Вкратце про "угадай слово" и отличие ассоциативного аппарата "простого ИИ" от человека
Последнее время стала популярной игра "угадай слово", сделанная по аналогии с зарубежным аналогом. Каждый день загадывается новое слово, надо его разгадать. Для этого надо вводить свои пробные слова-варианты. Компьютер сообщает "горячо" или "холодно" пробное слово по смыслу к целевому. Сообщает он это путём вывода позиции пробного слова в линейно упорядоченном списке, где на первом месте целевое слово, на втором самое близкое к нему, и так далее всё дальше и дальше.
Игра забавная и залипательная, но и в чём-то разочаровывающая. Далее некоторые наблюдения.
1. Любой игрок быстро соображает, что компьютер "думает" "не так, как человек". И усилием воли может настроить свой ассоциативный аппарат на то, как соображает машина. Соображает она понятно как - слова считаются чем ближе, чем чаще они встречаются рядом в эталонных (проанализированных алгоритмом заранее/за кадром) текстах.
2. Из этого следует первое и главное отличие (свободных/естественных) человеческих ассоциаций от подобных машинных. Человек не выстраивает сквозной список, ранжируя ассоциации по близости к основному значению, чтобы потом его от начала до конца обходить.
Он прыгает с одной ассоциации на другую.
Если целевое слово "линза", а на тринадцатом "объектив" (предположим, что так и у человека, почему нет - а сам пример из игры одного из предыдущих дней), то на двадцать каком-то у человека обязательно будет "фотоаппарат". Для компьютера в данном случае "фотоаппарат" оказался на 1112-м.
А почему? А потому что человек, перейдя на вторую ассоциацию, заново построил полный список связанных с ним слов (ранги в этом списке, несомненно, модулируются в значительной мере главной ассоциацией, но лишь модулируются, а не определяются вполне). А компьютер нет, он не строит новой цепочки/сети от каждого нового слова.
2.1. Кстати, эта игра является моделью того, как работает поисковая выдача. Только сделанная задом наперёд. В поиске вы сразу вводите "ответ", само загаданное слово, а полученные ссылки являются тем самым линейно упорядоченным списком "ассоциаций, приведших к отгадке". Что здесь радикально криво сделано? Да вот то что в предыдущем пункте изложено. Если вы купили недавно квартиру, выбрав через интернет, то контекстная реклама будет 90% бюджетов рекламодателя тратить на то, чтобы продать вам ещё одну (любому человеку сходу очевидно, что это почти наверняка бесполезно). Оставшиеся 10% пойдут на рекламу мебели, потому что самые ушлые операторы рекламных систем вручную сделали такую настройку. В то же время, если бы "ассоциативный аппарат" поисковиков работал по-человечески, то на 50% предлагал бы сопутствующие товары, на оставшиеся 25% сопутствующие товары к сопутствующим товарам, на 12% ассоциированные товары третьего порядка и так далее.
3. С учётом вышесказанного, у человека есть ещё одно преимущество перед ИИ: его ассоциативная сеть соединяется "кротовыми норами" "правополушарных" скачков ассоциативных. Метафорических, иносказательных и т.д. и т.п. Проще всего их моделировать через сенсорное сходство двух предметов, которые в лингвистическом контексте рядом оказаться не могут. Например, "зебра" и "тельняшка". Это не единственный способ правополушарного ассоциирования (и, возможно, даже не главный), но тот, который можно попробовать реализовать на практике в ИИ. В самом деле, чертить картинки по описанию нейросетки уже могут, и худо-бедно могут распознавать образы по изображениям. Дальше понятно.
#psychology #neuronetworks
Последнее время стала популярной игра "угадай слово", сделанная по аналогии с зарубежным аналогом. Каждый день загадывается новое слово, надо его разгадать. Для этого надо вводить свои пробные слова-варианты. Компьютер сообщает "горячо" или "холодно" пробное слово по смыслу к целевому. Сообщает он это путём вывода позиции пробного слова в линейно упорядоченном списке, где на первом месте целевое слово, на втором самое близкое к нему, и так далее всё дальше и дальше.
Игра забавная и залипательная, но и в чём-то разочаровывающая. Далее некоторые наблюдения.
1. Любой игрок быстро соображает, что компьютер "думает" "не так, как человек". И усилием воли может настроить свой ассоциативный аппарат на то, как соображает машина. Соображает она понятно как - слова считаются чем ближе, чем чаще они встречаются рядом в эталонных (проанализированных алгоритмом заранее/за кадром) текстах.
2. Из этого следует первое и главное отличие (свободных/естественных) человеческих ассоциаций от подобных машинных. Человек не выстраивает сквозной список, ранжируя ассоциации по близости к основному значению, чтобы потом его от начала до конца обходить.
Он прыгает с одной ассоциации на другую.
Если целевое слово "линза", а на тринадцатом "объектив" (предположим, что так и у человека, почему нет - а сам пример из игры одного из предыдущих дней), то на двадцать каком-то у человека обязательно будет "фотоаппарат". Для компьютера в данном случае "фотоаппарат" оказался на 1112-м.
А почему? А потому что человек, перейдя на вторую ассоциацию, заново построил полный список связанных с ним слов (ранги в этом списке, несомненно, модулируются в значительной мере главной ассоциацией, но лишь модулируются, а не определяются вполне). А компьютер нет, он не строит новой цепочки/сети от каждого нового слова.
2.1. Кстати, эта игра является моделью того, как работает поисковая выдача. Только сделанная задом наперёд. В поиске вы сразу вводите "ответ", само загаданное слово, а полученные ссылки являются тем самым линейно упорядоченным списком "ассоциаций, приведших к отгадке". Что здесь радикально криво сделано? Да вот то что в предыдущем пункте изложено. Если вы купили недавно квартиру, выбрав через интернет, то контекстная реклама будет 90% бюджетов рекламодателя тратить на то, чтобы продать вам ещё одну (любому человеку сходу очевидно, что это почти наверняка бесполезно). Оставшиеся 10% пойдут на рекламу мебели, потому что самые ушлые операторы рекламных систем вручную сделали такую настройку. В то же время, если бы "ассоциативный аппарат" поисковиков работал по-человечески, то на 50% предлагал бы сопутствующие товары, на оставшиеся 25% сопутствующие товары к сопутствующим товарам, на 12% ассоциированные товары третьего порядка и так далее.
3. С учётом вышесказанного, у человека есть ещё одно преимущество перед ИИ: его ассоциативная сеть соединяется "кротовыми норами" "правополушарных" скачков ассоциативных. Метафорических, иносказательных и т.д. и т.п. Проще всего их моделировать через сенсорное сходство двух предметов, которые в лингвистическом контексте рядом оказаться не могут. Например, "зебра" и "тельняшка". Это не единственный способ правополушарного ассоциирования (и, возможно, даже не главный), но тот, который можно попробовать реализовать на практике в ИИ. В самом деле, чертить картинки по описанию нейросетки уже могут, и худо-бедно могут распознавать образы по изображениям. Дальше понятно.
#psychology #neuronetworks
Контент-генерирующие нейросети как уничтожитель прав автора
Социальную функцию порождающих "контент" нейросетей вкратце сформулировать можно так: уничтожение авторских прав. Причём в отличие от всего предыдущего периода имеются в виду именно авторские, а не "смежные" (т.е. издательские) права. В первую очередь право на имя. Долгое время у авторов старались под разным соусом изъять именно смежные права, но в эпоху интернета получился некоторый продых (издаться стало можно самостоятельно). Нейросети тут несколько выправят баланс.
Какую-то из давнишних программистских гитхабовских сеток упрекали, мол, что она лицензированный контент цитирует. Но это чисто технический упрёк, понятно, что чтобы его снять, достаточно отрегулировать размер кусочков выдаваемого салата.
Юридически у пользователей агрегаторов контента всё равно никаких прав не было (вкратце ранее об этом говорили), поэтому напирать на то что создатели нейросетей должны платить авторам контента для обучающей выборки уже, скорее всего, поздно.
В дополнение к перемалыванию входящей информации для очищения её от авторства также соблазнительно – о чём и прямо говорят – выработать "единственно верную" позицию по ряду вопросов. Сейчас даже Вики, как хранилище согласованного мнения по основным вопросам, вынуждена всё же везде приводить ссылки на разные точки зрения. Нейросетевой чат-бот таким себя утруждать не обязан.
