В статье о румбах я как-то писал, что ИИ-стартапы из США и Европы находят дешевых сотрудников из Венесуэлы, Филиппин и стран Африки, чтобы те кликали по картинкам и тренировали ИИ для машин. Это так называемые «плантации XXI века»: люди из самых бедных стран превратились в выгодную рабочую силу, которая выполняет аннотацию картинок за несколько центов в час.

Об этом редко кто говорит, но все топовые «высокотехнологичные» стартапы используют такой рабский труд, в основном через посредников вроде Scale AI, Appen, Spare 5 и Hive Micro. ChatGPT тоже обучали дешевые сотрудники, многие из которых едва умели читать. Особенно популярен этот низкооплачиваемый труд в сфере лидаров и в разработке беспилотных авто. Вся индустрия «аннотации данных» сейчас оценивается в несколько десятков миллиардов долларов; один только Scale AI стоит около $7,3 миллиарда.

Так вот, теперь у этих работников появились конкуренты. Возможно, более этически правильные (хотя это вам решать). В Финляндии не захотели нанимать случайных людей из Венесуэлы и Африки, и придумали вместо этого создавать стартапы непосредственно в своих тюрьмах.

В комментариях к моей статье о вычислительной сложности игр и в личных беседах проявился явный интерес к поведенческим играм антагонистической природы, однако тут не всё так просто. Такие игры несут значительную вероятностную нагрузку и простые подходы к сложности неприменимы (прошу прощения за каламбур). Тем не менее многие игры такого характера также не раз становились предметом исследований, в результате которых были разработаны математические модели этих игр.

В сегодняшней статье речь пойдёт об игре, о которой я, к своему стыду, узнал всего лет пятнадцать назад, хотя она появилась ещё в 1986 году и стала достаточно популярной уже в середине 90-х. Сегодня найти человека, который ничего не знал бы об этой игре, практически невозможно. Я говорю о «Мафии».

«Мафия» — клубная командная психологическая пошаговая ролевая игра, созданная в 1986 году студентом МГУ Дмитрием Давыдовым, базируется на культурно-исторической теории советского психолога Л. С. Выготского. В Википедии достаточно подробно описана сама игра и её варианты, но существуют и классические правила.

В общем, различные варианты игры похожи, и все участники разделены на две конкурирующие фракции: красная команда — «мирные жители», чёрная команда — «мафия». Цель игры состоит в том, чтобы уничтожить группу противника. Игра состоит из двух последовательных фаз (дневной и ночной) и определённого набора действий. Члены мафии обладают определёнными фичами (знают друг друга, убивают ночью), тогда как «мирных жителей» больше. Оказывается, что относительно небольшое количество членов «мафии», т. е. пропорциональное квадратному корню из общего числа игроков, даёт равные шансы на выигрыш для обеих групп. Кроме того, игра сильно зависит от чётности общего числа игроков.

Воздушное такси – футуристическая идея или неизбежная повседневность следующего десятилетия? Способная решить проблему городского трафика и выбросов CO2 в атмосферу концепция не уходит из инфополя с 2017 года. Но так ли нова идея аэротакси и есть ли у неё шанс на будущее? Рассказываем об особенностях воздушного такси и препятствиях, которые необходимо преодолеть, чтобы путешествия по городу стали быстрыми и безопасными. 

Фреймворк Gtk пользуется достаточно большой популярностью среди разработчиков приложений. И вполне очевидно, что для популярного фреймворка должны существовать удобные и надежные инструменты разработки. Так и есть.

В этой статье хотелось бы рассказать о некоторых инструментах, которые я использую для создания приложений на Gtk. Рассматривать мы их будем на примере приложения Zodiac.

Всё вокруг нас пронизано электромагнитными полями. Например, они возникают при включении утюга, фена или холодильника из-за протекания тока в проводах. А чтобы эти приборы могли в принципе работать, требуется электроэнергия: она вырабатывается на электростанции при помощи генератора. Даже эту статью вы не смогли бы сейчас прочитать, если бы человечество не использовало электромагнетизм — одно из четырех фундаментальных взаимодействий в природе.

