Цифровой журнал «Компьютерра» № 204

Цифровые стражи здоровья, онлайна и офлайна Михаил Ваннах

Опубликовано 20 декабря 2013

О пяти технологиях, которые, по мнению экспертов IBM, в течение пяти ближайших лет серьёзно изменят нашу жизнь, мы начали разговор вчера, рассмотрев компьютерных проводников по мирам знаний и товаров («Класс и магазин становятся цифровыми...»). Ну а сегодня рассмотрим три оставшиеся технологии. Те, которым, похоже, предстоит стать нашими цифровыми стражами.

Прежде всего цифровой страж здоровья. Необходимость в нём диктуется в первую очередь возрастанием доли людей старших возрастов в населении стран первого мира. Каков любимый конёк президента Обамы? Конечно же, реформа здравоохранения, которой предстоит сделать медицинские услуги доступными для всего населения богатейшей страны мира. (Хотя сейчас больше приходится слышать об её неудачах…) Да ещё общедоступность необходимо сопрячь с высоким качеством, что может быть обеспечено лишь повышением производительности труда медиков.

Хирургам тут приходят на помощь медицинские роботы, анестезиологам смогут помочь автоматизированные системы с обратной связью, ну а искусственный интеллект Watson разработки той же IBM уже взял на себя диагностические функции онколога, да причём делает это более успешно, чем белковые врачи («Дети Ватсона…»). В этом ему помогает не только то, что его нейросеть изучила шестьсот тысяч медицинских документов, но и его умение работать с генетической информацией пациента, назначая лечение в соответствии с ней…

Насколько можно судить неспециалисту (автор будет, как всегда, признателен медикам за комментарии), Watson умеет неким образом использовать этот самый генетический код для прогнозирования того, как будет развиваться обнаруженная им злокачественная опухоль. И способен, моделируя эти процессы развития, назначать курс лечения таким образом, что при этом учитывается не только настоящее, но и будущие состояния… Война с болезнью ведётся с учётом грядущих ходов противника. Причём прогноз не интуитивен, а поставлен на научную методическую основу.

И есть у обитающего «в облаках» Watson'а важное свойство: его накапливаемый опыт, в том числе и по расшифровке ДНК, доступен любому из подписчиков этой находящейся в коммерческой эксплуатации системы. А опыт врача, который теряет кусочек сердца с каждым пациентом, в какой-то момент теряется для человечества безвозвратно… Эксперты считают, что массовый доступ медицинских учреждений к этой технологии сможет внести кардинальные изменения в борьбу с опаснейшими болезнями. Ролик об ожидаемых переменах в здравоохранении можно посмотреть здесь.

Следующая сфера, которой сулят перемены, — это кибербезопасность. Об актуальности темы говорить излишне. Вот меняет на сайте «Компьютерры» свой ник постоянный читатель — виной острые когти кота, порвавшего листок с паролями от сайтов. 72% россиян, ставших жертвами кибермошенников, не смогли вернуть деньги. Компьютерные правонарушения в заметной степени передаются под юрисдикцию ФСБ… Так что куда уж серьёзнее? Слишком уже обширна онлайновая сфера нашей жизни!

И именно обширность эта и создаёт проблемы. Скажем, один PIN-код запомнить легко. Несколько — для карточек с небольшими дебетовыми счетами, которыми оплачиваешь бензин, коммунальные услуги, ежедневные покупки, — чуть труднее, но тоже возможно… А вот пользоваться одним и тем же PIN-ом и одной и той же карточкой — абсолютно не стоит. И паролями — лучше длинными, трудными для запоминания. Да и сомнительные сайты лучше не посещать. (Скажем, когда в городе появляются сразу две структуры, претендующие на право собирать платежи за ЖКХ, город впадает в ступор, не зная, кто законный…)

Так что объёмную и нетривиальную задачу защиты в сети наших интересов эксперты IBM считают правильным возложить на цифровые же технологии. На системы, называемые «digital guardian» («цифровой страж»). Такая система не будет просто программкой для хранения паролей, пусть и оснащённой довольно сильным шифрованием. Нет, тут речь идёт о применении когнитивных технологий (cognitive security system) к решению проблем безопасности. А проблемы эти весьма серьёзны: в прошлом году в США было зарегистрировано 12,6 миллиона случаев краж идентичности (identity theft).

И понятно, что проблему эту надо душить, пока она не приняла угрожающий характер. А как это делать в канонах кибернетики? Речь же идёт об искажении сигнала опознания. А что в этом случае предписывала классическая шеноновская теория информации? Да повысить избыточность сигнала: аналоговый радист при сильных помехах произносил слово побуквенно, разворачивая литеру «А» в «Анну»… Так что надо развернуть, расширить сигнал опознавания. Привлекая для этого дополнительную информацию.

Вот, скажем, американский гипермаркет с кассами-автоматами, умеющими распознавать товары и считывать штрихкоды. Купить «в безлюдном режиме» банку пива или бутылку бурбона вы не сможете, даже имея дееспособную кредитную карту: нужно идти к кассиру, который проверит вашу взрослость, в сомнительных случаях требуя документ… То есть — используются дополнительные данные и когнитивные способности. Именно их наличием обусловлена способность кассира прикинуть возраст покупателя и в случае нужды сверить личность с фото на документе.

Так что цифровой страж будет следить за сетевым поведением человека и строить модель его личности. Куда он ходит за покупками, откуда получает деньги и на что тратит. И неким гибким образом станет прогнозировать поведение человека, выстраивая в соответствии с этим стратегии безопасности. Расчёт кредиткой в привычное время за кофе и хот-дог в привычном кафе будет проходить максимально просто и с минимальным применением мер безопасности.

А вот покупка в неизвестном интернет-магазине на крупную сумму, или в магазине известном, но с доставкой товара по неизвестному адресу, или расчёт с кредитки убеждённой вегетарианки за роскошный обед со спиртным в ирландском мясном ресторане будет сопровождаться максимальным количеством процедур идентификации личности… Конечно же, проблема ipse custodies остаётся и будет оставаться всегда, но такой подход может быть весьма полезен. Ролик про функционирование «цифрового стража» находится здесь.

Ну и, наконец, перемены во взаимодействии города и его жителей. Город, огораживавший некогда граждан от диких зверей и двуногих, но недружелюбных соседей, должен ныне превратиться в интеллектуальный центр, обретающий способность анализировать протекающие в нем процессы жизнедеятельности и, накопив соответствующие данные (и даже приобретя соответствующие знания: без когнитивных технологий нынче никуда), управлять ими, оптимизируя к выгоде жителей.

