Ask vs guess culture

Yaqinda, ancha avval o’rgangan narsamga yana qayta duch keldim va menimcha, bu mavzuni tushunish ko’pchilikka foydali bo’ladi.

Madaniyatlarni ikki xil turga bo’lish mumkin: so’rov madaniyati va taxmin madaniyati. Ingliz tilida nisbatan yaxshiroq usulda aytsa bo’ladi: ask culture, guess culture.

So’rov madaniyatida(ask culture) odamlar biror narsani so’rashi uchun chuqur kontekst kerakmas. Savol yoki iltimos ko’p ham o’ylanmasdan boshqa tomonga berilaveradi. Rozi bo’lish yoki rad qilish o’sha tomonning mas’uliyati. Va bu madaniyatdagi odamlar “yo’q”ni normal qabul qilaveradi.

Taxmin madaniyatida (guess culture) odamlar so’rashdan oldin bir qancha narsalarni hisobga oladi va narigi tomon rozi bo’lishi ehtimoli katta bo’lgandagina so’raladi. Bu madaniyatda rad qilinishi ehtimoli katta iltimoslar qilinmaydi, chunki, “yo’q”ning oldini olish bu odamning mas’uliyati, narigi odamningmas.

Bizda (va o’zimda) ko’proq taxmin madaniyati kuchliroq, deb hisoblayman. Lekin so’rov madaniyati tomonga harakat qilish hayotni ancha soddalashtiradi va ko’p holatlarda tezroq qaror chiqarishga yordam beradi. Va albatta, to’xtamasdan so’rayverish ham boshqa tomonga yaxshigina noqulaylik tug’diradi - hamma narsada muvozanat muhim.

- Askers vs. Guessers
- Ask vs guess culture

@farhodjon #culture

rabbit r1

Shu hafta internetda bir shov-shuvga aylanvolgan yangi qurilma paydo bo’ldi: rabbit r1. Xuddi Humane Ai Pin kabi kichik va asosan, sun’iy intellekt asosida ishlaydi. Narxi uch barobar arzon: $199. Anonsi:

https://youtu.be/22wlLy7hKP4?si=-AzuZzXZofYYuzN4

rabbit r1 kiritayotgan yangi termin meni ko’proq qiziqtirdi: Large Action Model (katta amal/faoliyat modeli). Katta til modellaridan (LLM) farqli ravishda, LAM amallar bajarish uchun mo’ljallangan. Bilet sotvolish, safarni rejalashtirish, taksi chaqirish, taom buyurtmasi va hokazolarni bajarish LAM orqali qilinadi (AI agent, qisqasi).

Mening fikrim avvalgidek: matn - maxfiy va yaqqol. Interfeyssiz foydalanuvchi tajribasi uchun universal yechim hali topilmadi.

Yana bir kompaniyani aytib o’tish joiz bu yerda. Qurilmaning dizayni Teenage Engineering kompaniyasi bilan qilingan va ularning qurilmalari juda yorqin, o’ziga xos, odamga estetik zavq beradigan. Mahsulotlarini bir ko’zdan kechirish zarar qilmaydi: https://teenage.engineering/products

@farhodjon #ai #design

ChatGPT rasmlarni tushunishi yangi-yangi g’oyalarni amalga oshiryapti. Biror interfeysdan skrinshot berib, UX bo’yicha yaxshi maslahatlar so’ralganda ChatGPT yaxshi takliflar beryapti. Prompt’ni o’zgartirib yana-da aniqroq maslahatlar yoki tayyor kod yozib berishiga ham erishish mumkin.

Yana bir misol Twitter’dan: kalendardan skrinshot olinadi va ChatGPT’ga juda aniq prompt beriladi - “kalendarda faqat eng katta ta’sir ko’rsatadigan faoliyatlarni qoldir, aniqlashtirish uchun savollar ber…” va ChatGPT bir nechta savollar berib mos kalendar qilib beradi.

