• Билл Гейтс. Срыв покровов
    0

    В точку. У Билла есть древняя книжка "Бизнес со скоростью мысли" — там все его идеи на блюдечке с голубой каемочкой от первого лица. Там же он спрогнозировал будущий взлет гугла и это было описано на секундочку еще в 1999 году, + предположил закат MS (примерно к 2030 году). Подробно показана политика MS и что, зачем и почему происходило в ней практически открыто написано. Но кому это все интересно, когда можно посплетничать.

  • Давайте сформируем пожелания к оформлению образовательных программ для экономии ресурсов
    0

    Ок, попробуйте, никто же не против, но про "не взлетит" просто не забывайте — кто предупрежден, тот вооружен. Чтобы было более результативно, посмотрите в сторону рекомендательных систем. Там шансы на релевантность немножко повыше.


    ЗЫ. Про "хороший тренер" — вы меня неверно поняли, это описание ситуации, а вовсе не о себе, любимом.

  • Давайте сформируем пожелания к оформлению образовательных программ для экономии ресурсов
    0

    Допустим (гипотетически) ваша задача решена. В итоге что, будет по каждому направлению некий "победитель", т.е. все остальные окажутся не нужны? Ведь ясно же, что это просто утопия. В целом, ваша ключевая мысль сводится к самому кошмарному "вот мои деньги — я требую гарантии знаний".


    Знания нельзя гарантировать, вам верно ниже пишут — главное, это мотивация. Тогда и фидбек найдете, и книги, и курсы, и научитесь всему. Не будет мотивации — не будет ничего. Хоть с деньгами, хоть на самообучении.


    А "ого, я трачу время — не хочу так, хочу готовое, причем по своим критериям", это уж совсем на какие-то капризы больше похоже. Прокачка скиллов это очень большой труд. Хороший тренер поможет, но не заменит вам этого труда. Выбор курса — микрозадача в этом объеме.


    Раз рекомендации вам не помогают, тогда готовьтесь — откройте любую профильную конфу — там очень узкая тусовка. Будут сразу ясны лидеры технологии. Послушайте их. После знакомства с темой выбрать курс/книгу/видео большого труда не составит, ну а личные вопросы тренеру "на старте" покажут его компетенции.


    То что вы предлагаете — это какой-то очередной велосипед, извините. Не взлетит, могу поспорить. Смотрите. Я — хороший тренер, и могу гарантировать результат. Но сегодня я веду занятия в одной компании, а завтра в другой. А тут мне еще попался крутой проект и я вообще пропал. Как будет ваше решение отслеживать мои перемещения? Это же просто невозможно. А курс — это не контора, не стандарт, не программа, не оформление, курс — это человек который его проводит. В идеале автор технологии, но чаще просто профи. Но это персона, от которой зависит почти все, понимаете? Вот за ними, за персонами и стоило бы следить.


    В общем нереальные планы у вас, как мне кажется. Извините.

  • Давайте сформируем пожелания к оформлению образовательных программ для экономии ресурсов
    +2

    Обертка, стандарты… Ох, как же это все достало. УМКД еще попросите.


    Суммарно я провел тысячи часов лекций и, что интереснее, наверное около сотни проф. тренингов, могу вам твердо и доказательно гарантировать, что ни один из них не повторился. Всегда разная группа, разные люди, разные уровни, разные хотелки и возможности у аудитории. Это НЕВОЗМОЖНО стандартизировать. Любой стандарт приведет лишь к постоянному отклонению о него.


    Поэтому. То что вы предлагаете — это просто облегчение поиска курса, и не более того. Микроскопическая задача, причем с неопределенным решением. Можно найти хороший курс и тупо "не включиться", а можно попасть на посредственный, но тематика "торкнет" и будет супер-результат. Все это очень индивидуально. Поэтому не взлетит такой рубрикатор, поверьте. Гугл круче.


