Засветился в постфутуристическом постике от Dodo Pizza про 2120. Взгляд из почти 2020 на IT, человечества и личные ставки. :)

https://habr.com/ru/company/dodopizzadev/blog/480502/

Про 2019 в графиках. В Recode вышел замечательный обзор заканчивающегося года в виде графиков с пояснениями:

1. Про ключевые IPO и их результаты
2. Про оценку WeWork на разных стадиях
3. Про динамику доходов Vision Fund от SoftBank
4. Про рост недоверия к технологиям в публикациях
5. Про рост Amazon-риск-фактора
6. Про рост технологического активизма
7. Про стриминговые войны
8. Про рост продаж умных устройств
9. Про продолжающийся захват времени пользователей интернетом
10. Про страхи пользователей относительно обработки их персональных данных
11. Про фокус на цифровых платформах в предстоящих выборах в США
12. Про рост доли технологических компаний в рейтинге S&P500
13. Про концентрацию технологических специалистов в небольшом количестве городов
14. Про взлет TikTok

https://www.vox.com/recode/2019/12/18/21003145/2019-tech-charts-ipo-wework-softbank-antitrust-amazon-protests-streaming-privacy-tiktok

Техническая журналистика, которую мы заслужили. Многие уже написали об этом, тем не менее. В The Guardian не смогли добиться интервью с Цукербергом, поэтому на волне AI-хайпа сделали бота, обученного на достаточно обширной базе текстов речей Марка (благо, все его выступления в сенатах и прочих комиссиях задокументированы и расшифрованы). Ну и выпустили интервью с этим ботом.

В целом, это отличный пример фейкньюс, которые за счет технологичности преодолевают порог отторжения. Удивительно, конечно, насколько легко происходит эта подмена — и вот уже комментаторы пишут, что мол это и есть настоящее лицо Марка.

https://www.theguardian.com/technology/2019/dec/22/zuckerbot-mark-zuckerberg-facebook-botnik

#thefuturewedeserve

Так как сейчас самый разгар подведения итогов и скоропостижного планирования на следующий год, напомню, что...

Про смешанность областей жизни. В очередной раз выстрелила тема, что военные имеют гражданскую жизнь и успешно пользуются в ней цифровыми благами цивилизации. И в том числе, пополняют обширные консьюмерские базы данных, утечка которых несет уже угрозу национальной безопасности.

В этот раз в Пентагоне "бомбануло" от сервисов генетических тестов. Министерство обороны США рекомендует военным не использовать консьюмерские сервисы для анализа ДНК. Тут еще так совпало, что компании, реализующие подобные услуги, активно продвигают эту тему в предновогодний сезон ("подари тест ДНК на Рождество") и дают скидки военным и бывшим военным, потому что так принято в обществе.

Мир киберпанка и биологических войн все ближе.

https://www.engadget.com/2019/12/25/pentagon-dna-tests-stance/

#thefuturewedeserve

Про разнообразие в обучении ИИ. Китайский Baidu на базе идей гугловского BERT сделал своего ERNIE, который для анализа текстов учитывает особенности китайской письменности. "Внезапно", сделанное при этом усовершенствование алгоритма с переходом от маскирования слов к маскированию сочетаний слов (строк) приводит также у улучшению алгоритма для английского языка.

Что важно в этом истории: открытый подход к разработке алгоритмов, принятый в научной среде, в сочетании с разнообразием кейсов (приложений) работает на улучшение общей ситуации для всех.

Обзор: https://www.technologyreview.com/s/614996/ai-baidu-ernie-google-bert-natural-language-glue/
Публикация: https://arxiv.org/pdf/1907.12412.pdf

Про образовательные пакеты технологий будущего. В Microsoft Quantum вышла отличная заметка про подготовку кадров будущего при отсутствующей де-факто технологии квантовых вычислений.

