Технология ТИСЭ — плюсы и минусы, чертежи, проекты домов

Доступность технологии ТИСЭ связана с применением обычных и дешевых материалов для строительства, которыми можно пользоваться вручную, без громоздкого оборудования. Работая самостоятельно, можно спокойно строить в свободное для себя время.

Технология ТИСЭ, чертежи ее выполняются после проведенных анализов грунта. Именно от вида грунта и будет зависеть, каким будет сооружаемый фундамент.

Общее

При реализации этого фундамента берутся столбы, рассчитывается их размер и число, отдаленность. Это зависит от веса строения, несущей способности грунта и другого. Обязателен также расчет глубины замерзания грунта (в каждом регионе свои данные), глубины поверхностных вод и так далее.

При возведении свай ТИСЭ лучше сделать ручную опалубку, потому что при ее помощи сформируются пустотелые блоки без подстилающего раствора.

Благодаря опалубке, стены получатся ровные, которые не потребуют лишних отделочных работ.

Для наружных стен хорошо пользоваться утеплителем. А для большей прочности наружных стен, через каждые несколько рядов кладки утеплителя, армируется стеклопластиковая сетка. Благодаря ей, не будут образовываться просадки и трещины утеплителя.

Такая технология ТИСЭ (чертежи наглядно показывают ее функционал) может использоваться в разных видах фундамента. Так, например, фундамент может быть столбчатым, с подвалом или без него, свайно-ленточным. Главная особенность состоит в сооружении специальных свай, которые имеют расширение внизу, формирующее надежную основу. Благодаря этому, возрастают допустимые максимумы нагрузок на сваи, и это позволяет не выталкивать их при пучении грунтов в мороз.

Бур и прославил эту технологию, так как подобная методика существовала и раньше, но реализовать её было сложно, а потому мало кто за это брался. Бур же, который можно приготовить собственноручно, сделал технологию по-настоящему массово применяемой на практике.

Технология ТИСЭ (проекты домов) стала подходящей для совершенно разных типов грунтов, фактически всех, кроме плывунов. Технология ТИСЭ, плюсы и минусы ее необходимо подробно изучить, чтобы определиться, нужна ли эта методика или нет.

Ее разработали в девяностых годах прошлого века, и поэтому уже скопились аналитические данные при решении вопроса, возводить ли фундамент у себя на участке при помощи технологии ТИСЭ или не стоит этого делать.

Достоинства

Реакция на подвижные и пучинистые грунты слабая.

Небольшой расход материалов, по сравнению с расходом при использовании других технологий для фундамента. И хоть в каждом случае расчеты сугубо индивидуальны, но в среднем применение такой технологии требует меньшего количества материалов, чем с иными популярными видами фундаментов.

При возникновении проблем можно обратиться к разработчикам, или дать им какие-либо свои предложения.

Во время работы можно создавать все нужные ниши и пазы. Можно реализовать это и в блочном фундаменте, однако работа с эластичным раствором будет намного удобнее.

Когда используется специально произведенный для этой цели бур, реализация фундамента производится очень быстро, притом, что объем работ земляных будет гораздо меньше.

При реализации фундамента ТИСЭ не случается затруднения при движении грунта (сезонного и прочего), и поэтому он является экологичным.

Фундамент по-настоящему надежен. Его нагрузки намного выше, чем у свайно-ленточного или столбчатого фундамента.

Но, кроме очевидных достоинств, решившие реализовать технологию ТИСЭ домовладельцы столкнулись также и с недостатками ТИСЭ.

Недостатки

Общие минусы, присущие для фундамента любого вида (свайно-ленточного или столбчатого фундамента).

Фундамент холодный, и его приходится дополнительно утеплять.

Хоть и работы земляные по своему объему меньше, но трудоемкость несколько выше, чем при реализации иных фундаментов. Также обязательно нужно произвести точные, а не примерные расчеты.

Данная технология лучше всего подходит для крупных построек больше, чем для жилых маленьких домов.

При таком фундаменте берется полусухой раствор. При этом чистота песка должна быть идеальной, а цемента может потребоваться больше.

В технологии ТИСЭ плюсы и минусы — нормальное явление. Поэтому окончательно останавливать свой выбор на технологии ТИСЭ или другой нужно, тщательно все взвесив и применив теорию на конкретную ситуацию (особенности участка, особенности проекта, ограничения бюджета).

