Недавно компания «Яндекс» представила главе государства Владимиру Путину нового голосового помощника «Алису». Она умеет отвечать на вопросы пользователей, а если затрудняется, то предлагает найти информацию в поисковой системе «Яндекс».

Общаться с «Алисой» можно как с помощью голоса, так и с помощью ввода текста. Разработчики отмечают, что главное отличие этого помощника от других заключается в том, что он умеет «понимать» запрос и может поддержать диалог с собеседником. Иными словами, работает «Алиса» не по ключевым словам, а с помощью интеллекта. Обучали ее на протяжении года – сначала на русской литературе, потом на постах в twitter. Голосовой помощник, как и человек, не стоит на месте и постоянно развивается, а также учится ответам от людей.

«Алиса» — это не новинка для сегодняшнего пользователя. У только начинающей свой путь помощницы есть серьезные конкуренты, среди которых Siri, Cortana, Google Now. Эти, как их еще называют, интеллектуальные ассистенты уже успели полюбиться публике.

Siri (Speech Interpretation and Recognition Interface) – вопросно-ответная система, разработанная для iOS. Живёт во всех iPhone, начиная с 4S. Выполняет любую команду: «позвонить маме», «завести будильник» или же «показать погоду в Москве». Если она не понимает вас, то так и ответит или предложит найти это в интернете. В отличии от «Алисы» не понимает контекстных вопросов, отвечает только на полные и конкретные. Как и «Алиса» любит шутить, а еще может спеть песню или рассказать стих, но редко это делает с первого раза, любит, чтобы ее упрашивали.

Cortana — виртуальная голосовая помощница от Microsoft. Она подходит для Windows Phone 8.1, Microsoft Band, Windows 10, Android, Xbox One и даже для iOS. Способна угадывать потребности пользователя, если ей открыть доступ к личным данным. Также как и все виртуальные искусственные интеллекты способна осуществлять поиск информации и запускать приложения. А при правильном согласовании работы оповещает пользователя об изменениях на сайтах, с которыми он работает.

Google Now – универсальный помощник от Google, интегрированный в Chrome и Android. Приложение умеет подстраиваться под потребности своего пользователя. Настроено так, чтобы выводить необходимую информацию до того, как человек сделал запрос, то есть система отслеживает геолокацию, интересы, данные электронной почты и многое другое. Также голосовой помощник способен выводить информационные карточки, в которых содержатся все нужные пользователю материалы.

Конечно, это не все интеллектуальные ассистенты, существующие на сегодняшний день, их гораздо больше. Однако, все они аналогичны. Их главная функция состоит в том, чтобы упростить работу пользователя и сэкономить его время. Сегодня интеллектуальная система в 90% случаев опознает речь верно. Умные помощники не стоят на месте, они быстрыми темпами развиваются и радуют новыми возможностями. Именно в этом видят будущее многие ученые.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

Квантовые компьютеры можно использовать не только для проведения сложнейших и неподъемных расчетов, недоступных для обычных компьютеров, но и для создания уникальных систем машинного обучения и искусственного разума, говорится в обзорной статье, опубликованной в журнале Nature.

«Наша команда дискутировала по скайпу до поздней ночи, к какой области науки отнести наше исследование. Мы многократно переписывали нашу статью, меняли основную мысль, в конечном счете написали три версии за 8 месяцев, не имеющие между собой ничего общего, кроме названия — и итоге отправили конечный вариант в журнал Nature», — рассказывает Якоб Биамонте (Jacob Biamonte), сотрудник Сколтеха и специалист в области квантовой физики, чьи слова приводит пресс-служба института.

Стремительный рост объема данных, вырабатываемых и используемых человечеством в повседневной жизни, заставляет сегодня программистов, инженеров, физиков и представителей других наук искать новые способы обработки информации. Самые большие надежды сегодня возлагаются на две вещи – квантовые компьютеры, способные обрабатывать космически большие объемы данных, и на системы машинного обучения и искусственного интеллекта, умеющие искать полезную «иголку» в «стоге сена» бесполезной информации, не тратя на это много ресурсов.

