Ода трекпойнту красной пипке

О, красная пипка, что венчаешь клавиатуру ThinkPad,
Как маяк надежды ты паришь над океаном клавиш,
Не тачпад унылый, не мышь в руках простых смертных,
Но гордость истинных воинов клавишного ремесла.

Твоя форма скромна, но сила твоя безгранична!
Трепещут перед тобой все пиксели экрана,
Как уверенно ты ведёшь курсор по строкам кода,
Не зная страха, не ведая замешательства.

О, малый трекпойнт, сколько решений ты принял,
Когда разум твёрдо шёл по кромке дедлайнов.
В моменты отчаяния, когда тачпад дрожит,
Ты, словно герой из легенд, ведёшь нас вперёд.

Твои поклонники знают: в тебе скрыта мудрость веков.
Ты — выбор избранных, тех, кто с презрением
Смотрит на гламурные мышиные жертвы моды,
Зная, что только ты, пипка, истинный их друг.

Так славься же, красная пипка, свет нашего пути!
Ты — не просто часть техники, ты — символ свободы,
Ты — верный спутник в долгом пути к успеху,
И с тобой каждый клик — шаг к победе.

ChatGPT, 18 октября 2024 г. н.э.

Пятничное, навеянное постом о шорткатах :)

Говорят, иногда нужно раздавать благодарности куда-то вовне.
Почему бы не воздать должное чему-нибудь простому, незатейливому, но важному?

Знакомьтесь - трекпойнт IBM ThinkPad (да-да, пристрастился еще во времена IBM):
* сэкономивший километры движения рук между клавиатурой и мышой/тачпадом;
* позволяющий легко пить кофе одной рукой и возякать курсором - другой;
* да и в целом благодаря ему можно не отрывать руки от клавиатуры и практически все делать шорткатами.

У меня даже на десктопе клава с ним, и сколько раз ни пробовал какую-то другую - каждый раз возвращаюсь.

Так что вот, вместе с ChatGPT написали оду в его честь :)

#friday #hardware

Вернёмся к истокам, к чистому, не испорченному графикой и нейромаркетингом гейм-дизайну конечных игр.

Тут недавно исполнилось 7 лет со дня выхода игры Universal Paperclips, игры об амбициях в производстве скрепок.

Всем, кому нравится фантастика, темы ИИ и технологической сингулярности, и у кого есть часов 5 свободного времени - рекомендую :)

P.S.
Играть лучше с десктопа, т.к. автор вкачал все очки опыта в гейм-дизайн, а не в техническую составляющую :)

#games

(2/3) AI-проект выходного дня, Deeper!

1. Пост о проекте
2. Технологии и процесс "разработки" (этот пост)
3. Выводы для программистов, менеджеров, создателей

Собственно идея что-то такое сделать меня давно занимала, но было то лень, то некогда, а тут и тулинг подтянулся в виде IDE с нейронками, и необходимость проверить технические решения для другого проекта, побольше, удачно подвернулась.

Технологии
Язык - тут выбора особо и не было, кроме TypeScript :)
Помимо очевидных плюсов, еще 2 вещи сыграли большую роль:
* на нем много кода в открытом доступе, так что LLMки его неплохо знают;
* язык типизированный, так что ризонинг на нем LLMкам проще дается, соответственно, и качество кода выше.

Фреймворки
Нужны были полноценные фреймворки, и те, которые давно существуют, т.к. у LLM знания на год-два могут отставать.
2 года назад точно можно было на Angular делать любые по сложности клиентские приложения, можно и сейчас.
Ну а чтобы далеко не ходить, для серверной стороны был выбран "серверный Angular", NestJS.

IDE
Cursor + Claude Sonnet 3.5

Процесс
* была описана общая идея приложения несколькими предложениями и обсуждена с ChatGPT 4o;
* результат обсуждения был скормлен ChatGPT o1-preview с просьбой детализировать описание, фичи, UI/UX, и составить план реализации с учетом итеративного подхода;
* план был целиком скинут в Cursor Composer и потом пункт за пунктом был выполнен, от инициализации проектов и установки нужных либ до генерации кода по каждой фиче и запуска первой рабочей версии;
* после того, как поигрался с первой версией, возникло желание много переделать, так что был составлен список уточнений, опять скинут в o1 для планирования и снова был так же поэтапно реализован;
* ну и в процессе возникали постоянно какие-то новые правки или баги, которые почти всегда решались текстовыми запросами и принятием сгенерированного кода;
* как водится, проект был переписан раза полтора в процессе доводки из-за меняющихся на ходу требований :)

Деплой
Собрал всё в Docker-контейнеры (проекты + Redis) и поставил на мелкую VPS'ку за CloudFlare.