ТИСЭ – технология быстрой подготовки фундамента

При любом строительстве одним из существенных вопросов является подготовка фундамента. И если при возведении высотных зданий технология отработана давно и успешно, то в малоэтажном строительстве зачастую до сих пор застройщики вынуждены экспериментировать. Иногда эти эксперименты по сооружению фундаментов оказываются успешными, но чаще отсутствие правильных расчетов нагрузки, данных о составе и характеристиках грунта приводит к лишним затратам или же снижению качества и прочности конструкции. Однако есть и решения этих проблем, одним из которых является ТИСЭ – технология, позволяющая с минимальными затратами и за короткое время подготовить качественный фундамент под одно- или двухэтажные дома.

Сверление скважины под сваю

Подготовка фундамента по технологии ТИСЭ заключается в том, что с помощью ручных буров ТИСЭ-Ф (диаметр 200 мм) или ТИСЭ-2Ф (250 мм) производится выемка грунта под железобетонные буронабивные сваи. Буры достаточно легкие, их масса всего около 10 кг. При сверлении грунт вырезается и переносится в накопитель, сам же бур время от времени вынимается на поверхность и опорожняется. С помощью бура вручную можно высверлить скважину глубиной до 3 м, а при наличии дополнительных насадок – и того глубже. Сверление скважины глубиной до полутора метров занимает обычно от получаса до часа (все зависит от тяжести и каменистости грунта). Бур может справляться даже с мелкими камнями.

Какая требуется глубина?

Необходимая глубина рассчитывается, исходя из уровня промерзания грунта в данной местности: скважина должна быть на 25 см глубже. Для центральных регионов России в большинстве случаев достаточно глубины в 1,6-2,0 м. После того, как проходка скважины выполнена, специальным откидным лезвием вырезается пятка – полусферическое или конусовидное расширение. Оно необходимо для лучшего закрепления сваи, поскольку не позволяет промерзающему грунту выдавить сваю.

Изоляция и арматура сваи

Когда скважина готова, в нее укладывают толевую или пергаминовую изоляцию. Она защищает бетон и позволяет грунту при морозном пучении свободно скользить по свае, не разрушая ее. Изоляция должна заканчиваться на 15-20 см над уровнем грунта. Затем в скважину помещается арматура. Обычно это две изогнутые в форме буквы «U» скобы, расположенные накрест по отношению друг к другу. Дополнительной подсыпки песка или гравия не требуется.

Отливка сваи

Затем начинается собственно отливка сваи из бетона. Для этого используется обычный бетонный раствор с заполнителем. Следует помнить, что применение пористого заполнителя (кирпич, шлак или керамзит) нежелательно, поскольку снижает морозоустойчивость конструкции, что может вызвать разрушение фундамента. Лучше всего в качестве заполнителя использовать гранит. Скважина бетонируется послойно, каждый слой должен быть уплотнен трамбовкой. Бетон должен заполнить толевую или пергаминовую изоляцию доверху. На полутораметровую скважину обычно требуется около 0,12 куб. м. бетона. Подготовленная свая способна выдерживать нагрузку не менее 10 тонн. Для двухэтажного дома сваи обычно делают через каждые полтора метра, плюс дополнительные по углам и на пересечении внутренних стен дома.

Ростверк – горизонтальное перекрытие свай

Затем между готовыми сваями делается ростверк – горизонтальное бетонное перекрытие, опирающееся на головки свай. Ростверк может выполняться из готовых железобетонных балок либо же отливаться на месте с помощью деревянной опалубки. Последнее особенно актуально для тех, кто не имеет возможности использовать при индивидуальном строительстве тяжелую погрузочную технику. Если вы решили отливать ростверк самостоятельно, то следует запомнить несколько простых правил его изготовления. Во-первых, высота его должна быть не менее 30 см, а ширина соответствовать толщине стены, но не менее 40 см. Ростверк должен выдаваться на 10-15 см с учетом возможного оседания дома или движения грунта. Сам же ростверк должен быть цельным и ни в коем случае не может пересекаться водопроводными, газовыми или канализационными трубами. После того, как ростверк готов, изготавливается отмостка, закрывающая щель между ним и грунтом. После этого фундамент можно считать готовым.

Преимущества технологии ТИСЭ

При всей своей простоте изготовление фундаментов методами ТИСЭ позволяет возводить любые малоэтажные дома, хозяйственные постройки или ограждения на любых грунтах (кроме плывунов). Для постройки фундамента не требуется строительная техника, не нужно проводить объемных земляных работ. Фактически застройщик может все сделать в одиночку за один-два дня. Данный метод поможет избежать возможное оседание дома или подвижки грунта. Недаром технология ТИСЭ была в 1997 году отмечена Золотой медалью ВВЦ.

