Когда речь заходит о насилии в среде подростков, ханжи любят всё валить на компьютерные игры. Мол, доступность насилия в виртуальном мире приучает пользоваться им и в реальном. А недавно зависимость от компьютерных игр и Интернета включили в список заболеваний по МКБ-11. В правильном ли направлении движется психиатрия? Стоит ли запрещать игры в обществе будущего на радость бабушкам у подъезда? Об этом — в новой статье Ольги Зарецкой.

Сегодня рассуждения о вреде компьютерных онлайн игр (как и о вреде интернета в целом) – примерно то же самое, что рассуждения о вреде электричества в 1910-х, или о вреде телевидения в 1950-х, или о вреде изобретения антибиотиков и т.д. В любое время существуют свои ретрограды, свои противники прогресса. Да и вообще людям свойственно опасаться всего нового, неизвестного и непонятного. Отсюда соответственно возникают различные домыслы, фантазии, мифы и легенды. И если 20 лет назад это еще можно было как-то оправдать недостатком информации, то на сегодняшний день рассуждения, подобные этим, выглядят смешно и нелепо.

Говоришь людям, что в современном подходе к программированию всё уже не так, как раньше — не верят. Однако не только управление памятью, но и циклы отходят в прошлое. И что там циклы — даже условия, оформленные в виде if-then-else, в хорошем коде теперь нечасто встретишь. И перехват ошибок при помощи try-catch.

Разумеется, на это временами возражают не только прошаренные граждане, тридцать лет назад для интереса изучавшие программирование по первой попавшейся книге, но и даже некоторые вроде бы программисты. Которые заодно постоянно порождают код, полный контрпримеров этому самому «отходят в прошлое», поскольку не подозревают, что можно как-то иначе.

И правда, как иначе? Давно ведь сложился стереотип, что программирование — это такая особая элитарная штука для особых людей, умеющих разговаривать с компьютером на компьютерном языке. Где какие-то там регистры, прерывания, двоичное счисление, вот это вот всё.

Крупнейший швейцарский финансовый холдинг UBS при участии компаний IBM и FaceMe работает над созданием цифрового ассистента, который поможет "клонировать" главного экономиста Даниэля Кальта. Ассистент создается на основе искусственного интеллекта. Сейчас проект проходит бета-тестирование.

Подъехали не очень вкусные новости из мира высоких технологий.

Небольшая команда из Google пыталась использовать Искусственный Интеллект для усовершенствования рецепта печенья с кардамоном и шоколадной стружкой. К несчастью, опыт не удался.

Довольно неожиданное и очень интересное интервью: наши друзья из Левого блока пообщались с инди-разработчиками компьютерных игр - PPU512 из Техаса (США). Главная тема - созданная игра Today we riot (сегодня мы бунтуем), сочетающая в себе остроту политической дискуссии, интересный геймплей и фан. Коснулись также и принципов работы и взаимодействия команды PPU512, которые создали равенство и братство в отдельно взятой команде разработчиков. Текст интервью публикуем полностью. Надеемся, вам понравится так же, как и нам. =)

Заметил, что многие граждане крайне превратно представляют себе современные (хотя, на самом деле, они не особо современные — им уже более полувека) алгоритмы шифрования.

В частности, многие думают, будто бы при шифровании с двумя ключами собеседники тайно обмениваются своими закрытыми ключами, а потому можно куда-то там в середину вклиниться, перехватить ключ и всё расшифровывать.

Я вполне допускаю, что вам не довелось ознакомиться в детстве с книгами серии «Занимательная математика» или с интереснейшими произведениями Мартина Гарднера, которыми в советские времена зачитывался каждый второй школьник. Однако вы ведь всё-таки могли бы заглянуть хотя бы в Википедию — она открыта для всех и находится от вас на расстоянии нескольких кликов.

Так вот.

Российские исследователи научили искусственный интеллект предсказывать вероятность смерти по показаниям фитнес-трекера.
Исследователи российской компании Gero в сотрудничестве с группой специалистов по машинному обучению компании «АктивБК» обучили нейросети предсказывать вероятность смерти на основе данных носимого трекера физической активности. Результаты работы опубликованы 26 марта в журнале Scientific Reports.