#neuronetworks
Социальную функцию порождающих "контент" нейросетей вкратце сформулировать можно так: уничтожение авторских прав. Причём в отличие от всего предыдущего периода имеются в виду именно авторские, а не "смежные" (т.е. издательские) права. В первую очередь право на имя. Долгое время у авторов старались под разным соусом изъять именно смежные права, но в эпоху интернета получился некоторый продых (издаться стало можно самостоятельно). Нейросети тут несколько выправят баланс.
Какую-то из давнишних программистских гитхабовских сеток упрекали, мол, что она лицензированный контент цитирует. Но это чисто технический упрёк, понятно, что чтобы его снять, достаточно отрегулировать размер кусочков выдаваемого салата.
Юридически у пользователей агрегаторов контента всё равно никаких прав не было (вкратце ранее об этом говорили), поэтому напирать на то что создатели нейросетей должны платить авторам контента для обучающей выборки уже, скорее всего, поздно.
В дополнение к перемалыванию входящей информации для очищения её от авторства также соблазнительно – о чём и прямо говорят – выработать "единственно верную" позицию по ряду вопросов. Сейчас даже Вики, как хранилище согласованного мнения по основным вопросам, вынуждена всё же везде приводить ссылки на разные точки зрения. Нейросетевой чат-бот таким себя утруждать не обязан.
#neuronetworks
Завтра, 25 декабря, в 17:00-18:00 по Москве, с Вадимом Венедиктовым из Хорошего программиста будем исследовать способности ChatGPT :)
#neuronetworks
#neuronetworks
Хороший программист
Онлайн–курсы по программированию — Хороший Программист
Хороший программист научит вас программировать. Быстро, доходчиво, увлекательно. Онлайн-курсы по программированию с домашними заданиями для всех. Заходите, смотрите, учитесь!
Forwarded from Подкаст хорошего программиста (Vadim Venediktov)
Привет, друзья!
Завтра, 25 декабря, в 17:00 МСК мы с Женей ждем вас на стриме по ChatGPT: новой нейросети, способной, в том числе, писать программы, исправлять ошибки в коде, подсказывать решения тестовых задач. 🤖
Присоединяйтесь! 👋
(да, запись будет)
https://youtu.be/1QxGcLELOrs
Завтра, 25 декабря, в 17:00 МСК мы с Женей ждем вас на стриме по ChatGPT: новой нейросети, способной, в том числе, писать программы, исправлять ошибки в коде, подсказывать решения тестовых задач. 🤖
Присоединяйтесь! 👋
(да, запись будет)
https://youtu.be/1QxGcLELOrs
YouTube
ChatGPT для разработчиков с примерами 🤖
🤖 ChatGPT: https://chat.openai.com
🎒 Курс Ruby on Rails с нуля: https://bit.ly/3Ghfvin
📍 Уютный чат рубистов: https://bit.ly/3GhfIlF
Показываем, как пользоваться Chat GPT на примере простых задач по Ruby (которые можно встретить, например, при устройстве…
🎒 Курс Ruby on Rails с нуля: https://bit.ly/3Ghfvin
📍 Уютный чат рубистов: https://bit.ly/3GhfIlF
Показываем, как пользоваться Chat GPT на примере простых задач по Ruby (которые можно встретить, например, при устройстве…
"Нейросетевое" "творчество"
В обсуждении на Хабре последних новостей на данную тему интеллигенция проблему творчества справедливо сразу же подняла: классовое сознание сработало :) Однако далее как всегда в подобных вопросах высказывать свысока вечные истины из серии "нет никакой любви, только сиськи и письки, мне старшаки во дворе рассказали, а вы дураки тёмные" взяли на себя бремя атеисты-материалисты самого примитивного толка, тем самым заспамив своими глубокомысленными откровениями обсуждение. (Вообще, про религиозные убеждения этой братии отдельно надо изложить пару мыслей.)
Последнее откровение такого сорта изволили дать следующее: творчество это рекомбинация существующих элементов плюс случайный шум.
В целом и такое определение небезынтересно, но даже не отступая от материалистической картины мира очевидно, что источником творчества является новизна, почерпнутая из внешнего мира. Нейросетки по понятным причинам восприять эту новизну не могут (и это принципиальный момент, а не текущая техническая недоработка).
Проблемы в этом, однако, особой для стейкхолдеров нет: вот, например, за последние пять лет термин "искусственный интеллект" уработали до такой степени, что всё реже и реже кому-то приходит спрашивать определение "интеллекта" и заявлять "а король-то голый!" (в плане, что вот это вот всё и вовсе не интеллект, и даже не обучение, а нечто иное, для чего свой термин следует придумать).
Кстати, пользуясь случаем: а король-то голый! Все крупные игроки, продвигающие термин "ИИ", занимаются активным мошенничеством – буквально маркируют одну вещь другой, на банке с огурцами пишут "молоко". Ну да кто им запретит.
Точно также и словом "творчество" начнут обозначать не то, что под этим понимают люди, а то что получилось по факту.
Тренд, конечно, выходит за границы темы нейросетей и ИИ: например, давно уже прилично стало думать, что научное познание во многих областях сводится к сбору тривиальных фактов и их последующей статистической обработке, а всё что идёт каким-то другим путём, то буквально требующая осуждения без анализа по существу ересь.
Не удивительна и смычка тем: многие почему-то порадовались, что теперь вместо врача (который и так, если следует всем регламентам буквально, должен быть именно сортом тупого бота, приводящего цитаты из поисковой базы статистических исследований) диалог с пациентом может вести ИИ.
Чему тут радоваться не понятно, ну да это тема отдельного разговора.
Короче говоря, здесь работает определённая философия, для которой требуется выработать определённую контр-философию (конечно, не трендовую, потому что направление основного дискурса задано жёстко), о чём вкратце писал ранее.
#psychology #neuronetworks
В обсуждении на Хабре последних новостей на данную тему интеллигенция проблему творчества справедливо сразу же подняла: классовое сознание сработало :) Однако далее как всегда в подобных вопросах высказывать свысока вечные истины из серии "нет никакой любви, только сиськи и письки, мне старшаки во дворе рассказали, а вы дураки тёмные" взяли на себя бремя атеисты-материалисты самого примитивного толка, тем самым заспамив своими глубокомысленными откровениями обсуждение. (Вообще, про религиозные убеждения этой братии отдельно надо изложить пару мыслей.)
Последнее откровение такого сорта изволили дать следующее: творчество это рекомбинация существующих элементов плюс случайный шум.
В целом и такое определение небезынтересно, но даже не отступая от материалистической картины мира очевидно, что источником творчества является новизна, почерпнутая из внешнего мира. Нейросетки по понятным причинам восприять эту новизну не могут (и это принципиальный момент, а не текущая техническая недоработка).
Проблемы в этом, однако, особой для стейкхолдеров нет: вот, например, за последние пять лет термин "искусственный интеллект" уработали до такой степени, что всё реже и реже кому-то приходит спрашивать определение "интеллекта" и заявлять "а король-то голый!" (в плане, что вот это вот всё и вовсе не интеллект, и даже не обучение, а нечто иное, для чего свой термин следует придумать).
Кстати, пользуясь случаем: а король-то голый! Все крупные игроки, продвигающие термин "ИИ", занимаются активным мошенничеством – буквально маркируют одну вещь другой, на банке с огурцами пишут "молоко". Ну да кто им запретит.
Точно также и словом "творчество" начнут обозначать не то, что под этим понимают люди, а то что получилось по факту.
Тренд, конечно, выходит за границы темы нейросетей и ИИ: например, давно уже прилично стало думать, что научное познание во многих областях сводится к сбору тривиальных фактов и их последующей статистической обработке, а всё что идёт каким-то другим путём, то буквально требующая осуждения без анализа по существу ересь.
Не удивительна и смычка тем: многие почему-то порадовались, что теперь вместо врача (который и так, если следует всем регламентам буквально, должен быть именно сортом тупого бота, приводящего цитаты из поисковой базы статистических исследований) диалог с пациентом может вести ИИ.
