DX space – Telegram
DX space
1.65K subscribers
217 photos
28 videos
54 files
462 links
Techno-evolution and undetermined distance (aka DX)
Download Telegram
#НачалаШСМ

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД 2.0. ПОНЯТИЕ ПРОЕКТНОЙ РОЛИ
В первом поколении системного подхода системы объективны, и мы заранее знаем, как они устроены и для чего предназначены. Во втором поколении появляются проектные роли и их системы деятельности. С этого момента системы становятся субъективными — “в глазах смотрящего”, и без проектных ролей не существуют.
В системном подходе нет наблюдателей, зато есть деятели. Их деятельность культурно обусловлена и распределена по ролям. Как вы помните, ранее мы говорили о том, что функция — это назначенное поведение системы. Так вот, это поведение назначают проектные роли в зависимости от своего интереса. Успешность системы тоже определяется проектными ролями — чем больше система соответствует ожиданиям самых различных проектных ролей, тем она успешнее.
Вполне естественно, что разные проектные роли по-разному определяют систему, и поэтому при работе с одной системой они должны договориться друг с другом. Если в в начале проекта потерять одну из проектных ролей, то не будут учтены какие-то части системы, а значит, система будет неуспешна. И выяснится это, когда проект потерпит неудачу, потому что появится проектная роль, которая скажет: мой интерес не учтен.
Итак, проектные роли — это деятельностные, культурно-обусловленные роли одного или нескольких людей, исполнение которых определенным образом влияет на проект по созданию системы, ее эксплуатации и выводу из эксплуатации, или же на которые влияет такой проект. Довольно близкий по смыслу перевод — “заинтересованная сторона” (но не “заинтересованное лицо” — это юридический термин, а дискуссии о терминологии с юристами нам ни к чему, о терминах мы должны договориться между собой). Есть еще один термин — “интересант”. Все эти термины мы будем использовать для обозначения проектной роли, который определяет систему в рамках системного подхода.
DX space
Пришло время опять написать пост об изменениях в этом канале, отражающих его развитие. По статистике сейчас среди подписчиков в категорию old-timers попадает 2700 (97.61%) человек, и эта цифра меня очень радует. Больше чем 4200, которая была два года назад…
#engineering #SystemsEngineering

Недавно обещал вам усложнения контента и лонгриды. Начать пожалуй стоит c 1000 страниц новой версии Guide to the Systems Engineering Body of Knowledge (SEBoK), v2.2, Rel.15May2020 (bit.ly/2MyUAdW)

Если вас пугают такие объемы текста, вам нужно начать менять свое мышление. Желательно на системное. Без способности (и желания) освоить лучшее знание в своей деятельности (и продолжать осваивать далее всю жизнь все новые) как вы собираетесь бороться с роботами за свое рабочее место?

Даже не говоря об объеме документа, чтобы в достаточной степени осмысленно его прочитать, понимая из текста примерно тоже самое, что в него кодировали авторы, нужно сначала провести 50-60 часов на онлайн курсе по СМ @systemsthinking_course, осмысленно поставив себя в роль студента. Но вы же были студентом? Помните как это круто?
Forwarded from Interesting Engineering
DEAP the dark matter detector 🤩

#engineering
​​VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations

The authors offer an alternative approach to pre-training backbones for CV tasks – using semantically dense captions to learn visual representations.

Recent methods have explored unsupervised pretraining to scale to vast quantities of unlabeled images. In contrast, the authors aim to learn high-quality visual representations from fewer images. They revisit supervised pretraining and seek data-efficient alternatives to classification-based pretraining.

VirTex (CNN + Transformer) is pre-trained on COCO captions. On downstream tasks it can reach performance similar to pre-training on ImageNet, but with 10x less images!


Paper: https://arxiv.org/abs/2006.06666
Code: https://github.com/kdexd/virtex
Site: https://kdexd.github.io/virtex/

#imagecaptioning #cv #visual #annotation #transformer #pretraining #transferlearning #deeplearning #paper
Boston Dynamics запустили новое промо для робота Spot под слоганом "With you, Spot can" youtu.be/VRm7oRCTkjE, показывающий множество ситуаций возможного применения его как помощника в реальной жизни.

Ну и запустили интернет-продажи, и если сейчас вы в США, то можете приобрести себе что-то невообразимо новое и революционное за скромные $74,500.00 https://shop.bostondynamics.com/
Синоптики предсказали в июне аномальное количество постов от желающих "скинуться на покупку одного робота Spot" от Boston Dynamics.
#Engineering #BehaviorEngineering

Несколько месяцев назад я начал исследование, в рамках которого ведется поиск подходов и моделей для инженерии поведения, behavior engineering. Такая практика должна появиться в жизненном цикле киберфизических систем, cyber-physical system (CPS), как ответ на существующую инженерную проблему — невозможность достоверного управления действиями людей. А любой современный продукт/сервис это CPS.

Заход и обоснование исследования можно увидеть в статье "Инженер и муравей" https://bit.ly/3ejViYP. Буду рад, если написанное вызовет у кого-нибудь резонанс с собственными опытом и идеями, и вы поделитесь обратной связью. Можно в комментах блога или в личку.

В ближайшие время последуют публикации об исследуемым областям современных наук о мозге. Хотя эти знания пока доступны только в научных статьях (учебники еще не написаны), и даже просто знакомство с базовыми концептами требует много времени, но если вы поставили/поставите себе системное мышление (@systemsthinking_course), то сможете делать это достаточно непринужденно.

