А почему многие так боятся нелокальности и недетерминированности?
Чем с точки зрения математики нелокальность хуже локальности и недетерминированность хуже детерминированности? Откуда взялось представление, что физика должна быть непременно локальна и детерминирована?
Ну да, может с точки зрения интуиции кому-то не нравится. Но вот теория относительности с ее парадоксами близнецов весьма неинтуитивна, однако же она более полная, чем Ньютоновская механика, которая весьма интуитивна, но является лишь приближением.
Что например плохого в истинной фундаментальной случайности? Ведь если предположить что все детерминировано, то нужно признать странный факт: вся Вселенная, все мы, все наши мысли, вот этот комментарий на Хабре — все это было каким-то образом заложено в начальных условиях еще в момент Большого Взрыва. И возникает вопрос — а почему всё так, а не иначе? В чем причина? Или существует бесконечное количество версий Вселенной, каждая из которых отличается на бесконечно малую величину от других? Ну, математика всё стерпит, но истинная случайность в этом смысле проще — она позволяет красиво объяснить многие вещи, включая даже «свободу воли», без применения таких мегаконструкций.
Есть нетбук Asus Aspire One, взять с собой в поездку — удобно в виду маленького размера. Работать же полноценно конечно удобнее на полноразмерном компьютере.
А вот чего всегда хотелось так это UMPC. Правда, сейчас применений не так много — работа достаточно близко от дома, хожу пешком. Но если бы я много ездил в общественном транспорте, то идеальным вариантом был бы ультракомпактный UMPC с аппаратной клавиатурой. В свое время меня заинтересовал Samsung Q1 Ultra, но уже тогда он был устаревшей моделью и в магазинах не продавался.
Упомянутый выше GPD Micro PC тоже неплохо смотрится. Здесь главная идея — максимальное использование пальцев обоих рук при наборе текста «на весу», т.е. когда нет стола (а основная задача — не играть и даже не серфить в инете, а именно набирать текст, всякие заметки, аутлайнеры и прочее). Скорее всего десятипальцевой печати не получится, то обоими большими пальцами рук, или всеми пальцами одной руки при использовании второй руки для удержания устройства — вполне можно. Это редко встречающаяся задача, поэтому разумеется ничего подобного в продаже нет.
Кстати, схожая проблема — нет «мегабуков» в большими экранами >=22 дюйма. Таких, которые с собой в сумке не носят, а разве что возят максимум несколько раз в год на машине или в багаже, но которые все-же более мобильные, чем стационарные ПК.
Я уж не говорю что нет интересных «хакерских» смартфонов с необычными форм-факторами и нестандартной начинкой. Все свелось к безликим унифицированным стеклянным прямоугольникам с сенсорной поверхностью.
Опечатки;
Использование результата функции (особенно если return в нескольких местах — и в одном случайно возвращается не тот тип, что в остальных);
Ошибки при работе со сложными составными объектами
Вот оно, следствие слабой динамической типизации и отсутствия этапа компиляции:)
В этих примерах такие эффекты не более чем забавные задачки на сообразительность, а если что-то подобное возникнет в реальном коде? )
Ждать поддержки Rust в Visual Studio? Или собственной реализации Microsoft Rust? Хотя они уже вроде делают Verona… Ну так присоединились бы к разработке, организовали бы комитет по стандартизации Rust:)
Я обычно делаю ретвиты картинок, которые можно посмотреть и не открывая в отдельном окне. Это тоже прикроют?
И что имеется в виду под "статьями"? Твиты из 140 (или сколько там) символов?
Эта нейросеть работает с языком, закодированным в какое-то внутреннее семантическое представление, наподобие того что используют программы-переводчики?
Программа тут не при чем (это на самом деле просто редактор оглавлений, которые все равно нужно вводить вручную; я просто вставил строки с названиями глав из html меню в левой части, а затем стал им вручную назначать номера страниц в pdf).
