Размышление.
Господство аналитического мышления, компьютеризация, интернетизация сильно подкосили способности людей видеть за деревьями лес.

Пресловутая клиповость мышления - это лишь крайнее или явное проявление этой неспособности.

Сейчас необходимо принудительно ограничивать себя от потока текущей информации и нарративов. Постоянно рекалиброваться - буквально заставляя себя расчищать поле зрения от внешних признаков, чтобы увидеть внутренние процессы.

Проще говоря, нужно помнить, что косметология и пластическая хирургия достигли небывалых высот во всех сферах. Ретушируется и обрабатывается все - внешность, изображения, смыслы, идеи, сейчас с ИИ даже коммуникации можно заретушировать и обработать.

Но реальная жизнь всё-таки остаётся реальной в конце концов. И важно уметь разглядеть реальность.

Жители Бельгийского Конго, 1924 год. Они считают, что выворачивание верхней губы подобным образом делает женщин красивыми и привлекательными.

В сущности, за минувшие 100 лет этот странный обычай выворачивания губ распространился по всему миру благодаря пластическим хирургам и ботоксу, и является сегодня многомиллиардным сектором экономики.

Как и другой некогда странный обычай у жителей островов Полинезии в Тихом океане, заинтересовавший путешественника Джеймса Кука. Местные дикари покрывали большую поверхность своего тела своеобразными рисунками, то есть татуировками.

Фото https://t.iss.one/istoriya

Подписаться на канал

#мир #история #экономика #странности

"Добавим в уравнение... дурную привычку Минздрава протаскивать ЗОЖевско-запретительную повестку вместо системной работы.
Видение развития той или иной сферы со стороны государства соседствует с неумением выстроить политику по адекватной реализации своих собственных планов - и на кадровом, и на системном уровне..."

https://t.iss.one/dashimbayev/6625

О научно-технической революции…

Способен ли ГИИ ускорить научно-технический прогресс?

Вы часто в новостях слышите: «ГИИ открыл новые материалы с невиданной скорость, создал новые лекарства, изобрел ракетный двигатель». Все это фейк из-за непонимания нюансов работы технологии.

Изначально сделаю разделение на продукты (ChatGPT, Claud, Gemini и другие) и технологию, на которой базируется ГИИ. С продуктами все понятно – это забавная игрушка, имеющая околонулевую практическую ценность и нулевой научно-технический потенциал, но с технологией иначе и не все так однозначно.

Наука – это сложная система, включающая изучение причинно-следственных связей, а также механизмов взаимодействия объектов и процессов.

ГИИ – это лишь инструмент, базирующиеся на совершенно иной технологии, которая не может быть напрямую применима к R&D.

С точки зрения науки ГИИ помогает работать с неструктурированными массивами информации, искать корреляции и зависимости, обеспечивать классификацию данных и создавать пространство векторов/вероятностей.

Например, лично в своих исследовательских проектах я использую связку Excel + Python + SQL + комплекс дата провайдеров по финансовой и экономической статистике + Google/Yandex, которые были заменены на связку ChatGPT/Perplexity.

ChatGPT/Perplexity работают в связке для поиска актуальной информации, как решить какую-то проблему или задачу в программировании, настройке ИТ комплексов, разработке формулы или как навигатор по инструкциям/гайдам/мануалам + очень редко в классификации неструктурированных массивов данных.

Как показывает опыт, ГИИ имеет нулевую ценность в аналитике данных и научно-исследовательских проектах – пользы действительно нет, но как более эффективная замена Google и Wikipedia – да. Конспектирование / экстракт отчетов с использованием ГИИ (основная функция у них) редко провожу.

Поэтому, когда вижу, что ГИИ создал ракетный двигатель – это просто смех от вопиющей тупости журналистов. Даже в микромодуле для простых расчетов ГИИ налепит десятки ошибок, которые придется исправлять три часа, а сложные и многофакторные проекты – тут даже речи не идет.

Весь раздутый хайп вокруг ГИИ действительно выглядит необоснованным.

• Проблема в критической низкой точности выходных результатов, что абсолютно неприемлемо для научных расчетов и проектов, где требуется подтвержденная качественная информация (юриспруденция, финансы и страхование, медицина и т.д.).

