Недавние тренды рунета
Его преимущество — знание собственного несовершенства
Если вам в лицо летит мяч — вы автоматически уклоняетесь, делая это не задумываясь. За доли секунды встроенный в вас эволюцией нейрокод просчитывает варианты уклонений, выбирает лучший и применяет его, не спрося вашего на то разрешения. Только так можно выжить в нашем мире. Эволюция это знает и умеет делать живых существ, способных делать такое запросто.
Но чтоб сделать такое запросто и очень-очень быстро, мало иметь быстрый вычислитель (в голове или процессоре). Еще нужно:
- уметь распознавать не сами объекты, а их движение (так делает сетчатка созданного природой уникального прибора — глаза);
- знать «тактико-технические» характеристики своего тела — что оно может делать и как быстро (такой ИИ называется воплощенный — Embodied AI — и это одна из моих любимых тем).
Посмотрите, насколько эффективно подобное делают птицы. А ведь это многократно замедленное видео. В реальности они движутся столь быстро, что вы бы этого просто не поняли.
Первый в мире «Воплощенный ИИ», осознающий свое несовершенство, — это EVDodge — дрон, оснащенный:
- «камерой событий» (event camera), способной выявлять вблизи себя НЛО (независимые летающие объекты — Independently Moving Objects);
- системой самооценки своих движений — estimating self-movement.
Этот дрон умеет уклоняться одновременно от двух НЛО и «понимает» пределы своих физических возможностей (без чего любой расчет сценариев уклонения делать бессмысленно).
Подобно отдельным нейронам тканей человеческого глаза, ячейки датчика «камеры событий» регистрируют только изменения в картине, которую они наблюдают. Такой подход позволяет избавиться от большого количества избыточных статических данных, концентрируясь только на происходящих изменениях. Такой тип камер идеален для роботов при решении задачи быстрого маневрирования, поскольку тут важнее не врезаться во что-нибудь, а не разбираться, что именно это было. Ведь и мы не распознаем что именно летит нам в физию — мяч, бутылка, плюшевый мишка — какая разница! Отклоняйся и будешь цел.
Для выбора оптимального сценария уклонения выполняется сопоставление летательных возможностей НЛО и собственных летательных возможностей дрона (он их знает). Если последние хуже, чем у НЛО, ничего не поможет — дрон получает удар. А наш нейрокод в таких случаях заставляет нас закрыть глаза — хотя бы зрение сохранить, если удар неизбежен.
В итоге эффективность уклонений дрона составляет до 70% при объектах неизвестной формы и низкой освещенности. Ну а элегантности уклонений дрона до колибри еще далеко.
Оцените сами на видео (3 мин)
Популярно по-русски.
Все детали описания, как спроектирован и как работает (англ.)
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
Карьеры Ломоносова и Путина — всего лишь исключения
Над вопросом, почему персональный состав элит стабильно воспроизводится со сменой поколений — “почему сын майора не может стать генералом” — люди давно ломают голову. Лежащий на поверхности ответ — «потому что у генерала свой сын есть» — правилен по сути, но не раскрывает механизма того, как это работает в обществе.
Новое междисциплинарное исследование выявило этот механизм.
Суть в том, что люди живут не в реальности, а в мире своих впечатлений.И в этом мире впечатлений есть мифы и фикции покруче тех, о которых писал Харари.
Социоэкономический статус (SES) — высокий, средний и низкий — делит любое общество на 3 страты в зависимости от дохода, образования и рода занятий самого человека и членов его семьи. Барьеры между стратами SES — хоть и кажутся преодолимыми, — но на практике их преодолеть удается лишь единицам — исключениям, подтверждающим это правило. Так было во все времена и продолжается во всех странах, при всех укладах, при любой идеологии или ее отсутствии.
Почему так?
Почему, не смотря на декларации равных возможностей и социальной мобильности, родившийся в семье высшей страты, с большой вероятностью в ней и останется?
А имевший несчастье родиться в нижней страте имеет лишь призрачный шанс попасть в верхнюю?
В чем секрет? Где искать ответ — у Маркса, Кейнса, а может быть, Фрейда?
Солидная работа университетов Стэнфорда и Вирджинии совместно LenddoEFL, опубликованная в майском выпуске Journal of Personality and Social Psychology, озаглавлена витиевато и интригующе — «Социальные преимущества индивидов с неверной самооценкой: связь между социальным классом и самоуверенностью и ее последствия для классового неравенства».
Авторам, проведшим обширный цикл связанных исследований удалось наконец найти причину воспроизводства железобетонных общественных иерархий, определяющих принятие обществом неизменного социоэкономического неравенства.
Причина оказалась зашита глубже, нежели происхождение, богатство и образование людей.
Глубинная первопричина зашита в психологию людей и передается новым поколениям в генах. Это нейропрограмма восприятия социального статуса незнакомцев, в которую в ходе эволюции вкрался баг. А точнее, даже не баг, а недоработка, связанная с тем, что люди — это уже продукт культурной эволюции в ни меньшей степени, чем продукт эволюции биологической.
Вследствие колоссально развитого воображения, что в корне отличает людей от животных, они живут как бы не в реальном мире, а в мире своих представлений о нем. Харари называет наиболее общепринятые из таких представлений (типа богов, денег, акций и корпораций) мифами или фикциями, лежащими в основе масштабируемого сотрудничества (которому человечество обязано всеми своими достижениями).
Однако оказалось,
у людей есть мифы и фикции еще более глубинные, чем боги и деньги. Да еще и зашитые в гены.
Например, врожденное принятие социальных иерархий, — супер-нейрокод, эволюционировавший с развитием культуры (породившей экономику) в принятие социоэкономических иерархий.
В нашем примере с SES, из-за недоработки зашитого в нас нейрокода, возникла следующая алгоритмическая цепочка положительной обратной связи.
- Чем выше SES, тем выше самоуверенность человека (даже при практической демонстрации ему его явной слабости в том, в чем он так высоко себя ценит).
- Эта самоуверенность дает человеку решающее социальное преимущество. Люди из более низких страт SES воспринимают самоуверенность представителей более высоких страт, как объективное преимущество последних. И в следствие этого признают приоритет, подчиняются и готовы воспринять некомпетентного, но сверх-самоуверенного типа за «элиту», начальство, правительство, депутата или президента.
- Готовность подчиниться и признать приоритет сверх-самоуверенных представителей более высокой социоэкономической страты замыкает положительную обратную связь и увековечивает существующую в обществе социоэкономическую иерархию.
Таким образом, единожды возникшая иерархия SES имеет устойчивую тенденцию к сохранению и самовоспроизводству в новых поколениях. Единственное, что может капитально менять эти иерархии — революции, физически истребляющие представителей высоких страт или выдавливающие их за пределы страны.
Таким образом, широко распространенное убеждение, будто бы все думают, что они лучше, чем в среднем, — ошибочно. Исследование показало, что этот тип мышления распространен лишь среди средней и высшей страт, причем в последней он доминирующий.
Так что нечего пенять на социальную несправедливость мира. А богатство и образование — лишь типичные характеристики, свойственные более высоким стратам общества. Власть имущая элита не могла бы воспроизводится в своих детях с сохранением существующей в обществе социоэкономической иерархии, если бы не баг нашего нейрокода.
- Исправит ли со временем эволюция культуры этот баг?
- Или же это вообще не баг, а оптимальный код для адаптации Homo sapience к колоссальному темпу эволюции культуры?
Пока не известно.
Подробней:
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
Это изменит $330 млрд.-ный венчурный бизнес (и не только)
Авторы открытия считают, что научились, как бы, оцифровывать потенциал конвертации человеческого капитала в рост коммерческой успешности стартапов.
Найденный способ — формальный: задал нужные входные данные и алгоритм выдаст результат.
Как показала проверка, предсказательная точность способа примерно вдвое выше лучших показателей профессионалов венчурных инвестиций, чья работа при этом несравненно дороже.
Всё это звучит абсолютно нереально.
Ну не может такого быть, потому что не может быть никогда!
Но метод тщательно проверен на 26-летней статистике мировой базы данных стартапов, и лежащая в основе метода гипотеза подтвердилась.
Это открытие, теоретически, способно перевернуть не только индустрию венчурных инвестиций, но и весь бизнес. Ведь речь идет о 100%-но автоматизируемой аналитике, по мнению авторов, решающей заветную задачу любого бизнеса —
прогноз превращения знаний в деньги.
