Последние инновации в сфере ИИ, наиболее примечательными из которых стали проекты наподобие GPT-4, очевидно, могут иметь далеко идущие последствия для общества: от утопического избавления от монотонного труда до антиутопического ущерба для работы художников в капиталистическом обществе, а также до экзистенциальных угроз самому человечеству.

Лично я получил формальное образование дата-саентиста, даже выиграв в высококонкурентном конкурсе по машинному обучению в одном из лучших университетов Австралии и написав магистерскую, для которой создал в MATLAB с нуля собственные библиотеки. Я не гений в этой сфере, но, очевидно, лучше большинства конкурентов, то есть практиков вроде меня; я не могу, сидя в пещере, создавать собственные библиотеки на C, но умею читать учебники, реализовывать готовые решения на языках высокого уровня и использовать библиотеки, написанные элитными организациями.

Поэтому с глубочайшим сожалением должен объявить, что следующий человек, который начнёт говорить мне о реализации ИИ, получит от меня сеанс живительных процедур над позвоночником; иными словами, я сломаю ему нафиг шею. Мне очень-очень жаль.

Я давний читатель HABR‑а (кажется, с 2011 года), хотя читатель пассивный: даже не был зарегистрирован. Мне казалось, что сотрясать воздух занятие достаточно бессмысленное, а сказать что‑то новое мне особо и нечего. Но последние пару лет на HABR‑е появляется все больше и больше статей, которые условно можно охарактеризовать фразой «как вкатиться в IT». Возможно, я необъективен, но меня не покидает ощущение, что почти все статьи по этой тематике похожи друг на друга. Не дословно, конечно, но общим направлением мысли. Очень редко встречаются статьи где есть конкретика; все больше общие избитые банальные рецепты, которые, надо признать — чересчур универсальны и не могут служить руководством. Особенно
для тех, кто живет в провинции, где нет серьезных разработчиков и где, увы, негде получить необходимый опыт. Можно я расскажу о себе? Мой опыт не универсален, но это реальный опыт. Я не строю иллюзий, что это кому‑то пригодится, но если кого‑то хотя бы подбодрит — уже неплохо.

Чтобы не мусолить и не создавать ненужной интриги, скажу сразу: мне 62 года. Профессиональный стаж программиста 37 лет (с 1987 года). Вероятно, половина
читателей HABR‑а младше 37 лет, с чем я их искренно поздравляю — у вас еще много времени. Образование — высшее техническое (с углубленным изучением
математики). По основной специальности, правда, работал не долго.

Компьютеров в те годы было немного. Да, были «Синклеры», «БК» и еще целый ряд других. Народ вовсю паял свои машины, но у меня руки всегда росли не из того места, так что это увлечение прошло мимо. Тем не менее, мне повезло: КБ, где я работал по распределению, получило машину СМ-4 (клон PDP-11).

Кроме меня и еще одного парня примерно моих лет в КБ не нашлось никого, кому это было интересно. Правда, парню все это быстро надоело и я остался одни на один с этим чудом позднего Советского Союза.

Да, статья о том, как установить Windows 11 правильно. Этот процесс нынче сопровождается таким количеством шаманских плясок, что ей-богу, проще Arch устанавливать. Решил вот поместить все познания по этому вопросу из головы в статью.

Всякий раз, получая минус в статью за «не соответствует тематике Хабра», я воспринимаю эту оценку со смесью досады и удовлетворения. В целом считаю, что мне удаётся подбирать темы достаточно интересные и не слишком умозрительные, а также наталкивать читателей на размышления и необычные идеи. Однако я был удивлён, когда в поисковой выдаче мне попался удивительный материал с «Пикабу», тема которого значительно более приличествует Хабру. Пользователь shipilev86 задался вопросом: можно ли пролететь Юпитер насквозь? Иными словами, насколько газовый гигант похож на водородно-гелиевое круглое облако, и можно ли в самом деле пронизать такую планету на космическом корабле или хотя бы при помощи космического зонда? Давайте обсудим, какова современная научная точка зрения на этот вопрос, но сформулируем его шире: можно ли пролететь через газовый гигант, и какие осложнения при этом могут нас ожидать?

Я люблю давать простые задачки студентам на лекции. Во-первых, понятно, скольких мы потеряли, во-вторых, это переключение из режима потребления информации в режим выдачи результатов, в третьих — возможность проявить себя для шустрых. Сплошные плюсы!

Одна из простых задач звучит так: «При переводе картинки из цветового пространства RGB в YUV мы выполняем прореживание, то есть выкидываем каждый четный столбец и каждую четную строку в компонентах U и V (все компоненты пикселя по 1 байту). Вопрос: во сколько раз меньше данных у нас стало?» Эта операция называется chroma subsampling и широко используется при сжатии видео, например.