Чему тут радоваться не понятно, ну да это тема отдельного разговора.
Короче говоря, здесь работает определённая философия, для которой требуется выработать определённую контр-философию (конечно, не трендовую, потому что направление основного дискурса задано жёстко), о чём вкратце писал ранее.
#psychology #neuronetworks
Вкратце про религию просвещённых программистов
Ранее буквально в скобках заметил, что стоит высказать пару мыслей про религию просвещённых программистов. По-хорошему, конечно, начать бы стоило с культа Поппера с его принципом фальсифицируемости, но вряд ли в один пост всё удастся уместить. Известно, что у отца Поппера градус был серьёзный, и читая сводку о том чем занимался сын (и из общеизвестного факта, что потомки хороших людей получают особое благоволение), понятно, что и у него не маленький.
Интеллектуальная мощь при этом, что столь же очевидно, вышла несопоставимой с полученным за иные заслуги социальным положением, так что всё учение вышло скучным и неубедительным (чего стоит только полемика с фрейдизмом, где наглядно видно, что никакого понимания ни фрейдизма, ни психологии, ни философии, ни природы научной деятельности как таковой у Поппера не было вовсе – впрочем, подробно тут писать едва ли есть смысл, так как практически всё что следует уже сказано в мейнстриме). Сейчас оно по сути пригодно, и то едва, для того чтобы держать в стойле низший слой интеллектуалов, для работы в качестве ментального ингибитора общего назначения.
Ну да перейдём к более частным вопросам: вот в предыдущих постах припомнил, что наши хабровские интеллигенты в теме "нейросетевого творчества" любят, почему-то, вспоминать про кванты.
Между утверждением "творчество это рекомбинация известного + случайные флуктуации" (каким бы спорным оно не было) и случайностью квантовых процессов находится логическая пропасть, которую, однако, эти ребята перешагивают легко и вовсе не замечая.
Как минимум там где-то посередине – примерно на равном удалении как от психологии, так и от физики – находится тезис о квантовой природе сознания (с творчеством, к которому оно имеет склонность). Тезис, одинаково нелепый как для физиков, так и для психологов (разве что философам можно иногда баловаться, но так, "в общем", не принимая его так уж всерьёз и вполне буквально). Но ведь подобный логический скачок от темы человеческого творчества к квантовым флуктуациям более ничем другим оправдан быть не может.
Интересно прикинуть, что же мотивирует подобный сорт рассуждений (то, что это не "научный интерес" и не "логика и здравый смыл", думаю, проиллюстрировано к настоящему моменту вполне достаточно).
Есть мнение, что можно формально свести такую систему верований к культу Фортуны и Танатоса – к иррациональной вере в то что "всё окончательно умрёт" и "всё само собой удачно как-то вот так сложилось" и поклонению этим двум абсолютам (с постоянной активной борьбой с прочими системами убеждений и т.д.).
Я же однако думаю, что это не вполне точно, поскольку понаблюдав за спорами просвещённых программистов на философские темы, складывается впечатление, что большее чувство внутренней правоты/значимости приписывается тем людям, которые оперируют (т.е. поминают при наличии повода и без оного – фактически "призывают дух") более мелкими частицами. В этом смысле кванты, на настоящий момент, среди всех хорошо проработанных/исследованных штук, являются самыми мелкими – следовательно, самыми почётными.
Интересно, а есть ли в классических пантеонах (греческом, римском, египетском и др.) подходящее божество? Ну, понятно, египетский Тот это повелитель биг даты, машинного обучения и всего такого, включая ИИ. Но это всё же немного не то. Есть ли там кто-то, кто отвечает за "аналитику" как таковую, разбиение большого на малое, буквальное и фигуральное?
#philosophy #science
Ранее буквально в скобках заметил, что стоит высказать пару мыслей про религию просвещённых программистов. По-хорошему, конечно, начать бы стоило с культа Поппера с его принципом фальсифицируемости, но вряд ли в один пост всё удастся уместить. Известно, что у отца Поппера градус был серьёзный, и читая сводку о том чем занимался сын (и из общеизвестного факта, что потомки хороших людей получают особое благоволение), понятно, что и у него не маленький.
Интеллектуальная мощь при этом, что столь же очевидно, вышла несопоставимой с полученным за иные заслуги социальным положением, так что всё учение вышло скучным и неубедительным (чего стоит только полемика с фрейдизмом, где наглядно видно, что никакого понимания ни фрейдизма, ни психологии, ни философии, ни природы научной деятельности как таковой у Поппера не было вовсе – впрочем, подробно тут писать едва ли есть смысл, так как практически всё что следует уже сказано в мейнстриме). Сейчас оно по сути пригодно, и то едва, для того чтобы держать в стойле низший слой интеллектуалов, для работы в качестве ментального ингибитора общего назначения.
Ну да перейдём к более частным вопросам: вот в предыдущих постах припомнил, что наши хабровские интеллигенты в теме "нейросетевого творчества" любят, почему-то, вспоминать про кванты.
Между утверждением "творчество это рекомбинация известного + случайные флуктуации" (каким бы спорным оно не было) и случайностью квантовых процессов находится логическая пропасть, которую, однако, эти ребята перешагивают легко и вовсе не замечая.
Как минимум там где-то посередине – примерно на равном удалении как от психологии, так и от физики – находится тезис о квантовой природе сознания (с творчеством, к которому оно имеет склонность). Тезис, одинаково нелепый как для физиков, так и для психологов (разве что философам можно иногда баловаться, но так, "в общем", не принимая его так уж всерьёз и вполне буквально). Но ведь подобный логический скачок от темы человеческого творчества к квантовым флуктуациям более ничем другим оправдан быть не может.
Интересно прикинуть, что же мотивирует подобный сорт рассуждений (то, что это не "научный интерес" и не "логика и здравый смыл", думаю, проиллюстрировано к настоящему моменту вполне достаточно).
Есть мнение, что можно формально свести такую систему верований к культу Фортуны и Танатоса – к иррациональной вере в то что "всё окончательно умрёт" и "всё само собой удачно как-то вот так сложилось" и поклонению этим двум абсолютам (с постоянной активной борьбой с прочими системами убеждений и т.д.).
Я же однако думаю, что это не вполне точно, поскольку понаблюдав за спорами просвещённых программистов на философские темы, складывается впечатление, что большее чувство внутренней правоты/значимости приписывается тем людям, которые оперируют (т.е. поминают при наличии повода и без оного – фактически "призывают дух") более мелкими частицами. В этом смысле кванты, на настоящий момент, среди всех хорошо проработанных/исследованных штук, являются самыми мелкими – следовательно, самыми почётными.
Интересно, а есть ли в классических пантеонах (греческом, римском, египетском и др.) подходящее божество? Ну, понятно, египетский Тот это повелитель биг даты, машинного обучения и всего такого, включая ИИ. Но это всё же немного не то. Есть ли там кто-то, кто отвечает за "аналитику" как таковую, разбиение большого на малое, буквальное и фигуральное?
#philosophy #science
Модельный субъект
ИИ сейчас как какая-то коробка конфет, всем интересно посмотреть, всем интересно попробовать.
Полное определение ИИ даже его создатели не дают, но с чего-то надо начать. Искусственный интеллект, как его сейчас понимают, является сортом "статистического интеллекта". Некоторые ИИ-продукты прямо и являются в сути своей статистическими моделями некоей предметной области (ИИ-врач, ИИ-судья, ...), другие представляют собой более сложные лингвистические модели (варианты GPT общего назначения и специализированные на конкретной области), но сделанные, снова, на стереотипном материале.
Подготовкой правильного первичного материала последнее время занималось всё человечество. Кое-где сама область применения априори располагает к приложению ИИ, например юриспруденция. В самом деле, право всегда движется в сторону всё большей кодификации и стандартизации (сначала самих законов, потом процедурных аспектов, потом практики применения и т.д.). Поэтому формально судья и должен быть ботом – воплощением Фемиды с повязкой на глазах.
Глаза, однако, у судьи (а тем более у присяжных) в реальности открыты. Подразумевается, что судья может в глазах преступника, у которого и данные профиля однозначные (начал воровать в школе, получил отсидку по малолетству), и преступление понятное (украл велосипед), углядеть что-то этакое, выходящее за рамки, и дать срок поменьше или заменить условным. Впрочем, может и не во взгляде увидеть, а во второстепенных обстоятельствах дела, которые по существу и рассматривать не стоило бы (додумать можно известно как).