Все благодаря плеяде великих ученых, которые изучали это явление 200 с лишним лет назад. Один из них — Андре-Мари Ампер. Посмотрим на его жизнь, фундаментальные открытия и наследие. Спойлер: прямо по заветам Хокинга в статье не будет формул. 

Волоконно-оптический усилитель, легированный эрбием (Erbium Doped Fiber Amplifier — EDFA), появился в 1986 году и навсегда изменил наш мир. Сигналы по оптоволоконным кабелям теперь можно передавать на тысячи километров без электронных повторителей, а также разделять их на отдельные полосы разной длины волны, применяя плотное мультиплексирование DWDM (Dense Wavelength Division Multiplexing). 

Это увеличило пропускную способность на несколько порядков, а суммарная протяженность кабелей, уложенных под водой, на 2023 год составляет около 1,4 млн км. 

Посмотрим на историю изобретения EDFA, его принцип действия и роль в развитии интернета.

Примечание: статья предназначена для широкого круга читателей. Объяснять будем максимально упрощенно, посему специалистам по ВОЛС просьба несильно ругаться в комментариях ?

Квантовые алгоритмы могут находить выход из лабиринтов экспоненциально быстрее, чем классические, за счет забывания путей, по которым они шли. Новый результат предполагает, что компромисс может быть неизбежен.  

Представьте, что вы посещаете лабиринт с друзьями. Вы вышли из выхода вскоре после входа и ждёте несколько часов, прежде чем появятся ваши друзья. Естественно, они спрашивают о пути, по которому вы шли — вы ведь можете проследить свои шаги и показать им путь, верно?

Неверно в мире, где правят странные законы квантовой физики. Двадцать лет назад исследователи квантовых вычислений разработали алгоритм, который использовал эти законы для прохождения опредёленного вида математического лабиринта намного быстрее, чем любой алгоритм, работающий на обычном классическом компьютере. Но за это ускорение приходится платить: быстрый квантовый алгоритм находит выход, но понятия не имеет, как он туда попал.

Исследователи давно задавались вопросом, неизбежен ли этот компромисс. Неужели невозможно быстро найти выход, не забыв дорогу?

OpenStack — широко распространенная облачная платформа. На ее базе построены десятки, а то и сотни проектов: приватных и публичных. Ее многочисленные модули позволяют достаточно просто наращивать функциональность конечного решения: от понятных DBaaS (Database as a Service) до специфичных AXaaS (Acceleration as a Service).

По мере развития CLO возникла необходимость доработки платформы под собственные нужды. В процессе написания патчей мне сильно не хватало понимания архитектурных принципов OpenStack. Часть информации я смог найти в документации, часть мне приходилось вытаскивать из исходников, поэтому я решил систематизировать знания и поделиться с сообществом.

В цикле статей мы рассмотрим основные компоненты OpenStack, механизмы их взаимодействия и как именно разработчиками был реализован основной функционал. Статья будет интересна инженерам, разработчикам облачных сервисов и всем тем, кто хотел заглянуть под капот, но стеснялся.

А так как Nova (он же Compute) является едва ли не основным сервисом, который эксплуатируют все остальные, с него и начнем.

За последние десять лет масса технологий, имеющих хоть какое-либо отношение к информационным, претерпела массу изменений. Более того, многие сферы жизни, изначально не имеющие к IT никакого отношения, также преобразились до неузнаваемости и приобрели некий IT-шный бэкграунд. Немаловажную роль в этих процессах информатизации сыграла концепция Интернета вещей (IoT). С самого появления этой концепции было понятно, что она серьёзно повлияет на все сферы деятельности человека, экономические и социальные процессы, а спустя несколько лет после её появления технология оказалась на карандаше Национального разведывательного совета США и была занесена в список «подрывных инноваций».

