Не помогла Микрософту агрессивность, с которой компания старалась пинками заставить пользователей старых виндов обновиться до десятки. В своё время разрекламированная цель "Win 10 на миллиарде устройств к 2018" теперь официально признана недостижимой. И во всем виноваты мобильные устройства: там никакого чуда не случилось, никакая Lumia не помогла Windows прорваться на мобильные. Обещанный Surface Phone тоже не поможет - неизвестно когда появится, и будет нишевым.
В общем, перспективы всеобщей унифицированной платформы будущего для Windows становятся все более смутными. А нечто, существующее лишь на десктопе, скоро потеряет право на гордый титул "платформа".
http://www.forbes.com/sites/ewanspence/2016/07/17/microsoft-billion-devices-mobile-smartphone/#194d0b4e8f38

Интересный и красивый эксперимент в университете Аризоны на тему нейроинтерфейсов и управления дронами. Новизна в том, что задача управления была выбрана не типичной и не решаемой с обычного пульта: экспериментатору предлагалось управлять сразу группой дронов (летающих и наземных) и координировать их именно как группу, а не управлять каждым по отдельности. Оказалось, мозг вполне справляется - а хороший софт в состоянии проинтерпретировать сигналы со 128 электродов на специальном облегающем голову шлеме - и в итоге чисто силой мысли получается управлять группой дронов.
Вспоминается сразу не только фильм "Аватар", но и всякие ужастики, в которых рои и стаи роботов ведут боевые действия. Будущее, как обычно, приближается быстрее чем от него ждёшь ;)
https://asunow.asu.edu/20160710-discoveries-asu-researcher-creates-system-control-robots-brain

Цифровые медицинские термометры, во-первых, часто врут, а, во-вторых, в массе своей для пациента слабо отличаются от древних ртутных: их надо либо подмышкой держать, либо в разные отверстия засовывать. А опытный родитель, легко прикоснувшись ко лбу малыша, довольно точно определит температуру ладонью. И вот Withings, которые к разным приборам для мониторинга тела относятся традиционно серьезно (весы, тонометр, фитнес-трекеры у них очень качественные), выпускают бесконтактный термометр, которым достаточно провести по лбу, чтобы измерить температуру (и потом, конечно, по WiFi передать куда надо). И не просто выпускают, а сертифицируют девайс в FDA - американском медицинском регуляторе. Кажется, в арсенале гаджетов для биомониторинга - хорошее пополнение. Хотя, конечно, надо самому сначала попробовать ;)
http://9to5mac.com/2016/07/19/withings-thermo-fda-cleared-wi-fi-thermometer/

Иногда находишь тексты, которым уже года полтора, но оказываются они актуальнее и круче горячих новостей. Вот пример.
Чистая радость - интервью с Яном Лекуном, который не просто руководит исследованиями вокруг AI в Фейсбуке, но и является одним из настоящих гуру, создававших всю область ML ещё в прошлом веке - и не утратившим творческую энергию по сей день. Гениальный мужик, безо всяких оговорок.
Этот текст полезно читать внимательно и весь. В нем масса важных замечаний, одно из наиболее мне понравившихся - про карго культ вокруг AI. Важнейшая мысль в том, что мозг вдохновляет учёных придумывать своё для решения задач мозга; но вдохновлять - не значит воспроизводить. Птицы вдохновляли инженеров, но летательные аппараты от Boing747 до квадракоптеров созданы безо всякого понимания динамики маха птичьего крыла и структуры перьев в нем. И результат решает связанные с полетом задачи сильно лучше птиц. Очень показательно, что Лекун старается избегать даже слова "нейронные" применительно к тем разработкам, которыми занят. Ибо не стоит задача воспроизвести нейрон - стоит задача выполнить его работу (поэтому попутно Лекун вежливо, но весьма жёстко опускает и IBMовский True North, и европейский Human Brain Project.
За прошедшее с февраля 2015 время многое круто поменялось. И как раз в направлении, предсказанном Лекуном. Unsupervised learning, end-to-end learning стали мейнстримом, машинный интеллект многого достиг не только в распознавании изображений, но и в понимании естественного языка. И все ещё только начинается. Не случайно в восьми словах Лекун так сформулировал суть Deep Learning: “machines that learn to represent the world.” А репрезентация всего мира - вещь непростая и требует хотя бы нескольких лет ;)
http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/artificial-intelligence/facebook-ai-director-yann-lecun-on-deep-learning