В качестве примера того, как это может достигаться, обратимся к одной из классических книг по вычислительной технике — культовым «Этюдам для программистов» Чарльза Уэзерелла, переведённым на русский в 1982 году. Там, в главе 17, рассматривалось моделирование движения на автостраде. Писался американский оригинал после двух первых нефтяных кризисов, приведших к введению ограничений скорости на дорогах США. И вот тогда-то было отмечено, что парадоксальным образом введение таких ограничений не только сберегает человеческие жизни в авариях (пассивная безопасность тогдашних машин сильно уступала современной), но и не привело к увеличению времени, проводимого янки в пути.

Ограничение скорости для каждой машины приводило к тому, что «в среднем» транспортный поток приобретал большую пропускную способность. Демонстрируя, за счёт чего это происходит, Уэзерелл и предлагал читателям написать вычислительную модель дорожного движения. Машины выезжают на участок дороги со скоростями, равномерно распределёнными между 50 и 60 милями в час, с интервалами от 4 до 6 секунд. Допустимое сближение — не более 10 футов на каждые 10 миль скорости. В случае приближения на утроенное допустимое расстояние начинается притормаживание на одну милю в час за секунду. В случае резкого торможения впереди идущей машины с задержкой в 0,2 секунды происходит торможение на 15 миль в час за секунду.

Программа должна моделировать случайное появление машин на дороге, возникновение случайных помех и отслеживать столкновения и колебания скорости движения. Ну и отображать все это визуально. На её разработку Уэзерелл предлагал выделить три недели, а ещё неделю — на систему отображения. Интересно, сколько уйдёт у того читателя, который решится сам повторить этот эксперимент сегодня: будет наглядный пример того, как выросла производительность интеллектуального труда. Ну и попробовавший пример поймёт, как «умный» город, динамически изменяя скоростной режим на трассах, сможет повышать их пропускную способность.

Да, современным когнитивным технологиям совершенно не трудно постоянно составлять такие модели — только на основе «больших данных» — и использовать их в каждом из контуров управления городом. Точно так же, как модели будут использоваться и в задачах безопасности и здравоохранения!

К оглавлению

Трояны с претензией на авторское право: как не надо делать скрытые биткойн-майнеры Андрей Васильков

Опубликовано 20 декабря 2013

В литературных произведениях преступники — злые гении, бросающие интеллектуальный вызов правосудию и лучшим умам полиции. Однако в жизни чаще встречаются противоположные личности, способные оставить свой паспорт на месте преступления. Если в виртуальном мире и существуют аналоги таких ляпов, то свидетелем одного из них мы как раз стали на этой неделе. Новая модификация трояна класса биткойн-майнеров, обнаруженная специалистами ООО «Доктор Веб», содержит имя и фамилию одного из своих создателей и псевдоним другого. По этим данным легко узнать всю остальную информацию о соавторах, просто выполнив поиск по социальным сетям.

Среди множества вредоносных программ ещё в прошлом веке стал выделяться класс троянских коней. Их код мог содержать разные функции, позволяющие применять его для удалённого управления или кражи ценной информации. Каждый автор старался сделать свой троян максимально скрытым от пользователя и неуловимым для антивирусных программ.

Довольно быстро из области состязания в изящности кода написание троянов перешло в сферу криминальных доходов. Новые разновидности троянов накручивали посещаемость, имитируя клики по баннерам, выполняли звонки на платные номера, использовались для создания ботнет-сетей и применялись множеством других способов.

Из-за низкой квалификации основной массы пользователей и пренебрежения ими элементарных норм безопасности требования к качеству кода троянов стали резко падать. Их структура становилась всё более примитивной, пока не достигла апофеоза — использования скриптов автоматизации, оставляющих в теле трояна информацию о своих создателях.

Так произошло и в данном случае с попыткой незадачливого автора скрыто установить трояна на компьютеры тысяч пользователей через программу монетизации файлового трафика Installmonster.ru.

Для сборки трояна из готовых модулей он использовал язык автоматизации выполнения задач AutoIt, не требующий практически никаких знаний в области программирования. В коде остались строки, свидетельствующие о разработке основных компонентов трояна другим человеком:

Сам заказчик не удалил свой псевдоним, оставив при сборке дроппера характерную строку:

В файле конфигурации содержится также его логин «tonycraft». По этим данным через сеть «ВКонтакте» легко находится пользователь Tonycoin, зазывающий всех на протрояненный сайт bitchat.org.

Главная цель, преследуемая авторами современных троянов, — заставить кого-то другого зарабатывать им деньги. Очень желательно, чтобы процесс происходил незаметно и длительно. С появлением в 2009 году криптовалюты BitCoin интерес к ней возник и в криминальной сфере.

Новые трояны, ориентированные на этот источник дохода, построены по общей модульной схеме. Они содержат оригинальную программу — биткойн-майнер — или её модифицированный вариант, а также средства их скрытого автозапуска. Маскировка у большинства из них предельно примитивная: авторы ограничиваются простым переименованием имён файлов и использованием утилит вроде Hidden Start (hstart.exe) для сокрытия окна консоли.

Все компоненты, кроме командных файлов на создание скрытого автозапуска, вполне легальные. Антивирусным программам сложно определить такой троян на уровне эвристики, поэтому обычно они детектируются по прямому сигнатурному совпадению с записями в вирусных базах.

Средства самостоятельного размножения у большинства троянов отсутствуют (что отличает их от класса собственно компьютерных вирусов), а для их распространения авторы прибегают к методам социальной инженерии. Активно эксплуатируется жажда халявы, сексуальное влечение и другие вечные стимулы, заставляющие людей делать глупости.

Трояны класса биткойн-майнеров маскируются под бесплатные программы, ускорители работы компьютера и сетевого подключения. Они заражают систему при кликах на порно-баннерах и скачиваются «в нагрузку» к известным легитимным программам, включая такие популярные компоненты, как флеш-плеер или Java RE.

В описываемом случае Trojan.BtcMine.218 распространялся под видом утилиты Small Weather, демонстрирующей метеопрогноз в тулбаре.

Версии семейства Trojan.BtcMine попадались мне в диком виде с осени 2010 года. В согласии с известной пословицей «Беда не приходит одна», за ресурсы одной системы нередко соперничают разные трояны. Несколько активных троянских биткойн-майнеров превращает последнюю модель компьютера с Core-i7 в едва шевелящегося динозавра. Загрузка процессора постоянно держится на уровне ста процентов, свободной оперативной памяти ноль, а кулер воет громче пылесоса. Системные блоки и ноутбуки с такими характерными признаками заражения приносят практически постоянно. Как же они обеспечивают прибыль своим авторам?

Заработать в системе BitCoin можно двумя основными путями — выполняя ограниченную эмиссию новых биткойнов или получая вознаграждение за быструю обработку чужих транзакций — подтверждение переводов виртуальной валюты между аккаунтами.

