Искусственный интеллект играет все более весомую роль в инновациях. Корпорации, такие как IBM, Pfizer и Google Artificial вкладывают огромные средства в креативные вычисления. Однако, экспоненциальный рост количества изобретений, сделанных машинами, происходит в отсутствии юридического механизма, способного решать вопросы, связанные с патентованием такой интеллектуальной собственности.

Современное патентное законодательство не признаёт компьютеры обладателями собственных изобретений. По мнению автора исследования «I Think, Therefore I Invent: Creative Computers and the Future of Patent Law», опубликовавшего его в Boston College Law Review, устаревшая законодательная база сдерживает инновации и вносит неопределенность в статус творческих компьютеров, мешая индустрии реализовать их полный потенциал.

Райан Эбботт (Ryan Abbott) из Юридической школы Университета Суррея предлагает в этой статье разрешить считать негуманоидов изобретателями в целях поощрения разработки креативных компьютеров. Собственником же патента в таком случае будет владелец компьютера — это станет вознаграждением за его деятельность, создавшую предпосылки для собственно изобретения.

Несмотря на то, что некоторые патентные прокуроры считают способность машин самостоятельно создавать патентуемые изобретения делом отдаленного будущего, искусственный интеллект фактически генерирует оригинальные идеи уже многие десятилетия. Только один пример: первую модель зубной щетки с перекрещивающимися щетинками изобрела система ИИ «Creativity Machine», созданная Стивеном Талером (Stephen Thaler) ещё в 1994 г.

«Скоро компьютерные изобретения станут обыденной реальностью и только вопрос времени, когда на них будет приходиться основная масса инноваций, — считает профессор Эбботт. — Распространение законов об изобретательстве на компьютеры будет иметь критическое значение для оптимизации инноваций и позитивного их влияния на нашу экономику».

В статье также рассматриваются перспективы применения ИИ на других этапах патентного процесса, в частности, целесообразность замены компьютером профессионала, выносящего суждение о степени новизны патентной заявки — в отличие от человека, машина может располагать неограниченной информацией о prior arts в каждой конкретной области.

Засилье вокруг нас цифровых ассистентов, создающих впечатление будто компьютеры в самом деле способны говорить, еще не означает, что мы близки к созданию истинного машинного интеллекта.

На конференции, посвящённой вопросам глубокого обучения, которая состоялась в Лондоне в сентябре, были названы три наиболее серьёзных проблемы этой отрасли: необходимость огромного количества данных для тренировки систем глубокого обучения; наша неспособность создать ИИ, пригодный для выполнения нескольких задач; отсутствие понимания того, как функционируют такие системы.

Все мы знаем, что машинный интеллект нуждается в информации о внешнем мире, но мало кто представляет как много её требуется. Как подчеркнул профессор машинного обучения Шеффилдского университета, Нэйл Лоуренс (Neil Lawrence), входящий в команду искусственного интеллекта компании Amazon, чтобы понять какую-либо концепцию или распознать образ такие системы должны переработать не просто больше, а в сотни тысяч раз больше данных, чем люди.

Сегодня, утверждает Лоуренс, данные заняли то место, которое в ранние годы Промышленной революции занимал уголь. Современные интеллектуальные системы, подобно древним паровозам, ни на что не способны без доступа к обширным запасам цифрового «топлива», накопленным крупнейшими компаниями – Google, Facebook и Microsoft. Эти гиганты настолько богаты, что могут позволить себе применять и совершенствовать неэффективные алгоритмы машинного обучения, тогда как небольшие стартапы даже при наличии интересных идей неспособны их адекватно развивать без данных. Однако задача заключается не в обеспечении доступности больших данных, а в том, чтобы глубокое обучение могло обойтись меньшим их количеством. И решение этой задачи, как считает Лоуренс, как когда-то – совершенствование паровых двигателей, вполне может растянуться на следующие 60 лет.

