Если я правильно понял, проблема скорее не в том, что бы «поймать мышь», а в построении модели в которой «мышь» и «поймать» сетью как-то определяются в процессе работы… )
Безусловно. Скриптовый подход сам по себе — это довольно круто. Особенно в плане всевозможных процедурных алгоритмов, типа резьб, шестеренок и тому подобное.
Меня лишь немного смутило вот это: «повторяя одни и те же действия многократно, а потом исходные данные немного поменялись и начинай сначала». ;) Все-таки в современных CAD-системах процесс немного не так примитивен.
А так скриптовые системы сосуществуют параллельно с CAD-ами, занимают свою вполне определенную нишу. На thingiverse довольно много готовых параметрических моделей в формате openscad, что довольно-таки удобно.
Систем для скриптового моделирования много, но у них один общий… Ну нельзя сказать «недостаток», скорее подход: в них встроен некий язык, для написания скриптов. В вашем же случае парадигма иная: у вас cad-библиотека для языка! Это как бы предполагает (на мой взгляд), что мы идем от языка: что у нас какая-то крутая математика/физика/статистика… Да хоть — машинное обучение! ;) К которому идет возможность твердотельного моделирования. И это круто. Я поэтому спрашивал про вывод в jupiter-notebook, помните? ;)
Хотя, наверное, просто как sCAD для Python-разработчиков ZenCad тоже можно рассматривать — почему нет?
Комент классный, из-за того, что не очень понравилась исходная статья я ваш с VDG диалог в комментариях пропустил, что конечно фейл! ) Хорошо хоть сейчас прочитал…
Идею подобной иерархии мы с Kilorad так же обcуждали… Не ясно, как получить динамическую, а не предобученную систему такого рода. Так же хочу заметить, что иерархия уточняется не только вниз (больше детализация, от общего к частному, дедукция), но и вверх: система должна уметь строить обобщения, выделять новые классы (кошки и собаки — домашние животные, от частного к общему, индукция). Так же важный нюанс, что у человека эти классы определяются по поведению/применению, а не по внешней атрибутике (шар для пинг-понга и куриное яйцо имеет крайне сложно визуально выявляемые различия, но разделяются очень высоко на семантическом графе — где-то не уровне живое/не живое, съедобное/не съедобное), что здорово осложняет построение таких систем в рамках исходного посыла Kilorad («танцуем» от камеры).
Нисколько не умаляя ценности данной библиотеки (самому очень нравится), все-таки справедливости ради замечу, что параметрическое моделирование (т.е. когда любая операция имеет численные параметры и занесена в стек — и в любой момент к ней можно вернуться и параметры изменить) есть практически во всех более-менее серьезных CAD-системах! ;) Какой-нибудь Tinkercad не в счет (там все, что только можно принесено в жертву ради снижения порога вхождения).
Для меня библиотека интересна скорее как возможность вывести в виде твердотельных моделей результаты какой-то алгоритмики… Не знаю — фракталы какие-нибудь, или сложные поверхности. ;) В виду наличия 3D-принтера именно это представляется наиболее интересным, кмк.
Как-то все у вас в одну кучу… Давайте для начала определимся, что вы подразумеваете под «обучением с учителем/без учителя»? Потому, что у меня иногда ощущение, что вы сходите из какого-то то «бытового» понимания вопроса!
Давайте сведем задачу к сферической в вакууме! Возьмем наш потенциальный ИИ, как черный ящик имеющий вход и выход. Ну или если вам ближе математически абстракции — как функцию F(x)=y.