Накопление огромного количества данных о здоровье людей способствует обучению систем искусственного интеллекта на этих базах и всё более частому применению ИИ в медицинских целях. С помощью искусственного интеллекта уже анализируют томограммы и кардиограммы, ставят диагнозы, определяют стратегии лечения болезней.

Последнее время наблюдается тенденция воспринимать старение как потенциально излечимую болезнь и, соответственно, использовать искусственный интеллект как в поисках значимых маркеров этого процесса, так и способов его замедления, предотвращения и обращения вспять.

С биологической точки зрения, старение — это увеличение с возрастом риска болезней и смерти. Однако биологический возраст людей одного календарного возраста может различаться на десяток лет. Поэтому в профилактике и терапии старения логично ориентироваться не на формальный календарный возраст, а на своевременно диагностированные реальные возрастные изменения.

Один из важных результатов нового исследования — убедительное доказательство того, что возрастные изменения, а следовательно и возрастание риска смерти («ускорение старения»), чётко коррелируют с изменением профиля двигательной активности. Последний же легко фиксируется обычными фитнес-трекерами — носимыми браслетами с акселерометром, способными собирать и передавать данные о движении.

Авторы работы опирались на медицинские данные 10 000 человек, собранные в 2003—2006 годах в ходе национального исследования NHANES в США. В базе данных исследования NHANES содержится информация о том, как люди с разным состоянием здоровья двигались во время непрерывного ношения фитнес-трекера: как часто переходили от движения к покою, сколько шагов делали в единицу времени, какая интенсивность физических нагрузок была для них максимальной.

Натренировав с помощью алгоритмов глубокого обучения на этих данных нейронную сеть, российские учёные получили систему, способную связывать определённые повторяющиеся последовательности движений с данными медицинских историй и показателями анализов и — в результате — определять риск смерти всего лишь по данным с фитнес-трекеров с более высокой точностью, чем это позволяют делать традиционные методы.

На основе полученного алгоритма исследователи создали мобильное приложение Gero Lifespan, бета-версию которого уже можно скачать и установить на iPhone.

Учёные полагают, что разработанный ими алгоритм будет полезен для контроля здоровья и риска смертности и своевременного медицинского вмешательства.

В ответ на опасения корреспондента портала «XX2 ВЕК» по поводу того, не будет ли алгоритм показывать увеличение риска смертности в периоды кратких изменений паттернов движения, связанных, например, с лёгкой простудой, и тем самым способствовать излишней невротизации, руководитель исследования кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией моделирования биологических систем МФТИ и научный директор Gero Пётр Федичев ответил:

«Да, во время простуды ожидаемая продолжительность жизни будет снижаться, но быстро вернётся к прежнему уровню — то же самое происходит, например, с показателями анализов крови. Обращать внимание нужно будет на долговременные тренды».

Также исследователи считают, что компании, занимающиеся страхованием здоровья и жизни и медицинскими страховыми услугами, смогут с помощью разработанного ими метода дистанционно выявлять людей из групп риска и оптимизировать работу с ними. На вопрос журналиста, не означает ли это, что те, у кого риск смерти, по показаниям трекера, окажется достаточно велик, не смогут получить необходимые страховые услуги или будут вынуждены платить за них больше, представитель компании Gero ответил:

«Всё немного сложнее. Дело в том, что люди из высокой группы риска и сегодня платят за страховку больше, просто риск оценивается с помощью анкеты и обследования. В этом смысле мы меняем инструмент, но не меняем состояние человеческой популяции, указываем всё на тех же людей, которых можно выявить и классическими методами, просто сложнее. Зато есть два положительных момента. Во-первых, динамическое наблюдение с помощью неинвазивной технологии позволяет обнаружить риск раньше, а значит, раньше принять меры и в итоге снизить и затраты на лечение, и стоимость страховки для такого человека. Во-вторых, уже сейчас зарубежные компании переходят на модель поощрения людей, ведущих здоровый образ жизни. Привычная модель в страховании негативная — повышающий коэффициент за хронические заболевания, возраст, вредные привычки — а такие инструменты, как наш, облегчают переход к положительному подкреплению, позволяя в динамике отслеживать успехи человека в поддержании здоровья».