Yaqinda taxlanib turgan kitoblarimning rasmini olib, ChatGPT’ga “bu yerdagi kitoblarni ro’yxatini qilib ber va ichidan o’qish shart bo’lganini tanla”, deyishim maqsadga erishishga yetarli bo’ldi.

Yoki inglizcha nomini bilmagan narsaning fotosini yuborib, “bu nima va buni qanday tuzatish mumkin?” deb so’rash ham yetarli - o’zi tushuntirib beradi hammasini.

Bunaqa misollarni ko’p keltirish mumkin, albatta. Avval soatlab vaqt sarflanadigan faoliyatlarga endi minutlarda erishilyapti.

@farhodjon #ai #chatgpt

Tell me about a time…

Intervyu jarayonida odamlarning tajribasini bilish nisbatan oson: kod yozdirish yoki rezyume/portfoliosiga qarab bilimini taxminan aniqlasa bo’ladi. Lekin aniqlash nisbatan qiyin bo’lgan narsalardan biri - odam turli vaziyatlarda qanday qaror qabul qilishi.

Buni savollar orqali bilishning usuli “Tell me about a time…” formatida savol berish. O’zbekchasiga: “…(bo’lgan vaqt) haqida aytib bersangiz.” Savol ko’proq aynan o’sha vaqt haqidamas, intervyudan o’tayotgan odamning o’sha holatdagi tajribasi va u qanaqa qarorlar chiqarganini aniqlashga yordam beradi.

Misollar:

- Tell me about a time when you proactively brought a best practice to the team (komandangizga eng yaxshi amaliyotlardan birini olib kelganingiz haqida aytib bersangiz)
- Tell me about a time when you improved a customer experience significantly (foydalanuvchi tajribasini sezilarli ravishda yaxshilagan vaqtingiz haqida so’zlab bersangiz)
- Tell me about a time when you had a conflict with team members on the things that you believe should be different (komanda a’zosi (-lari) bilan siz boshqacha bo’lishi lozim deb hisoblagan narsangiz ustida munozara haqida aytib bersangiz)
- Tell me about a time when you made the biggest failure (eng katta muvaffaqiyatsizlikka uchragan vaqtingiz haqida aytib bersangiz)

Har qanday intervyu ikki tomonlama intervyu bo’lishini hisobga olsak, ishga kirayotgan odam ham xuddi shu formatda kompaniya turli vaziyatlarda qanaqa qarorlar chiqarishini o’rgansa bo’ladi.

@farhodjon #hiring

Beshta “nega?” / Five Whys

1948-1975-yillarda Toyota korporatsiyada yaratilgan Toyota Production System (Toyota ishlab chiqarish tizimi) dunyoga yaxshi amaliyotlarni bergan. Undan kelib chiqqan eng katta metodologiyalar Kanban va Lean deb hisoblasa bo’ladi, lekin bugun tizimning boshqa bir texnikasi haqida yozmoqchiman: beshta “nega?” - five whys.

Bu usulning asosida 5 marta (yoki keraklicha) “nega?” savollar orqali muammoning ildizini topish yotadi. Ko’p holatda odamlar muammoning simptomlari - ko’rinib turgan natijasi bilan cheklanishi mumkin. Lekin ketma-ket “nega?” savollar orqali muammoni keltirib chiqargan asosiy sababni aniqlash va shu sababni bartaraf qilish katta muvaffaqiyat beradi.

Bu usulni shaxsiy maqsadlar, g’oyalar yoki fikrlar uchun ham ishlatish mumkin. “Ichkariroq”dagi sabablarni topishga juda yaxshi yordam beradi va bir qancha keraksiz amaliyotlarning oldini oladi. Har doim aynan beshta “nega” bo’lishi shartmas, lekin ko’p holatlarda shu miqdor yetarli bo’ladi.

Quyida misol.

Muammo: Mobil ilova reliz qilindi, lekin foydalanuvchilarni ushlab qolish darajasi kutilganidan juda kam va bu foydalanuvchilar ilovani o’rnatgandan keyin ishlatishda davom etmayapti.

