Точный, хотя не всем по вкусу заголовок статьи: "Проблему вагонетки для самоуправляемых машин будут решать юристы, а не специалисты по этике". Но это правда: практические применения этики кодифицированы в законах: вопрос об убийствах людьми решается в рамках права и судебной системы, а не на философских диспутах. Вопросы, связанные с причинением вреда умными машинами тоже будут решаться в судах, и разработчики будут руководствоваться именно минимизацией судебных рисков, а не просто морально-этическими нормами.
И, конечно, еще и психологией. Попробуйте представить себе маркетинг машины, которая заявит своему владельцу "в случае чего я сама буду решать, тебя убить или пешехода" ;) Мне даже интересно, сколько найдется высокоморальных покупателей, для которых сохранение их жизни не является первостепенным приоритетом покупаемой машины.
https://www.wired.com/2017/05/autonomous-vehicles-trolley-problem/

Это не новость, а анонс; зато важный для всех ценителей новых технологий
Джон Мартинис выступит в Москве с публичной лекцией 14 июля. Он - один из лучших в мире специалистов по квантовым компьютерам, а эти компьютеры уже в ближайшие годы сильно изменят наше представление о том, что доступно вычислительным машинам. Мало не покажется: всякие блокчейны и традиционные нейронные сетки могут оказаться скучными по сравнению с реально другим подходом к вычислениям.
Решающие эксперименты запланированы на конец текущего года, самое время знакомиться с этим будущим.

https://rqc.timepad.ru/event/509890/

Несколько дней назад  MIT опубликовал список 50 самых "умных" компаний мира: в трактовке авторов этого рейтинга умность определяется сочетанием технологичности производимого продукта и инноваций в бизнесе самой компании, открывающим необычные и большие перспективы роста. Киты хайтека типа Гугла есть, конечно, в списке, но не на первых строчках: Alphabet на пятом месте, например. А вот первое место заняла в этом году Nvidia. Так авторы оценили её оперативную реакцию на потребности мира в железе и облачных сервисах для AI-технологий. Вслед за ней идут SpaceX и Amazon. Симптоматично, что в этой тройке нет никого из области чисто информационного сервиса: это все хайтек, теснейше связанный с материальным миром.
Очень заметны и сильно продвинулись китайцы: в десятке две их компании, остальные - американские. Ниже в списке Китай тоже вполне заметен.
В общем, есть что в этом рейтинге поизучать - рекомендую ;)
https://www.technologyreview.com/lists/companies/2017/intro/

Эра двигателей внутреннего сгорания как основы автопрома подходит к концу очень быстро - и не благодаря новичкам типа Теслы, а потому, что старожилы рынка научились быть быстрыми во времена инноваций :) Volvo официально заявила, что с 2019 (это всего два года) перестает выпускать машины с приводом только от ДВС: они будут либо чисто электрическими, либо гибридными. К 2025 планируется продать миллион электромобилей.
И Volvo - не эксцентричные оригиналы; схожие заявления, хотя и без столь жесткой конкретики по срокам, делают автомобилестроители по всему миру, от Китая до Штатов.
Ждем, когда очередной российский эксперт нам объяснит, что это все шумиха и ДВС у нас будет всегда :)
https://www.theguardian.com/business/2017/jul/05/volvo-cars-electric-hybrid-2019

Отличная статья в контексте периодически вспыхивающих дискуссий о необходимости как-то менять древнюю систему образования в эпоху даже не информационную, а пост-информационную.
Преподаватель обнаружила, что по ошибке дала задачу, которую учащиеся не должны были бы решить: она требовала знаний, которых им ещё не рассказали. Однако многие не только дали правильный ответ, но и привели корректное решение. Расследование показало, что они умеют пользоваться Wolfram Alfa, и скормили задачу туда.
Автор сначала паникует: они же смухлевали, они же должны решать, пользуясь только головой и бумагой. Очень знакомая аргументация ;)
Но поскольку автор умеет включать мозг, дальше он задается вопросом: так может, так и надо? Важнее учить пользоваться инструментами, а не делать все самому? Может, в 2017 учеба - это не про передачу информации от экспертов к новичкам, новички информацию и сами найдут, а про навыки её обработки? Что важнее: уметь задачу решить самому или уметь сформулировать ее так, чтобы понял компьютер?  
Статью стоит прочитать хотя бы ради того, чтобы убедиться на примере: если что-то идёт не по правилам, не надо запрещать и ужесточать контроль; надо задуматься, не устарели ли правила ;) Крамольная мысль, правда? ;)
https://www.wired.com/story/ai-is-making-it-extremely-easy-for-students-to-cheat

