Чему меня научили на истфаке — всё проверять, не доверяя источникам. Нужно строго рассматривать прошлое, анализировать его и синтезировать выводы, подтверждая данные. Пример: если в одном свитке написано про царя, но нигде больше упоминание о нём не встречается — можно ли верить этому? Конечно нет! Пусть такой источник займёт своё место в архивах, и когда-нибудь с него сдуют пыль, чтобы добавить недостающие фрагменты.

Сведения об историческом факте редко бывают полными, и даже имея на руках полную картинку историки умудряются спорить об «очевидных» вещах, минуя любые события младше 25 лет. Потому что ещё не устоялась, не улеглась пыль от драки и разделить правду и вымысел зачастую нереально.

Я не помню никаких «важных дат», не помню причин Термидорианского переворота, зато на подсознательном уровне стараюсь отделять мнения и шум от реальности, задавая всё больше вопросов.

А чему верите вы?

Когда мы покупаем телефон к нему приобретаем ещё и чехол. Почему? Потому что мы заранее знаем, что это хрупкий предмет и опасаемся разбить по неосторожности.

Эта предупредительность всюду — так люди берут пакетные туры, откладывают деньги на чёрный день в «надёжной валюте» или всюду носят с собой зонт.

Ожидание неудачи рушит возможности, убивает склонность к риску. Попытка избежать риска не страхует от неприятностей — телефон разобьётся и в чехле, устареет через пару лет, в пакетном туре можно попасть в неприятности, а зонт сломается от шквального ветра или вовсе не пригодится.

Нас учат защищаться от небольших, маловероятных рисков. Но я думаю, что лучше снять чехол с жизни — рисковать по-крупному и получать знания из неудач. В контексте 20 лет я и не вспомню, о чём так сильно переживал.

Интересная выкладка по технологическим трендам от McKinsey: ссылка

​​Саммари: Clayton M. Christensen — «The Innovator's Dilemma»

Это книга о неудачах ведущих технологических компаний в период, когда они сталкиваются с технологическими изменениями. Работа состоит из объяснения причин, по которым хорошо управляемые фирмы не смогли удержаться на вершине своих отраслей.

Книга впервые опубликована в 1997 году и удивительно, насколько она актуальна и сейчас.

Читать выжимку на русском / английском: https://themarko.org/101think/tpost/o1k4jogco1-sammari-clayton-m-christensen-the-innova

Изучаю отчёты с предсказаниями трендов, заметил интересную штуку — они сконцентрированы на предугадывании использования технологий, а не на решении проблем. Это лёгкий путь для спекуляций — можно не долго думая предсказать, что искусственный интеллект и интернет вещей будут на подъёме. Можно не попасть и скорректировать прогноз, сказав, что технология находится в начале technology adoption curve или достигла «впадины разочарования» в hype cycle.

Важнее как трансформации в технологиях повлияют на повседневную жизнь. Какие продукты будут созданы? Будут ли машины летать по городам как в научной фантастике? Будут ли устройства вживляться в плоть или останутся носимыми?

Что меня интересует: никто не знает и никто не может предугадать этих трендов.

Тот кто имеет догадки — ставит на них и не высовывается. Людям легко рационализировать открытия ретроспективно, уже после их массовой адаптации. При взгляде в будущее никто не знает, что и как там будет создано, куда приведёт человечество — доселе невиданным продуктам для миллиардов пользователей только предстоит появиться.

Нашёл интересную закономерность — можно делать одновременно сложный, но простой продукт:

Сложный
◦ Решающий важную проблему, которую пока никто не смог преодолеть.
◦ Потенциально расширяемый на большую глобальную аудиторию.
◦ Способный расти в десятки-сотни раз.
◦ Не просто оцифровывающий реальный мир, а предлагающий кардинально иное.
◦ Сложный в технологиях и новых, нетривиальных способах их применения.
◦ Рискованный и выглядящий, как сумасшествие.

Простой
◦ Содержащий в основе доступную мысль / идею.
◦ С понятным и чистым позиционированием, суть которого можно донести кому угодно.
◦ Мотивирующий команду, инвесторов, пользователей — всех людей, которые прикасаются к продукту.

