Шикарная лекция Дмитрия Сандакова (ВК, ютуб) про то, как "добываются" новые знания - эдакий рассказ о методологии научного исследования, только не в скучном академическом изложении, а в очень живом и понятном формате.
Знаете, бывает слушаешь кого-то и мозг ну совсем не может/не хочет за что-нибудь зацепиться. А бывает автор так рассказывает, что ты потом несколько дней подряд ходишь как просветленный после полугодового ретрита в арктический тундре с оленями и ловишь инсайты с каждого дуновения ветра мыслей. В моем случае эта лекция попала во вторую категорию (правда в тундре с оленями я никогда не был).
В общем, рекомендую! Особенно, если смотреть через призму "фрактального" устройства мира и переносимости идей между разными контекстами и предметными областями (писал про это несколько месяцев назад https://news.1rj.ru/str/igabdullin_blog/17). То есть рассматривать сказанное не буквально (как автор - в контексте научных исследований), а чуть абстрагировавшись, на лёгком чиле (идти и сразу писать докторскую совсем не обязательно), но с мыслями о своей деятельности. Может быть, натолкнет на какие-то идеи!
Шуточный спойлер/краткое изложение с моими дополнениями и искажениями:сначала долгая напряжённая работа без гарантии результата (желательно с горящими глазами, но гнёт кнута экзистенциальных проблем тоже подойдёт!), а потом, может быть, за тебя всё сделает Эгрегор. Работает на 1000% и, знающие люди говорят, что проверено многими годами эволюции человеческого восприятия мира.
Если почувствуете, что материала по всем ссылкам выше мало, то, чтобы стало совсем хорошо, вот ещё немного:
- https://obrazovanie.by/sandakov/ob-iskustve-i-tvorchestve.html
- https://www.yburlan.ru/biblioteka/vosmimernost-i-golografichnost-realnosti
- https://www.ted.com/talks/elizabeth_gilbert_your_elusive_creative_genius?language=ru&subnoscript=ru
Знаете, бывает слушаешь кого-то и мозг ну совсем не может/не хочет за что-нибудь зацепиться. А бывает автор так рассказывает, что ты потом несколько дней подряд ходишь как просветленный после полугодового ретрита в арктический тундре с оленями и ловишь инсайты с каждого дуновения ветра мыслей. В моем случае эта лекция попала во вторую категорию (правда в тундре с оленями я никогда не был).
В общем, рекомендую! Особенно, если смотреть через призму "фрактального" устройства мира и переносимости идей между разными контекстами и предметными областями (писал про это несколько месяцев назад https://news.1rj.ru/str/igabdullin_blog/17). То есть рассматривать сказанное не буквально (как автор - в контексте научных исследований), а чуть абстрагировавшись, на лёгком чиле (идти и сразу писать докторскую совсем не обязательно), но с мыслями о своей деятельности. Может быть, натолкнет на какие-то идеи!
Шуточный спойлер/краткое изложение с моими дополнениями и искажениями:
Если почувствуете, что материала по всем ссылкам выше мало, то, чтобы стало совсем хорошо, вот ещё немного:
- https://obrazovanie.by/sandakov/ob-iskustve-i-tvorchestve.html
- https://www.yburlan.ru/biblioteka/vosmimernost-i-golografichnost-realnosti
- https://www.ted.com/talks/elizabeth_gilbert_your_elusive_creative_genius?language=ru&subnoscript=ru
Хорошие люди поделились ссылкой на занятную статью на Хабре (https://habr.com/ru/articles/949874/) - про то, как на IT-рынке аналитикам становится тяжелее искать работу и что с них начинают требовать больше компетенций.
Так как моя работа связана как с наймом (раньше в основном системных аналитиков, сейчас - почти по всем ролям в командах разработки), так и с непосредственно работой в кроссфункциональных командах, то хочется немного прокомментировать.
Если совсем коротко: наконец-то на рынке начали появляться звоночки, свидетельствующие, что с "аналитиков" начали спрашивать компетенции, которые влияют на результат (успешность реализуемой системы).
Чуть более развернуто: если с охлаждением перегретого рынка завершается эпоха, когда можно было "войти-в-айти" пройдя трехмесячные курсы в духе "как стать системным аналитиком, не имея технического ИТ бекграунда и получать на удаленке 1005000 руб. в месяц, а работать по 2 часа в день" - это очень хорошо.
Видя как работают какие специалисты - волосы встают дыбом: обычно это кто-то вроде секретаря, который переписывает на непонятный язык и с непонятными смыслами прямые хотелки заказчиков (нелепо переводит всё услышанное в форму/нотацию, которой учили на курсах), называя свои артефакты "требованиями". В лучшем случае эти артефакты в итоге используются исключительно как увесистая макулатура для подписания актов, а разработчики ругаются, но делают то, что реально работает (не по "требованиям"). В худшем - когда эти артефакты воспринимаются серьезно и по ним выполняется какая-то разработка. Тут самое безобидное - сорванные дедлайны и тысячи человеко-часов команды, потраченные впустую (конечно, причина не только в работе аналитика, но его вклад там - громадный). Особенно страшно, если разрабатываемая система такая, что от нее зависят жизни и здоровье людей.
И самое удивительное - они почти всегда находили работу и росли в грейдах и зарплатах (ко мне периодически обращаются люди с просьбами проконсультировать по "аналитическому" карьерному треку - поэтому имею хоть и небольшую, но релевантную выборку. Кстати, есть и приятные единичные исключения!).
Не берусь утверждать, что на 100% согласен, что "аналитик" должен закрывать все компетенции, указанные в статье, но быть Т-shaped специалистом с широким кругозором (глубоко развитая основная компетенция плюс много других компетенций, в т.ч. связанных с умением общаться с людьми), особенно в сложных проектах и больших командах - обязан. А опыт отвечать за проект в целом — хорош как прививка от воздушных замков, так как приземляет фантазии и заставляет включать мозг, т.к. за твои воздушные замки в "требованиях" тебе же и отвечать.
Мне нравится идея, что аналитик - это не аналитик, а инженер (со всей вытекающей ответственности за свои решения). Анализ - это маленькая часть работы. Мало понять ("проанализировать") как устроен мир (крохотная его часть, связанная с разрабатываемой системой), надо ещё сделать так, чтобы он был надёжно и безопасно изменён в нужную нам сторону.
Это отдельная тема, сложная, берущаяся далеко не за пару месяцев и не каждый сохраняет мотивацию через это прорваться.
UPD: оказывается, сегодня день системного аналитика. С праздником!)
Так как моя работа связана как с наймом (раньше в основном системных аналитиков, сейчас - почти по всем ролям в командах разработки), так и с непосредственно работой в кроссфункциональных командах, то хочется немного прокомментировать.