Соотношение сгенеренного / ручного:
Планирование: 70 / 30
UI/UX: 70 / 30
TypeScript: 95 / 5
HTML & SCSS: 100 / 0 (даже с оптимизацией под мобилки)
Тексты и локализация: 90 / 10
Промпты к LLM для написания статей: 90 / 10
Devops-код: 50 / 50 (девопсы могут спать спокойнее :))

Общее время:
Пара вечеров на выбор технологий и планирование.
Пара вечеров на реализацию и деплой.

Выводы будут дальше :)

#prototype #ai #technical

(3/3) AI-проект выходного дня, Deeper!

1. Пост о проекте
2. Технологии и процесс "разработки"
3. Выводы для программистов, менеджеров, создателей (этот пост)

Если приглядеться к секциям "Процесс" и "Соотношение сгенеренного / ручного" в прошлом посте, то можно увидеть, что моя работа свелась к следующим функциям:
* придумать идею (как фаундер :));
* согласовать фичи и планы, которые мне выдала o1 (product manager);
* постепенно скормить эти планы в Cursor Composer, занимаясь неким бебиситтингом в процессе (project manager, немного программист);
* запустить проект, протестировать, половить ошибки, попросить исправить (QA, немного программист);
* подготовка и конфигурация инфраструктуры, деплой (DevOps)

Да, это небольшое приложение (хотя и на довольно "тяжелых" технологиях), но если экстраполировать текущий прогресс ИИ на не столь уже отдаленное будущее, то можно представить, что так можно будет делать куда более сложные вещи, а такие вот простые - на ходу генерировать, недолго поговорив с нейронкой.

Какие выводы можно сделать и что посоветовать, исходя из этого небольшого эксперимента?
Постараюсь кратко и для пары IT-профессий, но тут по каждой можно вооот такие портянки написать :)

Общее

* держите руку на пульсе технологий;
* будьте готовы быстро меняться;
* изучайте смежные области.

Разработчики

Ценность навыка написания generic-кода стремительно падает, и на первый план выходят навыки проектирования, code review, интеграции компонентов и подсистем друг с другом.

Почти всем придется перейти на следующий уровень абстракции и стать кем-то между архитектором и project-менеджером, со способностью иногда покодить.

Те, кто примет этот переход, легко смогут стать 10x+ эффективнее и конкурентоспособнее.

Менеджерам разработчиков

Будут похожие изменения в плане повышения уровня абстракции. Такие рутинные вещи, как планирование и постановка задач, несложная аналитика будут упрощены при помощи ИИ.

Стратегическое мышление, креативность, понимание большего контекста и способность его эффективно передавать будут выходить на первый план.

Нужно пробовать выстраивать процессы, которые смогут задействовать сильные стороны как людей, так и ИИ, который станет полезным помощником во многих из существующих сфер деятельности.

А еще я бы посоветовал поэкспериментировать с созданием небольших приложений/прототипов с помощью ИИ, это уже вполне реально - это позволит понять текущие границы возможного и начать взвешенно внедрять соответствующий инструментарий.

Создателям

Время создавать!

Сейчас из-за неравномерности распределения технологий, а так же из-за фактора экспоненциальности в росте эффективности при внедрении ИИ, появляются возможности по тому, чтобы намного дешевле и быстрее создавать новые продукты, выводить их на рынок и куда шустрее адаптироваться под его нужды.

AI-first команды будут демонстрировать чудеса эффективности, вплоть до того, что в индустрии существуют предсказания того, что мы можем увидеть миллиардные бизнесы, созданные одним человеком (у которого будет штат ИИ-"сотрудников").

Такие дела на сегодняшний день.

#prototype #ai #futurism

Бывает иногда такое, найдешь какую-то мысль и давай её думать.

Мысль растет во все стороны, пускает кучу ростков и веточек, они переплетаются, разбегаются в разные стороны, тянутся обниматься к другим мыслям, да и вообще иногда ведут себя совершенно разнузданно.

До поры до времени весь этот шабаш приходится терпеть - а ну как что интересное родится?

И вот в один из дней смотришь на очередное косматое, дикое и с легкой ноткой сумасбродности нечто и - "хммм, а в этом что-то есть!".

И-и-и потом еще несколько дней за ним с ножницами бегаешь, чтоб постричь и придать узнаваемую форму для выхода в свет.

Странные они, эти сады, чего уж там...
Фух, ну, перевел дух, побегу дальше догонять :)

Вспомнилось, что лет 20 назад читал рассказ о будущем, в котором ИИ повсеместен.

—
Там был старый дедок-программист, который все время старался написать программу сам на своем терминале.

Его иногда навещала дочь, и, видя его за этим занятием, говорила: "папа, ну зачем ты этим занимаешься, ну какой смысл, ведь можно просто машину попросить сделать то, что тебе нужно".