Опционально
◦ Без необходимости выхода в офлайн.
◦ Без громоздкой операционки.
◦ Без раздутого штата сотрудников.

Простота, заложенная в основу даёт возможность преодолеть сложные участки.

Полистал отчёт Deloitte о технологических трендах — взгляд зацепился за блок Machine Data Revolution.

Мы (люди) привычно организуем данные в строки, строки в таблицы, вешаем тэги и думаем, что наша задача в том, чтобы упорядочить хаос, дать возможность человеку принять финальное решение, подготовленное машиной. Но люди по природе плохо справляются с этой задачей — сказываются искажения и невозможность обрабатывать несколько источников одновременно. Машины же работают по-другому — они созданы как раз для того, чтобы оценивать множество факторов одновременно и делать выводы.

Наша разметка данных помогает обучению моделей, но также становится препятствием к тому, чтобы алгоритмы ML искали нестандартные паттерны. Мне это напоминает гиперопеку, когда родитель изо всех сил старается уберечь дитя, когда наоборот, нужно давать как можно больше пространства для экспериментов.

Множество информации никак не обрабатывается и просто копится / теряется — это длинный хвост, на который никто не обращает внимание. Хочется дать алгоритмам больше свободы в выборе того, что анализировать и как анализировать, чтобы получить выводы, ускользающие от человеческого внимания.

​​Как меняется малый бизнес?

Уже несколько раз касался темы того, как FAANG-корпорации становятся проводником для малого бизнеса, чтобы позже разрушить окно возможностей.

Попробую отследить последовательность:
◦ До бума интернета, в 90-е — малый бизнес ищет клиентов через офлайн-каналы привлечения. Если у меня кафе я дам объявление в газету и поставлю промоутера на раздачу листовок.
◦ В начальный бум интернета — появляются способы поиска клиентов в онлайне. Это баннеры на сайтах, форумы — нет структурированности, но у самых отчаянных есть возможность снять сливки, потому что пользователи сверх-лояльны к рекламе, она в новинку.
◦ Стуктуризация интернет-рекламы — появляется сначала Google Ads, затем Facebook и прочие сетки. Диджитал-реклама создала возможность — делать бизнес не имея ничего кроме сайта и небольшого количества трафика.
◦ Удорожание рекламы — бизнесы, которые родились благодаря появлению возможности дёшево закупать клики начинают испытывать сложности. Маркетологи ищут любые возможности, чтобы найти ещё не отжатые каналы.
◦ Конец конкуренции и централизация. После повсеместного удорожания рекламы выходом становится переход под крыло гигантов вроде Amazon — можно получать внимание аудитории маркетплейса. Но только до тех пор, пока твой успешный товар не скопируют и не выдавят из бизнеса.

Времена изменились, и возиться с мелочью невыгодно. Facebook часто постулирует свою завязанность на малом бизнесе, но кажется, что это заглушка для того, чтобы не показывать, откуда идёт реальный профит.

Что будет дальше? По логике волнового развития, реклама качнётся в обратную сторону — должен вновь появиться более простой и честный способ находить клиентов. Интересно, смогут ли текущие гиганты рекламы предложить подобное, или это будет дисрапшен снизу, от никому неизвестных компаний, которые найдут способы делать рекламу эффективной?

В древнем обществе домашние животные выполняли функцию защиты, и со временем стали компаньоном человека. Сейчас компаньонство вышло на первый план — мы ищем в собаках, кошках, попугаях и хомяках друзей. Кажется, что этим заполняется нехваток живого непосредственного взаимодействия.

Размеры жилья уменьшаются, с ним уменьшаются и животные, которых мы приручаем — отсюда мода на компактные породы собак. Наши жизни тоже уменьшаются и помещаются в маленький экран. Я думаю, что тамагочи вернутся в новом облике — в виртуальном, когда в сёрфинге по интернету нас будет сопровождать дружелюбный виртуальный питомец. Или в реальном — когда мы будем покупать небольших роботов на замену живым существам.

Я думаю, что в общем наш мир становится лучше. Но есть и не закрытые пробелы, и мне стало интересно — что сейчас считается глобальными вызовами для человечества. Зная повестку, можно понять, где можно поспособствовать, как можно положительно повлиять на прогресс.

