Ресурсов достаточно тратиться. В США куча программ есть. В других странах тоже есть. Просто этот вопрос не решается деньгами. Задача из разряда "9 беременных не могут родить за месяц". Нужно достижение критической массы знаний, для преодоления этого порога. Кстати, возможно в ИИ технологии поэтому и вкладывают сейчас такие гигантские средства, что есть надежда решения нечеловеческим мозгом. Его уже успешно применяют для научных целей, в том числе и в медицине. А вот общий фонд никто делать точно не будет. Бессмертием делиться, серьезно?))
Отвечу вам из 2024. Для рыночной экономики важна только прибыль, как отметил автор. Не заблуждайтесь. В интересах рыночной экономики заменить людей на более высокоэффективные инструменты производства (станки, роботы и ИИ). А количество людей значительно уменьшить. В рыночной экономике никому не нужны миллиарды бессмертных ртов, которые только потребляют и почти ничего не производят (в сравнении с роботами). Чем полезен сейчас опыт человека из 1800 года? Умением запрягать лошадь? Сотни лет опыта не так важны, если опыт нерелевантный. С чего вы взяли, что все люди большие интеллектуалы? Можно сотни лет жить как свинья, в чем польза? Миллиарды бессмертных, жрущих, истощающих ресурсы планеты, превращающие Землю в свалку - зачем они нужны? Для бессмертной элиты в рыночной экономике люди - это лишь средства производства и развлечения. При наличии эффективной замены (ИИ, роботов) - большая часть населения пойдет под нож. Самое простое и быстрое - войны. Более замороченный вариант, с оглядкой на будущее - колонизация других планет. Но там тоже миллиарды не нужны для этого. В общем, есть повод подумать над этим. Все это будет происходить ближайшие 50 лет.
Вот вам идея на миллион, что реально снизит порог входа. Рекрутинг 2.0, алгоритм:
Создать качественный роадмап. Реальная дорога к становлению разработчиком железа, а не список советов типа прочтите эти 10 книг и станете профи. Кому как не вам понимать, что нужно знать. Начиная со школьных знаний. Роадмап лучше даже как промо-сайт сделать. Как на roadmap.sh делают.
Напихать в этот роадмап чекпойнты (вехи).
Для каждого чекпойнта создать задание на ваших ресурсах. Не тесты какие-то, а реальное задание с четко обозначенным DoR. На каких-то этапах можно даже в гости приглашать, типа приходи, дадим железку, попробуешь.
На странице финального чекпойнта - предложить оффер с хорошим окладом (не по рынку, выше, по РЕАЛИЯМ ЖИЗНИ). Можно даже несколько офферов сделать для предыдущих чекпойнтов с более низкими окладами.
Ну и распространить этот роадмап везде, где получится. Только надо заранее проработать вопрос, что вам делать, если людей будет больше, чем вам надо. Отказывать финалистам потому что у вас нет мест - портить свою репутацию. Договоритесь с конкурентами. Или ассоциацию с ними создайте/войдите в существующую.
В итоге вы получите воронку специалистов по вашим критериям:
Самостоятельных (путь каждый желающий проходит в своем темпе)
Системно-мыслящих (вы же сами роадмап составляете, вот и заложите туда системность)
"Недорогих" (т.к. вы не тратите время на обучение, только разово - на проверки на чекпойнтах)
А также поймёте, на каких этапах роадмапа люди больше всего срезаются. Чтобы продумать меры поддержки, поощрения, помогающие пройти эти трудные участки пути. Только избегайте всякой херни, типа спама на почту: "вы уже почти смогли, поднажмите". Это не поддержка.
Из минусов - придется вначале потратиться, приложить усилия для разработки роадмапа и системы отслеживания и поддержки кандидатов.
Но, как известно, сложность рабочих процессов является следствием попыток их взлома и обхода участниками
Сложность рабочих процессов является следствием сложности мироустройства. Есть такая штука, как теория сложности. Она является обратной стороной монеты под названием детерминизм. В случае вашего высказывания можно сказать и так: попытка взлома и обхода рабочего процесса является следствием его сложности. Логика зациклилась? Для сложных процессов такие рекурсии - это норма.
системность мышления, без которой за «адептом эджайла, взламывающим процессы» команда месяцами будет устранять технический долг.
Не надо путать адептов аджайл методик с адептами аджайла. Те кто действительно понимают agile - это системно мыслящие люди. Всякие там скрам, канбан, ТОС и прочее - это лишь методики, с помощью которых пытаются сделать классическую структуру иерархического менеджмента более гибкой. Можно хорошо знать методику, но не понимать agile. А без гибкости - любая компания сейчас неконкурентоспособна. Это очевидно же.
Тех.долг можно месяцами устранять и без аджайла. Потому что сроки рассчитали некорректно, пришлось торопится и говнокодить. И это я молчу про то, что можно потратить годы и сделать невостребованный продукт.
И у меня вопрос по статье: как в вашей матрице компетенций определяются скиллы на каждой новой ступени? Кто это определяет? Каким образом? Почему они у вас одинаковые для спеца и для начальника? Ведь деятельность у начальника отдела и рядового спеца - разная. Да и в целом, на каждой ступени - обязанности же могут меняться. Не вижу, как это отражено в матрице.
Увы, идеальный скрам существует лишь в фантазиях его апологетов. А в реальности, его применяют в большинстве случаев потому, что это модно. Вот несколько интересных моментов в скраме:
Серьезные фичи не вписываются даже в 2-3 спринта. Не будет никакого инкремента по бэклогу продукта в одном спринте. Как вариант, такую фичу можно сделать подпроектом. Со всем вытекающими церемониями и артефактами. Это усложнение ведения проекта. Вы так делаете? Я думаю, мало кто делает. На спринт ревью в итоге не результат показывают, а тупо перечисляют сделанные задачи (просто список задач с отметкой done).
Скрам-мастер. У вас он был? Или менеджер проекта это он и есть? Многовато тогда функций на PM падает, не думаете? Вести проект и ещё обучать всех скраму(команду, владельца продукта и прочих стейкхолдеров). Вот они и "горят" как спички. Похлеще разработчиков.
