Evening Prophet
15.2K subscribers
1.74K photos
188 videos
15 files
1.81K links
Канал Евгения Кузнецова о будущем, и важном для его понимания настоящем и прошлом

венчурный инвестор
30 лет в предпринимательстве и c-level управлении
футуролог, эксперт по стратегиям развития и управлению ростом
Download Telegram
Новость дня, что Виталик Бутерин снова миллиардер. Но в этой картинке мне интереснее другие)

Скромненько ближе к концу списка стоят два брата Винклвоссы. Это те самые два гребца (надо понимать культуру топ университетов), которые придумали социальную сеть и наняли Цукерберга ее сделать (подробно об этом в фильме «Социальная сеть»). Цукерберг их естественно кинул (в лучших традициях кремниевой долины 😂). Но братья не унывали, отсудили у него отступной и почти целиком вложили его в ранний биткоин.

Вот это и есть чутье. Там еще рядом Тим Дрепер ошивается, который вообще умница. А я сам как по классике - мед пиво пил, по умам текло в рот не попало, битков по 11 прикупил, но оч мало((( были причины
1🔥48🦄104🤯2👍1
Прекрасный пост ув. Дмитрия Прокофьева о пишущей машинке, которая дала дорогу миллионам девушек к лучшей жизни. Социальный лифт действительно получился масштабный. Но я не могу пройти мимо одной технологической истории, которая косвенно стала причиной.

Дело в раскладке) Есть знаменита проблема QWERTY - эта раскладка давно признана неудобной и была даже попытка заменить ее на "эргономичную" клавиатуру Дворака (совсем олдфаги даже помнят, что Apple пытались в этом поучаствовать). Но нет - "неудобная" победила и это изучается в бизнес школах как кейс "колеи" - что социальная привычка часто довлеет над удобством и выгодой.

Но все не так просто) В замечательной работе Пола Дэвида эта история разобрана подробно. QWERTY раскладка была сделана для того, чтобы буквицы механизма реже встречались между собой и застревали. И буквы подбирались так, чтобы максимально "издалека" прилетать к бумаге. Но сама эта проблема была относительно быстро побеждена механиками - новые конкурентные механизмы не страдали болезнями оригинального Remington, почему же раскладка выжила?

А вот тут прямой линк к посту Дмитрия: дело в том, что очень быстро возникла социальная инфраструктура - курсы обучения, метод" слепой десятипальцевой печати" и другие способы эффективного использования пишмашки. И вот тут у девочек появился шанс: парни не оч хотели учить "технику", им вполне хватало навыка печати "двумя пальцами" (опять же, до сегодня это можно воочию наблюдать в любом ОВД или другой мужской госконторе). А вот для "девочек" с ферм и рабочих предместий выросла целая система курсов, пройдя которую можно было сразу найти себе место в красивом офисе в Даунтауне и щеголять своими сотнями знаков в минуту.

Именно эти курсы и удержали QWERTY от дизрапции - под новые клавиатуры нужно было придумывать новые методы, переучивать учителей, переучивать уже крупную армию машинисток - в общем, социальная инфраструктура победила техническую. Более того, она стала основой целой серии социальных практик - от asdf мемов, до нового qwerty-эффекта, когда детям предпочитают давать имена из букв с правой части раскладки.

Так что технологические инновации - это только пролог к социальным инновациям и трансформациям, и именно они устанавливают каркас технологий - и могут как дать им дорогу, так и сдерживать, если людям "удобнее неудобное".

Ну и конечно же, нельзя не коснуться факта, что само по себе революционное удешевление копирования и стандартизации бумажных деловых документов совершило революцию в управлении, сделало возможным упорядочить множество процессов - и как следствие, проложило дорогу к корпорациям как крупным сложноорганизованным бизнес-конструкциям, в которых уже невозможно обмениваться рукописными бумагами и вести записи в конторских книгах (как до сих пор дожило в нотариатах). Сравнимую по мощи революцию потом сделал массовый компьютер с SAP и Oracle, но без печатной машинки и множества симпатичных девушек в ранее скучных мужских "конторах" создать компании с сотнями тысяч слаженно работающих людей не получилось бы.
👍5024🔥11💯5😨1
🤖 ИИ поддержат госконтрактами

На прошлой неделе правительство США внесло OpenAI, Google и Anthropic в список утверждённых поставщиков ИИ, чтобы ускорить их внедрение в работу госорганов и открыть для нейросетей новый канал финансирования в виде госзакупок. О том, как это решение может повлиять на развитие ИИ в США эксклюзивно для «Полилог. Экспертиза» рассказал эксперт по инновациям и генеральный директор Digital Evolution Ventures Евгений Кузнецов:

Сегодня конкуренция в области ИИ становится центральной темой соперничества ведущих экономик. От этого зависит, кто будет лидером по темпам роста, масштабам экономики и влиянию на глобальную безопасность. Поэтому в США вопрос ИИ поднят на уровень высшего приоритета национальной безопасности, американские власти сейчас стремятся устранить любые ведомственные, идеологические и иные барьеры, которые могли бы тормозить его развитие.