Если совсем коротко: наконец-то на рынке начали появляться звоночки, свидетельствующие, что с "аналитиков" начали спрашивать компетенции, которые влияют на результат (успешность реализуемой системы).
Чуть более развернуто: если с охлаждением перегретого рынка завершается эпоха, когда можно было "войти-в-айти" пройдя трехмесячные курсы в духе "как стать системным аналитиком, не имея технического ИТ бекграунда и получать на удаленке 1005000 руб. в месяц, а работать по 2 часа в день" - это очень хорошо.
Видя как работают какие специалисты - волосы встают дыбом: обычно это кто-то вроде секретаря, который переписывает на непонятный язык и с непонятными смыслами прямые хотелки заказчиков (нелепо переводит всё услышанное в форму/нотацию, которой учили на курсах), называя свои артефакты "требованиями". В лучшем случае эти артефакты в итоге используются исключительно как увесистая макулатура для подписания актов, а разработчики ругаются, но делают то, что реально работает (не по "требованиям"). В худшем - когда эти артефакты воспринимаются серьезно и по ним выполняется какая-то разработка. Тут самое безобидное - сорванные дедлайны и тысячи человеко-часов команды, потраченные впустую (конечно, причина не только в работе аналитика, но его вклад там - громадный). Особенно страшно, если разрабатываемая система такая, что от нее зависят жизни и здоровье людей.
И самое удивительное - они почти всегда находили работу и росли в грейдах и зарплатах (ко мне периодически обращаются люди с просьбами проконсультировать по "аналитическому" карьерному треку - поэтому имею хоть и небольшую, но релевантную выборку. Кстати, есть и приятные единичные исключения!).
Не берусь утверждать, что на 100% согласен, что "аналитик" должен закрывать все компетенции, указанные в статье, но быть Т-shaped специалистом с широким кругозором (глубоко развитая основная компетенция плюс много других компетенций, в т.ч. связанных с умением общаться с людьми), особенно в сложных проектах и больших командах - обязан. А опыт отвечать за проект в целом — хорош как прививка от воздушных замков, так как приземляет фантазии и заставляет включать мозг, т.к. за твои воздушные замки в "требованиях" тебе же и отвечать.
Мне нравится идея, что аналитик - это не аналитик, а инженер (со всей вытекающей ответственности за свои решения). Анализ - это маленькая часть работы. Мало понять ("проанализировать") как устроен мир (крохотная его часть, связанная с разрабатываемой системой), надо ещё сделать так, чтобы он был надёжно и безопасно изменён в нужную нам сторону.
Это отдельная тема, сложная, берущаяся далеко не за пару месяцев и не каждый сохраняет мотивацию через это прорваться.
UPD: оказывается, сегодня день системного аналитика. С праздником!)
❤1
Вкус еды и посуда
Мне как-то подарили вот такую пиалу (спасибо, Саша!) - ручная работа, делали где-то в Грузии в 70-80х.
Вещь красивая, не пропадать же - начал пить из неё кофе. Понравилось эстетически, да и объем идеально подходит под порцию кофе, которая по умолчанию делает наша кофемашина.
Недавно поймал себя на мысли, что не нравится вкус кофе, если пью его из каких-то других "емкостей" (кроме термокружки Арктика, когда езжу за рулём). Понимаю, что это субъективщина, но вот так, ничего не могу сделать со своим восприятием)
Раньше не верил людям, которые говорят, что в красивой посуде еда вкуснее. Теперь верю)
Мне как-то подарили вот такую пиалу (спасибо, Саша!) - ручная работа, делали где-то в Грузии в 70-80х.
Вещь красивая, не пропадать же - начал пить из неё кофе. Понравилось эстетически, да и объем идеально подходит под порцию кофе, которая по умолчанию делает наша кофемашина.
Недавно поймал себя на мысли, что не нравится вкус кофе, если пью его из каких-то других "емкостей" (кроме термокружки Арктика, когда езжу за рулём). Понимаю, что это субъективщина, но вот так, ничего не могу сделать со своим восприятием)
Раньше не верил людям, которые говорят, что в красивой посуде еда вкуснее. Теперь верю)
❤3👍2🔥1
От Госуслуг пришло такое интересное письмо.
Оно удивило следующим:
1. Не знал, что у нас в стране остались населённые пункты, где ещё нет мобильного интернета. Честно - думал, что это сказки из сериалов про глухие деревни. При том, что я был много в каких деревнях сильно дальше пары тысяч киллометров от МКАД и там все было на удивление хорошо с качеством мобильного интернета.
2. По моей прописке (которую ГУ знают) населённый пункт имеет шикарное покрытие мобильным интернетом. Как я стал ЦА этой рассылки?
3. Почему такие вещи (кому первым проведут интернет) должны решаться голосованием? Ведь если я живу в деревне с населением 100 человек, то какой смысл принимать в нем участие? Первыми в очереди будут населенные пункты, которые больше.
Пришлось даже провести небольшое исследование.
По п.1
Рандомно выбрал несколько населенных пунктов, которые принимают участие в голосовании и смотрел их на карте покрытия МТС.
В Московской области проверил 10 населенных пунктов - в 8 из них было вполне уверенное покрытие от 2G до 4G, отсутствовало только 5G. Да, куда же без 5G! Жалко, что нельзя проголосовать за Москву :)
Но потом выбрал республику Башкортостан и там в 3 населенных пунктах из 10 нет даже 2G! А у большинства - только 2G (то есть только звонки и СМС) с небольшими островками 4G. Оставлю в комментах скрины с пруфом.
По п.2
Родилось только одно предположение: так как голосовать можно за любой населенный пункт из региона моей прописки - то я могу проголосовать за деревню своего родственника/друга и помочь ему набрать голосов.
По п.3
Тоже только предположения: видимо, посчитали, что если в населенном пункте живут люди, которым действительно нужен интернет, то они будут просить родственников и друзей из своего региона активно голосовать. Иначе - маленькие деревни с населением 100 человек никогда не победят в голосовании.
Кому интересно - лендинг с описанием подробностей этого голосования https://www.gosuslugi.ru/inet
Оно удивило следующим:
1. Не знал, что у нас в стране остались населённые пункты, где ещё нет мобильного интернета. Честно - думал, что это сказки из сериалов про глухие деревни. При том, что я был много в каких деревнях сильно дальше пары тысяч киллометров от МКАД и там все было на удивление хорошо с качеством мобильного интернета.
2. По моей прописке (которую ГУ знают) населённый пункт имеет шикарное покрытие мобильным интернетом. Как я стал ЦА этой рассылки?