Сроки. Вы видели описание работы со сроками в скрам гайде? Предлагают работать эмпирически. Т.е. проведи не меньше 3 спринтов, высчитай велосити и рассчитай вероятный срок релиза. Зашибись! А то что этапы в разработке разные, люди могут болеть, ценность отдельных спецов может быть высока (заболеет - вся команда встанет) и т.д.? Как объяснить стейкхолдерам, что сроки релиза будут меняться после каждого спринта?))) А изменение срока - это обычно и изменение бюджета. Зарплату команде платить же надо.
Чисто по-человечески я понимаю. Это разумно. Типа работаем как можем, вот вам прогноз. Он может меняться, такова жизнь. Но в бизнесе это так не работает.
Хороший вопрос. На некоторые вопросы трудно ответить, находясь в текущей фазе. В школе дети часто не понимают, зачем им изучать какой-то предмет. И они правы. Не нужно. Но это актуально только в тот момент, когда они задаются этим вопросом. Через 5 лет или 15 - ситуация может измениться. И тот же человек будет думать - почему он не изучил это раньше? Поэтому я не могу ответить на ваш вопрос. Мои текущие интересы временны и преходящи.
Но вот что я хорошо понимаю, что знания это как айсберг. Для жизни может хватить самых минимальных знаний (с верхушки). И если твой айсберг - это плоская льдина, то тебя будет болтать туда-сюда по океану жизни. Причем льдина будет трескаться, ломаться, отрастать вновь. Льдина - это наши знания и опыт. Они растут как в глубину (качественно), так и в ширину (количественно). Рост неравномерный. Поэтому старый человек - это не равно "мудрый".
Для работы и жизни мне хватает своих знаний и опыта. Но порой, я остро чувствую, что мой айсберг в каких-то моментах - это тонкая льдина. Это нормально. Но чувство мерзкое. Поэтому, если изучать программирование, то лучше на достаточно глубоком уровне. В противном случае - зачем вообще кодить? Ведь low-code разработчики тоже себя программистами называют)
P.s. сорри за эту портянку текста. Само получилось.
Уважаемый автор и комментаторы-знатоки - можете посоветовать, что нужно поучить дополнительно, чтобы лучше погрузиться в мир С?
Поясню. Я в этом году учил Python. Больше было теории - прошел небольшой курс, задачки по нему решал, книгу параллельно читал, Ютуб (по ООП на питоне). Но когда я захотел что-то сам написать, оказалось, что ничего особо и не могу (с нуля). Кроме простых задач. Все что сложнее - требовало знаний библиотек, фреймворков. А ещё - знание по устройству ОС, баз данных (причем недостаточно sql изучить, надо ещё и orm, типа алхимии), сетей ( и библиотек для работы с ней) и т.д. Даже банально залить на линуксовый сервак простенький скрипт - было нетривиальной задачкой. Ведь это работа с незнакомой ос через консоль по сети. Что вскрывает ещё целый пласт необходимых к изучению знаний.
Я был очень демотивирован - эта кроличья нора казалась бездонной. Да и сейчас такой ощущается. И мне посоветовали выучить С, сказали, что в процессе изучения этого языка ты одновременно изучаешь и строение ОС и работу компьютера и много чего еще. Верно ли это? Или тут тоже надо дополнительно что-то изучить, чтобы не повторить печальный опыт с python?
Конечно, у меня есть понимание, что книги по сетям, ОС и т.п. все равно надо прочесть. Но хотелось бы делать эта не в отрыве, а более органично. Не так, чтобы прочитать про модель OSI и потом такой: "И...? Как это использовать? Как совместить с программированием? Сетевой протокол? Как он выглядит? Как его написать самому? Как использовать существующий протокол на практической реальной задачке? Пример такой задачи."
Но если это мое желание нереалистичное - то прошу так и написать. Будет проще сориентироваться, что делать дальше.
Вы недооцениваете объем ресурсов в космосе. Когда Марс будет перенаселен, это значит что полеты в ближайшем космосе уже обычное явление. А добыча ископаемых налажена и автоматизирована. Полезных ископаемых в космосе очень много. Полностью населенный Марс и Земля будут потреблять имеющиеся в ближайшем космосе ресурсы ещё много тысяч лет. А там уже и к другим звёздам летать начнут. И такой вопрос: почему 300к людей в день? Почему не 1 млн в день? А вопрос в потянем, не потянем - не имеет смысла. Сто лет назад сколько людей перевозили по воздуху? А сейчас в день миллионы людей летают по всему миру. Вот прямо сейчас в воздухе находится более 1 млн чел. Также будет и с космосом.
Конечно, а лет 15-20 назад ни один Т9 в кнопочном телефоне в принципе не тянули на звание того ИИ, что мы сейчас имеем. Я не могу уловить смысл вашего ответа на мой комментарий выше. Можете пояснить, что вы хотите этим сказать?
У них ещё модель NEXT вроде планируется. Вроде как это развитие модели SORA. Мало кто понимает, что эта технология куда более революционная, чем те же антропоморфные роботы. Или мощный ИИ за 2000 баксов, сопоставимый с человеческим разумом.
Sora - это не просто генерация реалистичных видосиков. Хотя многие только так ее и воспринимают. Нет, цели там в миллион раз круче. Это создание виртуальной среды для обучения других ИИ и прочего.
Какая сейчас самая большая проблема в развитии ИИ и роботехники? Кто-то скажет деньги, кто-то энергия, кто-то пишет про автономность и аккумуляторы, кто-то про мозги.
А я считаю, что основная проблема в обучении. В скорости и качестве этого обучения. Роботов приходится долго обучать и тестировать на живых процессах в реальном мире. Потому что качества виртуального обучения недостаточно. Автопилотам приходится проезжать миллионы км для сбора данных. Ни один ИИ не сравниться с человеком, пока не наберёт опыта, сравнимого с человеческим. Это все требует много времени и сил. И никто не хочет тратить на это десятилетия. Как решить эту проблему?