Первый путь называется майнингом. Он более предсказуем по результатам, так как не зависит от совершения сделок с использованием биткойнов другими участниками. Однако действительно актуальным он оставался лишь в самом начале, когда «штамповать» новые биткойны было относительно просто.

Первоначальная лёгкость генерирования биткойнов компенсировалась их низкой платёжной способностью. Пока криптовалюта делала первые шаги, в обмен на товары или услуги её принимали единичные энтузиасты. Курс биткойна тогда был настолько низким, что на его разнице в то время и сейчас уже можно было бы сделать состояние.

Согласно заложенному алгоритму, выпуск новых единиц криптовалюты требует всё больше вычислительных ресурсов по мере увеличения её общей денежной массы. Сегодня они настолько высоки, что генерировать биткойны силами центрального процессора уже нет практического смысла, если вы сами оплачиваете электроэнергию.

Его скалярная архитектура общего назначения слабо оптимизирована для алгоритма майнинга. В общем случае потребуются месяцы непрерывных вычислений, чтобы создать даже не один единственный биткойн, а его десятую или сотую часть. Расходы на затраченную электроэнергию при этом превысят потенциальную прибыль.

Гораздо лучше обстоят дела с использованием в майнинге видеокарт в качестве векторных ускорителей. Особенно моделей на старших версиях AMD Radeon серии 5xxx. Графическое ядро Cypress Pro содержит 1 440 универсальных потоковых процессоров. Оно выполняет плавающие вычисления с двойной точностью на рекордной скорости 418 гигафлопс.

Самым эффективным считается использование специализированных вентильных матриц, программируемых пользователем под конкретную задачу. На базе FPGA создаются целые «фермы» для майнинга биткойнов, лайткойнов и выполнения других похожих алгоритмов.

Однако такие FPGA в целом встречаются редко, а графические ядра с универсальными потоковыми процессорами есть даже в самых бюджетных моделях ноутбуков. Нужны они в основном для работы интерфейса Aero, ускорения декодирования видео и работы с лёгкой 3D-графикой, но биткойн-майнеры умеют использовать их для выполнения своих «неграфических» вычислений.

Низкая эффективность майнинга криптовалюты на отдельных слабых конфигурациях с лихвой компенсируется для автора трояна их бесплатностью и количеством. Во избежание присоединения вашего компьютера к числу таких «зомби» установите любой антивирус, своевременно обновляйте его базы и не загружайте программы из сомнительных источников. Особенно если вас обещают осчастливить бесплатно.

К оглавлению

Класс и магазин становятся цифровыми, оставаясь в реальном мире Михаил Ваннах

Опубликовано 19 декабря 2013

С представленными IBM прогнозами относительно пяти перспективных технологий, которые в ближайшее пятилетие могут неузнаваемо изменить нашу жизнь, читатели могли уже познакомиться на странице «Компьюленты». Но эта пятёрка столь интересна, что хочется поговорить о ней подробнее. Начиная с той пары технологий, с которыми сталкиваемся все мы, проведшие детские годы в школьных комнатах и ежедневно забегающие в магазины, чтобы купить немного еды и одежды… Так вот, для начала IBM сулит этим сферам радикальные изменения.

Прежде всего — мир детства. Школа. Для обучения и воспитания детей в ней всегда применялись самые передовые технологии, доступные тому или иному времени. Скажем, великий Ян Амос Коменский воспользовался новыми по тем временам технологиями дешёвой бумаги и массового книгопечатания, создав в 1631 году учебник латыни «Janua Linguarum Reserata» («Открытая дверь языков»); по нему учились классической филологии и принцесса Швеции, которой могли бы и нанять лучших педагогов, и крестьянские дети, для которых доступная книжка стала социальным лифтом.

Да, обычный печатный учебник, привычный каждому из нас с детства, когда-то был изобретением гения. Причём изобретением, положившим начало гигантскому бизнесу учебного книгоиздательства — вроде Pearson PLC, о котором мы недавно рассказывали («когда-тоОнлайн обновляет образование»). И дневник — мягкая книжечка с распечатанными типовыми формами — был изобретением на пересечении педагогики и организации труда (хотя научная организация труда Тейлора и Гастева оформилась много позднее). Дневник — очень полезная вещь: учил тонкой работе с лезвием бритвы, использованию свойств перекиси водорода…

И понятно, что информационная эпоха не могла не оказать влияния на процесс обучения. Цифровые технологии просто обязаны были проникнуть в школу. Сначала они делали это робко, на уроках информатики (а ещё десятилетиями раньше вообще на математическом факультативе, в общении с подаренной «шефами» машиной «Промiнь-М» не-фоннеймановского класса, программа в которой набиралась специальными ключами на коммутаторном поле). Ну а потом они начали охватывать все сферы обучения, подобно тому как ИТ проникают во все области нашей жизни.

Но вот информационные технологии-то победно шествуют по миру, а с образованием — проблемы. Даже в той стране, что лидирует в мире ИТ. Вот — взглянем, чем озабочены журналисты The Washington Post: «U.S. students lag around average on international science, math and reading test». То есть несмотря на то, что расходы на образование в США перевалили за триллион долларов в год ещё в середине «нулевых» — а на 4% планетарных детей и молодёжи ими тратится 28% всех «педагогических» денег планеты, — с математикой, чтением и естествознанием у молодых американцев хуже, чем в среднем на Земле…

И вот тут, естественно, возникает желание применить свои конкурентные преимущества для компенсации собственных слабостей. В данном случае — использовать фантастические возможности мира ИТ, опирающиеся на финансовую мощь США, для восполнения недостатков учебного процесса. Причём отнюдь не путём подмены живого учителя пакетом программ… Не так, как описывалось в фантастике пятидесятых, где школьники сидели дома, учитель читал лекцию для всего континента, а наивысшей рейтинг имела преподавательница, которой было жарко в свете софитов и которая максимально облегчала свой наряд…

Нет, эксперты IBM, обратившиеся к проблеме образования, отнюдь не предлагают заменить преподавателя компьютером, даже таким эрудированным, как Watson. Тем не менее они говорят о том, что информационным технологиям предстоит преобразить схему функционирования классной комнаты. Но — на вспомогательных ролях. В частной гимназии госпожи Жесминской, где обучалась бабушка автора этих строк, кроме преподавателей и классных дам, исполняющих функции обучения и воспитания соответственно, были ещё и помощники, которых в просторечии барышни звали «педелями» и «жучками».

Дело в том, что именно на них возлагался надзор за нравственностью (чтобы гимназистка не вышла вечером на улицу и, паче чаяния, не забралась в иллюзион); думаете, что «безопасный интернет» выдуман вчера?.. И тем не менее они исполняли и массу полезных функций. Разгружали педагогов от ведения классных журналов, помогали согласовывать расписание занятий, вели рутинный контроль… И так было во всем тогдашнем мире. И вот именно эти функции и предполагается возложить на ИТ в классной комнате. (Да-да, именно в общей для коллектива классной комнате, месте социализации детей!)