Более того, пока он писал программу, сам ИИ ему говорил - "я понимаю, что ты хочешь сделать, давай я дам готовое решение", "зачем ты так неэффективно расходуешь вычислительные ресурсы" и т.п.

Но он упирался, и в конечном итоге сделал вирусоподобную программу, которая пошла по сети, отнимая все вычислительные ресурсы у ИИ.
Какого-то определенного финала у рассказа не было.
—

Эх, перечитать бы его, но сколько ни пытался, так и не смог найти.
В Компьютерре вроде бы публиковался.
Отличный всё-таки был журнал, в какой-то мере даже определил для меня выбор профессии.

#friday #дедпримитаблетки

Про шило в... мозге

У нас в мозгу есть встроенный рандомизатор.
Прям вот программно-аппаратный, и при этом жутко древний.

Он нас заставляет делать что-то новое, идти на риск, и в целом действовать временами непредсказуемо.
Его активность приводит к любым возможным результатам - от гениальных прозрений до бессмысленных и опасных действий.

Эволюционно этот механизм закрепился как инструмент для исследования новых территорий, поиска альтернативных источников пищи, и в целом для экспериментов с окружающим миром.

Для конкретной особи такое поведение не всегда выглядит разумным, но для успеха группы и эволюции вида оказывается крайне полезным, так как иногда такой "биологический азарт" приводил нас к новым ресурсам или более эффективным стратегиям, которые помогали выживать.

К примеру, Абыр однажды не смог справиться с внезапно возникшим желанием дёрнуть спящего тигра за хвост...
Ну, зато кроме Абыра в племени был Валг, который по приколу прыгнул с утёса на дерево, но промахнулся и провалился в неизвестную ранее пещеру, в которую потом переехало племя и процветало там несколько поколений подряд.
(кстати, пол этих героев - не случайность, эволюция именно на мужском поле сильнее отыгралась в этом плане :))

А что в наше время?
Сейчас это инструмент креатива, поиска нестандартных решений, выхода из зоны комфорта и даже интересных снов.

А также импульсивности, склонности к неоправданному риску и сложностей с концентрацией.

Если даже вроде бы всё в порядке, сыто и спокойно, а всё равно чувствуется неустроенность и тянет творить какую-то дичь - это, возможно, оно и есть.

Так и живём :)

#brain #biology #psychology

Пол Грэм, "Пишущие и непишущие"

Последнее эссе Пола Грэма вышло под заголовком "Writes and Write-Not", что буквально можно перевести как "Пишущие и непишущие".

Вкратце основной его посыл таков:

В будущем нас ждет мир, где многие утратят навык письма из-за распространения ИИ.
Писательство — это не просто выражение мыслей, а способ их упорядочить и развить. Без письма исчезнет и определенный тип мышления.
Как в доиндустриальную эпоху сила была нормой, а теперь доступна лишь тем, кто тренируется, так и умение писать и думать останется только у тех, кто решит сохранить и развивать эти навыки.

С чем я согласен, так это с тем, что текст действительно обладает чрезвычайной эффективностью в том, что касается изложения и передачи мыслей.

Однако не могу согласиться с тем, что это настолько сильный инструмент развития мышления, что мир разделится на тех, кто пишет и через это умеет думать, и тех, кто не пишет и думать не способен.
Интеллектуальное неравенство вырастет, я и сам так считаю, но не из-за того, что люди перестанут писать.

1. Люди не мыслят текстом - это лишь ограниченная проекция наших внутренних образов через конкретный язык в виде слов на этом языке.

2. Мультимодальная (т.е. с использованием как текста, так и видео/картинок/аудио) передача и восприятие таких образов намного более эффективны, просто нам сложно на ходу нарисовать картинку или сгенерить видео, демонстрирующие какую-то концепцию, по сравнению с текстом.
Точнее, было сложно :)
Сейчас генерация картинок и видео всё ещё неидеальна, но скоро это станет так же легко, как написание текстов.

3. Подход к тексту меняется - он теперь не является чем-то статичным и его при помощи LLM можно быстро переписывать с сохранением смысла, меняя уровень детализации и сложности. Текст - это производная от смысла, идеи, и тут главное, чтобы они присутствовали и были каким-то образом выражены, а нейронка расширит, углубит и структурирует. Это всё ещё аугментация, а не замена.

4. Обучение и развитие мышления куда более эффективны в диалоговом формате - даже если у нас нет собеседника, мы все равно ведем внутренний диалог с самим собой (написание текста, кстати - это тоже форма такого диалога).
Классическое, императивное образование, увы, не располагает к диалогу, т.к. ресурсы учителя ограничены, но это ограничение снимается, если у нас есть нейронка, которая в любое время доступна к тому, чтобы с ней можно было пообщаться. И у нее будет куда больше возможностей по обучению, чем у обычного учителя.

