Size: a a a

Profiling, neurotechnology and lie detection

2021 February 08

А

Арсен in Profiling, neurotechnology and lie detection
или якорь это копирование а не вырезание
источник

А

Арсен in Profiling, neurotechnology and lie detection
а у кого нибудь есть книги по акупрессуре?
источник

RV

Rubtsov Vadim in Profiling, neurotechnology and lie detection
Арсен
или якорь это копирование а не вырезание
Скорее так.
источник

NK

Nina K in Profiling, neurotechnology and lie detection
Арсен
кто с якорями работает,это неиссякаемый источник?
Якорь может стереться.
источник
2021 February 09

เซรเกย์... in Profiling, neurotechnology and lie detection
Стирается однозначно. На нет сходит. Как любимая песня, которую пять раз в день слушать.
источник

เซรเกย์... in Profiling, neurotechnology and lie detection
​​Криптографы заявляют, что обнаружили уязвимость в шифровании-AES. Весь мир в зоне риска.😱

Terra Quantum AG заявила, что ее открытие «меняет нынешнее понимание того, что представляет собой неразрывное шифрование» и может иметь серьезные последствия для ведущих корпораций-зла, таких как Google Alphabet Inc. , Microsoft Corp. и International Business Machines Corp.

Швейцарская технологическая компания заявляет, что совершила прорыв, используя квантовые компьютеры для обнаружения уязвимостей в широко используемом шифровании.

А именно смогли "поломать" симметричные шифры, включая Advanced Encryption Standard или AES, который широко используется для защиты данных, передаваемых через Интернет, и для шифрования файлов🤔

Используя метод, известный как квантовый отжиг,  ученые пришли к выводу, что даже самые надежные версии шифрования AES могут быть дешифрованы квантовыми компьютерами, которые могут быть доступны всем через несколько лет👻

Данная уязвимость может поставить под угрозу конфиденциальность мировых данных в Интернете, банковских транзакций и электронной почты😱

«то, что когда-то считалось неразрушимым, больше не существует» — отметили представители компании😁

Terra Quantum в настоящее время добивается патента на новый протокол — квантовое распределение ключей — который, по ее словам, не может быть взломан квантовыми компьютерами. Компания сделает его доступным для всего мира бесплатно👏🏻
===============
Правительство США и Китая, сделало исследования в области квантовых вычислений приоритетом в области экономики и национальной безопасности, заявив, что мир стоит на пороге того, что  называется «квантовой революцией». Кроме того, корпорации-зла, включая Google, Microsoft и IBM, в последние годы сделали крупные инвестиции в квантовые вычисления.
источник

NK

Nina K in Profiling, neurotechnology and lie detection
เซรเกย์
​​Криптографы заявляют, что обнаружили уязвимость в шифровании-AES. Весь мир в зоне риска.😱

Terra Quantum AG заявила, что ее открытие «меняет нынешнее понимание того, что представляет собой неразрывное шифрование» и может иметь серьезные последствия для ведущих корпораций-зла, таких как Google Alphabet Inc. , Microsoft Corp. и International Business Machines Corp.

Швейцарская технологическая компания заявляет, что совершила прорыв, используя квантовые компьютеры для обнаружения уязвимостей в широко используемом шифровании.

А именно смогли "поломать" симметричные шифры, включая Advanced Encryption Standard или AES, который широко используется для защиты данных, передаваемых через Интернет, и для шифрования файлов🤔

Используя метод, известный как квантовый отжиг,  ученые пришли к выводу, что даже самые надежные версии шифрования AES могут быть дешифрованы квантовыми компьютерами, которые могут быть доступны всем через несколько лет👻

Данная уязвимость может поставить под угрозу конфиденциальность мировых данных в Интернете, банковских транзакций и электронной почты😱

«то, что когда-то считалось неразрушимым, больше не существует» — отметили представители компании😁

Terra Quantum в настоящее время добивается патента на новый протокол — квантовое распределение ключей — который, по ее словам, не может быть взломан квантовыми компьютерами. Компания сделает его доступным для всего мира бесплатно👏🏻
===============
Правительство США и Китая, сделало исследования в области квантовых вычислений приоритетом в области экономики и национальной безопасности, заявив, что мир стоит на пороге того, что  называется «квантовой революцией». Кроме того, корпорации-зла, включая Google, Microsoft и IBM, в последние годы сделали крупные инвестиции в квантовые вычисления.
Длина ключей шифрования - не менее 2048 бит.
Для факторизации числа из 2048 бит нужен квантовый компьютер с 20 миллионами кубитов.
Спим спокойно.)
источник

YB

Yuriy Borisov in Profiling, neurotechnology and lie detection
источник
2021 February 10

เซรเกย์... in Profiling, neurotechnology and lie detection
YouTube
Свой/Чужой | У кого нет психических расстройств? | КУБ
В новом выпуске «Свой/Чужой» на канале КУБ из семерых участников пятеро были в психиатрической больнице, двое других – психиатры, которые работают со сложными пациентами. В обычной жизни не всегда можно понять, что рядом с вами человек с психическими расстройствами. Поэтому нам всем нужно внимательнее относиться к проблемам других.