Дела вспомогательные, но очень полезные. Ученик может сделать в онлайне домашнее задание, а преподаватель — мгновенно проверить результат (не сводя его к сухим тестам), поощрить добрым словом, навести на правильный путь размышлений. Можно формировать индивидуальную программу, подтягивая упущенное, давая больше материалов по заинтересовавшим разделам. Больший компьютерный формализм сможет дать б Следующим направлением, которому эксперты IBM сулят перемены, является розничная торговля. Сфера очень важная для экономики США: «на полный день» в ней ольшую гибкость человеческим, межличностным отношениям, позволяя педагогу прослеживать «образовательную траекторию» каждого ученика за многие годы. Причём некоторые элементы таких классных комнат можно уже наблюдать не только за рубежом, но и в Нечерноземье. (А айбиэмовский ролик можно посмотреть здесь.)занято 6% населения этой страны. И вот тут идут процессы, которые сегодня могут очень сильно изменить отрасль ритейла. Дело в том, что, хотя в 2012 году, согласно данным U.S. Census Bureau, онлайновые покупки составили лишь $225 млрд из $4,4 трлн сделанных янки приобретений, растут они куда более быстрыми темпами, чем торговля обычная, и во всемирном масштабе уже перевалили за триллион.

А на офлайновую, традиционную торговлю слишком много завязано в экономике США, да и всего первого мира. Рабочие места трудящихся в ней мы помянули. Но ещё торговля занимает помещения, которые или арендует, давая доход лендлордам, или строит, проливая золотой дождь на подрядчиков и влиятельные профсоюзы строительных рабочих. А это ещё налоги с доходов и с недвижимости, с которых формируются в значительной степени и бюджеты, и зарплаты политиков с помощниками… Да и резкое удешевление коммерческой недвижимости может запустить процессы, аналогичные тем, что мы видели в 2007–2008 годах.

Скажем, девелопер или торговец одолжил у банка деньги на покупку земли и строительство магазина; так же поступил его сосед и сосед соседа… А потом — все закупаются в интернете. Магазины становятся не нужны (о том, что банки преимущественно перейдут в онлайн, отказавшись от офисов на первых этажах, мы писали в «Тропой кочегара…» — причём на основе анализа, сделанного риелторами из Jones Lang LaSalle!) Понятно, что столь резких и чреватых финансовыми бурями перемен экономика старается избежать. Но — отнюдь не запрещая онлайн-магазины и не вводя для них удушающие налоги!

Нет, речь идёт о том, чтобы вернуть традиционным магазинам былую привлекательность, действовать не кнутом, а пряником. Сделать это планируется внедрением самых передовых ИТ-технологий, «больших данных» («Как сделать обычные магазины такими же гибкими, как онлайновые»), облачных архитектур искусственного интеллекта Watson. Причём столь гигантские вычислительные мощности понадобятся для того, чтобы магазины ближайшего будущего могли сочетать в себе достоинства онлайн-магазинов информационной эпохи (низкие цены и сверхширокий ассортимент, обусловленные глобализацией) и преимущества лавочек традиционной, доиндустриальной эпохи, с их индивидуальным отношением к покупателю.

Если в образовании информационные технологии, по мнению IBM, должны взять на себя функции помощника педагога, то в онлайновых магазинах ближайшего будущего искусственным интеллектам предстоит стать приказчиками, опознающими покупателя в лицо или по сигналу смартфона, знающими его привычки, предсказывающими его поведение… (Почему для задач, с которыми справлялся бойкий парень без образования, нужны пока электронные мозги гигантской мощности, рассказано в материале «Кремниевые нейросети для “умных” машин»; возможно, нейрочипы исправят положение…)

И если покупателям в онлайн-магазинах приятнее пользоваться планшетами, чем мышами, то в магазинах традиционных есть возможность посмотреть и пощупать товар живьём. Даже такую простейшую и стандартнейшую вещь, как сетевой кабель пятого класса, очень полезно потрогать, чтобы ощутить, многожилен ли он, мягок ли, хорошо ль заделаны коннекторы… Что уж говорить о тончайших материях дамского платья, об ароматах благовоний! Ну а интегрировать онлайновые технологии в свой бизнес традиционным магазинам вполне по силам: мы уже рассказывали, как это делает Macy's («Универмаги и интернет-магазины в США теперь неразличимы»).

Ну а аналитики IBM в своём прогнозе говорят о том, что это не случайная флуктуация, а очень мощный тренд, которому предстоит в ближайшее время обрести не только национальный, но и общемировой характер. И с интеграцией офлайновых и онлайновых магазинов вскоре столкнёмся и мы с вами; значит, к этому стоит готовиться и отечественной ИТ-индустрии, и нашей динамично развивающейся онлайн-торговле. И покупателю надо учиться с выгодой для себя пользоваться сложившимся положением… Посмотреть демонстрационный ролик вы можете здесь.

Так что, согласно прогнозу IBM, как минимум в двух сферах ИТ-технологии попытаются помочь вернуть нас к образу поведения старого доброго времени, избавив по возможности от его недостатков…

К оглавлению

Snooperscope — прибор ночного видения с нетривиальными сценариями использования Андрей Васильков

Опубликовано 19 декабря 2013

Компания PSY Corporation разрабатывает компактный беспроводной прибор ночного видения, совместимый со смартфонами и планшетами. Желающих получить столь интересный гаджет хватает, и привлечение средств на Kickstarter идёт полным ходом. На первый этап программы уже собрана необходимая сумма.

Мы видим в темноте хуже, чем большинство животных. Одной из причин этого считается разница в строении сосудистой оболочки. В человеческом глазе она лишена светоотражающего пигмента — тапетума. У отдельных людей он всё ещё встречается как атавизм, но в целом для вида уже нехарактерен. По сравнению с кошками наше ночное зрение в семь раз слабее.

Утраченные эволюционные преимущества люди всегда восполняли за счёт инструментов. Разрабатываемый прибор ночного видения Snooperscope как раз призван компенсировать слабое ночное зрение, сочетая два подхода — использование расширенного спектра и более высокой интенсивности.

http://www.youtube.com/watch?v=hchfLh51gms

Помимо видимого света прибор фиксирует ближний ИК-диапазон, а благодаря оптической системе собирает и фокусирует свет с большей площади, чем невооружённый глаз: диаметр линз Snooperscope составляет 42 мм.

Это не первая подобная разработка среди компактных ПНВ, но пока самая обнадёживающая в плане доступности и особенностей реализации. Всю оптику удалось разместить на отрезке в 75 мм, а массу — снизить до 80 граммов.