Де-факто исследование уже стало международным по составу участников, в скором времени станет таким и организационно. Текущие результаты публикуются в открытом режиме, частично доступны здесь @metasapience, полностью с возможностью обсуждения в Discord discord.gg/mjtFS99
Пятиминутка истории технологий и нейминга проектов.

Elsevier — крупнейшее электронное издательство научных текстов: от журналов до монографий, очень много медицины, ну и вообще известный титан наукометрии.

Свое название издательство получило в честь бюргерской династии Эльзевиров, голландских печатников, сделавших огромное количество открытий для распространения книгопечатания. Например, они начали отходить от печатания античных авторов в угоду современным текстам той эпохи: Галилея или Локка и цинично обходить запреты католической цензуры.

На картинке: марка дома Эльзевир в книге 17 века и современный логотип Elsevier.

А слоган Non Solus — это "Не один", "Не в одиночестве".
Хорошая иллюстрация коллаборации и кооперативности в технологически сложных проектах.
Друзья RUVDS начинают важный разговор в блоге и эфире сегодня в 20:00 МСК.

Различного рода "выгорания" чаще всего не решаются отпуском или повышением зарплаты, а требуют терапевтического вмешательства. Как и некоторые другие проявления поведения, которые со стороны могут казаться "странностями", а от первого лица просто не замечаться.

К сожалению, исторически сложилось так, что обсуждение психических проблем все еще является табуированной темой. В итоге люди тратят многие годы на попытки "разобраться в себе", не обращаясь к специалистам. Даже получение больничного, например по диагнозу депрессия, может воприниматься коллегами как хитрый способ откосить от работы.

Будьте внимательнее к себе и окружающим, и не опасайтесь обращаться за помощью когда это необходимо.
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Весьма любопытный обзор/мини-анализ инструментов машинного обучения [1] (на английском). Автор просмотрел более 200 ML инструментов и делает вывод что инструментарий для AI неразвит, несмотря на весь пузырь в этой области. Многие проблемы не решены, многие задачи требуют инструментов которые пока ещё никто не разрабатывает. И, в качестве резюме, то что хайп вокруг AI угасает и если Вы хотите заниматься данными, то выбирайте инженерию, а не машинное обучение. Машинное обучение всегда сможете наверстать, а без инженерных навыков в жизни никуда.

Ссылки:
[1] https://huyenchip.com/2020/06/22/mlops.html

#data #ai #ml
The Claude Shannon movie, "The Bit Player", is available for free on Vimeo this weekend. Don't miss out! bit.ly/2VlOe6r
​​Новая физика несет новое понимание вычислительных возможностей жизни и нежити
Два года назад, в посте о новом открытии проф. Волперта я обещал, что «Представления о мире скоро кардинально изменятся. Шквал прорывов в «термодинамике вычислений» несет новое видение законов возникновения и эволюции жизни в мире, который все же оказывается компьютером». А всего пару месяцев назад, резюмируя новую и странно-страшную гипотезу, предложенную Волпертом в развитие его работ по «термодинамике вычислений», я назвал пост «Нежить делает из нас живой суперкомпьютер».

Оба эти поста посвящены одной фантастически интересной теме – созданию «Новой физики», потенциально способной позволить человечеству:
✔️ превзойти термодинамические ограничения компьютеров (и тогда да здравствует закон Мура – ничто уже не остановит создание все более мощных компьютеров);
✔️ кардинально пересмотреть основы жизни, эволюции, да и вообще мироздания (и тогда прощай современные фундаментальные отношения между физическими правилами реальности и обработкой информации, ибо весь мир – это всего лишь очень большой компьютер).


Фишка в том, что устройства, называемые нами компьютеры – не только устройства для вычислений. Это еще и физические системы, состоящие из физических элементов. Из последнего следует, что работа компьютеров должна выполняться не только в соответствии с вычислительными законами, но и с законами физики.
А тут грандиозная засада – а какой конкретно физики (равновесных или неравновесных состояний вещества)?

Дело в том, что компьютеры (как и живые системы) находятся в неравновесном состоянии. Кто не верит, может просто разрядить в ноль свой ноутбук. Тогда ноут достигнет равновесия и просто перестанет работать. С людьми, увы, аналогично.

Революция в статистической физике (связанная с именами Ландауэра и Беннетта – см. мои упомянутые посты) предоставила нам понимание физики неравновесия. Ну а следом стал вопрос о необходимости пересмотра физики вычислений на основе достижений в области неравновесной физики.

Год назад группа Волперта опубликовала одно из своих первых успешных приложений «Новой физики», описав на основе неравновесных методов скрытую сложность, казалось бы, простейшего процесса физического превращения бита из 1 в 0. Это был прорыв. Но от понимания физики работы одного бита информации до понимания работы компьютера, как до Альфа-Центавра.

Новый прорыв произошел только что. Это статья Волперта и Колчинского «Термодинамика вычислений со схемами». В статье описан процесс масштабирования применения неравновесной физики от битов до схем.

Удастся ли на практике применить это открытие для снижения энергозатрат компьютеров пока не известно. Сам Волперт в этом сомневается (архитектура у наших компьютеров, как говорится «не той системы»).

Ну и черт с ними, с этими кремниевыми гаджетами. Зато понимание неравновесной физики на вычислениях большого масштаба могут открыть тайну тайн – невообразимую для современной техники энергоэффективность вычислений мозга и клеток. Ведь их вычислительная мощность никак не вписывается в привычные законы физики. Значит будем менять законы, как предложил Волперт.
#ТермодинамикаВычислений #Физика #Эволюция
small talks with gpt-3