Обычно это считается недостатком системы правосудия. Мол, человек судит необъективно. Для объективности есть статистические модели (они же ИИ), вот один из примеров: чёрным подсудимым ИИ, помогающий судье сформулировать приговор, накидывал срок побольше, т.к. они были из рискованных районов (раса, естественно, как таковая не входила в алгоритм).
Получаем в итоге своеобразный гиперрасизм – дискриминацию всех людей по неким "анкетным данным", которые создатели ИИ заложили в первичную выборку. А ничего кроме "анкетных данных" они заложить не могут (а если будет что-то вроде психологического профилирования, так это будет вдесятеро хуже знаменитой карательной психиатрии двадцатого века), т.к. в целом людей понимают плохо.
Создатели ИИ – аутисты, которые всё человеческое (по сути своей) ненавидят. Не как индивидуальные личности (хотя и это, кстати, тоже), но как социальные структуры. Сами эти структуры и есть в каком-то смысле первые на планете искусственные интеллекты – мыслящие машины.
И в таком контексте множество странноватых вещей становятся простыми и понятными.
Зачем Википедии формулировать всю систему внутренних правил исходя единственно из императива "убрать всё творчество"? На первый взгляд разумно, энциклопедичность, объективность и т.д. Но потом сама Википедия уже становится не просто срезом текущих мнений, на который ориентироваться надо только обывателям (чтобы не тратить лишнее время на собственные изыскания), а зацементированным уложением по всем важным вопросам, диктующим всему миру и всем социальным группам правильную точку зрения.
Тоже самое и с Кохрейновскими обзорами в медицине. Справка о том что "в таких-то случаях обычно помогает такое-то лекарство" (по текущим соображениям) превращается в безусловный диктат "ничего другого никогда не применять, даже если надо по конкретным обстоятельствам".
Тоже самое и в системе образования. Сочинение на ЕГЭ должно содержать формулировку проблемы, пару цитат, что хотел сказать автор, выводы. А чего ещё можно требовать от школьника сверх того? А не надо и этого требовать.
Формат упаковки данных для удобства передачи информации подменяет собой содержание знания.
Это и есть идеальный мир ИИ. Мир, где конфеты судят строго по упаковке, а содержание и вкус обсуждать неприлично.
Мир без творчества.
Мир паукообразных, которые решили, что раз ничего придумывать они по-человечески не умеют, то надо сделать так, чтобы и никто уже не смог.
#philosophy #neuronetworks
ИИ сейчас как какая-то коробка конфет, всем интересно посмотреть, всем интересно попробовать.
Полное определение ИИ даже его создатели не дают, но с чего-то надо начать. Искусственный интеллект, как его сейчас понимают, является сортом "статистического интеллекта". Некоторые ИИ-продукты прямо и являются в сути своей статистическими моделями некоей предметной области (ИИ-врач, ИИ-судья, ...), другие представляют собой более сложные лингвистические модели (варианты GPT общего назначения и специализированные на конкретной области), но сделанные, снова, на стереотипном материале.
Подготовкой правильного первичного материала последнее время занималось всё человечество. Кое-где сама область применения априори располагает к приложению ИИ, например юриспруденция. В самом деле, право всегда движется в сторону всё большей кодификации и стандартизации (сначала самих законов, потом процедурных аспектов, потом практики применения и т.д.). Поэтому формально судья и должен быть ботом – воплощением Фемиды с повязкой на глазах.
Глаза, однако, у судьи (а тем более у присяжных) в реальности открыты. Подразумевается, что судья может в глазах преступника, у которого и данные профиля однозначные (начал воровать в школе, получил отсидку по малолетству), и преступление понятное (украл велосипед), углядеть что-то этакое, выходящее за рамки, и дать срок поменьше или заменить условным. Впрочем, может и не во взгляде увидеть, а во второстепенных обстоятельствах дела, которые по существу и рассматривать не стоило бы (додумать можно известно как).
Обычно это считается недостатком системы правосудия. Мол, человек судит необъективно. Для объективности есть статистические модели (они же ИИ), вот один из примеров: чёрным подсудимым ИИ, помогающий судье сформулировать приговор, накидывал срок побольше, т.к. они были из рискованных районов (раса, естественно, как таковая не входила в алгоритм).
Получаем в итоге своеобразный гиперрасизм – дискриминацию всех людей по неким "анкетным данным", которые создатели ИИ заложили в первичную выборку. А ничего кроме "анкетных данных" они заложить не могут (а если будет что-то вроде психологического профилирования, так это будет вдесятеро хуже знаменитой карательной психиатрии двадцатого века), т.к. в целом людей понимают плохо.
Создатели ИИ – аутисты, которые всё человеческое (по сути своей) ненавидят. Не как индивидуальные личности (хотя и это, кстати, тоже), но как социальные структуры. Сами эти структуры и есть в каком-то смысле первые на планете искусственные интеллекты – мыслящие машины.
И в таком контексте множество странноватых вещей становятся простыми и понятными.
Зачем Википедии формулировать всю систему внутренних правил исходя единственно из императива "убрать всё творчество"? На первый взгляд разумно, энциклопедичность, объективность и т.д. Но потом сама Википедия уже становится не просто срезом текущих мнений, на который ориентироваться надо только обывателям (чтобы не тратить лишнее время на собственные изыскания), а зацементированным уложением по всем важным вопросам, диктующим всему миру и всем социальным группам правильную точку зрения.
Тоже самое и с Кохрейновскими обзорами в медицине. Справка о том что "в таких-то случаях обычно помогает такое-то лекарство" (по текущим соображениям) превращается в безусловный диктат "ничего другого никогда не применять, даже если надо по конкретным обстоятельствам".
Тоже самое и в системе образования. Сочинение на ЕГЭ должно содержать формулировку проблемы, пару цитат, что хотел сказать автор, выводы. А чего ещё можно требовать от школьника сверх того? А не надо и этого требовать.
Формат упаковки данных для удобства передачи информации подменяет собой содержание знания.
Это и есть идеальный мир ИИ. Мир, где конфеты судят строго по упаковке, а содержание и вкус обсуждать неприлично.
Мир без творчества.
Мир паукообразных, которые решили, что раз ничего придумывать они по-человечески не умеют, то надо сделать так, чтобы и никто уже не смог.
#philosophy #neuronetworks
Настоящий peer-to-peer
После отмены web2.0 – т.е. эпохи универсальных протоколов, свободных форматов данных, разнообразия клиентов – наступил некоторый откат технологий. Короткий миг, когда можно было использовать, к примеру, Pidgin, разработанный open-source сообществом jabber-клиент, для того чтобы через серверы VK послать сообщения в Google Talk, канул в небытие.
Единственным надёжным средством платформо-независимого обмена сообщениями осталась электронная почта: на десятилетия казалось бы устаревший протокол, который тем не менее спокойно пережил все восхождения и низвержения парадигм. В определённом смысле эталон свободных технологий: полноцененый peer-to-peer, при котором даже частное лицо может развернуть свой сервер (с рядом проблем, но типовых и вполне решаемых) и тем самым де-факто войти в международный электронно-почтовый союз. Без заполнения единого бланка и не подписывая никаких контрактов.
Главной проблемой (с появлением дешёвой и открытой асимметричной криптографии, решившей раз и, видимо, навсегда, проблему тайны переписки и передачи ключей шифрования) в подобных системах является discovery, проблема адресации. Как отделить идентификатор пользователя от маршрута, по которому информацию к нему можно доставить?
В общем-то весь многоуровневый стек протоколов того, что мы называем интернетом, и работает для решения этой проблемы. На вершине пирамиды DNS – сервис доменных имён – вишенка на торте. Которая позволяет какой-нибудь
Вся система выглядит при взгляде сверху децентрализовано, но на земле всё упирается в конкретные подземные и подводные кабели оптоволокна. Эти кабели и есть последний бастион государственного контроля информационных потоков. Дешифровать идущую по ним информацию они уже не могут, но вот перерубить (или ограничить) – вполне.
