47269
Аннотированные ссылки на интересные, полезные и удивительные новости хайтека. Тем, кто больше любит слушать длинное чем читать короткое — могу посоветовать свой подкаст ;) http://sebrant.chat Вопросы - @asebrant
Adult-индустрия всегда была и двигателем прогресса и очень восприимчива к технологическим новинкам: все более широкие каналы, алгоритмы сжатия фото и видео - это все во многом про порно. Понятно, что и VR нынче во многом про то же.
Но прогресс робототехники и машинного интеллекта дал шанс adult-продуктам выйти из виртуального мира во вполне физически реальный и осязаемый (тактильные ощущения в этой области очень важны по очевидным причинам). Не WestWorld, конечно - ни и не надувная кукла совсем.
Секс-боты - странное пересечение самых свежих технологий и странных порождений человеческой психики: мечтали о сексе с эльфийкой? Это уже реально...
Интересная статья с фабрики секс-ботов, но это тот редкий случай, когда ссылка требует возрастной маркировки: там есть видео на очевидные 18+
https://www.cnet.com/news/abyss-creations-ai-sex-robots-headed-to-your-bed-and-heart/
Когда обсуждают лидеров в области машинного интеллекта, сразу вспоминают Google, Facebook, Microsoft, Baidoo, Amazon - но как-то редко в список главных попадает IBM. Это кажется нелогичным - ведь знаменитый Watson давно демонстрировал свои возможности соревноваться с людьми в Jeopardy, аж в 2011! Да и спикеры от IBM любят поговорить о своей компании как прородительнице интеллектуальных машин. В некоторых странах гоняют по телевизору ролики, где эта разумная машина общается со знаменитостями.
Но не срастается.
Вопрос: что пошло не так? Проблема в Watson, или в неуклюжем пиаре, или в образе самой IBM, или в чем-то еще?
Похоже, что сильно изменился мир вокруг, а стиль самой IBM и маркетинг как-то не поспели за ним. В 2011 году, в момент триумфа Ватсона, и подумать было сложно, что алгоритмы и код таких систем станут открытыми. IBM привычно общалась с корпоративным миром как один из держателей сакрального знания за семью печатями.
В 2017 эксперты отмечают "In the data-science community the sense is that whatever Watson can do, you can probably get as freeware somewhere, or possibly build yourself with your own knowledge". Или, того хуже, "IBM Watson is the Donald Trump of the AI industry — outlandish claims that aren’t backed by credible data"
Кажется, все-таки одновременно беда и в продукте, и в маркетинге. Очень полезно почитать еще одну историю ошибок про самую модную нынче технологию.
http://gizmodo.com/why-everyone-is-hating-on-watson-including-the-people-w-1797510888
Китайцы совершенно не шутят, когда говорят: "Нас не волнует проблема кого давить, а кого спасать беспилотному автомобилю. Там нет этической проблемы: спасать всегда надо более ценного члена общества, жертвуя менее ценным. К моменту, когда такая дилемма станет актуальной, мы будем иметь объективные рейтинги всех граждан и решение станет чисто техническим." Вот статья, в которой довольно подробно и на русском описано, как именно сейчас работает эта будущая "система социального доверия" (понятно, что она собирается постоянно совершенствоваться).
...Вот регулярно, когда меня спрашивают про сериал "Чёрное зеркало", я отвечаю: сценаристы там слишком боятся технологий, чтобы придумать по-настоящему масштабные способы их использования. Там нет никакой антиутопии - сплошь плохие и лишенные фантазии описания уже сейчас работающих вещей. История про "систему социального доверия" - ещё один пример ;) И ещё это яркий пример культурных межстрановых различий.
(Спасибо за ссылку каналу @groks - сам я пропустил)
http://carnegie.ru/commentary/71546
МАТМОДЕЛЬ ПОДТЕРДИЛА – КОРРУПЦИЮ БЫСТРО НЕ ИЗВЕСТИ
Дарон Асемоглу и Мэтью Джексон не нуждаются в представлении. Их исследования и книги говорят сами за себя.
Их новая совместная статья о результатах исследования «Социальные нормы и правоприменение законов» не менее актуальна, чем мировой бестселлер Асемоглу «Почему одни страны богатые, а другие бедные. Происхождение власти, процветания и нищеты».
В этой статье авторы дают ответ на крайне важный вопрос
– можно ли относительно быстро извести коррупцию путем ужесточения законодательства и его правоприменения.