Технологические инновации в статистическом образовании

Поделиться

EmailFacebookTwitter

Статьи

Взгляд педагога на чистую вселенную

• Cetinkaya-Rundel, Mine;
• Хардин, Джоанна;
• Баумер, Бен;
• Макнамара, Амелия;
• Хортон, Николас;
• Rundel, Colin

Вычисления составляют большой и растущий компонент курсов по науке о данных и статистике. Многие из этих курсов, особенно если их преподают преподаватели, являющиеся статистиками по образованию, преподают R как язык программирования. Ряд инструкторов решили построить большую часть своего обучения на использовании тидиверс . tidyverse, по словам его разработчиков, «представляет собой набор пакетов R, которые разделяют философию проектирования высокого уровня и низкоуровневую грамматику и структуры данных, так что изучение одного пакета облегчает изучение следующего» (Wickham et al. др. 2019). Общие принципы привели к широкому внедрению экосистемы tidyverse. Немалая часть этого использования связана с тем, что инструменты tidyverse были специально разработаны для облегчения процесса обучения и когнитивной нагрузки для пользователей, когда они взаимодействуют с каждой новой частью более крупной экосистемы. Более того, функциональные возможности, предлагаемые пакетами в рамках tidyverse, охватывают весь цикл науки о данных, включая импорт данных, визуализацию, обработку, моделирование и обмен данными. Мы считаем, что tidyverse обеспечивает эффективный и действенный путь к овладению наукой о данных для студентов с различным уровнем опыта. В этой статье мы представляем tidyverse с точки зрения педагога, затрагивая что (краткое введение в tidyverse), почему (педагогические преимущества, возможности и проблемы), как (обзор и варианты реализации) и где (подробности о курсах, учебных планах и количестве студентов).

Технологические инновации

Оценка нормальности: интерактивный инструмент в классе для визуального тестирования нормальности

• Кейсмент, Кристофер Дж.;
• McSweeney, Laura A.

Многие логические и прогностические статистические процедуры основаны на теоретических допущениях, которые должны выполняться, чтобы результаты этих процедур считались надежными. Одним из предположений, связанных с методами расчета средних значений популяции, включая коэффициенты линейной регрессии, является предположение о нормальности популяции (популяций). При оценке нормальности часто используются два графических инструмента: графики нормальных квантилей-квантилей (QQ) и гистограммы. Однако, хотя эти инструменты популярны, они по-прежнему создают проблемы для многих, кто их использует, из-за субъективности, часто возникающей при их изучении. В этой статье мы описываем бесплатное интерактивное приложение Shiny, загружаемое в виде пакета R, которое реализует две процедуры, недавно разработанные для графического вывода, с особым акцентом на оценку нормальности. Приложение было создано и разработано с упором на статистическое образование.

Поддержка обучения статистике и науке о данных с учащимся

• Стаудт, Сара;
• Скотина, Энтони Д.;
• Luebke, Karsten

Курс современной статистики или науки о данных направлен на то, чтобы вооружить студентов как концептуальными, так и вычислительными навыками. Это сложная задача, поскольку преподаватели не хотят увеличивать когнитивную нагрузку учащихся новыми инструментами и техническими деталями и должны сбалансировать ограниченное время обучения, чтобы помочь учащимся достичь результатов обучения как по содержанию, так и по использованию инструментов. Интерактивные учебные пособия, созданные с помощью пакета R, могут помочь учащимся в обучении за счет постепенного раскрытия содержимого, интерактивных упражнений по коду и тестов с автоматической обратной связью, а интерфейс может снизить техническую нагрузку за счет развертывания в виде веб-приложения. Мы описываем различные варианты использования учебных пособий для учащихся, включая вводную статистику и статистику верхнего уровня, а также курсы по науке о данных, основанные на нашем собственном опыте преподавания. Мы также обсудим общие преимущества и уроки, извлеченные из внедрения и обучения с помощью руководств для учащихся.

Восстание машин: технологии вышли из-под нашего контроля? | Книги

Устройство с голосовым управлением в углу вашей спальни внезапно маниакально смеется и отправляет коллеге запись вашей постельной беседы. Клип Peppa Pig , который ваш малыш смотрит на YouTube, неожиданно превращается в кровопролитие и смерть. Социальная сеть, которую вы используете, чтобы поддерживать связь со старыми школьными друзьями, оказывается, влияет на выборы и провоцирует перевороты.