В самом деле, сколько у нас криптовалютных токенов, которые вознаграждают участников сети за некие ресурсы (которые тратятся на пользу какому-то делу или перерабатываются в решения синтетических задач, т.е. так сказать напрямую в "понты")? Вознаграждают и за процессорную мощь, и за оперативную память, и за жёсткий диск, и даже за пропускную способность канала в интернет. Вот последнее наименее популярно и проработанно.
Понятно, что настоящий анархический интернет это не очередной клон джаббера с деривируемыми криптоключами и доменами в блокчейне. Это программа (скорее, прошивка) на мобильном телефоне, которая при попадании в радиус ближней связи с другим таким устройством обменивается небольшим количеством накопившихся сообщений. Маршрутизация опирается банально на географические координаты, типовые паттерны передвижения пользователя (настраиваемо) и его планы глобальных перелётов (под ручным контролем). За чужие доставленные сообщения пользователь получает крипто-токен, ну дальше понятно, рейтинг раздачи торрентов все понимают что такое (больше раздаёшь, меньше скачиваешь = зарабатываешь; иначе тратишь; обмен криптотокенов на любые материальные ресурсы через готовую инфраструктуру бирж, обменников и т.д.).
Выключить такое, однажды запустив, можно только физически уничтожив пользователей.
Все составные элементы технологии созданы, отработаны и годами успешно функционируют (самое "близкое к земле" звено относительно недавно – AirTag). А прошивки почему-то нет такой замечательной. Интересно, почему? Да потому же, почему нет промышленного производства военных квадрокоптеров, автопилотируемых грузовиков, и всех подобных вещей – страшно-с.
#programming
После отмены web2.0 – т.е. эпохи универсальных протоколов, свободных форматов данных, разнообразия клиентов – наступил некоторый откат технологий. Короткий миг, когда можно было использовать, к примеру, Pidgin, разработанный open-source сообществом jabber-клиент, для того чтобы через серверы VK послать сообщения в Google Talk, канул в небытие.
Единственным надёжным средством платформо-независимого обмена сообщениями осталась электронная почта: на десятилетия казалось бы устаревший протокол, который тем не менее спокойно пережил все восхождения и низвержения парадигм. В определённом смысле эталон свободных технологий: полноцененый peer-to-peer, при котором даже частное лицо может развернуть свой сервер (с рядом проблем, но типовых и вполне решаемых) и тем самым де-факто войти в международный электронно-почтовый союз. Без заполнения единого бланка и не подписывая никаких контрактов.
Главной проблемой (с появлением дешёвой и открытой асимметричной криптографии, решившей раз и, видимо, навсегда, проблему тайны переписки и передачи ключей шифрования) в подобных системах является discovery, проблема адресации. Как отделить идентификатор пользователя от маршрута, по которому информацию к нему можно доставить?
В общем-то весь многоуровневый стек протоколов того, что мы называем интернетом, и работает для решения этой проблемы. На вершине пирамиды DNS – сервис доменных имён – вишенка на торте. Которая позволяет какой-нибудь
google.com (DNS-имя) перевести в 142.250.181.110 (IP-адрес). А зная IP-адрес уже понятно как до него доставить пакет информации: на самом грубом уровне рассмотрения это работает также, как доставка бумажной почты, где каждый пункт приёма корреспонденции знает, до каких вышестоящих у него есть связь, а все корневые узлы знают как через минимальное число посредников переслать почту другому корневому узлу. Работает география планеты с наложенной не неё картой линий сообщений.Вся система выглядит при взгляде сверху децентрализовано, но на земле всё упирается в конкретные подземные и подводные кабели оптоволокна. Эти кабели и есть последний бастион государственного контроля информационных потоков. Дешифровать идущую по ним информацию они уже не могут, но вот перерубить (или ограничить) – вполне.
В самом деле, сколько у нас криптовалютных токенов, которые вознаграждают участников сети за некие ресурсы (которые тратятся на пользу какому-то делу или перерабатываются в решения синтетических задач, т.е. так сказать напрямую в "понты")? Вознаграждают и за процессорную мощь, и за оперативную память, и за жёсткий диск, и даже за пропускную способность канала в интернет. Вот последнее наименее популярно и проработанно.
Понятно, что настоящий анархический интернет это не очередной клон джаббера с деривируемыми криптоключами и доменами в блокчейне. Это программа (скорее, прошивка) на мобильном телефоне, которая при попадании в радиус ближней связи с другим таким устройством обменивается небольшим количеством накопившихся сообщений. Маршрутизация опирается банально на географические координаты, типовые паттерны передвижения пользователя (настраиваемо) и его планы глобальных перелётов (под ручным контролем). За чужие доставленные сообщения пользователь получает крипто-токен, ну дальше понятно, рейтинг раздачи торрентов все понимают что такое (больше раздаёшь, меньше скачиваешь = зарабатываешь; иначе тратишь; обмен криптотокенов на любые материальные ресурсы через готовую инфраструктуру бирж, обменников и т.д.).
Выключить такое, однажды запустив, можно только физически уничтожив пользователей.
Все составные элементы технологии созданы, отработаны и годами успешно функционируют (самое "близкое к земле" звено относительно недавно – AirTag). А прошивки почему-то нет такой замечательной. Интересно, почему? Да потому же, почему нет промышленного производства военных квадрокоптеров, автопилотируемых грузовиков, и всех подобных вещей – страшно-с.
#programming
Вкратце про применение ChatGPT
Думаю небезыинтересно будет прикинуть ближайшие полезные применения лингвистических моделей типа ChatGPT. Применения связаны с функциями, которые сейчас и распишем. Берём самое очевидное, но всё ещё не созданное, "зону ближнего развития".
1. Виртуальный ассистент-референт
Всё, что должны были делать все эти Сири, Алексы и Алисы – т.е. иметь возможность позвонить (или написать, или зайти на сайт) забронировать столик в ресторане, или договориться о встрече с приятелем, и всё такое прочее.
Несколько особняком, но из той же области, помощь в выполнении рутинных задач на своём компьютере: "а теперь в каждом третьем абзаце этого текста в Word выдели жирным первое слово" и т.п.
2. Интерактивная база данных
Лингвистические модели начинают играть роль своеобразных баз данных и одновременно языка запроса к ним. Пока что сам ChatGPT может играть роль интерактивной Вики, но это не слишком-то интересно. Интересно будет, когда можно будет достаточно большой объём своих документов скормить. К примеру:
а) Личную подборку научных статей. А затем попросить написать литературный обзор, суммировать точки зрения коллективов авторов, либо написать реферат на тему эволюции какого-нибудь понятия во времени.
б) Собственную переписку. А затем подготовить текст "в своём стиле" (или стиле кого-то из корреспондентов), или припомнить какой-то факт биографии, или выделить основные интересующие корреспондентов темы, или резюмировать диалог. Кстати, а куда подевались все эти яндексы и гуглы для домашних компьютеров, которые занимались индексацией личных документов, включая переписку?
в) Код группы связанных проектов. А затем попросить документировать некую фичу, или указать места связанные с определённым поведением системы, или провести аудит на наличие известных недоработок и уязвимостей.
г) Произведения любимого автора. К сожалению, написать текст в стиле данного автора у нейросетей не получится (разве что очень коротенький текст), а почему, надо бы сказать будет отдельно. Но вот резюмировать сюжет, или историю отдельного персонажа, или ещё что-нибудь такое – это пожалуйста. И это очень интересно было бы.
3. Тьюторинг
90% вопросов в чатах по изучению языка программирования Х стоит отправлять на рассмотрение нейросетке и не отвлекать людей от более важных дел (лежания на печи и прохождения компьютерных игр). Стоит ожидать появления курсов, где рецензированием кода задач-упражнений занимается лингвистическая модель. Хороший курс от плохого будет отличаться наличием базы типовых ошибок (с комментариями), на которой модель общего назначения дообучают.
4. Универсальный переводчик
В каком-то смысле лингвистические модели нового поколения это универсальные переводчики с одного языка на другой, причём язык понимается в самом широком смысле слова. Написать код для тестов, тесты для кода, или объяснить что код делает – всё это в общем-то задача на перевод (перевести с одного искусственного языка на другой, или на естественный язык).
