Эра дерьма
Когда я был подростком, на YouTube нельзя было выкладывать систематически ролики низкого качества и при этом иметь популярность, благодаря им. Все бывшие тогда самыми популярными блогеры производили контент максимально качественно, так как ыбла конкуренция.
Раньше новые фильмы бывали экспериментами. Они и сейчас бывают, вот только бывшие эксперименты превращаются в экскременты сейчас:
1)Старый Джуманджи был ламповой и несколько наивной приключенческой комедией - мелодрамой. Новый куда более "молодёжный", но до уютной атмосферы оригинала ему как до Луны на самокате.
2)Сэм Рэйми снял "Паука", который был куда наивнее нынешних фильмов Марвел, но он был куда как более "человечным" что ли, так как новый, как и всё сейчас, очень красиво выглядит, но безумно куда-то торопиться.
3)Трилогия "Пиратов" была с самого начала экспериментом. Сейчас франшиза стала дойной коровой, из которой уже не знаю, что ещё высосать.
4)Новый "Крюгер", "Хищник", "Хеллбой" - всё быстро, ярко, но безумно убого, в сравнении с тем, чем они были раньше.
Кризис политики Голливуда. Вские "в фильме должен быть негр", остросоциальные темы, локального характера (как у нас любят фильмы про "Вторую Войну", так в США любят про "гонимых чернокожих"). А так же "сверкающие ебальники: кого взять на роль мрачного и антисоциального "Эла" из "Тетради"? - Обычного чернокожего. КОго взять на роль весьма рослой Кусанаги? - Маленькую и хрупкую Йохансен. Кого взять на роль атлетичной гимнастки Харли Квин и сурового и циничного Дэдхоша? - Балагура Смита и худенькую Робби.
И в играх не лучше. Десять оттенков Каладьюти и Батлафилда. Пять аддонов фарма для WoW. Совершенно невероятные инди проекты от независимых студий, которые выходят миллионами ежегодно и многие похожи один на другой. Переориентация проектов с соло-игр, на рынок сессионок.
Вся продукция стала быстрой, яркой, доступной, не забирающей много времени и не готов рисковать и экспериментировать. Отличные проекты всё ещё есть, но если раньше они выступали мерилом качества, то теперь они скорее немногочисленные отщепенцы в стане кислых конфет от всех сфер производства - теперь количество важнее качества.
И это везде. Если раньше я просто видел, что ширпотреб популярен, то теперь я вижу, что он стал самоцелью. Сделай говно - яркое, сочное, абсолютно третичное и неоригинальное, но точно выверенное, чтобы понравиться "массам", чтобы они из себя не представляли. И даже те, кто раньше делал иначе, теперь ориентируются на "рынок" - они тоже поняли, что надо делать "говно". Ибо "качество" это уже не то, что хочет получить покупатель.
И это всё печально. Я боюсь, что скоро не смогу смотреть хорошие фильмы, так как взять "сверкающее ебало" важнее, чем сделать фильм, где персонажи будут соответствовать своим типажам. Я буду играть в сессионные игры и смотреть сериалы, где играют одни негры и пара "белых", при этом сюжеты будут разными, но атмосфера их будет очень схожа, как и приёмы выразительности. И ютуб скоро станет предлагать мне только челленджи и "реакции" (я блять даже не думал, что "видео, на котором человек смотреть видео, которое могу посмотреть я сам, станет вещью), да конкретно у нас ещё интервью. А в кино в России будет или чернуха, или патриотическое кино от минкульта, или говнокомедии. А все игры под своё крыло возьмёт Маил.сру.
И это печально.
Тренды в разработке систем ИИ.
Пять наиболее интересных и важных трендов в разработке AI, составленных аналитической платформой CB Insights на основе данных за 2016-2017 годы.
Во всех сферах объем сделок, связанных с ИИ, вырос за последние 5 лет
1. Китай наступает США на пятки
Китай уверенно и очень агрессивно выполняет свой план по захвату ИИ-рынка. В прошлом году китайский венчурный рынок впервые превзошел американский: половина всех инвестиций в AI-стартапы в 2017 году были сделаны именно китайскими компаниями.
Несомненно, США по-прежнему доминируют по количеству ИИ-проектов в мире, но они постепенно теряют свою мировую долю сделок.
В Китае основное внимание уделяют двум разработкам: технологии распознавания лиц и AI-чипам.
Лидеров на китайском рынке систем распознавания лиц сейчас трое – это два «единорога» Megvii и SenseTime, и новый стартап CloudWalk, который получил от государства грант в размере $301 млн.
В 2017 году 55 городов в Китае стали объектами наблюдения «большого брата». Камеры следят за людьми и событиями, а сделанные снимки обрабатываются в госучреждениях. В конечном итоге это должно привести к созданию системы социального кредитования – своеобразной метрики для оценки граждан.
Стартап Megvii уже получил доступ к данным о гражданах Китая, а также поддержку страховой компании Sunshine Insurance Group, Российско-Китайского Инвестиционного Фонда и корпоративных гигантов Foxconn и Ant Financial. Последние присоединились к проекту «Городской мозг» в Ханчжоу и используют AI для анализа данных с камер.
Помимо государственных проектов, Ant Financial использует систему распознавания лиц для коммерческих целей – к примеру, они внедрили разработку в систему платежей розничных магазинов, принадлежащих Alibaba.