Обучение с учителем или supervised learning предполагает размеченный набор x и y, который скармливается нашей системе в ходе специального процесса обучения, в ходе которого внутреннее устройство нашего черного ящика (функции F) подгоняется таким образом, что бы собственно F(x)=y выполнялось.
unsupervised learning — когда у вас нет y. Если рассматривать этот процесс совсем строго, то даже автоэнкодеры и системы типа GPT таковыми НЕ ЯВЛЯЮТСЯ, т.к. в одном случае x=y, а в другом y = x(n+1). Для чистого обучения без учителя обычно речь идет о задачах кластеризации, поиска ассоциаций, поиска аномалий, снижения размерности и прочее — это важные задачи, но как бы… Это вообще иная плоскость.
И особняком стоит reinforcement learning, или обучение с подкреплением. Где y как бы нет, но есть некая функция оценки, которая может оценить полученные результаты и как следствие — провести коррекцию системы для максимизации награды (минимизации штрафа). С одной стороны — вроде похоже на supervised learning, но… Не совсем! Потому, что позволяет требовать от системы решения задач, которые вы сами не знаете, как решать! ) И это как раз открывает широкие горизонты в рамках беседы выше.
Именно поэтому в шахматы и Го компьютеры играют так, как не могут играть люди. Именно поэтому те задачи, которые вы обозначили как нерешаемые — могут быть решены! Мы не знаем, как их решать, но мы имеем оценку вида «решена/не решена» и можем на этом основании ставить reward агенту.
>>> Пока не будет создана программа способная обучаться человеческой культуре никакого общего ИИ не будет.
Что вы имеете ввиду конкретно под «обучаться человеческой культуре», и чем этот процесс отличается от любого другого обучения? Вот эти аргументы «Машина никогда не будет способна к творчеству», «опасно создавать систему, для которой общечеловеческие ценности не имеют смысла», «разве железяка может мечтать?» уже набили оскомину! Обычно так говорят люди, которые не имеют представления ни о машинном обучении, ни о собственно «культуре», «творчестве», «ценностях» и «мечтах»! Если вы сами способны сформулировать эти концепции, то с большой долей вероятности сможете их и реализовать… Ну или по крайней мере четко обозначить проблемы на пути реализации и биться уже над ними, а не переживать так сказать ВООБЩЕ. ;)
Разложите по полочкам, что вы имеете ввиду под «человеческой культурой» и обозначьте суть проблемы: почему собственно машина не может этому обучится. Вот это уже будет диалог!
>>> Есть некое устройство, которое решает определенные задачи, можно ли это назвать интеллектом?
Устройство в студию! ;) Взять тоже GPT-3: классное «устройство» очень много всего демонстрирует, что кажется фантастикой, но вопросов вида «интеллект это или нет?», по крайней мере сильно спорных не вызывает, потому, что понятно чем является, как работает, что может, что нет… Нет, пока не интеллект, хотя возможно значимая его часть — некая подсистема. Одна из.
>>> Мы ведь можем создать не ИИ, а тупого болванчика, который будет нас ловко дурить, как того журналиста, а мы это не сможем понять.
Нет не сможем создать. Потому, что будем понимать КАК оно работает. И дурить НАС будет крайне непросто. Есть некоторые сильно вырожденные пограничные случаи (начиная от того, что не «создадим», а само зародится в ходе каких-то эволюционных стратегий, заканчивая весьма нетривиальными случаями «отзеркаливания», когда мы действительно не сможем отличить разумное поведение от имитаци), но говорить о них без конкретики не вижу смысла. Это область фантазий, а не прагматизма.
>>>У меня есть идея, план воплощения, несколько не очень конкретных реализаций. И у меня вопрос.
Есть гипотетически? ) Или вот прям реально? Если прям реально, я бы не прочь подискутировать на этот счет! Можно в личку. Я пока не понимаю, что должна быть за система, которую вы САМИ построили, понимаете КАК именно она работает и не понимаете — разум/мышление это или нет…
>>>>Если пущу его в реальный мир, буду обучать как животное/человека, а на это требуется уйма времени
Ох, да ладно! В чем проблема? Пустите в виртуальную среду: там можно обучать в тысяче инстансов за раз и время в большей части случаев ускорить тоже на пару порядков. Особенно, если среда не шибко детализированная. Я думаю очень быстро станет ясно с чем вы имеете дело! ;)
Почему не прошла? Прошла! Тут как раз идея в том, что сильный ИИ это не тот, который все умеет без обучения. Сильный ИИ подобен человеку, который имея на входе задачу, не решаемую исходя из имеющихся у него данных, умеет восполнять пробелы в знаниях, т.е. самообучаться.