Я считаю, что это сделают с помощью развития модели SORA. Значительная часть строящихся гигацодов будет отдана под нее. Для обработки видео и физики реального мира - нужны огромные вычислительные мощности. Она станет средой для обучения других ИИ с ускорением времени.
Только представьте себе, что с ее помощью можно будет обучить автопилот автомобиля в сотни тысяч раз быстрее, чем в реальности. SORA сможет имитировать столько ситуаций и событий, сколько в реальном мире не встретить, проехав миллиарды километров. А роботы? Научить робота ходить плавнее и грациознее человека за миллионы часов, ускоренных в виртуальной реальности до нескольких дней в реальности. Это даст такое ускорение в обучении, что конкуренты, дышащие сейчас в спину - останутся далеко за пределами видимости. Их роботы figure будут вне конкуренции. А сколько ещё ии-агентов так можно натренировать? Лётчики, водители, корабельный ИИ (море, космос) и т.д. Любая существующая профессия реального мира. Потенциал безграничен.
Текущая новость лишь подтверждает, что openAi знает цену своим разработкам. Думаю, следующие поколения ИИ будут ещё дороже, в разы. А sorа смогут использовать не только для ускорения обучения, но и для генерации реалистичных vr пространств для работы или игр "налету". И в далёком будущем этот vr ещё с нейроинтерфейсом научатся соединять.
В консоли все команды на английском, а ключи - чаще всего сокращения этих слов. Для тех, кто с английским хорошо дружит - запомнить ключи не проблема. Типа -f это --forse, -c это --create и т.д.
Аналогично многие команды запоминаются типа mkdir - это make directory.
Вы когда на русском сокращаете слова - не называете же это магией? Хар-ка, ин.яз, сво - вы же поняли это? ))
Так можно любой язык, что вы не знаете, назвать "магическими заклинаниями". Экосистеме линукса не нужен гугл. Там почти везде есть справка на англ.яз. А если непонятна справка - есть куча сообществ, форумов и т.п.
Я пишу в консоли service mysqld stop и тишина
Во многих утилитах есть ключ -v от слова verbose - типа нашего "подробнее". Выводится подробная инфа. Или интерактивный режим -i
Консольные команды - это не магия. Когда привыкаешь - все становится естественным. Не нужно пытаться запомнить это как набор символов. Запоминайте слова. Учите английский.
А насчёт удобно и неудобно - все зависит от целей применения. Например, как бы вы в Винде открыли текстовый файл (лог) на несколько миллионов строк?)) В линуксе с этим просто: tail 10 и вам покажет последние 10 строчек. Или через less смотрите.
И не стоит путать графический интерфейс и консоль с операционными системами. В линуксе тоже можно как в Винде мышкой с окнами работать. И при этом в Винде тоже есть консоль, где такие же "заклинания".
P.s. Кстати, вот тот же gpt - это тоже консольная программа по сути. Пишешь текст, получаешь результат. По сути, прогресс сделал очередной виток, возвращая нас к консоли , но на более совершенном уровне. Старые консоли не умели картинки и видео выводить в диалоге (символьные картинки не считаются)
Не удивлюсь, что скоро появятся ОС почти полностью управляемые с помощью консоли, где запрос подаётся текстом, голосом или картинкой и видео. И на выходе мы просто получаем результат, который можем подкорректировать как нам надо тем же способом (голосом, например)
если сеть без прямых подсказок в обучении будет способна из базовых понятий выводить производные понятия и помнить эти логические связи (уметь их на любом шаге отслеживать и обосновывать, и свои выводы отстаивать) тогда наверное и можно будет заподозрить разумность.
Не все люди умеют это делать)) Вы читали про эффект детей-маугли? Люди без социализации и обучения тоже мало на что способны. И что есть базовое понятие для вас?
Да, возможно, не самый удачный пример. Но я его привел к тому, что Илон попробовал в дизайн. Получился кибертрак. Треугольник на четырехугольнике. Или трапеция. Он явно не Джобс))
Джобс был дизайнером, а не технарем. Что наложило отпечаток на всю продукцию. Технари мучились, пытаясь впихнуть невпихуемое. У Илона наоборот. Взгляните на его кибертрак, от которого он тащиться. Для меня это вырвиглазный дизайн. А ему, как технарю, видимо, нравится - эти прямые линии, геометрические фигуры в облике и т.п. Что общего вы увидели между ними?
Возможно, вы могли не замечать, или не придавать значения таким моментам, но хорошие менеджеры очень часто хвалят спецов в своих командах. Даже за незначительные вещи. Т.е. признание ценности есть.
Например, разработчик оценил задачу, а потом сделал ее вовремя или даже немного быстрее - менеджер говорит: "ты красавчик"! Сделали что-то без единого бага - менеджер хвалит, уложились в спринт - менеджер хвалит и т.д.
По моему опыту, самые атмосферно-приятные команды были те, где к такой похвале подключался и клиент. Причем, если вдруг случался сбой, то вся команда искренне пыталась помочь такому клиенту как можно быстрее решить проблему. И мотивация не финансовая, а "надо помочь хорошему человеку". И клиент в ответ:"Вы мои спасители!", а менеджер:"горжусь вами!". Как итог, все участники команды чувствуют свою ценность, а отношение к работе и задачам: "всего одна задачка? Дай ещё 5!"
Не знаю, почему вас заминусили. За обычное мнение, пусть и ошибочное.
Вы упускаете из внимания некоторые вещи:
Возраст. Молодые в целом быстрее учатся.
Интерес. Он есть не у всех. Причем интерес не к самому кодингу, а к результату. Сам кодинг воспринимается как досадная помеха на пути к желаемому. Зато когда сделал - это гордость перед друганами.
Папа программист, у которого можно спросить непонятное. И папа способствует хобби ребенка. А ведь папы разные бывают...
Школа, окружение - оно у всех разное. Друзья могут и не интересоваться программированием. В итоге ребенок не получит социальной поддержки, гордости, состязания и т.п. стимулов к продолжению кодинга.
