В статье, недавно опубликованной журналом Earth Science Frontiers, сотрудники Пекинского университета обосновали теорию, согласно которой связывать атмосферный углерод и выделять кислород могут не только растения и микроорганизмы, но и широко распространённые минералы земной коры. Они утверждают, что различные компоненты этого относительно тонкого слоя, называемого «минеральной мембраной Земли», такие как бирнессит, гетит и гематит, способны поглощать энергию солнечного света и направлять её в химические реакции.

Эти полупроводниковые минералы чувствительны к опредёленным длинам волн солнечного света. Когда они поглощают фотоны, электроны с низкой энергией (валентная зона) возбуждаются и переходят в состояния с более высокой энергией (зона проводимости). Эти фотоэлектроны обладают достаточной энергией для запуска реакций восстановления, которые в противном случае потребовали бы внешней энергии.

Ещё более удивительно, что этот неклассический механизм фотосинтеза, встречающийся в широко распространённых полупроводниковых минералах, может катализировать реакции, аналогичные процессам биологического фотосинтеза у цианобактерий. Так, например, минералы могут способствовать выделению кислорода (образованию двухатомных молекул кислорода) и связыванию углерода (образованию органических соединений с использованием атомов углерода из неорганических источников).

Более того, эти минералы могут даже выступать фотокатализаторами расщепления воды на водород и кислород и преобразования атмосферного углекислого газа в морские карбонатные соединения.

В совокупности все эти механизмы могли сыграть трансформирующую роль в ранней истории нашей планеты, приведя к созданию атмосферы и морской среды, способствующих биологической эволюции.

Китайские исследователи кроме того заметили, что бирнессит структурно аналогичен комплексу Mn4CaO5, который лежит в основе современных органических систем фотосинтеза. Это марганецсодержащее соединение, расщепляеющее воду под действием солнечного света, по их версии, возникло как аналог бирнессита.

Ученые предполагают, что примитивные бактерии сначала использовали для преобразования солнечного света в полезную химическую энергию полупроводниковые минералы, и лишь затем, на каком-то этапе дальнейшей эволюции, включили в свои клеточные тела их структурные аналоги.

Лучшее понимание неклассического фотосинтеза поможет ученым разгадать тайны эволюции жизни и химического состава нашей планеты. С более практической точки зрения, оно также поможет в разработке эффективных методов сбора солнечной энергии.

Ну и, конечно, мы сможем избавиться от надоевших всем «гринписовцев» самым решительным образом — вырубив под корень ненужные больше леса.

Профессор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института (MIT) Регина Барзилай (Regina Barzilay), в сентябре прошлого года избранная первым лауреатом премии Squirrel AI Award, присуждаемой за достижения в области использования искусственного интеллекта для блага человечества, считает, что мы пока не готовы доверить ИИ решение действительно важных проблем, и пандемия Covid-19 наглядно продемонстрировала это.

Squirrel AI Award будет вручена Барзилай в феврале 2021 года Ассоциацией по развитию искусственного интеллекта (AAAI). Призовой фонд в 1 миллион долларов, предоставленный китайской образовательной онлайн-компанией Squirrel AI, ставит новую награду на один уровень с Нобелевской премией и премией Тьюринга в области информатики.

«Мы пользуемся системами машинного перевода или рекомендательными системами, но в других сферах нашей жизни, которые имеют решающее значение для нашего благополучия, таких как здравоохранение, ИИ пока не получил признания в обществе, — заявила Барзилай в сентябрьском интервью. — Я надеюсь, что эта награда и внимание, которое к ней прилагается, помогут изменить мнение людей и позволят им увидеть возможности, а также подтолкнут сообщество ИИ сделать следующие шаги».

Сейчас, говорит она, ИИ процветает там, где цена ошибки очень мала. Ничего страшного не произойдёт, если Google сделает плохой перевод или предоставит неверную ссылку, но неправильный выбор лечения или ошибочный диагноз, могут иметь серьезные последствия.

Конечно, врачи ошибаются тоже, а ИИ-алгоритмы справляются со многими задачами лучше людей. Но мы всегда доверяем своей интуиции, своему разуму больше, чем чему-то, чего не понимаем.