Эта аналитика предоставляет возможности:
- оцифровывать скорость притока в компанию знаний и компетенций за счет прихода в неё новых сотрудников;
- анализировать возникающие в результате переходов людей перетоки компетенций в масштабах всей социальной сети из конкурирующих компаний;
- весьма точно прогнозировать на годы вперед трансформацию притока знаний и компетенций в коммерческий успех компаний.
Т.е. просто улет! Но есть и обоснованные сомнения.
Не в прогнозной точности новой модели. Она действительно вдвое выше, чем прогнозы экспертов по венчурным инвестициям (тут против результатов численного моделирования на реальных данных, при всем желании, не попрешь).
Сомнения есть в интерпретации гипотезы,
положенной авторами в основу своего метода.
Ведь что, на самом деле, лежит в основе их модели?
- Авторы считают, что их модель оцифровывает потенциал конвертации человеческого капитала стартапов в рост коммерческой успешности их бизнеса.
- Мне же видится, что все существенно проще. Не в знаниях дело. Эта модель описывает —
конвертацию связей во впечатления, конвертируемые затем в деньги.
Если эта альтернативная гипотеза верна, то найден очередной поразительный и, я бы даже сказал, скандальный пример работы «сетевой формулы успеха» Альберта-Ласло Барабаши — «сетевого Эйнштейна» 21 века.
Самое главное — команда
Этот фраза — даже не тезис, а закон. И он известен всем хоть как-то причастным к венчурному бизнесу.
Попытки оцифровать данный закон для формального анализа эффективного потенциала команд были многочисленные. Пытались измерять все-все-все: образование, возраст и опыт работы людей, географию работы, частоту переходов, профайлы компаний нанимателей, само- и внешние оценки компетенций …, ну и, конечно же, показанные в прошлом результаты (измеряемые десятками несопоставимых методов).
Не работало ни-че-го!
Предсказательные возможности построенных на этих методиках моделей ничем не отличались от случайного выбора (например, подбрасыванием монетки).
И вот дождались-таки революции. Группа исследователей из Отделения математических наук и Отделения бизнеса и менеджмента Лондонского университета, Института Алана Тьюринга (Лондон), Катанийского университета (Сицилия) и Объединенной лаборатории наук о сложности (Вена) пошла другим путем.
Авторы исследования, названного «Predicting success in the worldwide start-up network», предложили оригинальный синтетический подход.
- Зачем заморачиваться в попытках препарировать то, что люди привносят в бизнес компании, приходя в нее работать? Знания, опыт, компетенции, связи, «тараканы в голове» …
Да все это они и приносят, — со всеми плюсами и минусами. - Любая компания работает не сама по себе, а в конкурентной сетевой среде. Точками кристаллизации данной среды — узлами сети — выступают конкурирующие на рынке компании. А ключевой ресурс, за который они конкурируют — это люди, регулярно меняющие место работы.
- Такую конкурентную среду можно представить в виде графа социальной сети: узлы — это компании, а социальные связи — это конкретные люди, переходящие с работы на работу между компаниями. И если из компании А в компанию В (или наоборот) никто не переходил, то и связи между компаниями нет.
Вот такая интересная модель получилась. Но при этом остался вопрос на миллион долларов.
Если с людьми между компаниями перетекают пока что весьма плохо измеримые знания и компетенции, каким интегральным показателем можно все эти перетоки измерить?
Исследователи нашли простой до гениальности ответ — а не надо вообще заморачиваться, ведь все это — информация.
- С переходом людей между компаниями, происходит переток некой информации между узлами сети.
- Чем больше информации втекло в какой-то узел (и чем меньше утекло), тем узлу (компании) лучше для адаптации в конкурентной среде и принятия оптимальных решений.
- Следовательно, достаточно измерять скорости перетока информации между узлами социальной сети, чтобы вычислять накапливаемую в ее узлах информацию. Это и будет нужный показатель.
Осталось понять, а есть ли в теории сетей такой показатель?
Задача о бассейне
Ход рассуждения авторов исследования был, примерно, таков.
Рассмотрим способы анализа процессов информационного обмена, например, в наукометрических базах данных. Как в таких сетях определяется влиятельность публикаций? Да примерно так же, как и в интернете определяется ранг сайтов — по метрикам центральности узлов графа.
Эта центральность может определяться по-разному:
- Центральность по степени (degree centrality)- вычисляется по количеству связей.
- Центральность по посредничеству (betweenness centrality)- вычисляется как количество кратчайших путей между всеми парами узлов, которые проходят через заданный узел.
- Центральность по собственному вектору (eigenvector centrality) — демонстрирует зависимость влиятельности узла от значений влиятельности его соседей.
- Центральность по близости (closeness centrality) — показывает скорость распространения информации по сети.
Стоп! А ведь closeness centrality — это ровно то, что надо: скорость перетока информации по социальной сети.
Следовательно, центральность по близости и следует вычислять, измеряя тем самым скорость перетоков информации по сети. Ну а дальше, как в задаче про бассейн — чем больше воды в него втекло и чем меньше вытекло, тем выше в нем уровень воды.
Нужны большие данные
Итак, гипотеза оформилась. Нужно сопоставить:
— зафиксированную по годам динамику объемов перетоков информации за счет переходов людей между компаниями;
— и успешность компаний (для каждого конкретного месяца и года на горизонте в несколько лет).
Базу данных перетоков людей сделали, почистив от кривой и неполной информации базу Crunchbase. Из первоначальных 531К осталось 42К компаний из 117 стран. Эти 42К узлов полученной сети объединили 284К связями — переходами 32К людей между компаниями.
Сеть получилась динамическая — сильно меняющаяся во времени за 26 лет с 1990 по 2015.
Потом еще поколдовали с двухсторонними связями, в результате чего их число сократилось примерно вдвое — до 135К. В результате получилась сеть, названная World Wide Start-up (WWS).
Кто самый успешный?
По гипотезе авторов исследования,
самые успешные компании — те, в которые больше всего втекло знаний, компетенций и опыта ведущих сотрудников, и меньше всего вытекло.
Измеряется этот показатель на основе ежемесячного мониторинга показателя центральности по близости (closeness centrality) каждой компании. Как такой показатель назвать? Да как угодно: накопленный человеческий капитал, притекшие и неутекшие знания и т.д.
Вот, например, как в сети WWS смотрится компания Airbnb и её связей через своих ведущих сотрудников с другими компаниями сети.
В квадрате из красных пунктирных линий показан перешедший в 2013 на работу в Airbnb Томас Аренд, бывший до того, среди прочего, Senior product manager в Google, International product leader в Twitter и Product manager в Mozilla. С его приходом в Airbnb, компания увеличила свой накопленный человеческий капитал и, за счет установления связей с новыми компаниями, повысила свой показатель центральности по близости.
А вот характерный пример того, как менялся во времени показатель накопленного человеческого капитала и, соответственно, центральности по близости у пяти компаний.
Легендарный Apple — годами стоит почти как вкопанный вблизи максимума показателя, но все же по чуть-чуть приближаясь к этому максимуму.
Microsoft — также титан, в начале 90х и сейчас играющий с Apple на равных, но повидавший не столь блистательные времена, ощутимо просев в период с 1995 по 2005.
Уникальный «единорог» 1й декады 21 века Facebook ракетой взмыл в 2005 и за 10 лет практически достал лидеров Apple и Microsoft.
Еще более амбициозные, чем Facebook, «единороги» 2й декады 21 века Airbnb и Uber поднимаются вверх, но прошли лишь полпути до лидеров.
Итак, осталось решить, как измерять успешность. Здесь авторы решили не изобретать велосипеда.
Компания считается успешной на горизонте времени 7 лет, если в течение этого времени произойдет, как минимум, одно из следующих событий — компания:
— будет куплена другой компанией;
— купит другую компанию;
— выйдет на IPO.
Такой подход к оценке успешности выглядит не сильно интеллектуальным. Но, положа руку на сердце, ведь примерно так же, не мудрствуя лукаво, оценивается успешность стартапов профессионалами венчурного рынка.
Ну а теперь посмотрим, что у исследователей получилось.
Результаты моделирования
- В ходе моделирования 26 летней истории 135 тыс. переходов 32 тыс. людей между 42 тыс. компаний, для каждого модельного месяца рассчитывались показатели центральности по близости для каждой из входящих в сеть компаний.
- По результатам этого расчета центральности, компании ранжировались: чем выше центральность по близости, тем выше ранг.