Эффективная дальность прибора в полной темноте (менее 1 лк) определяется мощностью шести встроенных ламп инфракрасной подсветки и составляет около десяти метров. В сумерках она значительно выше.

Благодаря тому что CMOS матрица чувствительна к ИК-излучению, с помощью Snooperscope днём и ночью можно наблюдать процессы, обычно скрытые от невооружённого взгляда. Например, работу пультов дистанционного управления.

Кроме того, Snooperscope позволяет лучше видеть в условиях тумана и высокой запылённости. Длины волн в инфракрасной части спектра больше, и преграды в виде взвесей для них более прозрачны, чем для электромагнитных волн в диапазоне видимого света. Этот же принцип используется в орбитальных телескопах при изучении туманностей.

Ещё одна пикантная подробность: по той же самой причине лёгкие ткани для ИК-излучения практически прозрачны. Легко догадаться, на кого в первую очередь направят Snooperscope его владельцы.

Впрочем, кого-то больше заинтересует криминалистический аспект применения: благодаря тем же физическим особенностям распространения инфракрасных лучей прибор позволяет увидеть печатный текст, скрытый под слоем чернил, плотные объекты в мутной воде или даже спрятанные в банке варенья монеты.

Среди других нетривиальных способов применения Snooperscope разработчики указывают изучение реакции зрителей в кинотеатре. ИК-подсветка не будет беспокоить их, а исследователи увидят всю полноту эмоций людей. Они будут реагировать менее сдержанно, считая, что их не видят.

Snooperscope можно установить на штативе отдельно (для этого в нём есть стандартное отверстие с резьбой), закрепить на задней панели смартфона или планшета при помощи магнитного фиксатора. Последний состоит из двух частей, что позволяет фиксировать ПНВ за счёт прижима «насквозь» — например, на крышке ноутбука.

Смартфон или планшет нужны Snooperscope только в качестве экрана для вывода изображения. Он никак не задействует встроенную камеру, а связь с мобильным устройством осуществляется по Wi-Fi с помощью отдельного приложения.

Встроенного литий-ионного аккумулятора хватает на три–четыре часа работы. Его подзарядка выполняется через порт MicroUSB.

Весь процесс разработки разделён на три этапа соответственно требуемым вложениям. На первом из них всем сделавшим пожертвование выслали чехол с логотипом проекта Snooperscope. По сути, это ещё одна форма привлечения средств для финансирования следующих этапов разработки.

Планы на дальнейшее развитие включают добавление встроенного микрофона для прямой трансляции аудио или записи видео со звуком. Более интересной выглядит анонсированная возможность доступа к Snooperscope через интернет. Устройство сможет подключаться в качестве IP-камеры через сервис DDNS (Dynamic Domain Name Service) откуда угодно.

После обкатки на мобильных устройствах под управлением Android и iOS к Snooperscope будет добавлена поддержка ОС Windows и Mac OS. Таким образом, за счёт совместимости с множеством платформ и прямого доступа по Wi-Fi, гаджет сможет найти массу применений.

На финальный этап проекта требуется ещё около $100 тыс. Разработчики планируют использовать матрицу с более высоким разрешением и установить цифровой сигнальный процессор помощнее.

Цена по предварительному заказу на первом этапе сбора средств составляла $39. В настоящее время она выросла до $69. В рознице в первых серийных партиях Snooperscope будет стоить ориентировочно $99. Старт продаж намечен на май следующего года.

К оглавлению

Хранить бы вечно, но... Возможно ли сохранить старые компьютеры? Евгений Золотов

Опубликовано 19 декабря 2013

Мы считаем само собой разумеющейся необходимость сохранения культурного наследия человечества. Литература, картины, музыкальные произведения, предметы быта — каждая мелочь из прошлого удостоена отдельного места на полке истории, с которой мы сдуваем пыль. И нам недостаточно описаний, репродукций! Чем стала бы великая «Джоконда» в переложении современников? «Девушкой со странной улыбкой»? Нет, мы трепетно храним оригинал, чтобы снова и снова наслаждаться дыханием времени и, возможно, однажды проникнуть в тайну картины ещё глубже. Однако за последние тридцать–пятьдесят лет у нас накопился приличный пласт наследия нового типа: цифрового (назовём его так, ибо оно включает как результаты обработки информации, так и средства). По-хорошему, это богатство тоже должно быть кем-то, где-то и как-то сохранено. Проблема в том, что старые методы презервации для него не годятся.

Цифровое наследие можно подразделить на три категории. Категория первая — результаты цифрового производства: тексты (включая, конечно, и веб-страницы), музыка, изображения. Необходимость их сохранения чём-тоосознана, признана — и работа кипит, щедро финансируемая на государственном и межгосударственном уровнях. И уже здесь проявляется несколько специфических сложностей, требующих особого подхода. Скажем, мы столкнулись с беспрецедентными объёмами материала: попробуйте-ка уследить за непрерывно меняющийся Вебом! Ещё хуже необходимость в наличии средств воспроизведения цифрового контента. Во второй половине 90-х каждый меломан-компьютерщик знал, что такое «XM» и «IT». Сегодня, даже если вы вспомните их значение, сможете ли на проиграть? А если сможете, уверены ли, что получите оригинальное звучание — такое, каким его задумывали авторы (разные плееры играют эти форматы по-разному)? И ситуация ухудшается: чем больше новых форматов, чем больше генерируемой информации, тем короче жизнь отдельно взятой контент-единицы.

Вторая категория составлена программным обеспечением. Здесь специфика стоит уже в полный рост: программу мало просто сохранить — распечатав на бумаге или «нарезав» лазером на пластиковую болванку; её определённо необходимо уметь исполнить. Собственно эмуляция устаревших компьютерных систем давно не проблема: производительность современных персоналок такова, что позволяет это делать не напрягаясь. Вы наверняка читали о том, как на днях гугловец Кристиан Стефансен запустил эмулятор Amiga 500 (знаковый компьютер 80-х и 90-х) в браузере Chrome (кстати, применив NaCl). Но, откровенно говоря, и здесь лучше бы иметь доступ к оригинальной технике. Потому что любой эмулятор повторяет прототип только в самых основных деталях, без нюансов. И выполнить на эмуляторе, например, программу защиты от копирования, привязанную к особенностям дисковода (а то и лентопротяжного механизма, как это делалось совсем недавно на ZX Spectrum), почти невозможно.

Вот так мы и приходим к необходимости сохранения третьей (и самой сложной) составляющей цифрового наследия — цифровых устройств. Компьютеры и компьютерная периферия (накопители, устройства ввода-вывода и пр.) в работоспособном состоянии нужно сохранить уже хотя бы для того, чтобы воспроизводить программное обеспечение и контент в оригинальном виде и тем гарантированно спасти их от цифрового устаревания. Но больше того, в них — в компьютерах, устройствах — самих может отыскаться что-то достойное увековечения. Скажем, оригинальная конструкция дисковода для Apple II, придуманная Стивом Возняком (фантастически простая для своего времени). Чем этот образчик инженерного гения хуже той же «Моны Лизы»? И если мы храним полотна да Винчи ради эстетического наслаждения и в надежде на новые открытия, разве не должны сохранить оригинал флоппи-контроллера, сотворённый сооснователем Apple?

