Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 5
Мне кажется вы только что изобрели майнинг крипты. Закономерно такой подход не подходит к людям, ибо физический мир не может также скалироваться. А уж изобретательство и подавно. Мне нравится аналогия о знаниях, которую кажется в Numberphile озвучивали - если представить все знания человека как некоторый ровный круг, то исследовательская работа будет выглядеть как маааааленькая пупырка на её поверхности. Но достижение этой пупырки будет жрать непропорционально много ресурсов. Поэтому идея с автоматическим внедрением чего-либо нового в большинстве случаев не будет экономически целесообразным, ибо внедрение рискует никогда не окупиться - не очень рационально выходит.
Про майнинг крипы даже не думал пока писал статью.
В области разработки программных алгоритмов это нифига не маленькая пупырышка, а огромная ветка от ветвистого дерева знаний где есть куча хитрых связий окутывающих всё дерево.
Насчёт потребляемых ресурсов не уверен, но вроде в области разработки алгоритмов потребление не такое уж и огромное по сравнению с другими пассивными статьями расходования ресурсов не направленных на исследования. Конечно их можно включить в затраты на исследования и тогда всё уже не так весело.
Про внедрение - даже сказать нечего, т.к алгоритмы внедрять тоже дорого получается. Вся надежда на ИИ что он сможет у себя внедрять алгоритмы практически бесплатно.
Про майнинг крипы даже не думал пока писал статью.
Статья буквально описывает концепцию proof of work. Делаешь работу в распределённой сети - получаешь вознаграждение.
В области разработки программных алгоритмов это нифига не маленькая пупырышка
Вы кажется не поняли аналогию. Достижение некоторого НОВОГО знания будет пупыркой, которая закономерно строилась на основе каких-то предыдущих знаний. Спустя какое-то время естественно полезное знание станет референсом для каких-то новых знаний, которые появятся позднее. Вчера кто-то придумал как работать с комплексными числами, сегодня мы строим космологии на их основе.
В ПО всё обычно сводится к оптимизации последовательностей map/reduce.И чем более специфичная оптимизация, тем она обычно полезнее. Что фактически даёт нижнюю границу для скалирования/внедрения. Если оно пытается делать всё и сразу то скорость разработки начинает безбожно падать и тут появляется оптимальная точка между затратами на разработку и степенью универсальности решения. Это точка накладывает верхнюю границу на степень скалировалирования универсальных решений. Вот где-то между двумя этими крайностями и приходится лавироват, чтобы получать прибыль и развиваться
Вы кажется не поняли аналогию. Достижение некоторого НОВОГО знания будет пупыркой, которая закономерно строилась на основе каких-то предыдущих знаний.
Ну если на новое знание смотреть как на точку рядом с шариком где все знания это точки, то конечно оно будет выглядить как точка. Из этого надо сделать вывод что мы выбрали неправильную точку зрения и надо смотреть на другую проекцию наблюдаемого нами многомерного пространства знаний, на такую точку зрения где знания это ветки дерева/сетей и где достижение нового знания сразу же открывает нам ворота/почки для новых отростков практически на всём дереве/сети и можно тут же получать от него кучу профита, т.к открытие в одной области сокращает путь к открытию в других областях знаний совершенно неожиданно.
В ПО всё обычно сводится к оптимизации последовательностей map/reduce.
...
Вот где-то между двумя этими крайностями и приходится лавироват, чтобы получать прибыль и развиваться
Очень интересная точка зрения, никогда о таком не задумывался, спасибо, теперь моя мрачная версия картины мира пополнится ещё и этим ограничением/знанием.
Если сместить фокус на уровень выше по отношению к нашим программам - то мы открываем для себя доступ к новом недоступным нам ранее оптимизациям.
Речь уже не об оптимизации отдельных последовательностей идущих на вход наших программ, а об оптимизации процессов в которые наши программы встроены и языков/форматов на которых описывается вся цепочка обработки информации.
Меняя эти языки/форматы и правила порождения задач, мы меняем не одну последовательность, а всё пространство возможных решений.
Таким образом мы можем экономить не только время выполнения наших программ и получать с этого профит, а время тех кто эти последовательности входящие в наши программы сгенерировал и время тех кто занимается интерпретацией результатов работы наших текущих программ.
пока писал статью.
Напоминает анекдот про мужика и лошадь.
Мужик на телеге въезжает в село: -Люди, я уголь привез! Лошадь оборачивается: -Охуеть бля,... он привез...
Не забудьте вашей лошади хоть овса купить спасибо сказать:)
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Идеальная система генерации инструкций