Если порыться на внутренней кухне софтверных компаний, то можно обнаружить, что разрабатываемые приложения и сервисы часто имеют весёлые имена. Это могут быть имена мультперсонажей, мифических героев, космических объектов, географических объектов, героев книг, героев комиксов и фильмов… Пожалуй, это наиболее популярные категории имён, но есть и другие. Разработчики софта – люди креативные, чего только не придумают. Мне попадались даже названия ягод и элементарных частиц.

Справедливости ради подчеркну, что не во всех компаниях, где разрабатывают софт, ему дают весёлые имена. Но во многих.

Насколько хороши весёлые имена? Какие есть альтернативы? Как лучше всего называть софт? Какие имена используют в зрелых софтверных компаниях?

Наткнулся через «MIT Technology Review» на статью с порицанием AI‑стартапа, который — как выяснилось — интенсивно использует ручной труд якобы вместо автоматического искусственного интеллекта.

Ссылка на статью

В статье утверждается, что некий стартап по преобразованию 2D‑картинок в 3D‑модели прибегает за кулисами к большому количеству ручного труда, хотя из маркетинговых заявлений складывается впечатление если не о полной, то почти полной автоматизации. На этом в статье построен шейминг соответствующего стартапа.

Зная, как на практике компании (даже крупные) подходят к решению схожих задач по автоматизации, могу сказать, что шейминг напрасный. Ну или, как минимум, приведённых в статье фактов недостаточно, чтобы шеймить.

Во‑первых, стартапам свойственно в маркетинговых заявлениях преувеличивать уровень собственных достижений. Обычно в таких заявлениях транслируется не текущее состояние дел, а «вИдение» или «мИссия» стартапа: то, к чему стремятся прийти. Если по‑честному, то в какой‑то степени это враньё. И крупные компании часто делают то же самое. Но стартапам это особенно свойственно. Покажите мне стартап с «честным» маркетингом. Лично я таких не видел. В современном мире такой стартап не выживет. Соответственно, если у стартапа цель — полная автоматизация ручного труда, то именно про полную или почти полную автоматизацию и будет сказано в маркетинговых материалах, даже если на текущем этапе автоматизации вообще ноль. И не будет никаких сносок про то, что «мы пока не достигли этой цели, но собираемся достигнуть через 100 лет при достаточном финансировании и т. п.» Все всё знают про то, как строится маркетинг стартапов, поэтому шеймить их за такое «враньё» смысла нет. По крайней мере, в текущих реалиях.

Так думает Дуглас Хофштадтер, автор популярной книги "Гёдель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда".

Цитата взята отсюда: Gödel, Escher, Bach, and AI - The Atlantic. В статье Хофштадтер приводит эссе, написанное чатботом от его имени, а затем разносит эссе в пух и прах. Утверждает, что чатбот переврал и его стиль, и фактологию. Статья рекомендуется к прочтению.

Мнение Хофштадтера о чатботах вызывает во мне двоякие мысли. С одной стороны, хочется с ним согласиться. Чатботы посягнули на то, что до сих пор считалось подлинно человеческим. И вроде как, не хочется делиться этой поляной с бездушной машиной. Также не хочется, чтобы глубокие подлинные человеческие истории вытеснялись поверхностными, переполненными банальщиной суррогатами, которые сейчас генерит ИИ.

С другой стороны, чисто исторически определение того, что является "подлинно человеческим" постоянно менялось. Некоторые функции, которые когда-то были основными для человека, со временем перестали быть таковыми. Например, у наших предков, живших 3000 лет назад, мозг был больше нашего. Есть гипотеза (хотя доподлинно это неизвестно), что благодаря большему мозгу наши предки могли запоминать больше информации. А с распространением письменности и усилением специализации труда необходимость запоминать много отпала. Соответственно, наш давний предок с появлением письменности мог бы, наверное, сказать: "Эти бездушные, быстро теряющие актуальность буквы не заменят живой памяти человека, способного запомнить расположение десятков полян для сбора самых сочных ягод". Однако прошло несколько тысяч лет, и сейчас мы, пожалуй, не особо расстраиваемся от того, что у нас не слишком крутая память. Заглянуть в книжку, в блокнот, позвонить другу, поискать в Интернете - привычные операции, которые компенсируют нам недостаток собственной памяти. Мы совсем не против того, чтобы эта память была где-то "снаружи" нас.

Об этом в начале декабря прошлого года нам сообщила компания DeepMind.

При первом рассмотрении достижение очень впечатляет. Особенно если посмотреть на примеры задач, с которым справился искусственный интеллект. Также поражает, что в сравнении с людьми, решавшими те же задачи, он вошел в top 54%.

При втором рассмотрении достижение по-прежнему впечатляет, но уже без вау-эффекта. Почему?

- Составь, пожалуйста, руководство по тому, как делать архитектуру.

С такой просьбой ко мне однажды обратились менеджеры по разработке софта в компании, где я работаю или работал (не хочу раскрывать время и место). И надо сказать, что сначала эта просьба меня здорово озадачила. На тему архитектуры софта написано много книг, и не самых тонких. Мне предлагается написать еще одну? Чем она будет отличаться от существующих? И зачем вообще им это?

Что касается "зачем", то здесь все было понятно. Цель у менеджеров была благая. Проектов в компании обычно больше, чем могут осилить штатные архитекторы. Идея была в том, чтобы архитектуру для небольших проектов делали либо сами менеджеры по разработке, либо старшие разработчики, а архитектор только проверял, направлял и помогал где нужно.

Цель хорошая, запрос хороший. Оставалось только понять, как оказать им конструктивную помощь, а не отправить читать книжки или не засесть писать свою.

В итоге, родилось что-то вроде чек-листа с пояснениями. Список того, что обязательно должно присутствовать в законченной архитектуре проекта. После появления такого чек-листа любой менеджер или старший разработчик, собравшийся самостоятельно поработать над архитектурой, открывал чек-лист, читал, шёл ко мне - задавал вопросы, затем работал над архитектурой, периодически возвращался ко мне посоветоваться, а когда у него все было готово, мы с ним садились и проводили финальный анализ.

Собственно, этот список я здесь и публикую.

10 лет назад присутствие Интела в HPC ограничивалось, в основном, мощными процессорами и набором математических библиотек.

Интересно посмотреть, какими еще продуктами для HPC Интел оброс за прошедшее время. Не менее интересно спрогнозировать, куда компания будет двигаться дальше. Ниже я изложу свое видение. Приглашаю всех дополнять его с помощью комментариев и опросничков внизу поста.

Опен сорс заставляет меня чувствовать себя мазохистом.
Я люблю его, однако часто работа с ним – боль.
(c) Мой

1. Этот пост, где поговорим о том, как научиться понимать Open Source
2. Модели использования Open Source для достижения бизнес-целей
3. В третьем посте я предложу нестрогую классификацию открытого кода по его профпригодности. По тому, насколько удобно, эффективно и полезно работать с различными сторонними проектами.

Борис Бабаян о прошлом, настоящем и будущем вычислительной техники

Борис Бабаян о прошлом, настоящем и будущем вычислительной техники