3. Почему такие вещи (кому первым проведут интернет) должны решаться голосованием? Ведь если я живу в деревне с населением 100 человек, то какой смысл принимать в нем участие? Первыми в очереди будут населенные пункты, которые больше.
Пришлось даже провести небольшое исследование.
По п.1
Рандомно выбрал несколько населенных пунктов, которые принимают участие в голосовании и смотрел их на карте покрытия МТС.
В Московской области проверил 10 населенных пунктов - в 8 из них было вполне уверенное покрытие от 2G до 4G, отсутствовало только 5G. Да, куда же без 5G! Жалко, что нельзя проголосовать за Москву :)
Но потом выбрал республику Башкортостан и там в 3 населенных пунктах из 10 нет даже 2G! А у большинства - только 2G (то есть только звонки и СМС) с небольшими островками 4G. Оставлю в комментах скрины с пруфом.
По п.2
Родилось только одно предположение: так как голосовать можно за любой населенный пункт из региона моей прописки - то я могу проголосовать за деревню своего родственника/друга и помочь ему набрать голосов.
По п.3
Тоже только предположения: видимо, посчитали, что если в населенном пункте живут люди, которым действительно нужен интернет, то они будут просить родственников и друзей из своего региона активно голосовать. Иначе - маленькие деревни с населением 100 человек никогда не победят в голосовании.
Кому интересно - лендинг с описанием подробностей этого голосования https://www.gosuslugi.ru/inet
❤1
Минутка контринтуитивных экспериментов - про тестирование шиворот-навыворот
Когда попадаем в какую-то новую ситуацию (в интеллектуальной деятельности это происходит регулярно), то обычно выбираем такое решение, которое подсказывает "интуиция" (мы же "на опыте"). Но часто - это просто движение по старым рельсам мышления, новых высот с ним не возьмешь (с бОльшей сложностью задач не справишься). Хорошие решения обычно контринтуитивны, противоречат нашему прошлому опыту, выглядят нелогичными, бредовыми.
В этом плане мне очень нравится пример про прыжки через планку «ножницами» (честно спёр отсюда). Все всю жизнь "подбегали и прыгали", а в 1968 году странный человек предложил абсурдный способ - поворачиваться к планке спиной и прыгать назад-вверх (Fosbury Flop). И взяли рекорд в 2 м 30 см, который не брался десятилетиями.
Другой пример - про то, как многие менеджеры считают, что важна 100% (а лучше 1000%) утилизация всех людей в команде и не дай бог, если кто-то вдруг окажется недогружен - это же катастрофа. Это с легкостью опровергает теория очередей (основной аргумент - в неспособности такой системы абсорбировать внезапную работу, кому интересно - есть целая книжка "Accelerate: The Science of Lean Software"). И про это много говорит Максим Дорофеев (вот, например, его старый доклад "Эффективность неэффективности" - ВК-Видео, Ютуб).
Ну и самый банальный пример - про плоскую землю и что было с теми, кто осмелился это опровергнуть.
Так вот, мы в одной из команд (делаем ИТ-продукты в ИБ) решили провести эксперимент - работы инженеров по тестированию вывернуть шиворот-навыворот: подключать их к работе над "фичей" не в конце, когда надо потестить уже готовое, а практически в самом начале - когда контур пользовательского сценария уже более-менее понятен и есть грубые прикидки, как он будет реализован. Можно было бы сказать, после того, как аналитик написал "требования", но не люблю этот термин и тянущийся за ним скрытый водопадный подход (как бы он не прикрывался историями про agile и кросс-функциональные команды).
Инженер по тестированию описывает тест-кейсы до того, как будет написана первая строчка кода. Понятное дело, что на данном этапе они не должны быть супер детальными, нужно хотя бы на уровне общих сценариев.
Для разработчика это будет своего рода чек-лист: о чем нужно подумать и что учесть при разработке.
В таком случае на выходе:
- явно меньше возвратов фичи из тестирования в обратно в разработку
- инженер по тестированию сможет быстрее протестировать - он уже знает контекст
А еще, у инженеров по тестированию есть целая паутина тест-кейсов и когда в нее начинаешь встраивать сценарии от новой фичи, то 100% будут возникать вопросы "а как должно работать вот тут, если сделать вот так" - это спровоцирует обсуждение в команде и увеличатся шансы учесть что-то важное не в конце разработки, а в начале. То, что сходу не вспомнит даже самый внимательный аналитик и разработчик.
Из потенциальных минусов/сложностей - так как разработка реально иногда бывает непредсказуемой и часто натыкаешься на ограничения и приходится менять изначальное решение - может оказаться, что часть работы по тест-кейсам придется переделать. Но тут надо будет выработать подход к уровню их детализации. Если будут слишком детальными - то есть риски, что придется много переделывать. Если делать слишком крупно - то от них не будет пользы.
В софтовых системах (особенно когда "у нас же agile") это выглядит дико (контринтуитивно!), но у железячников - пока не поймёшь какие будешь проводить испытания - ни о какой «разработке» (изготовлении) и речи не идёт.
Не факт, что эксперимент получится. Но успешные истории с этой практикой есть. Например, в команде у Никиты Ульшина (см. его серию постов, там еще интересно про практический кейс применения Теории ограничений Голдратта)
Картинку сгенерил в Кандинском по мотивам плоскоземельщиков и любителей прыгать через планку лицом вперед.
Когда попадаем в какую-то новую ситуацию (в интеллектуальной деятельности это происходит регулярно), то обычно выбираем такое решение, которое подсказывает "интуиция" (мы же "на опыте"). Но часто - это просто движение по старым рельсам мышления, новых высот с ним не возьмешь (с бОльшей сложностью задач не справишься). Хорошие решения обычно контринтуитивны, противоречат нашему прошлому опыту, выглядят нелогичными, бредовыми.
В этом плане мне очень нравится пример про прыжки через планку «ножницами» (честно спёр отсюда). Все всю жизнь "подбегали и прыгали", а в 1968 году странный человек предложил абсурдный способ - поворачиваться к планке спиной и прыгать назад-вверх (Fosbury Flop). И взяли рекорд в 2 м 30 см, который не брался десятилетиями.
Другой пример - про то, как многие менеджеры считают, что важна 100% (а лучше 1000%) утилизация всех людей в команде и не дай бог, если кто-то вдруг окажется недогружен - это же катастрофа. Это с легкостью опровергает теория очередей (основной аргумент - в неспособности такой системы абсорбировать внезапную работу, кому интересно - есть целая книжка "Accelerate: The Science of Lean Software"). И про это много говорит Максим Дорофеев (вот, например, его старый доклад "Эффективность неэффективности" - ВК-Видео, Ютуб).