В общем, чтобы появился условный "Моцарт", нужна куча совпадений по жизни. Это скорее редкость, а не норма. Но даже такие ребята - они все равно проходят по тем этапам, что указаны в статье. Просто интуитивно. И вы ошибаетесь, что это происходит все так быстро и без напряга.
К тому же сделать что-то по видосику - это не значит научится и приобрести навык. Я вот не разработчик, но тоже могу по видео или статьям сделать многое. Помню, как-то ради любопытства, я развернул за пару часов vue.js и потом за пару дней сделал сайт на нем, правда без бэкенда. Видосики, туториалы, статьи мне помогали в этом. А мне тогда было ближе к 30. Я далеко не "Моцарт".
Вот и ваш сын и его друзья навыки приобретали в течение нескольких лет, а не за несколько дней, когда вы могли отметить "прогресс". К тому же, сейчас в хороших школах учат программированию. Т.е. навыки у ребенка не только случайные, но еще имеют системную поддержку от школьного образования. И в резульате оказывается, что за спиной "через два года сеньора" оказывается лет 8-10 практики в программировании (с детства), а не 2 года.
Любые навыки долго формируются. Даже на относительно простые, типа вождения авто, нужны многие месяцы, чтобы достичь уверенности. Хотя казалось бы, крути руль, жми педаль, да верти головой по сторонам.
Такова реальность. Кстати, "моцартов" в музыке сейчас умеют готовить. Сам видел одну методику. Там дети в 5-6 лет уже играют Рахманинова на пианино)) Может почти любой ребенок научиться. Без особого напряга. Правда эта методика не учит создавать шедевры))) но нотную грамоту и умение хорошо играть - даёт.
Это хорошо, но где само размышление? Машина здесь забивает весь эфир банальной генерацией словосочетаний.
Вы сейчас занимаетесь тем же самым.
Текст, что в статье выдает машина - осмысленный (с человеческой точки зрения), а не просто набор подходящих слов. Это моя субъективная оценка. Но она совпадает с такими же оценками от других живых людей.
И в своем ответе Клод явно об этом пишет, а ещё - указывает на различия.
Отнимите у человека его эмоции, чувственные ощущения, оставьте только поток сигналов на входе для обучения, с дискретными данными и выборками, а потом пообщайтесь с таким человеком через все тот же обмен сигналами. Я думаю, результат вы получите похожий.
Сейчас ученные умеют создавать органоиды мозга (из клеток человеческого мозга) и обучать их. Такой "мозг" имеет меньшую точность, чем искусственные нейронки, но обучается раз в 10 быстрее.
Поэтому, я бы предложил не использовать общее определение "интеллект" для всего подряд. А использовать его только с уточняющим определением: человеческий интеллект, собачий интеллект, нейросетевой интеллект и т.д. Ведь даже сочетание "искусственный интеллект" слишком широко. Тот же органоид мозга - искусственный или нет? Там же есть клетки мозга человека, но сам органоид создан учеными искусственно.
Наука Логика четко разделяет такие вещи. Есть расширенное представление, когда слово "интеллект" все люди понимают по-своему, а есть обработанный логикой более совершенный вариант, обозначающий научное определение понятия, которое все понимают примерно одинаково.
Определение слова Интеллект будет очень широким. Оно может быть родовым для огромного количества понятий. Под него может попасть весь живой мир, и даже что-то из неживого. Это как слова Мир, Любовь, Душа и т.п. Поэтому, я считаю, что использовать его как обозначение разумности - некорректно. Аналогично и с самим словом разум.
Нужно вводить новые понятия, например, "нейросетевой интеллект", и описать критерии, после которых мы будем считать машину "разумной" только в пределах нейросетей. НЕ СРАВНИВАЯ этот разум с человеческим напрямую. Например, слабые нейросети - это "нейросетевой автомат". К ним могут относится нейросети, генерирующие картинки и прочие, выполняющие "простые" специализированные задачи.
Можно сравнивать разные типы интеллектов лишь в рамках выполнения каких-либо узких и полностью одинаковых задач. И сравнить только те показатели, что можно адекватно замерить: скорость выполнения, качество, количество ошибок и т.п.
Критерии разумности можно со временем корректировать, по мере развития технологии, создавая градацию НИ (нейросетевой интеллект) по уровням разумности. Сами критерии давно известны.
И мое мнение, что нейросеть, рассуждающая на тему своей разумности, сомневающаяся в реальности своих слов и рассуждений, но уверенная в наличии "своего Я", пусть и не похожего на человеческое "Я" - можно считать чем-то более разумным, чем предыдущие поколения "нейросетевых автоматов". А что будет дальше - время покажет.
P.s. На самом деле, я удивлен, что ещё какие-то споры идут по этим определениям и градациям разумности. Или это просто политика. Т.к. ученым порой трудно корректно донести свои мысли до власть держащих и бабло имеющих людей. Их часто не понимают.
Думаю, эти ошибки с датами - это намеренно. Чтобы нарисовать более мрачную картину. Хотя в целом, истина в его словах есть.
Лично я считаю, что наши элиты не с того конца за проблему взялись. Привыкли все решать за деньги (в смысле - покупать). А оказывается, не все можно купить. Видимо, даже разведка не справляется.
Вложились бы лучше в образование и свою науку. Но не одними деньгами. Не работает оно так. Без грамотных управленческих решений это как поливать заросшее сорняками поле. Сорняки разрастутся и уничтожат полезную культуру.
Ведь можно не догонять, а создавать свои решения. Догонять бесполезно. На эту гонку уйдут колоссальные ресурсы и десятилетия потерянного времени. И все равно будем позади. А пока своего нет - покупать. Китай вон 30-40 лет догнать пытается, и до сих пор не догнал. Хотя, в целом, уже вплотную приблизился. А где-то уже и перегнал.
Получается, есть с кого брать пример. Просто этот чужой опыт надо адаптировать под свои реалии и возможности. Сделать выводы. Как там у нас любят говорить: "дать ассиметричный ответ".
Все упирается в грамотный менеджмент, чья мотивация не будет сфокусирована на своем кошельке ("ошибаться можно, врать нельзя"). И, к сожалению, тут мы упираемся в коррупцию, эх.. Вот бы скандинавский опыт борьбы с коррупцией у нас реализовать...
Ресурсов достаточно тратиться. В США куча программ есть. В других странах тоже есть. Просто этот вопрос не решается деньгами. Задача из разряда "9 беременных не могут родить за месяц". Нужно достижение критической массы знаний, для преодоления этого порога. Кстати, возможно в ИИ технологии поэтому и вкладывают сейчас такие гигантские средства, что есть надежда решения нечеловеческим мозгом. Его уже успешно применяют для научных целей, в том числе и в медицине. А вот общий фонд никто делать точно не будет. Бессмертием делиться, серьезно?))
Отвечу вам из 2024. Для рыночной экономики важна только прибыль, как отметил автор. Не заблуждайтесь. В интересах рыночной экономики заменить людей на более высокоэффективные инструменты производства (станки, роботы и ИИ). А количество людей значительно уменьшить. В рыночной экономике никому не нужны миллиарды бессмертных ртов, которые только потребляют и почти ничего не производят (в сравнении с роботами). Чем полезен сейчас опыт человека из 1800 года? Умением запрягать лошадь? Сотни лет опыта не так важны, если опыт нерелевантный. С чего вы взяли, что все люди большие интеллектуалы? Можно сотни лет жить как свинья, в чем польза? Миллиарды бессмертных, жрущих, истощающих ресурсы планеты, превращающие Землю в свалку - зачем они нужны? Для бессмертной элиты в рыночной экономике люди - это лишь средства производства и развлечения. При наличии эффективной замены (ИИ, роботов) - большая часть населения пойдет под нож. Самое простое и быстрое - войны. Более замороченный вариант, с оглядкой на будущее - колонизация других планет. Но там тоже миллиарды не нужны для этого. В общем, есть повод подумать над этим. Все это будет происходить ближайшие 50 лет.
Вот вам идея на миллион, что реально снизит порог входа. Рекрутинг 2.0, алгоритм:
Создать качественный роадмап. Реальная дорога к становлению разработчиком железа, а не список советов типа прочтите эти 10 книг и станете профи. Кому как не вам понимать, что нужно знать. Начиная со школьных знаний. Роадмап лучше даже как промо-сайт сделать. Как на roadmap.sh делают.
Напихать в этот роадмап чекпойнты (вехи).
Для каждого чекпойнта создать задание на ваших ресурсах. Не тесты какие-то, а реальное задание с четко обозначенным DoR. На каких-то этапах можно даже в гости приглашать, типа приходи, дадим железку, попробуешь.
На странице финального чекпойнта - предложить оффер с хорошим окладом (не по рынку, выше, по РЕАЛИЯМ ЖИЗНИ). Можно даже несколько офферов сделать для предыдущих чекпойнтов с более низкими окладами.
Ну и распространить этот роадмап везде, где получится. Только надо заранее проработать вопрос, что вам делать, если людей будет больше, чем вам надо. Отказывать финалистам потому что у вас нет мест - портить свою репутацию. Договоритесь с конкурентами. Или ассоциацию с ними создайте/войдите в существующую.
В итоге вы получите воронку специалистов по вашим критериям:
Самостоятельных (путь каждый желающий проходит в своем темпе)
Системно-мыслящих (вы же сами роадмап составляете, вот и заложите туда системность)
"Недорогих" (т.к. вы не тратите время на обучение, только разово - на проверки на чекпойнтах)
А также поймёте, на каких этапах роадмапа люди больше всего срезаются. Чтобы продумать меры поддержки, поощрения, помогающие пройти эти трудные участки пути. Только избегайте всякой херни, типа спама на почту: "вы уже почти смогли, поднажмите". Это не поддержка.
Из минусов - придется вначале потратиться, приложить усилия для разработки роадмапа и системы отслеживания и поддержки кандидатов.
Не благодарите)
Сложность рабочих процессов является следствием сложности мироустройства. Есть такая штука, как теория сложности. Она является обратной стороной монеты под названием детерминизм. В случае вашего высказывания можно сказать и так: попытка взлома и обхода рабочего процесса является следствием его сложности. Логика зациклилась? Для сложных процессов такие рекурсии - это норма.
Не надо путать адептов аджайл методик с адептами аджайла. Те кто действительно понимают agile - это системно мыслящие люди. Всякие там скрам, канбан, ТОС и прочее - это лишь методики, с помощью которых пытаются сделать классическую структуру иерархического менеджмента более гибкой. Можно хорошо знать методику, но не понимать agile. А без гибкости - любая компания сейчас неконкурентоспособна. Это очевидно же.
Тех.долг можно месяцами устранять и без аджайла. Потому что сроки рассчитали некорректно, пришлось торопится и говнокодить. И это я молчу про то, что можно потратить годы и сделать невостребованный продукт.
И у меня вопрос по статье: как в вашей матрице компетенций определяются скиллы на каждой новой ступени? Кто это определяет? Каким образом? Почему они у вас одинаковые для спеца и для начальника? Ведь деятельность у начальника отдела и рядового спеца - разная. Да и в целом, на каждой ступени - обязанности же могут меняться. Не вижу, как это отражено в матрице.
Увы, идеальный скрам существует лишь в фантазиях его апологетов. А в реальности, его применяют в большинстве случаев потому, что это модно. Вот несколько интересных моментов в скраме:
Серьезные фичи не вписываются даже в 2-3 спринта. Не будет никакого инкремента по бэклогу продукта в одном спринте. Как вариант, такую фичу можно сделать подпроектом. Со всем вытекающими церемониями и артефактами. Это усложнение ведения проекта. Вы так делаете? Я думаю, мало кто делает. На спринт ревью в итоге не результат показывают, а тупо перечисляют сделанные задачи (просто список задач с отметкой done).
