RIP Miura, Берсерк окончен
К сожалению не смог определить автора изображения. Если подскажете, размещу ссылку.
6 мая скончался Kentaro Miura — автор манги Berserk — одного из наиболее влиятельных (1, 2) произведений жанра. И одного из немногих произведений, которые на меня повлияли.
Франшиза кружков черчения
Кульман — инструмент для черчения.
Дарю идею для стартапа. Практически голубой океан, как минимум на пост СССР.
Надо делать франшизу кружков черчения.
Но не для подготовки инженеров, а для хобби. А-ля лепка из глины, рисование, игра на гитаре, бальные танцы. Как современную замену каллиграфии.
Смотрите:
- Предмет черчения теряет свою направленность на выработку прямых инженерных навыков — уже никто не чертит на бумаге.
- Поэтому его убирают из школ и универов.
- В то же время огромное количество людей имеет положительное мнение о черчении, как занятии, и считает, что полезные навыки оно развивает.
- Фактически, у черчения на пост СССР сейчас репутация примерно как у каллиграфии среди японских ниндзя. Только черчение — более современная дисциплина.
- Продукты черчения выглядят круто, элитно, это практически картины. Их можно в рамках на стены вешать.
- Совершенствоваться в черчении можно очень долго. Это позволяет как делать разноуровневые кружки, так и проводить соревнования.
- Черчение имеет за собой сложную традицию: стандарты, подходы, «школы».
- Черчение требует дорогих и пафосных инструментов: циркули, фигурные линейки, кульманы, лампы. Уголок для черчения в доме однозначно добавит понтов хозяину.
- Черчение требует расходников: грифели, стёрки, различная бумага.
- Преподаватели черчения остаются не удел — это готовые мотивированные сотрудники.
Математики добрались до нейронных сетей
На arxiv.org выложен интересный препринт: Every Model Learned by Gradient Descent Is Approximately a Kernel Machine.
Как видно из названия, исследователи утверждают, что нейронные сети, обученные методом градиентного спуска (один из самых распространённых вариантов обучения) близки такой штуке как kernel machines — одной из техник машинного обучения «предыдущего поколения».
У kernel machines есть несколько интересных особенностей:
- Техника хорошо проработана математически.
- Требует значительно менее дорогих вычислений.
- Вместо «выделения» признаков «напрямую» использует обучающую выборку.
Из этого может неслучиться несколько интересных вещей.
- «Готовая» математика упростит сети и/или улучшит их результат и/или ускорит/удешевит обучение.
- Область возможностей сетей очертится более чётко — окажется, что они не выделяют никакие новые признаки, а используют только «запутанные» данные из обучающей выборки.
Оба варианта выглядят довольно интересно.
Тарантога: мемплексы
Про метаинформацию поговорили, теперь можно поговорить и про тексты. Затронем в том числе и поднятый в предыдущем эссе вопрос: является ли текст отдельной сущностью или утверждением метаинформации.
По названию поста уже можно сделать вывод, что говорить мы будем не совсем про тексты, но давайте не забегать вперёд.
Сначала определимся с тем что такое текст.
Я немного схитрил в предыдущих постах, когда говорил, что экзокортекс управляет текстами. Важны не только тексты, но и картинки, видеоролики, звукозаписи, чертежи и так далее.
Поэтому под текстами я имел в виду не «последовательность символов», а скорее «текстовый документ», который может содержать разнородную информацию, включающую и сам текст и какие-то медиа-объекты.
Далее под текстом я буду понимать именно «текстовый документ», если явно не будет указано обратное.
Экзокортекс: метаинформация
Прежде чем собирать что-то работающее, следует разобраться с центральным элементом всей системы — информацией, которой она управляет. В этом посте я поговорю про метаинформацию текстов, а в следующем про них самих.
Но сначала внесём некоторую ясность в терминологию. Я тут пишу «экзокортекс то», «экзокортекс сё», но ведь софт, о котором я говорю, является только частью экзокортекса. Говорить про него как про целый экзокортекс в корне неправильно. Это, в конце-концов, путает.
Поэтому софту нужно отдельное название: Тарантога. В честь известного профессора. Сначала я думал назвать его Ийоном, но пришёл к выводу, что оригинальный Ийон имеет довольно посредственное отношение к управлению информацией, в отличии от его известного друга. При этом контекст этих персонажей хорошо соответствует уровню бреда, который может породить подобная система.
Напомню примерный перечень метаинформации из описания минимальной функциональности Тарантоги:
- Уникальные сущности, которые упоминаются в тексте: компании, продукты, персоны, географические объекты, события.
- Источник текста: полный url, идентификатор источника (например, «Хабр»).
- Тип текста: комментарий, пост, etc.
- Характер текста. На Хабре это может быть «урок», «перевод».
- Темы текста. Можно определить по хабу на Хабре, разделу форума или упоминаемым сущностям.
- Время создания, обновления.