Ну и самый банальный пример - про плоскую землю и что было с теми, кто осмелился это опровергнуть.
Так вот, мы в одной из команд (делаем ИТ-продукты в ИБ) решили провести эксперимент - работы инженеров по тестированию вывернуть шиворот-навыворот: подключать их к работе над "фичей" не в конце, когда надо потестить уже готовое, а практически в самом начале - когда контур пользовательского сценария уже более-менее понятен и есть грубые прикидки, как он будет реализован. Можно было бы сказать, после того, как аналитик написал "требования", но не люблю этот термин и тянущийся за ним скрытый водопадный подход (как бы он не прикрывался историями про agile и кросс-функциональные команды).
Инженер по тестированию описывает тест-кейсы до того, как будет написана первая строчка кода. Понятное дело, что на данном этапе они не должны быть супер детальными, нужно хотя бы на уровне общих сценариев.
Для разработчика это будет своего рода чек-лист: о чем нужно подумать и что учесть при разработке.
В таком случае на выходе:
- явно меньше возвратов фичи из тестирования в обратно в разработку
- инженер по тестированию сможет быстрее протестировать - он уже знает контекст
А еще, у инженеров по тестированию есть целая паутина тест-кейсов и когда в нее начинаешь встраивать сценарии от новой фичи, то 100% будут возникать вопросы "а как должно работать вот тут, если сделать вот так" - это спровоцирует обсуждение в команде и увеличатся шансы учесть что-то важное не в конце разработки, а в начале. То, что сходу не вспомнит даже самый внимательный аналитик и разработчик.
Из потенциальных минусов/сложностей - так как разработка реально иногда бывает непредсказуемой и часто натыкаешься на ограничения и приходится менять изначальное решение - может оказаться, что часть работы по тест-кейсам придется переделать. Но тут надо будет выработать подход к уровню их детализации. Если будут слишком детальными - то есть риски, что придется много переделывать. Если делать слишком крупно - то от них не будет пользы.
В софтовых системах (особенно когда "у нас же agile") это выглядит дико (контринтуитивно!), но у железячников - пока не поймёшь какие будешь проводить испытания - ни о какой «разработке» (изготовлении) и речи не идёт.
Не факт, что эксперимент получится. Но успешные истории с этой практикой есть. Например, в команде у Никиты Ульшина (см. его серию постов, там еще интересно про практический кейс применения Теории ограничений Голдратта)
Картинку сгенерил в Кандинском по мотивам плоскоземельщиков и любителей прыгать через планку лицом вперед.
👍6❤3
Еще одна минутка про юзабилити
Какое-то время назад появился и начал массово использоваться один паттерн: при отображении даты отбрасываются цифры года, если речь идет про текущий год. А вместо полного цифрового формата даты название месяца пишут словами: 25 октября вместо 25.10.2025 (как на скрине выше).
Мне, как пользователю, такой паттерн нравится, т.к. быстро "схватываешь" смысл: речь идет про какое-то ближайшее будущее/недавнее прошлое или про «когда-то совсем потом»/«когда-то давно в прошлом».
Но бывают странные продукты/сайты/личные кабинеты, где этот паттерн пытаются повторить в лоб и отбрасывают год вообще всегда. Иногда делают это специально (обычно замечал на такое форумах, где пытаются завуалировать совсем старые посты). И вот это прям жутко путает и убивает желание пользоваться такими продуктами.
UPD: еще из-за них теряется доверие ко всем остальным — каждый раз, даже в нормальном сервисе, приходится убеждаться, что там год откинули не по ошибке (искать записи про прошлый/будущий год и смотреть, указаны ли там цифры с годом).
Какое-то время назад появился и начал массово использоваться один паттерн: при отображении даты отбрасываются цифры года, если речь идет про текущий год. А вместо полного цифрового формата даты название месяца пишут словами: 25 октября вместо 25.10.2025 (как на скрине выше).
Мне, как пользователю, такой паттерн нравится, т.к. быстро "схватываешь" смысл: речь идет про какое-то ближайшее будущее/недавнее прошлое или про «когда-то совсем потом»/«когда-то давно в прошлом».
Но бывают странные продукты/сайты/личные кабинеты, где этот паттерн пытаются повторить в лоб и отбрасывают год вообще всегда. Иногда делают это специально (обычно замечал на такое форумах, где пытаются завуалировать совсем старые посты). И вот это прям жутко путает и убивает желание пользоваться такими продуктами.
UPD: еще из-за них теряется доверие ко всем остальным — каждый раз, даже в нормальном сервисе, приходится убеждаться, что там год откинули не по ошибке (искать записи про прошлый/будущий год и смотреть, указаны ли там цифры с годом).
💯2❤1💩1
Видео для вдохновения - интевью с Олегом Бартуновым, одним из главных старожил-разработчиков PostgreSQL.
Идеально смаковать за завтраками.
https://vkvideo.ru/video-219069760_456239233
Можно слушать не столько в контексте ИТ-вещей и Постгреса, сколько в плане особых мировоззренческих смыслов. Бартунов - прям хорош!
UPD: есть даже текстовая версия https://habr.com/ru/articles/957516/
Идеально смаковать за завтраками.
https://vkvideo.ru/video-219069760_456239233
Можно слушать не столько в контексте ИТ-вещей и Постгреса, сколько в плане особых мировоззренческих смыслов. Бартунов - прям хорош!
UPD: есть даже текстовая версия https://habr.com/ru/articles/957516/
VK Видео
Большое интервью про Postgres / В офисе Олег Бартунов
Сегодня у нас большое интервью про Postgres. И для этого к нам в гости приехал Олег Бартунов - один из основных мейнтейнеров в большой Postgres и создатель компании Postgres Pro. Олега без преувеличения можно назвать одним из создателей рунета. Он приложил…
❤1🔥1
Ильшат Габдуллин
Самозапрет на подключение новых SIM-карт На днях на Госуслугах появилась новая услуга - «Запрет на оформление договоров связи». С радостью воспользовался ей (для себя и близких) почти сразу же после появления. Зачем? Мошенники могут оформить на ваше имя…
Кто еще не проверил количество SIM-карт, которые на вас оформлены (см. наш кейс, когда мошенники зарегистрировали на нас штук 7 левых симок) и не оформил самозапрет на подключние новых SIM-карт — сейчас самое время.
Минцифры выпустило предупреждение, что до 1 ноября надо сократить количество симок до 20. Честно — не представляю зачем столько обычному человеку, который не ввязывается во всякие сомнительные схематозы. Но так как можно не знать, что на тебе есть левые договоры, то превысить лимит в 20 штук вполне реально.