Очередной стартап со слегка устрашающего вида беспилотным грузовиком не стоил бы упоминаний, если бы не некоторые детали. Во-первых, он шведский, а там ребята обстоятельные. Во-вторых, модель запуска  хорошая: не просто выпустить на рынок машинки, а взяться для начала обслуживать ими одну конкретную трассу Гётенборг - Хельсинбург с приличным грузопотоком. При таком сценарии и оперативная поддержка сверхточных карт, и инфраструктура по дороге (грузовичок, понятно, чисто электрический и ему нужны подзарядки) оказываются много дешевле. Начать работать хотят уже в 2020, годовой объём перевозок - 2 млн палет, перевозимые 200 машинами. Хотя кабины и водителя нет, предусмотрен режим дистанционного управления из центра. Это хоть как-то утешает, когда разглядываешь такую штуку массой, между прочим, 20 тонн в груженом состоянии.
https://www.theverge.com/2017/7/5/15923232/einride-tpod-self-driving-truck-sweden-logan

Ещё одна попытка научить журналистов пользоваться современными технологиями - ну, или перестать мешать этим технологиям. Британское национальное агентство новостей  Press Association выиграло грант на больше чем £600K от Google's Digital News Initiative (это такой проект Гугла помочь обиженной на него европейской прессе деньгами и знаниями). Конечно, главред PA сразу предупреждает, что роботы просто будут помогать журналистам, обогащать и локализовывать контент, а тексты будут писать люди - хотя бы в виде шаблонов, которые потом автоматически будут наполняться данными для регионов. Все правильно и честно - надо же дать машинкам большой объём текстов, на которых они обучится писать сами ;)
https://www.theguardian.com/technology/2017/jul/06/press-association-wins-google-grant-to-run-news-service-written-by-computers

По случаю субботы, да и просто чтобы расслабиться и полюбоваться не читая и не напрягая мозг - вот вам результаты фотографического конкурса с технологическим ограничением. К рассмотрению принимались только работы, сделанные с дронов.
Местами вышло очень красиво. И в любом случае вдохновляюще: то, что раньше требовало профессионального бюджета или связей, допускающих аренду вертолета, стало доступно почти каждому. Добро пожаловать на dronestagram ;)
http://www.dronestagr.am/2017-international-drone-photography-contest/

Сама по себе статья скучна и бестолкова, но в ней правильная напоминалка о том, почему машинный интеллект странно и неправильно называть искусственным - почему он сильно другой. Всё-таки наш интеллект развивался в жесткой привязке к ограничениям наших органов чувств. Входные сигналы, которые приходилось обрабатывать мозгу на протяжении всей его эволюции, отражали небольшой кусок электромагнитного спектра (зрение), некоторый диапазон акустических колебаний (слух), реакции на некоторые химические вещества в газовой или конденсированной фазе (обоняние и вкус), ну и механические воздействия (тактильная чувствительность). На вход машинному интеллекту, познающему мир, уже сейчас подаётся куда более разнообразная информация, и это разнообразие только растёт по мере создания новых сенсоров. Картина мира, связи и корреляции в нем уже хотя бы поэтому будут совсем иными.
Хотите себя почувствовать немного МИ - попробуйте пообщаться со слепоглухонемыми от рождения. Это немножко просветлит ;)
https://readwrite.com/2017/07/07/sensors-bring-ai-to-life-dl1/

Помните недобро выглядящих и как-то неприятно движущихся роботов от Boston Dynamics? Я до сих пор не понимаю, зачем авторы роликов про продукцию этой компании откровенно провоцировали зрителей, вызывая в них тревогу. Исследователи машинного интеллекта из DeepMind работают грамотней: ролик про их достижения в обучении машин динамике движения на сложном рельефе очень мимимишный. Сначала вообще кажется, что это продукт хорошей студии мультипликации, где талантливые художники прорисовали пластику существа из палочек, которое занимается паркуром. А потом доходит, что никто не прорисовывал: эта модель сама училась двигаться - и пластика, как и у хорошего спортсмена, возникла сама: как результат обучения и тренировок.
Но, кстати, я б напрягся не только на месте инженеров-робототехников, но и на месте мультипликаторов.
Видео - вот в этом твите: https://mobile.twitter.com/oriolvinyalsml/status/884328832320368644
Популярный рассказ - https://www.theverge.com/tldr/2017/7/10/15946542/deepmind-parkour-agent-reinforcement-learning
Исходная статья - https://arxiv.org/abs/1707.02286