>>>никакого суперинтеллекта не существует.
Вроде да. На текущий момент пока не существует. НУ так об том и речь… Почему не существует, и что нужно, чтоб существовал!
>>> Вы очень плохо понимаете машинное обучение и обучение людей (педагогику).
Интересно — с чего такой вывод? :)
>>> Вашему суперинтеллекту придется как-то получить информацию. Так как учителя нет (инфа не на блюдечке с голубой каемочкой), то придется пробовать. Так как информация не введена изначально, то придется начинать с законов Ньютона… Трудный путь проб и ошибок с наблюдением за полетом птиц, щупанием крыльев и перьев, пусканием бумажных самолетиков…
Именно! А в чем проблема? Прелесть искусственных систем, что их время, способность к концентрации и анализу не ограничено и при желании — масштабируемо (можно распараллелить на 100500 инстансов, можно наращивать мощности).
Проблема — как построить такую систему, которая будет всем этим заниматься более-менее сама и на сырых данных, а не на выверенном дата-сете… Ну, одна из проблем.
Меня всегда забавляло вот это вот «как понять...» )
Почему у вас не возникает такой вопрос относительно автомобиля, вакцины или процессора?
Вы знали что вы хотели сделать и для чего, у вас была некая идея, как можно вашу задумку претворить в жизнь, и наконец — у вас есть реализация этой задумки, которая или работает или нет!
Поверьте мне, как только кто-то будет иметь идею, план воплощения и конкретную реализацию ИИ — ни у него, ни у других вопросов ИИ это или нет не возникнет! Все заморочки с тестами Тьюринга и прочая возникли из-за размытости самого понятия мышления с одной стороны и необходимости объяснить неспециалистам почему конкретна вот эта вот программа вполне годно отвечающая на вопросы журналиста ИИ на самом деле не является!
Не, погоди… Я же не написал, чтонить в духе: «автоэнкодер не работает»! Прекрасно работает! Как и CNN. Просто работает исходя из задачи… Если он на вход получает то же, что и на выход, то он максимально эффективно учится сжимать данные, что есть полезно и правильно (т.е. скорее всего учится как-то выделять области одного цвета/текстуры/градиента, либо усреднять). Если ты заставишь его предсказывать вперед на несколько кадров — тот там уже так или иначе появится абстракция движения/смещения. Это хорошие и полезные вещи. Но вот это вот: «Нейросеть изначально не понимает, что вот эта кучка пикселей — это снаряд, который в нас летит, и от которого надо увернуться, а вон та другая кучка — это число, которое показывает очки здоровья, и которое хорошо предсказывает, сколько нам осталось жить», я что-то не уверен… Впрочем — ты дальше продвинулся, а я в этом смысле теоретик.
>>> Проблема решается сжатием картинки в маленький информативный вектор.
Мне очень нравится идея эмбендинга, как некоего многомерного «пространства смыслов», в котором для логических преобразований применимы правила векторной алгебры (знаменитый King – Man + Woman = Queen, или возможность в системах распознавания лиц таким же образом получить модиикацию внешности вроде очков), но… Что бы это работало нужны особые подходы к формированию эмбендинга (triplet-loss для лиц, или w2v для текста). Ни обученная на конечном датасете CCN, ни автоэнкодер в моем понимании так не работают…
Вы не совсем верно меня поняли (или скорее я не вполне раскрыл тему).
