Рекомендую эссе Paul Graham: Superlinear returns.
Что мне нравится в текстах Paul Graham так это опережение моих писательских планов. Пол периодически пишет про то, что я давно хочу написать, но пока не могу — ещё не Paul Graham :-D
Конкретно на тему нелинейных изменений я уже лет 10 хочу написать эссе да побольше. Но если бы я сел его писать сейчас, то это был бы длиннопост со странными графиками и терминами и без таких интересных примеров как у Пола. Поэтому приходится давать ссылки на его эссе.
Дальше, в общем-то, можете мой пост не читать. Главное оригинальное эссе прочтите. Но оставлю пару заметок для истории, которые лучше читать после оригинального эссе.
Во второй раз перелистал документацию Rust, прошлый заход случился лет 5 назад.
Думал, что-нибудь изменится в моём восприятии этого языка, но нет. Как и в прошлый раз, начинается всё хорошо — норм язык, а потом он начинает нравиться всё меньше и меньше.
И похоже я понял, что меня в нём задевает.
GitHub в прошлом месяце выпустил ИИ напарника для программистов, который умеет дописывать код. В догонку OpenAI опубликовали видео с возможностями технологии. Например, демонстрацию разработки игры на JavaScript.
Справедливости ради отмечу, что «игра» откровенно убогая. Но процесс создания впечатляет всё равно.
Одновременно с этим роботы занимаются паркуром, автомобили ездят без водителя, маркетинговые алгоритмы и ленты социальных сетей во всю управляют нашим поведением и даже мыслями.
Время поговорить о замене нас железными мозгами перспективах машинного обучения в его текущем виде.
Для краткости, вместо машинного обучения, нейронных сетей, feature programming и аналогичных вещей далее буду использовать аббревиатуру ИИ — Искусственный Интеллект. Кто знает на какой конкретно технологии всё остановится, но для её пиара гарантировано будут использовать затычку из двух «И».
Эссе включает:
В первой и второй частях я уверен, а вот в прогнозах у меня получается жутковатая картина. В то же время основной проблемой прогнозов я считаю оценку сроков, а не качественных изменений.
Занятым в Информационных Технологиях людям может казаться, что цифра уже перевернула мир, но это искажённое восприятие: из того, что ИТ вокруг вас, не следует, что ИТ вокруг всех.
Из-за ммм… «мощи» ИТ решений и их взрывного роста, любого человека, который к ИТ прикасается, моментально втягивает в эту область и обволакивает ей.
На самом деле, вычислительные технологии только начинают шатать мир. Интернеты, википедии, гуглы уже принесли изменения в нашу жизни, но это — первые шаги к переформатированию инфраструктуры, которую строило человечество тысячелетия.
Эссе по итогам нырка в Deep Learning, но не о DL и даже не совсем о Machine Learning, а о новой парадигме программирования, которая рождается из него.
Собственно, нейронные сети я смотрел не потому, что интересуюсь именно ими, а потому что они сейчас демонстрируют наибольший прогресс и характерные черты этой парадигмы.
В следствие выбранной темы, эссе получилось футурологическим и абстрактным. Например, я не буду перечислять области применения DL и достигнутые в них результаты — этим итак всё инфопространство забито.
Оговорка раз: я определённо не эксперт в машинном обучении. Эссе в большей степени отражает мой опыт и картину мира, нежели знания и понимание ML и DL.
Оговорка два: термины «признак», «feature» будут использоваться достаточно вольно.