1. Математические методы ультраметрического и p-адического анализа.
Эти методы активно развивал автор квантовоподобного проекта «Социальный лазер» Андрей Хренников
Пространство естественных языков является ультраметрическим (неархимедовым), так же, как и пространство квантового мира, что открывает перспективы создания высокоэффективных инструментов психоинформационной войны.
2. Глубокое обучение (Deep Learning).
Согласно прогнозу одной из самых эффективных частных компаний по управлению активами ARK Investment (управляет тремя наиболее эффективными биржевыми инвест-фондами (ETF) в мире), на первом месте в списке «инноваций, которые изменят мир», - глубокое обучение (Deep Learning).
Сергей Карелов пишет:
«Впервые за более полвека существования термина ИИ, лидер головокружительных инвестиций ARK Investment делает ставку не на красивые сказки про ИИ и его грядущее превосходство над людьми (техносингулярность).
Ставка делается на прагматику бизнеса. В видении ARK Investment на ближайшие 17 лет нет места сильному ИИ (AGI), о котором написано во всех нацпрограммах по развитию ИИ.
Да и сам термин ИИ (AI) упоминается лишь как «древний прародитель» истинного короля среди королей подрывных инноваций — Глубокого обучения (Deep Learning).
ARK Investment впервые на уровне топовых инвесторов формулирует два революционных тезиса.
Глубокое обучение — это не технология или отрасль. Это новый способ понимания уходящего в прошлое понятия ИИ. В 2020х Глубокое обучение превращается в создателя «нечеловеческого программного обеспечения» (Software 2.0) — кода, написанного уже не людьми, а данными».
Глубокое обучение даст возможность создания полностью автономных систем вооружений, - роев дронов, которые самостоятельно ориентируются на местности, находят цель и принимают решение на открытие огня.
Глубокое обучение также создаст возможность «беспилотного» ведения информационных войн с помощью сотен тысяч программ- ботов, то есть методов вычислительной пропаганды (ВП).
Об этом отчет по результатам исследования, проведенного The Center on Terrorism, Extremism, and Counterterrorism (CTEC) совместно с Институтом международных исследований Мидлбери, и озаглавленного «The Industrialization of Terrorist Propaganda. Neural Language Models and the Threat of Fake Content Generation».
“Computational Propaganda” (Вычислительная Пропаганда — ВП) — технология масштабирования пропаганды в медиа-среде через заражение симпатией в целях вовлечения и радикализации сторонников.
Речь о «Киберписателях», типа GPT-2 от OpenAI. Это генераторы текстов, которые весьма успешно обучаются с помощью машинного обучения создавать осмысленные тексты почти неотличимые от написанных людьми (детали см. здесь: покороче и поподробней).
3. Создание самообучающегося ИИ, сравнимого по креативным возможностям с человеком.
Над этим работает компания DeepMind на основе междисциплинарного подхода — объединения идей и достижений в области машинного обучения, нейробиологии, инженерии, математики, моделирования и вычислительной инфраструктуры.
В компанию инвестировали венчурные фонды Horizons Ventures, Founders Fund, а также Илон Маск и Скотт Банистер, соучредитель IronPort.
26 января 2014 года Google объявила о приобретении DeepMind Technologies. Сумма сделки составила от $400 до $650 млн. Покупка состоялась после того, как Facebook прекратила переговоры о приобретении компании в 2013 году. После покупки стартап стал называться Google DeepMind.
В начале сентября 2016 года DeepMind перешла в Alphabet, а из её названия исчезло упоминание Google.
Цель DeepMind — создать искусственных агентов, которые смогут достичь аналогичного человеку уровня производительности и универсальности.
Агенты структурируют и изучают данные, получаемые, например, с помощью зрения, благодаря глубокого обученным нейронным сетям. Для создания первых искусственных агентов в DeepMind впервые применили глубокое обучение с подкреплением (RL).
Агенты DeepMind постоянно выносят оценочные суждения, выбирая хорошие действия вместо плохих. Эти знания представлены Q-сетью, она оценивает общее вознаграждение, которое агент может получить после выполнения определённого действия.