Напрашивается здесь какое-то особенное нетривиальное применение, но оставим идей для будущих постов :)
#neuronetworks
Думаю небезыинтересно будет прикинуть ближайшие полезные применения лингвистических моделей типа ChatGPT. Применения связаны с функциями, которые сейчас и распишем. Берём самое очевидное, но всё ещё не созданное, "зону ближнего развития".
1. Виртуальный ассистент-референт
Всё, что должны были делать все эти Сири, Алексы и Алисы – т.е. иметь возможность позвонить (или написать, или зайти на сайт) забронировать столик в ресторане, или договориться о встрече с приятелем, и всё такое прочее.
Несколько особняком, но из той же области, помощь в выполнении рутинных задач на своём компьютере: "а теперь в каждом третьем абзаце этого текста в Word выдели жирным первое слово" и т.п.
2. Интерактивная база данных
Лингвистические модели начинают играть роль своеобразных баз данных и одновременно языка запроса к ним. Пока что сам ChatGPT может играть роль интерактивной Вики, но это не слишком-то интересно. Интересно будет, когда можно будет достаточно большой объём своих документов скормить. К примеру:
а) Личную подборку научных статей. А затем попросить написать литературный обзор, суммировать точки зрения коллективов авторов, либо написать реферат на тему эволюции какого-нибудь понятия во времени.
б) Собственную переписку. А затем подготовить текст "в своём стиле" (или стиле кого-то из корреспондентов), или припомнить какой-то факт биографии, или выделить основные интересующие корреспондентов темы, или резюмировать диалог. Кстати, а куда подевались все эти яндексы и гуглы для домашних компьютеров, которые занимались индексацией личных документов, включая переписку?
в) Код группы связанных проектов. А затем попросить документировать некую фичу, или указать места связанные с определённым поведением системы, или провести аудит на наличие известных недоработок и уязвимостей.
г) Произведения любимого автора. К сожалению, написать текст в стиле данного автора у нейросетей не получится (разве что очень коротенький текст), а почему, надо бы сказать будет отдельно. Но вот резюмировать сюжет, или историю отдельного персонажа, или ещё что-нибудь такое – это пожалуйста. И это очень интересно было бы.
3. Тьюторинг
90% вопросов в чатах по изучению языка программирования Х стоит отправлять на рассмотрение нейросетке и не отвлекать людей от более важных дел (лежания на печи и прохождения компьютерных игр). Стоит ожидать появления курсов, где рецензированием кода задач-упражнений занимается лингвистическая модель. Хороший курс от плохого будет отличаться наличием базы типовых ошибок (с комментариями), на которой модель общего назначения дообучают.
4. Универсальный переводчик
В каком-то смысле лингвистические модели нового поколения это универсальные переводчики с одного языка на другой, причём язык понимается в самом широком смысле слова. Написать код для тестов, тесты для кода, или объяснить что код делает – всё это в общем-то задача на перевод (перевести с одного искусственного языка на другой, или на естественный язык).
Напрашивается здесь какое-то особенное нетривиальное применение, но оставим идей для будущих постов :)
#neuronetworks
Вкратце о теории Канемана
Определённую популярность среди технарей имеет книга "Thinking, fast and slow" ("Быстрое и медленное мышление") Д. Канемана.
Долго думал, как бы покороче, но при этом в корректной и содержательной манере объяснить, в чём же господин нобелевский лауреат не прав.
Предельно огрубляя пример (но сохраняя прямую аналогию с постановкой исходных исследований – читатель может полистать книгу и убедиться) изложить суть вопроса можно так.
Представим, что монетку подкидывают 10 раз. Она выпала на орла. Какая вероятность выпадения орла в 11-й раз?
"Быстрое мышление Канемана" даёт ответ "очень небольшая". "Медленное мышление Канемана" даёт ответ "50%, т.к. не зависит от предыдущих опытов". Дальше начинается многотомная апологетика "медленного мышления" как единственного разумного и аттестация "быстрого" как атавизма из жестокого эволюционного прошлого человеков.
(Отметим, что сами термины выбраны крайне неудачно и ничему реальному в нейрологии, психологии и т.д. не соответствуют, ну да не о терминах речь.)
При этом пример-то для нормального человека не бином Ньютона. Если монетка 10 раз выпала на орла, рациональный непредвзятый наблюдатель должен принять, что монетка нечестная, либо кидают её неправильно. Это если он обычный человек.
Если он профессор теорвера, для него это как раз именно бином Ньютона. А так как бином Ньютона в уме посчитать сложно, чтобы прикинуть, какая вероятность, что монетка честная, при условии, что она выпала десять раз подряд на одну и ту же сторону, то профессор идёт по пути наименьшего сопротивления и как загипнотизированный повторяет "вероятность не зависит от предыдущего опыта" и говорит "одинаковая".
Изучение нейроэкономики Канемана как чего-то серьёзного в итоге мало того что нервы не экономит, так и картину мира запутывает на ровном месте на самых дурацких примерах.
#science #economics
Определённую популярность среди технарей имеет книга "Thinking, fast and slow" ("Быстрое и медленное мышление") Д. Канемана.
Долго думал, как бы покороче, но при этом в корректной и содержательной манере объяснить, в чём же господин нобелевский лауреат не прав.
Предельно огрубляя пример (но сохраняя прямую аналогию с постановкой исходных исследований – читатель может полистать книгу и убедиться) изложить суть вопроса можно так.
Представим, что монетку подкидывают 10 раз. Она выпала на орла. Какая вероятность выпадения орла в 11-й раз?
"Быстрое мышление Канемана" даёт ответ "очень небольшая". "Медленное мышление Канемана" даёт ответ "50%, т.к. не зависит от предыдущих опытов". Дальше начинается многотомная апологетика "медленного мышления" как единственного разумного и аттестация "быстрого" как атавизма из жестокого эволюционного прошлого человеков.
(Отметим, что сами термины выбраны крайне неудачно и ничему реальному в нейрологии, психологии и т.д. не соответствуют, ну да не о терминах речь.)
При этом пример-то для нормального человека не бином Ньютона. Если монетка 10 раз выпала на орла, рациональный непредвзятый наблюдатель должен принять, что монетка нечестная, либо кидают её неправильно. Это если он обычный человек.
Если он профессор теорвера, для него это как раз именно бином Ньютона. А так как бином Ньютона в уме посчитать сложно, чтобы прикинуть, какая вероятность, что монетка честная, при условии, что она выпала десять раз подряд на одну и ту же сторону, то профессор идёт по пути наименьшего сопротивления и как загипнотизированный повторяет "вероятность не зависит от предыдущего опыта" и говорит "одинаковая".
Изучение нейроэкономики Канемана как чего-то серьёзного в итоге мало того что нервы не экономит, так и картину мира запутывает на ровном месте на самых дурацких примерах.
#science #economics
Здесь должен был быть пост на тему того, чем реально занимаются программисты и чем senior отличаются от junior, но т.к. жена не разрешает заниматься творчеством, пришлось отложить эту идею. Се ля ви!
Суть программирования
В книге Getting Real создатели Ruby on Rails описывают секрет успеха своей компании: "нанимайте хороших писателей!" (имеется в виду на должность программистов).
Научные исследования показывают, что способности к языкам более важны для программистов, чем способности к математике.
Настало время сделать финальное обобщение и прямо так сказать: программирование это способность создавать языки.
В самом благородном и парадном виде это, конечно, создание именно языков программирования. Но вообще говоря новые языки повсюду. Будь это Kubernetes со своим языком "описания того как на множестве серверов развёрнуты приложения" или ActiveRecord с языком "объявления критериев верности данных". И так далее.
Далее можно провести различие senior programmer от middle и junior. Обычно этой темы либо избегают (и это не худший вариант), либо приводят формальные критерии (количество лет опыта, перечень изученных технологий и т.п.). Понятно, что, во-первых, отличие есть. И, во-вторых, оно отнюдь не формальное, а вполне себе существенное. Но чтобы получить возможность хоть немного продвинуться в рассуждении надо зайти на формализацию этих понятий с другой стороны. Курсант военного училища это почти офицер, а прапорщик с 20 годами опыта службы никогда им не станет.