«Нужно дать врачам основания доверять ИИ. FDA (Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов) изучает эту проблему, но я думаю, что она очень далека от решения в США или где-либо ещё в мире», — заявила Барзилай.

Она считает, что логика решений ИИ не всегда доступна для понимания человека — всё равно как собаку, у которой обоняние намного превосходит наше, попросить обьяснить, как она что-то чувствует.

Ждать, пока не появится совершенный ИИ, который сможет всё растолковать, нет смысла, этого не произойдёт в ближайшем будущем. Сегодняшние методы тоже неидеальны — ответы на большинство медицинских вопросов о жизни и смерти получают с помощью статистических моделей, которые могут привести к ошибкам. То же самое и с ИИ. Вопрос не в том, применять ИИ или нет, а в том, как использовать его сильные стороны и избежать недостатков.

Главная причина, почему методы ИИ оказались малоэффективны в борьбе с пандемией, это нехватка данных. Даже в сентябре 2020 года, когда пандемия бушевала уже около полугода, специалистам всё ещё не было понятно, где брать данные для тренировки своих ИИ-алгоритмов.

Вторая из названных Барзилай причин, заключается в сложности адаптации ИИ для новых, ответственных задач с обеспечением нужного уровня регулирования. Это трудно даже в нормальных условиях, не говоря уже о нынешнем кризисе.

Тем не менее, первый лауреат Squirrel AI Award надеется, что пандемия должна стать тревожным сигналом, тем шоком, который поможет преодолеть консерватизм мышления и научиться реагировать быстро на новые угрозы.

«Как бы я ни была убеждена, что ИИ — это технология будущего, но до тех пор пока мы не поймем, как ей доверять, мы не увидим, её настоящего развития», — завершила своё интервью профессор Барзилай.

Ветеран Goldman Sachs (и возможный создатель Биткоин – настоящий «Сатоши Накамото»), который был назначен первым директором информационной безопасности (CISO) Google в середине декабря – в самом начале массированной атаки хакеров на цепочки поставок программного обеспечения фирмы SolarWind, разъяснил причины, позволившие Google избежать участи многих лидеров индустрии и государственных структур, ставших жертвами этого, спонсированного государством взлома.

В сообщении блога, предшествующем запланированному на 2 февраля объявлению финансовых итогов IV квартала 2020 фискального года Google, Фил Венейблс (Phil Venables) признал, что облачное предприятие Google действительно использует программное обеспечение от поставщика SolarWinds, но подчеркнул, что его применение было «ограниченным и изолированным».

Реализуемый Google по умолчанию интегрированный подход к безопасности, по словам Венейблса, принимает во внимание множество направлений атаки на сам процесс разработки, включая риски, вносимые цепочкой поставок.

«В обеспечении безопасности мы не полагаемся на что-нибудь одно, но вместо этого создаем уровни проверок и контроля, включающие оборудование, разработанное самой Google, с контролируемой Google прошивкой, с курируемыми Google образами ОС,  гипервизор с усиленной защитой Google, а также физическую защиту ЦОД», – пишет Венейблс.

Гарантии надёжности этих слоёв защиты коренятся в использовании "корней доверия", таких как чипы Titan для хост-машин Google и экранированных виртуальных машин (Shielded Virtual Machines). Именно такой тотальный контроль оборудования и всех средств защиты, по мнению CISO, и принёс видимый результат, выразившийся в снижении рисков, связанных с компрометацией цепочки поставок, для клиентов Google.

Интересный момент, связанный с Филом Венейблсом – его возможная причастность к созданию Биткоин, проекту, который авторы  расследования, Дуглас Габриэль (Douglas Gabriel) и Майкл Маккибен (Michael McKibben), считают мошенничеством на государственном уровне. Венейблс – бывший советник Барака Обамы по криптовалютам, является и автором изобретения, официально зарегистрированного Патентным Бюро США под названием «Криптографическая валюта для расчетов по ценным бумагам», а также участником Highlands Group – эта выделившаяся из Минобороны США при Билле Клинтоне консультационная организация занимается широко понимаемыми вопросами «вложения интеллектуального капитала».

