Основатель Facebook Марк Цукерберг не стал подводить итоги прошедшего года или десятилетия, а вместо этого поделился в пространном посте своим видением того, какие глобальные изменения произойдут в мире к 2030 году.

Всего он наметил пять крупных аспектов, которые, по его мнению, глобально изменят общество.

На первом месте «смена поколений» — в скором времени, как считает бизнесмен, к власти начнут приходить все больше миллениалов и представителей молодого поколения, что должно позитивно сказаться на многих сферах жизни.

«Новая частная социальная платформа» — это то, во что должны эволюционировать современные социальные сервисы, чтобы люди стали ближе друг к другу, общаясь в небольших замкнутых и закрытых сообществах.

Третье крупное изменение — еще более глубокое внедрение современных технологий в повседневную жизнь и использование их для развития малого бизнеса. В качестве примера он приводит бесплатные Instagram или WhatsApp, задействованные в прямых продажах небольших компаний.

По мнению предпринимателя, VR/AR-устройства должны произвести революцию и если и не вытеснить смартфоны как основных диджитал-компаньонов человека, то точно стать непременным дополнением к ним.

Напоследок Цукерберг предположил, что в течение следующих 10 лет IT-пространство подвергнется новому регулированию как со стороны международных правительственных организаций, так и от представителей индустрии.

«Перед назначением предоперационной химиотерапии проводится биопсия опухоли. На том же материале можно провести анализ трех маркеров метилирования (модификации молекулы ДНК без изменения нуклеотидной последовательности – прим. ТАСС), который даст дополнительную информацию, позволяющую предсказать чувствительность опухоли к химиотерапии», – рассказал один из авторов исследования, заведующий лабораторией Медико-генетического научного центра имени Бочкова (Москва) Владимир Стрельников.

Рак груди сейчас занимает первое место по количеству опухолей среди женщин. Он поражает примерно 2,1 млн женщин каждый год и уносит жизни около 627 тыс. из них. Есть несколько разных подвидов злокачественных опухолей молочной железы, они возникают из-за разных наборов мутаций, а для борьбы с ними нужны разные методы химиотерапии.

Стрельников и его коллеги отмечают, что достаточно часто врачи используют химиотерапию перед операцией. Иногда это помогает уменьшить размеры опухоли и упростить хирургические процедуры. Однако примерно в половине случаев эта терапия не приносит эффекта. Ученые связывают это с тем, что врачи еще не умеют прогнозировать ее эффективность.

От теории к практике

Российские генетики решили эту проблему для одной из самых распространенных форм подобных опухолей – люминального В-подтипа рака груди. Он развивается немного иначе, нежели самый распространенный тип подобных опухолей – люминальный-А. До недавнего времени медики не могли предсказать, как на него будет действовать предоперационная химиотерапия.

Несколько лет назад российские ученые обнаружили, что результат химиотерапии можно достаточно точно предсказать по количеству эпигенетических меток на поверхности нескольких десятков ключевых генов, задействованных в развитии рака. Подобная методика работала достаточно хорошо, но в клинической практике применять ее было почти невозможно из-за большой сложности и высокой стоимости.

Стрельников и его коллеги выяснили, что достаточно точных результатов в диагностие можно достигать, используя всего три гена из открытого ими набора участков ДНК, которые связаны с реакцией опухоли на химиотерапию. Они пришли к такому выводу, проанализировав, как были распределены эпигенетические метки в геномах 25 образцов рака груди.

Сопоставив то, как часто они встречались в разных наборах генов, ученые выделили набор из трех участков ДНК – IRF4, C1QL2 и DPYS. Уровень метилирования в них позволяет очень точно предсказать результат предоперационной химиотерапии. Более того, подобные тесты можно проводить, опираясь только на первые два гена. Точности диагностики при этом достигает 75%.

Сейчас российские ученые планируют провести более широкую проверку этой методики на больших наборах данных, которые есть в ведущих онкологических центрах России и мира. Если их гипотезы подтвердятся, то подобный подход может значительно увеличить эффективность химиотерапии уже в ближайшие годы, заключают авторы статьи.

Для того чтобы понять, способны ли мы предвидеть колебания финансового рынка или поведение группы людей, Брайан Кнутсон и его команда сканировала мозг 30 добровольцев в то время, когда они принимали решение о вложении средств в 36 проектов на Kickstarter. Когда краудфандинговые кампании завершились, выяснилось, что 18 из них набрали достаточную сумму для реализации замысла. При этом каким-то образом участники эксперимента знали это заранее — ученые обнаружили активность в определенной области мозга в тех случаях, когда подопытные размышляли над успешным в будущем проектом.

