[2/2] Communication Patterns: A Guide for Developers and Architects (Паттерны коммуникации: руководство для ИТ-разработчиков и архитекторов) (Рубрика #Management)

Продолжая рассказ о паттернах коммуникации, расскажу про вторую половину книги, в которой речь идет про передачу знаний и эффективную удаленную работу.

3️⃣ Передача знаний (Communicating Knowledge) - как управлять знаниями в команде и организации.
- Глава 10. Принципы управления знаниями (Knowledge Management Principles). Разница между данными, информацией и знаниями. Почему wiki-системы превращаются в свалку и как этого избежать.
- Глава 11. Знания и люди (Knowledge and People). Как люди усваивают информацию и почему "шаринг знаний" часто не работает. Психология обучения взрослых применительно к инженерным командам.
- Глава 12. Эффективные практики (Effective Practices). Конкретные инструменты: от ведения ADR (Architectural Decision Records) до проведения воркшопов и сессий совместного моделирования.

4️⃣ Удаленная работа (Remote Communication) - специфика общения в распределенных командах.
- Глава 13. Фактор времени при удаленной работе (Remote Time). Паттерны для асинхронной коммуникации и работы в разных часовых поясах. Как сохранить контекст и темп работы, когда команда разбросана по миру.
- Глава 14. Принципы дистанционного общения (Remote Principles). Здесь речь про создание четких коммуникационных каналов, протоколов, а также про адаптацию стиля общения в зависимости от нужд команды. На эту тему есть хорошая книга "Remote Team Interactions Workbook" (о которой я уже рассказывал) от авторов книги "Team Topologoies".
- Глава 15. Методы дистанционного общения (Remote Channels). Здесь автор рассказывает про установление культуры открытой и честной обратной связи, а также использование технологий для улучшения коммуникации и поддержания связи между членами команды. Кстати, про открытую и честную обратную связь можно почитать в книге "Radical Candor: Be a Kick-Ass Boss Without Losing Your Humanity", о которой я уже рассказывал.

#Thinking #Writing #Leadership #Management #DistributedSystems #Architecture #SoftwareArchitecture #SystemDesign #Software #Writing #Speaking

[2/2] Китайский взгляд на мир (China's World View) (Рубрика #Economics)

Но нельзя рассказать про эту книгу, не упомянув и про критику

- Российский рецензент Валерий Фёдоров охарактеризовал тон автора как "голубиный клекот" (голос голубя мира) – мол, в эпоху «ястребов» такая миролюбивость выглядит наивно. Фёдоров указывает, что Ли Даокуй принадлежит к старшему поколению китайцев, воспитанных в уважении к западной цивилизации, и его взгляды заметно мягче, чем у многих молодых китайских аналитиков, гораздо более критично настроенных к Западу
- С западной стороны тоже есть скепсис: обозреватели отмечают, что книга Ли фактически отражает официальную точку зрения Пекина.
- Автор уделяет мало внимания военным аспектам (например, не обсуждает напрямую проблему Тайваня) и социальным издержкам китайской модели
- Экономические аргументы приведены однобоко - Ли восхваляет выгоды дешёвого китайского производства для американских потребителей, но почти не говорит о том, что "обратная сторона" - потеря рабочих мест и рост раздражения в США по поводу дисбаланса в торговле

В общем, Ли Даокуй нарочно обходит острые углы и подаёт весьма селективную картину, выгодную имиджу Китая. Но книга ценна как база по китайской системе - в ней из первых рук описано, как устроено управление в КНР, как там учитываются разные мнения в отсутствие демократии, как функционируют государственные и рыночные механизмы. В этом смысле, несмотря на идеализацию, работа Ли Даокуя даёт западному читателю полезное понимание логики китайского мировоззрения, пусть и изложенного глазами самого Китая.