На самом деле, антиглобализм - это не только горящие покрышки на улицах. Есть и круче, хотя не так зрелищно.
Новости от Great Firewall: китайским провайдерам правительственным указом предписано закрыть доступ к персональным VPN. Сроки - сжатые, блокировка должна заработать не позже февраля 2018. Как известно, именно VPN был главной брешью в этой китайской стене, и в условиях блокировки массы популярных глобальных сервисов - единственным способом к ним обратиться из Китая. Ну, и с учетом наших отечественных законодательных инициатив на эту тему, опыт китайских товарищей явно найдет у нас прилежных последователей.
Всерьез "суверенный" интернет становится реальностью, а жесткая фрагментация глобального интернета наверняка только продолжится.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-07-10/china-is-said-to-order-carriers-to-bar-personal-vpns-by-february

Я умудрился пропустить этот пример уберизации жизни (это когда ты удовлетворяешь потребности по мере их поступления: тебе предоставляют сервис в том месте, в то время и в том объеме, который необходим). Так вот, появился Убер-для-городских-туалетов. И правда, бывают города, где с этим сервисом так же туго, как с городскими такси: будешь искать долго (и даже в Макдональдсе тебя не пустят). А в этом случае ожидание может быть крайне неприятным. Поэтому сервис Van-Go (который, конечно же, является маркетинговой акцией производителя туалетной бумаги) предлагает вызвать через приложение передвижной сортир, который приедет быстрее, чем ты найдёшь стационарный (или лопнешь).
Маркетинг, конечно, такой маркетинг, но какая же богатая идея! ;)
http://mashable.com/2017/06/20/charmin-van-go-mobile-order-toilet/#vUmjkaPTbSq8

Хорошо быть Китаем. Эппл может сколько угодно хорохориться дома в Штатах, когда дело доходит до охраны персональных данных и прочей privacy. Но когда речь заходит о присутствии на китайском рынке, разговор совсем другой. И поэтому строится (совместно с местным оператором Big Data) локальный датацентр, полностью отвечающий всем местным правилам взаимодействия с госорганами. Можно ручаться, что и контент местного стора тоже будет правильный, и что запрет на VPN будет поддержан. Нельзя рисковать потерей китайского рынка.
Плохая для нас сторона этой истории в том, что на неё будут оглядываться наши законодатели, принимая законы, регулирующие наш IT-рынок. Но такое впечатление, что страны и их вес они сравнивают по площади, занимаемой на карте. Это не так, и результаты могут оказаться сильно отличающимися от китайских.
https://www.cultofmac.com/492302/apples-new-data-center-will-comply-strict-chinese-laws/

Уже не раз писали про то, что машинное обучение позволяет изготавливать фейки, по сравнению с которыми даже профессионально отфотошопленная картинка - детский лепет. Да и вообще: статическая фотка - это унылая древность, людей сильнее цепляет живой звук узнаваемого голоса и видеоряд. Про синтез голоса по образцу и я тут ссылки кидал, и вообще много написано. Но вот новое слово: теперь под этот голос можно записать видеоклип, где выбранный персонаж будет произносить текст, а картинка будет воспроизводить его натуральную мимику и артикуляцию, соответствующую произносимым словам.
Конечно, существует масса полезных и важных применений разработанной в университете штата Вашингтон технологии. Компьютерные игры, мультики, телевизионные шоу...
Но почему при просмотре ролика с таким синтетически говорящим Обамой мне все время Пелевин вспоминается?
https://thenextweb.com/insider/2017/07/12/new-lip-sync-tech-generates-scary-accurate-video-using-audio-clips/#.tnw_fTO0jAzJ
Научная статья, посвящённая разработке - http://grail.cs.washington.edu/projects/AudioToObama/siggraph17_obama.pdf

Тот нечастый случай в канале, когда нельзя не похвастаться сделкой своей компании: за 13 лет работы не припомню сделок такого масштаба, с таким известным глобальным игроком ;) И с мажоритарным пакетом у Яндекса, что отдельно приятно.
Ну и поздравления Тиграну, конечно! Он теперь Генеральный в объединенной компании Яндекс.Такси+Uber, работающей на шести национальных рынках (Россия, Азербайджан, Армения, Беларусь, Грузия и Казахстан).
https://yandex.ru/company/press_releases/2017/0713

Редкий случай банкротства компании, имевшей отношение к технологиям, который у меня вызывает чувство некоторого удовлетворения. Vertu, производитель бессмысленно дорогих и никакущих по характеристикам мобильников, заканчивает свое существование.
Я не против люксовых аксессуаров - если хочется, можно топовый смартфон хоть эппловый, хоть андроидный дотюнить внешне и увешать брюликами. Я не против топовых брендов - Бентли действительно во многом выигрывает у массовых моделей авто, даже топовых. Но вот жалкая с технической точки зрения хрень по заоблачным ценам в десятки тысяч долларов - это все-таки нонсенс. Приятно, что он завершился.
http://zoom.cnews.ru/news/item/345591