Однако занимается ли кто-нибудь этим всерьёз? Увы, если и занимаются, то очень немногие. Причина проста: старый цифровой хлам не имеет ценности в глазах широкой общественности. Но раз уж мы с вами способны оценить красоту возняковского дисковода, как сберечь её для потомков? Вариантов всего два: сделать это напрямую, сохранив физический образец устройства, либо создать его цифровую модель — эмулировать — с максимально возможной точностью. И каждый вариант сложен по-своему.

Загляните в какой-тоComputer History Museum (фотографии из него иллюстрируют колонку): они держат почти сорок тысяч экспонатов в особых хранилищах — с контролируемой влажностью, освещённостью, температурой, и так далее, и так далее, словно классические произведения общепризнанных искусств. Как и на картинах или книгах, на компьютерах имеются дефекты, повреждения — в общем, отметины, повышающие их историческую ценность, дополняющие историю рождения и жизни. Все эти мелочи важно донести до потомков. Но если архивариусы доцифровой эпохи этим бы и ограничились, хранителям цифровых устройств нужно заботиться ещё и о поддержании экспонатов в работоспособном состоянии. Что делает процесс много, много сложнее. Ведь любое электронное устройство — не монолит, как книга или картина, а сложный комплекс, разные части которого должны работать слаженно. И если из-за ерунды — вроде вздувшегося «электролита» — случается рассинхрон, экспонат превращается всего лишь в груду металла и кремния.

А время электронику не щадит. Сохнут конденсаторы, окисляются контакты, выцветает люминофор, крошится магнитная лента. И, получается, от классического способа сохранения цифрового железа рано или поздно придётся отказаться. Нет, конечно, энтузиасты, восстанавливающие и дорабатывающие старые ЭВМ и гордящиеся тем, например, что древний «Мак» удалось выпустить в Сеть, безусловно, не переведутся. Но это одиночки-волшебники, цифровые археологи, их на всё не хватит. Массово же хранить компьютеры придётся в виде эмуляторов.

В чём главный недостаток эмуляции? Она предполагает изучение устройства методом обратного инжиниринга. А это означает, что даже в лучшем случае оригинал будет воспроизведён с ограниченной точностью: мелкие «баги», забытые аппаратные особенности не будут обнаружены и учтены. Следовательно, массовые эмуляторы (QEMU и пр.) для цифрового сохранения не годятся. Чтобы воссоздать цифровое устройство точно, нужно выйти на уровень электронных элементов: резисторов, транзисторов, микросхем. Можно ли эмулировать их работу? Можно, и это давно делается, разве что называется уже не эмуляцией, а симуляцией (то есть точным воспроизведением). Приложений масса, в том числе и свободных, но затраты вычислительных ресурсов так высоки, что, насколько мне известно, никто пока таким образом старые компьютеры не воссоздаёт.

Редкие исследователи, пробовавшие задачу эмуляции с исторической точностью на зуб, подошли к ней с другой стороны. Они предпочли усовершенствовать обычные эмуляторы, сделав их более гибкими. Примером может служить проект Dioscuri — первый эмулятор x86-систем, разработанный с прицелом именно на цифровое сохранение. Идея вкратце в том, чтобы воссоздать эмулируемое устройство максимально точно за счёт написания отдельного модуля для каждого из компонентов устройства; центральный процессор, память, графический адаптер, BIOS и прочее: за каждый из них в Dioscuri отвечает свой модуль. Это по-прежнему не идеально, но уже ближе к цели.

Что дальше? Рост вычислительной мощности на порядок (если только успеем до окончания действия закона Мура!), вероятно, позволит эмулировать старые устройства на уровне элементов. Но, к сожалению, и здесь мы быстро упрёмся в стену — потому что даже микропроцессоры 80-х, уж конечно, никто и никогда не «разберёт»: снимать слой за слоем, изучая их под микроскопом, слишком трудно, а публиковать исходники производители, скорее всего, не пожелают по причине упрямства — как упрямятся до сих пор публиковать фирменные прошивки игровых компьютеров тридцатилетней давности. И, получается, однажды мы неизбежно потеряем значительную часть цифрового наследия. Грустно, но что поделаешь?

К оглавлению

Кремниевые нейросети для «умных» машин Михаил Ваннах

Опубликовано 18 декабря 2013

«Умные» машины, телесные и бестелесные, окружают нас во всё большей степени. В квартире — пылесос, на складе — погрузчик, в смартфонах — голосовой помощник Siri. Но для того, чтобы машины эти стали подлинно умными, им необходимо обзавестись инженерным аналогом достаточно мощного головного мозга. Причём для решения не только тех задач, которые принято связывать с человеческим интеллектом, но и тех, с которыми справляются животные, и не обязательно высшие. И вот теперь решение этой проблемы переходит в практическую плоскость.

Сначала несколько слов о мощностях нынешних компьютеров в их мобильном обличье. Как отмечают читатели, процессор смартфонов ARM Cortex выдаёт 1,5–2 гигафлопс, ну а тот ENIAC, что позволил технологии в рамках Манхэттенского проекта овладеть внутриядерными силами, мог осилить лишь 500 флопс. И этого хватило для нужд атомной программы… Мощностей же нынешних смартфонов вполне хватает для того, чтобы создать автопилот дрона («Смартфоны даруют мозги дронам»). А вот болтушка Siri зависит в своём функционировании от внешних серверов, из-за чего и впадает порой в длительные паузы…

Парадокс. Для самого что ни на есть передового научного исследования, связанного с абстрактным мышлением, хватило половины килофлопса. Гигафлопса хватает для автопилотирования дрона (подозреваю, что с лихвой хватит и для большого самолёта), связанного уже не с абстрактным мышлением, а с быстрой реакцией, равновесием и ориентацией в пространстве. А вот простейшее (то, что может любая базарная торговка или девка на завалинке, — быстро и связно трепаться) заставляет обращаться к внешним серверам…

А вот ещё критически важная для «умных» машин задача распознавания образов. С ней справляется и малый ребёнок, и лабораторный шимпанзе, и приподъездные кошки… И программное обеспечение от Google это тоже умеет, опознает лица людей и котиков. Но — требуя для этого массива из шестнадцати тысяч мощных процессоров, функционирование которых связано с весьма серьёзными энергетическими затратами, несопоставимыми с тем, кои употребляет на решение аналогичной задачи живой мозг (оценить затраты в единицах «флопс» затруднительно, ибо слишком уж велики порядки величин).