Кто-то из программистов после 5 месяцев обучения является "делающим первые шаги senior-ом". А кто-то после десяти лет опыта будет де-факто "опытным middle". Как между ними будет распределяться зарплата и прочие такие вопросы к делу отношения не имеют. Есть некое объективное различие.
Это объективное различие как раз будет связано со способностью создавать (и развивать) языки. Способный программист очень быстро ухватывает, хоть может быть и не вполне осознаёт, что дело именно в этом, после чего у него волшебным образом с каждым разом всё лучше и лучше начинает всё получаться:
– здесь он оформил адреса для страниц приложения правильно (потому что система адресов это крошечный искусственный язык, для которого надо выбрать красивую грамматику);
– здесь он не поленился дописать документацию (потому что документация это свой жанр текстов и в этом смысле тоже свой язык);
– здесь он провёл рефакторинг (отношения модулей, частей кода, друг с другом – тоже сорт "грамматики");
– здесь он выделил общую функциональность в отдельный пакет со своим DSL (это уже разработка своего языка без всяких кавычек и оговорок).
Пользуясь случаем, напоминаю, что у меня есть небольшой цикл лекций, посвящённый элементарным основам создания языков программировния :)
#programming
В книге Getting Real создатели Ruby on Rails описывают секрет успеха своей компании: "нанимайте хороших писателей!" (имеется в виду на должность программистов).
Научные исследования показывают, что способности к языкам более важны для программистов, чем способности к математике.
Настало время сделать финальное обобщение и прямо так сказать: программирование это способность создавать языки.
В самом благородном и парадном виде это, конечно, создание именно языков программирования. Но вообще говоря новые языки повсюду. Будь это Kubernetes со своим языком "описания того как на множестве серверов развёрнуты приложения" или ActiveRecord с языком "объявления критериев верности данных". И так далее.
Далее можно провести различие senior programmer от middle и junior. Обычно этой темы либо избегают (и это не худший вариант), либо приводят формальные критерии (количество лет опыта, перечень изученных технологий и т.п.). Понятно, что, во-первых, отличие есть. И, во-вторых, оно отнюдь не формальное, а вполне себе существенное. Но чтобы получить возможность хоть немного продвинуться в рассуждении надо зайти на формализацию этих понятий с другой стороны. Курсант военного училища это почти офицер, а прапорщик с 20 годами опыта службы никогда им не станет.
Кто-то из программистов после 5 месяцев обучения является "делающим первые шаги senior-ом". А кто-то после десяти лет опыта будет де-факто "опытным middle". Как между ними будет распределяться зарплата и прочие такие вопросы к делу отношения не имеют. Есть некое объективное различие.
Это объективное различие как раз будет связано со способностью создавать (и развивать) языки. Способный программист очень быстро ухватывает, хоть может быть и не вполне осознаёт, что дело именно в этом, после чего у него волшебным образом с каждым разом всё лучше и лучше начинает всё получаться:
– здесь он оформил адреса для страниц приложения правильно (потому что система адресов это крошечный искусственный язык, для которого надо выбрать красивую грамматику);
– здесь он не поленился дописать документацию (потому что документация это свой жанр текстов и в этом смысле тоже свой язык);
– здесь он провёл рефакторинг (отношения модулей, частей кода, друг с другом – тоже сорт "грамматики");
– здесь он выделил общую функциональность в отдельный пакет со своим DSL (это уже разработка своего языка без всяких кавычек и оговорок).
Пользуясь случаем, напоминаю, что у меня есть небольшой цикл лекций, посвящённый элементарным основам создания языков программировния :)
#programming
Калибруем ожидания
Примерно год назад писал о коварстве стейблкоинов: дают риски обыкновенных криптовалют в обмен на гору смутных юридически ничтожных обещаний и в лучшем случае нулевую доходность.
С того времени один "стейбл", UST, обесценился. Второй, BUSD, объявил о недостатке залога под эмитированный объём. Третий, USDC, хорошо нырнул на разгорающемся банковском кризисе, но пока выстоял.
USDT делает иронические комментарии. Ирония понятна: на текущей пройденной дистанции держателям токена, обеспеченного активами в Багамских банках, живётся спокойнее, чем держателям токена, обеспеченного вкладами в крупнейшем банке США (но надолго ли?).
Собственно, на фоне этой новости как-то хотелось отрефлексировать, в чём пафос моего микроканала. Думаю, идеальный конечный результат это повышение удачливости (в самом широком смысле) моих читателей. Ведь что такое удача, как не умение своевременно замечать что, что обычно игнорируется, и действовать соответственно? А для того чтобы такое внимание развилось надо коллекционировать штуки, на которые стоит обращать внимание. И иногда чистить пространство восприятия от помех и заслонок, оставленных там по недосмотру или чьей-то злой воле.
Так как это множество интересных штук скорее в настоящий момент именно коллекция, а не организованная выставка, для нее характерна некоторая эклектичность, бессистемность. Сегодня про стейблкоины, завтра про нейроэкономику, послезавтра про психологию, далее про ИИ и т.д.
Но разве и жизнь сама по себе не эклектична?
#economics
Примерно год назад писал о коварстве стейблкоинов: дают риски обыкновенных криптовалют в обмен на гору смутных юридически ничтожных обещаний и в лучшем случае нулевую доходность.
С того времени один "стейбл", UST, обесценился. Второй, BUSD, объявил о недостатке залога под эмитированный объём. Третий, USDC, хорошо нырнул на разгорающемся банковском кризисе, но пока выстоял.
USDT делает иронические комментарии. Ирония понятна: на текущей пройденной дистанции держателям токена, обеспеченного активами в Багамских банках, живётся спокойнее, чем держателям токена, обеспеченного вкладами в крупнейшем банке США (но надолго ли?).
Собственно, на фоне этой новости как-то хотелось отрефлексировать, в чём пафос моего микроканала. Думаю, идеальный конечный результат это повышение удачливости (в самом широком смысле) моих читателей. Ведь что такое удача, как не умение своевременно замечать что, что обычно игнорируется, и действовать соответственно? А для того чтобы такое внимание развилось надо коллекционировать штуки, на которые стоит обращать внимание. И иногда чистить пространство восприятия от помех и заслонок, оставленных там по недосмотру или чьей-то злой воле.
Так как это множество интересных штук скорее в настоящий момент именно коллекция, а не организованная выставка, для нее характерна некоторая эклектичность, бессистемность. Сегодня про стейблкоины, завтра про нейроэкономику, послезавтра про психологию, далее про ИИ и т.д.
Но разве и жизнь сама по себе не эклектична?
#economics
Основатель психоанализа
...и всей современной психологии. Нет, речь не о Зигмунде Фрейде. Речь о Фрэнсисе Гальтоне (en).
Википедия его аттестует так:
Разработал целиком или в существенной мере доработал для применения к исследованиям людей:
– Корреляцию
– Регрессию к среднему
– Нормальное распределение (имел в Лондоне лабораторию, в которой модно было измерять свой рост и другие физические параметры)
– Систему классификации отпечатков пальцев
– Метод свободных ассоциаций
В современном академическом подходе к психологическим исследованиям нет АБСОЛЮТНО НИЧЕГО, что не было бы открыто либо развито Гальтоном. У нас он в профильных вузах, как кажется, совершенно неизвестен. За рубежом упоминается, но скорее, похоже, как "был такой мыслитель", без конкретики и выводов.
Оставим профессиональным конспирологам вопрос о том, откудатакое счастье такая невероятная продуктивность – примерно 600 работ в течение 60 лет. Работы написаны "плотно", технично. По-моему смотря из 21-го века очевидно, что производством занималась фирма, хорошо организованный научный цех, в котором Гальтон был фронтменом.
Особый интерес, однако, представляет даже не то, что современная психология всё ещё живёт в 19-м веке (по крайней мере в плане своей "формы", методов исследования и пр.), а то, что и оттуда взяли далеко не всё. Так сказать, взяли раковину, забыв жемчужины.
В следующих постах рассмотрим буквально пару примеров.
#psychology
...и всей современной психологии. Нет, речь не о Зигмунде Фрейде. Речь о Фрэнсисе Гальтоне (en).