Скрам-мастер. У вас он был? Или менеджер проекта это он и есть? Многовато тогда функций на PM падает, не думаете? Вести проект и ещё обучать всех скраму(команду, владельца продукта и прочих стейкхолдеров). Вот они и "горят" как спички. Похлеще разработчиков.
Сроки. Вы видели описание работы со сроками в скрам гайде? Предлагают работать эмпирически. Т.е. проведи не меньше 3 спринтов, высчитай велосити и рассчитай вероятный срок релиза. Зашибись! А то что этапы в разработке разные, люди могут болеть, ценность отдельных спецов может быть высока (заболеет - вся команда встанет) и т.д.? Как объяснить стейкхолдерам, что сроки релиза будут меняться после каждого спринта?))) А изменение срока - это обычно и изменение бюджета. Зарплату команде платить же надо.
Чисто по-человечески я понимаю. Это разумно. Типа работаем как можем, вот вам прогноз. Он может меняться, такова жизнь. Но в бизнесе это так не работает.
Спасибо за совет! Вы скорее всего правы.
Хороший вопрос. На некоторые вопросы трудно ответить, находясь в текущей фазе. В школе дети часто не понимают, зачем им изучать какой-то предмет. И они правы. Не нужно. Но это актуально только в тот момент, когда они задаются этим вопросом. Через 5 лет или 15 - ситуация может измениться. И тот же человек будет думать - почему он не изучил это раньше? Поэтому я не могу ответить на ваш вопрос. Мои текущие интересы временны и преходящи.
Но вот что я хорошо понимаю, что знания это как айсберг. Для жизни может хватить самых минимальных знаний (с верхушки). И если твой айсберг - это плоская льдина, то тебя будет болтать туда-сюда по океану жизни. Причем льдина будет трескаться, ломаться, отрастать вновь. Льдина - это наши знания и опыт. Они растут как в глубину (качественно), так и в ширину (количественно). Рост неравномерный. Поэтому старый человек - это не равно "мудрый".
Для работы и жизни мне хватает своих знаний и опыта. Но порой, я остро чувствую, что мой айсберг в каких-то моментах - это тонкая льдина. Это нормально. Но чувство мерзкое. Поэтому, если изучать программирование, то лучше на достаточно глубоком уровне. В противном случае - зачем вообще кодить? Ведь low-code разработчики тоже себя программистами называют)
P.s. сорри за эту портянку текста. Само получилось.
Уважаемый автор и комментаторы-знатоки - можете посоветовать, что нужно поучить дополнительно, чтобы лучше погрузиться в мир С?
Поясню. Я в этом году учил Python. Больше было теории - прошел небольшой курс, задачки по нему решал, книгу параллельно читал, Ютуб (по ООП на питоне). Но когда я захотел что-то сам написать, оказалось, что ничего особо и не могу (с нуля). Кроме простых задач. Все что сложнее - требовало знаний библиотек, фреймворков. А ещё - знание по устройству ОС, баз данных (причем недостаточно sql изучить, надо ещё и orm, типа алхимии), сетей ( и библиотек для работы с ней) и т.д. Даже банально залить на линуксовый сервак простенький скрипт - было нетривиальной задачкой. Ведь это работа с незнакомой ос через консоль по сети. Что вскрывает ещё целый пласт необходимых к изучению знаний.
Я был очень демотивирован - эта кроличья нора казалась бездонной. Да и сейчас такой ощущается. И мне посоветовали выучить С, сказали, что в процессе изучения этого языка ты одновременно изучаешь и строение ОС и работу компьютера и много чего еще. Верно ли это? Или тут тоже надо дополнительно что-то изучить, чтобы не повторить печальный опыт с python?
Конечно, у меня есть понимание, что книги по сетям, ОС и т.п. все равно надо прочесть. Но хотелось бы делать эта не в отрыве, а более органично. Не так, чтобы прочитать про модель OSI и потом такой: "И...? Как это использовать? Как совместить с программированием? Сетевой протокол? Как он выглядит? Как его написать самому? Как использовать существующий протокол на практической реальной задачке? Пример такой задачи."
Но если это мое желание нереалистичное - то прошу так и написать. Будет проще сориентироваться, что делать дальше.
Благодарю за внимание!
По-моему, это скрытая реклама.
Вы недооцениваете объем ресурсов в космосе. Когда Марс будет перенаселен, это значит что полеты в ближайшем космосе уже обычное явление. А добыча ископаемых налажена и автоматизирована. Полезных ископаемых в космосе очень много. Полностью населенный Марс и Земля будут потреблять имеющиеся в ближайшем космосе ресурсы ещё много тысяч лет. А там уже и к другим звёздам летать начнут. И такой вопрос: почему 300к людей в день? Почему не 1 млн в день? А вопрос в потянем, не потянем - не имеет смысла. Сто лет назад сколько людей перевозили по воздуху? А сейчас в день миллионы людей летают по всему миру. Вот прямо сейчас в воздухе находится более 1 млн чел. Также будет и с космосом.
Конечно, а лет 15-20 назад ни один Т9 в кнопочном телефоне в принципе не тянули на звание того ИИ, что мы сейчас имеем. Я не могу уловить смысл вашего ответа на мой комментарий выше. Можете пояснить, что вы хотите этим сказать?
У них ещё модель NEXT вроде планируется. Вроде как это развитие модели SORA. Мало кто понимает, что эта технология куда более революционная, чем те же антропоморфные роботы. Или мощный ИИ за 2000 баксов, сопоставимый с человеческим разумом.
Sora - это не просто генерация реалистичных видосиков. Хотя многие только так ее и воспринимают. Нет, цели там в миллион раз круче. Это создание виртуальной среды для обучения других ИИ и прочего.
Какая сейчас самая большая проблема в развитии ИИ и роботехники? Кто-то скажет деньги, кто-то энергия, кто-то пишет про автономность и аккумуляторы, кто-то про мозги.
А я считаю, что основная проблема в обучении. В скорости и качестве этого обучения. Роботов приходится долго обучать и тестировать на живых процессах в реальном мире. Потому что качества виртуального обучения недостаточно. Автопилотам приходится проезжать миллионы км для сбора данных. Ни один ИИ не сравниться с человеком, пока не наберёт опыта, сравнимого с человеческим. Это все требует много времени и сил. И никто не хочет тратить на это десятилетия. Как решить эту проблему?