    А как же тогда быть? Вот вам три пути:


    1. Лучше личной рекомендации (или критики) от человека, которого вы хорошо знаете, ничего не существует. В принципе. Найдите лучше такого человека, прошедшего интересующий вас курс, получите фидбек от него, а не от конторы/рекламы и будет вам счастье. И да, почти все и всегда зависит от личности тренера (а это у вас — на последней позиции), поэтому хорошая рекомендация — это все, что вам нужно для оффлайн-курса.


    2. Это в меньшей степени касается онлайн-курсов, но они обычно довольно дешевы (т.к. как раз стандартны), видео записано, тесты напилены, там цена ошибки совсем невысока + есть рейтинги, отзывы. По сути — это уже ровно то, что вы хотите.


    3. Есть еще онлайн а ля оффлайн (вебинары), на них обычно по первому занятию сразу все понятно. Так что проблемы как бы нет. А вот заполнять некий "чек-лист" даже не посетив курс — просто ну очень бестолковое дело.



    И еще, это… Если даже искать курс и отзывы лень, и нужен некий готовый "центр поиска" — то такому слушателю будет трудновато учиться. Хоть где, хоть чему ;)

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Тупик

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    michael_vostrikov


    Про личности: а вот мне почему-то показалось это именно переходом на личности (если я это как троллинг воспринимаю, то как вы думаете). Поясню. Вы говорите, что я не понимаю прочитанное, затем приводите для чего-то ужасающий пример собственного непонимания прочитанного. Поэтому одно из двух: вы либо не учились, либо троллите. Судя по вашим предыдущим, вполне логичным и грамотным высказываниям, первое менее вероятно. Ну а троллинг — это же он и есть, переход на личности. Все дальнейшее — уже реакции. Я извиняюсь, если вас это задело, но я объяснил это же выше.


    Про где я такое говорил. Вы утверждали, что мозг система которую можно изучить и сжать в силу его конечности — это спорно, но допустим возможно. Но сохранить это добытое знание в этот же мозг без потери данных вы не сможете. Емкости не хватит. Сможете лишь некое упрощение сохранить, а следовательно какая-то часть останется пропущенной, т.е. непознанной. Причем речь о сохранении, а не о познании, когнитивную сторону вопроса если рассматривать, то все еще усугубится. Второй момент — после сохранения мозг неизбежно усложнится, что не было описано в сохранении. И первый, и второй факт значат, что система сама себя познать не в состоянии. Анализ даже части знаний, а именно математики это явно доказывает. Пруф выше.


    Вам должен быть по идее близок кодинг, ну так вот: напишите программу, которая без чтения себя из памяти/диска (т.е. алгоритмически) выведет свой же код на консоль — вот о чем идет речь в пруфе.


    Наконец про компьютеры. Давайте без теорий. Амёба тоже прекрасно сама себя воспроизводит, на мой взгляд, это живое идеальное совпадение с вашим примером. Она интеллектуальна? Все про себя знает? Может других амеб инженерить? Не может. Не имеет даже в организме памяти для хранения и анализа моделей себя. Допустим на планете только амебы. На ней нет интеллекта. Но дальше веселее — после гугола итераций амеба может эволюционировать до, скажем, человека. Он будет точно сложнее в силу энтропии Шеннона. И внимание, после самоосознания в нем просыпается интеллект и когнитивная деятельность. А что там наша амеба — увы, она уж точно не будет дебажить человека. Причина все та же.


    Но допустим амебу придумали мы. Что-то про полученный в итоге интеллект мы сможем сказать? Сможем его дебажить? Опять нет. Причина все та же.


    Прочтите же, пожалуйста, статью серьезно, т.е. не с целью поспорить, а с целью уловить идею. Это важная идея. Она доказательно определяет границы познания, как бы пафосно это не звучало.