Не только технологии цифрового мира делают жизнь интересней ;) в статье по ссылке - описание экипировки Лоры Скотт, принимавшей участие в трансамериканском велопробеге этого года. Из-за ДТП до конца маршрута она не добралась, но 2000 миль проехала. Интересно полюбоваться в деталях и на её велик, и на его обвес, и на одежку и оборудование для ночёвок. (По правилам пробега, все используемое оборудование должно быть из доступного на рынке, а не изготовлено на заказ.) Куда ни взглянешь - сплошь хайтек, новые решения и материалы. От седла до спальника - все предметы для такой покатушки оказываются шедеврами в своей области.
http://www.cyclingweekly.co.uk/news/product-news/takes-ride-4400-miles-across-america-unsupported-262345

Люблю обратную связь - которая по делу, а не про «почем рекламу продаете?» или «я вас включу в обзор каналов на своем сайте, если мой канал попиарите» Это все уныло и неинтересно. Интересны комментарии, предложения, хорошие ссылки на нечитаное мной. А больше всего интересны новости людей о своих проектах. Вот, например.
Призма, конечно, Призмой, но не Призмой же единой :) Их недавно опубликованное видео впечатляет, но это и без меня все интересующиеся знают. А вот это письмо от Данила @myshli приятно цитировать, потому что видео по ссылке очень атмосферное, но сам  проект мало известен.  Хотя сам факт его существования - иллюстрация коммодитизации технологий.
=-=-=-
Это пример использования open source кода Manuel Ruder, Alexey Dosovitskiy & Thomas Brox для видео, не для простых изображений. Они очень круто придумали считать pixel flow для всех кадров и потом использовать уже по сути ставший стндартным neural-style код для потока изображений, а не для отдельных картинок. В результате каждый план смотрится как единое целое, а не набор стробящих кадров.
https://vimeo.com/175540110
=-=-=-

Наши ребята чуть ли не первый раз относительно подробно рассказали про Толоку - яндексовый аналог Mechanical Turk. Местами даже не аналог, а что-то лучше, потому что создавали позже и уже понимали, что это не просто платформа для простенького массового краудсорсинга - но и инструмент для машинного обучения. А иногда - и для решения маркетинговых задач: в некоторых случаях Толока отлично заменяет фокус-группы, иногда позволяет сопоставлять метрики внутренние и пользовательские: например, качество ответа сервиса по формальным техническим критериям и по ощущениям людей. Очень полезные иногда бывают ответы для тех, кто не верит Канеману и считает пользователей рационально действующими субъектами, вдумчиво изучающими каждый экран ;))
Но машинное обучение - это, конечно, главное и в настоящем и в будущем Толоки.
https://m.habrahabr.ru/company/yandex/blog/305956/

Я вообще-то не большой любитель читать прогнозы, в том числе потому, что хорошо помню, что нам эксперты обещали в ранние годы интернета, - и вижу, какое отношение к реальности имели все эти обещания. Но тут мне попалась книга, написанная почти моим ровесником (Кевин Келли на пару лет меня старше), который как раз начинает с воспоминаний о тех самых прогнозах. Он, как и я,  в конце восьмидесятых подсел на интернет (а в начале девяностых стал сооснователем Wired). И прекрасно понимает ловушку тупых экстраполяций (в стиле нашего АСИ, которое еще и с потрясающей унылостью пытается нарисовать будущее).
Кевин отлично обходится с часто встречающимся заблуждением и нытьем, что инновационный период интернета закончился, и теперь все развивается индустриально, постепенно, без революций и прорывов - не то, что в благословенные девяностые.
«Вот что скажут вам убеленные сединами старцы в 2050: вы себе не можете представить, как круто было создавать инновации в 2016! Это же было время безграничных возможностей! Можно было, например, взять любую категорию продуктов, прикрутить туда AI, запустить все это в облаке. В большинстве девайсов было всего один-два сенсора, не то что сотни нынче. Всё было низким - что барьеры, что ожидания пользователей; поэтому так легко было стать в чем-то первым. И старцы вздохнут: Эх, если бы мы тогда осознавали, насколько все было возможно…»
И вообще читать его очень легко, книга хорошо написана. Так что в непривычном для этого канала жанре рекомендую книгу
https://www.amazon.com/Inevitable-Understanding-Technological-Forces-Future-ebook/dp/B016JPTOUG/ref=mt_kindle?_encoding=UTF8&me=#nav-subnav

Как и ожидалось, первыми эксперименты по генной модификации клеток живого взрослого человека проведут китайцы, которые меньше прочих тревожатся о потенциальных опасностях применения CRISPR - методики прямого редактирования ДНК. Эксперимент будет проведён на больных раком легких, у которых других способы лечения не дали эффекта, причём затронет ДНК тех клеток, которые не смогут передать изменения потомству.
Однако это все равно эпохальный эксперимент, и за результатами реально будет следить весь мир.
http://www.sciencealert.com/china-s-about-to-alter-human-dna-using-a-revolutionary-tool-for-the-first-time

Ну все, после многих месяцев слухов покупка официально объявлена: Verizon покупает Yahoo. Я совершенно не понимаю, кого в этой истории поздравлять.
https://techcrunch.com/2016/07/25/verizon-buys-yahoo-for-4-83-billion/

Если говорить о самых базовых - но не информационных - технологиях, то, конечно, энергетика приходит в голову первой: куда нам без электроэнергии, сразу на пару веков назад, что ли? Да и всё информационное как-то без электричества не живёт.
Про альтернативную энергетику шуму много, но экономически она долго оставалась несостоятельной, а на субсидиях  базовая инфраструктура жить не может - такой режим может быть только демонстрационным, а не рабочим.
И вот важная веха: в ряде стран реальная себестоимость вырабатываемой ветровыми электростанциями энергии стала ниже стоимости электричества, генерируемого АЭС. И это все благодаря ветровым станциям морского базирования, а не тем ветрякам, которые красиво вписываются в горный пейзаж.
http://inhabitat.com/european-wind-energy-is-now-cheaper-than-nuclear-power/

Видимо, бурное развитие машинного обучения неизбежно приведёт, причём скоро, к появлению машинной педагогики. Предпосылки мы уже видели: знаменитая история с Tai, микрософтовским чат-ботом, которую быстро научили плохому. Но, оказывается, чтоб плохому научиться, не обязательно нужны тролли в роли учителей.
Вот группа исследователей решила посмотреть, насколько политкорректен (с американской точки зрения) массив текстов из Google News, который используется для обучения во многих случаях (Word2vec). Оказалось, беда: машина начинает делать кучу сексистских выводов, если обучена на этом датасете (типа, если муж программист, жена - домохозяйка). Как справиться конкретно с сексизмом, ученые нашли. Но ясно, что дальше пойдут культурные проблемы, и здесь-то потребуется педагогика: ведь то, что хорошо в Европе, может не понравиться в странах шариата, а идеи домостроя в действиях умной машины не понравятся части столичной публики в России. Бедному машинному интеллекту предстоит научиться межкультурным различиям, чтоб действительно выглядеть умным.
https://www.technologyreview.com/s/602025/how-vector-space-mathematics-reveals-the-hidden-sexism-in-language/
Оригинал исследования - http://arxiv.org/pdf/1607.06520v1.pdf

Вчера вебу исполнилось 10 000 дней - странный, конечно, юбилей, но тем не менее ;) Мне кажется, есть что-то символичное в том, чтоб начинать мерять исторические периоды технологического прогресса в днях, а не годах: всё так ускорилось, что годы - это уже слишком долго. Веб разгонялся медленно, старт действительно занял годы, даже почти десятилетие. То ли дело сейчас: от покемонов и Призмы до куда более универсального машинного интеллекта - всё резко растёт от недели к неделе, от квартала к кварталу, а что такое квартал? Меньше сотни дней ;)
Ну и по ссылочке много ностальгических воспоминаний, дат и фактов, которые приятно вспомнить старожилам.
http://mashable.com/2016/07/29/happy-ten-thousand-days-of-internet/

Уже писал здесь на прошлой неделе о продаже Yahoo! С тех пор прочитал не одну статью и заметку с разнообразной аналитикой, по для меня так и остался безответным вопрос «кого поздравлять с продажей?» Ну не Мариссу же, заработавшую свой парашют в 50 с хвостиком миллионов - она бы могла эти деньги получить более безвредным для своей репутации и своих нервов способом.
Зато вот наткнулся на статью, где довольно внятно пытаются найти ответ на другой, типично русский, вопрос «кто виноват?» и кто довел Yahoo до жизни (жизни ли?) такой. И ответ очень полезен для стартаперов и руководителей пока небольших, но бурно растущих компаний, он прямо в подзаголовке статьи приведен:
«Two Stanford University students put their studies on hold to create what was at one time an essential part of the internet. Then they stopped taking risks.»
Вот да! В технологической гонке действительно «кто не рискует, тот не пьет шампанское». И Yahoo тому примером и напоминанием.
http://www.bloomberg.com/news/articles/2016-07-25/what-sank-yahoo-blame-its-nice-guy-founders

Странно, что эту новость сегодня мало обсуждают - а она для будущего людей покруче большинства «топовых». Гугловый проект VerilyLife Sciences и фармацевтический гигант GlaxoSmithKline создают новую компанию (как принято в медицине, не самую дешевую, с начальными вложениями 725 млн. долл.). Называться новорожденная фирма будет Galvani Bioelectronics, а займется вещью совершенно фантастической и многообещающей - вмешательством в организм не на уровне биохимии (как это делают лекарства), а на уровне нейрофизиологии: планируется создание микроимплантов, которые смогли бы влиять на или изменять нервные импульсы: ведь известно, что куча заболеваний связана именно  с плохими командами, проходящими по нервным путям, или с нарушением таких команд. Перспективы - как минимум не хуже, чем у всей фармакологии в целом, а скорее - даже большие. Поле - непаханое. А тандем может сделать то, что в одиночку не потянут ни классические компании из фармы, ни чисто информационно-технологические команды. Цели  - про изменение жизни людей в самом прямом смысле этого слова.
http://fortune.com/2016/08/01/google-alphabet-glaxosmithkline-bioelectronics/

OpenAI, компания, созданная в конце прошлого года, должна не только способствовать широкому внедрению AI всюду куда можно, но и препятствовать использованию технологий машинного интеллекта плохими людьми в нехороших целях.
Поэтому они призывают к созданию "полиции AI" - сообщества экспертов, вооруженных специальными разработками, для детектирования результатов действий нехороших AI в окружающем мире.
Не понимаю только, почему всю эту деятельность по выявлению нехороших AI авторы называют полицией: Казалось бы, это типичная работа разведки. И ей сто лет как найдено адекватное название: промышленный шпионаж ;) Конечно, с благородными целями - так разведчики тоже мир спасают, если это наши разведчики.
http://www.wired.com/2016/08/openai-calling-techie-cops-battle-code-gone-rogue/

Some media reported on a “massive” hacker attack on Telegram in Iran. Here's what really happened:

https://telegram.org/blog/15million-reuters

Немного скучно ссылаться на статью, где просто много цифр и ни одной идеи - но тут особый случай. Набор цифр про микрософтовское облако очень наглядно показывает, насколько сейчас и бизнес, и просто люди зависят от облачных сервисов.

- в этом году Микрософт потратит на ДЦ для своего облака 15 млрд. долларов

- всего у него 34 ДЦ по всему миру

- в Azure живут 1.6 миллиона баз данных пользователей

- IoT платформа в Azure обрабатывает в месяц 2 триллиона сообщений от устройств

- 120 000 новых подписчиков в Azure ежемесячно (а год назад было вдвое меньше)

- ...ну и так далее, остальное смотрите по ссылке...

К тому же на Azure свет клином не сошелся, есть и другие игроки типа AWS и Google - так что общая цифровая облачность над нашей планетой имеет уже очень внушительный объем и продолжает быстро расти. И инфраструктура сколь-нибудь серьезных компаний уже немыслима без облаков; в этом месте революция уже точно состоялась.
http://www.crn.com/news/cloud/300081566/microsoft-on-track-to-nearly-double-cloud-data-center-spend-to-15-billion.htm

К термину "нейронная сеть" мы уже более или менее привыкли, можно начинать привыкать к словосочетанию "нейронная пыль". За этими словами стоят вполне серьезные разработки в области микросенсоров, которые можно внедрять в организм, чтобы собирать информацию о его органах и нервных сигналах непосредственно на месте, а не через кожу (например, получать данные о кишечнике с датчиков, расположенных вблизи его стенки - никаким браслетом или носимым устройством такую информацию не получить).
Такой способ (для начала) пассивной киборгизации - просто подслушивание того, что у нас внутри происходит, в медицинских целях, представляется очень близкой перспективой - в работе по ссылке инженеры из UC Berkeley как раз докладывают о создании и тестировании на животных таких микродатчиков размером с песчинку, вживляемых в мышцы или нервную ткань.
В процессе чтения статьи все время почему-то вспоминал, как нашу кошку носил чипировать ;)
http://www.cnet.com/news/beyond-fitbit-neural-dust-puts-invisible-cyborg-tech-deep-inside-you/