5. (пофантазируем) Развитие нейрокомпьютерных интерфейсов приведет к тому, что появятся новые формы передачи информации, которые будут больше похожи на те самые внутренние образы, которыми мы на самом деле мыслим, т.к. сигналы будут считываться непосредственно с мозга и так же в него попадать.

Так что Грэм чересчур пессимистичен, на мой взгляд, относительно перспектив того, как снижение роли текста повлияет на человечество.

Однако сам я все равно люблю текст и как-нибудь напишу, почему.
А может, и вы поделитесь? :)

#review #ai #futurism

Бекап Telegram

Сегодня, конечно, не международный день бекапов, но лишним всё равно не будет.

Всякое бывает - ведёшь канал или просто пишешь километровые комменты, а вот возьмёт что-то глюканет, ваши сообщения удалят из общих чатов, забанят или телефон посеешь - и нету у тебя ни аккаунта, ни канала, ни комментов.
Обидно ж.

Ну, с аккаунтом сложно, но вот по крайней мере тот контент, который вы сами создали в Telegram, спасти можно.

Рассказываю.

Бекап всего аккаунта
* В Telegram Desktop открыть Настройки > Продвинутые настройки > Экспорт данных из Telegram.
* Там нужно выбрать, что хочется сохранить — чаты, медиафайлы, контакты и т.п.
* Нажать Экспортировать, и всё сохранится в удобном HTML- и/или JSON-формате (первый - человекочитаемый, второй - для робатов).

Детальный экспорт
Так же можно экспортировать контент конкретного канала, группы или чата, нажав на три точки справа от его названия и выбрав там Экспорт истории чата.


В HTML прям красиво получается - вытаскиваются ваши сообщения по всем чатам, по которым можно в браузере походить, с медиафайлами и даже реакциями.
А JSON можно во всяких экспериментах с аналитикой и нейронками использовать :)

Плюс, проще бывает найти какие-то свои комменты в экспорте, чем в чатах в самом Telegram.

Делай так раз в месяц и спина болеть не будет для того, чтобы быть спокойным за свой контент :)

#it #easy #хозяйкеназаметку

В защиту текста (1/2)

В продолжение своего поста с критикой мнения Пола Грэма, хотелось бы теперь выступить в защиту текста, не противореча, тем не менее, ранее высказанной точке зрения :)

Забавно, конечно, такое писать в Telegram, ориентированном в основном на текст - это почти как проводить интернет-опрос о том, сколько людей пользуется интернетом :)

Ну да ладно, почему же всё-таки именно текст обладает для нас чрезвычайной эффективностью?

Средство передачи информации

* текст - нелинейный формат как получения, так и записи мыслей, и можно быстро перемещаться между разными его частями в разных направлениях, дописывать их, углублять, объединять и т.д. Попробуйте так быстро просмотреть и/или поменять часовое видео :)
* текст позволяет читателю выбирать свой темп восприятия и глубину погружения - от чтения "по диагонали" до медленного перечитывания 10 раз;
* в тексте можно задавать упорядоченность и иерархию, что не только облегчает навигацию, но и развивает структурное мышление;
* текст относительно легко можно адаптировать под читателя, регулируя детализацию, сложность, стиль и т.п.;
* текст позволяет его лёгкую индексацию и поиск, в том числе нечеткий, "по смыслу".

Асинхронное общение

Текст - один из способов общаться асинхронно (и вы меня не заставите терпеть голосовухи и кружочки как средство общения): т.е. мы можем написать собеседнику когда хотим, а он может ответить когда ему удобно, не обязательно интерактивно, сразу.

В чем плюсы такого подхода?
* есть возможность собраться с мыслями, подумать. Зависать на несколько минут в процессе разговора у нас как-то не принято, а вот с текстовым общением можно :)
* удобнее расставлять приоритеты - ну т.е. на что-то срочное можно сразу ответить, а на несрочное - как придется;
* параллельное общение - можно поддерживать несколько бесед почти одновременно.

Хранение и передача знаний

Не исключено, что в дописьменную эпоху существовали гении, про которых мы так ничего и не узнали потому, что письменности еще не было, или они, как Сократ, были против неё.

Текст позволяет надолго оставлять память о людях, событиях и знаниях, передавая их другим поколениям.
При этом он компактен как средство хранения, меньше зависит от технических условий (скорости интернета, качества экрана) и может быть прочитан в почти любой ситуации.

#философизм

В защиту текста (2/2)

Ограничения во благо

Текст, являясь "плоской" проекцией наших внутренних объемных мыслеобразов, и, по сути, довольно узким посредником передачи информации, заставляет нас проявлять креативность как при его создании, пытаясь выразить своё сложное внутреннее видение последовательностью слов, так и при чтении, задействуя воображение для воссоздания описанной текстом картины. И то, и другое "прокачивает" наш мозг.