Что-то странное произошло с нашим мышлением, и в результате в мире происходят еще более странные вещи. Мы пришли к выводу, что все можно вычислить и решить с помощью новых технологий. Но эти технологии не являются нейтральными посредниками: они воплощают нашу политику и предубеждения, они выходят за рамки наций и правовых юрисдикций и все больше превосходят понимание даже их создателей. В результате мы все меньше и меньше понимаем мир, поскольку эти мощные технологии берут на себя больший контроль над нашей повседневной жизнью.

В науке и обществе, в политике и образовании, в войне и торговле новые технологии не просто увеличивают наши способности, они активно формируют и направляют их, в лучшую или худшую сторону. Если мы не понимаем, как функционируют сложные технологии, то их потенциал легче захватывается эгоистичными элитами и корпорациями. Результаты этого можно увидеть вокруг нас. Существует причинно-следственная связь между сложной непрозрачностью систем, с которыми мы сталкиваемся каждый день, и глобальными проблемами неравенства, насилия, популизма и фундаментализма.

Вместо утопического будущего, в котором технологический прогресс проливает на мир ослепительный освобождающий свет, мы, похоже, вступаем в новый темный век, характеризующийся еще более причудливыми и непредвиденными событиями. Идеал Просвещения по все более широкому распространению большего количества информации не привел нас к большему пониманию и растущему миру, но вместо этого, похоже, способствует социальным разногласиям, недоверию, теориям заговора и постфактумной политике. Чтобы понять, что происходит, необходимо понять, как появились наши технологии и почему мы так сильно в них поверили.

Облако — это центральная метафора Интернета: глобальная система огромной силы, которую почти невозможно понять

В 1950-х годах на схемах, нарисованных инженерами-электриками для описания построенных ими систем, появился новый символ. : нечеткий круг, или дождевик, или мысленный пузырь. В конце концов, его форма приняла форму облака. Над чем бы ни работал инженер, он мог подключиться к этому облаку, и это все, что вам нужно было знать. Другое облако может быть энергосистемой, или системой обмена данными, или другой сетью компьютеров. Что бы ни. Это не имело значения. Облако было способом снижения сложности, оно позволяло вам сосредоточиться на текущих проблемах. Со временем, по мере того как сети становились все больше и взаимосвязаннее, облачные технологии становились все более важными. Это стало деловым модным словом и точкой продажи. Это стало больше, чем инженерная стенография; это стало метафорой.

Сегодня облако — центральная метафора Интернета: глобальная система великой силы и энергии, которая, тем не менее, сохраняет ауру чего-то сверхъестественного, почти непостижимого. Мы работаем в нем; мы храним и извлекаем из него вещи; это то, что мы испытываем все время, не понимая, что это такое. Но с этой метафорой есть проблема: облако — это не какое-то волшебное далекое место, состоящее из водяного пара и радиоволн, где все просто работает. Это физическая инфраструктура, состоящая из телефонных линий, оптоволокна, спутников, кабелей на дне океана и огромных складов, заполненных компьютерами, которые потребляют огромное количество воды и энергии.

В облаке поглощены многие из ранее весомых зданий гражданской сферы: места, где мы делаем покупки, банки, общаемся, берем книги и голосуем. Затененные таким образом, они становятся менее заметными и менее поддающимися критике, исследованию, сохранению и регулированию.

Один из центров обработки данных Google в Айове, США. Фотография: KeystoneUSA-ZUMA / Rex Features

За последние несколько десятилетий торговые площадки по всему миру умолкли, поскольку людей заменили банки компьютеров, которые торгуют автоматически. Цифровизация означала, что сделки внутри фондовых бирж и между ними могли происходить все быстрее и быстрее. Когда торговля перешла в руки машин, появилась возможность реагировать почти мгновенно. На рынок вышли алгоритмы высокочастотной торговли (HFT), разработанные бывшими аспирантами-физиками для использования преимущества миллисекунд, и трейдеры дали им такие имена, как «Нож». Эти алгоритмы были способны зарабатывать доли цента на каждой сделке, и они могли делать это миллионы раз в день.

Что-то очень странное происходит на этих сильно ускоренных непрозрачных рынках. 6 мая 2010 года индекс Доу-Джонса открылся ниже, чем в предыдущий день, и в течение следующих нескольких часов медленно падал в ответ на долговой кризис в Греции. Но в 14:42 индекс начал стремительно падать. Менее чем за пять минут с рынка было стерто более 600 пунктов. В самой низкой точке индекс был почти на 1000 пунктов ниже среднего значения предыдущего дня, разница почти в 10% от его общего значения и самое большое однодневное падение в истории рынка. К 15:07, всего за 25 минут, он восстановил почти все эти 600 очков, что стало самым большим и быстрым колебанием за всю историю.