Программист выбирает не как в ресторане: «На каком бы мне языке попрограммировать сегодня, что-то я давно ruby не ковырял!». Естественно у каждого программиста есть некий профиль, в котором у него больше всего опыта и как правило его основная работа связана с разработкой определенного спектра приложений, для которых этот профиль наиболее подходит. НО!
Если ваша основная работа связана с забиванием гвоздей молотком и вы прекрасно это умеете — это не значит, что, случись с вами необходимость закрутить шуруп — вы возьметесь за молоток, не так ли? ;)
Ну вот я, например. Моя работа, которой я зарабатываю на жизнь — это 1С. Однако не работой единой, так сказать… На досуге я ковыряю AI, VR и всякую мелкую автоматизацию (игрушечных роботов, например!). Поэтому я беру Python, Unity и Arduino!
Да — можно возразить, что мол будь я плюсовиком, я мог бы все это делать на C++ (TensorFlow, UI4, AVRStudio). Но… На самом деле «язык программирования» — это вообще не то! Что такое язык программирования? Синтаксис? Который в большинстве случаев влезает на пару листов формата А4 и учится за пару дней? А с современными IDE с контекстной подсказкой — так и учить особо не надо…
С другой стороны в наше время иногда проще написать решение вычислительной задачи, на языке, который ты первый раз видишь, чем постигнуть последнюю версию фреймворка, с которым ты вполне нормально работал год назад!
Вот поэтому, меня прям бомбит, когда кто-то делает вывод «программист-не программист» на основе такой абстракции, как язык программирования платформа разработки!
>>> Ответ: программист пишет на том языке, на котором его наняли писать; на котором у текущей команды максимальная компетенция; на том, который относится к стеку, принятому в данной компании за основной.
Вот! Т.е. на каком НАДО — на таком и пишет! Правильно? А не то что: избрал себе один язык — и на всю жизнь…
>>> Как раз для него как бизнесмена имеет огромное значение возможность оказывать влияние на власть.
Безусловно. Но… Блин, как бы это на пальцах… Короче, когда фейсбук блокирует Трампа он не говорит: «Я такой крутой — я могу любому заткнуть рот, бойтесь меня и делайте, что я скажу». ) Он говорит: «Видали, что я могу? Если вам нужно что-то подобное — обращайтесь!». Он демонстрирует технологии, которые может предложить, а не запугивает — ибо при наличии реальной власти его довольно легко приструнить. И эта реальная власть, как у политика, так и у лидеров общественного мнения. Часто это — взаимоувязанные силы.
>>>Мне кажется, что Вы путаете цели и средства. Травля — это средство, а не самоцель.
Не, не путаю. Вы все правильно сказали — это инструмент для достижения произвольных целей. Так я тоже же об этом говорил! Ну разве что: прежде чем направлять его (инструмент) на эти цели — его нужно «прокачать».
>>> Мне кажется, что все ровно наборот
Возможно — спорить не буду. Думаю оно где-то посередине. Симбиоз.
>>> Он скорее в контрах с той частью капитала(big tech), которым идеологическое сопровождение оказывают BLM|LJW.
вполне вероятно, что вы правы.
>>> Нет, он далеко не один, он все же один из лидеров республиканской партии
В этой медиавойне не полях соцсетей — он именно, что один. Ярких представителей республиканцев в соцсетях я не припомню. Впрочем, я не очень мнение — это мое оценочное суждение, без хоть какого-то анализа…
Если честно, мне кажется это не личная инициатива Цукерберга: он бизнесмен и вряд ли ставит политические убеждения выше бизнесс-интересов.
