Когда читаешь художественную литературу, важнее всего получение удовольствия. Качество книги определяется тем удовольствием, которое ты получаешь от чтения. Тут всё целиком зависит от автора. Конечно, у читателя есть некоторый запас воображения, но если сюжет скучен, и книга написана паршивым языком – ничего не попишешь, удовольствия не видать.

Когда же речь заходит о полезности книги, в игру вступает читатель. В отличие от художественной литературы здесь всегда активны обе стороны, автор объясняет – а читатель понимает. Поэтому показатель полезности книги никогда не бывает абсолютным.

Удивительно, что многие люди относятся к книгам как проявлению какой-то абсолютной воли автора ( как в школьные годы — «этим предложением автор хотел сказать...»), и почему-то воспринимают написанное в книге как "информацию" а не как "информацию к размышлению"

Для человека который читает так – многие книги бесполезны. Но часто бывает так, что для одного книга бесполезна, а другого наталкивает на важные размышления. Иногда даже бывает такое, что читатель начинает размышлять над темами, о которых сам автор даже не подумать не мог.

То есть, даже если формально книга плоха, хороший читатель иногда всё же может получить из нее пользу.

Вот чудесный тред иллюстрирующий как гендерные стереотипы появляются в обществе.

Если начать размышлять и разбираться, то стереотипы эти весьма устаревшие и не основаны примерно ни на чем, однако не многим придет в голову задуматься, когда «все знают» что характерно для девочек.

Общество знает, какие качества присущи девочкам, а какие мальчикам. Но откуда «всем» это известно? Конечно, многое рассказывают родители. Но откуда знают они, и почему так в этом уверены?

Даже те, у кого пока нет детей постоянно подвержены незаметному воздействию стереотипов. И вот одно из таких воздействий, спрятанное на самом видном месте: на детях натурально написано, какие качества от них ожидаются, в зависимости от их пола.

Как-то пару лет назад я наткнулся на нестандартный метод умножения родом из Японии. Кажется, что несмотря на его отличие от стандартных методов, о нем в Японии хорошо знают и продолжают использовать.

Тогда я ещё подумал: интересно, что в Японии сохранился «народный» метод, а в других странах ничего подобного не известно. И вот оказывается, что есть еще один альтернативный метод умножения, и называется он не как нибудь а Russian Peasant Multiplication. Как и японский метод он не требует знания таблицы умножения — тут достаточно уметь делить и умножать на два. Видимо как раз поэтому он был популярен среди крестьян.

Интересно, что никаких источников такого названия мне найти не удалось. Загадочная история — «всем известно» что метод происходит из России, но никаких документальных свидетельств кажется не сохранилось.

Вот еще один ролик, в котором этот метод сравнивается с очень похожим египетским (он был описан в математическом папирусе) а так же показывает, как его можно связать с двоичным исчислением.

Интересно, мог метод умножения как-то попасть из древнего Египта к российским крестьянам, или он был изобретен кем-то неизвестным совершенно независимо?

GPT-3 и новая реальность

Тут недавно произошло довольно важное событие, которое сильно повлияет на нашу жизнь уже в обозримом будущем, и скорее всего гораздо существеннее, чем продолжающаяся эпидемия.

Компания OpenAI опубликовала доступ к GPT-3, нейросети для работы с текстом, в которую загрузили существенную часть данных из интернета. Это в несколько раз превышает объемы данных используемых в предыдущих версиях.

Если максимально упростить, то эта штука — невероятно опытный автокомплит, который может дополнять текст исходя из заданых параметров. Разработчики получили доступ к этой технологии через API, отправил запрос — получил ответ от нейросети, так что сейчас куча людей изучает открывающиеся возможности практического применения этой технологии. И возможности эти поражают воображение уже сейчас.