При превышении — будут блокировать номера. Причем Минцифры пишет, что блокировать будут жестко:
Официальный пруф: https://digital.gov.ru/news/do-1-noyabrya-sokratite-kolichestvo-svoih-sim-kart-do-20
Минцифры выпустило предупреждение, что до 1 ноября надо сократить количество симок до 20. Честно — не представляю зачем столько обычному человеку, который не ввязывается во всякие сомнительные схематозы. Но так как можно не знать, что на тебе есть левые договоры, то превысить лимит в 20 штук вполне реально.
При превышении — будут блокировать номера. Причем Минцифры пишет, что блокировать будут жестко:
В противном случае операторы должны прекратить обслуживание по всем оформленным на абонента номерам.
Официальный пруф: https://digital.gov.ru/news/do-1-noyabrya-sokratite-kolichestvo-svoih-sim-kart-do-20
🙏1
Раньше я верил в идею, что можно написать супер-мега инструкцию, отдать её исполнителям и потом чудесным образом заведётся конвейер с какой-нибудь интеллектуальной деятельностью (да еще и сам будет ехать). Пример: инструкция, как описывать "требования" к продукту. Или выявлять потребности при заведении фича-реквестов. Список можно продолжать бесконечно - уверен, у каждого из вас найдется десяток примеров)
Но реальность отказывалась подчиняться. Во-первых, люди, которые не могут работать без детальных инструкций, чаще всего не самые лучшие кандидаты на интеллектуальную работу (те кто умеют в интеллектуальную работу не особо в них нуждаются - разве что в самом начале, чтобы было хоть с чего-то погрузиться в тему, но им большие инструкции избыточны). Во-вторых, эти инструкции-регламенты получаются огромных размеров и их никто не читает, а если читают, то не могут осилить — не хватает оперативной памяти, чтобы удержать все хитрые ветки "если-то" в огромном сильно связанном графе ситуаций. И вдобавок люди по ним много ошибаются. В-третьих, при всем огромном размере таких документов — всё равно невозможно описать все ситуации (напоминаю, речь про хоть сколько-то сложную интеллектуальную деятельность). А еще часто оказывается, что как только закончил писать инструкцию — она тут же устаревает.
Теперь мне больше нравится концепция, когда даешь человеку "кирпичики" знаний, из которых он под свои возникающие ситуации сам собирает нужное ему Лего (если говорить совсем умными словами - тренировать способность видеть небольшие практики с границами их применимости и объекты, состояния которых меняют эти практики).
Тогда не приходится писать инструкции в духе "если в GUI нашли опечатку, то при заведении дефекта прикладывать логи всех сервисов не обязательно". Ну или про то, что кошек после купания нельзя сушить в микроволновке (да и вообще купать их не особо-то желательно) — исполнитель понимает "кирпичики" в виде общего принципа работы микроволновки и из чего примерно (не) должны состоять разогреваемые объекты.
Выявлять такие "кирпичики" иногда сложно — ведь в деятельности очень много всего, как понять какие из их самые важные? В этом плане хорошо вправляет мозги книжка Атула Гаванде "Чек-лист - Как избежать глупых ошибок, ведущих к фатальным последствиям". А еще помогает надевать на мозг очки функционального восприятия мира.
Еще можно совмещать подходы — когда процесс реально сложный, то поддерживать его ИТ-системами (issue-трекерами, notion-подобными штуками, нормально настроенными CRM и пр), чтобы всё, что человеку можно не держать в голове - держала машина: не давала забыть про важные объекты и подсказывала ближайшие шаги.
Правда, когда надо масштабировать деятельность по созданию таких "курсов обучения нужным кирпичикам", найти единомышленников очень сложно. Как минимум потому, что это довольно энергозатратное мероприятие и нужно освоить некие "мета"-знания (инструкции как писать инструкции) — а они душные и берутся с огромным трудом (примеры - две ссылки выше). Но другого пути, кажется, еще не придумали 🙂
Но реальность отказывалась подчиняться. Во-первых, люди, которые не могут работать без детальных инструкций, чаще всего не самые лучшие кандидаты на интеллектуальную работу (те кто умеют в интеллектуальную работу не особо в них нуждаются - разве что в самом начале, чтобы было хоть с чего-то погрузиться в тему, но им большие инструкции избыточны). Во-вторых, эти инструкции-регламенты получаются огромных размеров и их никто не читает, а если читают, то не могут осилить — не хватает оперативной памяти, чтобы удержать все хитрые ветки "если-то" в огромном сильно связанном графе ситуаций. И вдобавок люди по ним много ошибаются. В-третьих, при всем огромном размере таких документов — всё равно невозможно описать все ситуации (напоминаю, речь про хоть сколько-то сложную интеллектуальную деятельность). А еще часто оказывается, что как только закончил писать инструкцию — она тут же устаревает.
Теперь мне больше нравится концепция, когда даешь человеку "кирпичики" знаний, из которых он под свои возникающие ситуации сам собирает нужное ему Лего (если говорить совсем умными словами - тренировать способность видеть небольшие практики с границами их применимости и объекты, состояния которых меняют эти практики).
Тогда не приходится писать инструкции в духе "если в GUI нашли опечатку, то при заведении дефекта прикладывать логи всех сервисов не обязательно". Ну или про то, что кошек после купания нельзя сушить в микроволновке (да и вообще купать их не особо-то желательно) — исполнитель понимает "кирпичики" в виде общего принципа работы микроволновки и из чего примерно (не) должны состоять разогреваемые объекты.
Выявлять такие "кирпичики" иногда сложно — ведь в деятельности очень много всего, как понять какие из их самые важные? В этом плане хорошо вправляет мозги книжка Атула Гаванде "Чек-лист - Как избежать глупых ошибок, ведущих к фатальным последствиям". А еще помогает надевать на мозг очки функционального восприятия мира.
Еще можно совмещать подходы — когда процесс реально сложный, то поддерживать его ИТ-системами (issue-трекерами, notion-подобными штуками, нормально настроенными CRM и пр), чтобы всё, что человеку можно не держать в голове - держала машина: не давала забыть про важные объекты и подсказывала ближайшие шаги.
Правда, когда надо масштабировать деятельность по созданию таких "курсов обучения нужным кирпичикам", найти единомышленников очень сложно. Как минимум потому, что это довольно энергозатратное мероприятие и нужно освоить некие "мета"-знания (инструкции как писать инструкции) — а они душные и берутся с огромным трудом (примеры - две ссылки выше). Но другого пути, кажется, еще не придумали 🙂
👍3💯2❤1
Кто давно читает мои заметки, наверное, обратил внимание, что в них периодически всплывает тема "мышления письмом" (пара примеров: про то, как рождаются книги, или пост "Что дает мышление письмом и зачем писать заметки" - там даже есть классная картинка со сравнением сосудистой сетки в мозгу у кучера и у профессора).