Немного покопавшись, понял, что в очевидных источниках много воды. Поэтому я составил свой личный топ проблем человечества, который кажется мне актуальным:

◦ Централизация данных в крупнейших корпорациях.
◦ Информационные пузыри и манипуляция людьми, их мнением и решениями.
◦ Экстенсивность, нерациональное распределение ресурсов, чрезмерное потребление.
◦ Рост стресса, депрессивных состояний, тревожностей.
◦ Расширение влияния AI, угрозы от AGI.
◦ Изменение поведения людей из-за использования девайсов.
◦ Рост разницы в доходах между бедными и богатыми.
◦ Загрязнение окружающей среды, вред от сельского хозяйства.
◦ Старение населения, болезни, смерть.
◦ Нехватка вложений ресурсов в развитие и прогресс человечества.

Какие проблемы кажутся ключевыми вам?

Информации так много, что даже лучшие алгоритмы не справляются с поиском. Google не в состоянии предугадать мою потребность и выдать 100% результат, на который можно будет положиться.

Что произойдёт, когда технологии достигнут такого уровня предсказаний? Поиск перестанет быть нужным.

◦ Не будет необходимости в формулировке запроса — ответ будет готов заранее.
◦ Будут решены проблемы с неэффективностью рекламы — не будет мук выбора.

Думаю, что Google может стремиться в эту сторону, интересно понаблюдать.

Из-за появления технологий, позволяющих жить дольше, люди будут стареть. Это проблема, потому что стареющее человечество изменит привычки:

◦ Нужна будет помощь в части здоровья и ухода за совсем дряхлыми экземплярами.
◦ Большое количество взрослого опытного населения сделает более длинным и сложным путь карьерного роста для молодых.
◦ Большое количество старого населения создаст потребность в дополнительной профессиональной и повседневной занятости. Кажется, что с роботизацией и автоматизацией мы высвободим время от работы. А что будут делать старики? И кто будет всех нас развлекать?
◦ Поменяются вкусы и тенденции. Сейчас тренды диктует молодёжь — медиа жадно ловят любую искру популярности, которая рождается среди юных. Воможно ли, что маятник качнётся, и в массу пойдёт то, что интересно старшему поколению?

Мы наивно думаем, что нас это не коснется, что старость — это очень далеко, но на самом деле, вдруг наша «пенсия» продлится не 20, а 100 лет? Что вы планируете делать?

​​Куда идти после института?

Часто встречаю диаметрально противоположные мнения по поводу необходимости высшего образования.

Высшее образование — атавизм. Почему так?
◦ Любая информация доступна. И нет необходимости покупать в её академической упаковке.
◦ Мир меняется динамически. Люди учатся тому, что уже неприменимо в реальной жизни или перестанет быть актуальным в среднесрочной перспективе.
◦ Дорогая инвестиция. Вложить 4-6 лет в неперспективное направление, еще и без гарантий?
◦ Жизнь откладывается на потом. После диплома, потом стажировки, потом нужно «подтвердить диплом», потом заработать пенсию.
◦ Конформные мысли. Учат мыслить системно и затачивают мозг в одном направлении как раз в тот период, когда тот наиболее пластичен.

Высшее образование — строгая необходимость. Почему?
◦ Образование даёт фундаментальные знания. Ролики на YouTube помогут разобраться в предмете, но будет ли это знанием?
◦ Образование учит думать. Через анализ и синтез, через зубрёжку и экзамены.
◦ Помогает видеть и использовать кросс-дисциплинарные связи. Именно поэтому в программе так много «лишних» предметов.
◦ Всё ещё ценится. По-инерции учёба в Гарварде воспринимается как лейбл успешности.
◦ Не всё можно выучить через интернет. С трудом можно представить учёбу на врача или астрофизика в онлайне (пока что).

Поделитесь — вы за или против высшего образования? Работаете по специальности?

Послушал подкаст, в котором спикеры рассуждали на тему «Why AI is Harder Than We Think».