Сегодня многие IT-компании и простые ученые, как рассказывает Биамонте, часто задумываются о том, можно ли объединить эти две вещи и как это стоит сделать, если это возможно.

В настоящее время ученые «Сколтеха» и их зарубежные коллеги пытаются сформулировать «дорожную карту» развития систем машинного обучения на базе квантовых компьютеров. Для этого инженеры проанализировали то, как различные алгоритмы, используемые сегодня в работе систем искусственного интеллекта, могут быть ускорены, если перевести их с языка «обычных» компьютеров на язык их квантовых аналогов.

«О квантовом компьютинге, о конце эры силикона, кремния и переходе на оптику в компьютерах говорят уже лет 20. Первые 10 лет это всем казалось научной фантастикой, а сейчас мы фактически стоим на пороге компьютерной революции. Что такое ИИ, о котором нам все время рассказывают? Это фактически возможность по определенному алгоритму перебирать кучу комбинаций и задавать не жесткие связи «если — то», а задавать вариативные сценарии, при помощи которых компьютер мог выбирать лучшую альтернативу из имеющихся хороших», —говорит о принципе работы ИИ эксперт в области информационной безопасности Александр Власов.

Собеседник ФАН утверждает, что будущее за ИИ, созданным на основе квантовых компьютеров. Дело в том, что квантовые вычислительные машины по быстродействию максимально приближены к работе человеческого мозга.

«И туда действительно можно загнать кучу связей, позволяющих создавать прогнозы. Да, у ИИ не будет человеческой интуиции, не будет способности совершать необдуманные поступки, рожать прорывные идеи. Я думаю, что лет через 5-10 мы сможем увидеть результат такой кооперации. Интернациональный коллектив «Сколтеха» позволит ускорить движение в данном направлении», — продолжает эксперт.

Власов поясняет, что новые вычислительные системы могут ускорить работу фактически всех существующих алгоритмов и операций, начиная от молекулярного, финансового моделирования и криптографии, заканчивая прогнозированием погоды, развитием физики частиц и разработкой новых технологий практически во всех сферах жизнедеятельности человека.

Напомним, 1 сентября миллионы российских школьников увидели телевизионное обращение президента России Владимира Путина, который заявил что «искусственный интеллект — это будущее не только России, это будущее всего человечества. А тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира».

Ученые из Чикагского университета (США) провели исследование, в ходе которого показали, как можно использовать ИИ для написания сложных фейковых отзывов. Такие отзывы невозможно отличить от реальных современными методами, а ничего не подозревающие читатели находят их высоконадежными.

Отзывы о ресторанах генерировались при помощи рекуррентных нейросетей (техники глубокого обучения), которые прежде тренировались на тысячах реальных отзывов, доступных в Сети.

По словам исследователей, сгенерированные отзывы были практически неотличимы от реальных. Так, авторы работы показали, что пользователи не только не распознавали фейковые отзывы, но и считали их такими же полезными, как и реальные, написанные людьми.

Последнее, наверное, настораживает больше всего. Так как это в сущности означает, что отзывы, написанные ИИ, выполняют свою главную функцию — целенаправленно влияют на мнение людей.

Отмечается, что в таких отзывах редко обнаруживался плагиат (при помощи ПО). Это связано с тем, что ИИ генерировал их познаково, а не выдергивал слова из настоящих отзывов.

Сегодня существует достаточно большая подпольная индустрия по написанию фейковых отзывов людьми (за деньги). Однако, как отмечает профессор Чикагского университета Бен Чжао (Ben Y. Zhao) в интервью порталу Business Insider, внедрение ИИ может ее подорвать. Ученый говорит, что пока не знает об использовании подобных алгоритмов в этой индустрии. Но нет никаких гарантий, что кто-либо не придумает нечто похожее и не станет использовать в корыстных целях.

При этом исследователи пишут, что отзывы нейросети все же не были идеальными. Оказалось, что алгоритм использовал меньший набор знаков — и это было нетрудно заметить. Однако, по словам авторов работы, будущие нейросети могут быть даже более сложными, и, соответственно, сгенерированные ими отзывы будет труднее детектировать.

Джао отмечает, что речь идет не только о фейковых отзывах о ресторанах: такие технологии могут в целом пошатнуть наши убеждения о том, что является реальным, а что — нет.