Короткий ответ – НЕТ. И дело вот в чем.
Авторы доказали, что без изменения доминирующих социальных норм в обществе, ужесточение законов и их правоприменения, не только не способно снизить объем правонарушений, но и НАОБОРОТ – будут способствовать его росту.
Авторы также доказали, что, если большинство населения готовы мириться и приспосабливаться к конкретным классам правонарушений (и в частности, к коррупции), единственный эффективный путь борьбы – ПЛАВНОЕ И ДОЛГОЕ ужесточение законов и их правоприменения совместно с всевозможным культурно-просветительским воздействием на общество.
Кто-то скажет – тоже мне новость! Мол, это и так понятно без матмоделей.
Категорически не соглашусь. Одно дело умозрительные предположения, другое – строгая проверяемая матмодель.
Это исследование 100%но согласуется с выводами Фисмана и Голдена, о которых я писал здесь, и ставит точку в дискуссиях:
— о возможности извести коррупцию лишь ужесточая законы;
— о необходимости: сначала побороть «разруху в головах», а уж потом – ужесточать законы.
Матмодель Асемоглу-Джексона, в частности, объясняет, почему при всей строгости законов в Китае, коррупция там не уменьшается.
- - - - -
P.S. О книгах Асемоглу и Джексона.
Кто еще не читал, рекомендую эту и эту. Весьма интересно и познавательно.
#Коррупция
Многие, возможно, видели - а я пропустил, пока летал на киннернет, и там было не до чтения новостей. Простите за повтор, кто уже в курсе. Боинг 787, легендарный уже Dreamliner, нарисовал на днях своим маршрутом свой же автопортрет - в континентальном масштабе. Люблю изящное использование информационных сервисов для нетривиальной визуализации ;)
Ну и да, пиарщики Боинга сильны - отличное решение.
https://www.wired.com/story/boeing-787-8-drawing-test-flight
Спустился с гор чтоб улететь на киннернет (это такая не-конфа в Италии), поэтому времени читать новости - и делиться с вами лучшими - пока нет.
Поэтому продолжу тему ботов. На самом деле видно, как она иллюстрирует идею платформ, разобранную в отличной книге, которую рекомендовал пару постов назад.
Так вот, о ботах. Про шазамящий бот Яндекса писал вчера, а потом мне @artemtam прислал ссылку на платный бот, обслуживающий горячую тему VPN. Впрочем, говорят, что по этой ссылке можно какое-то время потестить бесплатно.
А кроме шуток - удастся ли вырастить из Телеграма сильную платформу не только общения? Усилий вижу много, а вот результатов мало, хотя уж здесь-то собрались самые гиковатые и любопытные ;)
/channel/FastestProxybot?start=u31391851FFt
Дочитал книгу, которую взял в отпуск (и не зря - она хороша!)
Я уже на нее здесь ссылался, но теперь сошлюсь на краткий обзор-рецензию собственного изготовления. Больше всего мне хочется, чтобы книгоиздатели на это обратили внимание. Увы, опыт показывает, что книги на английском не всем по зубам, а эту бы хотелось чтоб прочитали многие.
http://telegra.ph/Mashiny-platformy-lyudi-07-30
Гугл запускает отличную программу для стартапов, продукт которых предполагает использование машинного интеллекта. Таким стартапам часто не хватает данных и опыта для создания хорошего прототипа - Гугл обещает помочь и датасетами, и менторами. Затея своевременная: сейчас в момент бума ИИ стартапу на эту тему часто проще найти инвестиции, чем данные или хорошего ментора.
Launchpad - "стартовая площадка" не только начинающим поможет, конечно. И для инвесторов, и для рекрутеров Гугла это прекрасная ярмарка невест. Но самое важное - есть шанс, что прогресс в применении машинного интеллекта в результате ускорится. А он и так не слишком медлителен.
А если у вас есть свой подходящий проект - попробуйте заявиться ;) есть шанс с толком провести время в Сан-Франциско ;)
https://techcrunch.com/2017/07/26/ai-studio/
Как мы все помним, прогнозы на 10+ лет - дело неблагодарное: если оглянуться назад, то смартфонов не было те самые 10 лет назад. Можно добавлять примеры, но и так понятно ;)
Однако иногда радикальные перемены на 10-20 лет вперёд можно запланировать. Воодушевленные прогрессом в области электромобилей, первыми начали заявлять о радикальных планах автомобилестроители: я уже упоминал тут, что Volvo прекратит выпуск машин с ДВС с 2019. Потом французские власти заявили, что продажи машин с бензиновыми и дизельными двигателями будут запрещены в стране с 2040. А теперь и Великобритания поддержала такой запрет. Значит, и остальные подтянутся. И можно предсказать, что лет через 20 дороги, инфраструктура и энергетика в Европе будут выглядеть совсем иначе, чем сегодня.
