Евгений Черешнев

математике есть чудесный метод доказательства — «от противного». Он крайне эффективен и прост. Давайте на секунду представим, что вы террорист и мысли ваши нечисты. Далее представьте, что Telegram запрещен и вы не можете им пользоваться. Вы перестанете общаться со своими сообщниками? Нет. У вас сохранится возможность общаться с ними через другие средства? Да. То есть запрет (как и любые штрафы) не решает обозначенную проблему, что и требовалось доказать. Профессиональные террористы, с которыми сейчас борется весь мир, в том числе Россия, всегда имеют источники финансирования — и именно борьба с этими источниками может нанести им максимальный ущерб. Ибо пока у террористов есть деньги, они смогут расходовать их часть на обеспечение своей собственной информационной безопасности — грубо говоря, смогут нанять на рынке хакера, который лишен морали и работает исключительно за деньги. Это несложно. Хакер обеспечит покупку за наличные или на украденные кредитные карты одноразовых телефонов и сим-карт, не привязанных к личностям террористов. Затем за считаные минуты соберет одноразовый зашифрованный мессенджер уровня Telegram из доступных в публичном доступе кодов (скорее не сам, а наймет для этого другого хакера или разработчиков). Например, любой желающий может зайти на сайт https://github.com/signalapp/libsignal-protocol-c, где лежат исходные коды мессенджера Signal на языке программирования С++. Это мессенджер уровня Facebook Messenger, WhatsApp и Telegram, а в чем-то и превосходит их. И таких проектов с открытыми исходными кодами в сети много. В XXI веке программный код часто принято выкладывать в публичный доступ (например, мобильный фреймворк React Native — детище Facebook), так как конкурентное преимущество уже не в сохранении в секрете своего продукта, а в способности работать на опережение. Вы можете прямо сейчас начать копировать Google Android — скачать исходные коды и даже сделать свой телефон. Но, пока вы будете этим заниматься, Google уже сделает новую версию, ваш продукт устареет и его никто не купит.

, легко смог меня убедить в ущербности современного образования простым фактом: курс математики 3-го класса рассчитан на 100 часов классного времени и еще 100 часов самостоятельной работы. Так вот, 50% детей укладываются в этот норматив, 5% нуждаются более чем в 100 + 100 часах, 20% способно пройти курс за 50 + 50 часов, еще 20% гарантированно уложатся в 10 + 10 часов, а оставшиеся 5% способны усвоить весь годичный курс математики за 2 часа. Потому что могут. Но наша система образования заточена не под индивидуальные способности и их раскрытие, а под другие, заложенные в XX веке, цели, и поэтому обучение занимает от 20 до 50% жизни. Система образования сегодня работает по формуле «подготовить максимально возможное количество трудоспособных индивидуумов Х к возрасту Y со знаниями Z» — при этом уровень знаний должен отличаться минимально, для того чтобы люди легко организовывались в коллективы и без лишних споров могли эффективно решать сложные задачи.

Например, в системах распознавания лиц и идентификации личности по их изображению в настоящее время достигнута теоретическая эффективность 99,97% — это мизерные шансы остаться анонимным в условиях, когда на вас смотрит городская камера с подключенной нейронной сетью распознавания. Причем, что важно, этот результат будет доступен и вашей родной полиции, и спецслужбам, и враждебно настроенным хакерам, которые могут использовать идентификацию не по назначению, например выявляя в толпе сотрудников спецслужб, у которых (сюрприз!) тоже есть лица, — но об этом мы поговорим в одной из последующих глав. Если «натравить» машину на распознавание фотографий кошечек и собачек (еще несколько лет назад эта задача считалась непосильной), она будет успешно классифицировать их с вероятностью выше 99% — хотя лично мне до сих пор непонятно, кому нужна эта функция ☺ Стоит заменить фото животных на рентгеновские снимки легких или мозга, а машину заставить обнаруживать аномалии вроде злокачественных опухолей и ставить диагноз — она и тут справляется с заданием. Это примеры очень узких задач, в которых машина уже работает лучше человека или как минимум наравне с самыми талантливыми из нас.