Но при этом так же, как и наши мысли, текст позволяет оторваться от реальности и передавать нечто, что невозможно выразить визуально - чувства, философские и математические концепции и прочие абстрактные вещи.

Тренировка мозга

Само по себе чтение, даже каких-то простеньких текстов - достаточно непростая задача для мозга, задействующая многие его отделы. Это как бег трусцой - вроде бы и не напряжно, а куча всего задействуется и провоцирует долговременные позитивные эффекты.

Судите сами, вот что приходится делать нашему мозгу при чтении:
* обработка визуальной информации, распознавание букв и слов;
* связь написанных слов и их значений, интерпретация смысла прочитанного;
* анализ грамматики и синтаксиса для правильного понимания;
* сохранение прочитанного в рабочей памяти для дальнейшего анализа;
* сосредоточение на тексте, удерживание активного внимания (краснокнижный скилл в наше время!);
* ассоциация нового материала с уже известными знаниями;
* поддержка эмоциональной и интеллектуальной связи с автором, своеобразная форма диалога с ним;
* (довольно часто) мысленное проговаривание прочитанного для лучшего усвоения.

А написание текстов - это уже серьёзнее, и больше похоже на структурные тренировки, с планом, интервалами и т.п. :)
* креативная генерация мыслей и идей для их выражения;
* структуризация и организация содержания в логичную последовательность;
* соблюдение правил языка для ясности и точности в передаче смысла;
* выражение мыслей через письменную речь, слова, подбор лексики и тона;
* представление себе читателя и моделирование его восприятия, адаптация текста под него;
* поддержание мелкой моторики для письма или набора текста на клавиатуре.

Всё это - довольно сложные сами по себе и разнообразные активности, требующие к тому же координации между разными частями мозга.

—

Это, пожалуй, самые важные преимущества текста, которые его делали незаменимой частью человеческого общества. Смогут ли новые средства передачи информации его потеснить или даже заменить - покажет время.

Ну, по крайней мере теперь кто-то сможет себе аргументированно ответить на вопрос о том, почему он сидит в Telegram, а не в TikTok :)

#философизм

Хронобиология и совы

Эпизодически встречаю бродящий по книгам и блогам миф о том, что все, ну вот прям ФФСЕЕЕ успешные люди встают в 5 утра, успевают всё переделать до того, как все остальные проснутся и уже в неадеквате в обычное рабочее время.

Ранний подъем действительно работает для части человечества, но для всех остальных я не понимаю попыток идти против своей биологии, особенно когда нет жизненной необходимости так делать.

Биология
Начнём с того, что это реально биология, а если быть более конкретным - гены. Довольно сложные их комбинации + индивидуальное развитие приводят к тому, что люди (и часть животных, кстати, тоже) имеют разные хронотипы, т.е. особенности суточных ритмов.

Чаще всего выделяют три типа (на самом деле все куда более нюансно, но не будем усложнять):
* жаворонки - они и сами встают в районе 4-6 утра и пишут книги о том, как совам жить;
* голуби - встают часов в 6-8;
* совы - позднее 8-10.

Попытки вставать рано, если ты "сова" в долгосроке приводят к недосыпам, перерасходу ресурса силы воли и разного рода расстройствам, как физиологии, так и психики (то же касается, к примеру, жаворонков на ночных сменах).

Тренировки
Ранние тренировки не являются эффективными для большинства людей, т.к. оптимальное состояние организма для них достигается к 15-18 часам (для "сов" - ещё позже). С утра можно делать легкую зарядку / кардио, но полноценные тренировки лучше перенести на попозже.

Успешность
Ну, во-первых, по статистике, жаворонков и голубей намного больше.
Во-вторых, голубям смещать время вставания к 5 часам явно проще, чем совам, что пополняет когорту "ранних пташек" случайно выжившими успешными голубями :)
А в-третьих, если, к примеру, такие совы как Толкиен, Черчилль, Линус Торвальдс для кого-то не являются успешными... - ¯\_(ツ)_/¯

Но ведь для некоторых это работает!
Да, конечно - в книгах, которые продвигают эту идею, как правило, в довесок идет какая-нибудь методология самоорганизации, которая лучше, чем ничего, и позволяет на коротком отрезке почувствовать плюсы поддержания дисциплины.

А еще мозг склонен нас мобилизовывать в ответ на какие-то вызовы и сложности. Вставать в 5 утра - это просто, воспринимается как достижение, и некоторое время чувствуется некоторый физиологический подъём, хотя в долгую это не самый оптимальный подход, если вы не жаворонок.