Это проблема современного общества… Люди всегда были склонны к охоте на ведьм, судам линча, публичной травле и прочим проявлениям буллинга, но в эпоху соцсетей данные процессы приобрели по истине титанические масштабы. И соцсеть — естественный и удобный инструмент для этого. Все эти движения (SJW, BLM и прочие LGBT) — основаны на коллективной травле. Причем не только непосредственно «виновного», но и всех, кто осмелится защищать оного, или просто иметь с ним дело (оказывать услуги, взять на работу и тп). Это явление старо, как мир, но именно сейчас, когда через сеть можно быстро координировать и направлять гнев «паствы» на неугодных посредством сети же — вышло на новый уровень. Собственно у нас оно тоже есть (широко известный в узких кругах «ЯП-эффект», но как-то… Добрее что ли! ) Возможно — пока). А так же активно применяется в мировой политике.
Собственно «хедлайнеры» таких движух обладают неиллюзорной силой и наверняка процесс поставлен на поток, в том числе и на коммерческой основе…
Собственно я к чему веду… Вот именно эти хедлайнеры задают музыку и вполне прилично определяют политику соцсетей. Они главные клиенты, их мнение значимо и сорится с ними — опасно. Можно конечно сказать, что Трамп — один из них, но… Во-первых он в контрах с большим фронтом вышеупомянутых BLM|LJW, во-вторых, его аудиторий не склонна к активным «боевым действиям в сети» (в отличие от реально жизни, как показала практика!), ну и в-третьих — он один! ). В общем, когда все единым фронтом выступают против одного — сети прогибаются.
Меня лишь немного смутило вот это: «повторяя одни и те же действия многократно, а потом исходные данные немного поменялись и начинай сначала». ;) Все-таки в современных CAD-системах процесс немного не так примитивен.
А так скриптовые системы сосуществуют параллельно с CAD-ами, занимают свою вполне определенную нишу. На thingiverse довольно много готовых параметрических моделей в формате openscad, что довольно-таки удобно.
Систем для скриптового моделирования много, но у них один общий… Ну нельзя сказать «недостаток», скорее подход: в них встроен некий язык, для написания скриптов. В вашем же случае парадигма иная: у вас cad-библиотека для языка! Это как бы предполагает (на мой взгляд), что мы идем от языка: что у нас какая-то крутая математика/физика/статистика… Да хоть — машинное обучение! ;) К которому идет возможность твердотельного моделирования. И это круто. Я поэтому спрашивал про вывод в jupiter-notebook, помните? ;)
Хотя, наверное, просто как sCAD для Python-разработчиков ZenCad тоже можно рассматривать — почему нет?
Идею подобной иерархии мы с Kilorad так же обcуждали… Не ясно, как получить динамическую, а не предобученную систему такого рода. Так же хочу заметить, что иерархия уточняется не только вниз (больше детализация, от общего к частному, дедукция), но и вверх: система должна уметь строить обобщения, выделять новые классы (кошки и собаки — домашние животные, от частного к общему, индукция). Так же важный нюанс, что у человека эти классы определяются по поведению/применению, а не по внешней атрибутике (шар для пинг-понга и куриное яйцо имеет крайне сложно визуально выявляемые различия, но разделяются очень высоко на семантическом графе — где-то не уровне живое/не живое, съедобное/не съедобное), что здорово осложняет построение таких систем в рамках исходного посыла Kilorad («танцуем» от камеры).
Для меня библиотека интересна скорее как возможность вывести в виде твердотельных моделей результаты какой-то алгоритмики… Не знаю — фракталы какие-нибудь, или сложные поверхности. ;) В виду наличия 3D-принтера именно это представляется наиболее интересным, кмк.
Это чо такое? ;)
Это заметно! )))))))
>>> Я не верю, что вы не понимаете что такое человеческая культура
Я-то понимаю, а вы, как мне кажется, не очень!
>>> Это классика дешевого троллинга.
Плашку зарабатываете? ;) НО зачем же так толсто-то… Это прям неспортивно.
Давайте сведем задачу к сферической в вакууме! Возьмем наш потенциальный ИИ, как черный ящик имеющий вход и выход. Ну или если вам ближе математически абстракции — как функцию F(x)=y.