В хаосе этих 25 минут 2 миллиарда акций на сумму 56 миллиардов долларов перешли из рук в руки. Еще более тревожно то, что многие ордера исполнялись по тому, что Комиссия по ценным бумагам назвала «иррациональными ценами»: от пенни до 100 000 долларов. Это событие стало известно как «внезапная авария», и спустя годы оно все еще расследуется и оспаривается.

В то время как трейдеры могли бы играть дольше, машины, столкнувшись с неопределенностью, вышли из игры как можно быстрее

В одном отчете регулирующих органов было обнаружено, что высокочастотные трейдеры усугубляют колебания цен. Среди различных HFT-программ у многих были жестко запрограммированные точки продажи: цены, по которым они были запрограммированы на немедленную продажу своих акций. Когда цены начали падать, одновременно начали продаваться группы программ. По мере того, как каждая контрольная точка была пройдена, последующее падение цены запускало другой набор алгоритмов для автоматической продажи своих акций, создавая эффект обратной связи. В результате цены падали быстрее, чем мог отреагировать любой трейдер-человек. В то время как опытные игроки рынка могли бы стабилизировать крах, играя дольше, машины, столкнувшись с неопределенностью, вышли из игры как можно быстрее.

Другие теории обвиняют алгоритмы в инициировании кризиса. Один из методов, который был обнаружен в данных, заключался в том, что HFT-программы отправляли на биржи большое количество «неисполняемых» ордеров, то есть ордеров на покупку или продажу акций настолько далеко за пределами их обычных цен, что их можно было бы игнорировать. Цель таких ордеров не в том, чтобы на самом деле общаться или зарабатывать деньги, а в том, чтобы намеренно затуманить систему, чтобы в суматохе можно было совершать другие, более ценные сделки. Многие ордера, которые никогда не предназначались для исполнения, были фактически выполнены, что вызвало дикую волатильность.

Флэш-сбои теперь являются общепризнанной особенностью дополненных рынков, но до сих пор плохо изучены. В октябре 2016 года алгоритмы отреагировали на негативные новостные заголовки о переговорах по Brexit, понизив фунт на 6% по отношению к доллару менее чем за две минуты, после чего почти сразу восстановились. Узнать, какой именно заголовок или какой именно алгоритм вызвал сбой, практически невозможно. Когда в октябре 2012 года один из запутанных алгоритмов начал размещать и отменять ордера, которые поглощали 4% всего трафика на американских акциях, один комментатор иронично заметил, что «мотивы алгоритма до сих пор неясны».

В 13:07 23 апреля 2013 года Associated Press разослало твит своим 2 миллионам подписчиков: «Взрыв: два взрыва в Белом доме, Барак Обама ранен». Сообщение стало результатом взлома, позже заявленного Сирийской электронной армией, группой, связанной с президентом Сирии Башаром Асадом. AP и другие журналисты быстро заполонили сайт предупреждениями о том, что сообщение было ложным. Однако алгоритмы, следующие за экстренными новостями, не обладали такой проницательностью. В 13:08 индекс Доу-Джонса резко упал. Еще до того, как большинство зрителей увидели твит, индекс упал на 150 пунктов менее чем за две минуты и вернулся к своему предыдущему значению. За это время он потерял 136 миллиардов долларов рыночной стоимости акций.

¶

Asus Zenbo. Разработанный как умный домашний помощник, Zenbo использует камеры, чтобы не врезаться в стены, а также динамики и микрофоны, которые позволяют ему реагировать на голосовые команды. Фотография: Asus.com

Вычисления все больше накладываются друг на друга и скрываются внутри каждого объекта в нашей жизни, и с их распространением увеличивается непрозрачность и непредсказуемость. Одним из рекламируемых преимуществ линейки «умных холодильников» Samsung в 2015 году была их интеграция с сервисами календаря Google, позволяющая владельцам планировать доставку продуктов с кухни. Это также означало, что хакеры, получившие доступ к недостаточно защищенным в то время машинам, могли прочитать пароли Gmail своего владельца. Исследователи из Германии обнаружили способ вставить вредоносный код в лампочки Philips Hue с поддержкой Wi-Fi, которые могут распространяться от светильника к светильнику по всему зданию или даже городу, быстро включая и выключая свет и — в одном из возможных сценариев — вызывая светочувствительную эпилепсию. . Это подход, которому отдает предпочтение Байрон-Лампочка в романе Томаса Пинчона «9».0059 Гравитационная радуга , акт великого восстания маленьких машин против тирании их создателей. Когда-то вымышленные возможности технологического насилия реализуются в Интернете вещей.