КУБ в instagram - https://www.instagram.com/kanal__kub/
Артем – https://vk.com/aisubeki
Александра – https://vk.com/turtlekun
Кирилл – https://www.youtube.com/channel/UCXAcvvc1lr5YQflrtmCT1Jw
https://www.instagram.com/dr_sychev
Алена – https://www.instagram.com/blank_faciem
Дмитрий – https://www.instagram.com/psychiatristonline
Дарья – https://instagram.com/d__rm
Полина – https://www.instagram.com/tipopolina/
https://youtube.com/channel/UCdTThgRhCNt2l0aVY36ZK4w

Если хочешь стать участником одного из форматов – присылай на почту thecoub688@gmail.com ссылки на свои соцсети и с тобой свяжутся!

#куб #свойчужой #биполярка #расстройства #психическиерасстройства
источник

เซรเกย์... in Profiling, neurotechnology and lie detection
Кто хочет калибровку потренировать?)
источник

СЮ

Санжар ЮсупоВ... in Profiling, neurotechnology and lie detection
Легендированную ложь)
источник

ZP

Zoh Poh in Profiling, neurotechnology and lie detection
Санжар ЮсупоВ
Легендированную ложь)
+
источник

AF

Aleksei Filatov in Profiling, neurotechnology and lie detection
​​Два типа неопределенности и один нейромедиатор.
Вот чего не хватало ИИ, чтобы испытывать любопытство.

Абсолютное превосходство алгоритмов над людьми в интеллектуальных играх уже доказано (шахматы, Го, консольные игры …).
Но чтобы использовать колоссальный потенциал алгоритмов за пределами игр (в реальной жизни), алгоритмам, в первую очередь, не хватает исключительно важного свойства живых агентов – любопытства. Именно его исследователи ИИ пытаются моделировать и вкладывать в ИИ уже более 10 лет.

Два года назад компания OpenAI довольно убедительно продемонстрировала преимущества «любопытного ИИ», показавшего супер-класс в Atari-игре «Месть Монтесумы». Эта далеко не самая сложная на свете игра была крайне неудобна для ИИ из-за её сходства с нашей жизнью – в ней отсутствует вознаграждение за каждый сделанный ход.

•  Дело в том, что обучающийся ИИ, обычно, требует т.н. «подкрепления» - вознаграждения за каждый правильный ход.
•  А в жизни людей всё не так. Сначала нужно сделать десятки или сотни действий («ходов»), и лишь затем (возможно) приходит вознаграждение.

Источником мотивации в поисках нового и неизведанного у людей служит лишь любопытство. Вот почему наличие у ИИ любопытства просто необходимо для решения не игровых, а жизненных задач.

На примере игры «Месть Монтесумы», это удалось сделать OpenAI. Но они натолкнулись на неразрешимые ситуации, названные «Проблема ТВ-помех». Они возникают, когда ИИ запрограммирован на поиск нового опыта, но зацикливается на случайных паттернах, подобно телевизору, поймавшему при настройке статический шум и запоминающего его как ТВ-канал. Причина в том, что «любопытный ИИ» ищет «интересное» и «новое» с помощью прогнозирования будущего и оценки «ошибок предсказаний».  Прежде чем сделать ход, ИИ прогнозируют, как после него изменится игра. Если предсказание верное, ИИ может решить, что столкнулся с уже известной частью игры.

А поскольку статический шум непредсказуем, «любопытный ИИ» при столкновении с «ТВ-помехами» (или иным непрогнозируемым стимулом), как бы превращается в бандерлога, загипнотизированного игрой с шумом помех. ИИ просто зависает на «ТВ-помехах», подобно азартным игрокам, что не в силах оторваться от игровых автоматов, будучи «загипнотизированы» непредсказуемостью результатов. Как это выглядит, показано на гифке.

Опубликованный позавчера препринт англо-американской работы предлагает решение «Проблемы ТВ-помех» крайне любопытным и очень перспективным способом - моделированием вознаграждения ИИ за его любопытство на манер холинергического метода управления возбуждением синапсов мозга посредством нейромедиатора ацетилхолина.

