У меня часто возникают рандомные мысли, которыми хотелось бы поделиться или обсудить.

Формат твиттера слишком короткий, а формат блога требует более структурированных мыслей, дополнительной вычитки, а как следствие усилий.

Канал в телеге, находится где-то посередине, в общем посмотрим как пойдет.

Про нейроискусство

Недавно ходил в Эрарту в Питере. Это музей современного искусства. В одном из залов в очередной раз задумался о том, что произойдет с искусством при достижении нейросетевой сингулярности.

Уже сейчас, чтобы создать интересную картину, человек нужен только на этапе генерации текстового описания картины и финального отбора. А для абстрактного искусства, человек, кажется уже не нужен.

Я из тех людей, кто верит в смерть автора. Красота и искусство в глазах смотрящего. Если люди ставят «лайки», если считают искусством, значит это оно и есть. Кто его создал, был ли кто-то, или картина воплотилась из ничего с пением ангелов – не имеет значения.

Возможно вы уже слышали про нейросеть DALL·E 2, которая генерит изображения по текстовым описаниям. Наконец появилась возможность потыкать подобное самостоятельно.

А тут канал, где много похожих историй.

Про кино

Мне нравится кино и смотрю я его много. Так неизбежно сталкиваешься с муками выбора «а что посмотреть?». Весь топ кинопоиска пересмотрен, а новое кино выходит очень медленно. Выбор фильма может легко занимать полчаса / час.

Начал со следующей стратегии:
- Берем фильм, который нравится
- Ищем похожие
- Смотрим другие фильмы режиссера
- Залезаем в подборки жанра
- Фильтруем с хорошей оценкой
- PROFIT
Отчасти это помогло, но часто фильмы попадают обратно в топ-250, а фильмы на 5-6 из 10 смотреть как-то не хочется. И это ключевая ошибка!

Представьте, что был бы мировой рейтинг еды. Что было бы в топе? Скорее всего пицца, суши, бургеры картошка фри. Ну а например мидии. Сколько бы получили они? От меня не выше двойки, а кто-то поставит девятку. Получаем финальную оценку в районе 5-6. Так и с кино. Я задумался, что есть прям крутые фильмы, которые мне очень нравятся, а оценка у них довольно средняя.

Тут отдельное спасибо Кинопоиску, который оценки ниже 7 красит в серый, а ниже 5 красит в красный, что явно не вдохновляет людей на просмотр чего-то немейнстримового.

Что делать? Правильный ответ: персональные подборки! Опять же, алгоритмы сервисов плохи тем, что они заточены на лайки и популярность в среднем по больнице. Люди же собирают подборки по более сложным критериям.

И тут я узнал об идеальном сервисе в этом плане: Letterboxd. Во главе угла подборки собранные пользователями. В каждой оказываются как популярные, так и фильмы, о которых ты никогда не слышал. Это взорвало для меня вселенную возможных для просмотра фильмов. Из состояния: «блин, что посмотреть», я оказался в состоянии «так-так-так, что тут у нас? Фильмы, исследующие что есть реальность? Это то что я буду сегодня смотреть!». Наконец появилась возможность выбрать фильм, который попадает в настроение.

Изменилось и отношение к оценкам. Теперь, когда я открываю фильм с оценкой 5-6 на кинопоиске, я ожидаю, что это станет следующим моим любимым фильмом, а не «маргинальщина какая-то, пустая трата времени».

Сейчас не уверен, что хочу ставить оценки в принципе. Последнее время ставлю просто лайк или просмотрено. Опять же, из-за того, что сама по себе оценка ничего не дает. Помните историю про мидий: моя двойка – это чужая девятка? На деле же я просто не буду их советовать, а что-то предложу попробовать. Тогда зачем нужно что-то сложнее бинарной оценки?

Как итог, Letterboxd перевернул мой подход к просмотру фильмов, чему я нереально рад. Оцениваю Letterboxd на 9 из 10! Видите как нелепо? 🙂

P.S. Го там дружить, я создал: https://letterboxd.com/DevAlloy/
Ниже картинка с примером подборок.

#кино

Про чтение книг

Похвастаюсь мегаприкольной плюшкой в Туту: денежный бонус за чтение книг.

В чем идея: читаешь книгу в месяц по профессиональной теме, саморазвитию, бизнес-литературу и получаешь 3% к зп. За художку бонусов не полагается. Как итог – та самая небольшая вишенка на торте, которая может подстегнуть читать чуть-чуть больше, а как известно 1,01^365 = 37,78343433.
Ауф

Как это влияет на команду: примерно половина людей не читает(или не признается в этом), вторая половина в среднем читает 2-3 книги в квартал, пара человек по одной штуке.

Теперь зачем вообще это нужно компании. Вроде все очевидно. Люди получают знания, становятся личноэффективней, более зрелыми. В общем читайте книжки на обед – будете здоровы.

Но все оказалось совсем не так! Эта замечательная традиция идет практически с основания Туту, и изначально бонусы давали даже за художку. Более того, за технические книжки ничего не полагалось, потому что, если книжка полезна, прокачался, в итоге проявил себя на работе, получил плюшки, бонусы. Это потом уже эффективные менеджеры типа меня подумали «ну может еще и за чтение Сумерек денег давать»?