Я считаю, что это сделают с помощью развития модели SORA. Значительная часть строящихся гигацодов будет отдана под нее. Для обработки видео и физики реального мира - нужны огромные вычислительные мощности. Она станет средой для обучения других ИИ с ускорением времени.
Только представьте себе, что с ее помощью можно будет обучить автопилот автомобиля в сотни тысяч раз быстрее, чем в реальности. SORA сможет имитировать столько ситуаций и событий, сколько в реальном мире не встретить, проехав миллиарды километров. А роботы? Научить робота ходить плавнее и грациознее человека за миллионы часов, ускоренных в виртуальной реальности до нескольких дней в реальности. Это даст такое ускорение в обучении, что конкуренты, дышащие сейчас в спину - останутся далеко за пределами видимости. Их роботы figure будут вне конкуренции. А сколько ещё ии-агентов так можно натренировать? Лётчики, водители, корабельный ИИ (море, космос) и т.д. Любая существующая профессия реального мира. Потенциал безграничен.
Текущая новость лишь подтверждает, что openAi знает цену своим разработкам. Думаю, следующие поколения ИИ будут ещё дороже, в разы. А sorа смогут использовать не только для ускорения обучения, но и для генерации реалистичных vr пространств для работы или игр "налету". И в далёком будущем этот vr ещё с нейроинтерфейсом научатся соединять.
В консоли все команды на английском, а ключи - чаще всего сокращения этих слов. Для тех, кто с английским хорошо дружит - запомнить ключи не проблема. Типа -f это --forse, -c это --create и т.д.
Аналогично многие команды запоминаются типа mkdir - это make directory.
Вы когда на русском сокращаете слова - не называете же это магией? Хар-ка, ин.яз, сво - вы же поняли это? ))
Так можно любой язык, что вы не знаете, назвать "магическими заклинаниями". Экосистеме линукса не нужен гугл. Там почти везде есть справка на англ.яз. А если непонятна справка - есть куча сообществ, форумов и т.п.
Во многих утилитах есть ключ -v от слова verbose - типа нашего "подробнее". Выводится подробная инфа. Или интерактивный режим -i
Консольные команды - это не магия. Когда привыкаешь - все становится естественным. Не нужно пытаться запомнить это как набор символов. Запоминайте слова. Учите английский.
А насчёт удобно и неудобно - все зависит от целей применения. Например, как бы вы в Винде открыли текстовый файл (лог) на несколько миллионов строк?)) В линуксе с этим просто: tail 10 и вам покажет последние 10 строчек. Или через less смотрите.
И не стоит путать графический интерфейс и консоль с операционными системами. В линуксе тоже можно как в Винде мышкой с окнами работать. И при этом в Винде тоже есть консоль, где такие же "заклинания".
P.s. Кстати, вот тот же gpt - это тоже консольная программа по сути. Пишешь текст, получаешь результат. По сути, прогресс сделал очередной виток, возвращая нас к консоли , но на более совершенном уровне. Старые консоли не умели картинки и видео выводить в диалоге (символьные картинки не считаются)
Не удивлюсь, что скоро появятся ОС почти полностью управляемые с помощью консоли, где запрос подаётся текстом, голосом или картинкой и видео. И на выходе мы просто получаем результат, который можем подкорректировать как нам надо тем же способом (голосом, например)
Не все люди умеют это делать)) Вы читали про эффект детей-маугли? Люди без социализации и обучения тоже мало на что способны. И что есть базовое понятие для вас?
Да, возможно, не самый удачный пример. Но я его привел к тому, что Илон попробовал в дизайн. Получился кибертрак. Треугольник на четырехугольнике. Или трапеция. Он явно не Джобс))
Джобс был дизайнером, а не технарем. Что наложило отпечаток на всю продукцию. Технари мучились, пытаясь впихнуть невпихуемое. У Илона наоборот. Взгляните на его кибертрак, от которого он тащиться. Для меня это вырвиглазный дизайн. А ему, как технарю, видимо, нравится - эти прямые линии, геометрические фигуры в облике и т.п. Что общего вы увидели между ними?
Возможно, вы могли не замечать, или не придавать значения таким моментам, но хорошие менеджеры очень часто хвалят спецов в своих командах. Даже за незначительные вещи. Т.е. признание ценности есть.
Например, разработчик оценил задачу, а потом сделал ее вовремя или даже немного быстрее - менеджер говорит: "ты красавчик"! Сделали что-то без единого бага - менеджер хвалит, уложились в спринт - менеджер хвалит и т.д.
По моему опыту, самые атмосферно-приятные команды были те, где к такой похвале подключался и клиент. Причем, если вдруг случался сбой, то вся команда искренне пыталась помочь такому клиенту как можно быстрее решить проблему. И мотивация не финансовая, а "надо помочь хорошему человеку". И клиент в ответ:"Вы мои спасители!", а менеджер:"горжусь вами!". Как итог, все участники команды чувствуют свою ценность, а отношение к работе и задачам: "всего одна задачка? Дай ещё 5!"
Не знаю, почему вас заминусили. За обычное мнение, пусть и ошибочное.
Вы упускаете из внимания некоторые вещи:
Возраст. Молодые в целом быстрее учатся.
Интерес. Он есть не у всех. Причем интерес не к самому кодингу, а к результату. Сам кодинг воспринимается как досадная помеха на пути к желаемому. Зато когда сделал - это гордость перед друганами.
Папа программист, у которого можно спросить непонятное. И папа способствует хобби ребенка. А ведь папы разные бывают...
Школа, окружение - оно у всех разное. Друзья могут и не интересоваться программированием. В итоге ребенок не получит социальной поддержки, гордости, состязания и т.п. стимулов к продолжению кодинга.