А главное, воздух будет реально чище!
https://www.theguardian.com/politics/2017/jul/25/britain-to-ban-sale-of-all-diesel-and-petrol-cars-and-vans-from-2040
У китайцев с планированием в национальном масштабе всё неплохо: там планы выполняются. Вот сейчас принят официальный национальный план по развитию искусственного интеллекта: к 2030 Китай должен стать мировым лидером в области ИИ, связанные с ним области экономики должны давать 150 млрд. долларов, об этом много писали на днях. Госсовет официально обозначил ИИ как основной драйвер экономики не когда-нибудь, а к 2020. Но тема не затихает: премьер Госсовета КНР Ли Кэцян выступил на симпозиуме по ИИ в Пекине и очередной раз призвал ученых добиться лидерства страны в разработках ИИ. И потестировал автомат по продаже кофе, в котором вообще никаких платежных средств не надо: хватает распознавания лица покупателя.
Как-то на этом фоне наши разговоры про блокчейн в государственных системах выглядят не очень :(
http://english.gov.cn/premier/news/2017/07/24/content_281475750043336.htm
Стивен Спилберг из тех режиссеров, кто любит хайтек во всех проявлениях и фильмы им подчас насыщает сверх всякой меры. Но часто выходит очень смотрибельно ;)
Только что появился официальный трейлер его фильма Ready Player One про юношу, большую часть своего времени проводящего в MMORPG, и при этом выяснившего, что победа в ней может принести ему очень большие деньги.
Фильм выйдет на экраны весной следующего года, а трейлер - по ссылке. Выглядит навороченно ;)
https://www.polygon.com/2017/7/22/15941692/ready-player-one-trailer-san-diego-comic-con
Вспомнил древние времена, когда процессоры были ещё 286, а для совсем счастливчиков - 386, и получая компьютер на них себе в лабораторию, надо было проверять: а установлен ли сопроцессор? Ибо без него все наши расчеты тормозились знатно.
Потом как-то забылись сопроцессоры, интегрировались прямо в CPU, но вот вновь, для новых потребностей. Выпущен USBшный модуль для ускорения задач, реализованных на нейронных сетках - Movidius Neural Compute Stick. Внутри - тот чип, который, например, обеспечивает качество машинного зрения в дронах DJI.
Ну что, для многих случаев вполне годная замена дорогой и прожорливой графической карте и заполнение ещё одной ниши на рынке устройств, заточенных под машинный интеллект.
https://www.theverge.com/2017/7/20/16002682/movidius-ai-neural-compute-stick-intel
Мне нравится уровень, на котором проявляют в Штатах озабоченность - хотя, полагаю, толку все равно будет мало. Не кто-нибудь, а ФБР официально предупреждает родителей, собравшихся покупать своим детям игрушки с подключением к интернету. Эти игрушки могут слить кому не надо массу информации, ставящих под угрозу безопасность детишек (и не только их). Особо неприятны те устройства, которые имеют камеру и микрофон - и непрерывно отдают в облако информацию с них для расшифровки. По сути, при перехвате потока данных, игрушка оказывается эффективным "жучком" в доме.
Советы стандартны: выключать, когда дети не играют, подключаться только к безопасной домашней сети, сменить пароль на сложный.
Но мы же знаем, как часто побеждают лень и невнимательность. А умная разговорчивая игрушка так мила и соблазнительна ;)
https://www.digitaltrends.com/home/fbi-warning-internet-connected-toys/
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
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
Дизайн для меня - какая-то особая магия, напоминающая порошок, который деревянных солдат Урфина Джюса оживлял. Технологии, конечно, сами по себе волшебны, но это волшебство для посвящённых; чтобы красивая технология принесла людям пользу и впечатлила массы, она должна стать основой продукта. А продукт нынче без дизайна мало кому интересен и не живет.
Очень был интересный период в истории Яндекса, когда дизайн-директором был талантливейший Костя Горский. Он не только интересные истории языком дизайна рассказывал, но и умел непонятные места хорошо на обычный русский переводить; уникальное свойство, ведь часто вместо объяснений получаешь "я так это вижу!" Внушительно звучит, но ни фига не просветляет.
