Speed Dial 2

Социальные запреты не работают – сколько не повышай штрафы, а все равно на дорогах куча пьяных водителей. Прекратить это можно было бы давно – технические решения существуют уже десятилетия. Но у автопроизводителей идея встроить алкотестер в автомобиль появилась только сейчас. Первые автомобили, которые будут следить за трезвостью водителя, могут появиться уже в следующем году. Система предварительно называется Driver Alcohol Detection System for Safety (DADSS).

Девайсы, блокирующие старт автомобиля пьяным водителем, уже много лет не являются новостью. В США, они, например, являются обязательными для тех, кого поймали на пьяном вождении. Отличие от недавней инициативы автопроизводителей лишь в том, что подобное оборудование может стать стандартным для всех машин, как сегодня стали подушки безопасности.

Аппаратура автомобиля будет измерять уровень алкоголя в крови двумя способами. Первый будет собирать информацию из выдыхаемого водителем воздуха. Второй будет получать данные при касании водителем специального оптического сенсора, например, на кнопке запуска авто.

Существует опасность, что водители могут взбунтоваться против новой системы. Например, так произошло, когда в 1970-х ввели систему, которая блокировала запуск авто без застегнутого ремня безопасности. Недовольство оказалось таким сильным, что в США систему запретили на самом высоком уровне – Конгресс издал соответствующее распоряжение. Его отменили всего несколько лет назад.

Разработчики надеются, что со встроенным алкотестером такого сильного сопротивления пользователей удастся избежать благодаря его почти мгновенному срабатыванию и высокой надежности показаний. Впрочем, совсем избежать сопротивления может не получиться, ведь в 1990-х годах люди были недовольны установкой подушек безопасности автомобиля.

Участие в разработке Driver Alcohol Detection System for Safety (DADSS) принимают 17 автопроизводителей. Они уже потратили на эту систему $65 млн. Вендоры рассчитывают, что такое решение будет спасать около 10 тысяч жизней ежегодно.

Microsoft меняет стандартный способ работы с USB-накопителями. Начиная с версии Windows 10 1809 и новее можно будет не думая отсоединять флешки и диски опасным способом – без выполнения ритуала с безопасным отключением. Последний является обычным требованием с момента появления носителей USB.

До недавнего времени в Windows 10 стандартная политика работы с накопителями USB работала по принципу наилучшей производительности. Однако теперь Microsoft делает стандартную политику быстрого отключения.

Опция лучшей производительности использует принцип отложенной записи. За ним ОС записывает данные в кэш, что для пользователя выглядит так, будто копирование файлов закончилось быстрее. Юзер может продолжить работу в обычном режиме, но ОС продолжит в фоне записывать данные на диск. При отсоединении накопителя, в котором происходит такой фоновый процесс, можно повредить записанные на нем данные.

Благодаря переходу на политику быстрого отключения, рассказывают в Microsoft, уже не нужно искать в системном трее рядом с часами иконку USB, нажимать на нее и выбирать опцию «Извлечь накопитель». Можно просто отсоединить девайс от компьютера или ноутбука.

Опция лучшей производительности останется, и ее можно включить самостоятельно. Для этого нужно в Проводнике нажать правой кнопкой мыши на внешний USB-накопитель и выбрать пункт «Свойства». Перейдите на вкладку «Оборудование», укажите диск и снова нажмите «Свойства». На вкладке «Общие» нажмите «Изменить параметры», перейдите в раздел «Политика» и выберите «Быстрое отсоединение» или «Оптимальная производительность».

Существует популярное мнение, что длительное время пользоваться гаджетами вредно, особенно плохо смотреть в смартфон перед сном. Однако данные от более 17 тысяч подростков не показывают сильной связи между длительностью использования девайсов и психическим здоровьем.

«Используя лучшие практики статистических и методологических техник, мы нашли мало доказательств существенного негативного влияния проведенного перед экраном времени и самочувствия подростка, – говорит исследователь Института интернета Оксфорда Эми Орбен. – Психологические науки могут быть мощным инструментом, но они часто не дают публике качественных, прозрачных и объективных исследований».

Оказалось, что негативных последствий длительного использования гаджетов нет ни в какой день, включая выходные. Также неважно, сколько времени перед сном – 2 часа, 1 час, 30 минут – подростки пользовались своим девайсом.

Большинство подобных исследований опираются на опрос, который является ненадежным источником информации. Лишь около трети респондентов могут правильно ответить на вопрос, сколько времени они проводят перед экраном. Поэтому исследователи из Оксфорда использовали также и другие каналы информации. Также они опросили опекунов и родителей подростков. Последним шагом ученые публично зарегистрировали свое исследование, открыв методологию и другие аспекты. Это позволяет избежать споров в дальнейшем.

Сегодняшний искусственный интеллект – это система, которая работает на основе статистики, и такой подход не похож на работу биологического искусственного интеллекта. Исследователи IBM Дмитрий Кротов и Джон Хопфилд создали алгоритмы, по которым компьютеры могут работать так же свободно, как человеческий мозг. С этим подходом машины смогут учиться без учителя, которого требуют современные технологии машинного обучения.

«Если мы говорим о реальной нейробиологии, есть много важных деталей ее функционирования: сложные биофизические механизмы динамической нейропередачи в синаптических соединениях, существование более одного типа клеток, детали пиковых активностей этих клеток и тому подобное, – рассказал Кротов в интервью изданию The Next Web. – В нашей работе мы игнорируем большинство этих деталей. Вместо этого мы используем один известный в биологических нейросетях принцип: идею локальности. Нейроны взаимодействуют друг с другом лишь в парах».

Ученые говорят, что их модель не является копированием реальной биологии, а больше похожа на удаленную математическую абстракцию с ключевой концепцией – локальностью.

Современные методы глубокого машинного обучения часто опираются на технику под названием «обратная передача», которая позволяет натренировать нейросеть достигать желаемых результатов. При этом часто нейросетям заранее сообщается, какие задачи они должны выполнять.

Это не работает в человеческом мозге, поскольку такой метод опирается на нелокальные данные. Мозг, например, может без какой-либо формальной тренировки обрабатывать изображения, включая даже те, что никогда не видел.

Ученые убеждены, что за подобными алгоритмами кроется будущее в развитии искусственного интеллекта. Пока что разработка является больше доказательством работоспособности нового подхода, и лишь время покажет его эффективность в реальных задачах.