    Поэтому-то у нас и нет шансов "дебажить" и полностью понимать сильный ИИ, хотя некий скайнет в ближайшие столетия при этом практически неизбежен. Это довольно печальный факт.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    +1

    michael_vostrikov, с теорией информации у вас совсем плохо, надо вам учиться. "Пример который опровергает" — прямо вишенка на торте. "недостоверность этого источника, либо на ваше неправильное понимание" меркнет на его фоне. Хотя может троллите? Если так — то не смешно и очень тупо.


    Давайте я тоже в таком ключе побеседую. Любая последовательность битов является информацией. Любую, согласно вашей же гениальной идее, можно "сжать". Вы не читаете всякие там глупости, пошел он этот Гильберт, а знаете все сразу и сами. Ок, вперед — сожмите RAR. А потом сожмите его еще раз. И т. д. До одного бита. Все же возможно ))). Бред же чистейший. Надеюсь донёс. На примере, как вы любите.


    Не нравится RAR — понимаю. Но то, что несжимаемые последовательности существуют надеюсь понятно? То что ИНС с точки зрения данных чистый random, надеюсь тоже понятно? Сожмите веса сети если слова rar и random вас смущают. А потом положите полученное в эту же сеть.


    Если вы в школе теоремы доказывали, то наверняка знаете, что означает означает чтд. На этом откланиваюсь, ибо ваш ответ я уже знаю.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Так решил вовсе не я. Ключевые идеи с позиции математика описаны тут https://elementy.ru/nauchno-populyarnaya_biblioteka/430319, но вообще это довольно известный парадокс.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    –1

    Вы идете в известный парадокс. Система не может сама себя полностью познать, так как ее ёмкость меньше ее же компонентов. Следовательно, даже если допустить, что получить более сильный, чем человек ИИ мы можем, то отлаживать его, увы, не получится. Тьюринг не есть хороший тест, он неполон, но лучше пока никто ничего не предложил. Попробуйте. Ваши позиции близки к савельевским, поэтому я вряд ли вас смогу переубедить в чем либо.


    Аргументация полемики пошла по третьему кругу, позиции сторон понятны, извините, но я пожалуй покидаю дискуссию.


    Было интересно, спасибо. Хоть и не очень продуктивно.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Я с вами могу что-то обсудить. Т.е. у человека часть рефлекторного, но есть и систематизированное логическое мышление. На языке. С собакой я так обсудить что-то не могу, у нее в основном рефлекторное. Страх. Голод. Радость. С инопланетянином, если они общаются телепатически тоже не могу, но потому, что мне неизвестен их канал передачи информации, т.е. я языка не знаю, нужен переводчик на телепатический, а с собакой причина другая.


    Если вы считаете, что двигать лапами и ловить мячик это все что нужно от ИИ, то я соглашаюсь, но этот ИИ не сильный. Сильный ИИ — это возможность генерации, и последующего обмена моделями и идеями. Тест Тьюринга — он для проверки возможности такого обмена, а не для проверки знания языка. Отладчик изначально подразумевает, что мы сильнее исследуемого ИИ. А было бы интересно получить хотя бы такой же по сложности, или выше человеческого. Если эта задача не стоит, то обсуждать нечего. ИИ готов. Это Boston Dynamics или просто банальный робот-пылесос.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Ок. Как? Мы поняли что собака понимает команду. Это все? Ну тогда ИИ готов. Окей Гугл.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Спасибо, но я боюсь, что ничего нового вам не сообщу. Если внимательно посмотреть все мои посты в ветке, то все они сводятся к первому посту, с небольшими вариациями. Включая этот.


    Механизм валидации моделей должен иметь какие-то последствия. Для живых организмов это выживаемость. Один организм формирует, хранит и пробует миллионы моделей и умирает, чтобы попробовать другой их набор в потомках. Если для ботов сделать то же самое, то наверное пропадает смысл. От AI все ожидают бесконечный рост сложности системы знаний, а убивая бота и начиная каждый раз сначала легко теряется достигнутый прогресс. Что предложить взамен смерти бота — то даже тут у меня идей нет, не говоря о более тонких моментах реализации.