- В зависимости от ранга компании, рассчитанного для месяца Х года Y, прогнозировалась «траектория успешности» компании на 7 лет вперед (начиная с месяца Х+1 года Y). Траектория предполагалась тем более успешной, чем выше ранг компании.
- Для следующего модельного месяца все повторялось заново. И тем самым, динамически обновляя расчет центральности по близости, а затем и ранга, ежемесячно уточнялся прогноз «траектории успешности» компаний на 7 лет вперед.
Так поэтапно и просчитали все 26 лет. А потом сравнили с тем, что было в реальности.
Результат получился вот какой.
На нижнем графике синей линией показана успешность прогнозов проверяемой модели на ежемесячной основе по сравнению с успешность прогнозов нулевой модели (случайное рейтингование компаний), показанной черной линией.
Показатель успешности прогнозов определяется так. Например:
- максимальный показатель синей линии в 48% (2003 год) означает, что 48% компаний из списка Тор-20 рейтинга центральности по близости показали в следующие 7 лет, как минимум 1 из 3х типов успеха (были куплены, сами купили или вышли на IPO);
- минимальный показатель синей линии в 17% (2007 год) означает, что только 17% компаний из списка Тор-20 рейтинга центральности по близости показали в следующие 7 лет, как минимум 1 из 3х типов успеха.
На верхнем графике показана вероятность (p-значение) случайного получения показателя успешности прогнозов выше, чем наблюдавшийся в соответствующем месяце. Серая затененная область указывает периоды времени, где прогноз статистически значим (р-значение < 0,05). Например, для 48% в 2003 г. р-значение < 0,0001, а для 17% в 2007 г. р-значение получилось не очень статистически значимое — больше 0,1.
Принимая во внимание, что точность предсказаний успеха стартапов на ранних инвестиционных стадиях экспертами венчурного бизнеса составляет примерно 10–15%, получается следующее.
- В период стабильно растущей экономики модель показала повышение точности предсказаний успешности стартапов в несколько раз, по сравнению с нулевой моделью (случайное рейтингование компаний).
- По мере приближения и вхождения в кризис, предсказательная точность модели снижалась, оставаясь при этом, в среднем, все же вдвое более точной, по сравнению с нулевой моделью.
- Среднее улучшение точности предсказаний успешности стартапов на ранних инвестиционных стадиях, по сравнению с предсказаниями экспертов венчурного бизнеса, составило, примерно 100% (25–30% по сравнению с 10–15%).
Так что сами видите, модель работает весьма точно. Несравненно точнее случайного гадания. И ощутимо точнее прогнозов лучших специалистов венчурной индустрии.
Из чего следует, что в скором времени процедура скринига стартапов будет проводиться не людьми, а ИИ.
Тем более, что авторы исследования показали, как, например, это можно сделать.
Дело в том, что разработанная модель предоставляет лишь эвристические рекомендации и не дает численного прогноза вероятности конкретного стартапа достичь коммерческого успеха на горизонте в 7 лет (для справки, — длительность временного горизонта прогноза модели в исследовании изменялась).
Однако в приложении к исследованию, авторы показали, что с использованием классификационной модели, например, логистической регрессия (logistic regression), вполне возможен численный расчет вероятности успеха для конкретного стартапа. При тестировании авторы расчитали точность таких предсказаний. Измеренная показателем F-мера (F1 score — совместная оценка точности и полноты) она составила 0,6.
Так что получается, что вслед за биржевыми маклерами, уже заменяемыми ИИ, могут приготовиться на выход аналитики скринига стартапов. ИИ это будет делать точнее, быстрее и дешевле.
Итак, резюмируем.
A. Новый метод повышает точность прогнозов успешности стартапов.
B. Также он позволяет автоматизировать процесс скринига стартапов, понизив его стоимость и повысив скорость.
Однако остался важный вопрос.
—Каков «физический смысл» новой модели?
— Иными словами, что в реальности отображает лежащий в основе модели расчетный показатель центральности по близости?
Альтернативная гипотеза — не знания, а связи
Авторы считают, что «физический смысл» их модели — оцифровка перетоков знаний и компетенций между компаниями, вследствие переходов людей с работы на работу.
Возможно. Но тогда получается, что успех стартапа определяется, как бы его «талантом» — неким интегральным показателем аккумулированных в нем знаний, компетенций и опыта его сотрудников.
И вот тут-то в самый раз вспомнить о замечательной новой междисциплинарной науке — сетевой «Науке об успехе» («Science of Success»), убедительно доказавшей на многих примерах, что
в сетевых системах из двух ключевых факторов — «талант» и «связи» — доминирующую роль играет вовсе не фактор «таланта», а фактор «связей».
На эту тему мною уже написано так много, что я не буду здесь вдаваться в детали, а переадресую желающих в них разобраться:
- к серии постов канала «Малоизвестное интересное» с тегом #ScienceOfSuccess;
- путеводителю по постам этой темы, озаглавленном «Новая наука об успехе и удаче. Как на них влияет сетевое устройство мира»;
- ну и конечно же к «Библии» этой темы — книге великого Барабаши, уже несколько месяцев входящей в топы мировых бестселлеров, — «The Formula: The Universal Laws of Success».
Главные заповеди этой «Библии» таковы.
✔️ В цифросетевом мире не только экономика, но и успех, в основном, зависит «от впечатлений» — т.е. не от продуктивности автора и качества его продукта или достижений, а от их (автора и продукта) коллективного восприятия обществом.
✔️ Восприятие в цифросетевом мире, в первую очередь, зависит от связей — кто про вас знает, кто вас рекомендует, насколько известны и влиятельны ваши «инфлюенсеры», и насколько «центрально по близости» они встроены в сетевую систему.
Команда Барабаши и его последователей в других лабораториях мира, занимающихся исследованиями в области «Science of Success», за последние пару лет раскрыли удивительные особенности карьеры творческих профессий: ученых, художников и ряда других творческих профессий, результативность которых в течение карьеры может быть эффективно оценена.
Выводы всех этих исследований довольно однозначны:
- Необходимо четко различать продуктивность и успех любой творческой деятельности.
- Продуктивность деятельности зависит от участвующих в ней людей, а успех — от восприятия этой деятельности и её продуктивности другими людьми («Performance is about you, success is about us»)
- В цифросетевом мире закон Матфея («Богатые будут богаче, а бедные беднее») уже не просто закон, а Основной закон — так сказать, конституция цифрового мира. И согласно этой «конституции», —
наибольший успех получает тот, кто уже наиболее известен.
Математической основой конституции цифрового мира является «предпочтительность установления сетевых связей» (preferential attachment) — например, новый документ в сети более вероятно будет иметь ссылку на уже существующий документ, на который уже есть много ссылок.
Preferential attachment — это и есть закон Матфея цифрового мира, согласно которому
успех писателей, художников, актеров и т.п. зависит от их связей — их встроенности в свои профильные социальные сети.
Изучив динамику взаимосвязей в этих сетях, исследователи «Science of Success» не только способны точно рассчитать уровень успеха того или иного автора или актера, но и довольно точно определить, когда его звездный час настанет и будет ли он единственный в его карьере или имеет шанс повториться (см. новейшую работу на эту тему «Quantifying and predicting success in show business»).
Ну а теперь вернемся к исследованию «Predicting success in the worldwide start-up network»:
- его базовой гипотезе о центральности по близости компаний, как основном предикторе их успеха;
- интерпретации центральности по близости компании, как суммарных знаний и компетенций работающих в ней сотрудников.
Так вот, согласно «Science of Success», пункт 2 вообще не нужен.
Успех стартапов подобен успехам творческих профессионалов. Ведущую роль здесь играет на талант (знания, компетенции) учредителей и ведущих сотрудников, а их связи и случай.
Стартаперы — тоже своего рода художники или, если хотите, артисты.
Ибо центральность по близости компании, интегрирующая центральность по близости всех ее сотрудников, является необходимым и достаточным условием успеха компании.
Иными словами, соберите в стартапе как можно больше известных персон, уже засветившихся в других, желательно, как можно более известных компаниях, и имеющих максимально большую сеть известных и влиятельных знакомых в индустрии, — и компания достигнет успеха.
Вне зависимости от собранных в стартапе знаний и компетенций и даже от продукта компании.
И всё это потому,
что в цифросетевом мире стартапов рулят связи его сотрудников и впечатления, генерируемые инфлюенсерами их профильной социальной сети.
Ну а знания, компетенции и тому подобное …, конечно, тоже кое-что значат. Но это не главное в венчурном сетевом бизнесе впечатлений.