Важно отметить контекст заметки:
1. Microsoft, как и другие крупные вендоры, активно инвестирует в создание квантовых компьютеров, как и некоторые другие вендоры, предоставляет вычислительную среду для проведения квантовых вычислений (тут вторично, что у MSFT это симуляция), как один из немногих создает инструменты и язык программирования для всего этого.
2. В конце прошлого года в США вышел акт о Национальной квантовой инициативе, направляющий ресурсы на развитие данной сферы и образования, в частности.

Что делает MSFT сегодня:
1. Совместно с университетом Вашингтона запустила вводный курс по квантовым вычислениям и программированию — с привлечением ключевых специалистов из Microsoft Research. И здесь сразу выстраивается цепочка: от обучения к стажировке внутри компании, чтобы быть максимально близко к железу.
2. На базе этих наработок расширила сеть обучающих партнеров на 10 университетов "по всему миру": от Калифорнии до Индии. (Тут уже начинает играть политика: не во всем мире компания готова "поднимать" образование квантам.) В эти учебные программы уже закладывается использование Q# и QDK для разработки.
3. Запустила совместно с Brilliant интерактивный курс по квантовым вычислениям. Это уже MOOC, через который за 6 месяцев прошли 40000 студентов. (Я об этом писал раньше, курс и правда хорош!)
4. Вошла в квантовый консорциум (QED-C), сформированный при поддержке национального института стандартов и технологий США (NIST). Задача консорциума понятна — консолидировать усилия американских компаний в подготовке бизнес и образовательных лидеров, разработке стандартов и увязке новых технологий с другими бизнесами.

https://cloudblogs.microsoft.com/quantum/2019/12/18/quantum-ready-global-workforce-microsoft-universities/

Последнее в этом году — про экосистемные эффекты. The Verge описывает сайд-эффект от вышедшего на Netflix первого сезона  Ведьмака: на фоне огромного интереса к сериалу (а он за неделю ворвался на второе место топ-сериалов за год!) взлетело также и количество активных игроков в The Witcher 3: Wild Hunt. Данные подтверждаются сразу из двух источников: Steam, что более-менее очевидно, и Twitch, где число зрителей этой игры выросло с октябрьских 400 до декабрьских 31000.

Примерно так работают медиа-вселенные, усиливая себя по разным каналам и инфоповодам.

Вот и вам желаю в новом году усиливающих сайд-эффектов! ;)

https://www.theverge.com/2019/12/30/21043014/netflix-the-witcher-3-henry-cavill-game-steam-twitch

* Вот бы в 2k20 посмотреть кино про Mass Effect, но нет. *

Немного личных прогнозов/ставок на 2020 из мира технологий:

👾 Узкое техническое. Машинное обучение потихоньку приходит в браузер с широким простором реализации от чисто скриптового на js/ts до wasm и обсчета на шейдерах через webgl. Реальных востребованных сценариев по-прежнему маловато, а большинство кейсов — очень нишевы и утилитарны. Но число библиотек и экспериментов растет, а меня лично использование JS для описания экспериментов и местами расчетов удивляет уже не больше, чем в свое время использование Python для, кажется, третьей Цивилизации. Про ML + JS будет отдельная заметка.

👨‍🦳 Человеческое инклюзивное. Несмотря на попытки разных компаний заявить, что в 2020 надо делать ставку на "diversity & inclusion", в лучшем случае, эта тема станет немного модной, но реального принятия не случится. На это есть одна простая причина: большинство людей, говорящих об этом, не разделяют самых основ и не понимают, о чем говорят. [Знаю, звучит весьма субъективно и ультимативно.] Мое резюме такое: не готовы к этому не только бизнес, но и методологии. Продолжаем выстраивать "спектральное мышление".

🪀 Продуктовое процессное. В прошлом году наконец-то начали случаться проблески, что custdev не панацея: местами просто профанация, местами нелепая калькая с user research. Хотя все согласны, что надо общаться с пользователями, что надо делать гипотезы и проверять их, да и много чего еще. Вопрос в том, что 1) custdev как мантра будет сходить на нет и 2) custdev не позволяет делать сложные вещи (хотя тут всегда найдется парочка адептов-кулинаров).