А что же делать?
1. искать свои физиологические оптимумы в течение суток - когда лучше всего спать, есть, учиться, тренироваться, отдыхать и т.п.;
2. по возможности, подстраивать жизнь и работу под свою хронобиологию;
3. спать достаточно и высыпаться - это куда важнее, чем вставать в какое-то определенное время;
4. соблюдать выбранный режим, т.е. стабильность времени отхода ко сну и подъема;
5. стараться поддерживать общую дисциплину в отрыве от "челленджевых" стимулов - и, поверьте, если найти свои оптимумы, это будет гораздо легче сделать.

—

Да, наш мир в основном спроектирован для жаворонков и голубей, хоть существование хронотипов и начинает признаваться и появляются удобные возможности - удаленная работа, гибкий график, круглосуточные заведения и т.п.

Но мы можем приблизить светлое будущее! Совы всех стран, объединяйтесь! Защитим свои права! Даёшь отдельные совятники!
Ух-ху, ух-ху!

#life #nightowl

Типы удовольствия

Нет, слайдов не будет :)

В субботу была какая-то адовая гонка, где снова удалось обновить личные рекорды. Вот уже 4 дня прошло, а до сих пор клёвые ощущения, и скорее всего их еще минимум на неделю хватит :)

Чистое удовольствие второго типа. Что это за удовольствие такое? Расскажу :)

Это из англоязычной околоспортивной среды, там иногда можно встретить упоминание таких типов удовольствия:

Type 1 Fun
Моментальное удовольствие, получаемое здесь и сейчас, без какой-либо боли или напряжения. Оно обычно не требует особых усилий и мгновенно распознаётся как приятное.

Чисто дофаминовый всплеск, который, однако, кратковременен и быстро угасает, что иногда ведет к "дофаминовым ловушкам", когда человек постоянно стремится к легким удовольствиям без долгосрочной отдачи.

Type 3 Fun
Который совсем не Fun, на самом деле - это трудный опыт, который в процессе кажется малоприятным или даже неприятным, и в конечном итоге не приносит немедленного удовольствия даже по завершении. Но иногда со временем или в ретроспективе он может стать источником гордости или тёплого воспоминания.

Type 2 Fun
А вот это самое интересное.
Удовольствие, которое требует определённых усилий и сопровождается трудностями, но приносит радость и удовлетворение в конце. Его ценность раскрывается после того, как активность завершена.
Организм радуется, что выжил справился с нагрузкой, и включает выработку кучи разных веществ (эндорфины, серотонин, дофамин), которые позволяют пережить напряжение, понизить стресс, улучшают настроение, стабилизируют эмоциональное состояние, а также защищают и стимулируют нейроны мозга.

И это касается не только физической активности - всё то же самое можно сказать и про любые занятия, которые требуют выйти из зоны комфорта и прикладывать усилия, будь то физические, интеллектуальные или эмоциональные задачи.

А ещё подобное преодоление себя и получение удовольствия второго типа способствует нейропластичности - способности мозга адаптироваться, укреплять и создавать новые нейронные связи, которые улучшают самообладание, внимание и когнитивные навыки.

Есть чему радоваться после такого, короче :)

#brain #sport

Чёрный ящик

За последние несколько недель поделал мелких прототипов и готовых софтин, где львиную долю кода написал ИИ, и поймал себя на том, что нередко даже не смотрю в получившийся код, особенно если задача простая, стандартная, и я сам её решал уже много раз.

Т.е. описываю, что мне нужно, и получаю готовое решение, которое могу проверить уже с пользовательской точки зрения.
По сути, это модель разработки будущего: программисты будут делать только самые сложные/абстрактные вещи, а в остальное время - общаться с машинами, которые решают стандартные задачи и пишут код.

А ведь менеджеры разработчиков без технического прошлого бо‌льшую часть времени так и работают: для них программа - это чёрный ящик с каким-то UI и интерфейсом на изменение в виде программистов.

С ИИ подход схож: ставишь задачу, получаешь решение, проверяешь, говоришь, что нужно исправить. Можно попросить написать (авто)тесты на какой-то неочевидный функционал.

И в какой-то момент нам даже существующие языки программирования станут не нужны - софт будет сразу создаваться на неком оптимизированном под ИИ коде, который уже не будет настолько человекочитаем, как существующие языки.
А снаружи работу такой программы будет проверять другой ИИ или сеть агентов, которые позволят быть уверенным, что всё работает как надо, согласно требованиям.

Чёрный ящик станет окончательно непрозрачным.

P.S.
Не устану повторять этот совет разработчикам: развивайте навыки коммуникации. Качайте скилл четко и ясно выражать свои мысли, доносить суть задач и проблем. Умение сформулировать запрос становится не менее важным, чем умение писать код.

