Будущее
А нужен ли человек вообще?
Кому он, собственно говоря, нужен-то...
К 2020 году китайские власти планируют внедрить систему социальной оценки своих граждан (Social Credit Score или SCS). Результаты рейтинга будут находиться в открытом доступе, и с ними сможет ознакомиться любой желающий.
Главный критерием оценки станет социальное поведение китайцев, начиная от ежедневных трат и способности оплачивать счета и заканчивая взаимодействием с семьей и коллегами. На основе нескольких факторов будет выстраиваться индекс благонадежности того или иного человека, сообщает Futurism.
Социальный рейтинг гражданина будет влиять на многие аспекты жизни китайца - возможность получить престижную работу, взять кредит или отдать ребенка в элитную школу. Отслеживаться будет и интернет-активность человека в киберпространстве.
Главная задача системы социальной оценки - «позволить благонадежным гражданам ходить там, где вздумается, и не дать дискредитированным ступить ни шагу».
...оценка человека будет проходить по пяти категориям: социальные связи, потребительское поведение, надежность, благосостояние и следование правилам.
...Ли Йинг-Юн, техдиректор компании Sesame Credit, которая также принимает участие в тестировании SCS, рассказал WIRED, что эта система будет оценивать людей по их привычкам и даже покупкам.
«Человек, который играет в видеоигры десять часов в день, будет считаться бездельником. А тот, кто часто покупает подгузники, будет считаться родителем, а значит автоматически - более ответственной личностью», - отметил Ли.
https://www.gazeta.ru/tech/2017/12/05/11033858/chinese_brother.shtml
__________________
Система искусственного интеллекта AlphaGo, построенная на принципах глубинного машинного обучения и созданная группой Google DeepMind, со счетом 5-0 победила Фань Хуэя (Fan Hui) трехкратного европейского чемпиона по игре Го (Go). Этот случай является первым разом в истории, когда компьютерная программ обыграла профессионального игрока в Го, хотя некоторые эксперты в области искусственного интеллекта прогнозировали, что наступления данного события можно ожидать не ранее, чем через одно десятилетие.
«Система AlphaGo использует методы глубинного машинного изучения и самообучения. При помощи этого она улучшает саму себя, просматривая ходы реальных игр и играя сама с собой» - рассказывают Дэвид Сильвер (David Silver) и Демис Хассабис (Demis Hassabis), члены группы Google DeepMind, - «Обучение системы было произведено на обширном наборе данных о 30 миллионах ходов, сделанных профессиональными игроками в Го. А после этого система отточила свое мастерство, играя сама с собой».
__________________
Алгоритму AlphaZero, разработанному Google и DeepMind, хватило всего четырех часов игры с самим собой, чтобы самостоятельно синтезировать шахматные знания человечества за полтора тысячелетия и достичь уровня, который не только превосходит людей, но и позволяет громить чемпионов среди компьютерных алгоритмов.
Все блестящие хитрости и утонченности, которые программисты использовали для создания шахматных движков, были отправлены на свалку истории, отмечает портал Chess24.com.
Нейросеть победила сильнейшую шахматную компьютерную программу Stockfish 8 в ста партиях, не проиграв ни одной. Играя белыми, AlphaZero добилась 25 побед при 25 ничьих. Без преимущества первого хода ей удалось выиграть три партии при 47 ничьих. Итого в ста играх нейросеть одержала 28 побед, сведя остальные 72 вничью.
Как утверждают разработчики, AlphaZero достигла этого уровня всего через четыре часа после того, как в нее были загружены только базовые правила игры в шахматы, без дополнительных сведений о тактике, алгоритмах и дебютах.
В отличие от традиционных шахматных программ, AlphaZero выбирает ход не за счет перебора возможных вариантов, а применяя собственные алгоритмы, выработанные при самообучении. Для сравнения: AlphaZero рассматривала 80 тысяч позиций за секунду, тогда как Stockfish - до 70 миллионов.
___________________
Впервые сильнейшие игроки в техасский холдем проиграли искусственному интеллекту. Выигрыш Алгоритма Libratus после двадцатидневного покерного турнира Brains VS Artificial Intelligence в питтсбургском казино Rivers составил почти 2 миллиона долларов.
Программа начала выигрывать у людей начиная с первых дней турнира. Поначалу игроки экспериментировали, полагая, что легко смогут найти изъяны программы и пробовали разные стратегии. Затем пытались играть с компьютером, как с человеком, но ничего не срабатывало. Хотя живым участникам удалось сократить разрыв с программой на шестой день соревнований, после этого программа стала играть только сильнее.