Все современные системы ИИ страдают синдромом савантизма – гениальность в чем-то одном сочетается с общей тупостью. Как подчеркнул Райя Хадзелл (Raia Hadsell), из проекта Google DeepMind, в мире не существует нейросети или метода обучения, который позволял бы распознавать изображения и, вдобавок к этому, слушать музыку. Полноценный ИИ должен обладать возможностями обобщения приобретённых навыков и распространения их на новые области, пока же он не может освоить даже несколько игр. Анонсированная в феврале  прошлого года система DeepMind, побеждала в 49 играх для компьютера Atari, но для каждой из этих игр она должна была переучиваться заново, забывая все усвоенное раньше. Некоторый прогресс в этом вопросе связан с применением прогрессивных нейросетей, однако их способность осваивать даже близкие новые навыки (такие как, другой цвет фишек в игре) крайне ограничена.

Необъяснимость действий ещё одна актуальная проблема ИИ. Даже обладая всей доступной алгоритму информацией и зная принципы его работы, абсолютно невозможно понять причины, заставляющие его принимать конкретные решения. Так, в победном матче с чемпионом мира по игре Го, некоторые из ходов суперкомпьютера, по мнению анализировавших их экспертов, были лишены логики.

Помочь обеспечить прозрачность умозаключений могли бы методы символьного ИИ, сегодня, с появлением быстрых процессоров и доступных данных, вытесненные глубоким обучением. Они описывают мир обширным словарём символов, представляющих действия, события, объекты и т.п., и оперируют ими с помощью базовой логики. Гибридный подход (Deep Symbolic Reinforcement Learning), сочетающий символы с поиском закономерностей в массивах данных, находится на стадии концептуальных экспериментов, но его разработчики из Лондонского Имперского Колледжа надеются, что качественный скачок в технологиях ИИ уже не за горами.

Принятое Intel решение об использовании четырехъядерного 64-разрядного чипа ARM Cortex-A53 в анонсированном вчера новом быстродействующем массиве программируемой логики, Stratix 10 (FPGA), может указывать на расширение оттепели в напряженном противостоянии двух компаний, намеченной подписанным в августе лицензионным соглашением. В соответствии с последним, Intel сможет изготавливать чипы ARM для смартфонов LG, а возможно и для Apple iPhone, используя свой 10-нанометровый процесс.

Представленный FPGA основан на технологии купленной Intel год назад за 16,7 млрд долл. фирмы Altera. Его можно перепрограммировать для выполнения широкого круга серверных и сетевых функций, а также алгоритмов машинного обучения.

Данный чип стал олицетворением новой долгосрочной стратегии Intel, знаменующий выход за пределы собственной архитектуры x86 и снижения зависимости благосостояния её бизнеса от ситуации на рынке ПК.

В ответ на продолжающуюся там стагнацию продаж, корпорация в апреле текущего года начала реструктуризацию и переориентацию на роботов, дроны, автомобили и Интернет Вещей (IoT). На большинстве этих новых для Intel быстроразвивающихся рынков доминирует архитектура ARM.

Процессоры ARM использовались в FPGA компании Altera и раньше, но появление Cortex-A53 в Stratix 10 говорит о том, что Intel продолжила эту традицию, распространив её на последние архитектурные новшества ARM. Intel собирается встраивать FPGA Altera в серверные чипы Xeon и вполне может совместить в одной микросхеме процессоры x86 и ARM. Компания в настоящее время уже комбинирует Xeon и FPGA на многопроцессорных системных платах.

Сама Intel также прежде выпускала ARM-чипы для мобильных телефонов и сетевого оборудования, но в 2006 г. избавилась от этого бизнеса, продав его Marvell. Сейчас графика ARM Mali используется в x86 процессоре Atom X3 (Sofia), изначально предназначавшемся для смартфонов, но теперь применяемом в IoT-устройствах.

Увеличение сбыта базирующейся на ARM продукции для секторов IoT и мобильных коммуникаций ведёт к росту потока информации к серверам, выполняющим анализ данных, распознавание изображений и обработку естественного языка, и косвенным путём улучшает продажи высокоуровневых чипов Xeon, составляющих основу прибыльного серверного бизнеса Intel.