Покажу несколько примеров. Вот кто-то сделал универсальную формулу для экселя, которая умеет дополнять таблицу на основе имеющихся полей. Задаешь пару строк, и формула генерирует остальное. Не нужно заполнять типы данных, искать источники. Магия!

Конечно, работа с текстом включает в себя работу с кодом и разметкой. Вот кто-то успел сделать плагин для Фигмы, который натурально рисует то, что опишешь ему словами.

Можно пойти дальше, и попросить нейросеть написать программу. На основе многочисленных репозиториев нейросеть может опознать, что должна делать программа по описанию, и написать ее. Получаются вполне работающие программы.

Или ещё дальше: вот нейросеть генерирует код для тренировки нейросети по описаным параметрам.

И это всё больше не в абстрактном будущем, это происходит прямо здесь и сейчас. Конечно, пройдет некоторое время прежде чем технология начнет полноценно использоваться в жизни, но это вопрос ближайших лет, а не где-то в туманном будущем.

При этом количество отраслей которые затронет, и существенно изменит эта новая реальность огромно. Большинству людей придется учиться думать и работать иначе, и лучше бы нам быть готовым к этой новой реальности. Времена впереди все более и более интересные.

Еще немного про GPT-3. Как это работает.

Все примеры, которые я приводил, выглядят страшновато: неужели машины стали настолько умными, что скоро нас поработят?

На самом деле не совсем. Аргумент «Китайская комната» хорошо показывает, что владение синтаксисом без понимания семантики все еще не означает интеллекта. Иными словами, машина просто очень хорошо угадывает подходящие слова не понимая их смысла.

Вот интересное видео, в котором автор этого аргумента John Searle рассказывает о нем подробнее, и рассуждает на тему возможности создания настоящего искусственного интеллекта.

Интересно послушать и вопросы в конце, они заставляют задуматься о том, что же такое интеллект в целом, а так же о том, что отличить его от очень хорошего автокомплита не такая уж и простая задача.

Ну и вот разбор публикации о результатах тестирования GPT-3. Позволяет посмотреть на детали тестов, чуть лучше понять, как работает и на что способна технология и может быть слегка демистифицировать результаты всех демонстраций.

Чудесный Townscaper вышел теперь и для мака. Очень милая игрушка, где можно построить свой собственный город на острове.

Механика очень простая, просто выбираешь какие участки сетки должны быть «заполнены» зданиями, а они уже сами гибко адаптируются в зависимости от окружения.

Классная находка с нерегулярной сеткой: благодаря ей не всегда получается предсказать, как именно будут выглядеть здания, что добавляет немного магии и неопределенности в процесс и провоцирует на эксперименты.

Вот очень интересное исследование фичи которая была бы полезна для Твиттера: возможности признать свою ошибку.

При определенном количестве фолловеров, ошибочный или просто неудачно сформулированный твит, может начать неконтролируемо разлетаться, и у автора нет никаких способов, на это повлиять, кроме удаления твита, что тоже не самый лучший способ. Можно написать опровержение в следующем твите, или даже в реплае, но его увидит лишь небольшая часть людей.

Автор предлагает сделать возможность «признать ошибку», что закроет комментарии к твиту, и, что важно, покажет его еще раз в ленте тем, кто с ним взаимодействовал.

Пожалуй, единственное, что я бы добавил, это дату «признания ошибки» для большей прозрачности, да и просто чтобы ясно дать понять, почему твит появляется в хронологической ленте второй раз.

Кажется, это очень ценная функция, которая позволила бы сделать многие дискуссии в Твиттере более цивилизованными. Надеюсь компания обратит внимание на это исследование.

Классика и потенциал оркестра

Надо сказать, что классическая музыка порой вызывает у меня досадное чувство нереализованного потенциала.

Мне то и дело кажется, что выразительные средства оркестра позволяют добиться насыщенности и эпичности в исполнении, недоступной никак иначе, и которую многие композиторы прошлого не использовали на полную мощность.