Криптографы из Университета имени Джона Хопкинса обнародовали неутешительные результаты исследования текущего состояния дел с конфиденциальностью мобильных устройств. В своём анализе они использовали общедоступную документацию Apple и Google, а также отчёты за минувшее десятилетие о случаях обхода мобильной защиты властями и преступниками с помощью специальных хакерских инструментов.

Сегодня смартфоны предлагают многослойную защиту с разными ключами шифрования для разных уровней. Операционная система и специальные чипы управляют этим по большей части незаметно для пользователя. Однако делать на основании этого вывод, что приватные данные надёжно защищены, было бы ошибкой, считают авторы отчёта.

При включении iPhone все данные находятся в состоянии полной защиты (Complete Protection), но при разблокировании телефона значительная часть их переходит в другой режим, условно названный AFU (After First Unlock). Так как, смартфон обычно не перезагружают неделями, резонно будет считать, что он почти всегда работает в режиме AFU. Именно к этому состоянию у исследователей возникают основные претензии.

После первого разблокирования многие ключи шифрования помещаются в память быстрого доступа, откуда их может извлечь хакер, используя определённые неисправленные уязвимости iOS. Обладая ключами, злоумышленник может расшифровать значительную часть данных с мобильного телефона. Критические уязвимости, как правило, устраняются компаниями Apple и Google максимально быстро, но, если вы их найдёте, то доступ к памяти телефона у вас в кармане

Для устройств на Android ситуация ещё более серьёзная, поскольку в этой ОС не предусмотрен имеющийся в iOS механизм расширения постоянной полной защиты на самые ответственные данные (например, банковских приложений). Кроме того, наличие множества производителей устройств, различных конфигураций, версий и модификаций Android, делает своевременную доставку обновлений и обеспечение безопасности всей этой пёстрой экосистемы ещё более трудоёмкими делом.

Перед публикацией исследователи поделились своими выводами и техническими рекомендациями с командами разработчиков Android и iOS. В ответ, представитель Apple по связям с общественностью заявил, что вероятность указанных атак невелика, так как их осуществление требует больших финансовых затрат и получения физического доступа к устройству. Подход же Apple к защите iOS основан на балансе между безопасностью и удобством работы.

Реакция Google была похожей: компания подчеркнула, что такие атаки возможны только при одновременном наличии нужных незакрытых уязвимостей и физического доступа к устройству. «Мы выпускаем исправления таких уязвимостей ежемесячно, — заявил представитель компании. — Вы можете рассчитывать на дополнительное усиление защиты в следующем выпуске Android».

Подытоживая свой анализ, исследователи утверждают, что доступные в настоящее время средства защиты смартфонов более чем достаточны для большинства угроз, однако они не представят серьёзных препятствий для взлома с применением специализированных инструментов, легко доступных для правоохранительных органов и разведки.

Британская исследовательская лаборатория искусственного интеллекта DeepMind, в 2014 году ставшая частью Google, спустя два года стала знаменитой благодаря AlphaGo, первой программе, превзошедшей людей в древней игре Го. Ещё через пару лет, более совершенный потомок AlphaGo, система  AlphaZero, продемонстрировала способность с нуля самостоятельно достигать мастерства в Го, шахматах и японских сёги.

С программой MuZero, о которой рассказывает статья Nature от 23 декабря, DeepMind сделала существенный следующий шаг к универсальным ИИ-алгоритмам. Для того, чтобы в совершенстве овладеть навыками игры MuZero не требуется даже знать её правила: она побеждает в Го, шахматах, сёги и в консольных играх Atari благодаря способности выстраивать выигрышные стратегии в незнакомой обстановке.

Исследователи давно ищут методы, которые позволяли бы сначала обучать модель, описывающую окружение, а затем использовать её для планирования оптимальных действий. Однако из-за сложности моделирования каждого аспекта среды эти алгоритмы проигрывают в визуально насыщенных средах со сложной динамикой, таких как Atari.

MuZero, впервые представленная в предварительной статье в 2019 году, решает эту проблему, тренируя глубокую нейросеть, которая концентрируется лишь на наиболее критичных для планирования аспектах:
    • Оценка: насколько хороша текущая позиция?
    • Политика: какое действие лучше всего предпринять?
    • Награда: насколько хорошо было последнее действие?