Этот вывод основан всего лишь на моих спекуляциях, сделанных путем переноса базовой идеи сетевой «Науки об Успехе» на интерпретацию результатов исследования «Predicting success in the worldwide start-up network».
Какая из двух интерпретаций — авторов исследования или моя — окажется верной, покажут дальнейшие исследования.
Ну а пока зафиксируем уже доказанный и сам по себе фантастический прорыв.
Найден метод надежного прогноза успешности стартапов.
Это довольно сильно повлияет на $330 млрд.-ный венчурный бизнес.
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
Приложения для «тренировки мозга» — это разводилово и потеря времени
Приложений, обещающих сделать вас умнее всего за несколько минут в день — море. Эти простые игры обещают улучшить выполнение важных повседневных задач за счет тренировки внимания, скорости и разнообразия сообразительности.
Но может ли простое нажатие на анимацию с плавающими рыбками или вспыхивающими надписями на экране телефона действительно помочь вам улучшить работу мозга?
Уолтер Бут из университета Флориды несколько лет исследовал этот вопрос, пережив серию довольно крутых наездов со стороны игрового бизнеса.
Результаты работы Уолтера, обобщающие выводы десятков исследователей из разных стран, позволяют утверждать:
✔️ Дипломатично-оптимистичный ответ на вопрос, стоит ли тренировать мозг приложениями для смартфонов, — «мы этого просто не знаем».
✔️ Но фактический ответ на этот вопрос вполне однозначный — «нет».
Самый важный урок, следующий из тщательного анализа широчайшего корпуса материалов по обучению, заключается в следующем.
❗️ Если вы хотите улучшить свои показатели в решении задачи, которая важна для вас, тренируйтесь на этой задаче.
Тренировка на «мозговых играх» может сделать вас лучше исключительно в этих играх.
Подробней здесь.
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
По итогам посещения казахского фестиваля практик развития в моём электронном блокноте появилось какое-то количество визуальных заметок. Выложил их сюда с ключевыми идеями, которые задержались в моём сознании и не растворились за полторы недели
Корпоративная антропология
Марк Кукушкин как обычно быстр и ёмок. Он рассказал о принципах феноменологического подхода к антропо-исследованиям в компаниях. По его словам, никакая модель, схема или объяснение не скажут об организации столь красноречиво как отдельные феномены.
“Чтобы понять как устроена школа, мне достаточно 5 минут. Для этого зайдя в школу я прошу любого ученика проводить меня к кабинету директора”,- Симон Соловейчик.
Есть “корпоративный ДУХ”, а есть “корпоративный ЗАПАХ”.
До статочно ли “круглая” у вас коропоративная культура?
Игорь Вознесенский
Оценочное высказывание: очень понравилась игра в которой нужно было поочерёдно называть Чувства и Потребности. Какая потребность вызывает данное чувство? и затем, Какое чувство возникает когда данная потребность реализуется или напротив, не реализуется? Этот простой перевёртыш приводит к прокачке эмоционального интеллекта.
Чтобы слышать и понимать себя, нужно замедляться. Для этого хорошо подходит медитация. Когда Игорь провёл короткий сеанс медитации, я ощутил прилив сил, хотя уже более суток не спал (переезд и разница во времени).
Марат Жыламбаев
Человек, покоривший все пустыни мира. Человек, пробегавший по 2 марафона в день 10 дней подряд. История жизни Марата достойна голливудского фильма.
Марат потерял родителей и на фоне стресса не мог учиться. Его собирались сдать в школу для умственно отсталых. Спасла его страсть к рисованию к которой его приучила мама. Он рисовал всё подряд. Даже то, чего не знал.
Рисование в его жизни сыграло значимую роль, хотя сам он относится к этому навыку довольно утилитарно и бросил живопись когда стал бегать. Тем не менее, мне кажется, рисование позволило развить интеллект, в том числе, целостное видение ситуации (Марат рассказывал, что в какой-то момент стал рисовать карты местности).
Также Марат абсолютно безбашенный. Ставит цели и реализует их невзирая ни на запреты ни на авторитеты. “Смелость города берёт”. Сделал для себя вывод, что мы много осторожничаем в то время, когда можно идти ва-банк.
Андрей Анучин
Быть современным, значит быть союзником своих могильщиков.
Изменение отношения к прошлому позволяет изменить вектор развития и позицию в будущем, куда приведёт судьба.
Чтобы найти тотемное животное, нужно ответить на 3 вопроса:
- Какое животное для вас наиболее симпатично (внушает уважение, вы хотели бы иметь его качества)?
- Назвать ещё одно животное по тем же критериям, но не первое.
- Назвать ещё одно животное по тем же критериям, но не первое и не второе.
Назвать качества, которые привлекли в этих животных. Первое — каким ты хочешь быть. Второе — каким тебя воспринимают. Третье — какой ты есть.
Доверие — один из ключевых факторов развития, поскольку снижает транзакционные издержки системы.
Элеонора Сандуленко
Шульц фон Тун — автор большинства моделей о которых говорила Элеонора.
Четыре уха — понимать, чем тебя слышат и чем слушаешь ты сам:
- Факты
- Призыв
- Самораскрытие
- Отношения
Коммуникационная модель 4 ценностей. Базовая ценность в позитивном залоге (например, Свобода). Та же ценность в негативном (Разгильдяйство и безответственность). Противоположность в позитивном залоге (Порядок). Противоположность в негативном залоге (Занудство, Бюрократия). Опираясь на 4 фокуса, можно выстраивать коммуникацию.
Надя Жексембаева
Жизненный цикл продуктов и бизнес-моделей сократился до 7 лет. Это значит, каждые 3,5 года компании должны заново себя переизобратать. Непотопляемых нет, есть те, кто болеет синдромом Титаника.
Во время пересборки себя важно не только понимать, что нужно изменить, но также и что нужно оставить неизменным!
Живая вода — размораживание компании, порождение здорового хаоса.
Мёртвая вода — фиксация бизнес-процессов, норм, правил.
На Титанике были бинокли, но не было ключей от деревянного ящика, который никто не решился сломать.
На Титанике был крутой офицер, который умел избегать столкновений и именно его манёвр привёл к катастрофе.
Руководство Титаника было не восприимчиво к сигналам внешней среды. Вместо того, чтобы телеграфировать о надвигающейся беде, телеграф передавал телеграммы пассажиров первого класса.
Чтобы развиваться, нужно изменить верования:
- Изменения редки -> изменения постоянны
- Изменения несут ущерб -> изменения открывают возможности
Нет смысла анализировать причины неудач — анализируйте причины по которым с вами работают клиенты несмотря на все ваши косяки. Проводите позитивные исследования.
Chief Reinvention Officer — новая должность в компаниях — главный по пересборке бизнеса. Компетенции: эмоциональный интеллект, рациональный интеллект, политичекий интеллект (новое!).
Любить в бизнесе можно одну вещь — способность создания ЦЕННОСТИ для клиентов.
Николай Данн
Развивать себя через развитие уровней внимания.
Внимание живёт в трёх ипостясях: тело, эмоции, мысли.
Эмоции: чувства и состояния. Определяем / принимаем / проявляем / благодарим.
Тишина. Находим / проживаем / отпускаем.
Алексей Ситников
Экспертное мышление возможно лишь в среде экспертного общения.
Алексей очень грамотно строит эко-систему вокруг смыслов (законов жизни), изложенных в книге КармаЛоджик.
Традиции инноваций
Гостеприимство по казахски. Когда гость приходит, его кормят, поят, спать укладывают. Сам гость ничего не говорит о своей просьбе. И перед самым уходом у двери хозяева спрашивают: “по какой просьбе приходил?”. И когда гость озвучивает просьбу, ему нельзя отказать.
Учитель появляется когда ты готов.
Олег Кемаев
Бери КЦ — иди на ФРОНТ
Принципы визуальной сортировки:
- К — концентрация объектов. Близко / далеко.
- Ц — цветовая кодировка.
- Ф — форма
- Р — размер
- О — ориентация в пространстве (вертикально / горизонтально)
- Н — направление
- Т — тень
Анна Валл
Пока языки были молоды — слова были “густые” и имели много значений. В современных языках слова стали специфичны, а слов стало много. Но интернет запустил процесс в котором:
- Устная речь стала немного письменной (в чатах)
- Знаки препинания в чатах коренным образом меняют смысл (точка стала обозначать эмоцию “разговор окончен!”)
Оказалось, что в предложении “казнить нельзя помиловать” для запятой НЕТ МЕСТА! Там либо двоеточие, либо тире.