Обожаю эту тему, но сформулировать что-то внятное по ней получается не всегда (такое, что хотя бы немного брякнет по струне души читающего или вызовет любопытство и импульс что-то сделать).
Но вот недавно заметил особенность: когда решительно планируешь написать на какую-то тему (темы) — в голову начинают приходить нужны мысли, подходящие материалы начинают сами тебя находить, люди вокруг задают вопросы, которые наводят на какие-то важные аспекты разбираемой темы (наверное, это что-то из серии "когда освоил молоток - во всём начинаешь видеть гвозди" - но работает и ладно).
Записываю это всё в заметки в Obsidian — вот прямо хаотично накидываю текст, главное успеть поймать момент, сформулировать хоть как-нибудь в виде крючков-зацепок пока мысль не убежала. Затем линкую их с основной заметкой по теме (в обсидиане это все делается за секунды). И так в режиме фланёра на чиле спокойно собираешь заметки — иногда неделями, иногда годами. Причем когда всё сохраняется «на бумаге», а не плескается в голове — параллельно можно вести десятки разных тем.
А потом возникает магия! Садишься, читаешь эти заметки, немного их редактируешь по форме, меняешь местами, выстраивая логическую цепочку повествования. В процессе возникают новые мысли, записываешь их, встраиваешь в нужное место. И за очень короткое время получается вполне годный контент. Как будто бы пишешь уже не ты, а пишут тобой. Очень прикольный эффект. Невероятно бодрит.
А еще бывает, случайно натыкаешься в своем Обсидиане на старую заметку из другой темы и просиходит "взрыв" мозга (в хорошем смысле). Помните же про фрактальный мир и "всё есть одно и одно есть все"? Когда при определенном навыке абстрагирования одна тема переносится в друой контекст и это вызывает интересные инсайты.
Хочется написать про это побольше, но тема какая-то совсем монструозная. Там только навскидку такие темы:
- про фишки Обсидиана (хотя инструмент - в целом не так важен, важнее метод в голове)
- про страшное слово zettelkasten (погуглите, если тема мышления письмом вам тоже интересна)
- про принципы ведения заметок и их связи друг с другом (не в виде иерархии папок, а в виде связанного во все стороны графа и почему организация заметок в виде иерархии папок это не очень хорошо)
- про то, что большие классные вещи делаются небольшими, но постоянными шагами
- про то, как Луман никогда не заставлял себя писать, но при этом был просто феноменально продуктивен (и это не потому что он какой-то особенный, а потому что так выработал подход). Для справки: Луман — это человек, который после смерти "написал" больше научных трудов, чем многие ученые при жизни
А пока сделаю так, как делаю всегда — поделюсь материалами по теме:
- Статья "Как зажечь мастерство"
- В сотый раз: Книжка Зонке Аренса "Как делать полезные заметки [по методу zettelkasten]"
- Статья "Не пишешь = не думаешь"
Обожаю эту тему, но сформулировать что-то внятное по ней получается не всегда (такое, что хотя бы немного брякнет по струне души читающего или вызовет любопытство и импульс что-то сделать).
Но вот недавно заметил особенность: когда решительно планируешь написать на какую-то тему (темы) — в голову начинают приходить нужны мысли, подходящие материалы начинают сами тебя находить, люди вокруг задают вопросы, которые наводят на какие-то важные аспекты разбираемой темы (наверное, это что-то из серии "когда освоил молоток - во всём начинаешь видеть гвозди" - но работает и ладно).
Записываю это всё в заметки в Obsidian — вот прямо хаотично накидываю текст, главное успеть поймать момент, сформулировать хоть как-нибудь в виде крючков-зацепок пока мысль не убежала. Затем линкую их с основной заметкой по теме (в обсидиане это все делается за секунды). И так в режиме фланёра на чиле спокойно собираешь заметки — иногда неделями, иногда годами. Причем когда всё сохраняется «на бумаге», а не плескается в голове — параллельно можно вести десятки разных тем.
А потом возникает магия! Садишься, читаешь эти заметки, немного их редактируешь по форме, меняешь местами, выстраивая логическую цепочку повествования. В процессе возникают новые мысли, записываешь их, встраиваешь в нужное место. И за очень короткое время получается вполне годный контент. Как будто бы пишешь уже не ты, а пишут тобой. Очень прикольный эффект. Невероятно бодрит.
А еще бывает, случайно натыкаешься в своем Обсидиане на старую заметку из другой темы и просиходит "взрыв" мозга (в хорошем смысле). Помните же про фрактальный мир и "всё есть одно и одно есть все"? Когда при определенном навыке абстрагирования одна тема переносится в друой контекст и это вызывает интересные инсайты.
Хочется написать про это побольше, но тема какая-то совсем монструозная. Там только навскидку такие темы:
- про фишки Обсидиана (хотя инструмент - в целом не так важен, важнее метод в голове)
- про страшное слово zettelkasten (погуглите, если тема мышления письмом вам тоже интересна)
- про принципы ведения заметок и их связи друг с другом (не в виде иерархии папок, а в виде связанного во все стороны графа и почему организация заметок в виде иерархии папок это не очень хорошо)
- про то, что большие классные вещи делаются небольшими, но постоянными шагами
- про то, как Луман никогда не заставлял себя писать, но при этом был просто феноменально продуктивен (и это не потому что он какой-то особенный, а потому что так выработал подход). Для справки: Луман — это человек, который после смерти "написал" больше научных трудов, чем многие ученые при жизни
А пока сделаю так, как делаю всегда — поделюсь материалами по теме:
- Статья "Как зажечь мастерство"
- В сотый раз: Книжка Зонке Аренса "Как делать полезные заметки [по методу zettelkasten]"
- Статья "Не пишешь = не думаешь"
👍3🔥2❤1
Минутка прагматичного отношения к ИИ
Должен признаться — в плане использования ИИ я почти динозавр. Практически не пользуюсь GPT-like чатами и прочими ИИ-штуками — разве что для баловства. А регулярный опыт наблюдения за людьми с синдромом "ChatGPT головного мозга" придаёт немножко брезгливости (посмотрите это шуточное видео). Я понимаю, что под капотом почти любого сервиса, которыми мы сегодня пользуемся, напичкано куча ИИ, но речь именно про его сознательное и прямое использование.