🍄 Экосистемное платформенное. За 2019 мы как-то очень быстро в хайповом сознании проскочили, что теперь круто строить не платформы, а экосистемы. И в 2020 вошли с целыми рядом банков, заявивших о своих амбициях стать не просто экосистемными игроками, а строить целые экосистемы. Что я могу на это сказать: они круты, они амбициозны, у них есть деньги и человеческие ресурсы. Но у них чего-то явно не хватает в смысле и содержании. Как не было ни у одного из банков экосистемы, так и не вырастет ее за 2020.

❄️ Экологическое планетарное. Если чему и научил нас 2019, так это тому, что ни одна Грета не изменит существенно массовое умонастроение и осознание надвигающейся (в долгосрочном периоде) катастрофы. Но есть и плюс: на такой фундамент очень хорошо ложатся личные подкрепления и переживания, как это было в Новый год в бесснежной Москве со всеми шутками о завезенном мэрском снеге; и горящей Австралии, о которой в России в новогодний сезон не говорят. Я думаю, что 1) такого будет все больше и 2) такого будет все больше поздно. Но ключевая ставка — это технологии выживания в экстремальных условиях. Оседлать хаос.

🖖 Гендерное социальное. Моя первая книга нового года — "Стратагема ворона" Юн Ха Ли (это вторая книга серии "Механизмы империи"). И это прямо прекрасное для моего ума абстрактное лингвистическое упражнение. Как и в первой книге, вас сразу погружают в мир новых терминов абстрактной календарной космической драмы, но при этом дают якоря привязки к привычной реальности через отношения людей. И если первый слой скорее математический, то во втором уже во всю просачиваются социальные штампы, личный бэкграунд автора и происходящая в штатах языковая эволюция, точнее попытка отвязать роли от гендеров. Процесс запущен, поэтому и "тиктоки должны нравиться всем гендерам". А моя личная ставка с том, чтобы читать больше авторов с отличающимся от моего бэкграундом: гендерным, культурным, научным и т. п.

👾 Про регулирование ИИ
Продолжаем тему регулирования развития ИИ — департамент политики в сфере науки и технологии Белого дома (США) выпустил свод принципов, которыми должны руководствоваться другие федеральные органы власти, используя решения на базе ИИ или предлагая регулирование ИИ в своих сегментах:

1. Публичное доверие ИИ. Правительство должно продвигать надежные и сильные решения в области ИИ, которым можно было бы доверять, формируя тем самым позитивный публичный образ ИИ.
2. Общественное участие. Общество должно иметь возможность давать обратную связь на всех этапах создания правил.
3. Научная целостность и качество информации. Внедрение новых политик должны учитывать научные достижения и подходы (например, по качеству исходных данных).
4. Оценка и управление рисками. Агентства должны явно понимать, какие риски они снижают или убирают и какие создают.
5. Преимущества и цена. Все предлагаемые правила должны оценивать широкое влияние на общество и последствия от внедрения.
6. Гибкость. Новые правила должны заведомо уметь адаптироваться под изменяющиеся условия и задавать условия через эффективность, а не технические требования.
7. Честность и отсутствие дискриминации. Каждое применение ИИ должно быть оценено с точки зрения прозрачности принимаемых решений и наличия дискриминирующих возможностей.
8. Раскрытие и прозрачность. Агентства должны явно озвучивать, когда при принятии решений используется ИИ, и как именно он работает.
9. Безопасность и надежность. На всех этапах разработки и разворачиния ИИ должны использоваться практики защиты и создания надежных решений, с особым фокусом на безопасность самих данных и эксплуатации слабостей алгоритмов.
10. Межведомственная координация. Разные ведомства должны взаимодействовать друг с другом, чтобы убедиться в единообразии подходов и обмене лучшими практиками.

