Всё в статье по делу и почти со всем согласен, но смутил вот этот момент:
Все разваливается. Дороги в плохом состоянии, некоторые светофоры не работают, многие дома старые и потрепанные, гигабитный Интернет дорог и далеко не везде доступен, покрытие сотовой связи среднее — есть зоны не только без мобильного Интернета, но и вообще без связи.
Может это у вас какой-то очень локальный эффект?
В Долине офигенные дороги, как широченные хайвеи, так и второстепенные. В холмах вокруг прекрасные горные серпантины которые ведут к океану. Первый раз слышу такое мнение про дороги в Штатах, по-моему там одни из шикарнейших и самых живописных дорог.
На хайвеях много пробок, но вне часа пик можно перемещаться на большие расстояния со средней скоростью 140-160 километров в час, особенно поздно вечером.
А что вас удивляет. Приезжайте в Калифорнию, их скутеры на каждом углу. Я не знаю что там они зарабатывали, но масштабы деятельности у них точно не меньше чем у других юникорнов
Я поддерживаю вашу увлечённость алгоритмами и ни в коем случае не стремлюсь охладить ваш энтузиазм. Но если вы хотите чтобы ваш анализ воспринимали серьезно, желательно придерживаться строгой общепринятой терминологии. Если вы используете big-O нотацию, читателю сразу понятно что речь идёт об асимптотической сложности, которая растёт линейно с увеличением объема входных данных. Если вы пишете «сложность алгоритма 2*N», это можно интерпретировать как угодно. Есть хорошие причины почему в научных исследованиях пользуются строгими метриками, например системой СИ. Если бы в каждой статье по астрофизике использовались произвольные аршины и попугаи, сравнивать результаты было бы чрезвычайно сложно. И ваше пояснение про накладные расходы не делает картину более понятной.
По поводу алгоритма и сложности. Давно известно что алгоритмы основанные только на сравнениях имеют оптимальную сложность O(nlogn). Любые варианты с меньшей сложностью так или иначе используют ограниченность пространства ключей, либо другие свойства данных. Скорее всего вы изобрели radix, или counting sort, или trie, или какой-то вариант другой известной идеи. Может быть вы придумали что-то новое и полезное, в таком случае снимаю шляпу! Но из статьи этого не видно.
Сам факт того что какой-то кастомный алгоритм сортировки для определенного типа данных может быть быстрее std::sort никого не удивит. std::sort это универсальный алгоритм основанный только на сравнениях, который не использует знания о типах данных никаким образом. Когда программист вызывает std::sort, он как бы говорит системе: интерпретируй мои данные как абстрактные ключи и используй operator< для их сравнения, я знаю что я делаю. Создатели stl не пытались предоставить наибыстрейший алгоритм сортировки для всех возможных типов данных.
Что за алгоритм? Кем разработан?
Знакома ли авторам big-O нотация? Если вы говорите об асимптотической сложности алгоритма, выражение 2*N не имеет смысла, пишут O(N). Иначе вам придется пояснять что такое N. Операции? Сравнения?
Ну вот это как раз и неочевидно, что реальные мозги можно также легко считать на GPU как и искусственные нейросетки. Нейронные сети которые мы используем в deep learning оптимизированы под доступное железо, в то же время природе абсолютно наплевать какие там у нас GPU, поэтому «мясо» абсолютно хаотично. Более того, в реальном мозге отсутствует и «таймер», т.е. нейроны срабатывают в любой момент когда им хочется. Наверное правильный вопрос такой: насколько можно аппроксимировать живой мозг нашими матричными умножениями без потери семантики? И да, модель нейрона тоже важна, это явно не ReLU
Очевидный вопрос — можем ли мы просимулировать теперь этот мозг? Взять какую-нибудь модель нейрона и соединения между ними, выбрать частоту дискретизации, ну и запустить всё это на кремнии. Я так понимаю, что структура весьма хаотична, так что не получится распараллелить на GPU, но всё равно очень интересно, можем ли мы уже гонять такое хотя бы в реалтайме? Как насчёт специализированных нейрочипов?
To this end, we are developing an open software architecture called Neurokernel for emulating neural circuit modules in the fly brain and their responses to recorded or simulated input stimuli on a massively parallel cluster of Graphics Processing Units (GPUs).
Почему люди так любят сравнение с водителем автобуса, я не понимаю. 90% людей водят машину, и водить автобус не намного сложнее. Я водил автобус. Да, поначалу габариты непривычны, но привыкаешь быстро. Большая часть адекватных разработчиков могли бы при необходимости пойти работать водителями автобусов с минимальным переобучением. Верно ли это в обратную сторону? Именно.
Помимо этого, "разработчик" без профильного образования с тремя месяцами онлайн курсов за спиной вряд-ли будет получать больше сертифицированного водителя-профессионала.