Метод, который позволяет разрабатывать программы, самой внутренней логикой защищённые от ошибок, называется формальная верификация. Каждая строка такой программы неизбежно следует из предшествующих, подобно строгому математическому доказательству теоремы.

Летом прошлого года этот стиль программирования, восходящий ещё к работам Дийкстры (Edsger Dijkstra) 40-летней давности, прошёл первую проверку боем. Команда хакеров «Red Team» на полигоне  Boeing в штате Аризона в течение шести недель пыталась через Wi-Fi получить контроль над системой управления полетом военного дрона Little Bird, аналога пилотируемой модели, используемой для армейских спецопераций.

Поначалу, взломать защиту оказалось не сложнее, чем у обычного беспроводного маршрутизатора, но затем инженеры, занятые в проекте High-Assurance Cyber Military Systems (HACMS) агентства DARPA заменили ключевые элементы программного обеспечения Little Bird кодом, написанным с применением формальной верификации. Несмотря на степень доступа к компьютерной сети дрона, о какой не могли бы и мечтать настоящие киберпреступники, «белым хакерам» так и не удалось добиться успеха.

«Вы пишете математическую формулу, которая определяет поведение программы, и используете некоторый инструмент, проверяющий правильность этого утверждения», – объясняет Брайан Парно (Bryan Parno), занимающийся вопросами формальной верификации и безопасности в Microsoft Research.

Долгое время осуществить что-нибудь подобное представлялось если не невозможным, то непрактичным, однако прогресс в так называемых «формальных методах» создал предпосылки для исследований прикладных аспектов формальной верификации. Сегодня совершенствованием этой технологии занимаются в рамках хорошо финансируемых академических программ с участием военных учреждений и крупных технологических компаний, таких как Microsoft и Amazon.

Год спустя после аризонского эксперимента DARPA продвигает инструменты и методики из проекта HACMS в другие области военных технологий, такие как спутники и грузовые транспорты с автономным управлением для конвоев.

За последнее десятилетие исследователи уже создали множество доказанно безопасных компонентов, включая ядра операционной системы, и родственный HACMS проект DeepSpec, если он увенчается успехом, должен связать эти компоненты вместе, получив полностью верифицированную комплексную систему, такую как, например, веб-сервер. DeepSpec получил грант в 10 млн долл. от Национального научного фонда США.

Программные инженеры в Microsoft Research также работают над двумя амбициозными проектами формальной верификации. Задача одного из них, под названием Everest, состоит в создании верифицированной версии HTTPS, второго – в разработке верифицированных спецификаций сложных кибер-физических систем, таких как дроны.

Недавний опрос 750 сотрудников организаций, отвечающих за принятие решений в отношении информационной безопасности, выявил ряд интересных тенденций.

В частности, исследование показало, что в 40% организаций пароли привилегированного или административного доступа хранятся в документах Word или электронных таблицах, а в 28% для этого используются общедоступные серверы и USB-флэшки.

Но не все итоги этого этого отчета, спонсированного CyberArk и выполненного британской фирмой Vanson Bourne, негативны.

Больше половины (55%) респондентов сообщили, что разработали процедуры администрирования привилегированных аккаунтов, а 79% извлекли уроки из крупных кибератак и предприняли соответствующие меры для улучшения безопасности. Главными из таких мер являются дополнительное внедрение средств выявления вредоносного ПО (25%), защиты конечных пунктов (24%) и аналитики безопасности (16%).

До 67% (с 57% в 2015 г.) возросла доля тех, кто считает, что руководство их компании проводит действенную политику киберзащиты.

Трое из четырёх опрошенных (в 2015 г. – лишь 44%) уверены, что способны помешать проникновению хакеров в свою внутреннюю сеть, а 82% полагают, что индустрия информационной защиты все лучше справляется с обузданием киберпреступников.