Разница есть уже в html версии. В заголовочном файле который слева многие главы называются не так, как в тексте справа. Например
в оглавлении «14.1. Выборочная сборка с профилями выпуска»
а в тексте «Настройка сборок с профилями релизов»
в оглавлении «6.3. Сокращённое управление с if let»
а в тексте «Выразительное управление с помощью if let»
в оглавлении «10.1. Шаблонные типы данных»
а в тексте «Обобщённые типы данных»
(кстати глава «Удаление дублирования кода с помощью выделения функции» в оглавление вообще не попала, хотя размер шрифта такой же как у «Обобщённые типы данных»).
А у раздела 2 «Игра угадай число» разделение на главы в левом меню вообще отсутствует, хотя главы в тексте есть.
Я как закончу, выложу сюда pdf для скачивания. Еще хочу главы третьего уровня добавить вручную.
Огромное спасибо за проделанную работу!
Я сохранил книгу в pdf, она сохранилась без оглавления (наверное это особенность способа генерации pdf), и я решил добавить оглавление программой Pdf&Djvu Bookmarker. И обратил внимание, что название главы в оглавлении (из html) практически никогда не совпадает с названием главы в тексте:) Это так случайно получилось, вы переводили их отдельно и независимо?
Вот это всё — по сути костыли. Нужен не цифровой блок, а международный (!) стандарт на наиболее востребованную группу Unicode-символов, не входящих в ASCII, которую следует добавить на основные буквенно-цифровые клавиши в качестве альтернативных функций. И возможно еще дополнительный Shift для них (хотя строго говоря, и Alt и Ctrl как раз таковыми и являются, но используются не всегда для этой цели).
Почему международный стандарт? Потому что только тогда, когда производители всех клавиатур начнут наносить эти символы на клавиши, тогда это получит распространение.
Там задача преобразуется в изображение:)
Я конечно понимаю, что одна из тех задач, с которыми современные нейросети справляются лучше всего — распознавание изображений, но интересен именно чистый эксперимент с абстрактными знаниями, т.е. числами в чистом виде.
Сможет ли нейросеть распознать саму природу чисел?
Сможет ли она случайно открыть новые зависимости (по крайней мере гипотезы) в математике?
А еще было бы интересно подать на нейросеть абстрактные символьные знания. По сути это было бы слияние двух независимых ветвей Искусственного Интеллекта, и весьма любопытно что получилось бы. Например, научить нейросеть брать производные известных функций (в символьном виде), и затем подать неизвестную функцию.
Реально ли это? Пробовал ли это кто нибудь сделать? Может на Хабре есть опытные люди, которым понравится и которых заинтересует эта идея?
Никогда нейросетями не занимался, но недавно меня посетила одна забавная мысль.
А что если попробовать научить нейросеть… математике?
Допустим умножение чисел, или квадратный корень. Числа подаем в виде двоичного кода, на выходе тоже двоичный код.
Или определение простых чисел (здесь на выходе всего один бит — «простое/непростое» ну и вероятность). Научить сеть, а затем посмотреть как она справляется с неизвестными ранее числами. Какой процент правильных определений будет?
Ну и еще интересно посмотреть как такая сеть устроена, т.е. сами весовые коэффициенты (если это возможно).
Лучше бы какую-нибудь программу финансовой поддержки разработчиков открытых проектов придумали:)
Правда, совершенно не представляю как это могло бы выглядеть, т.к. открытый код на то и открытый, что его может кто угодно скачать, собрать, форкнуть. А мне всегда хотелось такого, чтобы для частных лиц все было бесплатно, а крупные компании немного платили соразмерно их прибыли. Только если на добровольной основе в виде грантов?
Вот как раз это мне и не нравится. Может дойдет, а может и не дойдет. А может дойдет, но не до того что нам нужно, а до того что нам не нужно и даже для нас опасно.
Нейросеть предполагает обучение. То есть некий значительный набор вопросов, для которого уже известны ответы. И по сути нейросети это замена точных вычислений приближенными, это построение приблизительной модели, которая будет с какой-то погрешностью и в каких-то пределах соответствовать реальному миру. Как в общем и человеческий мозг.