По мере развития технологии IoT, ставшей устойчивой тенденцией на протяжении последних десяти лет, она наполнялась технологическим содержанием и практическими стандартами. При этом до некоторого времени комплексная информационная безопасность этой технологии вообще никого не интересовала. Если внедрялись какие-то меры безопасности, то по крайне остаточному принципу. Учитывая, что изначально никто никаких специальных стандартов для устройств IoT не разрабатывал, в основном использовали то, что было. Понятно, что «взрослые» варианты стандартов подходят для IoT не в полной мере. Требуются технологии, обладающие высокой производительностью в ограниченных средах. Устройства IoT связаны достаточно жёсткими ограничениями по питанию, памяти и вычислительным ресурсам.

Если добавить к этому ненадёжные каналы связи, каналы с потерями, сильно ограниченные полосы пропускания и крайне динамичную сетевую топологию, то становится совсем кисло.

С 2019 года Boeing испытывает худший кризис в истории компании. Новые самолёты 737 MAX должны были принести небывалый коммерческий успех, но создали невероятную головную боль для авиастроительного гиганта после двух катастроф в Эфиопии и Индонезии. Разбираемся, как менялись, почему падали и насколько безопасны Boeing 737, а также отвечаем на вопрос — почему всё не так с линейкой MAX.

Когда речь заходит о космосе, многих волнуют вопросы про ракетные двигатели, конструкцию корпуса, траекторию полета к отдаленным планетам и все в таком духе. Но мало кто думает о такой банальной штуке, как еда — ведь космонавты проводят вне нашей планеты не один день.

Например, в 1995 году российский врач-космонавт Валерий Поляков установил мировой рекорд: он пробыл в космосе 437 дней и 18 часов, находясь на орбитальной станции «Мир». Чем же он там питался? А Юрий Гагарин успел что-то перехватить, пока 108 минут летел вокруг Земли? И вообще, что сейчас едят космонавты разных стран на орбите той же МКС? Давайте разбираться.

Для Python существует более 137 тысяч библиотек с открытым исходным кодом, автоматизирующих работу в разных областях — от отдельных рутинных рабочих процессов в компаниях до создания сложных многофункциональных приложений. Одна из самых популярных областей применения «змеиного языка» — наука о данных, а также задачи, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением.

В этой обширной «шпаргалке» для начинающих AI/ML специалистов мы собрали опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Этот список с кратким описанием функций каждого инструмента будет полезен всем, кто постоянно работает с «Питоном» и ищет эффективные инструменты для решения возникающих задач.

Несмотря на то, что исследования в области постквантовой криптографии с каждым днём набирают обороты, практическое приложение полученных результатов очень лениво внедряется в реальные продукты. Во многом это связано с небезосновательными опасениями по поводу своевременности и практичности этого. Многие специалисты считают этот процесс преждевременным. Однако учёные настойчиво разрабатывают различные постквантовые приложения. Как знатный параноик и перестраховщик, я, скорее, нахожусь на стороне вторых, поскольку отчётливо представляю себе тот день, когда произойдёт технологический прорыв и в то же мгновение большинство криптографических схем прикажут долго жить, накрывшись респектабельным медным тазиком реализаций алгоритма Шора. Массовой истерии не избежать, например, как сейчас с генеративным ИИ. В отличие от тех же проблем с внезапно слишком умным ИИ, практическое приложение которого ещё не до конца осознано и варится в котле общественных мнений с явными попытками ограничения неконтролируемого развития, со скачком в квантовых вычислениях подобный номер вряд ли пройдёт. Всё, что может быть взломано, будет взломано, и мир погрузится в хаос...

Возможно, всё не так страшно, но бережёного бог бережёт, поэтому чем раньше начнут внедряться постквантовые системы, тем вероятнее шанс избежать неприятных последствий этого технологического рывка. Сегодня существует несколько подходов к реализации такой защиты. Хотя, пожалуй, самый реалистичный в ближайшем будущем подход будет основываться на криптографии на основе хэшей. Примером такой системы является схема с открытым ключом в виде хэш-дерева Меркла, разработанная ещё в 1979 году и основанная на идеях Лэмпорта и Диффи.

