Спасибо за статью! действительно, очень хочется чего-то пошире чем 128 бит Neon, вроде SME на 2048 бит но увы, пока только в QEMU. А еще вопрос по смежной теме - не встречалось ли вам что-то малино-подобное, но с близким к adreno GPU, в идеале конечно близкое к Snapdragon 8 gen 3?
Позвольте контраргумент про госуправление и беспилотное такси. Обучаемые (ML) алгоритмы автопилота существуют давно, и уже в далеком 2008 давали 97% точности. Сейчас это 3-4, а может и пять девяток. Осталась этическая и юридическая проблеммы. Сравним с госуправлением.
Во-первых, в госуправлении близко не видно ML моделей и алгоритмов с такой точностью. Поэтому сравнение невполне корректно. Задача госуправления несравнимо сложнее и многофакторнее, чем задача self-driving. Более того, ML алгоритмы учатся автопилоту "на примере человека" - есть огромное количество отличных водителей, собираем с них датасет учим ML. В целом, любые ML модели в слабом ИИ можно обучить на основе результатов выданных человеком. В сфере госуправеления вряд ли можно найти столько непререкаемо отличных датасетов.Я даже сомневаюсь, что можно найти хотя бы один датасет...
Во-вторых, мультимодальные модели типа ChatGPT - наши первые шаги в AGI (artifical general int.) не обеспечивают нам той точности которая нужна в автопилоте, никто не говорит даже о трех девятках, такая точность только в ANI моделях (artfical narrow int.). Поэтому никто не допустит AGI к самостоятельному решению критических задач, от которых зависит жизнь человека.
Спать 9 часов совмещая работу и аспирантуру? Да ладно... Можно сократить до 7 и выиграть пару часов. Можно совмещать r&d работу в универе, с дисером, и таким образом экономить ещё час-два. И хватит на личную жизнь. Ну моим аспирантам вроде хватает...
Про Bancoff. У меня пришли 15 баксов за семь часов, потом 10 баксов шли трое суток, за это время пропали первые 15 баксов. Забросил еще 10, они шли дня четыре, за это время магически нашлись первые 15, и вроде бы все починилось и оплата куда нужно прошла.
У меня для Zoom кобейджинговая карта UnionPay от Солидарности не сработала. Просто по первым четырем цифрам пишет что-то типа "Эта карта не принимается.". Прбовал сделать казахскую виртуальную визу на чужое имя - превязать не удалось, ошибка.
В итоге удалось оплатить через сервис Bankoff, но конечно все было очень криво. Деньги долго шли, потом частично пропали, писал в поддержку, были ответы рассылочного типа, с просбой подождать и все наладится. В итоге, дней через десять все деньги до карты дошли, нашлись, и удалось оплатить. По ощущениям Bancoff просто не ожидал такого наплыва, и срочно все допиливал из состояния MVP в состояние альфа-версии...
Я в своем курсе про глубокое обучение начинаю студентам рассказывать про 13 проблему как про одну из отправных точек для современных нейронных сетей, от нее перехожу к теореме Колмогорова-Арнольда и потом к теореме Цыбенко.
Причем несколько раз у нас обсуждение с коллегами и со студентами заходило про случай алгебраических функций.
Так что это очень забавное обновление статуса оснований глубокого обучения!
Теория Манина состоит из трех частей.
Во-первых, он определяет математику как раздел филологии или лингвистики: это наука о формальных преобразованиях одних наборов символов некоторого конечного алфавита в другие при помощи конечного числа специальных "грамматических правил". Отличие математики от живых языков состоит, по Манину, лишь в том, что в ней больше грамматических правил. Например, имеется правило, позволяющее заменять символы "1+2" на "3".
Ну и собственно теорема Гёделя куда-то туда, хотя скорее как опровержение.
Про бурбакизм — возможно главная проблема в том, что дается чистая формальная теория, без пояснения мотивации и интуиции, лежащей в ее основе. Без этого преподавание становится унылым и непродуктивным и статьи тоже.
Вот как контрпример, великолепная вводная "интуиция" от Р.В. Михайлова, очень оживляющая курс гомотетии.
Вот два более или менее оригинальных текста В.И. Арнольда с критикой подхода Бурбаки. https://www.mccme.ru/edu/viarn/obscur.htm https://www.mccme.ru/edu/index.php%3Fikey=viarn_burbaki.html
Я далеко не чистый математик, и мои оценки крайне субъективны, но все же выскажу. Проблема бурбакизма в излишнем формализме, скрывающем суть, при этом формализме действительно математика становится похожей на своего рода филологию. Мне представляется более верной трактовка математики как эксперементальной науки, этой точки зрения придерживался В.И. Арнольд, и, надо полагать, А.Н. Колмогоров.