    С учётом того, что вид модели — это инструмент, то снова приходим к вопросу постановки задачи. В вашей формулировке — решить вот этот пул примеров. В моей — выжить в любой предложенной среде. Отличий немного, но выжить это постоянный reset, если жизнь это один эксперимент, то дорого получается. Ресурсов не хватит.


    Я не вижу пока тут выхода, и видел эту проблему на своем примере выше ИНС+ГА. Закончилось просто исчерпанием выч. ресурсов. Не решив даже такую простую задачу не вижу перспективы браться за более сложную. Нужно что-то вместо смерти бота. Что-то не приводящее в тупик. Что — вопрос открыт.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Я имею ввиду что линейки, бустинги, нейронки, knn-ки, символьные регрессии — это десятки, или максимум сотни видов моделей. А нужно чтобы их были миллиарды. Видов моделей, а не просто их параметров. В том числе и неизвестные нам сейчас. Ибо никто из нас не знает какой вариант верный в универсальности решаемых задач. Это реально похоже на жизнь. Технически сейчас — сильный ИИ просто утопия. Как если бы обезьяна человека изобретала. Но мы то от них все-таки произошли. И разница не потрясающая в количестве нейронов. Но в качестве — потрясающая. У нас модели мира лучше. Гибче. Точнее. И их больше на порядки.


    Отвечая на вторую часть вопроса про ииии, что дальше. Дальше удачная модель, нет… не так, удачный генератор удачной модели, должен самовоспроизводиться с мутацией. ГА. У меня был fail с этим. Но кто-то когда-то нащупает, нас же миллиарды на планете, и это ключ.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Представьте, что мы встретили инопланетян. Как понять, что они разумны? Это все же будет, наверное, довольно близко к тесту Тьюринга. Мы будем пробовать общаться, и если не получится, то точно не будем считать их проявлением интеллекта.


    Если сильный ИИ умеет играть в ЛЮБЫЕ игры лучше нас, но нас, придумавших эти игры не в состоянии понимать, то это как минимум странно. А скорее всего невозможно. Мы же понимаем как дрессировать животных, как с ними общаться. А они понимают нас. Вот и сильный ИИ должен нас так же понимать, а мы его.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    RL — это тема, да, слежу, да нравится, но мы же тут немного про другое. Вопрос поиска хороших моделей в частности и построения ИИ в целом он скорее философский, чем технический. Интенсивно — да, можно искать модели на основе математики. И да, они будут найдены, но что? Частные случаи решения конкретных задач. Экстенсивно же можно нагенерировать максимально возможное нейро- или даже моделе-разообразие. Пространство поиска вырастет неимоверно, но и покрытие пространства поиска тоже вырастет так же. Давайте на примере — RL в целом от начала до конца определяется все-таки данными для обучения, а подкрепление дает лишь близость модели к наблюдаемому объекту, но не "угадывание заранее". Т.е. это сугубо техническая система — автомат. Сильный ИИ же подразумевает как бы два мира, реальный и модельный. Редкие (далеко не все) модели будут близки к миру реальному. Систему построившую (даже придумавшую) такую модель нужно пустить на следующий уровень познания, а иные отсеять. И вот тут самый сложный момент. Если нечего будет осеивать, то теряется, или сужается разнообразие решений. Эйнштейн построил СТО без данных по сути. Тысячи физиков пытались сделать то же самое. Повезло (и это ключевое слово) именно ему. Это повторяется. Всегда. Десятки тысяч народа нейронками занимались. Но у Лекуна взлетело чуть лучше и чуть раньше. Поэтому интеллект это все-таки игра. В ней должно быть много проигравших и мало выигравших, переходящих на следующий уровень. Если вы следите за идеей, то это момент получения знания, что имхо и есть сильный ИИ. Или даже просто любой интеллект. А далее все о чем мы говорили выше. Язык для передачи и фильтрации, тест Тьюринга как частная проверка, что это именно интеллект, и т. д.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Из известных способов получения реально сильного ИИ на данный момент в природе известен только один, тот что получился на человеке — вот я из этого и исхожу. Если мне был бы известен другой рецепт построения сильного ИИ, то я уже его бы использовал, не сомневайтесь.


