О книге «Как устроена экономика»

Это вторая книга Ха-Джун Чан, которую я прочитал. Первая — Злые самаритяне — оставила хорошие впечатление, плюс о ней позитивно отозвался Тим О’Рейли в книге WTF?. Поэтому «Как устроена экономика» прописалась в моей очереди на прочтение и вот я наконец до неё добрался.

По словам Чан, книга задумывалась как «введение в экономическую теорию, понятное самой широкой аудитории» (страница 299) и это хорошо отражает её суть. Я бы только добавил, с позиции моего пост-советсткого образования, что это скорее не «введение в теорию», а ммм… обзор многообразия и сложности экономики, разбавленный введением в теорию.

В книге нет математических формул и зубодробительной статистики, только конкретные факты. Зато есть набор призм, через которые можно и нужно смотреть на экономику, чтобы примерно понимать, что происходит.

По сути, Чан даёт набор точек зрения, через которые можно смотреть на экономические процессы, описывает их преимущества и недостатки, сопровождает всё это примерами, историческми справками и фактами.

Поскольку книга — своего рода учебник, я не буду пытаться её пересказывать — это привело бы к попытке повторить книгу в паре страниц, а я определённо не в состоянии это сделать. Ограничусь описанием взгляда автора на экономику в целом, как я его понял.

Далее

Мой взгляд на NFT

Для протокола скажу пару слов о Non Fungible Tokens. В основном потому, что о них сейчас кричат из каждого утюга. Может для кого-нибудь этот пост будет полезен.

Некоторые вещи буду говорить упрощённо, чтобы не затягивать.

Далее

ИИ нас всех не(?) заменит

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:

1. Оценку возможности прогнозирования.
2. Описание факторов, которые влияют на развитие и внедрение ИИ.
3. Три классических прогноза: пессимистичный, реалистичный и оптимистичный.

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.

Далее

Об ИТ, прогрессе и нехватке спецов

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.

Далее

Монополизация машинного обучения

Появление монополий почти всегда идёт во вред, но до всеобъемлющей цифровизации у людей оставались варианты защиты от шантажа отбором товаров или услуг.

С переводом жизни в цифру, средств защиты остаётся всё меньше, отказ от цифровых услуг откатывает уровень жизни на неприемлемые для большинства позиции.

До расцвета машинного обучения проблема IT монополий с трудом, но решалась созданием альтернативного ПО. Его авторами могли выступать как небольшие предприятия, так и сообщества энтузиастов, ратующие за свободное и открытое ПО.

Сначала альтернативный софт можно было создавать в одиночку. Затем группами всё большего размера.

Стоимость разработки росла, но альтернативы продолжали появляться, поскольку основная стоимость производства ПО определялась оплатой труда разработчиков. Люди всегда могут затянуть пояса ради идеи или будущего дохода.

Machine Learning, в его текущем виде, меняет расклад.

Далее