В 2017 году DeepMind представила первый успешный алгоритм глубокого обучения с подкреплением. Ключевая идея — использование глубоких нейронных сетей для представления Q-сети и обучение её для прогнозирования общего вознаграждения.
Разработки DeepMind используются Пентагоном в программе боевых дронов Project Maven для анализа видематериалов.
ИИ алгоритм DeepMind победил реального пилота истребителя F-16 в симуляции воздушного боя со счетом 5: 0.
4. Исследования в области информационной биофизики.
Исследование информационного обмена в живых системах.
Майкл Левин, заслуженный профессор кафедры биологии в университете Тафтса, директор Центра открытий Аллена в Тафтсе и Центра регенеративной биологии и биологии развития Тафтса. Среди недавних наград - премия Scientist of Vision. Создатель новой науки, на стыке биологии, физики, информатики.
Его группа сосредоточена на исследовании биофизических механизмов, реализующих процесс принятия решений во время регуляции сложных паттернов, и использовании эндогенной биоэлектрической динамики для рационального управления ростом и формой. Текущие основные направления работы лаборатории: • Понимание того, как соматические клетки образуют биоэлектрические сети для хранения и вызова шаблонных воспоминаний, которые направляют морфогенез; • СОЗДАНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА СЛЕДУЮЩЕГО ПОКОЛЕНИЯ, которые помогут ученым понять нисходящий контроль над регуляцией паттернов (новая биоинформатика формы); и • Использование этих идей для открытия новых возможностей в регенеративной медицине и инженерии.
Левин исследует биоэлектрический язык, с помощью которого клетки координируют свою деятельность во время эмбриогенеза.
Изучение языка клеток и вирусов может создать методы дистанционного воздействия на вирусы и одноклеточные системы, открывая новые горизонты биологической войны.
https://kniganews.org/2020/09/30/bioelectrics/#more-3181
5. Cфера биотехнологий: Исследование воздействия сверхмалых доз активных веществ и физических факторов на живые системы.
Такие исследования проводятся в течение последних десятилетий во всем мире.
Наибольших успехов достигла лаборатория биотехнологий под руководством А. Плешкова. Гипермалые дозы вскрывают интроны (закрытые участки ДНК), что приводит к уничтожению клеткой любых вирусов, в том числе и ковида.
https://vvprohvatilov.livejournal.com/380424.html
https://vvprohvatilov.livejournal.com/380717.html
6. Разработка математических методов создания поведенческого оружия массового поражения на основе мобильных приложений.
Журнал Proceedings of the National Academy of Sciences, официальный орган Национальной академии наук США, опубликовал результаты пятилетних исследований психологов США и Швейцарии по проекту PEACH (PErsonality coACH), занимавшихся изучением возможностей быстрого целенаправленного изменения характеристик личности людей. Речь идёт об управлении человеческим поведением.
Исследователи стремились повлиять на следующие характеристики личности:
1. Уровень социализации личности;
2. Податливость на реальное или воображаемое давление;
3. Уровень самоорганизации, самодисциплины, рассудительности;
4. Невротизм – уровень эмоциональной стабильности;
5. Открытость – уровень воображения, широта интересов.
Интерес американцев к такой теме, как управление поведением людей, то есть к социальной инженерии, восходит к известной программе Human Terrain System (HTS), разработанной по лекалам британского Тавистокского института человеческих отношений (Tavistock Institute of Human Relations). Тависток – крупный центр, изучающий средства контроля над сознанием и манипулирования большими человеческими массами, один из разработчиков так называемого поведенческого оружия.
Первоначально один из участников проекта PEACH президент американской Ассоциации исследования личности, директор Центра социальных и поведенческих наук Университета Иллинойса профессор Брент Робертс пытался добиться результата (изменения характеристик личности) методами клинической психологии, не прибегая к цифровым технологиям.
Робертс выяснил, что большинство изменений личности происходят в первый месяц терапии и через три месяца стабилизируются. Однако средний размер выборки для этих исследований был скромным (91 подопытный пациент), для более надежных исследований необходимо было расширить число участников эксперимента.