Три важных замечения:
— Это черновик.
— Фактически, ведомства обязывают в каждом решении, связанном с ИИ (внедрение, регулирование и т. п.), объяснить, как они следуют базовым принципам.
— Все это происходит на фоне поика подхода к мягкому регулированию ИИ со стороны государства, чтобы "направить, но не пережать".

Меморандум с принципами: https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2020/01/Draft-OMB-Memo-on-Regulation-of-AI-1-7-19.pdf

Обзор от MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/s/615015/ai-regulatory-principles-us-white-house-american-ai-initiatve/

И еще вдогонку про политику и ставку на ИИ. США накладывает дополнительные экспортные ограничения на технологии ИИ, связанные с автоматической обработкой изображений поверхности земли.

Согласно новому уточнению регулирования, теперь для экспорта в другие страны (считай, в Китай) софта с графическим интерфейсом для обработки снимков необходимо получить соответствующее экспортное разрешение.

Понятно, что весь такой софт находится в зоне технологий двойного назначения и соответствующие технологии активно используются военными и разведывательными службами для наблюдения за другими игроками международной арены.

The Verge отмечает, что данное ограничение не касается алгоритмов, часто свободно описываемых в научных публикациях.

https://www.theverge.com/2020/1/5/21050508/us-export-ban-ai-software-china-geospatial-analysis

Еще немного политического по ту сторону Атлантики. Andrew Bosworth, один из ключевых лидеров Facebook, возглавляющий сейчас направление AR/VR/HW, разразился меморандумом с мыслями о 2020, который из внутренней сети быстро попал на страницы медиа.

NY Times приводит полную версию по ссылке ниже, на мой взгляд — это отличный пример внутренней коммуникации на сотрудников. Вот вольный пересказ.

1. Ключевая тема — новый электоральный цикл, конкретно Дональд Трамп и роль социальной сети в грядущих и прошлых выборах.
2. Значительная часть критики в адрес Facebook справедлива, компания должна лучше служить благосостоянию общества. Да, при этом всплывают болезненные темы, но это лучше, чем продолжать их игнорировать.
3. СМИ пишут много всего разного, как правило, с кучей неверных домыслов, потому что у них нет всей той информации, которой Facebook не пожелал нужным поделиться. Но они стараются за правое дело и боли их настоящие.
4. Выборы 2016 запустили эту цепочку событий (в то время Эндрю заправлял рекламной платформой). Попытка влияния со стороны русских была, но они просто использовали рекламную платформу FB, их $100k на рекламе кажутся значительными, но они не могут купить американские выборы на фоне на порядки превышающих бюджетов самих кандидатов, использующих ту же платформу.
5. Было много шума вокруг больших показателей охвата "русских кампаний", но большинство людей не понимает, как контекстно применять большие числа. Каким бы ни был охват, значение имеет доля от контента, которую люди потребили за этот период. И это была мизерная величина.
6. Но это уже никого не волнует. Facebook должен более осознанно относиться к роли платного и органического контента в формировании демократических процессов. В 2020 иностранное воздействие через FB не должно быть большой проблемой (поработали над этим).
7. Ключевым драйвером дезинформации было не российское вмешательство, а множество других людей, замотивированных экономическими причинами: они использовали фейковые заголовки, чтобы гнать трафик на сайты с рекламой, независимо от политических предпочтений. И многие такие сообщения работали на подкрепление существующих предвзятостей и теорий заговора.
8. Кейс с Cambridge Analytica -- это отличный пример, где почти все понято неправильно, хотя проблема озвучена в целом правильно. Просто из контекста 2020 кажется странным, что в 2012, когда запускалась платформа для разработчиков, ключевой претензией было, что FB удерживает все данные у себя.  
9. Cambridge Analytica начинала просто с механизмов опросов поверх Facebook и только потом стала рекламной компанией-посредником (кстати, частью партнерской программы FB). Но работала она ни чуть не лучше других маркетинговых партнеров, и часто хуже, за что их и выкинули из программы. Никто не думал, что за спиной они собирают датасет по FB и торгуют им.
10. Когда Трамп выиграл, они вдруг снова появились на радаре, пытаясь заявить о своей важности в этом успехе. Правда, в команде Трампа от них открестились. Журналисты раскопали, что они не удалили базы данных, FB решил не ждать и выкинул их с платформы.
11. Это было ужасный ошибкой, так как не только показалось плохим шагом и раззадорило журналистов, но и перефокусировало компанию на неправильную битву. FB пытался оправдаться в отсутствии утечек, хотя реальная проблема — наличие базы данных.
12. В целом, это все оказалось пустышкой. Их инструменты не работали, у них не было значительного масштаба, все их заявления — мусор, собранные ими данные не столь ценны и быстро деградируют и становятся бесполезными за 12-18 месяцев.
13. Но это не означает, что журналисты были неправы целиком. Сама платформа работы с данными для разработчиков, которую в FB свернули в 2014, была настолько большой ошибкой, что связанные с ней риски должны были всплыть. Компании стоило самой обратить на это внимание.