А объясняется этот парадокс историей технологий — в сопоставлении с историей человечества и живых существ. Для чего делались первые вычислительные машины? Для работы с абстрактными образами. Да, самое обычное натуральное число есть абстрактный образ. И не слишком простой. Читатель с математическим образованием — или, скорее, с интересом к этой науке — может обратиться к «Теории множеств» коллективного французского математика Николя́ Бурбаки́ и посмотреть, сколь громоздко приведённое там определение обыкновенного натурального числа 1.

Но вот эти-то абстракции, при их кажущейся простоте и доступности первокласснику, весьма могущественны. Движение небесных тел Кеплер описывал с помощью элементарной математики, а вот для того, чтобы определить наилучшую форму бочек для свойственника-бондаря ему пришлось создать основы математики высшей… И нынешние «мельницы чисел» с их гигантской производительностью не могут справиться с тем, с чем легко справляется кусочек серого вещества, неспособный сложить два и два.

Дело именно в различии первоначально поставленных задач. От живых существ беспощадная эволюция требовала выживания в реальном мире. В вычислительные машины конструктора закладывали способность совершения цепочек операций над абстрактными объектами, при всей привычности для нас являющихся плодом последовательного творчества умов ряда гениев, от Платона и Лейбница до Гильберта и фон Неймана. Причём то, что эти цепочки операций совершаются всё быстрее и быстрее, со всё большими объёмами чисел, распараллеливаемыми даже в смартфонах, преимуществ кремнию над белком не давало.

Да! Наращивание процессорных мощностей и объёмов обрабатываемых данных ключом к решению проблемы не было. И от технологии потребовалось то, чего не может сделать эволюция живых существ, являющаяся не-марковским процессом. Живое существо довольно жёстко определено прошедшими этапами развития. Инженер же может вернуться назад и начать движение от другой точки, располагая тем опытом и технологиями, которые наработал, двигаясь по предыдущему пути. Применить подходы, позволившие достичь нынешних процессорных мощностей, к нейросетям.

Именно этим занимается нынче DARPA в рамках программы Систем нейроморфной адаптивной пластично-масштабируемой электроники (SyNAPSE). Пентагоновские деньги, скажем, выделяются командам разработчиков из HRL Laboratories, ранее известной как Hughes Research Laboratories, и родителям Watson’а из IBM Research. Команду SyNAPSE в IBM возглавляет Дхармендра С. Модха (Dharmendra S. Modha), глава группы когнитивных вычислений (Cognitive Computing) из IBM Almaden Research Center. Ну а Центр неврологических и поведенческих систем трудится под началом Нараяна Шринивазы (Narayan Srinivasa).

И результаты в обоих случаях достигнуты более чем впечатляющие. Команда Модхи сейчас работает с представленным в 2011 году нейрочипом, на кристалле которого 6 000 вентилей моделируют поведение нейрона. Всего в микросхеме 256 кремниевых «нейронов», между которыми может быть установлено 262 000 «синаптических» связей. Свойства нейросети, в которую превращается кристалл в процессе программирования, и определяются этими синаптическими связями, сохраняемыми в блоке памяти.

Что нынче может этот нейрокристалл? Распознавать цифры от 0 до 9, причём даже предсказывать ту, которую только начинают писать на планшете. Играть в виртуальный настольный теннис. Водить дрон строго над двойной жёлтой, которой размечено шоссе к Альмадене… Скромно? Да, всё это умеют обычные процессоры. Но нейрочип использует для исполнения своих задач ничтожную долю вычислительных ресурсов, обычно требуемых от традиционных архитектур. А для программирования нейроморфных архитектур IBM создаёт библиотеки объектов, названных corelets: то ли ядрышки, то ли сущностишки, (от сути); не ясно, как перевести…

Из этих корелетов — придётся, похоже, ввести очередной варваризм — и предполагается строить нейроморфный софт, в значительной степени моделирующий деятельность коры головного мозга. Но подход HRL ещё интересней: нейрочип, созданный командой Нараяна Шринивазы, имеет 576 искусственных нейронов. И тоже умеет играть в виртуальный настольный теннис. Но — в отличие от айбиэмовского образца, его для этого не программировали. В структуру изделия HRL Laboratories заложена возможность самостоятельного формирования синаптических связей.

В результате ему вручили виртуальную ракетку, дали ощущение виртуального мяча и не забывали стимулировать, поощрять или наказывать по результатам поведения. И в итоге всего лишь в пяти раундах нейрочип научился более чем прилично играть в пинг-понг. Причём применяя для этого всего лишь 120 нейронов! (Это к вопросу о том, насколько загружают свой мозг те, кто проводит досуг перед телевизором в обществе видеоигры. К нормальной игре в мелкий теннис ворчание автора не относится, она хороша для профилактики близорукости и развития моторики…)

В ближайших планах HRL's Center for Neural and Emergent Systems — поставить свой нейрочип на орнитоптер размером с ладонь, получивший уже имя «Бекас» — Snipe. Задача машущего полёта в авиации — одна из давнейших и смутнейших, сродни квадратуре круга. Вроде бы на некоторых режимах и для некоторых «массгабаритов» летательного аппарата он сулит заметный выигрыш по затратам энергии. Но даже комнатные модельки орнитоптеров, из сухих стебельков травы, гнутых на лампе накаливания, и тончайшей плёночки (фотоплёнка растворялась в ацетоне, а потом это выливалось на поверхность воды, откуда после застывания и снималось рамочкой) были редкостно капризны.

Машущему полёту нужно куда больше петель обратной связи, чем позволяла классическая инженерия. А теперь HRL надеется на успех! Ховард Хьюз был же изначально авиамагнатом (см. фильм-байопик «Авиатор» и фантастический «Контакт» по роману К. Сагана, где Хьюз — прототип загадочного благотворителя). Да и Пентагону, который оплачивает эти исследования (в SyNAPSE вложено уже около ста миллионов долларов), такая машинка вполне может пригодиться. Но это — частности! Куда важнее то, что на практике реализуется абсолютно новое направление ИТ.

Если вычислительные машины изначально создавались для операций с абстрактными объектами, то теперь весь гигантский потенциал ИТ-отрасли может быть использован и уже используется для нейрочипов, ориентированных на работу с объектами реального мира. По примерно тем же принципам, что функционируют живые организмы, но — без ошибок, которые неизбежно делала слепая эволюция. И такая технология имеет хорошие шансы наградить «умные» машины вполне полноценным «головным мозгом».