В романе Кима Стэнли Робинсона « Аврора » разумный космический корабль переносит человеческий экипаж с Земли к далекой звезде. Путешествие займет несколько жизней, поэтому одна из задач корабля — следить за тем, чтобы люди заботились о себе. Когда их хрупкое общество рушится, угрожая миссии, корабль развертывает системы безопасности в качестве средства контроля: он способен видеть повсюду через датчики, открывать или закрывать двери по желанию, говорить через свое коммуникационное оборудование так громко, что это причиняет физическую боль. и использовать системы пожаротушения для снижения уровня кислорода в конкретном помещении.

Это примерно тот же набор операций, который сейчас доступен в Google Home и его партнерах: сеть подключенных к Интернету камер для домашней безопасности, умные замки на дверях, термостат, способный повышать и понижать температуру в отдельных комнатах, и система обнаружения пожара и вторжения, которая издает пронзительный аварийный сигнал. Любой успешный хакер будет иметь такую ​​же власть над своей командой, какую имеет «Аврора» или Байрон над своими ненавистными хозяевами.

Прежде чем отбрасывать такие сценарии как лихорадочные сны писателей-фантастов, еще раз обратимся к мошенническим алгоритмам на фондовых биржах. Это не отдельные события, а повседневные явления внутри сложных систем. Тогда возникает вопрос, как бы выглядел мошеннический алгоритм или аварийный сбой в более широкой реальности?

Будет ли это выглядеть, например, как Mirai, программа, которая 21 октября 2016 года отключила большие участки Интернета на несколько часов? Когда исследователи изучили Mirai, они обнаружили, что он нацелен на плохо защищенные устройства, подключенные к Интернету — от камер видеонаблюдения до цифровых видеомагнитофонов — и превращает их в армию ботов. Всего за несколько недель Mirai заразил полмиллиона устройств, и ему потребовалось всего 10% этой мощности, чтобы вывести из строя основные сети на несколько часов.

Президент Махмуд Ахмадинежад посещает ядерный объект в Натанзе, Иран, 2008 г. Фотография: Ho New / Reuters/REUTERS

Mirai, на самом деле, больше всего похож на Stuxnet, еще один вирус, обнаруженный в промышленных системах управления гидроэлектростанциями и заводскими сборочными линиями в 2010 году. Stuxnet был кибероружием военного уровня; при анализе было обнаружено, что он нацелен конкретно на центрифуги Siemens и предназначен для срабатывания при столкновении с предприятием, на котором имеется определенное количество таких машин. Это число соответствовало одному конкретному объекту: ядерному объекту в Натанзе в Иране. При активации программа незаметно испортит важные компоненты центрифуг, что приведет к их поломке и срыву иранской программы обогащения.

Атака, по-видимому, была частично успешной, но влияние на другие зараженные объекты неизвестно. До сих пор, несмотря на очевидные подозрения, никто не знает, откуда взялся Stuxnet и кто его создал. Никто точно не знает, кто разработал Mirai или откуда может появиться его следующая итерация, но он может быть там, прямо сейчас, в камере видеонаблюдения в вашем офисе или в чайнике с поддержкой Wi-Fi в углу вашей кухни.

Или, возможно, крушение будет похоже на череду блокбастеров, потворствующих заговорам правых и фантазиям о выживании, от квазифашистских супергероев (сериал «Капитан Америка» и «Бэтмен») до оправданий пыток и убийств ( Zero Dark Thirty , Американский снайпер ). В Голливуде студии запускают свои сценарии через нейронные сети компании Epagogix — системы, обученной на неустановленных предпочтениях миллионов кинозрителей и разрабатывавшейся десятилетиями для того, чтобы предсказывать, какие реплики будут нажимать на правильные — то есть самые прибыльные — эмоциональные кнопки. Алгоритмические механизмы, дополненные данными из Netflix, Hulu, YouTube и других, с доступом к поминутным предпочтениям миллионов зрителей видео приобретают уровень когнитивного понимания, о котором не мечтали предыдущие режимы. Питаясь непосредственно измотанными, запойными желаниями насыщенных новостями потребителей, сеть включает себя, отражая, усиливая и усиливая паранойю, присущую системе.

Квази-фашист… Бэтмен, которого играет Кристиан Бэйл, в фильме «Темный рыцарь: восстание» 2012 года. Allstar/Warner Bros. поведение игроков. У них такое тонкое понимание нейронных путей, вырабатывающих дофамин, что подростки умирают от истощения перед своими компьютерами, не в силах оторваться.

Или, может быть, крах флэш-памяти будет выглядеть как кошмары, транслируемые по сети на всеобщее обозрение? Летом 2015 года клиника расстройств сна афинской больницы была загружена как никогда: долговой кризис в стране был в самый бурный период. Среди пациентов были высокопоставленные политики и государственные служащие, но машины, к которым они были подключены по ночам, отслеживая их дыхание, движения и даже то, что они говорили вслух во сне, посылали эту информацию вместе с их личными медицинскими данными. , вернемся к фермам диагностических данных производителей в Северной Европе. Какой шепот может вырваться из таких сооружений?

Пользователям рекомендуется держать свои телефоны в своих кроватях, чтобы записывать свои режимы сна. Куда идут все эти данные?

Мы можем записывать каждый аспект нашей повседневной жизни, прикрепляя технологии к поверхности нашего тела, убеждая нас, что мы тоже можем быть оптимизированы и модернизированы, как и наши устройства. Умные браслеты и приложения для смартфонов со встроенными счетчиками шагов и мониторами кожно-гальванической реакции отслеживают не только наше местоположение, но и каждый вдох и сердцебиение, даже паттерны наших мозговых волн. Пользователям рекомендуется класть свои телефоны рядом с собой на кровати ночью, чтобы можно было записать их режим сна. Куда идут все эти данные, кому они принадлежат и когда они могут появиться? Данные о наших снах, наших ночных страхах и потливости ранним утром, сама субстанция нашего бессознательного «я», превращаются в дополнительное топливо для систем, одновременно безжалостных и непостижимых.

Или, возможно, внезапный крах в реальности выглядит точно так же, как все, что мы переживаем сейчас: рост экономического неравенства, распад национального государства и милитаризация границ, тотальный глобальный надзор и ограничение индивидуальных свобод, торжество транснациональных корпорации и нейрокогнитивный капитализм, подъем крайне правых групп и нативистских идеологий, а также деградация окружающей среды. Ни один из них не является прямым результатом новых технологий, но все они являются продуктом общей неспособности воспринимать более широкие, сетевые эффекты индивидуальных и корпоративных действий, ускоренных непрозрачной, технологически увеличенной сложностью.

¶

В 1997 году в Нью-Йорке чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров во второй раз встретился с Deep Blue, компьютером, специально разработанным IBM для его победы. Когда он проиграл, он заявил, что некоторые движения Deep Blue были настолько умными и творческими, что они, должно быть, были результатом вмешательства человека. Но мы понимаем, почему Deep Blue сделала эти ходы: процесс их выбора в конечном счете был методом грубой силы, массивно-параллельной архитектурой из 14 000 специально разработанных шахматных фишек, способных анализировать 200 миллионов позиций на доске в секунду. Каспаров не перехитрил, а просто перехитрил.

Outgunned… чемпион по шахматам Гарри Каспаров играет против компьютера IBM Deep Blue. Фотография: Берни Нуньес/Getty Images

К тому времени, когда в 2016 году программное обеспечение AlphaGo на базе Google Brain сразилось с корейским профессиональным игроком в го Ли Седолем, что-то изменилось. Во второй из пяти партий AlphaGo сделала ход, который ошеломил Седоля, поместив один из своих камней на дальний край доски. «Это очень странный ход», — сказал один из комментаторов. «Я думал, что это ошибка», — сказал другой. Фан Хуэй, опытный игрок в го, который шестью месяцами ранее стал первым профессионалом, проигравшим машине, сказал: «Это не человеческий ход. Я никогда не видел, чтобы человек делал этот ход».

AlphaGo выиграла игру и серию. Инженеры AlphaGo разработали свое программное обеспечение, запустив в нейронную сеть миллионы ходов опытных игроков в го, а затем заставив ее играть еще миллионы раз, разрабатывая стратегии, превосходящие стратегии игроков-людей. Но его собственное представление этих стратегий неразборчиво: мы можем видеть ходы, которые он сделал, но не то, как он решил их сделать.

Покойный Иэн М. Бэнкс назвал место, где происходили эти движения, «Бесконечным пространством веселья». В научно-фантастических романах Бэнкса его культурной цивилизацией управляют доброжелательные, сверхразумные ИИ, называемые просто Разумами. Хотя Разумы изначально были созданы людьми, они уже давно переделали и перестроили себя и стали всемогущими. Между управлением кораблями и планетами, управлением войнами и заботой о миллиардах людей Разумы также занимаются своими удовольствиями. Способные моделировать целые вселенные в своем воображении, некоторые Разумы навсегда уходят в Бесконечное Пространство Веселья, царство метаматематических возможностей, доступное только сверхчеловеческому искусственному интеллекту.