Что показалось интересным:

◦ С самого начала развития AI все прогнозы по достижению Strong AI были "в течении 10-20 лет" и когда это время подходило, срок также отодвигался.
◦ Как и во многих сферах, связанных с технологиями, искусственный интеллект испытывает волнообразный интерес — AI winter / AI summer — это означают охлаждение интереса или новый рост. Сейчас мы на витке популярности, но если сингулярность не наступит через пару лет, кто знает, куда качнётся маятник?
◦ Те вещи, которые невероятно сложны для людей очень легко даются AI и наоборот — всё что легко даётся даже человеческому ребёнку пока недостижимо для машины. Пример — человек сможет приготовить кофе на любой незнакомой кухне (особенно с доступом в гугл для поиска инструкции к кофемашине), а AI не справится.

Советую послушать полностью или чекнуть работу на эту тему за авторством гостьи подкаста: https://arxiv.org/abs/2104.12871

​​Мягкая или твёрдая обложка?

Недавно начал покупать бумажные книги. До этого пользовался библиотеками, и много, очень много пиратил и затем читал с электронной книги. У меня два Киндла, но в последнее время я уважаю только бумагу. Почему?
◦ Нравится опыт. Найти, купить, открыть первый раз. Таскать с собой, жамкать бумагу, подчёркивать. Никогда не думал, что меня это может зацепить. Привет всем любителям винила и магнитных лент!
◦ Всегда в доступе. Домашняя библиотека пополняется, могу взять любую книгу с полки и перечитать главу. Да, точно также можно сделать и с Киндлом, но за 12 лет владения я ни разу так не делал.

Если идти чуть глубже стал думать про мягкие и твердые обложки. Не мог понять своего отношения, но пара видео на YouTube + собственные мысли и вот что я осознал:
◦ Мягкие обложки проще. Можно всегда взять с собой, не сильно заботясь о сохранности. В твёрдой обложке постоянно боишься что-то замять.
◦ Больше купишь. Книги стоят дорого, если читать постоянно. Мягкая обложка выйдет по-ощущениям на 30% дешевле. Итого за те же деньги получаешь больший объём знаний.
◦ Больше осознанности. Если книга стоит того, чтобы стоять на полке, можно будет купить и в твёрдой обложке, и коллекционное издание. Но уже после того, как мягкая обложка прочитана и перечитана несколько раз.
◦ Меньше ресурсозатрат. Потому что меньше бумаги. Да, можно начать рассуждать про токсичную краску и клей, тиснение и прочие технические штуки, но в целом кажется от книги в мягкой обложке ожидаешь меньше вреда для планеты.

В каком формате читаете?

Смотря в будущее, я не могу понять — кто победит? Ноутбуки или планшеты? Смартфоны или носимые девайсы? А среди носимых устройств — часы, браслеты, кольца? Или первенство возьмут интерфейсы с прямым подключением к мозгу?

Единственное, что могу сказать точно — не будет никакого статичного состояния, которое установится раз и навсегда. Технологии будут рождаться и приходить в массы, старые и отжившие будут отмирать — это сложный разнонаправленный процесс с непредсказуемым результатом.

Практический вопрос — какие устройства используете и почему? Особенно интересны носимые гаджеты — хочу прикупить что-то для бега, а ждать чипов в черепе ещё очень долго.

Предположим, что со временем необходимость в собственном гардеробе будет отпадать. Люди смогут арендовать одежду — оплачивать подписку и получать всё нужное без необходимости владения вещами.

Сейчас многие предметы одежды — носители образов, а значит носители рекламы: бренда, образа жизни, стиля поведения. Человек видит Lonsdale на куртке и сразу относит носителя к определенной страте.

Почему бы не оцифровать это? Мы можем разместить в видных местах одежды рекламные экраны, которые будут подключены к рекламной сети. Так можно будет показывать рекламу там, где постоянно появляется носитель. Не каждый захочет носит на себе рекламный щит, но за счёт окупаемости такая одежда может быть бесплатной.

Какие есть сложности у этого подхода?