К ним прежде всего относятся вопросы информационной чистоты и идеологической фильтрации. В США до недавнего времени в регулировании ИИ превалировал мотив следования определённой повестке: приоритетом была этичность интернета и общества, а также борьба с различными формами угнетения. Это выразилось в известной кампании по борьбе с hate speech и fake news, что на практике обернулось систематическим ограничением свободы слова.

Последние исследования показали, что почти все языковые модели ИИ были существенно смещены в сторону «прогрессивной повестки», а объективность их работы в ходе обучения подвергалась давлению. Долгое время это считалось само собой разумеющимся, но системные наблюдения показали: любая цензура идеологического характера серьёзно снижают потенциал ИИ.

С аналогичными проблемами столкнулся и Китай, который долгое время не мог совместить развитие ИИ с жёсткими требованиями к ответам на чувствительные темы вроде протестов на площади Тяньаньмэнь. Эти ограничения стали одной из причин торможения китайских технологий, наряду с дефицитом чипов.

Теперь же новый указ Трампа даёт доступ к госзакупкам только для компаний, которые отказались от цензуры пользовательских сообщений и ответов ИИ. При этом госзакупки становятся одним из главных драйверов роста отрасли, что неудивительно. Они традиционно являются гораздо более мощным механизмом финансирования индустрии, чем инвестиции или гранты, и формируют основной денежный поток.

Начало новой волны госзакупок вкупе с устранением идеологических барьеров открывает мощнейший импульс для роста американской ИИ-отрасли.


Полилог. Экспертиза | Наши слоны
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍20135🔥4👏2😁1
🤖 Альтруизм и большие деньги

Продолжая тему либерализации доступа ИИ на рынок госзакупок США эксперт по инновациям и генеральный директор Digital Evolution Ventures Евгений Кузнецов эксклюзивно для «Полилог. Экспертиза» высказал мнение об американской модели развития инноваций и о текущем положении последователей эффективного альтруизма, стоящих во главе технологических компаний:

Суть американской модели заключается в следующем: на ранних стадиях в идеи и проекты инвестируют частные компании, а после подтверждения их перспективности подключается государство с закупками сервисов и услуг. Она демонстрирует свою эффективность в США уже как минимум 50, а в отдельных сферах, уже 100 лет. Необходимости менять эту модель у американцев сейчас нет.

Более того, они одновременно развивают ее и внедряют дополнительные механизмы финансирования. Например, после недавних решений о стейблкоинах доступ к инвестиционным ресурсам получили владельцы блокчейн-активов, которые теперь могут вкладываться в стартапы и приобретать продукты напрямую через криптоинструменты. Это стало новым источником роста американской технологической индустрии.

Если говорить об эффективном альтруизме и ограничениях, которые на старте развития ИИ вводили прогрессивные активисты, сейчас для его последователей наступили не лучшие времена. Ранее их позиции совпадали с главным приоритетом администрации демократов — развитием прогрессивной повестки; теперь же их идеям жестко противопоставлена новая задача — обеспечение национальной безопасности. Пока Трамп находится у власти, можно ожидать дальнейшее снятие ограничений с искусственного интеллекта, в том числе внутри частных компаний. Уже сейчас наблюдается сокращение соответствующих отделов и инструментов контроля.

Как итог, можно сказать, что мы находимся в фазе глубокой либерализации ИИ-рынка. Возможно, этот тренд будет сохраняться до первой серьезной техногенной катастрофы — условно, если случатся массовые самоубийства или иные кризисы, спровоцированные ИИ. Хотя не факт, что это произойдет — ранее развитие социальных сетей и интернета не обернулось катастрофой такого масштаба. Пока же искусственному интеллекту дан «зеленый свет» и обещаны масштабные денежные вливания. Как правило, сочетание этих двух факторов приводит к мощному технологическому рывку.


