Моя лента

Робот Физтеха попытается установить мировой рекорд по сборке мегаминкса

15 июля в Физтехе пройдет официальная попытка установить мировой рекорд по сборке головоломки мегаминкс роботом. Команда лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ готовится к финальной стадии проекта, о котором я писал в начале весны.

Инженеры физтеха сконструировали робота, способного собирать одну из самых сложных механических головоломок в мире. Пространство состояний додекаэдра под названием "мегаминкс" оценивается примерно в 10⁶⁸, что на порядки превышает сложность классического кубика Рубика. Проект прошел путь от инженерного прототипа до полноценной системы, объединяющей робототехнику, компьютерное зрение и продвинутые алгоритмы поиска на графах состояний.

Что известно о рекорде

По данным разработчиков, текущая версия системы показывает результаты, которые:

• в 68 раз превосходят предыдущий мировой результат среди роботов, который был установлен роботом Megaminxer Дэвида Гилдея 15 лет назад и составляет 8 минут 4 секунды;

• примерно вдвое быстрее лучшего результата человека (текущий рекорд принадлежит спидкуберу из Китая Ziyu Wu и составляет 21.04 секунды).

За счет чего достигается скорость

Рекордные показатели планируется обеспечить не только быстрым манипулятором, но и глубокой алгоритмической работой:

• Сокращение длины решения. Вокруг проекта сформировалось сообщество энтузиастов, которые через open-source проект CayleyPy и соревнования на Kaggle работают над поиском кратчайших путей в графах Кэли. Участники применяют Pattern Databases, алгоритм Корфа, Beam Search и другие методы. За последние недели среднюю длину решений на тестовых выборках удалось уменьшить на 15–20% до ~90 ходов. По оценкам участников, потенциал метода позволяет достичь уровня 81–85 ходов на решение.

• Оптимизация планирования движений. Робот выполняет вращения независимых граней параллельно, без микро-остановок, что критично на коротких дистанциях.

• Точная синхронизация. Компьютерное зрение автоматически распознает начальное состояние головоломки, после чего система строит план решения и преобразует его в последовательность движений манипулятора.

Место встречи

Установление рекорда запланировано на 15 июля, 17:30–21:30 в Физтех.Клубе МФТИ в Долгопрудном.

Кроме того, разработчики расскажут о своих инженерных решениях: кинематика, захват, конструкция манипулятора, а также раскроют алгоритмическую часть: как графы Кэли и методы поиска помогают роботу «думать».

Если хотите стать свидетелями рекорда в стенах МФТИ, то регистрируйтесь по ссылке.

Количество мест, как понимаете, ограничено, поэтому будет организована трансляция на YouTube.

Присоединяйтесь и к группе проекта в Telegram.

Профессор Брауновского университета устроил для своих студентов промежуточный домашний экзамен. Решив, что многие выполнили эту работу с помощью ИИ, итоговый экзамен преподаватель провёл очно. Оранжевыми точками обозначены оценки за промежуточный экзамен, серыми — за итоговый. Похоже, на промежуточном экзамене ИИ помог многим, кроме нескольких студентов.

В нулевых среди геймеров было распространено поверье: мол чем больше памяти в видеокарте, тем она круче.

Конечно в нулевых объем VRAM уже особо не решал. Видяшки устаревали буквально за год-два, даже топовая GeForce 4 Ti уже в 2004 году почти полностью потеряла свою актуальность из за того, что новые игры активно использовали SM 2.0, а GF4 поддерживал только SM1.1.

Объем VRAM удваивался почти каждый год. В 2001 нормой было ~32МБ, в 2002-2003 чаще всего можно было встретить 64-128МБ, начиная с 2004'ого пошли видеокарты с 256МБ VRAM, а к 2010'ому 2ГБ DDR3 памяти получали уже бюджетки типа GT430. Примерно в 2013-2014 стремительный рост производительности и функционала десктопных GPU прекратился, благодаря чему старые видеокарты живут уже не год-два, а чуть ли не по 5 лет.

Однако откуда пошло это поверье? Из 80-х и 90-х! Дело в том, что первые видеокарты были исключительно 2D. Состояли они из знакогенератора, небольшого объема VRAM и RAMDAC. Знакогенератор занимался задачами вывода консоли в так называемом текстовом режиме (в нем работает DOS, Volkov Commander и т.п.), оперируя символами и атрибутами, в то время как RAMDAC выводил "выхлоп" знакогенератора на экран. При переключении в графический режим, RAMDAC переставал выводить "выхлоп" знакогенератора и отображал на мониторе так называемый буфер экрана (фреймбуфер).