    А ваш вопрос можно переформулировать так, что лучше — много пробовать обучать разных людей и разному, или всего несколько, но реально предельно умному, точному, нужному и важному. Я думаю, что второй путь возможно и даст быстрый результат, но мало отличается от обычного ИИ, современного и узкоспециализированного, он неустойчив без внешних сил, а значит приведет к вырождению интеллекта. Даже искусственного. И вот, мы плавно переходим к первому посту этой ветки. С Венерой, наноботами и миллионами лет эволюции.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Конечно. Это необходимое условие, но недостаточное. Когда боты начнут "думать" в этих терминах и спорить друг с другом, без внешнего управления, экспоненциально наращивая число моделей мира — дайте знать ;)

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Все что сегодня есть в сфере ИИ ровно на этом термине держится, если что. Критерий оптимальности наше все. И перфекционизм тут совершенно ни при чем.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Предложите свой вариант ;).


    Сильного ИИ нет. Каким он будет — неизвестно. Но пилить его будем именно мы. Поэтому, он более вероятно будет подобен нам, чем скажем дельфинам. А раз так, то "чисто" пройденный тест Тьюринга был бы огромным достижением. Тест не мой, он Тьюринга. Но я с Тьюрингом согласен.
    Что касается ремарки о языке, то это уже софистика. Добавьте переводчика.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Под языком я понимаю систему реализации гипотез моделей мира с возможностью их накопления и трансляции между отдельными машинами. Кроме того мы думаем именно на своем языке, все наши гипотезы и обсуждения на нем. Форма при этом при наверное не играет. Файлы с кодом софта или весов ИНС на raid — вполне, почему нет. Наверное важно, чтобы код и веса были изменяемыми. "Жили". Но технически до этого ещё настолько далеко, что все утверждения теряют смысл из-за невозможности эксперимента. Т.е. ненаучны.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    На планете инженерить что-то пока умеем только мы. Причем сначала нас нужно учить. Для этого нужен язык. У машин он вполне может быть свой, но он должен быть.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Конечно. Но тест Тьюринга не проходят.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Мое понимание сильного ИИ от wiki не отличается. Ключевым, как я написал выше, считаю наличие языка, как инструмента сохранения и передачи знений. Люди от животных по сути только этим и отличаются.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Оптимум — термин математический и строгий. Минимум функции потерь на тестовой выборке в данном случае. Читайте его лучше так: экстремум. Вопросы отпадут.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Скажу больше. Я даже делал так. Решал перебором простую задачу. Находил оптимальные параметры сети и алгоритма обучения. Запускал потом ГА. Он оптимальное решение не находил. Ни разу. Хорошие были, но оптимальное — никогда.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Я пробовал решить эту проблему так. Запускал на день. Запускал на месяц. Вариация — эпохи и емкость популяции. Качественных отличий не получил. ГА увы, не очень сильно выигрывает у случайного поиска. Особенно на длинных геномах. У меня руками всегда получалось лучше и быстрее оттюнить ИНС, чем это делал ГА. ГА хорошо заменит переборщика, но не заменит DS с опытом.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Лично я думаю, что ИИ — это база данных моделей наблюдаемого мира. Ассоциативный поиск этих моделей в базе похож на решение вашей задачи. Смешение результатов ассоциативной машиной еще больше похоже. Но начинать нужно все равно с моделей. Чем их больше, тем сильнее ИИ. Но он все равно не будет сильным. Человек кроме этих задач еще вагон решает от дыхания и равновесия до языка. Вот язык — это и есть определение сильного ИИ. До этого как до небес.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Бесспорно.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    И добавлю. Смотря какого человека вы возьмете. Если только что родившегося — то он ничего не выиграет, если взрослого — то обучаемая модель должна примерно столько же жизненного опыта получить. Недостижимо технически в общем виде.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Даже скорее это исключения. Иначе такой специальности — DS просто не существовало бы.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Единым алгоритмом — долго. Дорого. Как именно — не знаю. А вот по отдельности — просто, дешево, и понятно как.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    Не совсем так, ИНС+ГА работает, и весьма неплохо, но класс задач должен быть очень существенно ограничен.