Объединив такую модель с мощным поиском по дереву предвидения (look-ahead tree) AlphaZero, MuZero не только установила новый рекорд на тестах Atari, но одновременно сравнялась с AlphaZero по производительности решения классических задач планирования в Го, шахматах и ​​сёги. Этим MuZero демонстрирует значительный скачок в возможностях алгоритмов обучения с подкреплением.

Избранный подход позволяет MuZero многократно использовать изученную модель для улучшения планирования, без сбора новых данных из среды. Так, в тестах пакета Atari этот вариант, MuZero Reanalyze, в 90% случаев использовал обученную модель для перепланирования того, что должно было быть сделано в прошлых эпизодах.

Предшественник MuZero – AlphaZero – уже применяется для решения ряда сложных задач химии, квантовой физики и других областей. Идеи, лежащие в основе мощных алгоритмов MuZero, способны открыть новые горизонты для искусственного интеллекта, проложив ему путь к поиску ответов на вызовы всевозможных ситуаций реального мира, где «правила игры» неизвестны.

Прогресс технологий, наряду с продолжающимся сближением обработки сигналов, коммуникаций и сенсоров, может нас удивить неожиданным поворотом эволюции мобильных устройств. По мнению сотрудников университета штата Иллинойс, следующим воплощением носимых компьютеров станут отнюдь не умные часы или очки — мобильные вычисления переместятся в наушники, оснащённые новым аппаратным и программным обеспечением, которые образуют так называемую платформу Earable Computing.

«Переход от сегодняшних наушников к «ушным компьютерам» будет напоминать ранее наблюдавшуюся трансформацию обычных телефонов в смартфоны, — сказал профессор электротехники и компьютерной инженерии, Ромит Рой Чоудхури (Roy Choudhury). — Сегодняшние смартфоны вряд ли можно назвать устройством для звонков, так же и завтрашние наушники вряд ли останутся аксессуарами для смартфонов».

Университетская группа SyNRG работает над совершенствованием мобильных сенсоров и компьютеров более 10 лет. Она находится в авангарде разработки новых алгоритмов Еarable Соmputing и уже экспериментирует с ними на реальных платформах наушников с живыми пользователями.

Два года назад, на конференции ACM SIGCOMM 2018, сотрудники SyNRG рассказали об исследовании ими проблемы подавления гулких шумов, а недавно, на 26-й ежегодной конференции ACM MobiCom, группа представила статьи по трём другим аспектам Earable Computing. Среди них: использование лицевой мимики для детектирования эмоций и создания интерфейса hands-free, реализация акустической дополненной реальности и локализации источника голоса в наушниках с помощью отражений от близлежащих стен.

Носимые в ушах компьютеры в видении SyNRG смогут постоянно отслеживать поведение и здоровье человека, поддерживать акустическое 3D-окружение, предоставлять своевременные голосовые подсказки Alexa и Siri, обеспечивать безопасность и делать тысячу других вещей.

Профессор Чхоудри утверждает, что концепция Earable имеет несомненные преимущества:

• Голосовое общение, для человека более естественно, чем работа с клавиатурой или экраном.

• Вся активность Earable сосредоточена в голове, которая у людей является эволюционно сложившимся интерфейсом с окружающим мира — большинство органов чувств, кроме осязания, сконцентрированы в голове, как и все средства самовыражения кроме жестикуляции.

• Ну и наконец, говорящий с вами человек в наушниках не вызывает такого социального отторжения, как собеседник, нацелившийся на вас камерами умных очков, или не отрывающийся от экрана смартфона.

На пути становления платформы Earable остаётся ряд серьёзных препятствий.

• Главным является проблема энергии: для поддержки в наушниках всех автономных вычислений, коммуникаций и датчиков необходимы достаточно ёмкие и компактные источники питания.

• Современные наушники довольно удобны, однако никто не носит их, не снимая. Устройства Earable могут находиться в ушах весь день и даже ночью (для контроля ритмов сна) и должны быть достаточно для этого комфортны.