Забавно, что когда-то давно, когда винчестеры были меньше, а дискеты больше, студенты реально отвечали на этот вопрос быстро. А в последние годы регулярно народ в ступор впадает. Приходится разбирать по частям: «Если выкинуть каждую четную строку и каждый четный столбец, во сколько раз меньше данных будет у компоненты?» Почти хором: «В четыре». Начинаю подкалывать: «Отлично! У нас было 3 яблока, первое осталось как есть, а от второго и третьего осталось по четвертинке. Во сколько раз меньше яблок у нас стало?» Народ ржет, но, наконец-то, дает правильный ответ (заметим, не все). 

Это было бы смешно, если бы от способности быстро в уме прикинуть результат не зависела способность быстрее создавать сложные алгоритмы. 

И хорошо видно, как эта способность в широких массах студентов заметно плавно падает. Причем не только в нашей стране. Придуман даже специальный термин: «цифровое слабоумие» ("digital dementia") — снижение когнитивных способностей, достаточно серьезное, чтобы повлиять на повседневную деятельность человека. 

Кому интересно как теряют мозг студенты масштабы бедствия и что с этим делать — добро пожаловать под кат!

Всё описанное далее, личное мнение, претендующее на единственно верное, но не факт, что являющееся таковым. Все лица, компании, метафоры - выдуманные и к реальности отношения не имеют.

Однажды, беседуя с коллегами по цеху о том, почему я не очень хочу заниматься именно беспилотными автомобилями, я сказал, что я не верю в них. А точнее я не верю в их коммерческий запуск в ближайшие пять лет, на что моя подруга позже дала ремарку, что это одно и то же, да и я не выгляжу как человек, который в это не верит. И я вдохновился это всё довольно чётко (хотя где-то почти везде в моём тексте будет включаться режим пьяного деда) обосновать. Так родилась идея лонгрида о том, почему я считаю, что в течение пяти лет если Full Self Driving и появится, то далеко не в коммерческом масштабе.

Хотя мысли все эти могут казаться непоследовательными, от того, что тесно взаимосвязаны, я постараюсь их изложить в порядке некоторой приоритетности проблем (на мой скромный взгляд, конечно), от наиболее поверхностных проблем, до наиболее фундаментальных.

И чтобы не застрять в tl;dr, где я буду описывать сказанные проблемы, вот вам содержание, которое отражает кратко их суть.

Создал мини курс по программе для векторной графики Inkscape в 2022.

Разработал методические материалы для изучения темы «Кодирование и обработка графической и мультимедийной информации» в школьном курсе информатики.

«Векторные графические редакторы позволяют пользователю создавать и редактировать векторные изображения непосредственно на экране компьютера, а также сохранять их в различных векторных форматах, например, CDR, AI, EPS, WMF или SVG». «Inkscape - редактор векторной графики, аналогичный по своим возможностям таким программам, как Adobe Illustrator, Corel Draw и другим».

На эту тему на Хабре была не так давно статья, и там высказывалась мысль, что программирование-де сложная область знаний в принципе и требует некой особой склонности и серьезного бэкграунда.

Однако с этим я согласиться никак не могу. Программирование по содержанию ничуть не сложней многих других отраслей знаний, а в чем-то даже и легче, особенно когда касается прикладных задач. Наткнулся на заметку человека, который высказал весьма небанальную мысль: при обучении программированию "с нуля" этот "ноль" для всех сильно разный. И у меня есть стойкое убеждение, что сложность освоения четко зависит от значения этого нуля. А вот почему он разный и что на него влияет- мне и хотелось бы поразмышлять.

Читал про любопытных учёных, которые исследуют Арктику. Знаете, как люди узнают, что они там наворотили в природе этой своей цивилизацией? Всё просто: спрашивают у зверей.

Ну то есть как «спрашивают» — они протыкают моржа, стреляют в попу медведю и вешают на чайку рюкзачок. В северного оленя вообще бросают лассо с прикрепленным ко второму концу представителем малых народов.

В предыдущей части я коснулся плюсов и минусов работы в больших компаниях. Озвучил несколько причин, почему именно сейчас золотое время, чтобы начать карьеру инженера программиста, и то, почему big tech подходящее место для этого. В этот раз я расскажу, почему ответственность за развитие карьеры инженера лежит на нас самих. Как компании способствуют этому росту и как его измеряют. Как уровень инженера влияет на размер его компенсации и из чего эта компенсация состоит.