Формалистский же стиль изложения присущ многим статьям советской школы. В современных рекомендациях о том, как писать хорошие статьи, наоборот, рекомендуется нечто более близкое к трактовке Арнольда. Вот, например, цитата из очень хорошего гайдлайна — Treat the reader as you would a guest in your house. Anticipate their needs: would you like something to drink? Something to eat? Perhaps now, after eating, you’d like to rest? https://billf.mit.edu/sites/default/files/documents/cvprPapers.pdf
Курс анализа данных безусловно, и машинное обучение тоже. Своим мы это читаем еще в магистратуре (ну например — https://github.com/da0c/DL_Course_SamU).
Парадокс китайской комнаты и прочие смены парадигмы Томаса Куна полезны аспирантам именно как расширение кругозора для людей, которые идут в науку.
По поводу Бурбаки, интересное мнение академика Арнольда, первая попавшаяся под руку ссылка — https://akhceloo.livejournal.com/486355.html
И в целом, то, как сейчас принято писать статьи в журналах с импактом выше трех весьма в конве "анти-Бурбаки" подхода.
Вот как раз нужно рассказывать неочевидные вещи аспирантам. Ну, например, про структуру научных революций Томаса Куна, или про трудную проблему сознания и нейрофилософию, или про критику подхода Бурбаки в современной науке. Вот такой курс философии был бы в тему, лекций на 8. Пытаюсь нечто подобное читать на курсе "Современные информационные технологии" аспирантам первого года.
В самой статье в Nature стоит отсылка на Роскосмос как источник данных, плюс половина авторов из ИКИ и Института Иоффе. В целом, такой список авторов очень радует, как и отсылка на Роскосмос! И "прим. ред." тут действительно был бы кстати.
И еще попутный вопрос, в Snapdragon 8 gen 3 на борту есть DSP Hexagon, с вроде бы, 1024 битами (https://ieeexplore.ieee.org/document/9622794). Не смотрели ли вы в эту сторону?
Спасибо за статью! действительно, очень хочется чего-то пошире чем 128 бит Neon, вроде SME на 2048 бит но увы, пока только в QEMU.
А еще вопрос по смежной теме - не встречалось ли вам что-то малино-подобное, но с близким к adreno GPU, в идеале конечно близкое к Snapdragon 8 gen 3?
Позвольте контраргумент про госуправление и беспилотное такси. Обучаемые (ML) алгоритмы автопилота существуют давно, и уже в далеком 2008 давали 97% точности. Сейчас это 3-4, а может и пять девяток. Осталась этическая и юридическая проблеммы. Сравним с госуправлением.
Во-первых, в госуправлении близко не видно ML моделей и алгоритмов с такой точностью. Поэтому сравнение невполне корректно. Задача госуправления несравнимо сложнее и многофакторнее, чем задача self-driving. Более того, ML алгоритмы учатся автопилоту "на примере человека" - есть огромное количество отличных водителей, собираем с них датасет учим ML. В целом, любые ML модели в слабом ИИ можно обучить на основе результатов выданных человеком. В сфере госуправеления вряд ли можно найти столько непререкаемо отличных датасетов.Я даже сомневаюсь, что можно найти хотя бы один датасет...
Во-вторых, мультимодальные модели типа ChatGPT - наши первые шаги в AGI (artifical general int.) не обеспечивают нам той точности которая нужна в автопилоте, никто не говорит даже о трех девятках, такая точность только в ANI моделях (artfical narrow int.). Поэтому никто не допустит AGI к самостоятельному решению критических задач, от которых зависит жизнь человека.
Немеханических актуаторов, как пример, световой пинцет
Неплохой туториал, спасибо. Только performance здесь переводится не производительность, а точность.
Спать 9 часов совмещая работу и аспирантуру? Да ладно... Можно сократить до 7 и выиграть пару часов.
Можно совмещать r&d работу в универе, с дисером, и таким образом экономить ещё час-два.
И хватит на личную жизнь. Ну моим аспирантам вроде хватает...
Про Bancoff. У меня пришли 15 баксов за семь часов, потом 10 баксов шли трое суток, за это время пропали первые 15 баксов. Забросил еще 10, они шли дня четыре, за это время магически нашлись первые 15, и вроде бы все починилось и оплата куда нужно прошла.