И все же, 36% считают, что их сеть была взломана в течение последних 12 месяцев, а 46% с 2014 г. стали жертвами кибер-вымогательства. И хотя 95% организаций имеют процедуру реагирования на инциденты кибер-безопасности, только 45% регулярно отрабатывают ее с ИТ-персоналом.

В потере данных о заказчиках видят главную опасность кибератаки 68% предприятий. Наибольшую озабоченность вызывает возможность атак DDoS (19%), фишинга (14%), ransomware (13%), взлома привилегированных аккаунтов (12%) и прорывов периметра защиты (12%).

Из компаний, хранящих информацию в облаке, 57% не вполне доверяют способности облачного провайдера обеспечить адекватную защиту.

По данным ещё одного недавнего исследования (Ponemon Institute по заказу Varonis Systems), охватившего более 3 тыс. респондентов в США и Европе, доля конечных пользователей, считающих, что они предприняли все необходимое для защиты тех корпоративных сведений, с которыми они работают, уменьшилась до 39% с 56% в 2014 г.

Среди IT-профессионалов 61% считают высочайшим приоритетом защиту критической корпоративной информации, но из остальных служащих лишь 38% разделяют их мнение. При этом 38% первых и половина вторых допускают риск для безопасности корпоративных данных если это является условием сохранения продуктивности.

Интернет можно определить как скопление миллиардов страниц, где нужная и важная информация похоронена под тоннами содержимого сомнительной ценности. Она есть, но нет надёжного способа быстро и целенаправленно её извлечь. Изменить ситуацию вознамерился голландский стартап DOT.world, отпочковавшийся от Университета Твенте.

Его «платформа платформ» рекламируется как новый этап по отношению к каталогам и агрегаторам содержимого Сети. Она позволяет вовлекать онлайновые сообщества и организации в коллективный динамический процесс очистки контента от шума и организации его по заданным темам.

DOT.world уже запустил несколько платформ по таким темам, как стартапы, администрирование и консалтинг, пищевая промышленность и вирус Зика. «Тема значения не имеет, содержимое структурируется прозрачным образом, вы можете углубиться в него и быстро увидеть то, что другие считают наиболее полезным и интересным, – рассказал основатель DOT.world Вим Кореваар (Wim Korevaar).  – В эту эпоху информационной перегрузки, ключевое значение имеют структурированные платформы, позволяющие экспертам и сообществу контролировать и фильтровать информацию».

В ходе навигации по платформе пользователь видит наиболее релевантное содержимое вместе с его оценками от других людей. Чем больше участников, тем выше качество платформы. «Если по нужной  вам теме нет платформы, вы можете зарегистрировать собственную и подключить сообщество с теми же интересами, что и у вас в области политики, спорта, культуры и всего другого», – заявляет Кореваар.

Имеется два типа платформ DOT.world. Одни – базовые – бесплатны, открыты и полностью демократичны. Другие, нацеленные на организации и корпорации, платные и обеспечивают продвинутые возможности персонализации, брендинга и модерации.

По убеждению Кореваара, организация онлайнового контента не по плечу какому-нибудь одному человеку, компании или алгоритму: «Вместе мы можем это осуществить, и интересно наблюдать, как это видение превращается в реальность».

Распознавание эмоций это область исследований, которая в последнее время привлекает много внимания в связи с перспективами использования таких технологий в интеллектуальных домах — для настройки освещения и музыки под настроение, в рекламе — для оценки реакции аудитории и персонализации контента, в персональных компьютерах — для ранней диагностики нервных расстройств пользователя.

В более общем смысле, машины, реагирующие на эмоции, смогут не ограничиваться выполнением фиксированных команд и взаимодействовать с людьми более привычным и естественным для тех образом.

Лаборатория Информатики и Искусственного Интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института (MIT) недавно опубликовала статью, в которой описывается EQ-Radio, инструмент, способный определять эмоции по изменениям в ритме дыхания и сердцебиения. Разработчики утверждают, что EQ-Radio с точностью 87% различает состояния взволнованности, счастья, гнева или печали.