Обучение с учителем или supervised learning предполагает размеченный набор x и y, который скармливается нашей системе в ходе специального процесса обучения, в ходе которого внутреннее устройство нашего черного ящика (функции F) подгоняется таким образом, что бы собственно F(x)=y выполнялось.
unsupervised learning — когда у вас нет y. Если рассматривать этот процесс совсем строго, то даже автоэнкодеры и системы типа GPT таковыми НЕ ЯВЛЯЮТСЯ, т.к. в одном случае x=y, а в другом y = x(n+1). Для чистого обучения без учителя обычно речь идет о задачах кластеризации, поиска ассоциаций, поиска аномалий, снижения размерности и прочее — это важные задачи, но как бы… Это вообще иная плоскость.
И особняком стоит reinforcement learning, или обучение с подкреплением. Где y как бы нет, но есть некая функция оценки, которая может оценить полученные результаты и как следствие — провести коррекцию системы для максимизации награды (минимизации штрафа). С одной стороны — вроде похоже на supervised learning, но… Не совсем! Потому, что позволяет требовать от системы решения задач, которые вы сами не знаете, как решать! ) И это как раз открывает широкие горизонты в рамках беседы выше.
Именно поэтому в шахматы и Го компьютеры играют так, как не могут играть люди. Именно поэтому те задачи, которые вы обозначили как нерешаемые — могут быть решены! Мы не знаем, как их решать, но мы имеем оценку вида «решена/не решена» и можем на этом основании ставить reward агенту.
Что вы имеете ввиду конкретно под «обучаться человеческой культуре», и чем этот процесс отличается от любого другого обучения? Вот эти аргументы «Машина никогда не будет способна к творчеству», «опасно создавать систему, для которой общечеловеческие ценности не имеют смысла», «разве железяка может мечтать?» уже набили оскомину! Обычно так говорят люди, которые не имеют представления ни о машинном обучении, ни о собственно «культуре», «творчестве», «ценностях» и «мечтах»! Если вы сами способны сформулировать эти концепции, то с большой долей вероятности сможете их и реализовать… Ну или по крайней мере четко обозначить проблемы на пути реализации и биться уже над ними, а не переживать так сказать ВООБЩЕ. ;)
Разложите по полочкам, что вы имеете ввиду под «человеческой культурой» и обозначьте суть проблемы: почему собственно машина не может этому обучится. Вот это уже будет диалог!
Устройство в студию! ;) Взять тоже GPT-3: классное «устройство» очень много всего демонстрирует, что кажется фантастикой, но вопросов вида «интеллект это или нет?», по крайней мере сильно спорных не вызывает, потому, что понятно чем является, как работает, что может, что нет… Нет, пока не интеллект, хотя возможно значимая его часть — некая подсистема. Одна из.
>>> Мы ведь можем создать не ИИ, а тупого болванчика, который будет нас ловко дурить, как того журналиста, а мы это не сможем понять.
Нет не сможем создать. Потому, что будем понимать КАК оно работает. И дурить НАС будет крайне непросто. Есть некоторые сильно вырожденные пограничные случаи (начиная от того, что не «создадим», а само зародится в ходе каких-то эволюционных стратегий, заканчивая весьма нетривиальными случаями «отзеркаливания», когда мы действительно не сможем отличить разумное поведение от имитаци), но говорить о них без конкретики не вижу смысла. Это область фантазий, а не прагматизма.
>>>У меня есть идея, план воплощения, несколько не очень конкретных реализаций. И у меня вопрос.