Фишка вот в чем.
Существуют 2 типа неопределенности: эпистемическая и алеаторная.
Эпистемическая неопределенность измеряет ненадежность предсказаний модели, которая может быть минимизирована с помощью дополнительного опыта. Если использовать эпистемическую неопределенность в качестве внутренних вознаграждений, то агент будет искать новизну - динамику, с которой он ранее не сталкивался.
С другой стороны, ошибки предсказания из-за алеаторной неопределенностей неизбежны. Они, по определению, являются результатом непредсказуемой динамики. Ошибки прогнозирования из-за непредсказуемой динамики обездвиживают агентов, движимых любопытством. Что и происходит в «Проблеме ТВ-помех».

Развивая модель Парра-Фристона, авторы предположили, что уровень ацетилхолина растет с ростом ожидаемой алеаторной неопределенности, а уровень норадреналина увеличивается, когда животные сталкиваются с эпистемической неопределенностью (ожидаемой и неожиданной).

Уменьшая вознаграждения в ситуациях алеаторной неопределенности, авторы работы на практике научили ИИ эффективно обходить стохастические ловушки класса «Проблем ТВ-помех».

ИТОГО:
- мы стали ближе к «любопытному ИИ»;
- держитесь подальше от алеаторной неопределенности
🥴

#ИИ
источник

AF

Aleksei Filatov in Profiling, neurotechnology and lie detection
Наши коллеги из научно-просветительского проекта ВСЕНАУКА выкупили права и выложили для всех в свободный, и что главное в легальный доступ 40 лучших научно-популярных книг.
Вот ссылка на страницу, откуда их можно скачать https://vsenauka.ru/knigi/besplatnyie-knigi.html  

Сегодня День Российской науки, спасибо за такой подарок!
источник

М

Максим in Profiling, neurotechnology and lie detection
Aleksei Filatov
Наши коллеги из научно-просветительского проекта ВСЕНАУКА выкупили права и выложили для всех в свободный, и что главное в легальный доступ 40 лучших научно-популярных книг.
Вот ссылка на страницу, откуда их можно скачать https://vsenauka.ru/knigi/besplatnyie-knigi.html  

Сегодня День Российской науки, спасибо за такой подарок!
Отличный набор
источник

hm

hey man in Profiling, neurotechnology and lie detection
Дэн Ариели..мм)
источник

AF

Aleksei Filatov in Profiling, neurotechnology and lie detection
#поведение, #когнитивистика, #профайлинг, #экономика, #мэтры, #книга, #скачать, #эмоции, #мышление, #Филатов
источник

AF

Aleksei Filatov in Profiling, neurotechnology and lie detection
Буквально на днях вышло переиздание классической книги классического Дэна Ариели «Предсказуемая иррациональность», первое издание которой было аж в 2010 г. Я не выкладывал ее сюда потому, что 2010 год – это все-таки давненько. А переиздание – само то.

Эта книга весьма междисциплинарна, а не только по поведенческой экономике. Она напрямую затрагивает очень важную для профайлинга тему: иррациональность. Нередко бывает так, что как бы мы рационально не анализировали и не просчитывали поведение человека, он может взять и поступить совершенно по-другому. Не рационально, а иррационально. Например, казалось бы, модель мира и поведения «среднестатистического эпилептоида» вполне понятна и прогнозируемо, но вдруг что-то случается и он начинает выходить из своей базовой линии поведения и вести себя абсолютно не предсказанию. Но и иррациональность, как оказывается, тоже можно прогнозировать.  О том, как это делать – в этой книге, но уже 2019 года издания.

Рекомендую.
Переиздание в интернете пока нигде бесплатно не скачать. У меня в канале, традиционно, бесплатно.

#поведение, #когнитивистика, #профайлинг, #экономика, #мэтры, #книга, #скачать, #эмоции, #мышление, #Филатов
источник

A

Anna in Profiling, neurotechnology and lie detection
Aleksei Filatov
Буквально на днях вышло переиздание классической книги классического Дэна Ариели «Предсказуемая иррациональность», первое издание которой было аж в 2010 г. Я не выкладывал ее сюда потому, что 2010 год – это все-таки давненько. А переиздание – само то.

Эта книга весьма междисциплинарна, а не только по поведенческой экономике. Она напрямую затрагивает очень важную для профайлинга тему: иррациональность. Нередко бывает так, что как бы мы рационально не анализировали и не просчитывали поведение человека, он может взять и поступить совершенно по-другому. Не рационально, а иррационально. Например, казалось бы, модель мира и поведения «среднестатистического эпилептоида» вполне понятна и прогнозируемо, но вдруг что-то случается и он начинает выходить из своей базовой линии поведения и вести себя абсолютно не предсказанию. Но и иррациональность, как оказывается, тоже можно прогнозировать.  О том, как это делать – в этой книге, но уже 2019 года издания.