От размера распаянной VRAM и зависело насколько большой и "цветастый" видеорежим может выдать RAMDAC (речь про VGA, EGA/CGA мы опустим) - бюджетные карточки с 512КБ VRAM могли рассчитывать на 8-битное (256 цветов) изображение в разрешении ~800x600 (но при этом 16-битное в 320x240), в то время как более дорогие модели с 2МБ могли выводить чуть ли не HD в 16 битах! Именно поэтому считалось что чем больше видеопамяти в видяхе, тем она круче.

Хотя конечно крутость 2D карточек определялась не только видеопамятью. Помимо VRAM, роль играла производительность "GPU" в видео режимах с большим разрешением и высокой битностью цвета (некоторые лагали, из за чего тормозили и игрушки - хотя процессор вполне вывозил), а в 90-х - поддержка DirectDraw.

Как мы с вами помним, первые видеокарты ничего не ускоряли (ну, кроме знакогенератора) и тупо выводили картинку на экран. Ее формированием занимался процессор. Но в 90-х появилось понятие видеоускориеля - видеокарты, которая может разгружать процессор путем выполнения базовых операций - рисование аппаратного курсора, быстрая отрисовка изображений на дисплей (блиттинг), рисование примитивов типа линий/прямоугольников и другие полезные операции. DirectDraw позволял использовать эти возможности без особого геморроя, оперируя простой концепцией "поверхностей", благодаря чему использовался в сотнях игр под Win9x. HoMM, Fallout, GTA, Warcraft - все эти игры юзали DD в качестве графического API.

После DDraw появились первые массовые 3D-видеокарты, а затем 2D стало частным случаем 3D. Именно поэтому большинство современных интерфейсов и 2D игр работает с использованием именно 3D-ускорителя.

Галлюцинация — это единственный режим функционирования нейронной сети, а не аномалия. Просто иногда она совпадает с реальностью, а иногда нет. Но лучше бы, конечно, совпадала.

В книге «Беседы с ГигаЧатом: о нейросетях и вообще» мы сравниваем человеческое мышление с машинным. И если человек не осознает альтернатив — он тоже галлюцинирует. Например, мы уверены в реальности сновидения, пока не проснемся. Или другой известный пример: уверенность очевидцев происшествия в своих показаниях, даже если у всех они разные.

С галюцинациями борется сомнение. Но трудно сказать, что первично: то ли наличие альтернатив порождает сомнение, то ли сомнение заставляет рассматривать альтернативы.

В любом случае, для борьбы с галлюцинациями нейросетей, необходимо закладывать в них функцию сомнения. И это тоже осуществляется двумя способами. Первый — сначала нейросеть генерирует альтернативы, а затем сравнивает их между собой. И для некоторых задач это оптимальное решение, вот только очень затратное.

Второй — нейросеть сразу подвергает свой ответ проверке, словно сомневаясь в нем, и уже по ее результатам генерирует альтернативную версию. Для таких проверок суждений и фактов существуют различные методы, к выбору которых можно и нужно подходить гибко, для экономии ресурсов.

Но все эти методы лишь увеличивают качество ответов. Галюцинация, как явление, непобедима в рамках одной нейросети. Даже проверяя саму себя — она галюцинирует. Нейросеть может лишь симулировать сомнение, для котооого необходим "взгляд извне": контроль со стороны или человека, или другой нейросети. Мне кажется.

Как же тогда работает сомнение у людей? Что в нас является таким "внешним наблюдателем"? Видимо, само осознание. А почему оно "внешнее"? Хороший вопрос.

Невидимый балласт: тесты, которые уже мертвы

«Иллюзия безопасности» — когнитивное искажение, заставляющее нас цепляться за мёртвые тесты. Мы боимся удалять, потому что кажется: они ещё пригодятся. На самом деле они только засоряют прогоны и снижают доверие к оставшимся проверкам.

Эксперт из Nexign на QA-days разобрал, как избавиться от балласта: чеклист, метрики и честный разбор ошибок.

• Смотреть запись доклада

В нашем TG-канале рассказываем о технических мероприятиях и обсуждаем подборки на технические и ИБ темы.

Свой движок спинтакса: WordPress и Cloudflare Workers

Спинтакс это запись вида {a|b|c}, из которой генерятся вариации текста. Свой движок я допилил дальше базового синтаксиса: переменные #set и %var%, инклуды, условия {?VAR?…}, плюралы {plural %n%: …}, пост-обработка. Не рулетка со словами, а маленький язык шаблонов, где качество вшиваешь один раз.

Движок обкатан в проде на WordPress-плагине: рендерит вариации прямо в полях ACF и в карточках WooCommerce, детерминированно и локально, без внешних API.

Отдельно есть TS-реализация @spintax/core: zero dependencies, работает на Cloudflare Workers, в Node и в браузере. PHP на Worker не занесёшь, а рендерить хотелось на эдже. Обе реализации держу на одной лыже, чтобы не разъехались. В репозитории лежат Worker и Telegram-бот как рабочий пример.