Помог биологам обнаружить эту нейронную активность алгоритм, который они разработали и протестировали на аналогичных проектах. Он оказался способен предсказывать, какие из кампаний на Kickstarter получат финансирование, с точностью 59,1%. Люди показали чуть худший результат. Их прогноз совпал с реальностью только в 52,9% случаев. Команда Кнутсона была так поражена открытием, что повторила опыт с другими участниками и получила тот же результат, пишет New Scientist.

Точного объяснения этого феномена у ученых нет. Возможно, дело в том, что человек при принятии решения взвешивает разные факторы, и не всегда прислушивается к «мнению» прилежащего ядра — группы нейронов мозга, которая и отвечает за предсказания, когда размышляет о финансировании проекта и о том, поддержат ли его другие люди. Поскольку активность этой области мозга происходит в самом начале процесса принятия решения, она не выходит на поверхность сознания и не всегда становится определяющей. Однако в среднем люди скорее склонны к ней прислушиваться.

Законодатели нередко прибегают к социологическим исследованиям в попытке предсказать, как определенные меры повлияют на состояние общества — например, на уровень безработицы или преступности. В последнее время все чаще ученые полагаются на методы машинного обучения, основанные на анализе больших объемов данных. Такие алгоритмы уже прогнозируют вероятность совершения арестованным повторного преступления или риск домашнего насилия, которому подвергается ребенок. Считается, что машина даст более точный результат.

Однако исследование трех социологов из Принстонского университета заставляет усомниться в этом. Они попросили несколько сот специалистов спрогнозировать будущее для детей, родителей и домохозяйств, используя набор данных из почти 13 000 параметров в отношении 4 000 семей, не состоящих в официальном браке.

Ученые использовали данные 15-летнего социологического исследования, целью которого было понять, как развивается жизнь детей, рожденных у неженатых родителей. Семьи были отобраны случайным образом, данные собирались, когда детям был год, три года, пять, девять и 15 лет.

На основании части этих данных специалисты должны были предсказать несколько важных параметров, в частности, средний балл в школе, упорство в обучении и уровень благосостояния. В исследовании принимали участие специалисты по статистике, информатике и вычислительной социологии.

Как показали результаты эксперимента, никто из них не смог добиться осмысленного уровня точности в предсказаниях, вне зависимости от того, использовали ли они традиционные статистические методы или алгоритмы машинного обучения, пишет MIT Technology Review.

«Это исследование доказывает идею, что в конце концов инструменты машинного обучения никакого волшебства сотворить не могут», — сказала Элис Сян, глава некоммерческого объединения Partnership on AI.

Авторы исследования не утверждают, что машинное обучение никогда не сможет добиться высокой степени точности в социологии. Однако указывает на то, что законодателям следует осторожнее прибегать к этим методам, воздерживаясь от нереалистичных ожиданий.

Тем временем президент Индонезии распорядился заменить алгоритмами чиновников, половина которых, по опросам, берет взятки. Президент надеется, что такая реформа подстегнет развитие бизнеса и поможет стране перейти от экспорта сырья к производству высокотехнологичных товаров.

Если вы ведете активную жизнь в социальных сетях, вас скорее всего н…е возьмут в DARPA — управление перспективных исследовательских проектов министерства обороны США. Эта организация последние 60 лет является катализатором разработок, которые затем становятся метеоспутниками, GPS, персональными компьютерами, роботами, интернетом, беспилотными автомобилями и голосовыми интерфейсами. Как коротко описать модель работы DARPA? Около 100 менеджеров с 5-летними трудовыми контрактами пытаются придумать и запустить масштабные программы, направленные на достижение глобальных целей. К примеру, «симбиоз человека и компьютера». В рамках реализации этих программ менеджеры дают деньги университетам, стартапам и крупным компаниям для запуска отдельных R&D проектов разного масштаба. Ответственность за результат лежит на директоре DARPA, который отвечает перед министром обороны США. Интересные факты о DARPA: ✅ Основа успеха DARPA — крутые менеджеры, которые должны брать риски на себя и быть профессионалами в нетворкинге. ✅ Структура DARPA относительно компактна — здесь работает 124 человека и всего три уровня управления. ✅ Конгресс и министерство обороны США практически не контролируют операционные расходы организации. ✅ В DARPA нет внутреннего R&D. Все исследования и разработки выведены на аутсорс. ✅ Первый транш на исследования в программах DARPA, как правило, не превышает $1,5 млн. ✅ DARPA играет роль «буфера» и берет на себя риски разработчиков, бизнеса и инвесторов. ✅ На DARPA уходит около 0,5% бюджета министерства обороны США. Подробнее — в блоге Up Great на сайте TJ: https://tjournal.ru/…/218189-pochemu-ef… #Up_Great Altro…