А вот способны ли современные нейросети порождать нечто принципиально новое? Например, способна ли нейросеть решить математическую «задачу тысячелетия»?
Сейчас под ИИ понимают обычно нейросети. Но как мне кажется, этот подход хорош не везде. Он хорош для обработки аналоговой информации, поступающей из внешнего мира — например распознавания огромных объемов изображений, аудио и видео.
Но кроме этого, есть «чистые знания» — огромное количество научной информации, обрабатывать которую нейросетями можно, но странно. Потому что здесь предпочительнее было бы «семантическое представление» — некий универсальный формат знаний, пригодный для машинной обработки. И вот с этим, как мне кажется, имеется пробел.
Чем с точки зрения математики нелокальность хуже локальности и недетерминированность хуже детерминированности? Откуда взялось представление, что физика должна быть непременно локальна и детерминирована?
Ну да, может с точки зрения интуиции кому-то не нравится. Но вот теория относительности с ее парадоксами близнецов весьма неинтуитивна, однако же она более полная, чем Ньютоновская механика, которая весьма интуитивна, но является лишь приближением.
Что например плохого в истинной фундаментальной случайности? Ведь если предположить что все детерминировано, то нужно признать странный факт: вся Вселенная, все мы, все наши мысли, вот этот комментарий на Хабре — все это было каким-то образом заложено в начальных условиях еще в момент Большого Взрыва. И возникает вопрос — а почему всё так, а не иначе? В чем причина? Или существует бесконечное количество версий Вселенной, каждая из которых отличается на бесконечно малую величину от других? Ну, математика всё стерпит, но истинная случайность в этом смысле проще — она позволяет красиво объяснить многие вещи, включая даже «свободу воли», без применения таких мегаконструкций.
А вот чего всегда хотелось так это UMPC. Правда, сейчас применений не так много — работа достаточно близко от дома, хожу пешком. Но если бы я много ездил в общественном транспорте, то идеальным вариантом был бы ультракомпактный UMPC с аппаратной клавиатурой. В свое время меня заинтересовал Samsung Q1 Ultra, но уже тогда он был устаревшей моделью и в магазинах не продавался.
Упомянутый выше GPD Micro PC тоже неплохо смотрится. Здесь главная идея — максимальное использование пальцев обоих рук при наборе текста «на весу», т.е. когда нет стола (а основная задача — не играть и даже не серфить в инете, а именно набирать текст, всякие заметки, аутлайнеры и прочее). Скорее всего десятипальцевой печати не получится, то обоими большими пальцами рук, или всеми пальцами одной руки при использовании второй руки для удержания устройства — вполне можно. Это редко встречающаяся задача, поэтому разумеется ничего подобного в продаже нет.
Кстати, схожая проблема — нет «мегабуков» в большими экранами >=22 дюйма. Таких, которые с собой в сумке не носят, а разве что возят максимум несколько раз в год на машине или в багаже, но которые все-же более мобильные, чем стационарные ПК.
Я уж не говорю что нет интересных «хакерских» смартфонов с необычными форм-факторами и нестандартной начинкой. Все свелось к безликим унифицированным стеклянным прямоугольникам с сенсорной поверхностью.
Кстати, а микрогравитация поможет в деле создания более мощных квантовых компьютеров?
Использование результата функции (особенно если return в нескольких местах — и в одном случайно возвращается не тот тип, что в остальных);
Ошибки при работе со сложными составными объектами
В этих примерах такие эффекты не более чем забавные задачки на сообразительность, а если что-то подобное возникнет в реальном коде? )
Я обычно делаю ретвиты картинок, которые можно посмотреть и не открывая в отдельном окне. Это тоже прикроют?
И что имеется в виду под "статьями"? Твиты из 140 (или сколько там) символов?
www.dropbox.com/s/gk3hyks3477pd1u/The%20Rust%20Programming%20Language.pdf?dl=0
или
www.upload.ee/files/11677673/The_Rust_Programming_Language.pdf.html
единственный момент — я не стал делать различий между 3 и 4 уровнями заголовков, т.к. заголовков уровня 4 было мало, ну и лично мне так будет удобнее с ней работать.
