Был свидетелем того, как в магазине не проходила акциза с бутылки водки, что-то там сервер лежал. В общем, покупатель не получил что нужно и остался недоволен.
Технологии должны облегчать жизнь, а не контролировать ее. Какой смысл от таких технологий, если по старинке купить эту бутылку не составило бы проблем. Как обычно хорошую задумку испортили власть имущие
>на Западе, чтобы комфортно себя чувствовать и не ломать голову над месячным бюджетом, надо иметь степень не ниже PhD
Откуда инфа? На том же AngelList в 90% случаев требования это бакалавр, реже — магистр, а PhD — единичные вакансии. На моей памяти только один забугорный hr в разговоре обратил внимание на мой PhD.
Поэтому, честно хочу больше узнать как конвертировать мою PhD в «комфортно себя чувствовать»
Я считаю, что каждый имеет право выражать свою точку зрения, поэтому доставайте свои минусовалки и я начну:
Я заметил одно существенное отличие, между программистами-инженерами и программистами-математиками (и самоучками и т.п).
Правильный инженер-программист следует инженерному правилу: проектирование должно предшествовать конструированию. Проектирование это долгий и сложной процесс, но благодаря ему архитектура рассматривается как единая система, отрабатываются различные сценарии поведения этой системы, что, в итоге, помогает выработать дальнейший вектор ее развития и заложить под него фундамент. Но как говориться — тяжело в учении, легко в бою, поэтому разрабатывать (писать код под) правильно спроектированную архитектуру — одно удовольствие.
Большинство же программистов-не-инженеров (особенно с математическим бекграундом), рассматривают архитектуру только с точки зрения текущей задачи, поэтому их решения (обычно) направлены на эффективность и элегантность (в математическом смысле) системы, что делает ее узкоспециализированной на конкретной текущей задаче. И в таком подходе будущие рефакторинги настолько сложны и меняют архитектуру, что чаще проще все переделать с нуля.
И самое тут страшное — для вышестоящих менеджеров подходы программистов-не-инженеров выглядят как более простые, понятные и быстрые (а значит и эффективные с точки зрения бизнеса), чем подходы инженеров, которые кажутся переусложненными и не понятными.
>Машинное зрение относится к Machine Learning
Нет.
Computer Vision это область/технология, а Machine Learning / Deep Learning это методы/инструменты.
Можно говорить что ML/DL входит в набор методов, применяемых в CV, но никак не наоборот.
CV не ограничивается только ИНС.
Странно конечно. С учетом специфики жизни и распределения финансов в РФ, самые хардкорные специалисты стекаются в столицу. Было бы неплохо, чтобы именно эти люди преподавали там. Но никто в здравом уме не уедет из столицы, тем более, что я видел вакансии от этого университета, и зп не фонтан (по уровню столицы), скажу я.
Нет, все гораздо проще. В качестве примера приведу технологию, которую уже обкатывают в одном университете. Там постановка задачи для машины звучит следующим образом: нужно синтезировать такой антибиотик, который бы действовал на такой то вид бактерий, но не затрагивал другие.
Наука и работает так — 99% времени исследователь проверяет различные гипотезы, что является весьма рутинной задачей. Человеку не обязательно знать наизусть различные теоремы и прочие нюансы. Главное выводы.
ох, если бы вы покрутились в науке (во всяком случае нашей отечественной), то были бы неприятно удивлены, как часто можно услышать как кто-то кому-то заявляет, что его метод полное г..., а его подход (естественно, отличающийся от подхода автора) вообще лженаучен, а есть только один единственный правильный (разумеется, подход автора). Наука это вам не посиделки за чашечкой чая, это порой настоящая грызня и лучи ненависти.
Откуда берутся злодеи в фильмах? Они ведь не на пустом месте появляются. Злодеи это те, кто в корне не согласен с текущей политикой человечества (аля агент смит и аллегорией человека и раковой опухоли). Только злодеи в кино обычно хотят очистить планету от человечества и на этом конец. А ведь можно очистить ее и посадить там новую, более продвинутую форму жизни. Чем не благородная мечта? Во всяком случае, мы не только люди, но и часть вселенной.
тут скорее имеется в виду не прямое усиление интеллекта человека, а добавление к мозгу дополнительных функциональных устройств. Личный ПК в твоей голове с подключением к интернету и выводом визуальной информации прямо на кору — это чудесно. Потерял носок — запустил визуальный поиск и хоп — красный квадратик вокруг потерянного носка. И т.п. Аналогично и другое — увидел производную — сопроцессор взял ее и моментально передал ответ назад в сознание.
А машине и не нужна мотивация. У нее есть оператор и он ставит ей цель, которой она смиренно следует. И нам совсем не важно, как она этой цели достигнула — ибо это черный ящик, а важен результат. Мотивация это как раз удел человека, которая и мешает превратить себя в послушного раба простыми средствами. Чем, к примеру, не киборги послушники монастыря? Их мотивация подавлена, а слепая цель — служение — заменяет место личной мотивации.
Насчет второго пункта я полностью разделяю ваши опасения. Тут как было с клонированием и ГМО — издали закон и запретили. С перспективой того, что многие чиновничьи должности легко уже сейчас могут быть заменены (даже не ИИ, а обычными скриптами), запрет на ИИ можно смело ожидать.
А кто вам сказал, что я противопоставляю математику (область знаний) и разработку ИИ (инструмент для выделения знаний)? Я противопоставляю именно возможности человека в математике и возможности ИИ. И в качестве устаревающих технологий здесь выступает не математика, а сам ЧЕЛОВЕК.
И я совершенно не считаю то, что ИИ обязан осознавать себя или самовыражаться. Для поиска скрытых закономерностей в математике не нужно ни то, ни другое. А вот преимущества ИИ (в частности, систем машинного обучения) в поиске скрытых закономерностей уже не раз продемонстрированы на примере распознавания образов, например.
Но вы также подходите к художнику и говорите: «нарисуй мне меня на фоне этого чудесного озера в таком-то стиле». И вы также можете после заявить, что художник нарисовал какое-то г… Здесь уже субъективный вопрос вкуса фломастеров. Здесь и художник и нейросеть — черный ящик.
А почему вы решили, что машина не может овладеть искусством? Недавний пример с нейросетью, которая выделяет стиль с одной картины, а данные с другой и мержит это все в новую картину. Выглядит это потрясающе. Человек в такой задаче уже явно не конкурент машине.
Вы резонно можете возразите — но ведь художник, рисовавший картину, создает ее, а машина нет. Но здесь можно ответить, что художник рисует то же с чего-то, т.е. занимается копированием. Если же художник абстракционист, то машины то же могут генерировать картины, но вряд ли мы в силах осознать всю глубину их рисунков.
Согласен, для человека это выглядит гораздо привлекательней. Некий сопроцессор в мозгу. Но нужно понять, дает ли наш биологической мозг какие-то преимущества, которые не могут дать машины?!
Кто вам сказал, что ИИ должен иметь какую-то внутреннюю мотивацию? ИИ это лишь инструмент, использующий технику машинного обучения. Человеческое мышление в задачах поиска математических закономерностей легко формализируется. А вычислительные возможности машин гораздо больше, чем людские. Уже сейчас во многих областях они превосходят человека, те же шахматы, го, распознавание лиц, игры типа «своя игра», поиск белковых последовательностей и др.
Не нужно боятся машин, мы должны впустить их в наш мир. Не нужно быть такими закомплексованными, дорогие мои. Они будут превосходить нас, пора смириться и уступить им наш мир
Такое чувство, что мы живем в разных вселенных. Мой опыт показывает (а в нем было несколько десятков разных HDD, начиная от мегабайтных, заканчивая терабайтными), что Seagate гораздо надежнее, чем WD и Maxtor.
Технологии должны облегчать жизнь, а не контролировать ее. Какой смысл от таких технологий, если по старинке купить эту бутылку не составило бы проблем. Как обычно хорошую задумку испортили власть имущие
Откуда инфа? На том же AngelList в 90% случаев требования это бакалавр, реже — магистр, а PhD — единичные вакансии. На моей памяти только один забугорный hr в разговоре обратил внимание на мой PhD.
Поэтому, честно хочу больше узнать как конвертировать мою PhD в «комфортно себя чувствовать»
Я заметил одно существенное отличие, между программистами-инженерами и программистами-математиками (и самоучками и т.п).
Правильный инженер-программист следует инженерному правилу: проектирование должно предшествовать конструированию. Проектирование это долгий и сложной процесс, но благодаря ему архитектура рассматривается как единая система, отрабатываются различные сценарии поведения этой системы, что, в итоге, помогает выработать дальнейший вектор ее развития и заложить под него фундамент. Но как говориться — тяжело в учении, легко в бою, поэтому разрабатывать (писать код под) правильно спроектированную архитектуру — одно удовольствие.
Большинство же программистов-не-инженеров (особенно с математическим бекграундом), рассматривают архитектуру только с точки зрения текущей задачи, поэтому их решения (обычно) направлены на эффективность и элегантность (в математическом смысле) системы, что делает ее узкоспециализированной на конкретной текущей задаче. И в таком подходе будущие рефакторинги настолько сложны и меняют архитектуру, что чаще проще все переделать с нуля.
И самое тут страшное — для вышестоящих менеджеров подходы программистов-не-инженеров выглядят как более простые, понятные и быстрые (а значит и эффективные с точки зрения бизнеса), чем подходы инженеров, которые кажутся переусложненными и не понятными.
Нет.
Computer Vision это область/технология, а Machine Learning / Deep Learning это методы/инструменты.
Можно говорить что ML/DL входит в набор методов, применяемых в CV, но никак не наоборот.
CV не ограничивается только ИНС.
А подскажите, а ваш университет каким-либо образом в столицу перебираться не собирается? ну филиал открыть или еще что-то?
Наука и работает так — 99% времени исследователь проверяет различные гипотезы, что является весьма рутинной задачей. Человеку не обязательно знать наизусть различные теоремы и прочие нюансы. Главное выводы.
Насчет второго пункта я полностью разделяю ваши опасения. Тут как было с клонированием и ГМО — издали закон и запретили. С перспективой того, что многие чиновничьи должности легко уже сейчас могут быть заменены (даже не ИИ, а обычными скриптами), запрет на ИИ можно смело ожидать.
И я совершенно не считаю то, что ИИ обязан осознавать себя или самовыражаться. Для поиска скрытых закономерностей в математике не нужно ни то, ни другое. А вот преимущества ИИ (в частности, систем машинного обучения) в поиске скрытых закономерностей уже не раз продемонстрированы на примере распознавания образов, например.
Вы резонно можете возразите — но ведь художник, рисовавший картину, создает ее, а машина нет. Но здесь можно ответить, что художник рисует то же с чего-то, т.е. занимается копированием. Если же художник абстракционист, то машины то же могут генерировать картины, но вряд ли мы в силах осознать всю глубину их рисунков.
Не нужно боятся машин, мы должны впустить их в наш мир. Не нужно быть такими закомплексованными, дорогие мои. Они будут превосходить нас, пора смириться и уступить им наш мир