Мышление письмом — это практика перевода своих мыслей в письменную форму.
То, чем я преимущественно занимаюсь в этом блоге, и, по мере сил, на работе.
Наконец нашёл время рассказать про эту штуку подробнее.
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.
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.
Продолжение жизни и работы с ошибками — обсудим штуки на уровень выше.
Эссе получилось большим, но точно найдутся упущенные моменты. Если я что-то забыл — пишите. Буду благодарен и за более интересные примеры.
Итак. Давайте подумаем, как мы предсказываем будущее всякое.
Предсказаниями мы занимаемся постоянно — это буквально суть нашего существования:
Это примеры «гарантированных» предсказаний, но даже они могут не исполнится:
Фактически, мы никогда не знаем актуальное состояние мира вокруг нас:
Мы даже не обладаем всей информацией о прошедших событиях.
Поэтому.
Каждое наше решение и действие основывается на предположениях о прошлом, настоящем и будущем.
Штуки, которыми мы создаём предсказания, называются моделями.
Расскажу об одной боли при разработке и проектировании ПО — преобразованиях данных между их схемами. Буду говорить о серверах, как наиболее наглядном и знакомом мне примере, но соображения можно распространить на весь софт.
Для демонстрационных целей местами может случиться некоторое преувеличение.
Рассмотрим простейший проект, этакий минимальный набор:
Данные, соответственно, ходят в обе стороны:
Сколько схем данных вы тут видите?