В смысле прямолинейны и сбалансированы? Посмотрите хотя бы пару партий на соревновательном уровне. Стратегия и тактика там будут похлеще Старкрафта: цепи, мувпоинт менеджмент, бои, давление на оппонента. Вот первая попавшаяся партия, думаю вам будет интересно www.youtube.com/watch?v=MnZzrdt9r_k
Если предобучать сетки с использованием большого количества партий людей, как это сделали для AlphaStar, и потом оставить ИИ вот так тренироваться с самим собой, то может получться очень сильный ИИ. Было бы намного интереснее попробовать обучить агента с нуля, чтобы он изобретал абсолютно новые способы игры и т.п.
Герои ещё и с инженерной точки зрения намного сложнее. В SC2 все действия можно сгенерировать с помощью двух-трёх «голов» у нейронной сетки, а в Героях придётся ещё как-то кликать по менюшкам, городам, героям, передавать артефакты и т.п. С технической точки зрения это все непросто.
Если у вас уже есть установочный образ, попробуйте в следующий раз утилиту Rufus. Для создания загрузочных флешек как для Windows так и для Linux работает замечательно, на всё уходит 1-2 минуты. Хотя я пользовался и майкрософтовской утилитой, и я не помню чтобы она падала, видимо вам повезло меньше.
Если Макось действительно может установиться сама на чистый (купленный в магазине?) новый жёсткий диск, без образов и т.п., то это здорово. Я бы воспользовался такой функцией. Непонятно, что она там делает три часа, но всё равно удобно. Это значит в железо намертво вшита какая-то минимальная оболочка, которая может сама выйти куда нужно в интернет и всё скачать? Хотя получается, что это скорее достоинство самого ноутбука, а не системы (следствие того что ось и железо от одного вендора). У некоторых Windows-ноутбуков тоже есть такой «неуничтожаемый» раздел восстановления, но встречается он нечасто.
Как обратная сторона медали, к сожалению на Макбуки становится всё сложнее накатить что-то кроме родной оси, тем более в дуал бут. Поправьте, если не прав. Сам недавно установил на свой Windows-лэптоп Debian в дуал-бут, иметь под рукой две системы бывает очень удобно.
Я не знаю что вы там делаете целый день, у меня это обычно занимает минут 30-40 не больше. Час если считать похороны осла и настройку минимального окружения.
Как обычно говорят "что я делаю не так?", за последние несколько лет ни разу не было проблем с обновлением винды, просто обновляется и всё работает. Мою текущую систему я обновил с 8.1 до десятки, а перед этим с 7 до 8.1. При этом обновление Убунты через раз ломает Куду и всякий другой софт. Это не говоря про dist-upgrade который не работает практически никогда на системе с нетривиальным количеством установленных пакетов.
Добавлю, что сегодня Doom (а именно реализация VizDoom) также обрёл популярность как платформа для исследований в области reinforcement learning. Главные плюсы: высокая производительность (более 7000 FPS на одном CPU) и легкость кастомизации. Сам не так давно тренировал RL агентов выходить из лабиринтов в Doom: www.youtube.com/watch?v=ufhih7jTuX4
Хотел написать этот аргумент, но вы меня опередили. Другими словами, можно думать об этом в таком ключе. Вы появились из зародыша, который образовался путём слияния половых клеток отца и матери. Которые в свою очередь продолжают родословную своих родителей, и так далее до первых из их предков-людей. И до первых приматов. Первых позвоночных. Первых эуметазоев и первых эукариот.
Никакой из ныне живущих на Земле организмов полностью никогда не умирал, и непрекращающаяся цепочка жизни тянется до самого первого репликатора, появившегося миллиарды лет назад. Не кажется ли немножко самоуверенно утверждать, что «совершенно невозможно» противостоять физике распада, когда у вас в руках такой пример?
Для всех кто сомневается в возможности очень долгой жизни, прочитайте книгу Ending Aging.
Огромное уважение автору и всем, кто проделывает такую работу. О тех событиях нужно помнить вечно, и каждый документ важен, особенно в нашу эпоху лицемерия и «постправды».
Может это у вас какой-то очень локальный эффект?
В Долине офигенные дороги, как широченные хайвеи, так и второстепенные. В холмах вокруг прекрасные горные серпантины которые ведут к океану. Первый раз слышу такое мнение про дороги в Штатах, по-моему там одни из шикарнейших и самых живописных дорог.
На хайвеях много пробок, но вне часа пик можно перемещаться на большие расстояния со средней скоростью 140-160 километров в час, особенно поздно вечером.
Про покрытие сотовой связи тоже первый раз слышу.