Впрочем, как многие талантливые яндексоиды, Костя однажды уехал - в Ирландию. Без его постов в нашей внутренней соцсетке и без его рассказов жизнь несколько обеднела.
Но сейчас - снова налаживается: у Кости отличный канал в Телеграме с говорящим названием Design and Productivity и толковым девизом "Меньше ссылок - больше мыслей". С удовольствием его рекомендую ;)
/channel/desprod
Зарисовка из области конкуренции технологических компаний (и все более нелегкой судьбы Uber). В своё время Uber не смог начать толком работать в Китае и просто продал тамошние свои активы местной крупной компании Didi.
Эта сделка, однако, ни разу не сделала Didi другом Убера ;) Располагающая, как и все крупные китайские компании, огромными финансовыми ресурсами, Didi начала по всему миру вкладываться в местных конкурентов Убера, формируя таким образом вполне глобальную альтернативу. У самой Didi, кстати, в инвесторах не только китайские банки, но и Apple, что делает картину запутаннее и изящнее.
Вообще в статье есть что поразглядывать: тут и карты мирового покрытия, где пока Uber прочно лидирует, и схема взаимодействия крупных мировых игроков на рынке автоматизации перевозок. Уже точно видно, что повторить красивую монополию Гугла или Фейсбука Уберу не суждено. И, скорее всего, не суждено вообще никому.
https://www.recode.net/2017/8/10/16114736/didi-china-ride-hail-compares-uber-globally
На мой вкус, это офигенная годовщина. Пять лет по Марсу ползает штуковина со стершимися до дыр колёсами. Шлёт селфи, панорамы, спектры плазмы, которую лазером высекает из камней и кучу других непонятных широкой публике цифр.
За пять лет про тебя забывают все журналисты - ты уже не новость, а пять лет ежедневной работы - тема совсем не секси. Вот если б взорвался - написали бы.
Пять лет ежедневно и непрерывно эту высокотехнологичную автономную кастрюлю ведёт по чужой планете команда управления. Интересно, насколько они уже себя чувствуют марсианами?
https://www.nasa.gov/mission_pages/msl/index.html
Очень люблю, когда современные матмодели позволяют понять вещи, которые многим по старинке кажутся гуманитарными и количественно не интерпретируемыми. Спасибо хорошим экономистам и социологам - там все больше точной науки и все меньше голых рассуждений.
(Отдельное спасибо Денису за его канал @DDlinks, который с постоянны удовольствием читаю и откуда эта ссылка ко мне прилетела)
Интересная (и демонстрирующая серьезную проблему) работа с объясняющим названием Robust Physical-World Attacks on Machine Learning Models. (Популярный пересказ главных идей и результатов - https://www.autoblog.com/2017/08/04/self-driving-car-sign-hack-stickers/ )
Это примерно про то, что недавно описывал Гриша @bobuk применительно к раскраске лица, позволяющей сбить с толка систему распознавания лиц (http://telegra.ph/Novyj-makiyazh-korolya-07-14)
Но системы распознавания создают не только, чтоб за нами следить. Например, они распознают дорожную обстановку, чтобы управлять беспилотным автомобилем. Вопрос: можно ли безобидными стикерами на дорожных знаках и граффити на стенах вызвать у системы управления машиной глюки и довести ее до ДТП? Ответ: пока, к сожалению, да.
У технологии красивое название "abstract art attack". Но пока эти атаки (по крайней мере, их логику) разрабатывают люди - ждём, когда против любого полезного ИИ будет трудиться ИИ, пытающийся навредить.
Заметьте, я не про злонамеренность самого машинного интеллекта. Я исключительно про людей: всегда найдутся те, кто начнёт учить машины плохому, даже если с благородными целями ;)
(Исходная статья - https://arxiv.org/abs/1707.08945 )
В отпуске пишу мало и нерегулярно сюда, но это скоро закончится.
А пока - встречайте местного бота от Яндекс.Музыки. Интернет у меня сейчас такой, что пощупать особо и не могу, так что дерзайте сами ;)
Говорят, @YaMelodyBot — бот может быстро узнать песню по отрывку от 5 до 10 секунд и в ответ поделится ссылкой на трек в Яндекс.Музыке. Эта технология уже на основе нейросетей, в отличие от той, что была несколько лет назад. https://yandex.ru/blog/company/yamelodybot
Apple убрал приложения для работы с VPN из китайского аппстора. Вот что значит ключевой рынок и китайский масштаб. Скоро и на наших экранах, надо полагать - с учётом принятого недавно Думой законопроекта. https://techcrunch.com/2017/07/29/apple-removes-vpn-apps-from-the-app-store-in-china/
Читать полностью…
Если получится - будет отличная и многими ожидаемая фича для e-commerce сайта: возможность искать товары просто по загруженной картинке. Причём не на специализированном сайте в узкой товарной категории, а на eBay с его миллиардом товарных предложений.
