• Сравнение кэшбэк-систем: экономика, геймификация и постмаркетинговые акции



      История кэшбэка началась в 1891 году, когда в американской компании Green Shield придумали неожиданный рекламный трюк для привлечения новых клиентов. Механика акции была элементарна — Green Shield выпустили марки, которые клиенты компаний могли обменять на товары, наличные или скидки.

      Магазин сам может назначать скидку на любой товар. И до Green Shield продавцы использовали различные акции, например, выпускали медные жетоны. Такой денежный суррогат можно было накапливать и обменивать на товары из специального каталога. Однако в определенный момент эта схема переставала привлекать новых клиентов.

      Революция началась, когда в маркетинговую цепочку добавили партнеров — сейчас их называют кэшбэк-сервисами. Задача по привлечению клиентов перекладывается на партнера, лояльность клиента с каждой скидкой растет и все, на первый взгляд, в выгоде. Со временем количество подобных сервисов выросло неимоверно, что позволяло строить длинные цепочки передачи денег за товар. Давайте разберёмся, можно ли сегодня получать прибыль от многоуровневых кэшбэков, или же в выигрыше остается только «казино».
      Читать дальше →
    • Новые проблемы ИИ: случайные ошибки или выход из-под контроля


        Иллюстрация

        Есть много фильмов и фантастических книг, в которых компьютерная система обретала сознание и обманывала своих человеческих создателей. Возможно ли подобное в реальности? Пока поводов для беспокойства мало.

        Мы впечатлены программами AlphaGo и Libratus, успехами роботов Boston Dynamics, но все известные достижения касаются лишь узких сфер и пока далеки от массового распространения. В повседневной жизни люди взаимодействуют с псевдоинтеллектуальными помощниками ( Siri, «Okay, Google», Amazon Alexa), каждый из которых не претендует на лавры действительно «умной» программы.

        Впрочем, успехи в области проектирования искусственного интеллекта действительно впечатляют. И чем ближе день, когда ИИ станет полноценным инструментом влияния на общественные процессы, тем больше накапливается ошибок, указывающих на возможность обхода гипотетических «трех законов робототехники».

        Тезис «чем сложнее система — тем больше в ней лазеек и ошибок» имеет прямое отношение и к проблемам с ИИ.
        Читать дальше →
      • Работа и безработица будущего: безусловный базовый доход



          Будущее — это не только массовое распространение 3D-печати, беспилотные автомобили и повсеместное присутствие роботов. Будущее — это ещё и безработица. К 2020 году 5 млн человек лишатся работы из-за развития искусственного интеллекта и робототехники. Это данные из отчёта Всемирного экономического форума.

          Руководство фабрики в китайском городе Дунгуань заменило 90% сотрудников (650 человек) на роботов и автоматизированные системы. Как показали первые результаты, производительность труда значительно выросла — на 250%.

          Даже Сбербанк планирует до конца года сократить 3 тыс. рабочих мест с помощью бота, который сможет самостоятельно писать исковые заявления.

          «Четвёртая промышленная революция» приведёт к исчезновению многих профессий, кризису на рынке труда, росту неравенства и экономическому расслоению. Но прежде чем массы вспомнят опыт луддитов, свою роль сыграют новые экономические законы. Безусловный базовый доход — один из инструментов, призванный решить проблему.
          Читать дальше →
        • Генеративные нейронные фейки: как машинное обучение меняет восприятие мира



            Редакция Оксфордского словаря выбрала слово «постправда» (post-truth) почетным «словом 2016 года». Термин этот описывает обстоятельства, в которых объективные факты менее важны для формирования общественного мнения, чем обращение к эмоциям и личным убеждениям.

            Особенно высокая частота использования этого слова наблюдалась в англоязычных публикациях после президентских выборов в США в связи с распространением большого количества фейковых новостей, после которых сама истина большого значения не имела.

            По мнению ряда аналитиков, распространение фальшивых дискредитирующих новостей стало одной из причин поражения Хилари Клинтон на выборах. Одним из главных источников ложных новостей стала алгоритмическая лента Facebook.

            На этом фоне почти незамеченными остались новости, поступающие от разработчиков в сфере искусственного интеллекта. Мы уже привыкли, что нейросети рисуют картины, создают фото человека по его словесному описанию, генерируют музыку. Они делают всё больше, и с каждым разом у них получается всё лучше. Но самое интересное в том, что машины научились создавать фейки.
            Читать дальше →
          • На пути к звездам: чем опасны космические перелеты



              Человек всегда стремился к преодолению неизвестности. Тысячи лет географические открытия совершались на пределе возможностей, но всегда транспорт и снаряжение страдали чуть больше, чем первооткрыватель — корабли разбивало в шторм, обоз с провиантом падал в пропасть, сани вмерзали в лед, а человек всё двигался и двигался к своей цели.