В России анонсировали создание уникального производства микроэлектроники с использованием современных японских технологий.

Российская компания «ADGEX» рассказала про подписание договора о трехстороннем сотрудничестве с японскими предприятиями«Yokogawa Solution Service Corporation» и «Tokyo Boeki Group». Речь идет о поставках уникального оборудования «minimalFAB».

«Minimal Fab» — уникальная технология, которая позволяет реализовать компактное производство микроэлектроники (необходимая площадь – несколько десятков квадратных метров) без использования специальных производственных площадей. В частности, говорится об отказе от использования «чистых помещений» необходимых для сбора электронных компонентов.

«ADGEX» планирует начать использование «minimalFAB» на территории России. Речь идет о полном производственном цикле создания электронных устройств. На данный момент речь идет о контрактном производстве, в будущем будет рассмотрен вопрос о создание оригинальных разработок на базе предприятия.

Первая партия модулей minimalFAB будет поставлена в лабораторию ADGEX в г. Санкт-Петербург, где уже с марта 2018 года начнется выпуск первых электронных устройств по технологии КМОП, МЭМС и НЭМС.

Управляющий Директор ADGEX Виктор Узлов отметил: «Сегодняшний день стал по-настоящему историческим не только для компаний ADGEX и ТОКИО БОЕКИ, но и для всей мировой электронной промышленности! Подписав контракт на поставку модулей minimalFAB, мы открыли окно в совершенно новую эру развития электроники. Отныне мы способны создавать современные производства-лаборатории, производительность которых можно регулировать количеством цифровых блоков minimalFAB. Такой подход не требует площадей огромных мегафабрик. Пришло время новых технологий, требующих эволюционного обновленного подхода в изготовлении чипов, и способных удовлетворить сформировавшийся мировой спрос.»

Модули minimalFAB дают возможность трансформировать существующую модель IDM (Integrated Device Manufacturer – Производитель Интегрированных устройств) в новый собственный формат AIDL (Agile Integrated Device Laboratory – Интеллектуальная лаборатория комплексного производства). Данный формат позволяет разбить всю производственную цепочку создания микроэлектронного элемента на отдельные процессы, решение которых будет осуществляться на базе индивидуального модульного подхода, что значительно упрощает, ускоряет и удешевляет создание любого даже самого сложного микроэлектронного устройства.

В настоящее время в  мире сложилась ситуация, когда для передовых микроэлектронных устройств и приборов, выпускаемых небольшими тиражами просто нет современной электронной начинки. А потребности этого сектора электроники в наше время уже превышают 50% всего мирового рынка электроники! Именно поэтому компактные производственные линии minimalFAB ориентированы на выпуск различных видов чипов малыми партиями. Это революционное технологическое решение, которое содержит в себе самые лучшие технологии и разработки всей передовой промышленности Японии. MinimalFAB позволит удовлетворить спрос на небольшие и средние партии микрочипов для перспективных и инновационных изделий, которые, как известно, создаются небольшими инновационными компаниями.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

На днях в Лас-Вегасе завершилась двадцатая конференция по информационной безопасности Black Hat USA 2017. Одним из главных событий стало выступление главы исследовательского подразделения международной компании F-Secure Микко Хиппонена. Эксперт дал серию прогнозов на ближайшие двадцать лет.

По словам Хиппонена, значимость экспертов в области информационной безопасности кратно вырастет. А одна из наибольших угроз связана с интернетом вещей.
«Однажды наступит день, когда потребители будут покупать продукты, не понимая, что это IoT-устройства. А «умное» устройство — это уязвимое устройство», — передает слова эксперта издание TAdviser. Хиппонен убежден, что для таких устройств следует создать отдельную сеть. При этом кибератаки на «умные устройства» могут стать одним из новых видов оружия.

На конференции Хиппонен продемонстрировал, как можно вызвать возгорание устройства. Если программное обеспечение в миллионах устройств, подключенных к Сети, получит указание на перегрев и возгорание аппаратной части, последствия могут быть катастрофическими.