Birinchi nega: Nega foydalanuvchilar ilovada qolish darajasi past?
Javob: Foydalanuvchilar ilovani o’rnatgandan keyin 1-2 marta ishlatib o’chirib tashlashyapti.

Ikkinchi nega: Nega foydalanuvchilar ilovani o’chirishyapti?
Javob: Foydalanuvchilar aytishicha, ilovadan foydalanish juda qiyin.

Uchinchi nega: Nega ilovadan foydalanish qiyin?
Javob: Foydalanuvchi interfeysi intuitiv (yaqqol) emas va muhim imkoniyatlarini topish qiyin.

To’rtinchi nega: Nega interfeys intuitiv emas va muhim funksiyalarni topish qiyin?
Javob: Foydalanuvchi interfeysi taxminlar asosida qurilgan va bu taxminlar tasdiqlanmagan.

Beshinchi nega: Nega interfeys tasdiqlanmagan va test qilinmagan taxminlar asosida qurilgan?
Javob: Ishlab chiqarish jarayoni shoshilinch bo’lgani uchun interfeysdagi taxminlarni tasdiqlashga vaqt ajratilmagan.

Muammoning ildizi: Ilova foydalanuvchini kutilganidek jalb qilmaganining sababi dizayn jarayonidagi taxminlarni tasdiqlash uchun yetarlicha vaqt ajratilmagani.

Yechim: Ilovani dizayn qilish jarayoniga foydalanuvchi testlari va taxminlarni tasdiqlashni qo’shish; jarayonning avvalroq qismlarida foydalanuvchilarni jalb qilish; ilovaning muhim qismlarini redizayn qilish; foydalanuvchi kutayotgan yechimlar va dizaynni yaqinlashtirish ustida ishlash.

Xullas, Umidjon Shermatov bu yerda juda to’g’ri savolni bergan (7 marta “nega?” deyishiga qaraganda unda Seven Whys).

@farhodjon

Turli savollar tug’ilganda yoki yangi bilim olish zarur holatlarda ChatGPT’ning ahamiyati juda katta. Avval bir qancha qadamlar, reklamalar, tahlil orqali maqsadga erishilgan bo’lsa, endi xuddi muloqot tarzida butun internetdagi ma’lumot bilan suhbatlashish mumkin. Lekin ChatGPT’ning asosiy muammosi - model doim eskiroq ma’lumot asosida o’rgatilganligi; hozir dunyoda nima bo’layotganini bilmaydi.

Shu holatda Perplexity yaxshi yechim beradi. U qidiruv va ChatGPT’ning ma’lumot bilan suhbatlashish imkoniyatlarini birlashtiradi.

perplexity.ai

Masalan, “Tell me about OpenAI Sora” buyrug’i Perplexity va ChatGPT’ga berilganda batamom farqli javob olinadi. Perplexity Sora haqidagi qisqacha ma’lumot, aniqlashtiruvchi savollar, manbalar va hatto videoga ham havola qo’yadi (yuqoridagi skrinshot).

ChatGPT esa xuddi shu buyruqqa “uzr, mening bilimim 2023 apreli bilan cheklangan, bu OpenAI’ning qanaqadir loyihasi bo’lsa kerak…” kabi javob beradi.

Avval Google orqali qiladigan juda ko’p qidiruvlarimni Perplexity’ga o’tkazganman: maqsadga tezroq va kam qadamlar bilan erishishga yaxshi yordam beradi.

Hozir Safari’da standart qidiruv tizimiga Perplexity’ni ko’rsatish uchun qo’shimcha ilovalar kerak. Lekin bu vaqtincha qiyinchilik. Arc brauzerida esa hozir ham Perplexity’ga o’tsa bo’ladi.

📣 Hiring alert

Super Dispatch quyidagi vazifalarga mutaxassislar izlayapti:

- Senior Backend Engineer (Java)
- Senior Frontend Engineer

Bo’lishadiganlar uchun katta rahmat va minnatdorlik! Agar taklif qilingan mutaxassis komandada qolsa - $1000 referral fee.