Эта статья посвящена Zabbix-мониторингу устройств IoT простой метеостанции, подключенных через порт GPIO к микрокомпьютеру отечественной сборки Repka Pi 3 производства НПО Рэйнбовсофт (Rainbowsoft). Здесь будут представлены скрипты мониторинга, измеряющие температуру, давление, влажность, освещенность, а также контролирующие наличие воды (затопление).

Метеостанция оборудована контроллером BME280, измерителем освещенности BH1750, а также сенсором наличия воды YL-38. Результаты измерений периодически отправляются в Zabbix с помощью агента zabbix-agent2 и шаблона, работающего в активном режиме.

Помимо этого, в статье будет описан скрипт Python, который можно запускать периодически через crontab. Этот скрипт выводит результаты измерений на OLED-монитор SSD1306. На время проведения измерений зажигается светодиод, подключенный к GPIO.

Мониторинг самого микрокомпьютера был описан ранее в статье Zabbix-мониторинг российского микрокомпьютера Repka Pi.

В предыдущей статье мы рассмотрели сложность некоторых игр и головоломок. Данная тема вызвала некоторый интерес, вот и продолжение. В комментариях некоторые читатели высказали свои пожелания, которые я постарался учесть.

В первой статье и правда по справедливому замечанию avsmal «не хватает каких-то более строгих и конкретных утверждений», но не стоит забывать, что любой даже самый нудный материал нужно стараться подать интересно. В прошлый раз я пожертвовал структурой и конкретностью в пользу читабельности и привлечения интереса к теме. Сильно «душные» статьи заходят с большим скрипом и больше отпугивают читателя.

Прежде всего, нужно отметить, что теория вычислительной сложности анализирует сложность различных алгоритмических задач, а теория вычислимости — какие проблемы могут быть решены с помощью алгоритмов. Теория сложности рассматривает проблемы, которые в принципе могут быть решены алгоритмически, и пытается установить экстремумы ресурсов, необходимых для их решения. Это важно, потому что некоторые проблемы в принципе могут быть решаемы, но требовать неосуществимого количества ресурсов.

В этой статье продолжим тему решения криптографических задач с ресурса MysteryTwister. И сегодня на очереди любопытный шифр, далёким предком которого является квадрат Полибия. Мы познакомимся с трёхраздельным шифром Феликса Деластеля. Что интересно информации об этом энтузиасте  криптографии очень мало в английском и французском сегментах сети (Деластель — француз), а в русскоязычном о нём почти нет совсем, хотя наверняка человеком он был очень неординарным. Почему я так решил? Да потому, что Феликс Деластель по роду профессиональной деятельности не имел к криптографии совершенно никакого отношения, поскольку всю жизнь проработал в порту Сен-Мало и криптографией занимался факультативно. Тогда как ранее и позже криптография была уделом учёных, профессиональных военных и дипломатов. Биографических данных о нём очень мало, но одно известно точно: на рубеже XIX и XX веков Деластель написал книгу "Traite Elementaire de Cryptographie" (Базовый трактат по криптографии), в которой он описывал системы шифрования, которые создал.

Цифровые помощники с искусственным интеллектом и машинным обучением проникли практически в каждую область нашей жизни. Что бы мы не делали — просматривали поток новых писем в электронной почте, выбирали лучший маршрут для объезда пробок или искали новый интересный сериал, ИИ придет на помощь, чтобы облегчить задачу. 

Те, кто следит за новыми возможностями, которые дает нам внедрение умных машин, и знает как их использовать, могут получить немало преимуществ, как в профессиональной области, так и в плане улучшения общего качества жизни. В этой статье мы собрали наиболее яркие примеры того, как ИИ и ML технологии меняют или изменят в ближайшее время окружающую нас действительность.