    Я делал в 2009 году автоматизацию построения пачки многомерных непрерывных моделей на основе одно-двух-трехслойного персептрона ГА был островного типа, один остров — методы обучения, другой архитектура сети, третий регуляризация, четвертый предобработка. И так еще как-то вывозит, но совершенно не вывозит при попытках подбирать архитектуру ИНС на основе языка (т.е. когда геном описывает алгоритм роста сети). Не вывозит и на сверточных сетях. Ну вернее я не дождался результатов.


    Дело было еще на третьих пентиумах, и их нужна была хотя бы сотня. Сейчас возможно получится что-то посложнее. Вот вам моя идея одной картинкой, может натолкнет вас на какие-то мысли.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    0

    В точку.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    +1

    Просто чтобы решать любую задачу нужно иметь ее четкую постановку. До Луны — это задача. А искусственный разум — это что? Ответы на все вопросы? Готово — google. Бешеные затраты на обработку чего-то? Готово — bitcoin. Распознавание "как у человека" и даже лучше? Готово — сверточные нейросети. Быть суперполиглотом — машина Больцмана. Играть в Go — AlphaGo. И т.д.


    Если не будет постановки в подобном ключе, то известно, что в итоге получится: 42. Мне кажется, что топикстартер имеет как раз где-то такой вектор исследований. И будет обидно когда получится именно 42.


    Я уже делал такое. ИНС+ГА как раз. 5 лет потратил. И мне было больно и обидно, но ровно до того момента, пока не была сформулирована четкая постановка задачи. Ответ всегда в ней, а не в идеях. Идеи — средство, а не цель. Запилить нейроны как в голове — это идея. Без четкой задачи — пустая трата времени. Уж поверьте ;)


    P.S. А финансирование — это вообще ничего не гарантирует (боюсь, что даже ничего не значит). Оно нужно для кластера, это да. Но не определит пути исследований. Пути определит постановка задачи. И да, тест Тьюринга на эту роль не годится.

  • Сравнение мозга с нейронной сетью
    +7

    Мозг человека (и вообще кого угодно) получен в результате проверки жизнеспособности гугола экспериментальных организмов, которые конкурируют за ограниченные ресурсы. Цена ошибки — жизнь. Поэтому каждый мозг по сути — стечение обстоятельств, во многом случайно выросшее дерево связей, с фиксацией успехов (т.е. архитектуры) в днк.


    Странно анализировать и эмулировать алгоритм биологического нейрона, но полностью игнорировать биологические алгоритмы его возникновения и организации взаимодействия с другими нейронами, ограничивая себя какой-то одной архитектурой сети.


    Хотите получить мозг, хотя бы такой же мощный как у улитки — перебирать варианты архитектур "устанет рука", ну а тупая аналогия с существующими в природе вариантами, как вы верно заметили, смысла не имеет.


    Поэтому придется изобрести такую же конкурентную среду для проверки наилучших решений (искусственную жизнь, то бишь). Получается что ИНС — мало, нужны еще ГА и мощность для экспериментов, примерно такая же, какую дает солнце. И вот тогда, после гугола моделей...


    Можно взять для экспериментов, ну скажем Венеру, заселить туда наноботов, которые будут конкурировать за энергию, и подождать, поиграть так сказать в Бога (глядя на РНК у меня, например, складывается подозрение, что мы все на Земле получились именно так, но наши создатели до нас похоже не дожили). Но вот вопрос — ЗАЧЕМ ЭТО? Кроме как "жить" и "умирать" эти боты ничего больше уметь не будут (полезного нам).