Вообще тут довольно много интересного:)
Разница есть уже в html версии. В заголовочном файле который слева многие главы называются не так, как в тексте справа. Например
в оглавлении «14.1. Выборочная сборка с профилями выпуска»
а в тексте «Настройка сборок с профилями релизов»
в оглавлении «6.3. Сокращённое управление с if let»
а в тексте «Выразительное управление с помощью if let»
в оглавлении «10.1. Шаблонные типы данных»
а в тексте «Обобщённые типы данных»
(кстати глава «Удаление дублирования кода с помощью выделения функции» в оглавление вообще не попала, хотя размер шрифта такой же как у «Обобщённые типы данных»).
А у раздела 2 «Игра угадай число» разделение на главы в левом меню вообще отсутствует, хотя главы в тексте есть.
Я как закончу, выложу сюда pdf для скачивания. Еще хочу главы третьего уровня добавить вручную.
Я сохранил книгу в pdf, она сохранилась без оглавления (наверное это особенность способа генерации pdf), и я решил добавить оглавление программой Pdf&Djvu Bookmarker. И обратил внимание, что название главы в оглавлении (из html) практически никогда не совпадает с названием главы в тексте:) Это так случайно получилось, вы переводили их отдельно и независимо?
Почему международный стандарт? Потому что только тогда, когда производители всех клавиатур начнут наносить эти символы на клавиши, тогда это получит распространение.
Я конечно понимаю, что одна из тех задач, с которыми современные нейросети справляются лучше всего — распознавание изображений, но интересен именно чистый эксперимент с абстрактными знаниями, т.е. числами в чистом виде.
Сможет ли нейросеть распознать саму природу чисел?
Сможет ли она случайно открыть новые зависимости (по крайней мере гипотезы) в математике?
А еще было бы интересно подать на нейросеть абстрактные символьные знания. По сути это было бы слияние двух независимых ветвей Искусственного Интеллекта, и весьма любопытно что получилось бы. Например, научить нейросеть брать производные известных функций (в символьном виде), и затем подать неизвестную функцию.
Реально ли это? Пробовал ли это кто нибудь сделать? Может на Хабре есть опытные люди, которым понравится и которых заинтересует эта идея?
А что если попробовать научить нейросеть… математике?
Допустим умножение чисел, или квадратный корень. Числа подаем в виде двоичного кода, на выходе тоже двоичный код.
Или определение простых чисел (здесь на выходе всего один бит — «простое/непростое» ну и вероятность). Научить сеть, а затем посмотреть как она справляется с неизвестными ранее числами. Какой процент правильных определений будет?
Ну и еще интересно посмотреть как такая сеть устроена, т.е. сами весовые коэффициенты (если это возможно).
Правда, совершенно не представляю как это могло бы выглядеть, т.к. открытый код на то и открытый, что его может кто угодно скачать, собрать, форкнуть. А мне всегда хотелось такого, чтобы для частных лиц все было бесплатно, а крупные компании немного платили соразмерно их прибыли. Только если на добровольной основе в виде грантов?
Нейросеть предполагает обучение. То есть некий значительный набор вопросов, для которого уже известны ответы. И по сути нейросети это замена точных вычислений приближенными, это построение приблизительной модели, которая будет с какой-то погрешностью и в каких-то пределах соответствовать реальному миру. Как в общем и человеческий мозг.
А вот способны ли современные нейросети порождать нечто принципиально новое? Например, способна ли нейросеть решить математическую «задачу тысячелетия»?
Но кроме этого, есть «чистые знания» — огромное количество научной информации, обрабатывать которую нейросетями можно, но странно. Потому что здесь предпочительнее было бы «семантическое представление» — некий универсальный формат знаний, пригодный для машинной обработки. И вот с этим, как мне кажется, имеется пробел.