Никто ему не доверил два миллиарда)
Два миллиарда это капитализация компании
А что вас удивляет. Приезжайте в Калифорнию, их скутеры на каждом углу. Я не знаю что там они зарабатывали, но масштабы деятельности у них точно не меньше чем у других юникорнов
Даже 3000 долларов здесь это копейки. Аренда квартиры в месяц в крупном городе. Что уж говорить о 1200
По поводу алгоритма и сложности. Давно известно что алгоритмы основанные только на сравнениях имеют оптимальную сложность O(nlogn). Любые варианты с меньшей сложностью так или иначе используют ограниченность пространства ключей, либо другие свойства данных. Скорее всего вы изобрели radix, или counting sort, или trie, или какой-то вариант другой известной идеи. Может быть вы придумали что-то новое и полезное, в таком случае снимаю шляпу! Но из статьи этого не видно.
Сам факт того что какой-то кастомный алгоритм сортировки для определенного типа данных может быть быстрее std::sort никого не удивит. std::sort это универсальный алгоритм основанный только на сравнениях, который не использует знания о типах данных никаким образом. Когда программист вызывает std::sort, он как бы говорит системе: интерпретируй мои данные как абстрактные ключи и используй operator< для их сравнения, я знаю что я делаю. Создатели stl не пытались предоставить наибыстрейший алгоритм сортировки для всех возможных типов данных.
Что за алгоритм? Кем разработан?
Знакома ли авторам big-O нотация? Если вы говорите об асимптотической сложности алгоритма, выражение 2*N не имеет смысла, пишут O(N). Иначе вам придется пояснять что такое N. Операции? Сравнения?
Классный баг! Так и вижу где-нибудь в коде if filename == 'getting started.pdf': size = 0
Google конечно не правы в этой ситуации. Надеюсь это просто недобросовестный сотрудник который проверяет сообщения о багах, а не технический персонал
Я хочу симулятор дрозофиллы.
EDIT: О, такая штука уже существует! neurokernel.github.io/index.html
To this end, we are developing an open software architecture called Neurokernel for emulating neural circuit modules in the fly brain and their responses to recorded or simulated input stimuli on a massively parallel cluster of Graphics Processing Units (GPUs).
Почему люди так любят сравнение с водителем автобуса, я не понимаю. 90% людей водят машину, и водить автобус не намного сложнее. Я водил автобус. Да, поначалу габариты непривычны, но привыкаешь быстро. Большая часть адекватных разработчиков могли бы при необходимости пойти работать водителями автобусов с минимальным переобучением. Верно ли это в обратную сторону? Именно.
Помимо этого, "разработчик" без профильного образования с тремя месяцами онлайн курсов за спиной вряд-ли будет получать больше сертифицированного водителя-профессионала.
Герои ещё и с инженерной точки зрения намного сложнее. В SC2 все действия можно сгенерировать с помощью двух-трёх «голов» у нейронной сетки, а в Героях придётся ещё как-то кликать по менюшкам, городам, героям, передавать артефакты и т.п. С технической точки зрения это все непросто.
Если Макось действительно может установиться сама на чистый (купленный в магазине?) новый жёсткий диск, без образов и т.п., то это здорово. Я бы воспользовался такой функцией. Непонятно, что она там делает три часа, но всё равно удобно. Это значит в железо намертво вшита какая-то минимальная оболочка, которая может сама выйти куда нужно в интернет и всё скачать? Хотя получается, что это скорее достоинство самого ноутбука, а не системы (следствие того что ось и железо от одного вендора). У некоторых Windows-ноутбуков тоже есть такой «неуничтожаемый» раздел восстановления, но встречается он нечасто.
Как обратная сторона медали, к сожалению на Макбуки становится всё сложнее накатить что-то кроме родной оси, тем более в дуал бут. Поправьте, если не прав. Сам недавно установил на свой Windows-лэптоп Debian в дуал-бут, иметь под рукой две системы бывает очень удобно.
Я не знаю что вы там делаете целый день, у меня это обычно занимает минут 30-40 не больше. Час если считать похороны осла и настройку минимального окружения.
Как обычно говорят "что я делаю не так?", за последние несколько лет ни разу не было проблем с обновлением винды, просто обновляется и всё работает. Мою текущую систему я обновил с 8.1 до десятки, а перед этим с 7 до 8.1. При этом обновление Убунты через раз ломает Куду и всякий другой софт. Это не говоря про dist-upgrade который не работает практически никогда на системе с нетривиальным количеством установленных пакетов.
github.com/alex-petrenko/curious-rl
Никакой из ныне живущих на Земле организмов полностью никогда не умирал, и непрекращающаяся цепочка жизни тянется до самого первого репликатора, появившегося миллиарды лет назад. Не кажется ли немножко самоуверенно утверждать, что «совершенно невозможно» противостоять физике распада, когда у вас в руках такой пример?
Для всех кто сомневается в возможности очень долгой жизни, прочитайте книгу Ending Aging.