◦ Эффективность. Непонятно, как обеспечивать досматриваемость объявлений. Если человек едет в метро и стоит ко всем спиной — за что платит рекламодатель?
◦ Выполнимость. Непонятно на какой технологи это можно организовать. Критерии для панели: легкая, влагостойкая, можно стирать, подключение к интернету для синхронизации с рекламной площадкой.
◦ Стоимость. Если делать панель например во всю спину это будет большая площадь и высокая стоимость.
◦ Этика. Люди в повседневной жизни и так являются носителями рекламы и делают это с удовольствием, обменивая свои ресурсы на вещь с более ценным для себя логотипом. Реклама на одежде — гипертрофированная версия такого подхода и кажется, что это тупиковый путь, где каждый миллиметр пространства будет замусорен информационным и визуальным шумом.

В похожем виде такое решение предложили для промоутеров, заменив одежду на рюкзак. Это упрощает ситуацию — предложение уже готово, нужно найти только рекламодателей. Сама рекламная поверхность стоит дорого, но потенциально должна окупать себя.

Мы исходим из предположения, что данные = золото, за которым охотятся все. При этом кажется очевидным, что множество данных пропадает впустую. Пока в голове крутятся вопросы:

◦ В каких отраслях мы не собираем данные или собираем из неэффективно?
◦ Как можно избежать потерь данных?
◦ Как сделать так, чтобы огромные пласты знаний, которые генерирует человечество приносили пользу?
◦ Где можно получить большое количество RAW-data, которая может быть обработана и превращена в полезное знание?

Могу представить гигантскую организацию, которая занимается сбором и отсевом информации с обучением датасетов на ней и последующим использованием.

Что думаете?

Пытаюсь выстроить системное изучение английского.

Уже несколько месяцев занимаюсь с преподавателем — проходим пробелы в грамматике, много разговариваем. Как оказалось, мне очень сложно переключиться из режима где всё в табличках и огромном толстом учебнике, который нужно вызубрить — сейчас приходится применять незнакомые правила на ходу, быстро адаптироваться (прям как в жизни).

Из-за того, что есть мотивация учить язык, проще даётся выбор контента — между подкастом на русском и на английском выбираю второе. Даже сложные мысли очень умных людей звучат проще вживую, интересно погружать себя в окружение близкое к языковой среде — разные акценты и скорость говора, проезжающий по улице трамвай, который глушит и заставляет прислушиваться.

С книгами сложнее — понимаю 70-90%, самое сложное когда есть комплекс — незнакомые слова + непривычный контекст + много оборотов + сложность самой мысли. Тем не менее читается классно.

Сейчас в планах снизить количество контента на русском, оценить необходимость занятий и научиться более ёмко артикулировать свои мысли в разговорной речи.

Какие языки изучаете? Зачем?

Пришла в голову простая, но неприятная аналогия. Смартфоны = иконы. В этой конструкции селебрити — это боги, недостижимые и оттого прекрасные, и почти каждый стремится стать бессмертным. Тогда операционная система смартфона — это религия, а приложения соцсетей — религиозные тексты.

Все сложнее оторвать человека от экрана — он заменяет веру в сверхъестественное. С массовым проникновением голосовых помощников легко можно представить ситуацию, где виртуальному голосу доверяешь больше, чем реальному человеку — он не обманет, не осудит и отпустит все грехи.

Две недели экспериментировал над потреблением информации — не читал никаких каналов в телеграме, не изучал проходные статьи — копил всё до воскресенья и только затем разделывался разом.

Казалось, что если поднакопить интересных материалов, можно снизить дейли стресс, убрать шум и потом вдумчиво почитать, в спокойной обстановке.

Но это не сработало! Стресс снизился, но на его место пришел другой, более концентрированный.

Что заметил:
◦ 90% каналов, на которые я был подписан — вода. Отписался, потому что там не было ценности.
◦ Сложно подчинить формат строгим рамкам. Телеграм работает как почти-мгновенный-источник и идеи / мысли / новости тухнут через пару дней. Если не стухли = канал хороший.
◦ Мне прекрасно живётся без чужих постов, скучных новостей, пережёванных по 10 раз мнений. Стало легче и свободнее.

Также такой небольшой эксперимент позволил понять, что я хочу читать качественный первоисточник.

Поэтому вопрос к вам:
◦ Какие каналы читаете в телеграме постоянно?
◦ Какие англоязычные медиа употребляете?