Yana bir qo’shimcha pozitsiya ochildi:

- Data Scientist

AQShda avtotransport sohasini rivojlantirish uchun juda yaxshi imkoniyat, qiziq muammolarni birga yechamiz!

Shu kunlarda yaxshigina shov-shuv bo’layotgan mahsulot - Devin - AI Software Engineer. Inson dasturchi ega bo’lgan hamma uskunalarni ishlatadigan sun’iy intellekt agenti: brauzer, kod, terminal, chati bor. Berilgan topshiriqqa o’zi reja tuzadi, internetni o’rganadi, kod yozadi, debug qiladi, xatolarini tuzatadi.

Twitter’da Devin’ni ishlab chiqargan kompaniya turli sinovlarni bo’lishyapti:

- notanish texnologiyalarni o’rgana oladi - blogdagi maqola berilganda o’zi o’rganib chiqib topshiriqni bajaryapti;
- GitHub repodagi bug berilganda yechim topyapti;
- o’zining AI modellarini o’rgatyapti;
- Upwork’dagi haqiqiy topshiriqning ustida ishlayapti.

Yuqoridagi videodagi Scott Wu o’zini “Human Software Engineer”, deb atayapti 😊

Shu borada ish olib borayotgan yana bir startap bor, lekin hali demo ko’rsatishmadi: https://magic.dev

Ajoyib davrda yashayapmiz.

2009-yilda chiqarilgan Objectified hujjatli filimini 14-17-mart oralig’ida bepul ko’rish mumkin. Film bizning ishlab chiqarilgan (manufactured) obyektlar bilan murakkab munosabatimiz va shularni yaratgan dizaynerlar haqida. Joni Ayv, Tim Braun, Dieter Rams, Karim Rashid, IDEO studiyasi va boshqalar ishtirok etgan.

https://www.ohyouprettythings.com/free

Sanoat dizayni va umuman dizaynga qiziqadiganlar uchun juda yaxshi film.

@farhodjon #design

Sun’iy intellekt demokratlashuvi

Har qanday texnologiya yoki bilimning demokratlashish jarayoni bor - texnologiya yoki bilimdan ko’proq odamlar qulayroq ko’rinishda foydalanishni boshlaydi. Boshida cheklovlar ko’proq odam ishlatishi jarayonida yo’q bo’lib boradi.

Oxirgi 30 yil ichida bir nechta texnologiyalar shu jarayondan o’tgan; XIX asrdan boshlab esa juda ko’p. Boshlanishida faqat harbiylar, keyinroq olimlar tomonidan ishlatilgan internetdan hozir butun odamzod foydalanadi. iPhone orqali boshlangan smartfonlar revolyutsiyasi hisoblash tizimlarini deyarli hammaga ochib berdi. Bunaqa misollarni ko’p keltirish mumkin.

Har bir texnologiya demokratlashganda odamlar shug’ullanadigan kasblarda bir necha siljishlar bo’ladi. Mashina ommalashgani ot aravalarni yo’qotgan, printer paydo bo’lishi hattotlarni, internet ommaviylashishi internet-klublarini, robotlar zavod-fabrikadagi ko’p ishchilarni almashtiragan va hokazo. Lekin shu paytgacha, almashinuv odam qo’li bilan qiladigan ishlarni almashtirgan. Ya’ni, qo’l bilan qilinadigan ish avtomatlashgan.

Sun’iy intellekt esa, nomidan kelib chiqib, fikrlab qilinadigan ishlarni avtomatlashtirish yoki demotratlashtirish qobiliyatiga ega. Dizayndan tortib rassomlargacha, dasturlashdan tortib direktor yordamchilarigacha. Bundoq o’ylab qarasa, COVID’dan keyingi masofadan qilinadigan har qanday ishni kelajakda sun’iy intellektga topshirsa bo’ladi (agar sun’iy to’xtatilmasa, albatta).