• ГИИ регулярно галлюцинирует (в будущем этот баг можно минимизировать, хотя полностью исключить не получится).

Низкая надежность приводит к тому, что к любой выходной информации ГИИ относишься с недоверием, что требует времени и ресурсов для проверки и верификации, что снижает производительность.

LLM производят низкокачественную и ненадежную информацию, которая затем всасывается обратно в другие LLM. Модели становятся необратимо загрязненными.

• Современные большие языковые модели (LLM) научились распознавать шаблоны/паттерны, но не понимают лежащие в их основе концепции и причинно-следственные связи, поэтому они изначально тупы, хотя чисто технические «эрудированы» из-за концентрации данных. LLM обучают на наборе доступных данных — тексте, изображениях и аудио, а не на прямом взаимодействии с физическим миром.

• Модели могут отражать предвзятости и перекосы в данных, на которых они обучались. Обучение на доступных данных приводит к тому, что модели не могут выйти за пределы предоставленной информации и сделать выводы на основе реального опыта или экспериментов. Это ограничивает их способность к инновациям и приспособлению к новым и неожиданным ситуациям.

• Ограниченная длина контекстного окна, что приводит к утрате нити повествования или «забывании» исходных корректировок.

• Ограниченность масштабирования и отсутствие самообучения в публичных моделях.

• Нет критерия оценки выходных данных (нет критерия ошибки), поэтому ГИИ не может эффективно управлять вектором генерации результатов.

О научно-технической революции… (продолжение)

Технологии совершенствуются очень быстро, особенно быстро масштабируемые ИИ технологии. То, что казалось невозможным вчера, может быть реальностью в ближайшем времени.

Сложно сказать, к чему нас заведет этот тернистый ИИ путь?

Область применения очень ограниченная, если вывести из анализа бытовое применение и концентрировать внимание исключительно на коммерческом применении.

Переводчики, редакторы, корректоры, копирайтеры и новостные журналисты, художники, дизайнеры, аниматоры, программисты, операторы колл-центров, консультанты, офисные работники/секретари, рекламные менеджеры. Многие профессии под угрозой трансформации частичной или полной.

И все же, если говорить именно о потенциале научно-технического прогресса и R&D, здесь я скептик.

Если опустить продукты (ChatGPT, Claud, Gemini и другие), которые в науке действительно полный ноль в плане положительного эффекта, а рассматривать технологию, можно выделить:

• Вариационные автокодировщики (VAE)
• Генеративные состязательные сети (GAN)
• Графовые нейронные сети (GNN)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN)
• Сверточные нейронные сети (CNN).

Каждая из нейросетей может быть полезна в какой-то области, но подчеркну – лишь как дополнение и надстройка к существующим научно-исследовательским проектам и комплексам.

Например, в сегменте биотехнологиях очень популярны TensorFlow и PyTorch (библиотеки для построения и обучения моделей глубокого обучения, применяемых в том числе в химии), которые используются много лет и являются частью ИИ.

CellDesigner для моделирования биохимических сетей и COPASI для моделирования и анализа биохимических систем, GROMACS для молекулярной динамики и так далее.

В аэродинамике и аэрокосмическом проектировании применяются научно-исследовательские комплексы в вычислительной гидродинамике (CFD) такие как ANSYS Fluent и NASA's FUN3D. В аэродинамическом моделировании - XFLR5, в термодинамическом моделировании - ANSYS Thermal, для оптимизации конструкций – OptiStruct, для общих математических расчетов – комплексы MATLAB и т.д.

Какие программные и научные комплексы используются в финансовом моделировании, статистике и макроэкономическом анализе?

R, Python, MATLAB, SAS и Excel для расчётов, автоматизации, статистического анализа и программировании. TensorFlow и PyTorch для машинного обучения, Tableau, Power BI, D3.js и Excel для визуализации и так далее.

В чем суть? Под каждую задачу свой комплекс. В реальном мире научные комплексы учитывают физику объектов и их взаимодействие, молекулярное и химическое моделирование на основе целого комплекса моделей.

ГИИ из-за архитектурных особенностей не может применяться для моделирования – это вообще другая область и класс задач, но ГИИ может классифицировать и в каком-то смысле анализировать полученные результаты при моделировании, создавая вектор распределения и пространство решений.