Оригинал и комментарии
Как больше запоминать при быстром чтении
Мы захлебываемся в объемах новой информации. Не справляются даже супер-профессионалы. Например, Константин Анохин начал свою интереснейшую 3х часовую лекцию “Мозг: итоги 2018 года” (смотрите на Ютубе) с сетования на физическую невозможность охватить публикации хотя бы основных нейронаучных журналов. Как это анализировать? — спрашивает он. Ведь таких журналов уже более 600.
Но шанс есть.
- Поисковики уже позволяют фильтровать моря информации по ключевым словам.
- Онлайн доступ увеличивает скорость ознакомления с отфильтрованными материалами до пределов физического восприятия текста (а он весьма высок — примерно, 1–2 стр. в сек).
Проблема упирается в память. 90%+ просмотренного материала просто вылетают из головы уже на следующий день. А конспектировать времени нет. Это столь долго, что данный метод запоминания стал сегодня практически неприемлемой роскошью.
Как быть? Нужны иные методы, позволяющие лучше запоминать результаты беглого ознакомления с информацией.
И здесь, слава богу, есть шанс.
Дело в том, что еще в 1972 году Тульвинг разделил память на два типа: эпизодическую и семантическую.
Эпизодическая память — один из видов долговременной памяти, который включает в себя воспоминания о конкретных событиях, ситуациях и переживаниях, имевших в силу чего-либо, сильную эмоциональную окраску. Первый поцелуй или сильный ожог, первый выезд на море или как вас покусала собака.
Второй тип памяти — семантическая память, содержащая общие знания. Это память на слова, понятия, правила и абстрактные идеи; она необходима, чтобы пользоваться языком. По словам Тульвинга: «Это умственный тезаурус, который организует знания человека о словах и других вербальных символах, их значениях и референциях, о связях между ними и о правилах, формулах и алгоритмах манипулирования этими символами, понятиями и отношениями. Семантическая память регистрирует не воспринимаемые свойства входных сигналов, а их когнитивные референты».
Вот этот 2й тип памяти нам и нужен при быстром просмотре морей информации. И тут есть полезный фокус.
Обнаружено, что эпизодическая память может работать взаимозависимо с семантической. Например, учебная информация усваивается гораздо лучше, если её связать с уже имеющимися знаниями или вписать в контекст личной истории человека.
И что еще более важно, эпизодические воспоминания играют определенную роль в извлечении семантических воспоминаний.
Т.е. мы можем попытаться усилить свою семантическую память за счет усиления персональных эпизодических воспоминаний.
Но как это сделать?
Новое исследование предлагает для этого фантастическую эвристику — можно воспользоваться наиболее отвратительным вам запахом.
Дело в том, что:
- Наиболее мощный усилитель эпизодических воспоминаний — негативные эмоции. Можно, например, в ходе интенсивного процесса поглощения информации, загружаемой в семантическую память, хлестать себя бичом или бить током электрошокера. Но это как-то негуманно и больше походит на мазохизм. Короче, — подходит далеко не каждому.
- А можно, как обнаружило исследование, просто сопроводить процесс поглощения информации наиболее отвратительным для вас запахом. Здесь кому что: запах навоза, гнилой рыбы и т.п.
В итоге, гарантированно улучшается эпизодическая память (исследование это практически доказало).
Улучшение семантической памяти за счет усиления параллельный эпизодических воспоминаний, было доказано в ряде предыдущих исследований.
Осталось дождаться исследований, объединяющих первое со вторым.
Или попробовать самим. Например, при подготовке к экзаменам. А можно в процессе просмотра больших объемов научных статей по интересующей теме. Кому навоз, кому гнилье, кому какой-то иной сверх-противный запах. По идее, может помочь.
Исследование «Aversive learning strengthens episodic memory in both adolescents and adults»
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
Большой Брат — сын Большого Бога
Почему его воцарение в мире может быть неизбежным
Mы уже ничему не удивляемся и ничего не боимся. Масштаб и скорость технологических изменений все более повышают «болевой порог» восприятия обществом неуклонно возрастающих глобальных рисков. Мы адаптировались к потопу захлестывающей нас информации, ежедневным фейковым новостям и стиранию границ между правдой и пропагандой.
В результате общество все чаще не реагирует на появление новых сигналов, предупреждающих о приближении чрезвычайно страшных перспектив. Мы их просто не различаем. А если и различаем, то не сопоставляем и не анализируем их совокупности…
Ярким примером стало полное выпадение из поля зрения общества довольно страшного предостережения, напрашивающегося при сопоставлении и анализе двух недавних публикаций весьма известных, каждый в своей области, авторов:
- Ник Бостром — профессор факультета философии Оксфордского университета, основатель и директор Института будущего человечества;
- Петр Турчин — профессор Отделений экологии и эволюционной биологии, антропологии и математики Университета Коннектикута, вице-президент Эволюционного института.
Ник Бостром обосновал единственный, как он полагает, рецепт спасения мира от глобальной катастрофы — создание Всемирного Большого Брата.
Петр Турчин и группа его соавторов привели серьезные доказательства, что Большие Боги — всевидящие наблюдатели, способные выявлять и наказывать за аморальное поведение — это универсальная социальная технология, обеспечившая масштабирование кооперации и стабилизацию обществ, превысивших в ходе развития определенный масштаб численности.
Если же сопоставить и проанализировать в совокупности аргументацию и выводы Бострома и Турчина, то напрашивается довольно страшный вывод.
Создание Всемирного Большого Брата является неизбежным следствием перехода человечества в постиндустриальную информационную эру.
Произошел «фазовый переход» в сложности мира.
И поэтому Всемирный Большой Брат теперь столь же необходим для дальнейшего масштабирования кооперации и стабилизации обществ, как несколько тысячелетий назад людям потребовались Большие Боги, без которых развитие цивилизации вплоть до нынешнего уровня было бы вряд ли возможным.
Гипотеза Большого Брата — сына Большого Бога
Даже продвинутые интеллектуалы, привыкшие считать Ника Бострома философствующим тотехнофобом и чудаком, подивились предложенному им рецепту спасения мира от глобальной катастрофы — Всемирный Большой Брат — всё видящий, всё контролирующий и тем самым сдерживающий человечество от самоуничтожения в эпоху супер-рисковых технологий.
В Китае это предложение Бострома не вызвало ни возражений, ни сомнений. Ставка на комплекс технологий а-ля Большой Брат в стране уже сделана. И руководство страны, и ее общество убеждены, что за этим будущее.
Однако в США и Европе предложение поставить всех под тотальный контроль многим показалось избыточным, а мир антиутопии Бострома большинству видится неприемлемым.
Отвергая рецепт спасения мира с помощью Всемирного Большого Брата, его европейские и американские критики рассуждают, примерно, так: пусть китайцы у себя своего Большого Брата внедряют, — им к тотальному послушанию не привыкать. Мы же как-нибудь без этого пока обойдемся и посмотрит, что у Китая получится.
Цель данной статьи показать, что американцы и европейцы, к сожалению, ошибаются. Как это ни прискорбно, но создание Всемирного Большого Брата практически неизбежно для всех развитых стран.
Такая неизбежность диктуется объективным законом адаптации человечества к переходу на новый уровень сложности создаваемого им мира.
И что особенно важно — подобное происходит на Земле не впервые.
Так уже было на предыдущем большом скачке сложности, когда возникли Большие Боги. И потому будет вполне уместна метафора:
Большой Брат всего лишь новая реинкарнация Большого Бога — всевидящего блюстителя новой морали, угроза кары и обещание воздаяния которого гарантируют масштабирование кооперации членов общества на более высокий уровень, необходимый для решения более сложных задач.
В основе моей гипотезы лежит такая логика.
- Скорее всего, без Всемирного Большого Брата не обойтись ни одной из развитых стран, поскольку так работают законы социальной макроэволюции, — единые для Китая, США, России и всего мира.
- Наш разум, казалось бы, принципиально не отличающийся от разума животных, тем ни менее, уникален. Его способность безграничного развития уже перевела человека на иной тип эволюции: от биологической к культурной. Вследствие этого, рост общей культурной сложности социальных систем подошел к очередному «фазовому переходу».