Всё open source

Плагин: wordpress.org/plugins/spintax. Пакет: @spintax/core. Синтаксис и песочница: spintax.net.

Теперь ты тимлид: роль, майндсет и границы ответственности

Сегодня мы начинаем серию постов о переходе из роли старшего инженера в трек начинающего технического менеджера — тимлида.

Важный момент при переходе на менеджерский трек — смена майндсета: фокус смещается от обычной инженерной работы в команде к ответственности за то, насколько эта работа хорошо организуется и отвечает потребностям компании в достижении целей. Для эффективности в роли технического менеджера необходимо выстраивать стратегию работы команды, основанную на данных и метриках. 

Начинающему тимлиду на старте своего менеджерского пути часто бывает сложно работать с множеством активностей разного приоритета и из разных областей, требующих постоянного переключения контекста. Для упрощения, на начальном этапе все активности можно рассматривать через призму трёх крупных направлений: цели, процессы и команда.

Три направления работы тимлида

Первое направление — цели. В этом направлении затрагиваются вопросы стратегического видения, квартального целеполагания, краткосрочного планирования спринтов, составления роадмапов различной глубины, управления дедлайнами, эффективного использования ресурсов команды, рациональной работы с приоритетами и рисками.

Второе направление — процессы. Оно предполагает системный подход к развитию на основе метрик и данных. Универсальный план работы: определение метрики, её фиксация, изменение процесса, контроль метрики, коррекция плана и продолжение при необходимости.

Третье направление — команда. Оно включает активности по определению структуры и компетенций команды, развитию зрелости и лояльности, а также росту и развитию инженеров в зависимости от потребностей продукта и стейкхолдеров.

Границы ответственности и принятие решений

Роль тимлида предполагает широкую зону ответственности с зачастую размытыми границами. При этом в разных компаниях эта зона может существенно отличаться — в зависимости от специфики и культуры. Часть функций может распределяться, например, между системными аналитиками, инженерами-фичалидами, техническими менеджерами проектов и т. п.

Широкая зона ответственности предполагает обширную коммуникацию с различными функциями. Можно выделить следующие крупные точки взаимодействия: 

• discovery составляющая — продакт-оунер, дизайнер, аналитик, редакторы и т. д.;

• техническое руководство — руководители разработки и функциональные руководители направлений; 

• delivery-составляющая — инженеры команды различных функциональных направлений;

• смежники: соседние команды, партнеры, HR-функция, административный персонал и т.д.

Наиболее важный момент для новоиспеченного тимлида — умение принимать решения в новой роли в условиях динамично меняющейся обстановки и стресса. Для эффективного принятия решений нужен опыт и лучший вариант его получения это практика за счет делегирования активностей от своего руководителя. Но подобная возможность появляется не всегда и не у всех. В таком случае помогают практические упражнения по разбору ситуационных кейсов, основанных на распространенных ситуациях из реальной практики.

От теории к практический кейсам

В следующих статьях мы рассмотрим наиболее распространённые ситуационные кейсы:

• Варианты старта: тимлид в новой команде или в существующей.

• Целеполагание: как планировать, когда всё горит и ничего непонятно.

• Команда и люди: офферы, лоу-перформинг, увольнение, друзья, лояльность.

• Процессы: «и так нормально», бюрократия, эксперименты.

• Менеджерские кейсы: приоритеты, риски, разделение команд.

• Сложные ситуации: конфликты, смена продукта, откат обратно в инженеры, микроменеджмент.

Разбор таких кейсов позволяет накопить опыт и сформировать видение того, как действовать в новой для себя роли в сложных и неоднозначных ситуациях. Такой подход позволяет в безопасной среде потренировать навыки принятия решений применительно к различным ситуациям.

Паскуаль Йордан - пионер квантовой биологии

Паскуаль Йордан, один из основателей квантовой механики, решил заняться проблемами биологии. В 1932 году он опубликовал статью 'Квантовая механика и фундаментальные проблемы биологии и психологии', которая в настоящее время связывается с рождением квантовой биологии.

Йордан был настоящим ученым с активной жизненной позицией. В 1930-х годах Йордан вступил в Национал-социалистическую немецкую рабочую партию, при этом даже стал членом штурмовых отрядов. Как пишут, это решение стоило ему Нобелевской премии, которую по этой причине ему не присудили. После войны Йордан был некоторое время без работы, но далее снова получил место профессора. Йордан также вошел в Христианско-демократический союз и был членом Бундестага, где он в конце пятидесятых годов выступал за создание ядерных сил в немецкой армии. В шестидесятых годах Йордан использовал гипотезу Дирака об изменении гравитационной константы во времени для объяснения дрейфа континентов путем расширения Земли.