#ai #future

Конференция YaC/e 2024

Мне, в числе прочего, близка тема образования, так как в свое время я и сам преподавал/менторил, и учил преподавать, и руководил преподавателями, и сам продолжаю постоянно чему-то учиться.
Меня интересует всё, что касается знаний - как повысить эффективность их получения, их закрепляемость, а также способы побуждения к их использованию, как для лучшей усвояемости, так и для того, чтобы они не оставались невостребованными.
Даже тут, за то недолгое время, что существует этот канал, я уже несколько раз писал¹ про образование и его будущее.

Так что онлайн-конференция Яндекса "YaС/e 2024, Пятая ежегодная конференция Яндекса о людях и технологиях в образовании", которая пройдет 13 ноября (уже послезавтра), обещает быть весьма интересной.

В прошлом году на ней уже много внимания уделялось роли искусственного интеллекта в образовании, а в этом году эта тема становится одной из ключевых, и, что важно, переходит из теоретической плоскости в практическую.

Я выделил для себя вот такие доклады, которые собираюсь посмотреть:
* Межкультурные компетенции: зачем этот скил и как он помогает в работе
* Врач будущего — какой он?
* Мифы в образовании: правда и ложь про лайфхаки и технологии, меняющие качество жизни студента
* Как научить нейросети учить людей (с Игорем Котенковым, автором канала @seeallochnaya!)
* Как ИИ помогает школьникам учиться
* ИИ вокруг нас: технологии в естественных науках и в жизни
* Как фантазировать о будущем?
* Будущее образование — образование для создателей будущего
* Как меняется образование: взгляд тех, кто учится
* Роль преподавателя в мире ИИ: в чём его уникальность?
* Как ИИ меняет математику
* Гуманитарный минимум для технооптимистов
* Инженеры и эмпатия: как метанавыки двигают мир технологий

Запись, если что, будет сразу после окончания конференции, но если попасть на онлайн, то можно будет позадавать вопросы спикерам.

—
¹ Ссылки на прошлые посты по теме:
* Новая эра интеллектуального неравенства
* Дополнение про образование будущего к эссе Дарио Амодея и существующие примеры интерактивного/нестандартного образования
* Прототип системы, объясняющей какую-то концепцию на разных уровнях сложности

#ai #education #future

10 000 часов - миф? (1/2)

Бродит в обществе мысль о том, что для достижения мастерства в любом деле нужно потратить 10 000 часов (~5 лет, если заниматься по 40 часов в неделю).
Звучит довольно пугающе, особенно для тех, кто хотел бы, к примеру, сменить область деятельности.

Давайте разберёмся, откуда взялась эта цифра и почему не стоит воспринимать её как универсальный закон.

История появления
Всё началось в 1993г с исследования психолога Андерса Эрикссона, который изучал студентов-музыкантов в берлинской консерватории.
Канадский журналист Малкольм Гладуэлл в 2008г популяризировал эту идею в своей книге "Гении и аутсайдеры" (Outliers).

Важный нюанс тут в том, что как оригинальное исследование, так и книга касались либо выдающихся исполнителей, либо всемирно известных успешных людей, ставших лучшими из лучших.

Первые 10 000 часов
Исследованные музыканты были студентами, которые накапливали 10к часов практики к 20 годам. Очевидно, что начали они заниматься довольно рано, и эти самые "первые" часы приходились на период их взросления. Это время, когда мы изучаем мир вокруг, растём, социализируемся – по сути, становимся людьми.

Легко представить, что далеко не все эти 10к часов были проведены с максимальной отдачей, да к тому же и сам ученик, и его жизнь стремительно менялись в процессе, что не добавляло стабильности процессу.

Взрослое vs детское обучение
Когда мы говорим об освоении новых навыков взрослыми, картина сильно меняется. Появляются существенные преимущества:
* куда более богатый опыт в том, как учиться. Скилл учиться вообще один из самых ценных в современном мире;
* способность к осознанной практике - к примеру, не просто механическое повторение всего подряд, а сознательная работа над своими слабыми сторонами;
* понимание эффективных для вас методик обучения;
* понимание того, что можно использовать менторов, адаптирующих процесс обучения конкретно под вас, дающих качественную обратную связь и помогающих преодолевать затыки;
* возможность использования существующих навыков.

Да, в некоторых занятиях всё-таки важен возраст начала - например, немало видов спорта (включая шахматы), или тот же балет, имеют жёсткие возрастные рамки для успешного старта.
Но наряду с ними существует много других, "взрослых" занятий, где харизма, жизненный опыт, наработанные практики общения с разными людьми и в целом насмотренность выходят на первый план.

#education

10 000 часов - миф? (2/2)

Перенос навыков
Если вы уже, к примеру, умеете программировать на одном языке, второй освоите намного быстрее. Если играете на одном музыкальном инструменте, другой будет даваться проще.
Мозг любит использовать существующие нейронные связи.

Более того, некоторые навыки совершенно неожиданным образом могут переноситься из одной области в другую - так, хирурги с опытом видеоигр обладают лучшей координацией рук и глаз, что позволяет им легче проводить некоторые операции.