Demokratlashishning yaxshi tomoni - har bir insonning mahsuldorligi har qanday sohada oshadi. Bilim ham demokratlashadi. Avvallari biror sohaga yillab vaqt sarflagan odamlargagina tegishli bilim yoki tajribadan sun’iy intellekt orqali juda ko’p odamlar foydalanishi mumkin. Hozir Midjourney, Devin, ChatGPT kabi mahsulotlar shu imkoniyatni ochadi: endi men ba’zi ishlarim uchun mutaxassis yollashim shartmas - sun’iy intellektga to’g’ri buyruq berish yetarli.

Bu jarayon faqat axborot texnologiyalari sohasidamas, boshqa sohalarni ham qamrab olishiga ishonaman. Afrikada sifatli tibbiyotga imkoniyati yo’q odamlarning smartfonidagi intellekt 90% kasalliklarga qanday chora ko’rishni maslahat berishi - juda katta muvaffaqiyat. Yoki sun’iy intellekt bizga kosmosni o’zlashtirishimizda yordam berishi mumkin.

Menimcha, sun’iy intellekt almashtirib bo’ladigan odamlarni albatta almashtiradi. Yomon mutaxassisga solishtirganda sun’iy intellekt kamida berilgan topshiriqni bajaradi va shuning o’zi juda katta yutuq. Va bu faqat axborot texnologiyalari sohasi bilan cheklanmaydi (robotlarni hisobga olsa).

Bundan tashqari, sun’iy intellektga uskuna sifatida qarash mumkin. Hozir hamma dasturchilar Git ishlatayotganidek, 2-3 yilda hamma mutaxassislar uni ishlatishni boshlaydi; hozir hech kimni Zoom/Google ishlatish hayron qoldirmaganidek. Muammoni yechish uchun to’g’ri qo’llaydiganlar yutadi. Keyinroq bir odam hozir 100 kishilik kompaniya qilayotgan qiymatni beradigan bo’ladi.

Yaqinda NVIDIA kompaniyasi asoschisi Jensen Huang “bolalar kod yozishni o’rganishi shartmas, chunki, sun’iy intellekt kod yozishga hojat qoldirmaydi”, degan ma’noda fikrlarini bo’lishdi. Bundoq o’ylab qarasa - to’g’ri, kod yozish natijaga erishishdagi bir qadam va bunaqa qadamlar qancha kam bo’lsa, shuncha yaxshi.

Shu borada Jon Karmakning bir fikrini keltirmoqchiman: “dasturlash” hech qachon qiymat/bahoning manbasi bo’lmagan; muammoni yechish - asosiy mahorat (“Coding” was never the source of value... Problem solving is the core skill).

@farhodjon #ai

Startap olamida “ramen profitable” degan termin mavjud - yangi startapning daromadi asoschilarning yashash uchun yetarli chiqimlarini qoplaydi xolos. Bizning til bilan aytganda: rolltonga yetarli foyda beradi. Bu haqida Pol Grem (Y Combinator asoschisi) blogida juda yaxshi yozgan.

Yuqoridagi foto Suhail Doshiga tegishli - Mixpanel asoschisi. 2009-yilda kompaniya inkubatordan o’tayotgan vaqtda yashagan xonasi. Twitter/X’da hozirda mashhur boshqa kompaniya asoschilarining xonalarini ko’rish mumkin:

https://twitter.com/Suhail/status/1754286822837162419

“Xona” deyishimning sababi bor: San-Fransiskoda ijara juda qimmat va startap asoschilari, asosan, pulni tejash uchun bitta xonani ijaraga olishadi.

Mustaqillik bayramlarida O’zbekiston madhiga juda ko’p qo’shiqlar kuylanadi. Bunaqa qo’shiqlarning matnini ChatGPT yoki o’xshash uskunalar orqali generatsiya qilish qiyin emas.

Qo’shiq qilish uchun esa suno.ai yordam beradi. Matn va qo’shiqning usuli berilganda o’zi ovoz tanlaydi, musiqa bastalaydi va birlashtirib tayyor qo’shiq sifatida chiqaradi.

Sizlarga bayramlarda bemalol ijro etsa bo’ladigan, sun’iy intellekt yordamida yaratilgan “Musaffo osmon” qo’shig’ini taqdim qilaman! 😅

@farhodjon #ai