• Общение с Earable гораздо сложнее сделать скрытым от окружающих, чем работу со смартфоном. Постоянно работающий микрофон может регистрировать все разговоры пользователя, создавая угрозу для его приватности.

• Наконец, угроза здоровью от излучения смартфонов, многократно увеличится если телефон находится в ушах. Хотя нанесение вреда организму сотовым излучением до сих пор не доказано, производители гаджетов тратят миллионы на исследования по минимизации этого фактора риска.

Впрочем, по мнению SyNRG, всё эти вопросы вполне реально решить в ближайшие 5 лет. На новом этапе исследований, заручившись поддержкой Национального научного фонда (NSF), компаний Nokia и Google, группа считает, что обладает всеми возможностями и ресурсами для формирования облика зарождающейся отрасли Еarable Соmputing.

Когда, в прошлом году, исследователи из принадлежащей Google лаборатории квантовых вычислений в Санта-Барбара (штат Калифорния), объявили, что им удалось впервые в истории продемонстрировать решающее преимущество квантовых компьютеров над классическими — квантовое превосходство — эта новость встретила в научных кругах скептический приём. Оппоненты утверждали, что результаты, показанные системой Sycamore с 53 сверхпроводящими кубитами, могут быть воспроизведены улучшенными классическими алгоритмами. Компания IBM подлила масла в огонь, добавив, что её суперкомпьютеры уже сейчас способны выполнить занявшие у Sycamore 200 секунд расчёты 253 квантовых амплитуд вероятности за 2,5 дня, а не за 10 тыс. лет, как утверждала Google.

После этого, задачей достижения квантового превосходства вплотную занялась команда из Китая в рамках мегапроекта, призванного обеспечить этой стране решающее превосходство над США в квантовых вычислениях к 2030 году.

Вполне ожидаемо, группу эту возглавил «квантовый отец нации», как в местных СМИ именуют Цзянь Вэй Паня (Jian-Wei Pan). Профессор «китайского Калтеха» — Научно-технического университета Китая (USTC), он девять лет назад стал самым молодым членом Китайской Академии Наук. Пань совершил ряд открытий, которые возвели его на самую вершину научного «Олимпа» Китая, включая осуществлённый в сентябре 2017 года первый в мире сеанс межконтинентальной спутниковой видеосвязи с квантовым шифрованием.

Неделю назад, в статье для журнала Science, профессор Пань рассказал об эксперименте, в ходе которого фотонная квантовая система Jiuzhang за три с небольшим минуты выполнила вычисления, практически невозможные для обычных компьютеров — тем потребовалось бы на них время, эквивалентное половине возраста Земли.

Более того, как указал Пань, решавшаяся ими задача бозонной выборки — вычисление распределения вероятностей множества бозонов — не просто умозрительная проблема для демонстрации квантового превосходства: она имеет потенциальные практические приложения в теории графов, квантовой химии и машинном обучении.

Скотт Ааронсон (Scott Aaronson) и Алекс Архипов, сформулировавшие эту задачу в 2011 году, математически обосновали, что по вычислительной сложности — #P — она превосходит даже известные NP-сложные проблемы.

В китайском эксперименте, квантовый компьютер с фотонными кубитами, работавший при комнатной температуре, вместо того, чтобы решать проблему прямыми расчётами симулировал собственно квантовый процесс: позволял бозонам взаимодействовать и делал выборку из получившегося распределения.

Такой подход и позволил Паню с коллегами за 200 секунд найти ответ, на получение которого китайский суперкомпьютер TaihuLight, по их оценкам, должен затратить 2,5 млрд лет. Квантовое превосходство в данном случае выражается цифрой 10¹⁴.

Убедительной данную демонстрацию считает Кристиан Видбрук (Christian Weedbrook), исполнительный директор канадского стартапа Xanadu, занимающегося разработкой коммерческого фотонного квантового компьютера. «Поскольку [эксперимент] очень близок к оригинальной схеме Ааронсона-Архипова, крайне маловероятно, что можно найти лучший классический алгоритм», — заявил он.