Есть гипотетически? ) Или вот прям реально? Если прям реально, я бы не прочь подискутировать на этот счет! Можно в личку. Я пока не понимаю, что должна быть за система, которую вы САМИ построили, понимаете КАК именно она работает и не понимаете — разум/мышление это или нет…
>>>>Если пущу его в реальный мир, буду обучать как животное/человека, а на это требуется уйма времени
Ох, да ладно! В чем проблема? Пустите в виртуальную среду: там можно обучать в тысяче инстансов за раз и время в большей части случаев ускорить тоже на пару порядков. Особенно, если среда не шибко детализированная. Я думаю очень быстро станет ясно с чем вы имеете дело! ;)
Почему не прошла? Прошла! Тут как раз идея в том, что сильный ИИ это не тот, который все умеет без обучения. Сильный ИИ подобен человеку, который имея на входе задачу, не решаемую исходя из имеющихся у него данных, умеет восполнять пробелы в знаниях, т.е. самообучаться.
>>>никакого суперинтеллекта не существует.
Вроде да. На текущий момент пока не существует. НУ так об том и речь… Почему не существует, и что нужно, чтоб существовал!
Интересно — с чего такой вывод? :)
>>> Вашему суперинтеллекту придется как-то получить информацию. Так как учителя нет (инфа не на блюдечке с голубой каемочкой), то придется пробовать. Так как информация не введена изначально, то придется начинать с законов Ньютона… Трудный путь проб и ошибок с наблюдением за полетом птиц, щупанием крыльев и перьев, пусканием бумажных самолетиков…
Именно! А в чем проблема? Прелесть искусственных систем, что их время, способность к концентрации и анализу не ограничено и при желании — масштабируемо (можно распараллелить на 100500 инстансов, можно наращивать мощности).
Проблема — как построить такую систему, которая будет всем этим заниматься более-менее сама и на сырых данных, а не на выверенном дата-сете… Ну, одна из проблем.
Почему у вас не возникает такой вопрос относительно автомобиля, вакцины или процессора?
Вы знали что вы хотели сделать и для чего, у вас была некая идея, как можно вашу задумку претворить в жизнь, и наконец — у вас есть реализация этой задумки, которая или работает или нет!
Поверьте мне, как только кто-то будет иметь идею, план воплощения и конкретную реализацию ИИ — ни у него, ни у других вопросов ИИ это или нет не возникнет! Все заморочки с тестами Тьюринга и прочая возникли из-за размытости самого понятия мышления с одной стороны и необходимости объяснить неспециалистам почему конкретна вот эта вот программа вполне годно отвечающая на вопросы журналиста ИИ на самом деле не является!
Мне очень нравится идея эмбендинга, как некоего многомерного «пространства смыслов», в котором для логических преобразований применимы правила векторной алгебры (знаменитый King – Man + Woman = Queen, или возможность в системах распознавания лиц таким же образом получить модиикацию внешности вроде очков), но… Что бы это работало нужны особые подходы к формированию эмбендинга (triplet-loss для лиц, или w2v для текста). Ни обученная на конечном датасете CCN, ни автоэнкодер в моем понимании так не работают…
Программист выбирает не как в ресторане: «На каком бы мне языке попрограммировать сегодня, что-то я давно ruby не ковырял!». Естественно у каждого программиста есть некий профиль, в котором у него больше всего опыта и как правило его основная работа связана с разработкой определенного спектра приложений, для которых этот профиль наиболее подходит. НО!
Если ваша основная работа связана с забиванием гвоздей молотком и вы прекрасно это умеете — это не значит, что, случись с вами необходимость закрутить шуруп — вы возьметесь за молоток, не так ли? ;)
Ну вот я, например. Моя работа, которой я зарабатываю на жизнь — это 1С. Однако не работой единой, так сказать… На досуге я ковыряю AI, VR и всякую мелкую автоматизацию (игрушечных роботов, например!). Поэтому я беру Python, Unity и Arduino!
Да — можно возразить, что мол будь я плюсовиком, я мог бы все это делать на C++ (TensorFlow, UI4, AVRStudio). Но… На самом деле «язык программирования» — это вообще не то! Что такое язык программирования? Синтаксис? Который в большинстве случаев влезает на пару листов формата А4 и учится за пару дней? А с современными IDE с контекстной подсказкой — так и учить особо не надо…
С другой стороны в наше время иногда проще написать решение вычислительной задачи, на языке, который ты первый раз видишь, чем постигнуть последнюю версию фреймворка, с которым ты вполне нормально работал год назад!