Андрей Янкин из компании «Инфосистемы Джет» прокомментировал: «Проблема с защищенностью IoT-устройств — ожидаемая ситуация. Та же история была с компьютерами, Интернет, сетями сотовой связи и т.д.: разработчики всегда стремятся скорее вывести технологию на рынок, а о безопасности их заставляют думать только инциденты».

«Говоря об уроне от атак на IoT-устройства, можно вспомнить нашумевшую историю с ботнетом Mirai, использовавшимся для DDoS-атак. Удар пришелся по многим, но есть две атаки, урон от которых вполне измерим. Единственная атака на DNS-провайдера Dyn в октябре 2016-го привела к одномоментной потере им 8% клиентов (около 14 000). А из-за сбоя в работе инструмента заражения роутеров без интернета осталось 900 тысяч клиентов Deutsche Telekom. Для единственного кейса цифры колоссальные», — добавляет Андрей Янкин.

По оценкам экспертов, количество IoT-устройств к 2020-му году может достичь 50 млрд. В России подобные устройства уже начинают применяться в области электроэнергетики и транспорта.

Согласно отчету PwC, представленному в этом году для России, экономический эффект от внедрения IoT в электроэнергетике до 2025 года может составить 532 млрд руб., в здравоохранении — 536 млрд руб., в сельском хозяйстве — не менее 469 млрд руб., в сфере ЖКХ — 375 млрд руб. Благодаря внедрению устройств «умный дом», увеличится безопасность жилища, а коммунальные расходы уменьшатся. Экономический эффект составит порядка 387 млрд руб.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

Теперь по идее граждане России не должны беспокоиться, что их открытые данные в интернете будут собираться, обобщаться и использоваться сторонними организациями. Роскомнадзор запретил эту практику.

Поправки, недавно принятые к «Закону о персональных данных», а именно ст. 6, говорит, что обработка таких данных возможна только с согласия субъекта ПД (персональных данных). Кроме того, по новым правилам, Роскомнадзор теперь имеет возможность возбуждать дела, которые предусмотрены семью новыми составами административных правонарушений.

Это значит, что ведомство сможет оперативно принимать меры по защите персональных данных граждан. Материалы не будут направляться в прокуратуру, что раньше занимало достаточно много времени. Протоколы должны составляться самым Роскомнадзором и идти прямо в суд, что значительно ускорит весь процесс.

Принятые поправки, как утверждают сотрудники Роскомнадзора, должны способствовать защите персональных данных граждан от недобросовестного использования. Норма будет распространяться на всех операторов, которые занимаются сбором персональной информации.

Однако многие с таким суровым прочтением закона не согласны. Так замдиректора Координационного центра национального домена сети интернет по правовым вопросам Сергей Копылов говорит: «Либо надо сразу ограничивать доступ к этим данным, либо дать всем возможность их использовать. Сейчас же ситуация напоминает случай, когда человек повесил на забор фотографию, но запретил на нее смотреть. Любая компания может использовать общедоступные данные. И неважно, что именно сказано в пользовательском соглашении соцсети, сторонние компании этим соглашением не связаны. Кроме того, сама соцсеть не сможет проконтролировать, кто собирает данные ее пользователей».

Тем не менее, считается, что рекомендации Роскомнадзора позволят сформировать унифицированные подходы, которые будут определять политику обработки персональных данных граждан. Теперь обработка должна проходить исключительно в рамках конкретных и при этом законных целей.

Правовыми основаниями для обработки персональных данных являются федеральные законы и нормативные правовые акты. При этом тем же журналистам не стоит сильно беспокоиться — они по-прежнему смогут свободно работать в рамках «Закона о персональных данных» и «Закона о СМИ», однако теперь они явно будут ответственнее относиться к своей деятельности.

Собственно, по итогам мониторинга Роскомнадзор уже составил первые протоколы. Они касаются сайтов, которые собирают персональные данные граждан, но не публикуют свою политику в отношении этой деятельности. Теперь нарушителям грозит внушительный штраф — до 30 тысяч рублей.

Интересно, что теперь любой россиянин может обратиться к оператору, чтобы тот актуализировал или устранил неточность в персональных данных. Также оператор обязан уведомить, что действительно собирает информацию о гражданине, если тот направит соответствующий запрос.