Ну и, конечно, такие универсальные скиллы, как умение идти к цели, управление стрессом, тайм-менеджмент и прочие вспомогательные навыки могут сильно оптимизировать процесс освоения чего-то нового.

Разные цели – разное время
Важно понимать разницу между "быть лучшим" и "быть достаточно хорошим". Для профессиональной компетентности редко требуется тот же уровень мастерства, что нужен для достижения вершин в своей области.

Вообще говоря, для того, чтобы стать всемирно признанным экспертом в некоторых областях, и 10к часов может быть критически недостаточно.

Область тоже влияет
Скажем, если у вас цель стать экскурсоводом - сложно спорить с тем, что на это нужно меньше времени, чем на открытие в математике, и ни о каких 10к часах тут говорить не приходится.

Или если мы возьмём какую-то профессию, которая вот только недавно появилась, а то и находится в процессе формирования (специалист по этике ИИ, AR/VR-дизайнер) - там в принципе 10к часов могло даже ещё не пройти с момента её появления :)
Чтобы стать в ней профи-первопроходцем, нужно действовать совсем по-другому, в сравнении с тем, чтобы стать успешным в давно устоявшейся и консервативной области (академический вокал, скульптура, судейство).

Резюмируя, важно понимать: правило 10 000 часов – это не закон природы, а наблюдение за выдающимися людьми в определённых областях. Для большинства профессиональных целей достаточно куда меньшего времени, особенно если подходить к обучению осознанно и использовать уже имеющиеся навыки.

Так что пусть "10 000 часов" вас не останавливает от освоения чего-то нового. В современном мире возможности для эффективного обучения становятся всё доступнее, а методики – всё совершеннее.

А есть ли у вас примеры успешного перехода из одной профессии в другую?

#education

По следам конфы YaCe (в частности, доклада Врач будущего — какой он?) и новостей

С момента появления LLM (ChatGPT, в частности) в общем доступе, вышло несколько исследований, посвященных их использованию в клинической практике, в основном - диагностике.
И даже исследования, которые проводились пару лет назад (а это уже довольно давно по современным меркам), на "старых" моделях, показывают интересные результаты.

Если рассматривать три варианта проведения исследований:
1. врач сам ставит диагноз без использования LLM;
2. врач ставит диагноз при помощи LLM;
3. LLM одна без врача ставит диагноз,
то результаты выглядят так:
* во многих исследованиях видно, что самостоятельное решение врача (1) не так сильно отличается от варианта, когда он использует LLM (2) - диагноз с LLM оказывается чуть более точным, на единицы процентов;
* самостоятельное решение LLM, без врача (3), показывает прирост точности иногда на десятки процентов по сравнению с врачом.

Выводы из таких исследований сводятся к следующим тезисам:
* врачи пока ещё не готовы использовать LLM в диагностической практике в полной мере. Причинами этого могут быть как недоверие, так и отсутствие технических возможностей, а также зарегулированность самой области, предписывающая следование стандартным протоколам;
* медицина сама по себе довольно консервативна, и вряд ли в скором будущем мы увидим замену врачей специализированными медицинскими моделями. В целом это понятно, потому что ответственность за принятое решение всё равно пока то будет лежать на враче;
* тем не менее, есть над чем работать в плане обучения медиков новым инструментам и внедрения этих инструментов как систем поддержки принятия решений.

Если добавить к этому существование редких заболеваний, которых врач общей практики ожидает увидеть в меньшей степени, а то и вообще может про них забыть, то логично, что LLM, переварившая и запомнившая куда больший объем информации, справится с диагностикой лучше, и это тоже подтверждается исследованиями.

А ещё существует проблема актуализации знаний самих врачей. Если говорить о том, чтобы последние исследования в области медицины учитывались при диагностике, то в текущей модели здравоохранения сложно ожидать, что все выходящие статьи будут донесены до всех врачей и что у них хватит времени с ними ознакомиться.

И ложки дёгтя, само собой :)
* LLM всё ещё галлюцинируют, не стоит им верить напропалую. Галлюцинаций тем больше, чем меньше данных о конкретном случае им предоставлено;
* чисто текстовых LLM маловато для принятия решений, тут нужны настоящие мультимодальные системы, которые смогут принимать результаты обследований ещё и картинками/видео/аудио. Впрочем, это уже доступно в некоторых моделях, но вот пальпацию они всё-таки сделать не смогут :)
* надо уметь задавать вопросы, т.к. если просто попросить LLM найти заболевание - она найдёт :) По сути, это овердиагностика и прям мечта любого ипохондрика.

Словом, не нужно бежать ставить себе диагноз при помощи LLM.
Разумнее искать специалистов, которые внедряют современные технологии в свою практику.

#ai #medicine