14. Так отвечает ли Facebook за выбор Трампа? Да, но это не то, о чем все думают. Он был выбран не из-за вмешательства русских или Cambridge Analytica. Он выиграл потому что у него была самая крутая цифровая рекламная компания, равной которой FB никогда не видел. Точка.
15. Трамп и его команда проделали нереальную работу. Они не использовали дезинформацию или мистификации, не использовали микротаргетинга и даже не говорили разного разным людям. Они просто использовали инструменты FB, чтобы показать правильную рекламу всем людям.
16. В 2020 FB входит с теми же политиками относительно рекламы. Это означает, что результат может повториться.
17. Как либерал, Эндрю не хочет повторения, но что он может сделать? Поменять правила FB, чтобы выбрать демократа — плохой путь, противоречащий основам демократии. Чтобы победить, нужно бороться за ума и сердца людей, чтобы они выбрали демократа.
18. Одна из претензий к социальной сети — формирование эффекта пузыря. Но данные расходятся с этим: у людей стало больше источников информации, в том числи противоречащих их установкам, по сравнению с временами, когда все читали газеты и смотрели телевизор.
19. Проблема не в пузыре, а в поляризации. Когда вы видите больше контента, который не подкрепляет ваши убеждения, вы обычно еще больше убеждаетесь в своих. То есть либералы, видя нелиберальные утверждения, еще больше становятся либералами и наоборот, вместо анализа другой точки зрения.
20. Кажется, FB должен быть более прозрачным относительного того, как работают соответствующие рекомендательные алгоритмы. Есть мнение, что тут может работать корпоративный патернализм, но практика показывает обратный эффект: если делать то, что, как кажется, выгодно обществу в целом, но не выгодно отдельным потребителям, ты скорее обанкротишься, чем перевоспитаешь кого-либо.
21. Facebook в смысле зависимости скорее ближе к сахару, чем к никотину, но необходимо начать давать людям инструменты, которые помогут им самим взять на себя ответственность. Необходимо сделать более прозрачными последствия принимаемых решений и дать свободу выбора, в том числе делать то, что нам может казаться вредным (как сахар или бекон).
22. Ключевой вывод из взаимодействия с прессой вокруг элекционного цикла: Facebook опоздал с защитой данных, борьбой с дезинформацией и внешними вмешательствами. Необходимо научиться работать с поляризацией и повысить прозрачность алгоритмов.

https://www.nytimes.com/2020/01/07/technology/facebook-andrew-bosworth-memo.html

Про вызовы десятилетия в дизайне. Альберт Шум, вице-президент Microsoft и глава дизайна в Windows рассказывает, почему пора пересмотреть дизайн-мышление и образование.