Полилог. Экспертиза | Наши слоны
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5🔥18👍108💯3
McKinsey сделали отличную визуализацию «экономических чудес» - самые чудесатые случались при выходе из полной нищеты. А вот со среднего уровня уже расти сложнее. На высоком - так вообще, по закону Красной королевы - беги со всех ног, чтобы остаться на месте. Мир постепенно двигается из левой части в правую. Замечу однако, что потенциал роста - не запрограммирован, его тоже надо суметь достичь…
🔥2313💯114👍3
И еще о росте. Меня тут как-то спросили - «а зачем вообще нужен венчур»? Он вообще не нужен, если не нужен рост. А если нужен - то без него в «высшей лиге» никак. От сохи до станка можно, а вот в структурную трансформацию и доступ к высокомаржинальным переделам вообще никак.

Вот отличная иллюстрация от McKinsey - какой будет рост у перспективных индустрий. Сейчас они все вместе поменьше чем одна нефтегазовая (в мире целиком - ок $7 трлн.). А через 20 лет будут $50 трлн - в 7 раз больше! А нефтегаз не будет. Соответственно, страны, у которых все на нефтегазе станут в 7 раз беднее тех, у которых все в цифре и роботах.

В реальности полностью менять структуру отраслей не получится - но доли несомненно изменятся. И вот если в нефтегаз деньги заносят через большое начальство, то в эти 🚀- через венчур. И если у вас его нет - остается водить хороводы.

Вот среднегодовой рост индустрий на картинке. Среднемировой - 3%
Industry CAGR %
E-commerce 9.35
AI Software & Services 24.82
Cloud Services 16.43
Electric Vehicles 11.51
Digital Ads 10.02
Semiconductors 7.71
Space 9.75
Cybersecurity 11.84
Batteries 14.38
Modular Construction 10.58
Streaming Services 10.72
Video Games 7.94
Robotics 23.29
Biotech 10.89
Obesity Drugs 14.62
Nuclear Fission Power 12.50


И да - раньше ворчали «эти ваши быстрорастущие это мелочь, а реальным пацанам надо куда-то заносить миллиарды». Так вот, настоящие нормальные пацаны заносят уже в полупроводники и AI триллионы, а гопота нефтяная все пытается мелочь по карманам тырить.
11🔥46👍19💯18🦄653
Как видеоигры могут влиять на мозг пожилых людей (PLOS)

В исследовании приняли участие 1385 пожилых людей от 55 до 75 лет. Их поделили на три группы:
— первая группа тренировалась в 3D-игре Super Mario 64 на игровой консоли
— вторая обучалась игре на пианино на компьютере
— третья не выполняла никаких заданий и продолжала вести свой обычный образ жизни

Учёные делали снимки мозга участников и проводили когнитивные тесты в течение полугода. На основе полученных данных они сравнили, как изменился объём определённых участков мозга и интеллектуальные навыки

Группа с видеоигрой показала значимый прирост серого вещества, улучшение когнитивных навыков и краткосрочной памяти. Прирост объёма был заметно больше, чем в группе «пианистов» и тех, кто ничем не занимался

Статистическая проверка показала, что вероятность того, что полученные результаты случайны — менее 0,05%. Это указывает на прямую связь развития мозга с тренировками и исключает возможность случайных колебаний

Текст исследования

Больше интересных исследований про мозг человека и животных:
Самая большая карта мозговых связей млекопитающего, 2025
Первая полная карта мозговых связей сложного животного
Температура человеческого мозга
Потребление глюкозы нейронами различных животных
29🔥27👏11🤯42
Тут недавно Дженсен Хуанг получил право торговать чипами NVIDIA с Китаем в обмен на 15% пошлину, и все такие "ааа, все дело в бабле, а не якобы в стратегической безопаности"

Но все дело оказалось вообще в другом)) подозреваю, там не только метки на коробках, но и внутренние «закладки». Кто в теме помнит, как через западную компьютерную технику была внезапно была атакована система ядерной разработки в Иране.
1💯128😨4😁2
Очень наглядный пример, как регулирование стимулирует инновации: снижение требований к космическим станциям резко повышает инвестиционную активность венчура, тк перспектива закупок становится значительно выше. В итоге госденьги появятся в потоке только после того, как на орбите будет доказана работоспособность. Все в выгоде: у инвесторов снижаются риски, страна покупает готовую проверенную разработку.
19🔥9👍52😨1🦄1
"Вкалывают роботы - счастлив человек". Эта незамысловатая формула лучшего будущего нашего детства случится, похоже, только в одной части света - в Юго-Восточной Азии. Ну насколько они там будут счастливы - еще вопрос, а вот то, что роботов там значительно больше, чем на богохульном Западе - это факт.