Вот поэтому, меня прям бомбит, когда кто-то делает вывод «программист-не программист» на основе такой абстракции, как
язык программированияплатформа разработки!>>> Ответ: программист пишет на том языке, на котором его наняли писать; на котором у текущей команды максимальная компетенция; на том, который относится к стеку, принятому в данной компании за основной.
Вот! Т.е. на каком НАДО — на таком и пишет! Правильно? А не то что: избрал себе один язык — и на всю жизнь…
Безусловно. Но… Блин, как бы это на пальцах… Короче, когда фейсбук блокирует Трампа он не говорит: «Я такой крутой — я могу любому заткнуть рот, бойтесь меня и делайте, что я скажу». ) Он говорит: «Видали, что я могу? Если вам нужно что-то подобное — обращайтесь!». Он демонстрирует технологии, которые может предложить, а не запугивает — ибо при наличии реальной власти его довольно легко приструнить. И эта реальная власть, как у политика, так и у лидеров общественного мнения. Часто это — взаимоувязанные силы.
>>>Мне кажется, что Вы путаете цели и средства. Травля — это средство, а не самоцель.
Не, не путаю. Вы все правильно сказали — это инструмент для достижения произвольных целей. Так я тоже же об этом говорил! Ну разве что: прежде чем направлять его (инструмент) на эти цели — его нужно «прокачать».
>>> Мне кажется, что все ровно наборот
Возможно — спорить не буду. Думаю оно где-то посередине. Симбиоз.
>>> Он скорее в контрах с той частью капитала(big tech), которым идеологическое сопровождение оказывают BLM|LJW.
вполне вероятно, что вы правы.
>>> Нет, он далеко не один, он все же один из лидеров республиканской партии
В этой медиавойне не полях соцсетей — он именно, что один. Ярких представителей республиканцев в соцсетях я не припомню. Впрочем, я не очень мнение — это мое оценочное суждение, без хоть какого-то анализа…
Если честно, мне кажется это не личная инициатива Цукерберга: он бизнесмен и вряд ли ставит политические убеждения выше бизнесс-интересов.
Это проблема современного общества… Люди всегда были склонны к охоте на ведьм, судам линча, публичной травле и прочим проявлениям буллинга, но в эпоху соцсетей данные процессы приобрели по истине титанические масштабы. И соцсеть — естественный и удобный инструмент для этого. Все эти движения (SJW, BLM и прочие LGBT) — основаны на коллективной травле. Причем не только непосредственно «виновного», но и всех, кто осмелится защищать оного, или просто иметь с ним дело (оказывать услуги, взять на работу и тп). Это явление старо, как мир, но именно сейчас, когда через сеть можно быстро координировать и направлять гнев «паствы» на неугодных посредством сети же — вышло на новый уровень. Собственно у нас оно тоже есть (широко известный в узких кругах «ЯП-эффект», но как-то… Добрее что ли! ) Возможно — пока). А так же активно применяется в мировой политике.
Собственно «хедлайнеры» таких движух обладают неиллюзорной силой и наверняка процесс поставлен на поток, в том числе и на коммерческой основе…
Собственно я к чему веду… Вот именно эти хедлайнеры задают музыку и вполне прилично определяют политику соцсетей. Они главные клиенты, их мнение значимо и сорится с ними — опасно. Можно конечно сказать, что Трамп — один из них, но… Во-первых он в контрах с большим фронтом вышеупомянутых BLM|LJW, во-вторых, его аудиторий не склонна к активным «боевым действиям в сети» (в отличие от реально жизни, как показала практика!), ну и в-третьих — он один! ). В общем, когда все единым фронтом выступают против одного — сети прогибаются.