По словам участников, у них было ощущение, что они играют против очень сильного игрока, причём, игрока, который умеет блефовать.
Примечательно, что Libratus не был создан исключительно для игры в покер. Программа может оценивать риски при игре на бирже, продумывать план лечения и даже проводить переговоры.
____________________
Уже в следующем году российская компания «Ронави-Роботикс» собирается начать производство складского робота грузоподъёмностью в 1,5 тонны. Робот умный, быстро осваивается в любом складе: достаточно всего лишь наклеить на стеллажи метки с QR-кодом, чтобы можно было объяснять роботу, что куда ставить.
Программное обеспечение, написанное разработчиками первого российского складского робота, контролирует сразу несколько таких машин, регулируя их движение и отдавая заказ на доставку тому, кто ближе всего к нужной коробке. Все это делается автоматически, - оператору склада не нужно знать, где именно на складе товар, какому роботу отдать команду, какой дорогой везти груз.
Такой робот может работать на любом складе - нужно лишь наклеить на стеллажах метки с QR-кодом. Габариты российской разработки - около 1×0,5 метра. Колеса робота устроены так, что ему не нужно пространство для разворота: он может ехать боком. В отличие от людей-работников, для которых необходимо по нормам безопасности делать 2,5-метровые проходы между стеллажами, машине достаточно 1 метра - это огромная экономия места при сохранении действующих зданий складов. Также роботу не нужно освещение и комфортная температура.
_____________________
Представил себе, что компьютерные ученые научились копировать умы людей в npm облака как есть и так даровать желанное бессмертие. И вот проходит много лет, гудят дата-центры, а в них работает симуляция миллиардов бессмертных копий водителей автобусов, продавщиц, ментов, шпаклевщиков, автомехаников, знатоков CSS, физруков, нотариусов, билетеров... Им все так же не интересно учиться новому, они все так же неспособны заниматься наукой (копии же), и вот они бесконечно снимают и смотрят Дом-2, олимпиаду и бесконечно продолжают срачи за Украину и феминизм. А новых людей больше не делают, вот те, что были, они так навечно и остались. И все это лишь набор байтов да инструкций x86 в цикле.
https://thedeemon.livejournal.com/123337.html
Кому он, собственно говоря, нужен-то...
К 2020 году китайские власти планируют внедрить систему социальной оценки своих граждан (Social Credit Score или SCS). Результаты рейтинга будут находиться в открытом доступе, и с ними сможет ознакомиться любой желающий.
Главный критерием оценки станет социальное поведение китайцев, начиная от ежедневных трат и способности оплачивать счета и заканчивая взаимодействием с семьей и коллегами. На основе нескольких факторов будет выстраиваться индекс благонадежности того или иного человека, сообщает Futurism.
Социальный рейтинг гражданина будет влиять на многие аспекты жизни китайца - возможность получить престижную работу, взять кредит или отдать ребенка в элитную школу. Отслеживаться будет и интернет-активность человека в киберпространстве.
Главная задача системы социальной оценки - «позволить благонадежным гражданам ходить там, где вздумается, и не дать дискредитированным ступить ни шагу».
...оценка человека будет проходить по пяти категориям: социальные связи, потребительское поведение, надежность, благосостояние и следование правилам.
...Ли Йинг-Юн, техдиректор компании Sesame Credit, которая также принимает участие в тестировании SCS, рассказал WIRED, что эта система будет оценивать людей по их привычкам и даже покупкам.
«Человек, который играет в видеоигры десять часов в день, будет считаться бездельником. А тот, кто часто покупает подгузники, будет считаться родителем, а значит автоматически - более ответственной личностью», - отметил Ли.
https://www.gazeta.ru/tech/2017/12/05/11033858/chinese_brother.shtml
__________________
Система искусственного интеллекта AlphaGo, построенная на принципах глубинного машинного обучения и созданная группой Google DeepMind, со счетом 5-0 победила Фань Хуэя (Fan Hui) трехкратного европейского чемпиона по игре Го (Go). Этот случай является первым разом в истории, когда компьютерная программ обыграла профессионального игрока в Го, хотя некоторые эксперты в области искусственного интеллекта прогнозировали, что наступления данного события можно ожидать не ранее, чем через одно десятилетие.