- Этот «фазовый переход» — новый скачек уровня сложности — ставит мир перед двумя связанными вызовами:
— с одной стороны, наука уже перешла красную черту, за которой технологические риски становятся для человечества экзистенциальными;
— с другой, наблюдаемое катастрофическое замедление развития науки может не оставить человечеству времени на «разминирование» какой-то из новых технологий, потенциально грозящих тотальным уничтожением. - Миру нужен механизм эффективного ответа на оба вызова, способный сыграть двойную роль:
— культурно-психологического регулятора, удерживающего общество от саморазрушения в условиях появления все более рисковых технологий;
— катализатора развития науки, способного ускорить появление новых технологий, способных менять цвет черных шаров (олицетворяющих в метафоре Бострома смертоносные для цивилизации технологии) на серый — то бишь, опасные, но все же не смертоносные для существования цивилизации технологии.
Если вышеописанная логика верна, то «Гипотезу Большого Брата — сына Большого Бога» можно сформулировать так.
Наиболее очевидным, а возможно, и единственным кандидатом на роль механизма, с помощью которого человечество могло бы ответить на оба вызова, видится создание Всемирного Большого Брата.
Далее я попробую дать обоснование этой гипотезы. Но прежде имеет смысл пояснить логику Бострома, приведшую его к признанию необходимости Всемирного Большого Брата.
Логика Бострома
Логика Бострома увязывается с обоснованием им т.н. «Гипотезы уязвимого мира» (The Vulnerable World Hypothesis [1]). Эта гипотеза сформулирована так:
«Если технологическое развитие продолжится, то рано или поздно появятся технологические возможности уничтожения цивилизации. Предотвратить это может лишь отказ человечества от происходящего полуанархического технологического развития».
(Подробный разбор «Гипотезы уязвимого мира» см. в статье Vox [2] и в моем посте [3] )
Бостром анализирует четыре варианта изменений, теоретически способных упорядочить существующее полуанархическое технологическое развитие.
- Ограничение технологического развития путем взятия под полный контроль целых классов технологий. Задерживать разработку опасных и вредных технологий (особенно тех, что повышают уровень экзистенциальных рисков) и ускорять разработку полезных технологий (особенно тех, что уменьшают экзистенциальные риски, создаваемые природой или другими технологиями).
- Массированная пропаганда, нацеленная на исправление человеческой натуры (ценностей и мотивации) тех, кто потенциально способен стать «шахидом апокалипсиса» (“the apocalyptic residual”) — пойти на разрушение цивилизации даже при условии собственного невосполнимого ущерба.
- Создание чрезвычайно эффективной превентивной полиции на основе системы всемирного тотального наблюдения.
- Создание эффективного глобального управления а-ля “мировое правительство” с мандатом на принятие любых решений (обязательных к выполнению всеми странами) по оперативному устранению выявленных источников потенциальных рисков.
Анализ Бострома показывает, что двух первых из названных действий (включая их сочетание) недостаточно для устранения всех потенциальных рисков. А это недопустимо в рассматриваемой ситуации, когда для уничтожения цивилизации может оказаться достаточным проморгать всего лишь один экзистенциальный риск (тогда другие риски уже не будут кому-либо опасны и вообще интересны).
Однако, как считает Бостром, пп. 3 и 4, взаимодополняя друг друга, способны решить задачу спасения человечества, реализуя механизм функционирования Всемирного Большого Брата.
Т.о., следуя логике Бострома, приходит к таким выводам.
✔️ Среди всех имеющихся вариантов, Всемирный Большой Брат является единственным действенным вариантом, способным предотвратить разрушение цивилизации.
✔️ Поэтому национальным и мировым элитам следует, не откладывая, постараться, повести мир именно путем создания Всемирного Большого Брата.
__ __ __
Такая логика, несомненно, может быть оспорена, как и всякое доказательство по принципу «может это и не самое хорошее решение, но остальные еще хуже».
Куда убедительней было бы, если такой вывод следовал из каких-то объективных закономерностей — наблюдаемых и проверяемых.
Тогда может попытаться найти релевантные закономерности в предыдущем опыте человечества?
Что если эволюцией человечества (биологической и культурной) движет необходимость адаптации к возрастанию социо-культурной сложности?
Что если когда-то ранее в истории человечество уже использовало подобный культурный механизм для адаптации к росту социо-культурной сложности?
На первый взгляд, эти вопросы звучат странновато! Но все же стоит попытаться в них разобраться.
Ведь если это так, то быть или не быть Всемирному Большому Брату в 21 веке зависит не сколько от действий национальных и мировых элит, а от закономерностей макроэволюции.
Значит, следуя своим законам и безотносительно от чьих-то желаний и намерений, эволюция может включать некие компенсаторные механизмы для адаптации общества к новым «фазовым переходам».
И тогда, возможно, что Всемирный Большой Брат — это всего лишь способ реализации такого механизма при очередном «фазовом переходе» социальной сложности.
Так ли это или нет, — попробуем рассмотреть подробней.
Большие переходы
Революции в эволюции
Более двадцати лет назад Джон Мейнард Смит и Эрш Сатмари произвели революцию в понимании жизни на Земле. Они показали, что самые большие эволюционные изменения происходили не постепенно, а скачками. Помимо долгих и монотонных изменений, эволюция состояла из последовательности поворотных моментов, когда менялась сама её природа. Эти поворотные моменты авторы назвали «Большими переходами» (Major Transitions) [4].
Мы привыкли упрощенно считать, что эволюция исчерпывается комбинацией трех факторов: мутации, отбора и дрейфа. Однако, этим процесс эволюции далеко не исчерпывается. Более того, он меняется во времени, поскольку в нем появляются новые факторы развития.
Ведь эволюция — это развитие. А способов развития может быть великое множество. Вот природа и экспериментирует, в результате чего появляются разнообразные новинки:
— количественные, увеличивающие способности к развитию,
— и качественные, открывающие для эволюции новые пути.
Примером качественных эволюционных новинок могут служить новинки эпохи Кембрийского взрыва — периода, когда на Земле произошел резкий рост разнообразия скелетной фауны. Тогда за весьма недолгий, с эволюционной точки зрения, период в 30–50 млн лет на Земле появилась самая разнообразная живность, а эволюция скакнула к немыслимым ранее высотам: например, появление у живых существ зрения, роения, активного хищничества. Все эти новинки позволили природе исследовать абсолютно новые эволюционные пути, которые до этого у нее просто отсутствовали.
Однако, даже среди качественных эволюционных новинок, есть нечто особенное — прорывные новинки, с помощью которых происходят революции в эволюции. Те самые, что Сатмари и Смит назвали Большими переходами.
Марк Срур в прекрасном своей лаконичностью и ясностью эссе [5], посвященном открытию Сатмари и Смитом Больших переходов, приводит простую техническую метафору для этого понятия.
Качественные новинки, возникшие в эпоху Кембрийского взрыва, можно уподобить технологической эволюции от парового двигателя до двигателя внутреннего сгорания. Принципы почти не меняются, но гораздо больше возможностей.
Даже такая новинка, как изобретение полета — хоть и была весьма важна для насекомых и экологии, но не для эволюции, поскольку не приводила к совершенно новому пути развития эволюционных изменений.
Прорывными новинками, приведшими к Большим переходам в мире технологий, были изобретения колеса и первого двигателя — паруса, а также освоение электроэнергии. Каждая из названных технологических новинок кардинально изменила жизнь общества.
Подобным образом, новинки биологической и культурной эволюции — гены, многоклеточность и язык — стали в них Большими переходами.
Переход к эволюции генов ➡ привел к построению системы наследственности — системы хранения и передачи информации, в корне изменившей сам принцип работы эволюции.
Переход к эволюции многоклеточных ➡ в корне поменял концепцию особи. Теперь особь состояла из множества отдельных клеток, развивающихся вместе в составе единой системы — живого организма. Эта система должна была функционировать как в течение жизни особи, так и в течение всего эволюционного времени для многих поколений.
Точно так же переход в эволюции языка (последний из идентифицированных Больших переходов, переключивший эволюцию с биологического типа на эволюцию культуры) ➡ раскрыл целые новые области для эволюции людей, дабы они могли развиваться абсолютно новыми и доселе невозможными способами.
Количество и состав Больших переходов зависит от конкретного метода классификации и пристрастий различных авторов. Изначально в работе Сатмари и Смита Больших переходов было шесть. По мере развития темы и у них, и у других авторов число Больших переходов выросло до 10. Но как ни классифицируй, среди них выделяются 4 следующих «самых больших перехода» — эволюция геномов, эукариот, многоклеточности и эусоциальности. Последний термин означает высшую форму социальности, при которой
«представители вида живут группами, состоящими из нескольких поколений, и члены группы действуют альтруистично по отношению друг к другу в соответствии с регулярным разделением труда» [6].