Еще раз, ГИИ не создает технологии, это в принципе невозможно даже теоретически. ГИИ может участвовать в создании технологии, лишь как дополнение к существующим комплексам с множеством допущений (высокая вероятность ошибок).

В этом смысле я не виду ничего, чтобы могло качественно ускорить технологический прогресс. С 2023 не появилось ничего принципиально нового. Машинное и глубокое обучение существует уже несколько десятилетий и активно применяется в R&D.

Комментарий подписчика:

Онлайн-платформа по поиску работы HeadHunter составила для Zakon.kz топ-10 самых высокооплачиваемых и топ-15 самых востребованных на рынке специальностей за текущий год. Возглавили список пользующихся спросом профессий по итогам января-июня 2024 года менеджеры по продажам и работе с клиентами (350 тыс. тенге), бухгалтеры (300 тыс.) и продавцы-консультанты, продавцы-кассиры (200 тыс.). Вторые по востребованности – водители (300 тыс. тенге), администраторы (225 тыс.) и торговые представители (330 тыс.). Повара, пекари и кондитеры оказались на седьмой строчке с зарплатой 260 тыс. тенге.

===

Индустриализация 2.0 не имеет шансов на провал.

Анонсируемые и пиарные прогнозы, оценки и планы левого берега совсем сильно отличаются не-аносируемых и не распиариваемых данных тех же госорганов.

Это и про статистику, и про опросы, и даже про рабочие доступные документы. Так что нельзя говорить,что данных нет и на левом берегу не знают ситуации.

Просто нет смелости признать реальность, потому что тогда нужно что-то делать, принимать решения и нести ответственность.

Так что лучше просто не замечать реальность и продолжать игры разума и информации.

https://t.iss.one/marketologyblog/17007

Хороший текст. Размышлительный.
https://vz.ru/opinions/2024/7/22/1278121.html

Прямо интересно.

https://spik.kz/1948-v-kazahskih-klassah-uchaschiesja-kuda-menee-kreativny-chem-v-russkih-pochemu.html

Забавно как страна блюдет невинность и порядочность. :)))

Люди покупают билеты, идут на специальное отдельное шоу конкретного человека и частью этого шоу является мат.

И тут стендапера сажают за мат в "общественном месте". Давайте сажать нудистов за появление в голом виде на обшественных нудистских пляжах. Девушек в бикини-стрингах за появление их на общественных пляжах.

А если за публикации в Инстаграм и Ютуб, то, конечно, без деятельной защиты чистоты и приличности этих площадок со стороны казахстанского правосудия, казахстанцы развратятся.

P.s. Насколько я знаю, у него сольные концерты. То есть едут конкретно на него, понимая манеру выступления, стиль и имея ожидания. Какое же это общественное место? На период шоу это "закрытый клуб любителей Меркуля", вход в который только за деньги или по приглашению. :))

https://t.iss.one/zakonkz/60481

А в целом, я думаю, что тренд складывается в сторону того, что скоро Узбекистан покажется верхом свободы и демократии. Тренд сформировался - запреты, ограничения, наказания, проактивное внедрение в семью и частную жизнь (бытовое насилие, ювенальная юстиция, теперь борьба за культуру на закрытых сольных мероприятиях), "усиление порядка"... Это все звенья одной цепи где здравые шаги перемешиваются с ерундой и видоизменяются до извращения в целом формируя устойчивый паттерн.

Фактически это неизбежно. Если не хочется признавать макро или стратегически-концептуальные перекосы в социально-экономических условиях, то приходится бороться с последствиями в ручном режиме.

В нормальных макроусловиях определенное поведение всех участников выгодно самим участникам и это транслируется в улучшение системы и условий, что подкрепляет и стимулирует то самое "правильное" поведение. Здесь нет авторов успеха - каждый участник и гражданин действует в лучших своих интересах, но, оказывается, что выигрывают все.

А ручной режим подразумевает "наставление и принуждение". Потому что макроперекосы стимулируют совсем иное поведение, а значит направлять нужно принуждением - запретами, ограничениями, наказаниями.

Никто в отдельности не виноват - это логика развития систем.

Если нет желания, понимания или вы боитесь делать системные изменения, то есть изменить логику системы, то все участники системы (население, госорганы, власть) будут вести себя в текущей саморазрушительной логике.

