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.
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?
«Новая история научной революции» — толстая книга мелким шрифтом. Читается медленно, но легко и с интересом. Посвящена периоду становления науки, какой мы её знаем и критике некоторых распространнёных теорий об её истории и природе.
Направлена книга на две группы людей: обычных любопытствующих и историков науки. Каким образом у автора (Дэвид Вуттон) получилось соединить несоединимое до конца не понятно, но в целом получилось.
Из-за направленности на историков периодически встречаются вставки с критикой, которую сложно воспринимать без знаний контекста. Также книга изобилует отсылками на содержание книг, которые явно должен был читать историк, но также очевидно никогда не читал обычный смертный. В частности, упоминается много рукописей видных и не очень исторических деятелей вроде Галилея.
При этом и критика и отсылки органично вплетены в логику повествования и не мешают воспринимать материал неспециалисту. Атмосферу разряжает большое число исторических баек и просто хорошее описание реалий того времени.
Обзор книги будет в нескольких частях:
Пересказать всю книгу у меня не получилось. Я честно попробовал, но решил прекращать эту попытку странице на десятой поста. Поэтому всё далее изложенное следует воспринимать как мою краткую интерпретацию содержимого книги, а не как точный пересказ изложенного автором.