Большим преимуществом EQ-Radio является то, что в отличие от альтернативных решений, эта система не требует размещения датчиков на теле. Регистрация отражённых электромагнитных сигналов позволяет EQ-Radio измерять частоту сердцебиения не менее точно, чем электрокардиограф, отмечая мельчайшие изменения ритма.

В будущем диапазон распознаваемых системой эмоций планируется расширить, добавив подавленность и тревогу, но уже сейчас EQ-Radio превосходит своего основного соперника, Emotion API компании Microsoft, во всех отношениях, за исключением точности диагностики нейтрального состояния.

Kangaroo, независимое дочернее предприятие корпорации InFocus, определяет свою главную цель как создание устройств, с которыми можно работать везде, куда бы вас ни забросила жизнь. Эта концепция нашла весьма удачное воплощение в первом продукте – 100-долларовом компактном системном блоке Kangaroo Mobile Desktop, работающем с любым доступным дисплеем, в том числе и с экраном смартфона или iPad. За ним последовало несколько итераций, последовательно расширявших возможности устройства, включая использование нескольких ОС и установку HDD.

Но последний анонс калифорнийской фирмы стоит особняком и, если честно, неважно вписывается в общую канву деятельности Kangaroo. Речь идёт об Kangaroo Notebook – устройстве, которое роднит с одноимённой новеллой японского писателя-фантаста Кобо Абэ только одно обстоятельство – оно тоже очень странное.

В этот раз компания не стала полагаться на стороннюю периферию, а из начинки Kangaroo Mobile Desktop сохранила только процессор (четырехъядерный Intel Atom «Cherry Trail» x5-Z8350 с частотой 1,44 ГГц), 2 ГБ оперативной памяти и флэш-диск eMMC на 32 ГБ. Это позволило уменьшить размеры системного модуля до 97x41x9 мм и массу до 51 г.

В комплект поставки входят два таких миниатюрных одноплатных компьютера Kangaroo Mini под управлением Windows 10 и одна док-станция, в которую их можно поочерёдно устанавливать. В результате получается полноценный ноутбук с 11,6-дюймовым HD-дисплеем (1366x768), клавиатурой, тачпадом Synaptics Clickpad, веб-камерой, портами USB 2.0 и 3.0, батареей с ресурсом на 5 ч автономной работы, микрофоном и спикерами – не очень мощный, но вполне достаточный для повседневной работы с Интернетом и офисными программами.

Теперь вместо целого системного блока Kangaroo Mobile Desktop можно носить модуль Kangaroo Mini, размерами с половину смартфона, устанавливать его в док и работать в приватной, больше никому недоступной среде. С той оговоркой, что родную 1,2 кг док-станцию, оснащённую специальным разъёмом, придётся тоже носить с собой. В отличие от известных мини-ПК в формате флэшки, Kangaroo Mini нельзя подключить через стандартный порт к оборудованию сторонних производителей. Таким образом, все плюсы повышенной портативности «съедаются». Остаются преимущества безопасности.

Да, действительно, сменные «мозги» это изящный способ аппаратно разделить профессиональную и домашнюю сферы деятельности, сохранив максимум общей периферии. Однако, во-первых, для роли домашнего медиа-компьютера, возможности Kangaroo Notebook слабоваты, а во-вторых при таком сценарии использования домочадцам с процессорными модулями придётся стоять в очереди к док-станции, одной на двоих.

При возникновении достаточно экзотической потребности в абсолютной приватности, её намного проще обеспечить, заведя лэптоп исключительно для личного пользования. При сопоставимых характеристиках он может обойтись вдвое дешевле $300 Kangaroo Notebook.

Впрочем есть у нового решения Kangaroo одна привлекательная сторона. Принцип модульности открывает возможность выполнять относительно дешёвый апгрейд оборудования по частям, например, приобретать более мощные процессоры с увеличенным объёмом памяти или только док-станции с дисплеями более высокого разрешения.