Для контекста заметки отмечу, что Шум — это один из тех людей, кто придумал дизайн Windows Phone еще до того, как плоский дизайн пришел в iOS и Android. И в основе дизайн-системы WP лежало много идей из Баухауса.

1. В 2019 мы праздновали 100-летие со дня основания Баухауса. Это было движение и школа, которые существенно повлияли на современный мир. Основные принципы школы выдвигали на первое место функцию: идею, что дизайн должен масштабироваться и служить обществу. На основе Баухауса выросли индустриальный и продуктовый дизайн. Современные человеко-центричный дизайн и дизайн мышление отражают уроки школы и связывают модернизм с творчеством для массового производства.

2. Индустрии пора перейти к мета-модернистскому подходу, перепроектировав саму область дизайна через образование. В 1919 основатели Баухауса отвечали на изменения в обществе и культуре, вызванные индустриализацией. Они верили, что чего-то не хватает: в обмен на производительность мы потеряли искусство, человечность и природу. Баухаус пытался исправить это, сочетая форму и функцию.

3. Спустя век, это во многом актуально. Но сегодня индустриализация меняется на цифровизацию с еще большим влиянием на нашу жизнь. Масштаб дизайна вырост от материального к неосязаемому. Теперь это не только объекты, но и связанная с ними интеллектуальность. Не просто массовое производство, но и экологические эффекты от него. Более того, мы в беспрецедентном масштабе массово производим чувства. Дизайнеры теперь влияют на общество и человечество во всем масштабе.

4. Но дизайн-образование по-прежнему строится вокруг материальных оснований Баухауса. Сегодня мы должны учитывать политические, поведенческие, культурные, социологические, этические и философские последствия. Но разве инклюзивность, равенство, сообщества, этика, доверие входят в базовые курсы по дизайну?

5. Человеко-центричный дизайн описывает клиента, но не всегда его мотивацию. Новые учебные курсы должны объяснять психологическую подоплеку поведения и, как вовлечь чувства человека в интерактивный процесс. Это требует собственной рефлексии дизайнера о предположениях и предубеждениях, заложенных в наш дизайн. В реальной жизни на такой анализ почти нет времени, поэтому он должен стать естественным еще во время обучения.

6. Наш студент должен постоянно спрашивать себя и уметь отвечать на такие вопросы:
— Что может исказить нашу исходную цель?
— У кого власть/сила в модели взаимодействия?
— Может ли этот дизайн кому-то навредить?
— Помогает ли этот дизайн выявить или разрушить истину?

7. Дизайн-мышление ограничено в своей области применения, ориентируясь на процессы. Расширение наших дизайн-практик должно включать осознание более широких систем и теорий и их роли в обществе. Дизайнеры должны включить в свое образование современные практики: нейронауки, экономическую теорию, законодательство о приватности, экологию и устойчивое развитие.

8. Разнообразие и инклюзивность сегодня в центре внимания индустрии, хотя часто мы берем очень локальное понимание разнообразие. Это мешает нам понять глобальную перспективу. Например, большинство цифрового опыта все еще спроектировано через призму западного взгляда.

9. Наш студент должен взять в свой арсенал еще несколько вопросов:
— Для кого на самом деле мы это делаем?
— До кого мы дотянемся нашим дизайном, а кто будет в маргинальной зоне?
— Это переосмысленный дизайн или переприсвоенный?
— Какая культурная ценность потеряется вследствие массового производства этого опыта?

10. Изложенное — это одно из направлений, в которое мы можем развернуть существующий подход. Индустриальная революция перевела нас из положения "больше меньшим" в положение "больше большим". Считайте, что это призыв сделать следующую индустриальную революцию чем-то более значительным.

https://modus.medium.com/the-case-for-meta-modernist-design-5ca38ee7cc9d

Еще рефлексивного про момент времени. Sedat Kapanoglu, бывший инженер ядра Windows, описывает, как поменялась область разработки за 20 лет.