В то же время, глава Xanadu отметил, что, в отличие от Sycamore, китайская схема Jiuzhang не является программируемой и в своём нынешнем виде не подходит для решения практических проблем. Если же авторам удастся на её основе создать программируемый чип, это позволит решить сразу несколько настоятельных вычислительных задач, включая прогнозирование того как колеблются и соединяются между собой белковые молекулы.

Стартап Cerebras Systems, получивший известность как разработчик крупнейшего в мире чипа, архитектура которого оптимизирована для обучений нейронных сетей, сообщает, что этот ИИ-процессор, CS-1, с успехом дебютировал в нетрадиционном для себя амплуа — моделировании физических процессов. В симуляции с 500 миллионами переменных он обогнал систему Joule, занимающую 69-е место в рейтинге самых мощных суперкомпьютеров мира.

В эксперименте, организованном Cerebras вместе с Национальной лабораторией энергетических технологий (NETL) США, Joule завершила расчет за 2,1 миллисекунды. CS-1 оказался более чем в 200 раз быстрее, выдав результат всего за 6 микросекунд. При этом расходуемая мощность у компьютера Cerebras не превышала 20 кВт, против 450 кВт у Joule.

По словам генерального директора Cerebras Эндрю Фельдмана (Andrew Feldman), представившего это исследование на суперкомпьютерной конференции SC20, прогнозирование погоды или температуры внутри ядерного реактора, проектирование крыльев самолета и многие другие сложные проблемы решаются моделированием «движения жидкостей в пространстве и во времени». Решение их требует компьютерной системы с множеством процессорных ядер, огромным количеством памяти, близко расположенной к ядрам, колоссальной пропускной способности интерфейса, соединяющего ядра с памятью и между собой. Так совпало, что в точности то же самое требуется компьютеру для тренировки нейронной сети. CS-1 состоит из одного чипа с 400 000 ядер, 18 ГБ памяти, с пропускной способностью памяти 9 петабайт и межъядерной пропускной способностью 100 петабит в секунду.

В довершение всего, Фельдман сделал громкое заявление, что CS-1 справился с задачей быстрее, любого современного суперкомпьютера на базе CPU или GPU. Он объяснил это тем, что сама природа симуляции препятствует чрезмерному масштабированию: слишком много ядер при недостаточной пропускной способности интерфейса с памятью только замедляют вычисления. К примеру, скорость суперкомпьютера Joule достигла пика при использовании 16 384 из его 84 000 ядер.

CS-1 решал задачу — моделировал сгорание топлива на угольной электростанции, даже быстрее, чем протекал имитируемый им реальный процесс, поэтому для него открывается новая область применения — в системах управления сложных машин.

Фельдман кроме того объявил, что SC-1 приобретает новых клиентов на своём традиционном поприще обучения ИИ. В дополнение к уже известному заказчику, фармацевтическому гиганту GlaxoSmithKline, он назвал Аргоннскую и Ливерморскую Национальные лаборатории, Суперкомпьютерный центр в Питтсбурге. Несколько заказчиков, которые он не мог назвать, относятся в военной, разведывательной отраслям и тяжелой индустрии.

Говоря о дальнейших планах, Фельдман упомянул о следующем поколении SC-1. В отличие от первого процессора Cerebras, изготавливаемого TSMC по 16-нанометровой технологии, уже готовая опытная версия нового чипа имеет уровень детализации 7 нм. Кроме того, более чем вдвое увеличены объём памяти — до 40 ГБ и количество ИИ-ядер — до 850 тысяч.

Представители ИТ-индустрии, уставшие бегать к юристам из-за каждого импульсивного твита президента, всерьёз надеются, что со сменой жителя Овального Кабинета, наступит оттепель. У г-на Байдена «много друзей в индустрии – это мир, в котором он чувствует себя очень комфортно», – уверяет руководитель одной из крупнейших технокомпаний.

Расчёт на более конструктивный диалог приходящей администрации отчасти основан на заметном присутствии в ней потенциальных «агентов влияния» из сферы технологий. В переходной команде новоизбранного президент работают Джессика Герц (Jessica Hertz), бывший помощник генерального юрисконсульта Facebook, и Синтия Хоган (Cynthia Hogan), ранее – вице-президент Apple по связям с правительством. Бывшего гендиректора Google, Эрика Шмидта, который активно занимался сбором средств на предвыборную кампанию Байдена, считают наиболее вероятным будущим главой рабочей группы по вопросам технологической индустрии в Белом Доме.