Это удалось сделать, прибегнув к помощи цифровых гаджетов. Была создана платформа, отражающая черты характера, привычки и эмоциональное состояние человека, а на её основе создано приложение для смартфонов, в которое входили: бот, имитирующий разговор с коучем; цифровой дневник достижения индивидуальных целей для самоконтроля и мониторинга успехов; система контролирующих и направляющих подсказок и напоминаний. Указанное приложение, которые выполняет роль психоаналитика-коуча, направляющего корректировку черт личности, скачали на свои смартфоны 1532 немецкоговорящих волонтёра.
В течение 10 недель, пишут авторы проекта, осуществлялось «психологическое вмешательство с целью преднамеренного изменения личности с помощью приложения для смартфона».За три месяца черты участников эксперимента изменились до неузнаваемости. По мнению тех, кто проводил эксперимент, это исследование «предоставляет самые убедительные на сегодняшний день доказательства того, что личность можно изменить путем вмешательства в неклинические выборки испытуемых», то есть вполне здоровых людей. Проще говоря, одних людей можно переделать в других. Это прототип нового поведенческого оружия массового поражения. Предполагается, что менять черты личности человека можно без его на то согласия.
В условиях, когда цифровые мобильные устройства стали неотъемлемой частью повседневной жизни, это можно делать, например, с помощью игровых платформ с обратной связью, которые в увлекательной игровой форме нацеливают игрока на достижение всё более высоких степеней самоконтроля для решения предлагаемых задач. Эти платформы не будут предлагать человеку напрямую изменение черт его личности, а предложат некий приз, игровой выигрыш, погоня за которым приведёт к трансформации личности в требуемую сторону. Другой вариант – создание групп в соцсетях в целях «самосовершенствования».
Сила нового поведенческого оружия особенно может проявиться тогда, когда очередной карантин заставит миллионы людей надолго прирасти к своим гаджетам.
Сергей Карелов считает, что таким путем можно переформатировать личности миллионов людей, но угрозу видит, что ему свойственно, со стороны «тоталитарного Китая».
7. Углубленное исследование теории псевдослучайных событий в целях усовершенствования методов упреждающей разведки или, иными словами, аналитической разведки будущего.
Андрей Фурсов пишет:
«В самом начале XXI в. в США под руководством К. Литару стартовал проект GDELT. Сначала это был чисто научный проект, над которым работали историки, лингвисты и математики. Однако в какой-то момент им заинтересовалось разведсообщество США (и с 2013 г. аналитические публикации проекта исчезли из открытой научной печати и даже интернета), поскольку речь в проекте шла об оцифровке всех исторически подтверждённых фактов истории крупнейших стран мира: США, Великобритании, Франции, Германии, Италии, России, Китая, Японии*. Оцифрованные “большие данные” были обработаны британско-американской сетью суперкомпьютеров. Согласно выводам, история России (брался период с 1800 по 2000 гг.) существенно отличается от истории всех других крупных стран следующим. Если все крупные страны укладываются в некий коридор событийных вероятностей, то история России лежит вне его. Иными словами, её история носит невероятный, т. е. случайностный характер.
Российский математик В. Воеводский (лауреат Филдсовской премии, 2002 г.) разработал теорию ошибок, одним из практических приложений которой является теория псевдослучайных закономерностей/последовательностей с соответствующим инструментарием их распознавания. Согласно этой теории-приложению, немало из того, что представляется или что заинтересованные лица или структуры пытаются представить как случайное или хаотическое, на самом деле является скрытой формой управления (например, управление хаосом)». https://reading-hall.ru/publication.php?id=21926
Математические методы исследования псевдослучайных событий исследовал также автор проект «Социальный лазер» Андрей Хренников.
Конкретное разведприменение проекта GDELT описала Елена Ларина:
Нооскоп, дестрометр и угроза национальной безопасности
8. Исследования в области социовирусологии, молодой науки, созданной для исследования социального взаимодействия между одноклеточными и вирусами.
Цель исследований – создание возможностей влияния на вирусные эпидемии немедикаментозным путем.
Современные мультидоменные войны ведутся, помимо прочего, в сфере искусственно вызванный эпидемий. Исследование социальных и информационных взаимодействий в живых системах даст возможность создания вирусного метаоружия.