Полный список в статье ниже; вот несколько пунктов, которые мне лично понравились:
― Множество теоретических концепций стали практикой: неизменяемость, хвостовая рекурсия, ленивые вычисления, шаблоны, функции как основа, асинхронные примитивы и параллельность и многое другое.
― ООП потеряло шарм, и хотя это по-прежнему самая популярная парадигма, все чаще предпочтение отдается использованию типажей и композиции вместо наследования (Go, Rust, Swift).
― Сегодня трудно представить популярный язык программирования без экосистемы управления пакетами. 20 лет назад, нужно было искать сайты, скачивать zip-архивы, копировать все в нужные локации, прописывать пути в конфигурации и молиться, что все заработает.
― Десктопный софт теперь означает веб-страницы, упакованные с браузером. Adobe Flash умер; Java, как и 10 лет назад, работает на 3 млрд. устройств, мы вынуждены программировать под три разные платформы с совершенно разными программными моделями, чтобы сделать одинаковую модель взаимодействия для пользователей. Кросс-платформенная разработка все больше становится стандартной практикой.
― Тулинг для языков стал богаче (помимо компилятора и, возможно отладчика, мы также имеем проверки кода, форматирование, шаблоны, самообновление и даже список аргументов для использования в споре с адептами других языков), но при этом IDE отвязывается от языков.
― Код теперь работает через как минимум три уровня виртуализации. Причем локальный запуск кода становится все более редким.
― Больше нет offline-документации. Online-документация называется Google, и вопросы вы задаете на StackOverflow, а не коллегам. И в целом, быть offline без интернета ― скорее исключение.
― Мы по умолчанию теперь делаем код открытым, если только нам не будет стыдно за него.
― Мы начали немного думать про безопасность. Быть хакнутым стало нормой, за потерю пользовательских данных можно не извиняться, достаточно послать письмо с просьбой поменять пароль. Сегодня нельзя доверять ничему, даже физическому процессору.
― Так как у нас теперь достаточно мощные процессоры, то вычисления можно делать на Python, а не Fortran.
― Юнит-тесты стали религией, разработка софта теперь включает мистические 15-минутные ритуалы по утрам с рисованием оккультных символов на стикерах, а значительная часть разработки делается за столами для настольного футбола. Да и софт теперь пишут на маках.

https://medium.com/@ssg/how-is-computer-programming-different-today-than-20-years-ago-9d0154d1b6ce

Про мозг и вычислительную силу отдельных нейронов. Похоже [кто-то обязательно тут скажет: "ну а как еще?!"], живые нейроны еще сложнее, чем мы думали. А это также означает, что наши искусственные модели нейронных сетей еще примитивнее, что нам бы хотелось о них думать.

Новое исследование человеческих нейронов показывает, что дендритные отростки некоторых нейронов коры головного мозга человека могут самостоятельно выполнять логические операции. Фактически, оказалось отростки занимаются предобработкой сигналов и, в частности, могут самостоятельного реализовывать XOR-операции, для которых раньше предполагалась необходимость взаимодействия нескольких нейронов или целых подсетей. "Кажется, мы только поскребли поверхность того, что нейроны на самом деле делают."

Переводя это в аналогии с искусственными нейронными сетями (что само по себе шутка с двойным дном!), это "как будто бы внутри каждого нейрона сети с глубоким обучением находится сеть с глубоким обучением". Возможно, отмечают авторы, "отдельный нейрон может вычислять достаточно сложные функции, например, самостоятельно распознавать объект."