Ниже краткая информация из подробной статьи о работах Йордана в биологии (Мишень - организм, Научные и культурные контексты квантовой биологии Паскуаля Йордана, 1932-1947).

Социальный контекст. Нацистская идеология во многом основывалась на идее органического единства народа, которая противопоставлялась либерализму и социализму, связываемых с механицизмом. Холизм как таковой был частью такой идеи.

Биология в третьем рейхе. Несмотря на стремление к органическому объяснению природы и общества, в биологии были разные группы ученых с противоположными взглядами. С одной стороны, были сильны представители органицизма (Людвиг фон Берталанфи, Адольф Мейер-Абих, Курт Гольдштейн и др). Правда, между представителями этого лагеря были существенные расхождения и экстремальные программы Берталанфи и Мейера-Абиха разделялись до конца далеко не всеми. С другой стороны, были ученые, которых привлекали идеи редукционизма. В 1930-е годы этот лагерь объединялся в рамках теории мишени (target theory). Название связано с проводимыми исследованиями мутаций биологических организмов под влиянием радиации. Считалось, что эти эксперименты показывают, что радиация вызывает мутацию на молекулярном уровне. Представители: Фридрих Дессауэр, Борис Раевский, Николай Тимофеев-Ресовский, Макс Дельбрюк.

Позиция Йордана. Йордан связывал квантовую механику с индетерминизмом, и он доказывал, что детерминизм противоречит науке. Биологические объекты Йордан разделял на центр управления и остальное (фюрер и массы). Удар по центру управления мог стать смертельным для организма, в то время как удар по массам приводил к смерти всего лишь очередного солдата. Центр управления связывался с квантовыми процессами, которые усиливались в ходе физических процессов (теория усиления, die Verstärkungstheorie).

Йордан считал, что его теория объединяет противоборствующие взгляды в биологии. Теория мишени показывает, что центр управления находится на молекулярном уровне, однако индетерминизм квантовой механики исключает редукционизм и позволяет найти корни единства организма в квантово-механических процессах. Интересно, что Карл Юнг заинтересовался работами Йордана как возможным объяснением коллективного бессознательного на уровне физики.

Параллельно Йордан использовал свою позицию как доказательство ложности материализма и марксизма и правильности господствующих взглядов в третьем рейхе. Правда, структура власти в третьем рейхе была разделена среди враждующих между собой властных группировок и научное доказательство правильности господствующей идеологии не приводило автоматически к карьерному росту.

P. Jordan. Die Quantummechanik und die Grundprobleme der Biologie und Psychologie. Naturwissenschaften, November 1932, Volume 20, Issue 45, pp 815-821.

R. H. Beyler, (1996). Targeting the Organism: The Scientific and Cultural Context of Pascual Jordan's Quantum Biology, 1932-1947. Isis, 87(2), 248–273.

Источник

Филисофские мысли о природе сознания с точки зрения квантовой механики

Рассмотрим комплекс явлений

• Приближаясь к скорости света, время замедляется. Если я скажу, что для фотона нет времени а есть только вечное сейчас, я получу комментарий, что математической системы отсчёта, связанной с фотоном, не существует, так как будет деление на ноль.

Как программисты мы знаем, что деление на ноль это не null и не NaN, а Infinity как артефакт вычисления, сломался floating point. Для квантовой механики такое измерение создали: называется поле. Определение закольцовано само на себя: поле это там где есть поле. Шаг этой плоскости и есть фотон, но именуют его как возбуждение моды

• Cвет от удалённых галактик приходит смещённым в красную сторону, и смещение растёт с расстоянием. Так мы понимаем что вселенная расширяется. Но размер атомов при этом постоянен, улетают друг от друга галактики, а не частицы в атоме. У частицы в атоме есть орбита

Стабильные орбиты планет Солнечной системы не участвуют в космическом расширении вовсе: гравитационно связанная система не расширяется. Орбита это явление закольцованное само на себя. Явления закольцованные сами на себя - стабильны как точка отсчёта, например, деньги это деньги

• Если изобразить фотон на декартовой плоскости координат, он будет точкой. При изменении масштаба плоскости точка не становится окружностью. Мы живём в области, которая не расширяется при масштабировании

Если человек для наркоза принимает разные изотопы Аргона, дозировка чтобы вырубиться меняется. Химические свойства изотопов элементов одинаковые, у них разные только квантовые явления. Прилепили нейтрон, но атом так же химически инертен, так как у нейтрона нет заряда.

• Субъективный опыт меняет свое поведение так же как фотон природу частицы на волну при наличии наблюдателя. При наличии наблюдателя со стороны, никакого субъективного опыта нет