Тот самый случай когда в паре работают два уже традиционных направления машинного интеллекта: компьютерное зрение (что понять изображение на картинке и идентифицировать объекты) и глубокое обучение (чтобы найти в базе предложений те, которые максимально похожи интересующий пользователя объект).
Обещают выкатить осенью, руки чешутся попробовать. Всё то, что видел раньше, было не очень-то работоспособно.
https://www.ebayinc.com/stories/news/find-it-on-ebay-using-pictures-instead-of-words/
Ну наконец-то Метрика открыла наружу часть статистики по Рунету в целом, а не по отдельным сайтам: чтоб не Ливинтернетом единым пользоваться ;)
Называется эта штука Радар и будет, очень надеюсь, ещё больше отдавать в открытый доступ. Со временем ;)
https://radar.metrika.yandex/
Немного подробностей и куда вопросы задавать - по следующей ссылке
https://yandex.ru/company/services_news/2017/0725
Сами по себе беспилотные суда давно не новинка: прототипы не раз презентовались, в них сильно вкладываются военные. Но вот уже реальный гражданский проект, причем с интересными сроками: относительно небольшой контейнеровоз на сотню контейнеров начнёт возить грузы в 2018 по местному маршруту в Норвегии (этот подход: беспилотное решение под конкретный маршрут - уже в сухопутных грузоперевозках применяется). Первый год на судне будут люди, на второй - контроль и управление будут дистанционны, в 2020 должна случиться полная автономия. Корабль, кстати, на электрической тяге, что дополняет сходство с беспилотными грузовиками ;)
Любопытна экономическая составляющая проекта: хотя само судно в три раза дороже традиционного аналога с тем же водоизмещением, ожидается, что эксплуатационные расходы уменьшатся драматически, на 90% - и вот это сделает проект в итоге прибыльным.
https://www.theverge.com/2017/7/24/16018652/first-autonomous-ship-launch-2018
Журналист задается разумным вопросом: а готовы ли производители автомобилей к тому, что у них время устаревания модели резко сократится? Вопрос не праздный - сейчас десятилетняя машина вполне годится для езды. А вот смартфон, например, десятилетней давности - это первый айфон ;) Которым нынче пользоваться некомфортно, мягко говоря.
Но автопроизводители все больше набивают новые машины электроникой, причём встроенной: им же не нравится идея, что автомобиль - это просто подставка на колёсах для других устройств. И тем самым они загоняют себя в цикл устаревания, характерный для электроники - как они будут объяснять пользователям дорогой машины премиум класса, почему её электронные системы уже отсталое старьё, хотя машинке всего пять лет? А ведь в автомобиле электроника это все больше не развлекалово, а системы управления.
Удивительно, но автопроизводители надеятся на софтовые апдейты, словно они решают какую-то проблему. Вот явно не пробовали накатить iOS даже не 10, а хотя бы 7 на первый айфон ;)
https://www.theverge.com/2017/7/21/16003952/autonomous-driving-cars-obsolescence
В тему вчерашнего анонса CatBoost: хорошее интервью трёх крутых экспертов по машинному обучению (для не-технарей). Почему свет не сошёлся клином на нейронных сетях, чем хорош CatBoost и что это вообще за бустинг такой.
И на русском, что нечасто в этом канале ;)
https://nplus1.ru/material/2017/07/18/yandex-catboost
Люблю рассказывать на лекциях про то, что open source меняет мир, и не только для программистов: для любых компаний это резко снижает порог входа в новые технологии. Вот только в рассказах про машинное обучение не было у меня хорошего яндексового примера раньше - а теперь есть;)
Выложили в open source наш CatBoost - подробности по ссылке: https://yandex.ru/blog/company/catboost-novyy-metod-mashinnogo-obucheniya-ot-yandeksa В любимых мною рекомендательных системах типа Дзена он вовсю работает.
Вот видео, если кому так приятнее https://youtu.be/s8Q_orF4tcI
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/
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