Великий тренд на объединение
При более пристальном рассмотрении, все Большие переходы вписываются во вполне понятную схему — их как бы связывает единая логика процесса объединения. В ходе этого процесса, эволюция берет то, что в настоящее время существует, и складывает это «нечто» вместе, чтобы создать что-то более новое и, возможно, лучшее с точки зрения приспосабливаемости.
В каждом из переходов группы особей, которые ранее могли самостоятельно реплицироваться, сотрудничая, образуют новую, более сложную форму жизни:
- гены взаимодействовали с образованием геномов,
- археи и эубактерии образовывали эукариотические клетки,
- клетки взаимодействовали с образованием многоклеточных организмов (животные, растения и грибы),
- одиночные особи образовывали колонии с продуктивными и непродуктивными группами,
- малые не обладающие языком человеческие сообщества взаимодействовали с образованием широко масштабируемых больших обществ с общим языком.
Каждый из Больших переходов состоит из двух этапов.
1. Формирование кооперативной группы.
2. Превращение группы в единое целое — переход на новый, более высокий уровень организма с разделением труда, взаимозависимостью и координацией его частей.
Главными факторами, определяющими, состоится ли Большой переход или нет, являются:
- сотрудничество,
- разделение труда,
- минимизация эгоизма особей.
Кроме того, эволюционному тренду на объединение сопутствуют два важных момента.
- Первый — это увеличения сложности. И хотя естественный отбор вовсе не гарантирует, что организмы будут усложняться в ходе эволюции, вполне очевидно, что по отношению к эволюции человека сложность однозначно увеличивалась при каждом новом Большом переходе. С учетом же современных взглядов на развитие разума, как «машины предсказаний» [7], увеличение сложности когнитивных агентов происходит самопроизвольно, оптимизируя их эволюционные преимущества [8].
- Второй момент, связующий три Больших перехода биологической эволюции (происхождение жизни, генов и языка) — это смена механизма наследования.
Оба названных момента имеют первостепенное значение для понимания эволюции человечества при Больших переходах. Что и будет рассмотрено в следующем разделе.
Рост сложности
Существует много разных определений сложности. Но несмотря на разнобой в определениях понятия сложность, когда мы говорим об эволюции,
«мы узнаем ее, как и порнографию, с первого взгляда. Все признают, что млекопитающее или птица сложнее, чем червь, а червь сложнее, чем любой одноклеточный организм». [9]
К числу наиболее универсальных характеристик сложных систем можно отнести: большое количество элементов и взаимодействий между ними, нелинейность характеристик, отражающих поведение системы, иерархическую структуру, неразложимость, непредсказуемость и самоорганизацию.
К нашей ветке биологической и культурной эволюции: от эукариотов до приматов, а потом от Homo sapiens до больших человеческих сообществ, — применимы все названные характеристики сложных систем. Причем сложность систем неуклонно повышалась с каждым новым Большим переходом.
Для обоснования процесса нарастающего эволюционного усложнения создано уже несколько теорий. Одной из самых новых теорий стала интерпретация Больших переходов, основанная на теории обучения. Эта теория впервые объединила концепции дарвиновской эволюции и иерархических байесовских моделей. Согласно этой теории [10]:
- сложность и глубина иерархической структуры индивидов отражает количество и сложность данных об окружающей среде, накопленных в течение эволюционной истории индивида;
- эволюция использует иерархические механизмы обучения, сопоставимые с теми, что люди используют в процессе понимания мира (извлечения смыслов).
По этой теории, эволюция — ни что иное, как процесс мета-обучения. Природа экспериментирует и одновременно учится. А в ходе этого процесса, время от времени, у эволюции получается создавать все более сложные живые существа.
При этом нужно понимать, что такое усложнение — вовсе не доминирующая стратегия эволюции. Скорее, это нишевая стратегия, поскольку существовало и существует великое множество куда менее сложных организмов.
Чтобы убедиться в этом, достаточно взглянуть на родословную круговую диаграмму земных существ, где совсем на отшибе справа внизу располагаются Опистоконты (Opisthokonta) — обширная группа эукариот, включающая царства грибов, животных и прочей эукариотической мелочи. Т.е. абсолютно все (!) населяющие Землю животные относятся к этой теряющейся на большой диаграмме маленькой области. Как если бы все человечество проживало бы только на территории Новой Зеландии, а весь остальной мир был бы занят другими видами.
Так что же толкает находящуюся в процессе постоянного мета-обучения эволюцию стремиться к созданию все более сложных и сложных систем (организмов, а потом и обществ)?
Наиболее обоснованным ответом видится такой — усложнение окружающей среды.
Как уже отмечалось, согласно современным взглядам на развитие разума, как «машины предсказаний» [7], увеличение сложности когнитивных агентов происходит самопроизвольно, оптимизируя их эволюционные преимущества [8]. Иными словами,
сложность предсказаний, обеспечивающих выживание организма или общества определяется сложностью его окружения.
- Более сложные агенты усложняют среду своего обитания.
- Необходимость выживания в более сложной среде требует более сложных предсказаний вероятных изменений среды.
- Увеличение сложности предсказаний достигается усложнением предсказательной системы агента и его носителя — самого агента.
Так сложность порождает новую сложность, порождающую со временем новую сложность …
А Большие переходы являются практическим воплощением этого процесса все возрастающей сложности и агентов и среды их обитания.
Предварительное резюме
Теперь нам необходимо:
✔️перебросить смысловой мост
— от описанного выше общего эволюционного процесса повышения сложности через объединение путем серии Больших переходов,
— к очередному Большому переходу, происходящему на наших глазах;
✔️рассмотреть роль Больших Богов в ходе предыдущего Большого перехода и понять, почему на смену им должен придти “их сын” — Всемирный Большой Брат;
✔️ раскрыть, каким образом Всемирный Большой Брат может помочь человечеству с ответом на оба вызова постиндустриального информационного общества:
- как удержать общество от саморазрушения в условиях появления все более рисковых технологий;
- как ускорить появление новых технологий, способных менять цвет черных шаров (смертоносные для цивилизации технологии) на серый (хоть и опасные, но все же не смертоносные для цивилизации технологии).
Об этом и пойдет речь в следующем посте, продолжающем тему “Большой Брат — сын Большого Бога”
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
Такой ИИ нужно запретить, как, в свое время, запретили ядерные испытания
Сегодня уже не вопрос — какая из новых технологий похоронит права человека, переселив человечество в идеальную е-тюрьму.
ИИ для массового распознавания лиц обеспечит любую власть тотальным контролем над социальной реальностью, сделав эту власть всевидящей и, одновременно, невидимой для общества.
Даже в Объединенной Европе, где граждане защищены строгими законами о неприкосновенности частной жизни, правительства от Лондона до Берлина изо всех сил пытаются использовать технологию массового распознавания лиц. Что же до авторитарных режимов, — то здесь развертывание систем массового распознавания лиц во всю идет (о чем я писал позавчера).
Идя этим путем, мир просто не заметит, как перейдет красную черту, после чего возврат к соблюдению прав человека станет принципиально невозможен. И дело здесь не в возможных злоупотреблениях.
От массовой идентификации путем визуального распознавания через профилирование к биометрическому распознаванию и мониторингу, — таков будет путь человечества к тотальной и безвозвратной потере приватности и отказу от презумпции прав человека.
Вот почему лучшие эксперты ЕС по ИИ подготовили аналитический документ, цель которого — призвать ЕС запретить массовое распознавание лиц, как технологию недопустимо высокого риска.
Подробней в «AI experts call to curb mass surveillance. The EU’s top AI experts say regulation should focus on high-risk applications», и там же ссылка на проект документа экспертов.
Как работает пространственно-временная технология массового распознавания лиц в плотной толпе — фрагмент демо китайской компании Horizon Robotics на CES 2019
Мой пост об «идеальной е-тюрьме по-китайски»
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
ИИ ведет не просто к безработице, а к экономической стагнации
Уже накопилось довольно много критики мейнстримного направления ИИ. Критикуют, в основном, за технологическую упертость в глубокое обучение и нежелание рисковать, отступая от «магистральной линии партии».
- Ну а лидерам этой «партии» — монстрам БигТеха — вся эта критика, что слону дробина.
- Да и бизнес-консультантов эта критика не смущает. Они продолжают свой бизнес на прогнозах триллионных доходов от ИИ к 2030.
Вот почему столь важен новый поворот в критике «неправильности» мейнстрима ИИ.