Но вот недавно "поговорил с документацией" сервиса n8n — звучит как шиза, но там так и было написано: "Chat with the docs". Нажал чисто из любопытства — больно парадоксально звучал призыв. И чудо — решил свой вопрос за пару минут, хотя до этого мучился сам минут 30. После этого еще пару раз ИИ-помощник в выдаче гугла (они сейчас его "навязывают" по умолчанию) довольно точно подсказывал кусочки требуемого мне python-кода.
И я чуть растаял к теме ИИ в плане возможности его прагматичного (и не бездумного!) применения. Знаю, что с помощью ИИ уже сейчас решается много разных очень важных задач в разных сферах, но это казалось как-то бесконечно далеко — ведь "настоящий" (приносящий реальную пользу) ИИ где-то там у топовых ученых или у огромных корпораций, а всё остальное — бездумный хипстерский хайп (хотя, скорее всего, большая часть попыток натянуть ИИ на глобус именно такая).
Беглое исследование показало, что есть довольно много общедоступных ИИ-моделей, которые заточены на решение какой-то специфичной функции (выделение типов объектов в тексте с учетом контекста, распознание текста на картинке и пр). А понимая концепцию системных уровней и эмерджентных свойств (форточку пока не открывайте, потерпите — это те вещи, которые могут дать ключик к конкурентному преимуществу разрабатываемых вами продуктов) можно ювелирно точно разделить решаемую задачу на кусочки и раздать их решение разным моделям. По сути это то, что я обычно называю "кубиками" и сборкой Лего. А ещё такие кубики можно создавать с помощью того же ИИ (какие-то небольшие сервисы, которые не требуют участия LLM и прочей "интеллектуальной" обработки) - а если получится сделать это качественно, не привлекая дорогих разработчиков, то вообще замечательно (и хотя бы одного дорогого разработчика с ИИ-инструментами, который сделает с безупречным качеством объем работы, котрый делают 10-100 обычных разработчиков).
Пример уровней (не очень точный, но наглядный) — как на первой картинке к посту. На нижнем уровне — какие-то точечки-палочки. Уровнем выше из них получаются части лица. Еще выше — из этих частей получается лицо человека.
То есть, если каждая ИИ-модель умеет более-менее неплохо справляться с какой-то функцией, то это же огромный простор для изобретательства! Считай у тебя в распоряжении много не очень умных, но дешевых "исполнителей"-нежитей, из которых можно творчески сконструировать что-то полезное. "Из ненадежных элементов сделать надежную систему" (с)
Один модуль-нежить — хорошо шинкует капусту (и даже без галлюцинации), второй — режет помидоры, третий — перемешивает салаты. А четвертый — может посмотреть на фотку и сказать, что получилось действительно что-то похожее на салат и лодыри с прошлых этапов ничего не перепутали. Поставил их в нужной последовательности — вот и готова штука, которая экономит твоё время на сборке салата (пример чисто для иллюстрации, в физический мир со всякими манипуляторами и актуаторами - это другой уровень сложности). Грубый аналог — как на второй картинке к посту.
А если немного абстрагировать мысль из позапрошлого поста и вместо людей представить ИИ-нежить, то идея заиграет новыми красками. Только, конечно же, речь не про замену сложной интеллектуальной деятельности, а про что-то сильно попроще, но то, что может упросить человеку рутину или усилить его возможности.
Ключевое — нужно понимать хотя бы про системные уровни. Иначе будет каша. Garbage in, garbage out — много и дешево.
Неспешно продолжу своё погружение в тему.
Должен признаться — в плане использования ИИ я почти динозавр. Практически не пользуюсь GPT-like чатами и прочими ИИ-штуками — разве что для баловства. А регулярный опыт наблюдения за людьми с синдромом "ChatGPT головного мозга" придаёт немножко брезгливости (посмотрите это шуточное видео). Я понимаю, что под капотом почти любого сервиса, которыми мы сегодня пользуемся, напичкано куча ИИ, но речь именно про его сознательное и прямое использование.
Но вот недавно "поговорил с документацией" сервиса n8n — звучит как шиза, но там так и было написано: "Chat with the docs". Нажал чисто из любопытства — больно парадоксально звучал призыв. И чудо — решил свой вопрос за пару минут, хотя до этого мучился сам минут 30. После этого еще пару раз ИИ-помощник в выдаче гугла (они сейчас его "навязывают" по умолчанию) довольно точно подсказывал кусочки требуемого мне python-кода.
И я чуть растаял к теме ИИ в плане возможности его прагматичного (и не бездумного!) применения. Знаю, что с помощью ИИ уже сейчас решается много разных очень важных задач в разных сферах, но это казалось как-то бесконечно далеко — ведь "настоящий" (приносящий реальную пользу) ИИ где-то там у топовых ученых или у огромных корпораций, а всё остальное — бездумный хипстерский хайп (хотя, скорее всего, большая часть попыток натянуть ИИ на глобус именно такая).
Беглое исследование показало, что есть довольно много общедоступных ИИ-моделей, которые заточены на решение какой-то специфичной функции (выделение типов объектов в тексте с учетом контекста, распознание текста на картинке и пр). А понимая концепцию системных уровней и эмерджентных свойств (форточку пока не открывайте, потерпите — это те вещи, которые могут дать ключик к конкурентному преимуществу разрабатываемых вами продуктов) можно ювелирно точно разделить решаемую задачу на кусочки и раздать их решение разным моделям. По сути это то, что я обычно называю "кубиками" и сборкой Лего. А ещё такие кубики можно создавать с помощью того же ИИ (какие-то небольшие сервисы, которые не требуют участия LLM и прочей "интеллектуальной" обработки) - а если получится сделать это качественно, не привлекая дорогих разработчиков, то вообще замечательно (и хотя бы одного дорогого разработчика с ИИ-инструментами, который сделает с безупречным качеством объем работы, котрый делают 10-100 обычных разработчиков).
Пример уровней (не очень точный, но наглядный) — как на первой картинке к посту. На нижнем уровне — какие-то точечки-палочки. Уровнем выше из них получаются части лица. Еще выше — из этих частей получается лицо человека.
То есть, если каждая ИИ-модель умеет более-менее неплохо справляться с какой-то функцией, то это же огромный простор для изобретательства! Считай у тебя в распоряжении много не очень умных, но дешевых "исполнителей"-нежитей, из которых можно творчески сконструировать что-то полезное. "Из ненадежных элементов сделать надежную систему" (с)
Один модуль-нежить — хорошо шинкует капусту (и даже без галлюцинации), второй — режет помидоры, третий — перемешивает салаты. А четвертый — может посмотреть на фотку и сказать, что получилось действительно что-то похожее на салат и лодыри с прошлых этапов ничего не перепутали. Поставил их в нужной последовательности — вот и готова штука, которая экономит твоё время на сборке салата (пример чисто для иллюстрации, в физический мир со всякими манипуляторами и актуаторами - это другой уровень сложности). Грубый аналог — как на второй картинке к посту.