              Когда на планете не осталось белых пятен, мы стали задумываться о космосе. Программы освоения Луны и Марса не фантастика, а неизбежное будущее. За ними — далекие перелеты к ближайшим звездам. Чем дальше человек будет уходить от Земли, тем больше трудностей встретит по пути. Мы подошли к рубежу, за которым не техника, а сами люди испытывают запредельные перегрузки.

              Какие угрозы ждут нас в космосе, и какие технологии позволят выжить — об этом расскажем дальше.
              Читать дальше →
            • Самые перспективные эксперименты современной физики



                Чтобы лучше понять нашу Вселенную и определить роль человека в ней, ученые создают всё более амбициозные инструменты и проводят масштабные эксперименты. Наука давно перешла рубеж, за которым не хватает усилий гениев-одиночек, проводящих опыты в своих частных лабораториях. Сейчас большая наука требует дорогостоящих исследований, годами поддерживаемых научными группами из многих стран.

                Чем масштабнее эксперименты, тем более впечатляющие открытия нас ждут. Как определить масштаб? Для этого достаточно знать сумму затрат на строительство, количество персонала и физические размеры самого проекта. Не будем забывать и про научную полезность проекта с точки зрения обычного человека.
                Читать дальше →
              • Как используют разницу между поколениями в IT-компаниях



                  Люди воспринимают любую работу с точки зрения своего жизненного опыта и своих ценностей. Система ценностей формируется в детстве под влиянием экономических, социальных, политических, технологических факторов внешней среды. Поэтому системы ценностей у людей различаются в зависимости от исторического периода.

                  С раннего детства наш мозг учится воспринимать информацию, взаимодействовать с окружающим миром. Для этого он устанавливает себе паттерны поведения, основанные на базовых ценностях. Уже выросло поколение, родившееся при интернете и получившее доступ к любой информации. И этот фактор тоже оказал воздействие на их мозг.

                  Люди с разными ценностями по-разному смотрят на многие вещи. Одна и та же технология вызывает у них, возможно, противоположные чувства. Зачем это нужно понимать и как использовать — сегодня расскажем в статье про связь между IT и психологией.
                  Читать дальше →
                • Мрачное будущее интернета: неравенство и несвобода



                    Давать прогнозы — дело неблагодарное. Однако для того, чтобы оценить перспективы, которые ожидают «наш с вами» интернет в ближайшем будущем, не нужно заглядывать слишком далеко. Нам хочется представлять себе интернет будущего, который непременно даст всем желающим единые возможности для доступа к сервисам и контенту, но этого, скорее всего, никогда не случится.
                    Читать дальше →
                  • Онлайн-образование настоящего и будущего



                      Существенный разрыв между реальностью и образовательным процессом (особенно в том, что принято называть высшей школой) стал проявляться с развитием IT.

                      С другой стороны, сами работодатели стали больше смотреть на реальный опыт людей. Наличие хорошего диплома уже нельзя считать гарантированным «входным билетом» на прибыльную должность. Тренд подогревают истории успеха стартаперов и миллиардеров, которые бросили учебу ради бизнеса.

                      За последние двадцать лет образование уже пережило одну революцию, совершив переход в онлайн. Однако изменения только набирают обороты. В ближайшие десять лет образовательная система будет адаптироваться под запросы нового поколения. Как это происходит можно отследить уже сейчас, изучая самые амбициозные образовательные проекты.
                      Читать дальше →
                    • IT-реновация: как перерождается индустриальная культура



                        Старые идеи, воплощенные в различных объектах, могут служить «сырьем» для создания новых идей. Возьмите любой объект из прошлого и попробуйте использовать его в необычном месте и необычной комбинации. В этом и заключается один из методов креативного подхода — переместить идею в такую систему координат, где она выглядит чужеродно. История технологических инноваций полна таких примеров.

                        Современные компьютерные клавиатуры унаследовали черты печатных машинок (и получили такую же qwerty-раскладку — про этот недостаток смотрите в статье о клавиатуре Дворака). Паровой двигатель 75 лет применялся в шахтах, прежде чем Роберт Фултон решил использовать его для лодок и создал первый пароход. Теория чисел 100 лет считалась самой бесполезной областью математики, в 1970-80-х годах ее не преподавали даже на математических специальностях университетов, но потом она оказалась нужна для шифрования. 

                        Во всех перечисленных случаях удалось добиться прогресса, когда существующую идею применили к новой проблеме. Этот метод работает даже в том случае, если прямо сейчас мы не знаем, как объект поможет нам в будущем.
                        Читать дальше →
                        • +17
                        • 8,3k
                        • 8