Рекомендую.
Переиздание в интернете пока нигде бесплатно не скачать. У меня в канале, традиционно, бесплатно.

#поведение, #когнитивистика, #профайлинг, #экономика, #мэтры, #книга, #скачать, #эмоции, #мышление, #Филатов
Алексей, благодарю! 🤗
источник

NK

Nina K in Profiling, neurotechnology and lie detection
Aleksei Filatov
​​Два типа неопределенности и один нейромедиатор.
Вот чего не хватало ИИ, чтобы испытывать любопытство.

Абсолютное превосходство алгоритмов над людьми в интеллектуальных играх уже доказано (шахматы, Го, консольные игры …).
Но чтобы использовать колоссальный потенциал алгоритмов за пределами игр (в реальной жизни), алгоритмам, в первую очередь, не хватает исключительно важного свойства живых агентов – любопытства. Именно его исследователи ИИ пытаются моделировать и вкладывать в ИИ уже более 10 лет.

Два года назад компания OpenAI довольно убедительно продемонстрировала преимущества «любопытного ИИ», показавшего супер-класс в Atari-игре «Месть Монтесумы». Эта далеко не самая сложная на свете игра была крайне неудобна для ИИ из-за её сходства с нашей жизнью – в ней отсутствует вознаграждение за каждый сделанный ход.

•  Дело в том, что обучающийся ИИ, обычно, требует т.н. «подкрепления» - вознаграждения за каждый правильный ход.
•  А в жизни людей всё не так. Сначала нужно сделать десятки или сотни действий («ходов»), и лишь затем (возможно) приходит вознаграждение.

Источником мотивации в поисках нового и неизведанного у людей служит лишь любопытство. Вот почему наличие у ИИ любопытства просто необходимо для решения не игровых, а жизненных задач.

На примере игры «Месть Монтесумы», это удалось сделать OpenAI. Но они натолкнулись на неразрешимые ситуации, названные «Проблема ТВ-помех». Они возникают, когда ИИ запрограммирован на поиск нового опыта, но зацикливается на случайных паттернах, подобно телевизору, поймавшему при настройке статический шум и запоминающего его как ТВ-канал. Причина в том, что «любопытный ИИ» ищет «интересное» и «новое» с помощью прогнозирования будущего и оценки «ошибок предсказаний».  Прежде чем сделать ход, ИИ прогнозируют, как после него изменится игра. Если предсказание верное, ИИ может решить, что столкнулся с уже известной частью игры.

А поскольку статический шум непредсказуем, «любопытный ИИ» при столкновении с «ТВ-помехами» (или иным непрогнозируемым стимулом), как бы превращается в бандерлога, загипнотизированного игрой с шумом помех. ИИ просто зависает на «ТВ-помехах», подобно азартным игрокам, что не в силах оторваться от игровых автоматов, будучи «загипнотизированы» непредсказуемостью результатов. Как это выглядит, показано на гифке.

Опубликованный позавчера препринт англо-американской работы предлагает решение «Проблемы ТВ-помех» крайне любопытным и очень перспективным способом - моделированием вознаграждения ИИ за его любопытство на манер холинергического метода управления возбуждением синапсов мозга посредством нейромедиатора ацетилхолина.

Фишка вот в чем.
Существуют 2 типа неопределенности: эпистемическая и алеаторная.
Эпистемическая неопределенность измеряет ненадежность предсказаний модели, которая может быть минимизирована с помощью дополнительного опыта. Если использовать эпистемическую неопределенность в качестве внутренних вознаграждений, то агент будет искать новизну - динамику, с которой он ранее не сталкивался.
С другой стороны, ошибки предсказания из-за алеаторной неопределенностей неизбежны. Они, по определению, являются результатом непредсказуемой динамики. Ошибки прогнозирования из-за непредсказуемой динамики обездвиживают агентов, движимых любопытством. Что и происходит в «Проблеме ТВ-помех».

Развивая модель Парра-Фристона, авторы предположили, что уровень ацетилхолина растет с ростом ожидаемой алеаторной неопределенности, а уровень норадреналина увеличивается, когда животные сталкиваются с эпистемической неопределенностью (ожидаемой и неожиданной).

Уменьшая вознаграждения в ситуациях алеаторной неопределенности, авторы работы на практике научили ИИ эффективно обходить стохастические ловушки класса «Проблем ТВ-помех».

ИТОГО:
- мы стали ближе к «любопытному ИИ»;
- держитесь подальше от алеаторной неопределенности
🥴

#ИИ
👍🏻 Однако, любопытство бессознательно стимулируется изнутри.
Тогда как вознаграждение – это экстернальная мотивация.
ИИ бессознательным ещё не обзавёлся. 😊
источник