    Существующий же путь — частные решения частных задач частными архитектурами намного продуктивнее и эффективнее. И вряд ли этот путь похож на биологический, т.к. ему не нужно быть таким универсальным. Он, как мне кажется, довольно далек от идей вашей статьи. Даже пример который вы взяли за основу — он частный. Маленькая подзадача. Ей не нужна биология для решения, вполне хватит банальной инжерении с математикой. А от биологии нужны лишь общие идеи. Самолеты — не птицы, точная копия птицы — это был бы очень плохой самолет.

  • Немецкое качество по доступной цене
    +1

    Браво. Если бы вместо банерорезок ВСЕ люди просто всегда кликали по рекламе (особенно по непонравившейся) этот рынок сдох бы сам по себе надежно и надолго. Бюджеты-то не резиновые. Но нет, увы, таких единицы и погоды они не сделают.

  • Как превратить посетителя сайта в клиента: руководство по созданию лид-форм
    +1

    +7 (...)… — ну такая себе забота о клиенте. На половине сайтов нельзя ни зарегистрироваться, ни купить ничего, если вы не из России, а к примеру из Беларуси.

  • «В идеале мы хотели бы вообще заменить Spring на Micronaut» — интервью с Грэмом Роше о перспективах развития Micronaut
    +1

    Если микросервис — действительно микро, а не монолит запиленный как микросервис, то разница между двумя "легковесами" вряд ли будет значительна.
    С другой стороны заказчик на уменьшение счетов за облака обязательно скажет ееее, давай еще. Если крупный — ему экономия, а если мелкий, может вообще захочет на лямбдах AWS — и что тогда делать?
    И вот, выбирая между хотелками разработчика и хотелками заказчика есть очень ненулевой шанс, что заказчик будет первичен.
    Вообще, спринг (особенно бут) последних лет нередко монструозен. Это вряд ли будет продолжаться вечно. В разработке — да, удобен, но этот плюс ведь не главное, правда?

  • Цифровое бессмертие — cинхронный интернет
    0

    Ну ok, правда тогда я реально не улавливаю границ проблемы, солидарен с предыдущими ораторами. Поток сознания вижу, а понимания нет.


    По конкретному кейсу. Тут одно из. Либо компьютер у вас не обучится, т.к. не хватит валидных данных для обучения (по паре движений учиться умеет лишь сильный ИИ, а его нет, даже в перспективе), либо происходит банально удаленное управление и от RDP отличий не много. RDP весьма старая штука — 30 лет компании Polycom в этом году. И да, она на OSI. Ну и вот: зачем хоть в первом, хоть во втором случае что-то выше, чем OSI по абстракции, решительно непонятно. Распараллеливать же трафик умеют банальнейшие штуки.


    Что именно вы решаете, я не улавливаю. Есть ощущение, что все и одновременно. Учите — это AI/ML со своей спецификой, управляете — это уже как бы есть (RDP, дроны, космос), расширяете полосу — а зачем, под какую из этих двух задач?


    В общем вопросы начинают повторяться, поэтому буду закругляться ;). Желаю достичь прогресса в вашем начинании. В чем бы оно не заключалось.

  • Цифровое бессмертие — cинхронный интернет
    0

    Ок. Но тогда опять приехали: корпус данных и валидность обучающих примеров. Любой из DS вам подтвердит, что сейчас сложность в этом. И львиная доля работы переносится именно на выборку. Ну в общем, та же история. Перенос сложности из железа в софт, а потом из софта в выборку — это опять-таки не есть избавление от сложности. Гибкость==универсальность. Это да. Но не из коробки же. Из коробки — заготовка. Которую опять нужно инженерить. Бритва Оккама при этом рыдает.