Кроме того, назначенная вице-президентом Камала Харрис давно пользуется поддержкой Шерил Сандберг (Sheryl Sandberg) из Facebook и Марка Бенёффа из Salesforce, а её зять, бывший глава администрации (CoS) Тони Уэст (Tony West), является директором по правовым вопросам Uber.

Но как бы дружественно ни был настроен Байден к технологическому сектору, в ряде полученных по эстафете от Трампа политических вызовов он не может просто так «включить заднюю передачу». Поэтому реалисты не питают надежд на возвращение той «золотой эры», о которой сейчас говорят, вспоминая президентство Обамы.

Уже в ходе предвыборной борьбы Байден публично выражал раздражение позицией Facebook, в частности, он был не согласен с её решением не подвергать проверке достоверность политической рекламы. А всего через несколько часов после того, как избранный президент произнес свою приветственную речь, глава пресс-службы Билл Руссо (Bill Russo), ретвитнул у комика Саши Барона Коэна (Sacha Baron Cohen) снимок Дональда Трампа в компании с Марком Цукербергом, озаглавленный: «Один выбыл, ещё один – на очереди». Комментарий Руссо гласит: «Черт возьми, да».

На данный момент это воспринимается как явный признак того, что команда Байдена унаследовала у демократов их антипатию к Цукербергу и его коллегам-титанам из Кремниевой Долины.

Далеко не факт, что эта антипатия воплотится в жёсткие решения. Помощник одного из конгрессменов-демократов полагает, что Байден постарается избежать драмы: «Он не из тех, кто прикажет разделить эту компанию, скорее он скажет, что вам нужно предпринять агрессивные меры и, возможно, внести некоторые изменения в правила».

В полном согласии с этим прогнозом, ранее Байден заявлял, что разделение, таких гигантов, как Facebook, является вопросом, к которому «следует очень внимательно присмотреться», но не принимал на себя в связи с этим никаких конкретных обязательств.

Вступив в права президента, он назначит новых руководителей Министерства юстиции и Федеральной комиссии по торговле (FTC), и уже они должны будут решить, что делать с расследованиями в отношении Google, Facebook, Amazon и Apple. Но эти назначения ещё должны быть утверждены Сенатом, который вряд ли пропустит чересчур радикально настроенные кандидатуры, особенно если республиканцам удастся сохранить контроль после завершения выборов в верхнюю палату в январе.

Перспективы развития американо-китайских отношений – ещё один вопрос, всерьёз беспокоящий Кремниевую Долину.

На президентских дебатах Байден ставил в вину Трампу избыточное сближение с главой Китая, Си Цзиньпином. Тогда же он пообещал заставить эту страну «играть по международным правилам».

И всё же, источники из ближнего круга избранного президента уверяют, что он хочет увязать торговлю, дипломатию, технологии и даже изменение климата в политику, более вменяемую по отношению к Китаю. Политику, которая позволит вздохнуть с облегчением компаниям, подобным Huawei, и её американским партнёрам.

Предвестником этого можно считать сделанное на днях заявление Министерства торговли США. В минувший четверг должен был начать действовать запрет американским компаниям, таким как Apple, предлагать мобильные приложения TikTok, а другим, таким как Amazon и Alphabet – предоставлять веб-хостинг популярной службе обмена короткими видеороликами. В совокупности, эти меры означали бы закрытие TikTok.

Министерство отложило вступление в силу запрета, сославшись на предварительное заключение филадельфийского судьи Венди Битлстоун (Judge Beetlestone), заявившей, что эти действия представляют угрозу для свободы обмена информацией и, поэтому, вероятно, выходят за рамки компетенции Закона о международных чрезвычайных экономических полномочиях, на котором администрация Трампа строила свою кампанию против китайской TikTok.

Серьёзной угрозой для благосостояния всего американского бизнеса выглядит обещание Байдена увеличить корпоративные налоги на семь пунктов – до 28%. Что касается технологических компаний, их ожидает рост GILTI или налога на прибыль, получаемую от размещаемых за рубежом нематериальных активов.