А на выходе одни вопросы: отбиваются ли затраты? Как это измерить? А главное, что полезнее «Магия утра» или «Атлант расправил плечи»?

Не знаю, но пошел сдавать книжку в этом месяце

#книги

Прямо сейчас пишем бомбический выпуск Подлодки про винишко.

Задал вопрос: как так получается, что выдержанное вино пахнет дубом, кожей, дичью и остальными «благородными» ароматами?

Гость: да это просто чудо господне!

Выпуск получается кайфовый, не пропустите 🍷🍷🍷

#podlodka

Про магию AI 🦄🦄🦄

На днях решил попробовать Copilot: https://github.com/features/copilot

Это плагин, который предугадывает код, который ты хочешь написать!

У Гитхаба овердофига кода, на котором они обучились, и теперь неплохо предугадывают. Отдельный момент, что копайлот понимает контекст. В гифке пример в самом конце с логом.

Окончательно для себя еще не понял. В моем примере выше он предложил почти подходящий снипет, который надо уже допиливать под свои нужды. Из-за этого флоу написания кода ломается. Начал писать -> оценил саджест -> еще пописал -> принял саджест -> подпилил под себя.

Но ощущения чего-то магического, когда он попадает с первой попытки. Буду продолжать 😏

#ai

Про платформенные продукты

Я – амбассадор платформенных продуктов среди ведущих Подлодки. Мне кажется, что платформы – априори лучший вид продуктов в независимости от того, чем занимаются! На всякий, платформа – это когда у тебя как у продукта два вида пользователей: поставщики услуг и потребители. Типичнейший пример платформы – приложения такси. Основная цель платформы – обозначить правила игры, то есть помочь одним найти клиентов и заработать деньги, а другим получить качественную услугу.

Основная сложность создания платформенных продуктов: проблема холодного старта. Ты можешь сделать приложение в два раза круче Яндекс Go и Убера вместе взятых, но как в том меме: никто не пришел на фан встречу. Ты даже друзей в приложение позвать не можешь – нет водителей, а водителей нет, потому что друзья приложение не установили. Финиш.

Недавно прочел крутую книгу по теме, она так и называется – The Cold Start Problem, от одного из топчиков Убера. Книга абсолютно бомбическая, а от некоторых историй даже становится страшновато. Например: Убер расковыривает API конкурентов, далее собирает статистику по ценам между разными точками, загоняет все в нейронку и находит модель, которая предлагает немного лучшие цены. Т.е. с точки зрения пользователя, который решит посравнивать цены, цена в Убере должна быть всегда немного лучше. И этому противостоит: «ребята, вы не просто разработчики, каждый из вас – продакт!» Реальная история, рассказанная сотрудником одного из сервисов такси 😬

Книгу, я получается уже посоветовал, но вообще у нас и выпуск Подлодки с директором по продукту AliExpress Россия есть: https://podlodka.io/256

#podlodka

🕹 Еее! Ironhide в свое время сделали самый крутой Tower defense, а сегодня выпустили вторую часть стратегии про космодесантников. Первая была довольно кайфовой. Посмотрим, что получилось в этот раз

#игрули

Готов заплатить за следующий тир лишь для того, чтобы не оставаться во френдзоне НАВСЕГДА

Скандал в шахматах

Одним глазом посматриваю за тем что происходит в шахматах, а за обедом могу посмотреть разбор партии – другой.

В высшей лиге шахматистов есть странный тип, которого многие подозревают в читерстве. Его уже несколько раз блочили на онлайн площадках за читы.

В шахматах читерят пользуясь мощью компьютера для того, чтобы делать лучшие ходы. Но как понять что кто-то читерит?

Во-первых – это точность ходов. Машина никогда не зевает фигуры. Во-вторых машина находит длинные комбинации, которые человек найти не может, из-за чего стиль значимо отличается от человеческого.

К скандалу. Он разгорелся после оффлайн матча с чемпионом мира Карлсеном. Матч закончился в ничью, а на разборе потенциальный читер очень слабо объяснял свои ходы и на сдачу заявил, что ему повезло и он утром разбирал ровно эту позицию.

Как игроки готовятся к матчам? Смотрят историю как играл соперник и продумывают, чем будут это бить. Так вот, оказалось, что Карлсен последний раз играл такое начало в 2007 году. Шансы, что он сыграет так же – были ничтожны.

В итоге чемпион снялся с турнира, отказавшись объяснять причину. Органзаторы же ввели дополнительную проверку игроков, на наличие девайсов и сделали 15 минутную задержку.

Читера пока за руку не поймали, но у всех есть разные теории, как он получает помощь.

Лучше всех про это написал Илон Маск:
Талант попадает в цель, в которую никто попасть не может, гений же попадает в цель, которую никто не видит(потому что она находится у тебя в заднице!)

Полная версия в ролике: https://www.youtube.com/watch?v=8chlcDiNSO4
На этом же канале посматриваю разборы игр.