Как мало пройдено дорог — как много сделано отчетов ©

Введение

В поле общественного обсуждения проблем нашей страны постоянно всплывают такие вопросы, как недостаточные темпы технического прогресса, нехватка специалистов и обычной трудовой силы, и многое подобное, и в таком вот стиле.

Обсуждать все это в общем для простого человека несколько проблемно, но можно воспользоваться подходом «в малой капле отражается море» и посмотреть, как те же самые проблемы существуют в среднего размера НИИ.

В 2008 году я устроился ведущим инженером в НИИ Физических измерений, г. Пенза.

Для меня работа в этом НИИ была более чем знакома, я там работал с середины 80-х по середину 90-х. НИИФИ с момента своего создания было сосредоточено на создании датчиков и специализированной измерительной аппаратуры для космической отрасли.

Начало 2000-х характеризовалось тем, что цены на нефть поползли вверх, в государстве появились какие-то деньги, но одновременно стала происходить череда ярких и красочных неудач с нашими ракетами. И вопрос – а что же там происходит с нашими ракетами – создал на НИИФИ фокус ощутимого финансового потока.

Поскольку в этой организации работает куча людей, связанных между собой родственными связями, то, помимо официального молчания по всем щепетильным вопросам, организация была пронизана слухами, что у нас общий бюджет НИИ достиг сначала 0,7 (примерно 2008–2009), далее 0,9; потом 1,3; 2,1 и 2,7 (2012) миллиарда рублей.

Здесь можно задаться очень простым вопросом – а вот кто будет делать интеллектуальное наполнение проектов под эти в общем-то огромные финансовые потоки.

«Я хочу творить, а не быть следствием чужого творчества. Я хочу принадлежать к тем, кто создает смыслы, а не быть плодом этого смысла».

Представьте себе ситуацию. Скоро истекут сроки подачи документов в колледж. Очередная партия новичков изберет профессию, адепты которой постоянно задаются вопросом: «А нужны ли будут программисты через год... через пять лет... или через десять лет?». И хотя горячие дебаты на этот счет уже улеглись, в воздухе висит немой вопрос: не настанет ли час, когда крупные языковые модели, такие как ChatGPT, заменят нас на поприще написания кода. Неважно, кто ты — абитуриент, зависший в нерешительности перед выбором ВУЗа, или матерый кодер, я предлагаю тебе остановиться и кое-что переосмыслить. А поможет нам в этом деле... кукла Барби.

Беспилотные автомобили, продвинутые голосовые ассистенты, рекомендательные системы – это только малая часть тех классных продуктов, которые создаются с помощью инженеров по машинному обучению и, думаю, не для кого не секрет, что за кулисами сего чуда стоит математика. Именно она играет главную роль в понимании алгоритмов машинного и глубокого обучения.

Машинное обучение держится на трёх основных столпах:

Мир охватила новая волна безумства вокруг AI, все соц.сети заполнены огромным количеством экспериментов вокруг нового продукта - ChatGPT. В этой статье я расскажу вам о 30+ самых интересных кейсов использования AI-чата на базе открытого искусственного интеллекта от OpenAI.