#Economics #Strategy #Processes #History #PopularScience

[2/2] Сравнение книг "Китайский взгляд на мир" и "Китайская модель: ретроспектива и перспектива"

Продолжая сравнение книг, нельзя не рассказать об отличиях в подходах авторов

1️⃣ Инсайдер vs аналитик со стороны
Ли Даокуй - китайский инсайдер, пишущий для внешней аудитории. Его книга носит характер объяснения и отчасти оправдания позиции Китая. Попов - внешний наблюдатель, хоть и благожелательно настроенный к Китаю. Он изучает китайскую модель сравнительно, соотнося её с другими странами (Японией, Кореей, СССР, Западом). Поэтому у Ли тон более апологетический, у Попова - аналитический. Например, Попов прямо говорит о недостатках Запада и преимуществах Востока в цифрах и теориях, а Ли старается не противопоставлять, а уверять, что все могут выиграть вместе. В этом смысле Попов менее дипломатичен: он фактически утверждает, что либеральный Запад утратил былую эффективность, пока Китай и Азия рвутся вперёд. Ли же избегает деклараций о чьём-то упадке, он мягко намекает, что Западу пора перестать бояться Китая.

2️⃣ Фокус на экономике vs политике
Попова интересует: почему и как Китай вырос, а Ли - что этот рост значит для мира. Например, Попов разбирает, почему Китай отстал в XIX веке (колониализм, опиумные войны) и догнал в XX (индустриализация, реформы Дэн Сяопина). Ли эти детали затрагивает лишь в контексте влияния истории на современность, но не углубляется в статистику прошлого. Зато Ли больше внимания уделяет внутриполитическим механизмам (роль КПК, борьба с коррупцией, региональное управление), тогда как у Попова эти темы второстепенны. Таким образом, Попов строит макроисторическую теорию, а Ли пишет политико-экономическое эссе.

3️⃣ Оценка возмлжности экспорта модели
Попов рассматривает вопрос, станет ли китайская модель доминирующей глобально. У него сквозит мысль, что если она объективно эффективнее, то другие страны могут перенимать элементы (и некоторые уже перенимают, например, авторитарный капитализм в Юго-Восточной Азии). Ли наоборот подчёркивает уникальность и непересаживаемость китайской системы. Он даже успокаивает: мол, Китай никого не учит жить, каждый народ сам выберет путь. Здесь видна разница цели: Попов пишет для тех, кто ищет уроки развития (в том числе, возможно, для России, какой путь выбрать), а Ли - для тех, кто опасается китайской экспансии. Поэтому Попов более открыто говорит о конкуренции моделей, а Ли избегает этого термина, предпочитая говорить о взаимодополняемости.

4️⃣ Значение для России
У Попова тема России присутствует косвенно - он скорее сравнивает модели, но, конечно, между строк читается, что Россия могла бы извлечь урок из восточноазиатского опыта (например, сильное государство + рыночная экономика). Ли Даокуй про Россию упоминает лишь бегло (когда говорит, что в XIX веке Китай отставал даже от Российской империи), но для России его книга ценна именно взглядом китайца на мир, где Россия - часть не Запада, а евразийского пространства, и потенциальный партнер.

Подводя итог, обе книги взаимно дополняют друг друга. Дэвид Ли Даокуй дает «китайский взгляд» изнутри – эмоционально окрашенный, убедительный, но местами односторонний, отражающий официальную позицию Пекина. Владимир Попов дает «взгляд со стороны» – более критичный и теоретически выверенный, стремящийся объяснить феномен Китая с научной точки зрения и спрогнозировать глобальные изменения. Если сравнить выводы: Ли верит в гармонию, Попов констатирует смену баланса сил.

#Economics #Strategy #Processes #History #PopularScience

The Thinking Game (Рубрика #AI)

Я очень люблю смотреть документальные фильмы про технологии и ученых, поэтому с большим интересом посмотрел этот фильм режиссёра Greg Kohs про AGI, DeepMind и персонально Demis Hassabis. На самом деле "The Thinking Game" создавался на протяжении пяти лет той же самой командой, которая ранее получила признание за документальный фильм "AlphaGo", о котором я уже рассказывал. Фильм показывали на фестивалях в 2024 году, а в конце ноября 2025 года он вышел на Youtube.

Для меня название этого фильма перекликается с фильмом "The imitation game" про Алана Тьюринга и его классическим whitepaper "Computing machinery and intelligence", про который я уже рассказывал. Но если фильм про Алана только основан на реальных событиях, то фильм про Демиса документальныйы и погружает нас в реальную атмосферу лондонской лаборатории DeepMind и показывает, как команда работает над AGI. Фильм сочетает повествование о научных прорывах DeepMind с элементами биографии самого Хассабиса. Мы узнаём о ранних годах Демиса: его детском увлечении шахматами и видеоиграми, победах в турнирах и становлении как одарённого программиста. Эти личные истории переплетены с историей компании, демонстрируя, как юношеская страсть Хассабиса к играм и интерес к работе мозга переросли в амбициозный проект по созданию разумных алгоритмов.