Википедия его аттестует так:
Сэр Фрэ́нсис Га́льтон (Го́лтон; англ. Francis Galton; 16 февраля 1822, Бирмингем, Уэст-Мидлендс, Англия, Великобритания — 17 января 1911, Хейзлмир, Суррей, Англия, Великобритания) — английский исследователь, географ, антрополог, психолог, статистик, основатель дифференциальной психологии и психометрики, а также основоположник учения евгеники, которое было призвано бороться с явлениями вырождения в человеческом генофонде.Двоюродный брат Чарльза Дарвина.
Разработал целиком или в существенной мере доработал для применения к исследованиям людей:
– Корреляцию
– Регрессию к среднему
– Нормальное распределение (имел в Лондоне лабораторию, в которой модно было измерять свой рост и другие физические параметры)
– Систему классификации отпечатков пальцев
– Метод свободных ассоциаций
В современном академическом подходе к психологическим исследованиям нет АБСОЛЮТНО НИЧЕГО, что не было бы открыто либо развито Гальтоном. У нас он в профильных вузах, как кажется, совершенно неизвестен. За рубежом упоминается, но скорее, похоже, как "был такой мыслитель", без конкретики и выводов.
Оставим профессиональным конспирологам вопрос о том, откуда
Особый интерес, однако, представляет даже не то, что современная психология всё ещё живёт в 19-м веке (по крайней мере в плане своей "формы", методов исследования и пр.), а то, что и оттуда взяли далеко не всё. Так сказать, взяли раковину, забыв жемчужины.
В следующих постах рассмотрим буквально пару примеров.
#psychology
Нехватка вопросов
Сколько вопросов можно задать к одной фразе?
Чтобы далеко не ходить, остановимся отдельно на существительном. Допустим, есть некая машина. Можно спросить "какая машина?", а можно "что за машина?". Второе несколько более разговорный вариант, в целом оба выглядят более-менее синонимично.
Но фактически есть аж четыре принципиально разных направлений уточнения:
1. Во-первых, можно запросить более конкретный класс объекта (или, в предельном случае, назвать его имя) в некоей известной (разделяемой собеседниками) системе классов: какого машина вида? (Напрашивающиеся ответы: марка, тип кузова и т.д.)
2. Во-вторых, можно запросить более подробное описание конкретного имеющегося в виду объекта: какая конкретно машина? (Напрашивающиеся ответы: скоростные характеристики, цвет и т.д.)
3. В-третьих, можно запросить состав конкретного экземпляра: из чего машина состоит? (Напрашивающиеся ответы: кузов такой-то, колёса такие-то и т.д.)
4. В-четвёртых, можно попросить прямо выделить единственный объект из названного данным словом класса: которая машина?
Мимоходом отметим, что пункты 1 и 3 соответствуют в обучении объектно-ориентированному программированию различием между "наследованием" и "инкапсуляцией".
Мимоходом-2 заметим, что русский язык, как видим, не покрывает полностью все четыре варианта: вместо использования отдельных вопросительных слов приходится добавлять вспомогательную лексику.
Да и наверное никакой язык не покрывает полностью. В испанском есть примечательное отличие между ¿Qué X? и ¿Cómo es X? Первое понимается как пункт 1, второе как пункт 2.
В английском пункт 2 соответствует вопросу "What is X like?"
Важно то, что четыре варианта несводимы друг к другу.
Существенной частью учения Аристотеля является система так называемых "категорий". Первые две, "сущность" и "качество", соответствуют первым двум пунктам списка.
А существенной частью учения о категориях, которое по сути лежит в основании вообще всей современной философии (а следовательно, и всего имеющего отношение к современному человеку и обществу вообще), является тот факт, на котором обычно не делают большого акцента, что Аристотель вывел его из греческой грамматики.
Т.е., говоря практически, Аристотель создал каталог всех возможных вопросов, которые можно задать в отношении произвольного высказывания.
Тоже самое много позже попытались сделать некие Бандлер и Гриндер, начав свой путь к вершинам популярности и признания, опубликовав свою систему вопросов уже на основе английской грамматики в книге "Структура магии", с чего началось так называемое нейролингвистическое программирование. Популярность вышла, увы, неоднозначной. А всё почему? Потому что не сослались на классиков! Исправляем за них ошибку :)
#psychology #philosophy
Сколько вопросов можно задать к одной фразе?
Чтобы далеко не ходить, остановимся отдельно на существительном. Допустим, есть некая машина. Можно спросить "какая машина?", а можно "что за машина?". Второе несколько более разговорный вариант, в целом оба выглядят более-менее синонимично.
Но фактически есть аж четыре принципиально разных направлений уточнения:
1. Во-первых, можно запросить более конкретный класс объекта (или, в предельном случае, назвать его имя) в некоей известной (разделяемой собеседниками) системе классов: какого машина вида? (Напрашивающиеся ответы: марка, тип кузова и т.д.)
2. Во-вторых, можно запросить более подробное описание конкретного имеющегося в виду объекта: какая конкретно машина? (Напрашивающиеся ответы: скоростные характеристики, цвет и т.д.)
3. В-третьих, можно запросить состав конкретного экземпляра: из чего машина состоит? (Напрашивающиеся ответы: кузов такой-то, колёса такие-то и т.д.)
4. В-четвёртых, можно попросить прямо выделить единственный объект из названного данным словом класса: которая машина?
Мимоходом отметим, что пункты 1 и 3 соответствуют в обучении объектно-ориентированному программированию различием между "наследованием" и "инкапсуляцией".
Мимоходом-2 заметим, что русский язык, как видим, не покрывает полностью все четыре варианта: вместо использования отдельных вопросительных слов приходится добавлять вспомогательную лексику.
Да и наверное никакой язык не покрывает полностью. В испанском есть примечательное отличие между ¿Qué X? и ¿Cómo es X? Первое понимается как пункт 1, второе как пункт 2.
В английском пункт 2 соответствует вопросу "What is X like?"
Важно то, что четыре варианта несводимы друг к другу.
Существенной частью учения Аристотеля является система так называемых "категорий". Первые две, "сущность" и "качество", соответствуют первым двум пунктам списка.
А существенной частью учения о категориях, которое по сути лежит в основании вообще всей современной философии (а следовательно, и всего имеющего отношение к современному человеку и обществу вообще), является тот факт, на котором обычно не делают большого акцента, что Аристотель вывел его из греческой грамматики.
Т.е., говоря практически, Аристотель создал каталог всех возможных вопросов, которые можно задать в отношении произвольного высказывания.
Тоже самое много позже попытались сделать некие Бандлер и Гриндер, начав свой путь к вершинам популярности и признания, опубликовав свою систему вопросов уже на основе английской грамматики в книге "Структура магии", с чего началось так называемое нейролингвистическое программирование. Популярность вышла, увы, неоднозначной. А всё почему? Потому что не сослались на классиков! Исправляем за них ошибку :)
#psychology #philosophy
Лоббисты рациональности
В античной философии идеалом человека (или идеальным человеком) считался человек либо "достойный", либо "счастливый".
Рене Декарт со своим знаменитым "мыслю, следовательно, существую" проложил мостик от этой очевидной (и, пожалуй, несколько наивной) идеи к современному общему месту: хороший человек = рациональный человек. Идеальный человек это голем (или, говоря более современно, робот), разновидность ИИ, не испытывающая лишних эмоций и обрабатывающая положенную в него информацию положенным ему способом.
Интересно, когда Рене Декарт спал, ходил в душ, грезил в дороге, или занимался созданием детей со своей служанкой (женат он никогда не был), он в эти моменты не существовал? Глубоко!
#philosophy
В античной философии идеалом человека (или идеальным человеком) считался человек либо "достойный", либо "счастливый".
Рене Декарт со своим знаменитым "мыслю, следовательно, существую" проложил мостик от этой очевидной (и, пожалуй, несколько наивной) идеи к современному общему месту: хороший человек = рациональный человек. Идеальный человек это голем (или, говоря более современно, робот), разновидность ИИ, не испытывающая лишних эмоций и обрабатывающая положенную в него информацию положенным ему способом.
Интересно, когда Рене Декарт спал, ходил в душ, грезил в дороге, или занимался созданием детей со своей служанкой (женат он никогда не был), он в эти моменты не существовал? Глубоко!
#philosophy