Долгое время считалось, что роботы быстрее будут внедряться в богатых странах - по аналогии с паровым ткацким станком, который не только спас английское ткачество от индийского демпинга (труд английского рабочего был в 6 раз дороже индийского), но и развернул потоки и обеспечил полную и безусловную победу. Однако, и США, и Европа далеко не в лидерах роботизации - а вот недавно разбогатевшие Япония и Корея, со стремительно богатеющий Китай - в топе. Чтобы разобраться в вопросе исследователи сделали нормировку на экономический смысл через окупаемость, чтобы стало видно не просто «у кого роботов много», а у кого их больше или меньше, чем подсказывает экономика затрат на труд. Подробнее про методологию тут и тут. И то, что поучилось - на картинках.
Первая диаграмма - 2022 года, вторая - 2017.

Что видим на первой:
>100 % - страна внедряет роботов быстрее, чем диктует одна лишь экономика труда. Типовые драйверы: отраслевой профиль с высокой автоматизацией, проактивные налоговые льготы и субсидии, институты внедрения для МСП, культурная приемлемость, промышленная политика. В Юго-Восточной Азии это поддержано стратегиями и программами поддержки, у Китая добавлены крупные субсидии регионов.

<100 % - недоиспользование: капекс-голод, консервативная политика к автоматизации, неблагоприятная налоговая среда, слабые инструменты диффузии технологий, отраслевой состав без «локомотивов» типа автоиндустрии. ITIF фиксирует проседание ряда стран Европы, США и др. с учётом этих факторов.

Вторая диаграмма показывает тот же смысл, только там отклонение от ожидания, имхо так нагляднее (но увы он не обновлялся авторами). И видим, что исключительно "правило чистогана" (экономическая отдача) тут не работает. Есть целый комплекс других факторов: которы способствует или препятствует внедрению роботов:

Отраслевая база
- Профиль выпуска: авто, электроника, металлообработка тянут роботизацию; пищевка/текстиль тормозят.
- Масштаб и серийность: крупные линии и длинные серии быстрее отбивают капекс.
- Цифровая готовность: MES/SCADA, стандарты, трассируемость упрощают интеграцию.

Политика и миграция
- Цена труда и дефицит людей повышают ROI роботов; избыток дешевых мигрантов снижает стимул.
- Трудовое право: высокая стоимость ручного труда и предсказуемые правила ускоряют замену, высокое регулирование и профсоюзы сокращают.
- Торговые режимы и локализация: доступ к оборудованию и рынкам ускоряет внедрение.

Институты и господдержка
- Доступный капитал: кредит, лизинг, RaaS снижают порог входа.
- Налоги и субсидии: ускоренная амортизация, инвестиционные вычеты, ваучеры для МСП.
- Экосистема: интеграторы, сервис, кадровые треки TVET, стабильная энергия и регуляторика.


Ровно на те эти дефициты наткнулся лично при инвестициях в пром робототехнику: промышленникам проще завозить дешевых мигрантов, практически нет готовой цифровизации производств, нет экосистем и инжиниринговых компаний со специализацией на роботах. А в Штатах прямо сказали - "крутая система, но нам профсоюзы запретят". Вот так вот Китай и рассчитывает в-долгую всех переиграть и построить "счастье по Электронику" 🤖. Посмотрим, но по демографии им светит население 500-800 млн к 2100 году, так что выбора нет.
👍24🔥138💯3🦄2
Перепроверил данные по прогнозу китайского населения - там вообще все оч. интересно.

Самый масштабный социальный эксперимент в истории (программа "одна семья-один ребенок") очень наглядно видна на их демографической пирамиде. У Толкователя была большая цитата Нефедова, где оч хорошо описана история этого страха - тотальное перенаселение и как следствие - мировые войны.

Фактически, если XIX-XX век был веками урбанизации Запада, то XXI век будет веком урбанизации Юга и Востока, и как следствие - поиска модели воспроизводства городских цивилизаций. Что тут сработает - госполитики поддержки рождаемости или "маточный репликатор" (artificial womb) - не знаю, поглядим.
👍209🔥8👏2
Часто упоминал, но сейчас хочу поподробнее остановиться на человеке, который создал практически всю советскую промышленность при Сталине и по сути, обеспечил возможность выигрыша в мировой войне (напомню, в Первой мировой дефицит снарядов и пушек был катастрофическим, а про собственные массовые аэропланы и автомобили приходилось мечтать - несмотря на собственные уникальные разработки).