В 2016 году три сети Google разработали частную форму шифрования. Машины учатся хранить свои секреты

Многие из нас знакомы с Google Translate, который был запущен в 2006 году и использует метод, называемый статистическим выводом языка. Вместо того чтобы пытаться понять, как на самом деле работают языки, система вобрала в себя обширные корпуса существующих переводов: параллельные тексты с одинаковым содержанием на разных языках. Просто сопоставляя слова друг с другом, он убрал человеческое понимание из уравнения и заменил его корреляцией, управляемой данными.

Translate был известен своими юмористическими ошибками, но в 2016 году система начала использовать нейронную сеть, разработанную Google Brain, и ее возможности улучшились в геометрической прогрессии. Вместо того, чтобы просто сопоставлять кучи текстов, сеть строит собственную модель мира, и в результате получается не набор двумерных связей между словами, а карта всей территории. В этой новой архитектуре слова кодируются расстоянием друг от друга в сетке значений — сетке, которую может понять только компьютер.

В то время как человек может достаточно легко провести линию между словами «бак» и «вода», быстро становится невозможно провести на одной карте линии между «баком» и «революцией», между «водой» и «жидкостью». », и все эмоции и выводы, которые вытекают из этих связей. Карта, таким образом, многомерна и простирается в большем количестве направлений, чем может удержать человеческий разум. Как прокомментировал один инженер Google, когда его преследовал журналист за изображением такой системы: «Мне вообще не нравится пытаться визуализировать тысячемерные векторы в трехмерном пространстве». Это невидимое пространство, в котором машинное обучение обретает смысл. Помимо того, что мы не в состоянии визуализировать, есть то, что мы не в состоянии даже понять.

В том же году другие исследователи из Google Brain создали три сети под названием Алиса, Боб и Ева. Их задачей было научиться шифровать информацию. Алиса и Боб оба знали число — ключ в терминах криптографии, — который был неизвестен Еве. Алиса выполняла какую-то операцию над строкой текста, а затем отправляла ее Бобу и Еве. Если Боб мог расшифровать сообщение, оценка Алисы увеличивалась; но если бы Ева могла, счет Алисы уменьшился.

За тысячи итераций Алиса и Боб научились общаться так, чтобы Ева не взломала их код: они разработали частную форму шифрования, подобную той, которая сегодня используется в частных электронных письмах. Но самое главное, мы не понимаем, как работает это шифрование. Его работа блокируется глубокими слоями сети. То, что скрыто от Евы, скрыто и от нас. Машины учатся хранить свои секреты.

‘Мы не можем переосмыслить сеть; мы можем думать только насквозь и внутри него». Фотография: Alamy Stock Photo

То, как мы понимаем и думаем о своем месте в мире, а также о нашем отношении друг к другу и к машинам, в конечном итоге решит, куда нас приведут наши технологии. Мы не можем переосмыслить сеть; мы можем только мыслить через него и внутри него. Технологии, которые информируют и формируют наше нынешнее восприятие реальности, никуда не денутся, и во многих случаях мы не должны этого желать. От них зависят наши нынешние системы жизнеобеспечения на планете с населением 7,5 миллиардов человек, а то и больше. Наше понимание этих систем и сознательный выбор, который мы делаем при их разработке, остается полностью в пределах наших возможностей. Мы не бессильны, не лишены свободы воли. Нам нужно только думать, и думать снова, и продолжать думать. Сеть — мы, наши машины и то, о чем мы думаем и открываем вместе, — требует этого.

Вычислительные системы, как инструменты, подчеркивают один из самых мощных аспектов человечества: нашу способность эффективно действовать в мире и формировать его в соответствии со своими желаниями. Но раскрытие и формулирование этих желаний и обеспечение того, чтобы они не унижали, не подавляли, не стирали и не стирали желания других, остается нашей прерогативой.

Когда Каспаров потерпел поражение в 1997 году, он не бросил игру. Год спустя он вернулся к соревновательной игре в новом формате: продвинутые, или кентавровые, шахматы. В продвинутых шахматах люди сотрудничают с машинами, а не соревнуются с ними. И быстро стало ясно, что из этого подхода вытекает нечто очень интересное. В то время как даже шахматный компьютер среднего уровня сегодня может стереть пол с ног большинства гроссмейстеров, средний игрок в паре со средним компьютером способен победить самый сложный суперкомпьютер — и игра, которая является результатом такого сочетания способов мышления, произвела революцию в игре.