В документальной ленте задействованы реальные люди
- Демис Хассабис - сооснователь и генеральный директор DeepMind, вокруг которого крутится сюжет
- Шейн Легг (Shane Legg) – сооснователь DeepMind и давний коллега Хассабиса, который вспоминает о старте компании
- Ведущие ученые: David Silver - ведущий разработчик программы AlphaGo, Корай Кавуккуоглу (Koray Kavukcuoglu) - один из руководителей исследований DeepMind, Рая Хадселл (Raia Hadsell) - специалиста по робототехнике, Джон Джампер - лид проекта AlphaFold, что разделил с Демисом Нобелевскую премию по химии за 2024 год.
- Эрик Шмидт (Eric Schmidt) - бывший генеральный директор Google, который освещает связь Google с DeepMind и значение их разработок
- Стюарт Рассел (Stuart J. Russell), известный эксперт по ИИ и соавтор классического учебника по AI (в этом учебнике его соавтором был Питер Норвиг, экс director of research and search quality в Google, автор статьи 2012 года "Google's Hybrid Approach to Research", которую я разбирал )

В фильме рассматривались следующие ключевые моменты
- Создание DeepMind в 2010 году совместно Демисом Хассабисом, Шейном Леггом и Мустафой Сулейманом
- Google в 2014 покупает компанию за 400 млн долларов. С этого момента DeepMind стала частью Google (ныне Google DeepMind), получив доступ к огромным вычислительным ресурсам для своих исследований
- Прорывы в играх: AlphaGo и AlphaZero. AlphaGo обыграла легендарного чемпиона мира Ли Седоля в 2016 году, а в 2017 году и китайского чемпиона Кэ Цзе, сильнейшего в мире игрока в го. Матч транслировался в Китае в прямом эфире, но дальше эфир был прерван, когда компьютер победил. Дальше был уход в сторону от партий людей и улучшенная версию AlphaGo Zero уже обучалась играть самостоятельно без данных от человеческих партий.
- Прорывы в науке: AlphaFold и другие проекты. Фильм подробно освещает проект AlphaFold, направленный на предсказание пространственной структуры белка по его аминокислотной последовательности - проблему, над которой учёные безуспешно бились десятилетиями. Кстати, про эту проблему есть интересная научно-популярная книга "От оргазма до бессмертия. Записки драг-дизайнера", о которой я уже рассказывал. Именно за AlphaFold Демис и Джон Джампер получили Нобелевку, кстати, выступление Джона "Next-Gen AI for Science" я уже разбирал раньше.

Кстати, фильм вышел на экраны кинофестивалей в 2024 году, поэтому дальнейшая история в нем не упоминается. Но уже в 2025 году вышло продолжение исследований команды в виде AlphaEvolve - агента для решения оптимизационных задач через написание кода. Я рассказывал об этом прорыве раньше.

Итого, фильм мне понравился, рекомендую его к просмотру.

#AI #Software #Engineering #Architecture #Agents #Math #Software #ML #Documentary

Разработка софта в 2030 году: гипотезы о (не)светлом будущем (Рубрика #AI)

В воскресенье буду выступать на конференции для студентов и выпускников ИТМО с таким докладом. Анонс от меня звучит примерно так

С 2022 года с нами технология, которая стремительно изменяет мир вокруг нас. И если раньше мы на стороне IT высутпали как драйверы изменений, цифровизируя все вокруг, то теперь и само IT трансформируется с внедрением AI. В этом докладе я хотел обсудить, а что нас ждет в будущем и как будет выглядеть разработка через пять лет. Доклад будет продолжать мысли из моих выступлений
- Интегрируем AI в процессы разработки в большой компании летом на на CTO Conf
- AI в SDLC: путь от ассистентов к агентам осенью на AI Boost Conf

После возвращения из Питера планирую как обычно записать расширенную версию этого выступления для своего канала и опубликовать его здесь:)

#AI #PlatformEngineering #Engineering #Software #Processes #Productivity