Как стать автором
Обновить
8
0

Бэкенд разработчик

Отправить сообщение

Освоение любой темы с помощью искусственного интеллекта и метода Фейнмана

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров58K

Когда в последний раз вы сталкивались с трудной для понимания темой? Или проводили часы за просмотром обучающих видео на YouTube?

Существует множество эффективных методик обучения, позволяющих усвоить сложные концепции и обрести уверенность в своих знаниях. Если вы, как и я, постоянно стремитесь к саморазвитию, то понимаете важность правильного подхода к обучению. Одним из наиболее простых и действенных методов является техника Фейнмана.

В этой статье я расскажу, как эффективно применять метод Фейнмана и использовать искусственный интеллект для восполнения пробелов в знаниях.

По окончании чтения вы научитесь использовать ChatGPT для разбора сложных концепций и их интуитивного освоения всего за четыре простых шага.

Читать далее
Всего голосов 54: ↑42 и ↓12+38
Комментарии29

Хитрые бактерии и антибиотики

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров28K

Аптека в Африке, сейчас пациент получит одну таблетку доксициклина

Бактерии — мастера генетических рекомбинаций. У них очень короткий цикл жизни, большое потомство, миллиарды попыток на мутации и очень короткая петля обратной связи. Одного этого достаточно, чтобы если не забрутфорсить, то найти решение проблемы алгоритмами группы Монте-Карло.

Плюс у них есть такая милая штука, как горизонтальный перенос генов. В смысле, бактерия может брать и раздавать свой код. Например, в виде плазмид — вынесенных за хромосому хранилищ ДНК. Это значит, что даже не надо проходить циклы размножения — достаточно одной приспособленной бактерии, которая встанет на раздачу. Причём раздаёт она разным видам, не только своему.

Поэтому антибиотики уже через 15 минут после появления начали резко создавать эволюционное давление.

Пенициллин вначале отбирали у плесени. Выращивали, срезали, макали в раствор, получали колбы с антибиотиками. И вот на краях этих колб почему-то уже тогда начали расти бактерии, для которых эта среда смертельна. Но тогда надо было работать работу и решили, что это какие-то неправильные бактерии, которые делают неправильный мёд. Тем более, что при повышении дозы они, вроде как, погибали.

В общем, там есть пара суперинтересных историй про то, насколько бактерии хитрые и продуманные. Пора бы в этом разобраться. Сегодня мы это делаем с экспертом — Денисом Кузьминым, к.б.н., директором физтех-школы биологической и медицинской физики МФТИ.
Читать дальше →
Всего голосов 175: ↑174 и ↓1+215
Комментарии81

Почему я больше не делаю важные дела: и еще 3 правила как не потерять себя к 40 годам

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров147K

До 30 лет кажется, что ты еще успеваешь завоевать мир. Кое-кто и вправду успевает. Но вскоре у многих появляются дети, а поясница с желудком потихоньку выходят из игры. Тогда-то и начинаешь понимать – жизнь чертовски быстро заканчивается. В этой статье поговорим о том, как не просрать ее окончательно.

Читать далее
Всего голосов 156: ↑121 и ↓35+112
Комментарии243

Фишинг «фичи» Телеграма

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров36K

Телеграмм старается быть безопасным, но как написано в их BugBounty программе, социальная инженерия - вне скоупа. В этом я с ними абсолютно согласен. Но они считают, что под это попадают и все небезопасно реализованные функции, которые могут использоваться только для социальной инженерии. В этом уже я с ними не согласен.

В этой статье я расскажу вам про две "фичи", которые исправлять мессенджер не намерен, но которые могут быть легко использоваться для социальной инженерии, особенно в связке.

Читать далее
Всего голосов 100: ↑98 и ↓2+116
Комментарии61

Самое понятное объяснение Специальной теории относительности

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение13 мин
Количество просмотров120K

Специальная теория относительности - удивительная теория, которая опровергла многие представления о мире, в которых человечество не сомневалось всю историю своего существования.

Многие слышали про волшебства вроде замедления времени, сокращения длины, относительности одновременности, парадокса близнецов и т.д., но мало кто понимает почему так происходит. 

В этой статье я хочу наглядно показать, что все это проще, чем кажется на первый взгляд.

Для иллюстраций я написал интерактивный визуализатор СТО, работающий в браузере. Ссылка на него и исходники проекта в конце статьи.

Читать далее
Всего голосов 385: ↑385 и ↓0+383
Комментарии391

Искусственные и биологические нейронные сети

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение20 мин
Количество просмотров10K

Это можно сравнить с поиском Священного грааля, поиск алгоритма, по которому работают биологические нейронные сети. Конечно многие скажут, что никакого грааля не существует, это всё легенды, и в искусственных нейронных сетях уже всё реализовано, осталось дождаться развития этой технологии, вычислительных ресурсов и... и всё — настоящий искусственный интеллект будет создан. А, разбираться в сложном и запутанном органе для этих целей нет необходимости. Но, надеюсь есть добрая доля искателей приключений, которым будет интересны некоторые рассуждения где стоит искать этот “Священный грааль”. В статье мы проанализируем и сравним работу искусственных нейронных сетей с гипотезами о том, как работают биологические нейронные сети, и конечно, сопроводим это практическими опытами, разберем новую искусственную нейронную сеть, которая по своему принципу работы ближе к биологическому аналогу.

Читать далее
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0+15
Комментарии14

Сравнение мозга с нейронной сетью

Время на прочтение18 мин
Количество просмотров36K


Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.
Всего голосов 32: ↑30 и ↓2+34
Комментарии179

Обучение живых и «биологичная» нейронная сеть

Время на прочтение18 мин
Количество просмотров9.4K

Давайте разберемся, как же живой мозг обучается. Насколько его обучение похоже или не похоже на то, как это делают машины. Попытаемся смоделировать некоторые аспекты обучения.

В машинном обучении укоренились термины обучение без учителя (англ. unsupervised — без контроля) и обучение с учителем (англ. supervised — под контролем). Обучение без учителя – это обучение по неразмеченным данным, или примерам. А обучение с учителем это обычно обучение по некоторым размеченным данным, обучение на примерах при котором результат регулируется и корректируется некоторым внешним механизмом с учётом этой самой разметки. Иногда термин «обучение без учителя» применяют в случае, когда у нас имеется некий агент, которого мы помещаем в некую среду, причём агент изначально не знает по каким правилам и законам действует среда, и без внешней помощи агент обучается взаимодействовать с этой средой. Если у агента имеется некий механизм оценки достижения цели, то это уже можно назвать термином — обучение с подкреплением.

Насколько корректны и применимы эти термины к обучению живых организмов?
Давайте разберемся
Всего голосов 13: ↑13 и ↓0+13
Комментарии20

Принцип избавления от бремени: Как предсказать появление и смерть технологических трендов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров4.9K

Я старался понять закономерности, по которым технологии появлялись и вытеснялись в последние десятилетия. Кажется, есть разгадка:

Людям не нужны новые вещи и технологии сами по себе. Им нужно только уменьшить бремя от того, как они закрывают свои потребности.

Я доказываю это правило на примерах.

Читать далее
Всего голосов 17: ↑12 и ↓5+8
Комментарии4

Как работает компьютер: глубокое погружение (на примере Linux)

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение48 мин
Количество просмотров157K



Введение


Я делала много вещей с компьютерами, но в моих знаниях всегда был пробел: что конкретно происходит при запуске программы на компьютере? Я думала об этом пробеле — у меня было много низкоуровневых знаний, но не было цельной картины. Программы действительно выполняются прямо в центральном процессоре (central processing unit, CPU)? Я использовала системные вызовы (syscalls), но как они работают? Чем они являются на самом деле? Как несколько программ выполняются одновременно?


Наконец, я сломалась и начала это выяснять. Мне пришлось перелопатить тонны ресурсов разного качества и иногда противоречащих друг другу. Несколько недель исследований и почти 40 страниц заметок спустя я решила, что гораздо лучше понимаю, как работают компьютеры от запуска до выполнения программы. Я бы убила за статью, в которой объясняется все, что я узнала, поэтому я решила написать эту статью.


И, как говорится, ты по-настоящему знаешь что-то, только если можешь объяснить это другому.


Более удобный формат статьи.

Читать дальше →
Всего голосов 151: ↑151 и ↓0+151
Комментарии36

Что для меня значит быть программистом

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров49K

Как-то мне написали с Хабра и сказали: Саня, хочешь написать статью про программистов?

Разумеется, я отнёсся к этому скептически. Ладно там девопсины или вайтхэты какие - почитать про них было бы интересно, но вот жизнь программиста... Я сразу вспомнил эти мемы как на КДПВ, которые на самом деле не мемы, а правда.

Но потом я начал накидывать мысли и внезапно нашёл много тем, которые могут быть интересны и самим разрабам, и людям, далёким от программирования. Так что вот вам исповедь погромиста. Уж не знаю, типичный я программист или какой-то чудак. Пишу так, как вижу, а обобщать на всех прогеров или нет - решать вам.

Чтобы получать 300кк/c, нужно всего лишь..
Всего голосов 158: ↑143 и ↓15+149
Комментарии71

Самый плохой программист, которого я знаю

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров65K

В измерении продуктивности разработчиков хорошо то, что можно быстро выявлять плохих программистов. Я хочу рассказать вам о самом плохом программисте, которого я знаю, и о том, почему я сражался за то, чтобы его оставили в команде.

Несколько лет назад я написал в Twitter/X заметку о лучшем программисте, которого я знаю, её стоит переписать в виде поста в блоге. Мне кажется справедливым, чтобы я рассказал и о самом плохом. Его зовут Тим Маккиннон. Я хочу, чтобы мир знал, насколько он измеряемо непродуктивен.

Читать далее
Всего голосов 134: ↑130 и ↓4+166
Комментарии112

Учим английский с chatGPT

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров49K

Пожалуй, новости о языковых моделях и их использовании уже немного надоели, но лично я нашел для себя полезное применение - изучать английский, в том числе и разговорный. Посмотрим, что могут нам предложить в этом деле товарищи из openai: совместим gpt-3.5-turbo, whisper и telegram.

Читать далее
Всего голосов 17: ↑16 и ↓1+16
Комментарии28

Тестируем 11 ботов для прокачки английского в Телеграм: полезный инструмент или чушь собачья?

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров68K

В интернете есть куча статей типа «Топ ботов для прокачки английского». Но написаны они так, как будто информация переходит из одного текста в другой, а авторы даже не пытаются проверить их на собственном опыте.

Сегодня мы собираемся протестировать некоторые из популярных ботов для прокачки английского языка. Посмотрим как чат-боты, так и узконаправленные инструменты для изучения отдельных моментов. Поехали.

Читать далее
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Комментарии5

AI Talent Hub: как мы создаем лучшую онлайн-магистратуру по искусственному интеллекту

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров14K

Привет, меня зовут Дима Ботов — я руковожу магистерской программой «Искусственный интеллект» в ИТМО, вообще же преподавательской деятельностью я занимаюсь уже более 10 лет. В этой статье я хотел обсудить наболевший для меня вопрос: почему текущая модель IT-образования работает совсем не так, как должна.

Читать далее
Всего голосов 40: ↑35 и ↓5+40
Комментарии64

Истинный двигатель прогресса. Почему порно может стать локомотивом развития искусственного интеллекта

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров53K

Что общего у кабельного ТВ, онлайн-платежей и даже книгопечатанья? Все эти инновации распространились благодаря "взрослому контенту". А теперь порноиндустрия может придать импульс целому направлению развития искусственного интеллекта. Почему так - разбираем на примере покупки порно-империи канадским фондом этичных инвестиций (wat?).

Читать далее
Всего голосов 85: ↑80 и ↓5+101
Комментарии80

После GPT-4

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение24 мин
Количество просмотров106K

Если одной метафорой, то произошли первые испытания термоядерной бомбы. Специалисты с благоговейным ужасом и радостью смотрят на поднимающийся над планетою гриб. Остальное человечество живёт обычной жизнью, пока не зная, современниками какого события они являются. Мне нравилось изучение цифровых технологий, сильнее интересовала только работа человеческой психики и междисциплинарное знание, которое можно объединить под условным названием «общая теория информации». Эти увлечения позволили увидеть в смене цифр смену эпох. Постараюсь объяснить суть случившегося максимально доступно.

Далее
Всего голосов 188: ↑174 и ↓14+216
Комментарии346

Две культуры программирования: почему обе из них важны?

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров57K
Уже несколько лет я замечаю, что программисты и программистские инструменты делятся на две разные культуры:



Изначально я человек первой культуры и очень долгое время считал вторую несерьёзной. Пару-тройку лет назад я окончательно понял, что ошибался. Многие «старички» ошибаются в ту же сторону, а в последние годы ещё большее число людей ошибаются в обратную. Знакомство с соседней культурой и понимание, почему дела в ней делаются так, как там принято, превратит вас в лучшего разработчика.
Читать дальше →
Всего голосов 156: ↑138 и ↓18+154
Комментарии107

GPT-3. Есть проблема побольше, чем потеря рабочих мест

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров74K

В моей книге “Просто о мозге” была ещё одна глава, которую я удалил перед публикацией. Она называлась “Будущее”. В ней я приводил прогнозы развития человечества на основе того, что сейчас известно о мозге. Глава получилась грустной, а мне хотелось, чтобы книга заканчивалась на позитивной ноте.

Поэтому расскажу три прогноза оттуда здесь. Они хорошо перекликаются с хайпом вокруг GPT-3 и позволяют по-новому взглянуть на всё, что происходит.

///

Прогноз первый. Нейросеть-президент.

Начнём с простых и очевидных прогнозов. Скоро мы увидим первую страну, которой управляет нейросеть.

Чтобы это произошло, надо преодолеть две проблемы: моральную и техническую. Техническая простая. Нужно создать комплекс нейросетей-министерств. С одной стороны в такие министерства будут втекать данные, а с другой стороны вытекать распоряжения для исполнительной власти. Этот тип власти какое-то время ещё будет состоять из аналоговых биологических механизмов. Из людей.

Моральная проблема чуть сложнее. Звучит она примерно так: “Чтоооо?! Да никогда мы не позволим компьютеру принимать столь важные решения!”. Давайте все дружно крикнем вслух, как называется решение этой проблемы. Раз! Два! Три! Беспилотное Такси!

Ехать в беспилотном такси — это доверить ИИ самое дорогое — жизнь. Государство гораздо менее ценная вещь, с точки зрения эволюционировавшей обезьяны. Как только общество привыкнет ездить в беспилотном такси, дверь для ИИ-президента откроется нараспашку.

Да, будет всё не сразу. Вначале появятся государственные ИИ-советники. Решения синтетического мозга будут проверяться и перепроверяться. Но по мере роста их эффективности всё меньше контроля будет у человека, и всё больше у условного Скайнета.

Ещё два предсказания
Всего голосов 165: ↑132 и ↓33+128
Комментарии766

Крах Silicon Valley Bank: как и почему лопнул главный банк техно-стартаперов Кремниевой долины

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров66K

В пятницу на финансовых рынках произошел громкий «хлопок»: внезапно лопнул 16-й по размеру банк США – а само банкротство стало вторым по размеру в истории среди американских коммерческих банков. В этой статье мы разбираемся, что произошло, и как это может на всех нас повлиять.

Читать далее
Всего голосов 116: ↑109 и ↓7+125
Комментарии85

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Зарегистрирован
Активность