Когда выкладывал отчётную презентацию (слайды) по World Builders 2023 (мои посты, сайт), обещал рассказать как делал roadmap и финансовую модель для игры. Выполняю обещание.
К концу поста у нас на руках будут:
Все итоговые документы вы можете найти тут.
Нейт Сильвер — автор «Сигнала и Шума» — широко известен благодаря своим удачным прогнозам, например, выборов в США. Неудивительно, что книга стала бестселлером.
Собственно, прогнозам книга и посвящена: подходам к прогнозированию, сложностям, ошибкам, заблуждениям и так далее.
Как обычно, я рассчитывал на более теоретическое изложение, в духе Масштаба, но автор выбрал другой путь и подаёт свои идеи через разбор конкретных случаев: один случай на главу. Каждая глава описывает большую задачу, например, предсказание погоды, и с помощью неё даёт несколько призм для взгляда на прогнозирование. Это определённо делает материал доступнее, но лично я хотел бы больше системности и теории.
Из-за подхода через изложение кейсов, сделать краткую выдержку из книги сложно. Это возможно, было бы даже интересно попробовать, но объём работы слишком большой — автор не ставил целью свести всё в цельную систему или короткий набор тезисов.
Поэтому дам отзыв на книгу в целом, примерный перечень призм и набор прикольных фактов.
Открыл для себя новые направления для мониторинга.
Авторам минус за тавтологию. Есть вычислительная механика, которая занимается численным моделированием механических процессов и про неё есть статься на вики. Этот пост не про неё.
Этот пост про computational mechanics, которая изучает абстракции сложных процессов: как эмерджентное поведения возникает из суммарного поведения / статистики низкоуровневых процессов. Например, почему стабильно Большое Красное Пятно на Юпитере, или, почему результат вычислений процессора не зависит от свойств каждого электрона в нём.
Концепт устройства, которое может существовать в конечном множестве состояний и может предсказывать своё будущее состояние (или распределения состояний?) на основе текущего.
Computational mechanics позволяет (или должно позволять) представить сложные системы как иерархию ε-machine. Тем самым появляется формальный язык для описания сложных систем и эмерджентного поведения.
Для примера, наш мозг можно представить как ε-machine. Формально, состояние мозга никогда не повторяется (напряжения на нейронах, позиции молекул нейромедиаторов, etc), но существует огромное количество ситуаций, когда мы делаем одно и то же в одних и тех же условиях.
Научно-популярное изложение: https://www.quantamagazine.org/the-new-math-of-how-large-scale-order-emerges-20240610/
P.S. Попробую копнуть в научные статьи. Расскажу, если найду что-нибудь интересное и прикладное. P.P.S. Давно думаю в сторону похожей штуки. К сожалению, повороты жизненного пути не позволяет серьёзно копать в науку и математику. Всегда радуюсь, когда сталкиваюсь с результатами копания других людей.
Назвать презентацию отчётной — моя придумка. На мой взгляд это лучше всего описывает суть презентации, так как она сильно размыта, чтобы собирать деньги с её помощью. Плюс, я не во всём согласен с её структурой и фокусом, но это то, что от нас просили.
По сути, это рассказ об итогах всех моих активностей в школе.
Слайды: https://drive.google.com/file/d/1gg0rcotCtX2g0PsJsEWFX-qdhqEf6--y/view
Все материалы по моему участию в школе смотрите в блоге по тегу World Builders.
Это не последний рассказ о World Builders. Как минимум, я расскажу как делал roadmap и финансовую модель для игры. Следите за блогом.
Я пользуюсь ChatGPT практически с момента выхода её четвёртой версии (то есть уже больше года). За это время хорошо набил руку в написании запросов к этой штуке.
В какой-то момент, OpenAI разрешили настраивать свой чат с помощью собственных текстовых инструкций (ищите Customize ChatGPT
в меню). Я постепенно дописывал туда команды и вот на днях размер инструкций превысил разрешённый максимум :-)
Плюс, оказалось, что универсальный набор инструкций не получается — под каждую задачу их нужно подстраивать, иначе они не будут так полезны как могли бы быть.
Поэтому покумекав, я решил вместо кастомизации своего чата, вынести инструкции в GPT ботов. OpenAI называют их GPTs, по-русски буду называть их GPT-шками. По-сути, это такие же чаты, в которых больше лимит на кастомизированные инструкции и в них можно залить дополнительные тексты как базу знаниий.
Когда-нибудь, я сделаю GPT-шку для этого блога, а пока расскажу про двух рабочих лошадок, которыми пользуюсь каждый день.
Для каждой будет описание базового промпта с моими комментариями.
OpenAI недавно открыла магазин GPT-шек, буду благодарен если пролайкаете мои. Конечно, только если они вам полезны.