К оглавлению

От звонка до звонка, все долгие 6 часов! А если серьёзно, когда на шестичасовку? Евгений Золотов

Опубликовано 18 декабря 2013

Чем ближе праздники, тем чаще во время рабочего дня мысли витают вдали от рабочего места. Ситуация понятная и привычная: мы учимся ждать новогодних каникул со школьной скамьи. И только самые смелые задумываются не о том, как приятно проведут срок временного освобождения от трудовой повинности, а о том, как эту самую повинность превратить в приятное времяпрепровождение.

Не считая навязших в зубах рецептов вроде «Выбирайте интересную работу» (нам-то с вами, скорее всего, жаловаться не на что: айтишникам обычно везёт зарабатывать на том, что и так составляет главный интерес их жизни; но я подпишусь: ах, если бы все и всегда были свободны в таком выборе!) — так вот, не считая этой банальщины, остаётся одно: сократить продолжительность рабочего дня до того физиологического максимума, который ещё способен обеспечить психофизический комфорт. И у сторонников этой идеи есть даже конкретная цифра — 6 часов!

Разговор о продолжительности рабочего дня в целом и трудоголизме в частности в этой колонке шёл сравнительно недавно (см. «Найдите в себе трудоголика»). Суть вкратце: работать много — ещё не значит хорошо жить (статистика беспощадна: чем меньше трудится конкретная страна, тем лучше живёт; посмотрите хоть на немцев-бездельников — 25 среднестатистических рабочих часов в неделю!), равно как и работать мало не значит работать хуже. Трудоголиком же нынче считается каждый, кто значительно выбивается из классического, выведенного ещё стариком Фордом, режима 8×5 (восемь часов по пять дней в неделю).

Большинство европейских государств, например, давно ушло от него в меньшую сторону — и даже среди тех, кто ещё не успел, мало кто станет спорить, что переработка контрпродуктивна — за исключением разве что нерегулярных авралов. Однако на что-то большее отваживаются немногие: сонный час в рабочий полдень всё ещё под запретом, свободный график чаще всего предполагает переработку и одиночество, и практически никто пока не дошёл до чистых заветных шести часов в день. А чем же они так хороши?

Главная прелесть шестичасового режима в том, что выведен он принципиально иным способом, нежели режим восьмичасовой. Восемь часов в день — это оптимум производительности: увеличивая продолжительность рабочего дня, мы уже не получим прежнего прироста выработки, как не получил Генри Форд, из-за чего на восьми и остановился. То есть, формулируя свою цифру, Форд руководствовался прежде всего интересами производства, работодателя. Однако век спустя мы равняемся на новые ценности: за нас уже работают машины, и хотя, быть может, пора предаться праздности ещё не пришла, мы вправе и можем себе позволить улучшить ощущения от работы, сдвинув бегунок продолжительности немного вниз. Иначе говоря, оттолкнуться от интересов работника, а не работодателя. И идею эту штурмуют минимум с трёх направлений.

Участники штурма на первом направлении движутся под флагом «Больше времени для жизни!». Их икона — американский предприниматель Уилл Келлог, современник Форда и тоже один из пионеров-промышленников (правда, он занимался пищевыми продуктами). В постдепрессионные 30-е Келлог сократил рабочий день на своих предприятиях до шести часов, введя четыре смены. Получать меньше его работники не стали: благодаря выросшей часовой оплате зарабатывали они почти столько же, сколько и раньше. В то же время это дало им ещё два свободных часа в сутки, а Келлогу позволило создать новые рабочие места. Если же его эксперимент кажется вам слишком далёким или мелким, посмотрите на Финляндию — где в конце 90-х был поставлен эксперимент уже национального масштаба по внедрению шестичасовки (правда, всего только в две смены) и с теми же насквозь положительными результатами.

Справедливости ради стоит заметить, что в обоих случаях опыты не были долгими. Предприятия Келлога вернулись к 8-часовому режиму после его смерти (якобы по причине недовольства работников-мужчин возникшей временной нестыковкой с друзьями, работавшими дольше), Финляндия — по окончании государственного субсидирования (работодатели сочли полученные преимущества недостаточными для оправдания повышенной часовой оплаты труда).

Но есть и второе направление, участники которого акцентируют внимание на разнице между работниками физического и умственного труда. Научно подтверждено, что «белые воротнички» (работающие головой) «выдыхаются» быстрее своих «синеворотничковых» коллег (работающих руками): нам отпущено природой только 5–6 часов ежесуточной интеллектуальной активности, после чего — где вы, Форды XXI века? — насиловать интеллектуала бессмысленно: уставшая голова не даст адекватного роста выработки. Лучше того, так же как уменьшение продолжительности рабочего дня до 8 часов у занятых физическим трудом привело к радикальному уменьшению числа производственных травм, сокращение смены до 6 часов у «интеллектуалов» наверняка даст аналогичный эффект — например, снизив количество ошибок в программном обеспечении. Как удаётся нам выдерживать 8 часов и более? Разбавляя слишком длинный день разнообразными (и, в общем, бесполезными) уловками, не требующими напряжения мозгов, — вроде совещаний, перекуров, созерцания ютуба-соцсетей и тому подобного.

Наконец, есть направление номер три, где царствуют неврологи. В их арсенале целый букет замечательных научных фактов, к тому же непрерывно пополняемый. Например, установлено, что не так важно, сколько вы спите, как то, в какое время суток: наша нервная система «привязана» к естественному световому циклу (светлое время — тёмное время), и, грубо нарушая его будильником, мы ничего не выигрываем. Мозг работает лучше всего за несколько часов до сна и хуже всего — в часы подъёма, когда сказывается сонная инерция, делающая наши решения далёкими от рациональных и оптимальных (гормоны!). Фактически прийти на работу невыспавшимся — всё равно что явиться пьяным: это бьёт по здоровью, это бьёт и по интеллектуальной продуктивности. Так что было бы идеально привести режим к солнечному, но раз уж это невозможно, стоит сократить рабочий день и поиграть с временем заступления на смену.

Понятное дело, убедить боссов в крупных компаниях, а тем более в госорганизациях разом перейти на шестичасовку нереально: это в лучшем случае долгосрочная задача для профсоюзов. Но если вы сам себе хозяин или работаете в небольшой конторе, в ваших же интересах убедить себя или владельца бизнеса сократить рабочий день до волшебных шести часов — и измерить выгоду. Говорят, наука начинается с измерений, так почему бы самым смелым из вас не задаться этой целью в следующем году (помните, как делает Цукерберг — ставя себе на каждый год новую Большую задачу?) В конце концов, идея Форда тоже была принята современниками в штыки, но они быстро поменяли свою точку зрения, наблюдая, как процветают его заводы.

Ну и будьте готовы к следующему прыжку. Кое-кто из экономистов уже сетует, что даже шестичасового дня недостаточно: слишком много рабочих рук! Нужна 20-часовая трудовая неделя.

В статье использованы иллюстрации Thomas Claveirole, Phil and Pam Gradwell, Helgi Haldorsson.

К оглавлению