Эта возможность, к сожалению, остаётся чисто умозрительной. Kangaroo пока не озвучила никаких планов выпуска усовершенствованных модулей для Kangaroo Notebook. В этом смысле показательно, что владельцы недорогих Kangaroo Mobile Desktop до сих пор не могут купить совместимый с ними новый модуль Pro Dock – он продаётся исключительно в комплекте с собственным десктопом.

Подводя итог, можно с большой долей вероятности прогнозировать, что в при неизменной маркетинговой политике производителя, выходящий через месяц в продажу Kangaroo Notebook, не станет детонатором модульной революции, но, вслед за Ara, пополнит длинный список канувших в Лету более или менее завершенных проектов модульных компьютерных устройств.

Китайская Tencent, которая имеет доли в таких чат-клиентах как WeChat или индийский Hike, стала лидером по рыночной стоимости среди азиатских компаний. До последнего времени она шла «ноздря в ноздрю» с Samsung и China Mobile, но агрессивное расширение и ряд хороших стратегических ходов удачно совпали с неурядицами у соперников.

Как отмечает Fortune, массовый отзыв флагманского смартфона Note 7 негативно сказался на котировках Samsung, тогда как акции Tencent за понедельник в Гонконге выросли на 3,8%. Этот скачок позволил Tencent с минимальным отрывом обойти China Mobile и с капитализацией 255 млрд долл. оказаться в первой десятке крупнейших мировых публичных корпораций, таких как Apple, Alphabet, Microsoft, Amazon и Facebook. Гигант китайской электронной коммерции, Alibaba, незначительно отстаёт, его нынешняя стоимость оценивается приблизительно в 250 млрд долл.

Успех Tencent, биржевая цена которой в этом году выросла более, чем на 40%, аналитики объясняют наблюдаемым сейчас в Китае подъёмом потребительских расходов.

Tencent больше всего известна своими игровыми решениями, социальными сетями QQ и WeChat и бизнесом онлайновой рекламы. Компания развивает сервисы платежей и облачного хранения. Последние пару лет она также стала ведущим игроком в сфере венчурного финансирования.

В прошлую пятницу, HDMI Licensing анонсировала новый стандарт HDMI Alt Mode, который позволит HDMI-совместимым устройствам использовать порт USB Type-C для подключения к HDMI-дисплеям и напрямую передавать HDMI-сигналы по простому кабелю без применения адаптеров. Ранее это уже было реализовано для конкурирующего с HDMI интерфейса цифровых мониторов, DisplayPort (DisplayPort Alt Mode).

Новый стандарт свяжет два наиболее популярных кабельных протокола – малоразмерный универсальный USB Type-C, широко применяемый в смартфонах, планшетах и ПК, и ведущий дисплейный интерфейс HDMI.

Только в текущем году предполагается продать до 290 млн продуктов с HDMI, включая проекторы, компьютерные мониторы и 100% плоских телевизоров. Президент HDMI Licensing, Роб Тобиас (Rob Tobias) отметил, что глобальная инсталлированная база устройств-источников HDMI составляет около 6 млрд устройств, и новая спецификация значительно увеличит их количество, что приведёт к росту спроса на совместимые дисплеи.

HDMI Alt Mode сможет поддерживать полный ассортимент свойств HDMI 1.4b включая: разрешение до 4К; окружающий звук (Surround sound); Audio Return Channel (ARC), 3D-видео (4K и HD); Ethernet через HDMI (HEC); протокол Consumer Electronic Control (CEC), автоматически переключающий дисплей на нужное устройство ввода; цифровую защиту от копирования (HDCP 1.4 и 2.2). Решение о том, какие из возможностей HDMI поддерживать в конкретных продуктах с разъёмами USB Type-C оставляется на усмотрение их производителей.

По прогнозам HDMI Licensing, первые продукты с поддержкой HDMI Alt Mode можно будет увидеть уже в январе на CES 2017, их поставки стартуют с начала 2017 г.