Удвоение, до 21%, минимальной ставки GILTI, на котором настаивает Байден, грозит обернуться дополнительными расходами в миллиарды долларов для компаний, подобных IBM. После введения этого налога, государственные сборы с IBM только за 2018 г. выросли на два миллиарда долларов.

Бизнесу, размещающему свою интеллектуальную собственность в офшорах, остаётся уповать на проигрыш демократов на выборах в Сенат. В этом случае налоговые реформы Байдена скорее всего будут похоронены, вместе с многими другими его начинаниями.

В противном же случае, техногиганты могут надеяться, что возросшие поборы им подсластит отмена ограничений на выдачу иностранцам разрешений на работу в США, и прежде всего виз H1-B, необходимых для притока в Кремниевую Долину инженеров, учёных и программистов из-за рубежа.

Байден раскритиковал протекционистские действия Трампа в отношении этих виз. Оставаясь верным себе, он не разбрасывался щедрыми обещаниями, но, по меньшей мере один оптимист из числа лидеров технологической отрасли прочит быстрое и полное переформатирование визовой политики по H1-B. «Вы увидите [разворот] на 180 практически за одну ночь, – заявил он в интервью Financial Times. – Ведь речь идет не о сельскохозяйственных рабочих, а о программистах».

Один из немногочисленных вопросов, по которому Байден даже более категоричен, чем Трамп, это необходимость ужесточения контроля над онлайновым контентом.

Оба они настаивали на ограничении Раздела 230 законодательства США, который защищает владельцев социальных сетей от судебного преследования за контент, размещенный на их сайтах пользователями. Трамп требовал этого от FTC,  Байден же, ещё год назад заявил: «Раздел 230 следует отменить, немедленно отменить… Для Цукерберга и других платформ… осознанно распространяющих ложь».

Эту позицию избранного президента, несомненно, поддержат многие республиканцы в Сенате, такие как Джош Хоули (Josh Hawley) и Линдси Грэм (Lindsey Graham), которые сами выносили на рассмотрение такие же законопроекты. И это, пожалуй, единственное в ИТ-политике президента Байдена, в чем на сегодняшний день имеется хоть какая-то определённость.

Python, широко применяемый в проектах аналитики данных и машинного обучения, впервые поднялся на второе место в респектабельном рейтинге Tiobe, который уже почти два десятка лет сравнивает языки программирования по популярности на основе статистики запросов к поисковикам.

Вытесненный Python язык Java переместился на третью позицию, что тоже стало сенсацией: до сих пор два верхних места рейтинга Tiobe без вариантов делили между собой лишь C и Java.

Python продемонстрировал рост на 2,27% по сравнению с прошлым годом, что контрастирует с параллельным снижением на 4,47% интереса к Java.

Ранее, в июле, Python занял второе место в рейтинге RedMonk. Там он также впервые обошёл Java, разбив дуополию, с той разницей, что лидером у RedMonk является не C, а JavaScript.

Составитель RedMonk, Стивен О’Грейди (Stephen O’Grady) сравнил Python с Perl в период его расцвета. Он назвал Python «языком первой надежды», который служит «клеем», скрепляющим тысячи небольших проектов.

Генеральный директор Tiobe Пол Янсен (Paul Jansen) утверждает, что недавний всплеск популярности Python обусловлен тем, что этот язык достаточно прост для использования непрограммистами.

«Навыки программирования необходимы в наши дни повсюду, а хороших разработчиков не хватает, — говорит он. — Поэтому, требуется что-то простое, с чем могли бы справиться обычные инженеры, что-то лёгкое в освоении с быстрыми циклами редактирования и плавным развёртыванием. Python удовлетворяет всем этим требованиям».

Питер Вонг (Peter Wang), исполнительный директор фирмы Anaconda, выпускающей популярный дистрибутив Python для аналитики данных, считает, что альтернативу Python для автоматизации серверных систем и написания сценариев сегодня найти трудно, однако для сохранения конкурентоспособности за пределами разработки аналитических приложений ему потребуется чёткая стратегия развития.