Что касается AI-чипов, сейчас китайские разработчики работают над устройством, которое в 20 раз превзойдет показатели и энергоэффективность графических процессоров NVIDIA. В ближайшие три года китайская компания Cambricon будет заниматься разработкой чипов специально для глубокого обучения.
Китай лоялен в вопросах инвестирования – его главные технологические гиганты Baidu и JD инвестируют как в китайские AI-стартапы, так и в зарубежные. Так, недавно Baidu и JD финансировали стартап по машинному обучению ZestFinance, а Tencent поддержали проект NYEN, который работает на базе Oben. В то же время, некоторые стартапы, такие как WuXi NextCODE и Pony.ai, работают как с Китаем, так и с США. Это еще больше размывает конкурентные границы.
2. Автоматизация работы «белых воротничков»
Юристы, финансисты, трейдеры и другие представители высокооплачиваемых профессий все чаще будут сталкиваться с ИИ.
К примеру, он будет полезен в юридической работе. Инструменты обработки естественного языка (Natural Language Processing) способны анализировать тысячи юридических документов за несколько минут.
Программисты тоже не защищены от вмешательства ИИ в их деятельность. Многие начинающие IT-стартапы сейчас сфокусированы на тестировании, отладке и базовой разработке интерфейсов на основе AI. Так, в прошлом году один из лучших посевных раундов финансирования прошел у британского стартапа DiffBlue, который разрабатывает ИИ для автоматизации традиционных задач кодирования и перевода кода с одного языка программирования на другой.
А вот здравоохранение и образование считаются наименее подверженными автоматизации. Исследователи утверждают, что это связано с динамичностью и разнородностью задач, решаемых в данных сферах. Слабый искусственный интеллект пока на такое не способен.
Примеры уже существующих предложений для автоматизации работы «белых воротничков»
3. Компании платят AI-разработчикам в шесть раз больше, чем другим специалистам
На фоне технологической гонки война за таланты становится более ожесточенной – особенно учитывая тот факт, что спрос на AI-разработчиков превышает их количество. Лучшие специалисты отрасли теперь могут зарабатывать миллионы долларов. В том числе благодаря Китаю.
Зарплата старшего научного сотрудника по изучению ИИ в Китае составляет $567-624 тыс. в год, в то время как эксперты по ML в других странах зарабатывают $315-410 тыс. за тот же промежуток времени.Согласно недавнему докладу Tencent, оценочное количество трудоустроенных специалистов по искусственному интеллекту в Китае составляет 300 000 человек. Но этого все равно мало – компаниям, возможно, потребуется миллион или даже больше специалистов по ИИ.
Американский рынок найма тоже не пустует. На Glassdoor – американском сайте для анонимного просмотра вакансий и резюме – в разделе «искусственный интеллект» находится более 32 000 позиций, причем иногда на них встречаются зарплаты с шестизначными цифрами.
Deepmind Technologies в своем финансовом отчете за 2016 год сообщили, что их расходы на персонал составили 104,8 млн фунтов. Судя по профилям сотрудников компании в LinkedIn можно полагать, что в Deepmind Technologies работает 415 сотрудников. Учитывая то, что это весь размер трат на команды – можно предположить, что средняя заработная плата сотрудника Deepmind Technologies составляет около $350 тыс. в год.
4. Хайп вокруг машинного обучения скоро умрет
Пик популярности машинного обучения пришелся на 2017 год. Тогда только в инкубаторах находилось более 300 AI-стартапов – втрое больше, чем в 2016-м. С 2016 года более 1 100 новых компаний провели первые раунды финансирования – и это больше половины AI-стартапов, выходивших на этапы инвестирования за все предыдущие годы.
Сейчас машинное обучение, безусловно, популярно – но хайп вокруг него скоро умрет.
Огромный выбор заставит инвесторов придирчивей относиться к ИИ-стартапам. По словам Фрэнка Чена из венчурного фонда Andreessen Horowitz, «через несколько лет ни один из инвесторов не будет искать АИ-стартапы». Уже сейчас лучшие инвесторы тщательно их оценивают. К примеру, перед тем, как поддержать диагностический стартап Freenome, инвесторы Andreessen Horowitz отправили им 5 немаркированных пробирок с кровью. Так они хотели удостовериться в том, что компания эффективно использует свои алгоритмы для анализа образцов. К слову, проверку компания прошла.
5. DIY AI
Предыдущие тренды – нехватка кадров, внедрение новых разработок и повышение требований к стартапам – спровоцировали появление новых образовательных платформ.
Благодаря библиотекам программного обеспечения с открытым исходным кодом, сотням API и SDK и kit-ам от Amazon и Google обучиться данной специальности намного легче, чем когда-либо прежде.
К примеру, Google запустила открытый проект по изучению искусственного интеллекта под названием AIY – Artificial Intelligence Yourself. Курсы могут пройти специалисты любого возраста и уровня знаний. Amazon поощряет разработчиков развиваться самостоятельно – компания предлагает $ 7 500 победителям первого хакатона DeepLens по разработке проектов на базе машинного обучения.
Материалы статьи https://habr.com/company/smileexpo/blog/427005/
Поиграем в бизнесменов?
Одна вакансия, два кандидата. Сможете выбрать лучшего? И так пять раз.