У меня для Zoom кобейджинговая карта UnionPay от Солидарности не сработала. Просто по первым четырем цифрам пишет что-то типа "Эта карта не принимается.". Прбовал сделать казахскую виртуальную визу на чужое имя - превязать не удалось, ошибка.
В итоге удалось оплатить через сервис Bankoff, но конечно все было очень криво. Деньги долго шли, потом частично пропали, писал в поддержку, были ответы рассылочного типа, с просбой подождать и все наладится. В итоге, дней через десять все деньги до карты дошли, нашлись, и удалось оплатить. По ощущениям Bancoff просто не ожидал такого наплыва, и срочно все допиливал из состояния MVP в состояние альфа-версии...
Как представитель Самарского университета - подтверждаю, и большое спасибо!
Единственное, что нового узнал - что Страуструп партнёр в Морган Стенли.
Можно кстати нашу попробовать...
Ну все равно модель больше в стилистику Брейгеля и голландцев тянет, чем к Репину)))
Где/когда можно купить/запросить железку или инженерный образец на академическую организацию?
Я в своем курсе про глубокое обучение начинаю студентам рассказывать про 13 проблему как про одну из отправных точек для современных нейронных сетей, от нее перехожу к теореме Колмогорова-Арнольда и потом к теореме Цыбенко.
Причем несколько раз у нас обсуждение с коллегами и со студентами заходило про случай алгебраических функций.
Так что это очень забавное обновление статуса оснований глубокого обучения!
Трактовка математики как лингвистики это Ю.И. Манин и В.А. Успенский, цитируя Арнольда -
Ну и собственно теорема Гёделя куда-то туда, хотя скорее как опровержение.
Про бурбакизм — возможно главная проблема в том, что дается чистая формальная теория, без пояснения мотивации и интуиции, лежащей в ее основе. Без этого преподавание становится унылым и непродуктивным и статьи тоже.
Вот как контрпример, великолепная вводная "интуиция" от Р.В. Михайлова, очень оживляющая курс гомотетии.
Вот два более или менее оригинальных текста В.И. Арнольда с критикой подхода Бурбаки.
https://www.mccme.ru/edu/viarn/obscur.htm
https://www.mccme.ru/edu/index.php%3Fikey=viarn_burbaki.html
Я далеко не чистый математик, и мои оценки крайне субъективны, но все же выскажу. Проблема бурбакизма в излишнем формализме, скрывающем суть, при этом формализме действительно математика становится похожей на своего рода филологию. Мне представляется более верной трактовка математики как эксперементальной науки, этой точки зрения придерживался В.И. Арнольд, и, надо полагать, А.Н. Колмогоров.
Формалистский же стиль изложения присущ многим статьям советской школы. В современных рекомендациях о том, как писать хорошие статьи, наоборот, рекомендуется нечто более близкое к трактовке Арнольда. Вот, например, цитата из очень хорошего гайдлайна — Treat the reader as you would a guest in your house. Anticipate their needs: would you like something to drink? Something to eat? Perhaps now, after eating, you’d like to rest?
https://billf.mit.edu/sites/default/files/documents/cvprPapers.pdf
Курс анализа данных безусловно, и машинное обучение тоже. Своим мы это читаем еще в магистратуре (ну например — https://github.com/da0c/DL_Course_SamU).
Парадокс китайской комнаты и прочие смены парадигмы Томаса Куна полезны аспирантам именно как расширение кругозора для людей, которые идут в науку.
По поводу Бурбаки, интересное мнение академика Арнольда, первая попавшаяся под руку ссылка — https://akhceloo.livejournal.com/486355.html
И в целом, то, как сейчас принято писать статьи в журналах с импактом выше трех весьма в конве "анти-Бурбаки" подхода.
Вот как раз нужно рассказывать неочевидные вещи аспирантам. Ну, например, про структуру научных революций Томаса Куна, или про трудную проблему сознания и нейрофилософию, или про критику подхода Бурбаки в современной науке. Вот такой курс философии был бы в тему, лекций на 8. Пытаюсь нечто подобное читать на курсе "Современные информационные технологии" аспирантам первого года.
Боюсь, целого курса философии недостаточно для того, чтобы понять как работает наука...
В самой статье в Nature стоит отсылка на Роскосмос как источник данных, плюс половина авторов из ИКИ и Института Иоффе. В целом, такой список авторов очень радует, как и отсылка на Роскосмос! И "прим. ред." тут действительно был бы кстати.