Это, конечно же, Альберт Кан - сын американского раввина и отец (вместе с братом) всего современного строительного комплекса (создатели железобетона), создатели индустриального рывка США (строители всех заводов Форда и других автопроизводителей), и еще много что. Почему же его не знали в России/СССР? Ну потому, что отдать всю славу иностранцу было нельзя - и его тщательно вымарывали из истории. А месте с "буржуем" вычеркнули и все его уроки - незнание которых не позволяет нам уже больше полстолетия строить мирового класса индустрии.

Что за новый метод привнес Кан в стройку? Фактически, он применил методы массового производства и supply chain management к созданию зданий:
"Он придумал способ быстрого создания из стандартных деталей универсального строительного объема, в который затем мог вписываться, практически без проблем, любой производственный процесс.
Типовым здесь было все – окна, фонари, двери, ворота, перемычки, водостоки, душевые кабины, подкрановые фермы, балки, колонны, фундаментные стаканы и проч. Все это не чертились, не рассчитывались и не изготавливались применительно к каждому проекту, а выпускались промышленным способом по определённым типоразмерам.
Элементы лишь подбирались по каталогам и складывались воедино – таким образом 'конструировались' проекты конкретных цехов, а из них... 'компоновался' затем и весь завод."


Его заводы були буквально сборными из кубиков - типовые блоки, типовые конструкции, типовое оборудование. Он начинал строить завод в марте, а в сентябре тот уже выпускал один бомбардировщик в час. Фактически, Кан изобрел современный девелопмент и пром-инжиниринг, потому что он сам контрактовал производителей оборудования, схемотехники, энергетики, связи и всего, из чего состоит завод.

По сути, все индустриальное строительство выросло из работ Кана. А забвение его метода и приводит к разрушению навыка собирать и интегрировать индустриальные объекты, быстро, качественно и технологично. Навыка, без которого воспользоваться плодами новой технологической революции воспользоваться не выйдет.

АПД - вот подробная статья про это - увы, по только английски
🔥61👍31195😁4💯31
Численность населенИИя мира
😨21🔥145🦄2
Forwarded from Kali Novskaya
🌸Чтение AGI 2025🌸
#nlp #про_nlp #nlp_papers #agi_russia

Поездка в Исландию была супер!

Завершился AGI-25, и мне впервые выпало открывать keynote'ом такую большую и близкую моим стремлениям конференцию.

Мой доклад вы можете посмотреть вот тут: я рассказываю про методологию науки и зрелость ИИ-агентов для акселерации науки в 2025. (В комментариях к посту даже запилили нейроперевод на русский)

Прелесть AGI-conf — в мультидисциплинарности: тут и символьные методы, и графовые нейронки, и вычисления на живых клетках, RL и робототехника, и всегда — философские вопросы  самосознания и ИИ.

Поэтому, если вам надоело читать про один только скейлинг трансформеров, то вот список работ, которые интересно почитать, чтобы расширить свой кругозор:

🟣Статья Stop treating ‘AGI’ as the north-star goal of AI research — отличный методологический обзор текущих проблем в индустриальном стремлении поскорее достичь сильного ИИ: хакинг метрик, однообразие подходов и т.д.

🟣Вычисления на реальных клетках нейронов — гораздо ближе к пределу Ландауера, чем чипы. Две работы ниже — основополагающие принципы для таких вычислений и общий обзор МЛ-моделей, вдохновленных принципами из нейронауки.
Mortal Computation: A Foundation for Biomimetic Intelligence
A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning

🟣Последний вижн Ричарда Саттона, отца RL, — The Oak Architecture: A Vision of SuperIntelligence. Общей статьи еще нет, нужно смотреть лекцию.

🟣How to build conscious machines — диссертация с очень неплохим обзором проблем вокруг определения сознания и его переносимости в computer science, theory of mind, и ML-экспериментов вокруг них.

🟣Последние работы Бена Герцеля — или что сейчас происходит в символьных методах. PLN and NARS Often Yield Similar strength  confidence Given Highly Uncertain Term Probabilities — работа про Probabilistic Logic Networks (PLN) and the Non-Axiomatic Reasoning System (NARS) (и собственно их сравнение). Сюда же фреймворк OpenCog Hyperon
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19🔥107😁2