Он переносит огонь критики с технологических на социо-экономические аспекты развития ИИ и, в целом, прогресса.
И даже если БигТех попытается отмолчаться, то бизнес-консультанты не смогут. Ведь экономика ИИ — их хлеб с маслом и черной икрой. И получается, что они едят все это задаром, в упор не видя свинью, подкладываемую развитием ИИ мировой экономике.
А увидел это, не кто-то там, а известный корифей экономики Дарон Аджемоглу, снискавший широчайшую известность одним из главных мировых экономических бестселлеров «Почему одни страны богатые, а другие бедные».
Теперь Дарон Аджемоглу и его соавтор Паскуаль Рестрепо из Бостонского университета занялись экономикой ИИ и пришли здесь к важным и поразительным выводам.
- Технологический прогресс идет не тем курсом. Мейнстрим ИИ, с его ставкой на автоматизацию путем замены людей на функционально более совершенный ИИ, — это не тот тип ИИ, что нужен бизнесу, правительствам, да и вообще людям.
- Этот курс и тип ИИ нужно менять, поскольку перспективы такой автоматизации катастрофичны: стагнация спроса на рабочую силу, снижение доли рабочей силы в национальном доходе, рост неравенства и замедление роста производительности.
- Альтернативный ИИ (тот, что нужен с точки зрения экономики и социальных аспектов) должен:
- не заменять, а дополнять и расширять интеллектуальные возможности работников, выступая во вспомогательной роли для человека, а не для его замены;
- открывать и создавать новые классы полезных и нужных людям задач, решить которые люди будут способны при наличии нужного ИИ инструментария.
По сути, два профессора экономики развенчали сотни отчетов бизнес-консультантов, показав, что в эпоху ИИ автоматизации, потеря рабочих мест — далеко не самое худшее.
Дело вовсе не только в потере рабочих мест, а в грядущей экономической стагнации. Особенно сильно будут затронуты те производства, где новые технологии не будут революционно повышать производительность (будут эффективней человека, но не намного). С помощью такой автоматизации спрос на рабочую силу снизится, в то время как значительного повышения производительности, способствующего росту спроса на рабочую силу, происходить не будет.
Вот пример подобного ИИ. Этот робот только учится вставлять флешки и соединять кабельные разъемы.
Но даже когда научиться, будет делать это не намного быстрее и точнее, чем дешевые рабочие руки. Так стоит ли тратить на разработку таких систем время и деньги нескольких лабораторий мира?
— — —
Подробней см. анализ «The wrong kind of AI? Artificial intelligence and the future of labor demand» со ссылками на две исходный работы Аджемоглу и Рестрепо, где они также:
- приводят конкретные примеры, как альтернативный ИИ мог бы сменить существующих курс технопрогресса;
- выявляют экономические корни мотивации корпораций БигТеха не менять существующих курс.
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
И двум интернетам с «железным занавесом» между ними
Планы расширения сотрудничества России с Huawei видятся все более масштабными. Десятки публикаций ведущих СМИ, популярных блогов, телеграм и ютуб каналов обсуждают перспективы сотрудничества Huawei и МТС по внедрению 5G и возможность установки на смартфоны Huawei российской ОС «Аврора».
И лишь немногие авторы, предупреждая о серьезной опасности стратегической ориентации России на Huawei, пишут о ключевой угрозе такого курса. А это вовсе не 5G или «Аврора». Это решающий шаг к новому глобальному расколу мира. Только в 21 веке этот раскол начнется в глобальной сети, разделив её на 2 интернета, ведомые США и Китаем. Ну и, естественно, с «железным занавесом»: сначала между интернетами, а потом, — как пойдет.
• О том, что такое, скорее всего, произойдет в ближайшие лет 10, впервые заявил в сентябре прошлого года бывший глава Google Эрик Шмидт.
• За прошедшие с того времени месяцы, мир существенно продвинулся к интерент-расколу. О чем в начале июня рассказал председатель группы Standard Chartered Bank Хосе Виналс.
- CNN констатирует:
«Во главе с Китаем все больше стран восстают против принципа открытого интернета, правительства жестко охраняют границы собственных интернет-сетей, заставляют иностранных конкурентов хранить данные локально и обеспечить к ним доступ органам внутренней безопасности»
Роль компании Huawei в мировом экспорте китайских технологий тотальной слежки, наблюдения, контроля в офлайне и онлайне, а также контролируемых интернет-сетей особая.
Системы тотального контроля, совместно разработанные Huawei и госкомпанией CEIEC, уже поэтапно осваиваются телко-операторами, полицией и спецслужбами расширяющегося ряда стран.
Наглядный пример, система ECU-911, поставленная Китаем Эквадору. Вот ее детальное описание в NYT и не столь подробное, но на русском — в Хайтек+. А еще посмотрите это видео.
Chinese Cameras Come With Chinese Tactics
Аналоги ECU-911 поставляются в Боливию, Венесуэлу и Анголу. Отдельные элементы такой системы внедряются еще в 14 странах (вкл. Узбекистан, Пакистан, Кения, ОАЭ и, вы не поверите, даже Германия).
Самый новый кейс — Бразилия. Здесь прямо сейчас разгорается скандал из-за намерений внедрить китайскую систему тотального контроля.
Технологии «огораживания своего суверенного интернета» идут следом за технологиями тотального контроля офлайновой жизни и являются их сущностным продолжением в онлайне. Страны, сделавшие ставку на тотальный контроль, следующим шагом начинают пытаться огородить свой интернет.
Масла в огонь усиленно подливает Вашингтон, проводя агрессивную кампанию против Китая, Ирана и России, которая существенно усиливает тенденцию раскола интернета. Перспективы формирования различных национальных стандартов и правил регулирования компьютерных сетей становятся все более реальными.
Если Россия и Китай в этом вопросе договорятся (а стратегическое сближение с Huawei тому серьезное подтверждение), тот интернет, к которому мы все привыкли, просто перестанет существовать. А его раскол станет важной частью нового биполярного мира, ведомого США и Китаем.
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
Ситуация похожа на подъем по эскалатору, идущему вниз. Мы пытаемся ускорить подъем и бежим все быстрее. Но эскалатор тоже ускоряется, и в результате мы остаемся на месте.
Сила, что все более ускоряет эскалатор, — это нарастающая сложность решаемых задач, способов их решения и, в целом, — экспоненциальное нарастание сложности мира, как интегральный результат всех наших предыдущих усилий.
Вот что об этом пишет в предисловии к своему бестселлеру ближайшего будущего профессор Сколтеха Жан-Франсуа Женест, 30+ лет занимающийся исследованиями в оборонной и аэрокосмической промышленности, в том числе на посту главного научного консультанта Airbus Group Innovations.
Вера в прогресс, обещающий счастье человечеству, умерла уже несколько десятилетий назад. Тем не менее, большинство людей во всем мире все еще считают, что человечество прогрессирует очень быстро.
Но так ли это?
Когда вы смотрите на автомобили, они все выглядят примерно одинаково. Вы можете предположить, что в их основе заложены разные технологии, но и это не так.
То же самое справедливо не только для большинства промышленных изделий, но и для методов управления компаниями и целыми странами, поведения людей и т. д.
34 моих студента Сколковского Института науки и технологий в 2017–2018 пытались найти “исключения, подтверждающие правило”. Но они не могли их найти.
Цель этой книги состоит в том, чтобы дать научное теоретическое обоснование того, что мы наблюдаем. И, конечно же, попытаться сделать из этой теории некоторые дополнительные выводы, — возможно весьма неожиданные.
Определив задачу обосновать наблюдаемую верхнюю асимптоту прогресса, мы неизбежно приходим к вопросу, как устранить эту асимптоту таким образом, чтобы человечество не оказалось в ловушке стагнации и рецессии.
Для тех, кто поставит перед собой такую задачу, это будет болезненный путь. Им будет гораздо тяжелее, чем их предшественникам.
Пожалуйста, попытайтесь просто погрузиться в реалии мира, понять, что здесь происходит, и тогда уж решать, как действовать дальше.
Новая книга проф. Женеста называется «THU$ WORK€D HUMANKIND» и будет лично представлена автором завтра 26го июня в Кафе Журфак на Большом Афанасьевском переулке, 3, с. 3.
Презентацию книги организует Общество Четвертой Среды (Fourth Milieu /Wednesday Society) в рамках своих ежемесячных интеллектуальных встреч за пинтой пива или стаканом вина.
________________________________
Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оригинал и комментарии
Оставить отзыв с помощью аккаунта FaceBook: