничестве: "Кому из коллег (вне вашей зоны ответственности) вы помогли и чем именно?" и "Что из того, что делают коллеги, вы переиспользовали и взяли себе?". Если у вас есть карта деятельности по мероприятию или проекту, то прямо по ней можно составлять вопросы.

✅ Не обещайте быстрой обратной связи. Прежде, чем публиковать анкету или приглашать на сессию, попробуйте сами ее заполнить или пройти так, чтобы вам понравился результат. С таймером, засекая время. Как долго вы будете писать поля в текстовых ответах? Сколько времени у вас займет накидать стикеров с ответами в живом обсуждении? Вам нравится результат? Нет? Повторяйте, не останавливая таймер. Нравится? Нет? Третий круг. Ну ок. Стоп. Вот теперь пишите, что анкета займет не 10 минут, а час. И на сессию нужно не 30 минут, а 3 часа. Вам же не нужна посредственная обратная связь? А ведь это тоже сложная интеллектуальная работа.
✅ Все опросы должны быть анонимны по умолчанию. Часто слышу такие рассуждения: "Если есть, что сказать, нужно говорить прямо и ответственно". Но это более сложная проблема, спектр, если хотите. Во-первых, это вопрос стадии зрелости внутренней культуры: если у вас в организации (или с клиентами) не принято прямо и откровенно говорить и обсуждать, то как вы можете требовать этого в анкете? Начните с анонимного опроса, чтобы вообще понять, что к чему. По мере развития культуры переходите к прозрачным обсуждениям. Во-вторых, это честный ответ на вопрос: а зачем вам знать, кто что сказал? Если вам важнее знать, кто написал бяку, чем факт наличия бяки, мне вас жаль. Если же вы хотите вовлечь человека в решение проблемы, то так и скажите, но разделите обратную связь и приглашение. В-третьих, если вы будете обрабатывать статистически, то вам не нужно знать, кто именно что сказал. Это мусорные данные, сбор которых искажает картину. Резюме: у вас должна быть очень веская причина делать опрос публичным.

#экзистенциализм
Про право собственности. По мере развития алгоритмов, камер и 3D-моделей набирает силу история с виртуальными анимированными аватарами, созданными под конкретного человека (или группу людей) для использования в медиа-коммуникациях.

The Verge рассказывает о примечательном кейсе с "Project Melody", — то ли человеком, то ли группой людей, скрывающихся за миловидным анимешным аватаром, — которому прилетел бан в Twitch на основании претензий от 3D-дизайнера, создавшего оригинальный образ.

Там потом более-менее разобрались и аккаунт восстановили, но уже без партнерского статуса до окончания разборок.

Несколько примечательных черт:
— Описание разборок между виртуальными артистическими псевдонимами (Melody vs. DigitrevX) — это, конечно, не новое, но замечательное. Особенно, когда журналист не может сказать, кто конкретно под ними скрывается. Хотя понятно, что в судах всегда реальные физические или юридические лица.
— Юристы комментируют, что, заказывая дизайн у фрилансеров или даже компаний, очень важно описывать передачу прав, сценарии использования и т.п., чека об оплаченной работе и переписки из твиттера может быть не достаточно в суде и тем более для принятия решения платформой.
— Дизайнер обиделся, что "ему не платили за сервис поддержки с доработками и фиксами дизайна". Короче, аватары — это все дальше как приложения: с фиксами, доработками и линией поддержки, а не разовая покупка. (Еще раз: это перспективная новая ниша и платформа. Примерно какой 10-15 лет назад была мобилка.)

https://www.theverge.com/2020/11/24/21591488/projekt-melody-twitch-ban-copyright-strike-digitrevx-vtuber

====
▶️ Представьте себе, что вместе с физической одеждой [известных или нишевых брендов] вам будут также за некоторую сумму предлагать прикупить цифровую копию для вашего виртуального аватара. Или за большую сумму также просто цифровую модель. И вот к вам однажды приходит ваше чадо и просит на день рождения купить новый виртуальный скин для трансляции на твиче.

❓ Вопрос #1: Купите ли вы себе аналогичный скин, чтобы быть с чадом в одной команде? :)

❓ Вопрос #2: Сколько вы готовы платить за подписку на обновления для ваших аватаров? А сколько вы готовы заплатить разово за кастомный дизайн? Какой % это составляет от ваших текущих плат на одежду?

Про Slack. Bye-bye Slack.

Во-первых, можно только порадоваться за основателей. За 7 лет проделан гигантский путь от внутреннего инструмента общения до инструмента, который открыл новую нишу/ веху корпоративных коммуникаций, которым пользуются миллионы людей и цена которому вместе с базой и командой - $27.7B.

Во-вторых, можно только погрустить за основателей. Огромный пинок под зад Microsoft вернулся ответной конкуренцией, в которой Slack без мощного собственного плеча продажи, кажется, проиграл. Было много кейсов партнерства (тот же IBM чего стоит!), но вот без машинки продаж и партнерской сети трудно в корпоративном мире. Поэтому Salesforces кажется логичным исходом. Но грустно также и от того, что это еще одно подтверждение, что новых IT-гигантов не будет.

В-третьих, можно только погрустить за пользователей. Потому что Slack не идеален, но лучше Microsoft Teams для открытых сообществ. А Salesforces в общем-то вообще не про это. Надо смотреть в сторону Discord и более нишевых решений.

https://www.theverge.com/2020/12/1/21719666/salesforce-slack-acquisition-purchase-announced

Про "вечное" и прогресс. Казалось бы, в работе с числами в системах программирования давно все придумано, отлажено и оптимизировано на железячном уровне.

В какой-то момент появляется новый сценарий, требующих массовых вычислений (AI/ML) и, соответственно, оптимизации по всему стеку: но мы работаем с теми же целыми и вещественными числами (с плавающей точкой).

Чтобы разрушить незыблемое, нужно как минимум две составляющие: новая рамка (точка зрения), смещающая место приложения усилий, и окно возможности, позволяющее реализовать задуманное.

Исследователи из Microsoft Research рассказывают, как им удалось существенно повысить эффективность обсчета сеточек, используя новый тип данных для работы с вещественными числами:
🌟 Microsoft Floating Point (MSFP), — ну кто так форматы данных называет! — работает с группами чисел, выделяя традиционную для чисел с плавающей точкой экспоненту в общее значение (см. иллюстрации в статье). Такой подход позволяет существенно сэкономить на использовании памяти и ускорить матричные операции, составляющие основу расчета нейронных сетей. Это сдвиг рамки: 1) смотреть на группу, а не отдельные числа; 2) оптимизировать под критичные операции.
🌟 Проверить, работает ли это вообще и в масштабе, нужно кастомное железо. Тут на помощь приходят устройства с программируемой матрицей (FPGA), которые при работе с данными можно настроить с точностью до отдельных битов. Это окно возможности, которое после доказательства эффективности открывает дверь в совместное с Intel производство чипсетов под задачи ускорения ИИ.

Ну и не могу снова не отметить, что оптимизация вычислений - это не только про больше транзисторов, но и про алгоритмы, и про структуры данных.

https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/a-microsoft-custom-data-type-for-efficient-inference/

#globalplatform
Про игры и консоли. The Verge поболтал с Филом в общем-то про все вокруг платформы Xbox: от недостатка новых консолей на прилавках до ответственности игровой индустрии. Прямо много вкусных подробностей и акцентов. https://www.theverge.com/21611412/microsoft-phil-spencer-interview-xbox-series-x-launch-decoder-podcast

#globalplatform
Кратко и визуально про эволюцию технологических платформ на примере iOS за 10+ лет: https://blog.timac.org/2020/1122-comparing-iphone-os-with-ios-14-using-tree-maps/

iOS 1.0

iOS 14.0

Про другую жизнь. На Netflix вышел замечательный мини-сериал "Alien Worlds", рассказывающий одновременно о паттернах жизни на земле, механизмах адаптации и гипотезы о том, как могла бы выглядеть жизнь на других планетах.

Помимо праздного интереса и любопытства, за такими фильмами интересно наблюдать в том числе как эволюцию медийной подачи:
— Качество CGI-графики и съемки на земле драматических растет. Очевидно, но особенно очевидно, когда смотришь подряд несколько фильмов с разницей 7-10 лет.
— Сценарий больше адаптируется под зрителя, появляется драматургия, история. Это уже больше не околонаучный полудокументальный рассказ, а затягивающая история, с драмой момента: ну как же это существо выживет, как оно адаптируется? Для нетфликса такой подход к документалкам уже кажется естественным.
— Расширяется разнообразие экспертов и стран. Вместе с этим растет и понимание возможностей разнообразия форм жизни. От земле-подобных форм авторы двигаются в сторону более смелых гипотез, опирающихся больше на функции, чем на "готовые" формы, но вместе с этим на все более прочном научном фундаменте по сравнению с работами того же Диксона 30-40 лет назад.

===
Для тех кому интересна такая весьма спекулятивная тематика, помимо новой документалки от Netflix, рекомендую еще вот такую ретроперспективу  эволюции мысли про эволюцию будущего и вне Земли:

1981: "После человека: Зоология будущего" (After Man: A Zoology of the Future) — книга Дугала Диксона (издано в России в 2017 году); и его же в 1988 — "Человек после человека: Антропология будущего" (Man After Man: An Anthropology of the Future), не изданное в России.

2002: "Дикий мир будущего" (The Future is Wild) от BBC

2008: Aftermath: Population Zero от National Geographics

2019: Life Beyond (1, 2) от MelodySheep, сборке с визуализацией, напичканной компьютерными эффектами и собранной на базе множества рассказов ученых

#советнедели
Про "don't be evil". По американским околотехнологическим сайтам прошла волна кидания камней в Google за ситуацию с увольнением Timnit Gerbu (https://www.theverge.com/2020/12/5/22155985/paper-timnit-gebru-fired-google-large-language-models-search-ai).

Краткий пересказ драмы, — причем в основном с одной стороны, так как журналистам не получилось получить внятную позицию самой компании, — выглядит так:
— На волне прошлых критик в адрес компании за предвзятые и дискриминирующие алгоритмы машинного обучения Google наняла Timnit Gerbu стать со-руководителем группы по "Этичному ИИ". Благое дело: поставить руководить проблемной зоной ту, кто в этом понимает и правда хочет исправить. Здесь надо отметить, что Gerbu — известная в индустрии ученая в области анализа предвзятостей в алгоритмах (algorithmic bias) и активная участница и местами лидер множества сообществ, в частности "Black in AI".
— Gerbu вместе с коллегами и внешними исследователи готовили к публикации исследование о том, насколько большими могут и должны быть лингвистические модели и какими могли бы быть стратегии по снижению сопутствующих рисков. Команда исследователей обращает внимание на несколько факторов: 1) для вычислений необходимы огромные вычислительные мощности, оставляющие соответствующий экологический след; 2) такие модели опираются на огромные базы текстов, которые, очевидно, берутся из интернета и существующих источников, и, тоже очевидно, наследуют с ними расизм, сексизм и прочие нехорошие вещи, не отображают изменения в обществе и вообще трудно верифицируемы экспертно; 3) неправильный приоритет для исследований — вместо понимания текстов, исследователи создают решения "манипулирующие" текстами, но этого достаточно для больших компаний для монетизации; 4) так как такие модели достаточно хороши, чтобы мимикрировать под речь настоящих людей, их легко использовать для обмана. (Подробнее в MIT TR: https://www.technologyreview.com/2020/12/04/1013294/google-ai-ethics-research-paper-forced-out-timnit-gebru/)
— Черновик какое-то время лежал в жерновах гугловских процедур, но параллельно подавался на публикацию. В самый последний момент у руководителей Google что-то защемило и они решили, что такое академическое исследование может нанести сильный ущерб компании, но так как официально это признать никто не может, Gerbu заставляют отозвать публикацию, ссылаясь на несоответствие исследования внутренним стандартам. И вообще, оно мол не отображает последние наработки гугла и фу так делать.
— Дальше последовало некоторое количество обменов взаимными требованиями и коммуникаций через линии менеджмента, не все из которых выдерживают требования этичности и прозрачности, но самое главное — они, конечно же, в таком деле вылезли наружу в публичное пространство.
— В итоге Timnit Gerbu от греха подальше "ушли" из компании, но буча развернулась и вопросов в итоге больше к Google, чем к ученой. А самое главное, такие моменты ставят ИТ-компании в один ряд с табачными и фармацевтическими, которые в свое время также активно манипулировали исследованиями и публикациями для своей коммерческой выгоды.