«Система AlphaGo использует методы глубинного машинного изучения и самообучения. При помощи этого она улучшает саму себя, просматривая ходы реальных игр и играя сама с собой» - рассказывают Дэвид Сильвер (David Silver) и Демис Хассабис (Demis Hassabis), члены группы Google DeepMind, - «Обучение системы было произведено на обширном наборе данных о 30 миллионах ходов, сделанных профессиональными игроками в Го. А после этого система отточила свое мастерство, играя сама с собой».
__________________
Алгоритму AlphaZero, разработанному Google и DeepMind, хватило всего четырех часов игры с самим собой, чтобы самостоятельно синтезировать шахматные знания человечества за полтора тысячелетия и достичь уровня, который не только превосходит людей, но и позволяет громить чемпионов среди компьютерных алгоритмов.
Все блестящие хитрости и утонченности, которые программисты использовали для создания шахматных движков, были отправлены на свалку истории, отмечает портал Chess24.com.
Нейросеть победила сильнейшую шахматную компьютерную программу Stockfish 8 в ста партиях, не проиграв ни одной. Играя белыми, AlphaZero добилась 25 побед при 25 ничьих. Без преимущества первого хода ей удалось выиграть три партии при 47 ничьих. Итого в ста играх нейросеть одержала 28 побед, сведя остальные 72 вничью.
Как утверждают разработчики, AlphaZero достигла этого уровня всего через четыре часа после того, как в нее были загружены только базовые правила игры в шахматы, без дополнительных сведений о тактике, алгоритмах и дебютах.
В отличие от традиционных шахматных программ, AlphaZero выбирает ход не за счет перебора возможных вариантов, а применяя собственные алгоритмы, выработанные при самообучении. Для сравнения: AlphaZero рассматривала 80 тысяч позиций за секунду, тогда как Stockfish - до 70 миллионов.
___________________
Впервые сильнейшие игроки в техасский холдем проиграли искусственному интеллекту. Выигрыш Алгоритма Libratus после двадцатидневного покерного турнира Brains VS Artificial Intelligence в питтсбургском казино Rivers составил почти 2 миллиона долларов.
Программа начала выигрывать у людей начиная с первых дней турнира. Поначалу игроки экспериментировали, полагая, что легко смогут найти изъяны программы и пробовали разные стратегии. Затем пытались играть с компьютером, как с человеком, но ничего не срабатывало. Хотя живым участникам удалось сократить разрыв с программой на шестой день соревнований, после этого программа стала играть только сильнее.
По словам участников, у них было ощущение, что они играют против очень сильного игрока, причём, игрока, который умеет блефовать.
Примечательно, что Libratus не был создан исключительно для игры в покер. Программа может оценивать риски при игре на бирже, продумывать план лечения и даже проводить переговоры.
____________________
Уже в следующем году российская компания «Ронави-Роботикс» собирается начать производство складского робота грузоподъёмностью в 1,5 тонны. Робот умный, быстро осваивается в любом складе: достаточно всего лишь наклеить на стеллажи метки с QR-кодом, чтобы можно было объяснять роботу, что куда ставить.
Программное обеспечение, написанное разработчиками первого российского складского робота, контролирует сразу несколько таких машин, регулируя их движение и отдавая заказ на доставку тому, кто ближе всего к нужной коробке. Все это делается автоматически, - оператору склада не нужно знать, где именно на складе товар, какому роботу отдать команду, какой дорогой везти груз.
Такой робот может работать на любом складе - нужно лишь наклеить на стеллажах метки с QR-кодом. Габариты российской разработки - около 1×0,5 метра. Колеса робота устроены так, что ему не нужно пространство для разворота: он может ехать боком. В отличие от людей-работников, для которых необходимо по нормам безопасности делать 2,5-метровые проходы между стеллажами, машине достаточно 1 метра - это огромная экономия места при сохранении действующих зданий складов. Также роботу не нужно освещение и комфортная температура.
_____________________
Представил себе, что компьютерные ученые научились копировать умы людей в npm облака как есть и так даровать желанное бессмертие. И вот проходит много лет, гудят дата-центры, а в них работает симуляция миллиардов бессмертных копий водителей автобусов, продавщиц, ментов, шпаклевщиков, автомехаников, знатоков CSS, физруков, нотариусов, билетеров... Им все так же не интересно учиться новому, они все так же неспособны заниматься наукой (копии же), и вот они бесконечно снимают и смотрят Дом-2, олимпиаду и бесконечно продолжают срачи за Украину и феминизм. А новых людей больше не делают, вот те, что были, они так навечно и остались. И все это лишь набор байтов да инструкций x86 в цикле.
https://thedeemon.livejournal.com/123337.html