Может дело в том что меня испортила более прямолинейная и насыщенная популярная музыка, может я просто еще не дорос, и пока не могу оценить более длинные произведения с постепенным и тонким развитием темы, но часто при прослушивании у меня возникает ощущение некоторой разбавленности музыки, напару с ощущением, что синергию инструментов можно было бы использовать куда зрелищнее.

В качестве примера более концентрированной музыки, на мой взгляд очень удачно использующую возможности оркестра могу показать вот этот трибьют Киту Флинту в исполнении камерного оркестра. Продиджи удивительно хорошо звучат в этом исполнении: многослойно, оригинально и вполне эпично. Очень хочу теперь двухчасовой концерт по мотивам.

Презентация Neurolink

Вот вчерашнее демо проекта Neurolink, ещё одной компании Илона Маска, которая занимается разработкой вживляемых в мозг нейроимплантов.

В конце присутствующие сотрудники по очереди делились тем, какие потенциальные результаты развития технологии они видят и считают наиболее интересными. Открывающиеся перспективы необъятны: от восстановления и дополнения зрения или управления протезами напрямую из мозга до передачи мыслей или даже невербального общения. Ну да и просто возможность чуть лучше понимать, как устроены мозги и как с ними взаимодействовать само по себе большое дело. В общем, будущее снова уже на пороге.

Про самого Илона Маска у меня тут два наблюдения: во-первых мне нравится, как он последовательно врывается во все доступные воображению футуристические разработки. Его собственное внимание кажется часто скачет от одного проекта к другому, но люди, которых он нанимает тем не менее имеют возможность двигать науку вперед.

А во вторых очень бросается в глаза его полное неумение презентовать. Представьте, как бы Стив Джобс подал подобный проект? А Илон раз за разом умудряется показать вроде бы вдохновляющие и крутые штуки максимально невнятно и неубедительно. И что-то даже регулярная практика похоже не очень помогает.

Как устроены вещи

В детстве кажется, что все в мире придумано умными людьми, и работает эффективно. А потом ты начинаешь интересоваться как что-то устроено на самом деле, или, например что-нибудь разбирать и постепенно начинаешь понимать: нет, по большей части всё устроено настолько просто, насколько это возможно.

Обычно, мы знаем про этот обман, иллюзию эффективности только в паре сфер, в которых начинаем разбираться более профессионально, но грустная правда заключается в том, что в других сферах в это время происходит всё то же самое.

Вот например человек разобрал цифровой тест на беременность, и выяснил, что каждый из таких тестов по сути маленький компьютер с оптическим элементом, единственная задача которого — сфотографировать обычный химический тест-полоску, зашитую внутри, и определить изменился ли цвет вследствие химической реакции, после чего вывести на экран текст с результатом.

То есть люди натурально вместо полоски с реактивом за 20 центов покупают одноразовый цифровой фотоаппарат для такой же полоски за 10 долларов, потому что искренне считают, что это более надежный способ, ведь это «цифровой тест»

Вот уж и правда, многие знания — многие печали.

А вот продолжение истории. В реакциях на тред справедливо указали на положительные стороны электронных тестов, например большую доступность (конечно, не финансовую, а то что называется accessibiity), снижение вероятности некорректной интерпретации самими пользователями и некоторую стандартизацию результатов.

Это, без сомнения, разумные аргументы, но полезности оригинального треда, как мне кажется, не отменяет. Если бы больше людей понимали, как устроено устройство, они могли бы самостоятельно принимать решение о том, нужны ли им дополнительные плюсы которые предоставляет электронный тест.

Вместо этого им рекламируют «повышенную надежность» и прочие эфемерные плюсы «умного устройства» которое на деле за счет незначительного увеличения удобства увеличивает количество мусора.

Остается надеяться что на этой волне кто-нибудь наконец сделает многоразовое устройство, или, например, приложение для телефона которое справится с функциями одноразовой камеры.

And now, enevitably, this: