Я разрабатываю роботов и меня часто спрашивают — «как сделать робота», «где ты находишь информацию, какие ресурсы используешь»?

Если вы не знаете с чего начать и хотите сделать собственного робота — эта статья для вас — в ней я постараюсь объяснить процесс, а также расскажу какие должны быть первые шаги.

В предыдущей статье я рассказал про пластичность мозга. Сегодня предлагаю первые три техники ее тренировки. Идея очень простая: представьте себе, что ваша работа состоит не в том, чтобы строить окружающую жизнь. И не в том, чтобы вручную управлять карьерой и взаимоотношениями в окружающем мире, тратя на это ограниченный ресурс нашей силы воли.

Идея в том, чтобы выстроить систему — некую совокупность процессов, которые будут воспроизводиться и обеспечивать необходимый результат с меньшими усилиями. Сила воли будет тратиться для настройки шаблонов наших нейромашин. А качество шаблонов напрямую связано с качеством нашей жизни: именно они позволяют нам показывать высокие результаты в работе, личной жизни, заботе о себе и построении всей жизни в те моменты, когда мы не следим за этим осознанно.

Необходимое вступление

Я не гарантирую, что изложенные здесь трактовки общепринятых терминов и принципов совпадают с тем, что изложили в солидных научных статьях калифорнийские профессора во второй половине прошлого века. Я не гарантирую, что мои трактовки полностью разделялись или разделяются большинством IT-профессионалов в отрасли или научной среде. Я даже не гарантирую, что мои трактовки помогут вам на собеседовании, хоть и предполагаю, что будут небесполезны.

Но я гарантирую, что если отсутствие всякого понимания заменить моими трактовками и начать их применять, то код вами написанный будет проще сопровождать и изменять. Так же я прекрасно понимаю, что в комментариях мной написанное будут яростно дополнять, что позволит выправить совсем уж вопиющие упущения и нестыковки.

Столь малые гарантии поднимают вопросы о причинах, по которым статья пишется. Я считаю, что этим вещам должны учить везде, где учат программированию, вплоть до уроков информатики в школах с углублённым её изучением. Тем не менее, для меня стала пугающе нормальной ситуация, когда я узнаю, что собеседник мой коллега, причём работающий уже не первый год, но про инкапсуляцию «что-то там слышал». Необходимость собрать всё это в одном месте и давать ссылку при возникновении вопросов зрела давно. А тут ещё и мой «pet-project» дал мне изрядно пищи для размышлений.

Тут мне могут возразить, что учить эти вещи в школе рановато, и вообще на ООП свет клином не сошёлся. Во-первых, это смотря как учить. Во-вторых, 70% материала этой статьи применимо не только к ООП. Что я буду отмечать отдельно.

Лесли Лэмпорт — автор основополагающих работ в распределённых вычислениях, а ещё вы его можете знать по буквам La в слове LaTeX — «Lamport TeX». Это он впервые, ещё в 1979 году, ввёл понятие последовательной согласованности, а его статья «How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs» получила премию Дейкстры (точней, в 2000 году премия называлась по-старому: «PODC Influential Paper Award»). Про него есть статья в Википедии, где можно добыть ещё несколько интересных ссылок. Если вы в восторге от решения задач на happens-before или проблемы византийских генералов (BFT), то должны понимать, что за всем этим стоит Лэмпорт.

Эта хабрастатья — перевод доклада Лесли на Heidelberg Laureate Forum в 2018 году. В докладе пойдёт речь о формальных методах, применяемых в разработке сложных и критичных систем вроде космического зонда Rosetta или движков Amazon Web Services. Просмотр этого доклада является обязательным для посещения сессии вопросов и ответов, которую проведет Лесли на конференции Hydra — эта хабрастатья может сэкономить вам час времени на просмотр видео. На этом вступление закончено, мы передаём слово автору.

Когда-то давно Тони Хоар написал: «В каждой большой программе живет маленькая программа, которая пытается выбраться наружу». Я бы это перефразировал так: «В каждой большой программе живет алгоритм, который пытается выбраться наружу». Не знаю, правда, согласится ли с такой интерпретацией Тони.

• Кухня-студия (кухня совмещенная с холлом/коридором), три точки освещения.
• Необходимо управлять освещением из двух точек. У входа в квартиру и на кухне.

• Покупаем, так называемые, проходные выключатели, ставим три штуки на кухню, три в коридоре — вот оно счастье. Вот только получилось, что от коридора на кухню нужно вести 9 жил кабеля, некрасиво, спрятать некуда.
• Покупаем готовые решения по управлению одним источником с нескольких точек.
  Точных чисел не помню, но получалось что-то около 10000р за точку освещения + 1000р за каждый выключатель, итого 36000р. Жаба.
• Как это ни странно, но эту идею высказала жена, в общем-то далекая от IT: “ А помнишь, ты светофор в Яндексе делал? Может тут тоже что-то сам сообразишь?”
  В самом деле, а почему бы и нет, подумал я?

Проект «Smarter Objects» исследует новый способ взаимодействия с повседневными объектами. Система связывает виртуальный объект с физическим, чтобы предоставить простой способ модификации и поведения этого физического объекта, а так же взаимодействия с другими подобными объектами. Как только пользователь наводит смартфон или планшет на объект, приложение дополненной реальности распознает его и предоставляет интуитивный графический интерфейс для программирования его поведения и взаимодействия с другими объектами. Как только он запрограммирован, с объектом возможно взаимодействовать с помощью простого интерфейса, состоящего из кнопок, крутилок и т.п. Таким образом, Smarter Object сочетают в себе адаптивность цифровых объектов с простым интерфейсом физических.