В общем, «Закон о персональных данных» действительно претерпел существенные изменения, поэтому можно надеяться, что теперь он будет намного эффективнее защищать россиян.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

В настоящее время активно обсуждается возможность применения блокчейн технологии для снижения операционных издержек при проведении банковских транзакций. Однако, это далеко не единственная сфера, где блокчейн может захватить позиции, материализовавшись в реальную услугу.

Проведенные расчеты показывают, что средняя стоимость транзакции у таких крупнейших платежных систем, как VISA или MasterCard, составляет от 0,5 до 7 центов. Внедрение блокчейн с сопоставимой производительностью (24000/сек) в системы обработки платежей позволяет снизить стоимость одной транзакции в 2 500 раз до крайне низкого уровня в 0,0002 цента без ущерба для надежности проводимых операций.

Однако, как оказалось, блокчейн может помочь не только в области банковских перечислений, но и в монетизации коммуникационной активности в социальных сетях и даже помочь защитить авторские права на музыкальный или любой другой контент. Приведем примеры таких решений.

Исследователи DeepMind (филиал Google в Лондоне), работая над различными составляющими искусственного интеллекта, написали алгоритмы, позволяющие «использовать свое воображение, чтоб планировать будущие шаги» («use their ‘imagination’ to plan ahead»).

Такой алгоритм способствует более успешному выполнению задач, чем ИИ без воображения. В публикации на своем сайте исследователи DeepMind дают краткий обзор «новых вариантов подходов к планированию на основе воображения». Так называемые агенты, дополняющие воображение, или I2As используют внутренний «кодировщик воображения», который помогает ИИ выбрать оптимальные прогнозы в зависимости от ситуации.
Исследователи утверждают, что датчик воображения позволяет ИИ как бы представить машине разнообразные ходы, прежде чем совершить реальное действие.
Недавно основатель DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis) написал статью, опубликованную в газете Нейрон (Neuron) о том, как развитие ИИ общего назначения зависит от понимания и кодирования человеческих способностей, таких как воображение, любопытство и память в ИИ. Применяя эти гипотезы его компания, похоже, продвигается вперед по крайней мере в одной из догадок Демиса.
«Агенты I2A», во всяком случае, «на бумаге» были протестированы в разных ситуациях, чтобы проверить свои интеллектуальные способности. Ученые, в частности, использовали игру-головоломку Sokoban и игра по управлению космическим кораблем. Sokoban — игра-головоломка, в которой маленький инопланетянин должен расставлять коробки по нужным местам внутри лабиринта. Если совершается ошибка, и предмет оказывается в неверной позиции, сдвинуть его уже невозможно, а игра заканчивается.

Исследователи дали машине только один шанс, запрограммировав игру так, чтобы новый уровень каждый раз генерировался заново. Таким образом они побуждали агента пробовать разные стратегии «в голове», прежде чем тестировать их в реальной среде. Поставив ИИ-агента «с воображением» в «неудобное положение, они дали ему задачу решить головоломку.

Прежде чем совершить ход алгоритм машины как бы продумывали про себя, в какую сторону лучше толкнуть ящик, чтобы выиграть. В результате I2As с внутренним планированием справлялись с задачей быстрее и за меньшее количество ходов, чем ИИ-агенты без такового.

Они научились ориентироваться в головоломках, обладая куда меньшим опытом, но при этом извлекая больше информации из своих внутренних симуляций. Когда исследователи добавили компонент «менеджер», который помог создать план, такая машина научилась решать задачи еще эффективнее с меньшим количеством шагов».
Разумеется, тип воображения, описанный учеными, не может сравниться с человеческим, но он показывает, что ИИ способен извлечь выгоду, представляя сначала себе различные сценарии перед тем, как действовать.
Как пишет Хассабис в газете «Нейрон», создание агентов с воображением, которые могут соперничать с человеческими возможностями, «пожалуй, является самой сложной задачей для исследования ИИ: как создать агента, который может планировать иерархически, по-настоящему творчески, способный генерировать решения, ускользающие даже от человеческого разума».

Есть надежда, что, продвигаясь шаг за шагом, мы сможем добиться результата.