Для контекста о порядках: на каждый из ~86 миллиардов нейронов в головном мозге человека (из которых ~16 млн в коре больших полушарий) приходится в среднем 7000 связей с другими нейронами (то есть это порядка 10^15 связей). Можете самостоятельно это сравнить с законом Мура и отодвинуть наступление сингулярность еще на 50-100 лет. ;)

https://www.quantamagazine.org/neural-dendrites-reveal-their-computational-power-20200114/

Я уже писал пару раз о шрифтах для разработчиков. В общем, тут такое дело — в рядах открытых шрифтов пополнение. Ребята из JetBrains сделали специальный шрифт для IDE, сразу с лигатурами и поддержкой многих языков — JetBrains Mono.

https://www.jetbrains.com/lp/mono/

Про инклюзивные технологии с CES. Внезапно, прогресс в "по-настоящему беспроводных наушниках" вышел на второй виток.

Предыстория:
1. Еще до всяких AirPods и тому подобных наушников от массовых производителей дорогу к новому типу устройств проложили два стартапа: Doppler Labs и Bragi. Под гнетом массовой конкуренции первый неуспешно закрылся, а второй сместился из железячной в софтверную нишу. Тем не менее, оба не только заложили форм-фактор, но и во многом исходили из ставки на адаптивность звука под человека и окружение, в том числе в ассистивном смысле. Это круче, чем просто активное шумо-подавление.
2. В массовой волне беспроводных наушников практически все идеи про адаптивность потонули, потому что массово = дешевле = без индивидуализации.

Тем не менее, прогресс не стоит на месте: массовизация позволила еще больше удешевить технологии, сделать их более компактными и т. п. Это в свою очередь позволило обновить представление о наушниках для людей с нарушением слуха, не только с точки зрения эстетики, но и функционально.

Engadget по ссылке ниже делает обзор четырех таких устройств с разбросом цен от $249 до $6000.  Хотя и это кажется, все еще слишком дорогим, я уверен, что наработки оттуда постепенно перекочуют в масс-рынок, что сделает возможным следующее понижение цен для более сложных продуктов.

https://www.engadget.com/2020/01/15/upgrade-your-hearing-with-technology/

Про цифровизацию и трансформацию в технологичную дата-центричную компанию. В Marker (Medium) вышла обзорная статья с примерами того, как Starbucks оцифровывает свои процессы и использует данные для повышения прибыли.

Объемы данных. 30 000 кафе по всему миру генерируют около 100 миллионов транзакций каждую неделю. Примечательно, что пользоваться этим "богатством" в аналитических целях компания начала около 10 лет назад после финансового кризиса 2008 года. За это время Starbucks научился для фильтрации новых идей использовать данные и технологии, и даже целенаправленно собирать новые данные, чтобы их уточнять. Как и во многих других компаниях, работа с данными на сегодня расширена от чисто "консьюмерских" (в т. ч. через программы лояльности) до управления цепочками поставок. Как и в редких других компаниях, данные также пополняются сведениями от оборудования: кофе-машин и даже печей.

В статье выделяется пять кейсов работы с данными:
☕️ Таргетинг покупателей с персональными предложениями
☕️ Процесс разработки новых продуктов с использованием кросс-канальных инсайтов
☕️ Планирование недвижимости и точек
☕️ Динамичное формирование и коррекции меню
☕️ Оптимизация обслуживания техники

https://marker.medium.com/starbucks-isnt-a-coffee-company-its-a-data-technology-business-ddd9b397d83e

Про вычисления в браузере. François Beaufort из Google пишет в их блоге для разработчиков о новом предложении для стандартизации — WebGPU API. Это низкоуровневый API, наподобие WebGL, позволяющий эксплуатировать вычислительные ресурсы видеокарты и, соответственно, шейдерные программы для обсчета.

Это еще один важный кирпичик к тому, чтобы сделать возможным использование AI-моделей в браузере.

Интересно отметить, что хотя авторы текущей версии черновика стандарта помнят о безопасности, они тут же пишут, что ответственность на том, кто будет реализовывать стандарт — и это уже их задача фильтровать входные параметры, чтобы не допустить утечки информации и т. п.

https://developers.google.com/web/updates/2019/08/get-started-with-gpu-compute-on-the-web