Нейроинтерфейсы, как известно, одна из мечт Маска, над их реализацией работает его компания Neurolink. Но и государство там щедро финансирует это направление; вот лишь один свежий пример. В рамках программы DARPA Neural Engineering System Design команда под руководством Ken Shepard получила четырехлетний грант на 18,5 млн долларов. Цель - разработка гибкого импланта, который располагался бы на поверхности сенсорной коры головного мозга (не вторгаясь в нее)  и обеспечивал миллион параллельных каналов считывания и стимулирования активности.
Похоже, благодаря такой синхронной работе и частного бизнеса, и опытных государственных агентств мы в ближайшие годы увидим заметные прорывы на направлении, которое многие по инерции считают чистой фантастикой.
http://www.newswise.com/articles/researchers-revolutionize-brain-computer-interfaces-using-silicon-electronics

Обучение нейронных сеток эстетике визуальной красоты - дело не новое. Уже не первый год фильтровать картинки по степени красивости умеют и большие игроки, и специализированные сервисы типа EyeEm. Но гугловские исследователи сделали следующий шаг: они сначала научили сетку отличать красивые пейзажи от никаких - а потом напустили ее на картинки из StreetView, чтобы она отобрала лучшие исходники, а потом дообработала их кропом и фильтрами до впечатляющих красивых фотопейзажей. Результат не дотягивает, конечно, до уровня National Geographic, но точно сильно лучше огромного большинства фоток из поездок. Насколько лучше - показало слепое тестирование: полученные фотки замешали в коллекцию пейзажных фото, каждый элемент которой должны были оценить профессиональные фотографы (не то чтоб совсем тест Тьюринга, но та же идея). В 40% случаев оценки оказались "снято профи" или "снято полу-профи". Машинный интеллект выступил достойно в этом конкурсе ;)  Полюбуйтесь некоторыми фотками сами по ссылке.
Ждем, когда что-то похожее к Google Photo прикрутят.
https://research.googleblog.com/2017/07/using-deep-learning-to-create.html

Ну и еще одна интересная работа на тему распознавания изображений, тоже гугловая. Вывод у нее вообще-то интуитивно очевидный: на качество распознавания влияют не только алгоритмы, но и размер обучающей выборки. Оказалось, что можно долго увеличивать размер выборки и получать логарифмический рост точности, не улучшая алгоритмы. Почему это важно? Да потому, что огромное количество распознавалок обучают все на той же размеченной коллекции ImageNet, стараясь именно алгоритмами поднять качество. А пора бы уже и обучающий датасет сильно увеличить, ImageNet несколько отстал от жизни ;) И тогда качество подрастет само, без математических изысков. https://arxiv.org/pdf/1707.02968.pdf
Любопытно, что по мотивам именно этой публикации Wired опубликовал тревожную статью: Раз качество зависит от объема данных, open source не выравнивает игровое поле до конца. Большие сохраняют преимущество перед мелкими просто за счет объема своих данных.
Ну, собственно, а что вы хотели? Тягаться с Гуглом или Амазоном на его поле? Это странно, стартапам надо бы лезть туда, где у больших данных нету. https://www.wired.com/story/ai-and-enormous-data-could-make-tech-giants-harder-to-topple/

Меньше месяца назад на конференции по AI в Париже Andrew McAfee свой доклад построил как анонс новой книги, в тот момент ещё недоступной. Теперь её можно купить на Амазоне хоть на бумаге, хоть в цифре, и поэтому полет в отпуск я провёл за чтением её в Киндле. Это очередная очень вдумчиво написанная книга про то, как технологии сейчас меняют экономику - и, соответственно, структуру и стратегию бизнеса. Пересказать в коротком посте невозможно - читайте ;)
Замечу лишь, что автор рассматривает три важных влияющих фактора: обучающиеся машины, глобальные технологические платформы как новую сущность, crowd-подходы к бизнес-процессам. Его выводы в целом оптимистичны, но он не устаёт повторять: прошлый раз похожее происходило, когда электричество начало вытеснять в производстве пар. И те передовые в эпоху паровых двигателей компании, которые просто меняли один двигатель на другой, но не перестраивали  глубоко процессы и структуру производства, - не сумели сохранить свои позиции (а большинство - и само существование).
Пока прочитал примерно треть, очень нравится (и не думаю, что разонравится по мере дальнейшего чтения).
https://www.amazon.com/gp/product/B01MAWT25I?storeType=ebooks