И в этом никто не виноват - каждый делает лучшее, что возможно в каждой отдельной ситуации, но в итоге проигрывают все.

Экономическая политика превратилась в политику угроз и уговоров.

"Министр здравоохранения призвала фармкомпании снизить цены на лекарства в Казахстане...

Министр призвала производителей и дистрибьюторов проявить социальную ответственность и пересмотреть цены на лекарства."

https://t.iss.one/zakonkz/60523

"Определяющими принципами нового экономического курса страны станут справедливость, инклюзивность, прагматичность." Из Послания Президента Токаева

Инклюзивность. Передача закупа дорогостоящих орфанных препаратов в благотворительные фонды.

Справедливость и прагматичность:
"Чиновники часто подчеркивают необходимость "жить по средствам". Однако следует отметить, что граждане и государство являются отражением друг друга. Подобно властям, население тратит вдвое больше, чем зарабатывает, различие лишь в доступе к средствам Национального фонда."

https://www.ratel.kz/raw/rashody_bjudzheta_kazahstana_prevyshajut_nalogovye_postuplenija_v_dva_raza

Прочитал исследование про экономики Узбекистана и Казахстана. С ним не согласен, поверхностное, но само исследование напомнило разницу подходов в 90-е.

Узбекистан - ручное управление, директивно-репрессивные методы, поддержка экономики через директивное перераспределение экспортных доходов внутри страны, "чтобы удержать экономику и уровень жизни населения".

Казахстан - готовность принять вызовы перестроения экономики: либерализация, реформы, переход к рынку, связанная с этим высокая инфляция и падение доходов населения. Пять лет (1992-1997) жёсткого кризиса, зато потом выход в пространство быстрого и устойчивого экономического роста.

В голландскую болезнь влетели позже, в 2004-2005, но это уже история "головокружения от успехов", то есть другая история.

Сейчас похоже в экономической части эмоционально мы на пути Узбекистана 90-х, при этом в политической части мы Казахстан 90-х.

И это ещё опаснее. Фактически у нас полярно-противоположные концепции управления экономикой (высоко-централизованное перекрестное субсидирование экономики) и функционирования системы управления (либерализация и демократизация).

Рано или поздно будет сбой либо в одной концепции, либо в другой. Либо в обеих одновременно, что хуже всего.

Главным "открытием" первого полугодия стал, безусловно, председатель ВАП Алихан Смаилов. На сколько ругали работу правительство, на столько же принято восхищаться его доблестными разоблачениями.
Элемент иронии в этих оценках присутствует: главный госаудитор на голубом глазу вскрывает нарушения, допущенные в бытность его премьером. Или критикует бюджетную политику. Тут надо помнить, что Смаилов был в 2015-2018 помощником президента, в 2018-2020 - министром финансов, в 2019-2022 - первым вице-премьером, а в 2022-2024 - премьером.
Иногда нет-нет, да и говорят: какой молодец Нацбанк, критикует правительство. Тут тоже напомним, что Сулейменов в 2016-2019 был министром экономики, а в 2019-2023 курировал экономику по линии АП.
Нынешний куратор экономики в АП Жамаубаев в 2018-2019 также был помощником президента, в 2020-2024 - министром финансов, в 2022-2024 - вице-премьером. Вряд ли от него стоит ожидать выработки какого-либо альтернативного курса.
Нынешний куратор экономики в правительстве Байбазаров пришел на посту вице-премьера и министра нацэкономики с поста главы холдинга "Байтерек", который даже в нашем квазигосе считается одной из наиболее бессмысленных структур.
АСПИР, который как бы должен генерировать реформы, укомплектовывается по сей день преимущественно юными болашакерами и резервистами, не имеющими опыта работы не то что в реальном секторе, а хотя бы в регионах.
Никто уже не ждет альтернативного курса.
Никто особо не рассчитывает на то, что нынешний курс будет хоть как-то ориентирован хоть на какой-то результат.
Ситуация в экономике с точки зрения планирования и управления выглядит весьма уныло.

"#главное_за_неделю 

📌 Напоминаем вам о стратегически важных решениях и знаковых событиях минувшей недели в воскресном дайджесте."

https://t.iss.one/KZgovernment/12258