===
А совет такой: занявшись публично этикой, ведите себя вдвойне этично и прозрачно, особенно с теми, кто у вас этикой рулит, особенно с людьми с внутренними принципами и публичным признанием.

Про экологию. Fast Company рассказывает о планах Dell сделать существенный скачок в сторону циркулярной экономики за ближайшие 10 лет.

Все то, о чем говорят эксперты Dell, мы последние шесть месяцев обсуждали с рабочими группами EcoNet и WearNet в рамках НТИ, так что верифицировано трижды:

1. Продукцию необходимо проектировать с учетом дальнейшей переработки. Это не является невозможным, но требует существенных сдвигов на этапе дизайна и соответствующих инструментов планирования "замыкания цикла". Dell озвучивает еще такой важный фактор: ресурсные и временные затраты на разбор устройства - в идеале это должно занимать минуты: устройство "рассыпается по запросу", но это находится в противоречии со следующим пунктом.
2. Продукция должна служить дольше. Тут вопрос как в материалах, которые бы визуально становились "лучше" по мере использования (винтаж, например), так и "перепрошивка" устройств без смены самого железа, например, используя облачные мощности или обновляя алгоритмы ИИ и перепрошивая соответствующие платы. Вопрос: как сделать так, чтобы то же самое устройство через десять лет было в десять раз быстрее.
3. Использование перерабатываемых (вторичных) материалов: например, океанического пластика в упаковке, углеродных волокон в конструкциях. Сегодня обороты и доступная продукция вторичного рынка материалов слишком малы и скудны, но по мере развития спроса, вырастет объем и разнообразие.
4. Производитель должен принимать в переработку собственную продукцию и сам обеспечивать ее дальнейший разбор и утилизацию. Сюда же относится смена бизнес-модели со сдачей продукции в аренду, в рамках которой производитель обеспечивает полный сервис обслуживания, обновления и утилизации.

https://medium.com/fast-company/how-dell-is-redesigning-its-products-for-circularity-169ee3cea24c

#globalplatform
Про биологические блоки. В основном, когда мы рассуждаем о платформах, мы говорим об искусственных компонентах, созданных человеком. Но что, если несмотря на все наши усилия, текущего уровня технологий не достаточно, а природа уже все создала?

Добро пожаловать в биопанк!

TechCrunch рассказывает об эксперименте студентов-инжинеров из Университета Вашингтона (США), которые в качестве химического сенсора научились использовать антенну мотылька. Но интерес представляет не только сам факт использования биологического сенсора, но и сценарий использования: представьте летающий дрон с торчащей "живой" антенной, который может летать туда, куда ни один мотылек летать не захочет, потому то себе дороже, и чувствовать запахи порядково лучше, чем современные сенсоры (в меньшей концентрации и быстрее).

А еще через десяток лет, думаю, такие антенны и прочие "носы" научатся выращивать в лаборатории, программируя их под определенные реагенты.

Пока моя фантазия не разгулялась, смотрите ролик: https://www.youtube.com/watch?v=8SGx2qmo9M4

Обзор: https://techcrunch.com/2020/12/07/this-tiny-drone-uses-an-actual-moth-antenna-to-sniff-out-target-chemicals/