В общем, чтобы появился условный "Моцарт", нужна куча совпадений по жизни. Это скорее редкость, а не норма. Но даже такие ребята - они все равно проходят по тем этапам, что указаны в статье. Просто интуитивно. И вы ошибаетесь, что это происходит все так быстро и без напряга.
К тому же сделать что-то по видосику - это не значит научится и приобрести навык. Я вот не разработчик, но тоже могу по видео или статьям сделать многое. Помню, как-то ради любопытства, я развернул за пару часов vue.js и потом за пару дней сделал сайт на нем, правда без бэкенда. Видосики, туториалы, статьи мне помогали в этом. А мне тогда было ближе к 30. Я далеко не "Моцарт".
Вот и ваш сын и его друзья навыки приобретали в течение нескольких лет, а не за несколько дней, когда вы могли отметить "прогресс". К тому же, сейчас в хороших школах учат программированию. Т.е. навыки у ребенка не только случайные, но еще имеют системную поддержку от школьного образования. И в резульате оказывается, что за спиной "через два года сеньора" оказывается лет 8-10 практики в программировании (с детства), а не 2 года.
Любые навыки долго формируются. Даже на относительно простые, типа вождения авто, нужны многие месяцы, чтобы достичь уверенности. Хотя казалось бы, крути руль, жми педаль, да верти головой по сторонам.
Такова реальность. Кстати, "моцартов" в музыке сейчас умеют готовить. Сам видел одну методику. Там дети в 5-6 лет уже играют Рахманинова на пианино)) Может почти любой ребенок научиться. Без особого напряга. Правда эта методика не учит создавать шедевры))) но нотную грамоту и умение хорошо играть - даёт.
Вы сейчас занимаетесь тем же самым.
Текст, что в статье выдает машина - осмысленный (с человеческой точки зрения), а не просто набор подходящих слов. Это моя субъективная оценка. Но она совпадает с такими же оценками от других живых людей.
И в своем ответе Клод явно об этом пишет, а ещё - указывает на различия.
Отнимите у человека его эмоции, чувственные ощущения, оставьте только поток сигналов на входе для обучения, с дискретными данными и выборками, а потом пообщайтесь с таким человеком через все тот же обмен сигналами. Я думаю, результат вы получите похожий.
Сейчас ученные умеют создавать органоиды мозга (из клеток человеческого мозга) и обучать их. Такой "мозг" имеет меньшую точность, чем искусственные нейронки, но обучается раз в 10 быстрее.
Поэтому, я бы предложил не использовать общее определение "интеллект" для всего подряд. А использовать его только с уточняющим определением: человеческий интеллект, собачий интеллект, нейросетевой интеллект и т.д. Ведь даже сочетание "искусственный интеллект" слишком широко. Тот же органоид мозга - искусственный или нет? Там же есть клетки мозга человека, но сам органоид создан учеными искусственно.
Наука Логика четко разделяет такие вещи. Есть расширенное представление, когда слово "интеллект" все люди понимают по-своему, а есть обработанный логикой более совершенный вариант, обозначающий научное определение понятия, которое все понимают примерно одинаково.
Определение слова Интеллект будет очень широким. Оно может быть родовым для огромного количества понятий. Под него может попасть весь живой мир, и даже что-то из неживого. Это как слова Мир, Любовь, Душа и т.п. Поэтому, я считаю, что использовать его как обозначение разумности - некорректно. Аналогично и с самим словом разум.
Нужно вводить новые понятия, например, "нейросетевой интеллект", и описать критерии, после которых мы будем считать машину "разумной" только в пределах нейросетей. НЕ СРАВНИВАЯ этот разум с человеческим напрямую. Например, слабые нейросети - это "нейросетевой автомат". К ним могут относится нейросети, генерирующие картинки и прочие, выполняющие "простые" специализированные задачи.
Можно сравнивать разные типы интеллектов лишь в рамках выполнения каких-либо узких и полностью одинаковых задач. И сравнить только те показатели, что можно адекватно замерить: скорость выполнения, качество, количество ошибок и т.п.
Критерии разумности можно со временем корректировать, по мере развития технологии, создавая градацию НИ (нейросетевой интеллект) по уровням разумности. Сами критерии давно известны.
И мое мнение, что нейросеть, рассуждающая на тему своей разумности, сомневающаяся в реальности своих слов и рассуждений, но уверенная в наличии "своего Я", пусть и не похожего на человеческое "Я" - можно считать чем-то более разумным, чем предыдущие поколения "нейросетевых автоматов". А что будет дальше - время покажет.
P.s. На самом деле, я удивлен, что ещё какие-то споры идут по этим определениям и градациям разумности. Или это просто политика. Т.к. ученым порой трудно корректно донести свои мысли до власть держащих и бабло имеющих людей. Их часто не понимают.
Думаю, эти ошибки с датами - это намеренно. Чтобы нарисовать более мрачную картину. Хотя в целом, истина в его словах есть.
Лично я считаю, что наши элиты не с того конца за проблему взялись. Привыкли все решать за деньги (в смысле - покупать). А оказывается, не все можно купить. Видимо, даже разведка не справляется.
Вложились бы лучше в образование и свою науку. Но не одними деньгами. Не работает оно так. Без грамотных управленческих решений это как поливать заросшее сорняками поле. Сорняки разрастутся и уничтожат полезную культуру.
Ведь можно не догонять, а создавать свои решения. Догонять бесполезно. На эту гонку уйдут колоссальные ресурсы и десятилетия потерянного времени. И все равно будем позади. А пока своего нет - покупать. Китай вон 30-40 лет догнать пытается, и до сих пор не догнал. Хотя, в целом, уже вплотную приблизился. А где-то уже и перегнал.
Получается, есть с кого брать пример. Просто этот чужой опыт надо адаптировать под свои реалии и возможности. Сделать выводы. Как там у нас любят говорить: "дать ассиметричный ответ".
Все упирается в грамотный менеджмент, чья мотивация не будет сфокусирована на своем кошельке ("ошибаться можно, врать нельзя"). И, к сожалению, тут мы упираемся в коррупцию, эх.. Вот бы скандинавский опыт борьбы с коррупцией у нас реализовать...