А если немного абстрагировать мысль из позапрошлого поста и вместо людей представить ИИ-нежить, то идея заиграет новыми красками. Только, конечно же, речь не про замену сложной интеллектуальной деятельности, а про что-то сильно попроще, но то, что может упросить человеку рутину или усилить его возможности.
Ключевое — нужно понимать хотя бы про системные уровни. Иначе будет каша. Garbage in, garbage out — много и дешево.
Неспешно продолжу своё погружение в тему.
🔥6
Некогда
Вчера от одного умного человека услышал интересную мысль: "когда у нас нет системных знаний — нам постоянно становится некогда". Под системными знаниями там подразумевалось комплексное понимание какой-либо предметной области.
Иными словами: когда нет нужных знаний, мы боимся подойти к задаче, прокрастинируем/избегаем её, находя отмазки про "нет времени" (иногда даже искусно обманывая самого себя).
Сразу словил флешбеки от Макса Дорофеева, который любит рассказывать про такой парадокс: при выборе между срочной и важной задачей наш мозг выберет понятную. И эта задача может быть вообще из другого списка — найдем кучу всего другого, чем себя срочно занять.
Расширю это всё парой тезисов:
- часто таким образом прокрастинируется что-то важное, что обычно не является срочным. А когда дедлайн проходит, то оно перестает быть важным и просто превращается в упущенные возможности (иметь иное качество жизни; делать более сложные и классные проекты и пр)
- не делая важного, у нас возникают постоянные пожары (вполне объективные, которые нужно срочно тушить). Не разобрался в чем-то, сделал никак или тяп-ляп, наделал ошибок и через какое-то время это начало стрелять в виде каких-то неожиданных форс-мажоров. И почти всё время начинает уходит на тушение этих пожаров. Юля Чайковская даже придумала термин "распожаризация", когда она у себя на работе поставила базовые менеджерские практики управления конфигурацией (это важное) и после этого у нее освободилась масса времени (чтобы делать что-то другое важное, а не тушить пожары/авралы). Как в шутке про хорошего сисадмина, который сидит и ничего не делает, потому что все работает.
Пропуская это через свой опыт вспоминаю, что когда находишь людей/книги/статьи, которые понятным языком и целостно объясняют какой-то домен, то с прокрустова ложа срывает само, как гиперзвуковой ракетой. И часто там сплошные контринтуитивные идеи, до которых не дойдешь сам.
Конечно, отсутствие знаний - не единственная причина. Но весьма достойная.
Вчера от одного умного человека услышал интересную мысль: "когда у нас нет системных знаний — нам постоянно становится некогда". Под системными знаниями там подразумевалось комплексное понимание какой-либо предметной области.
Иными словами: когда нет нужных знаний, мы боимся подойти к задаче, прокрастинируем/избегаем её, находя отмазки про "нет времени" (иногда даже искусно обманывая самого себя).
Сразу словил флешбеки от Макса Дорофеева, который любит рассказывать про такой парадокс: при выборе между срочной и важной задачей наш мозг выберет понятную. И эта задача может быть вообще из другого списка — найдем кучу всего другого, чем себя срочно занять.
Расширю это всё парой тезисов:
- часто таким образом прокрастинируется что-то важное, что обычно не является срочным. А когда дедлайн проходит, то оно перестает быть важным и просто превращается в упущенные возможности (иметь иное качество жизни; делать более сложные и классные проекты и пр)
- не делая важного, у нас возникают постоянные пожары (вполне объективные, которые нужно срочно тушить). Не разобрался в чем-то, сделал никак или тяп-ляп, наделал ошибок и через какое-то время это начало стрелять в виде каких-то неожиданных форс-мажоров. И почти всё время начинает уходит на тушение этих пожаров. Юля Чайковская даже придумала термин "распожаризация", когда она у себя на работе поставила базовые менеджерские практики управления конфигурацией (это важное) и после этого у нее освободилась масса времени (чтобы делать что-то другое важное, а не тушить пожары/авралы). Как в шутке про хорошего сисадмина, который сидит и ничего не делает, потому что все работает.
Пропуская это через свой опыт вспоминаю, что когда находишь людей/книги/статьи, которые понятным языком и целостно объясняют какой-то домен, то с прокрустова ложа срывает само, как гиперзвуковой ракетой. И часто там сплошные контринтуитивные идеи, до которых не дойдешь сам.
Конечно, отсутствие знаний - не единственная причина. Но весьма достойная.
🔥5👍4❤1
"Сходил" вчера вечером на онлайн-конференцию по применению ИИ в бизнесе.
Прошел бы мимо, но некоторых докладчиков знаю давно — например, Всеволода Устинова. И знаю, что они люди прагматичные, работают на результат и имеют за спиной опыт создания серьёзных вещей (в том числе приносящих прибыль - как критерий нужности того, что они делают). Подумал, что если бы ИИ им не давал реального преимущества (снятие личной рутины, доп.эффективность в бизнес-процессах и пр), то они бы этим не занимались и решил-таки послушать.
Пошел с целью пособирать "кубики для лего", т.е. посмотреть, какие атомарные функции люди отдают на откуп ИИ-нежити (писал про это в этом посте — там, где про салат). Но кроме этого получил оглушительную порцию почвы для размышлений и экспериментов. Такое ощущение, что парни-докладчики прилетели с какой-то параллельной планеты Земля, где время идет вперед лет на 50.
Чтобы не оказаться в состоянии бездумного ИИ-фанатизма, вот немного рациональных наблюдений и мыслей.
Общий паттерн, который встречался почти в каждом докладе: если у человека нет профессиональных знаний в своей предметной области, то надёжного и качественного результата в каких-то серьезных вещах ИИ не даст. Будет много мусора на входе и очень много мусора на выходе. Для меня это своеобразный маркер (не единственный и не 100% точный), что докладчик - не инфоцыган, который пытается втянуть тебя в свою воронку и что-то продать на хайпе темы ИИ, говоря про нулевую цену входа в новую предметку без опыта ("ща покажу как настроить ИИшечку и будете собирать бабло лопатами, не надо даже уметь читать").
Любая деятельность на реальный результат - это всё еще необходимость думать человеческим мозгом и тяжелый труд. Просто можно сделать его на порядки быстрее и с меньшим количеством ресурсов (в этом плане мне понравилась концепция "One-room company", по которую рассказывает Дмитрий Алексеев из DNS).
Пара цитат из докладов (местами не совсем дословных):
- в программировани: ИИ-инструменты не сильно помогут, если совсем никогда не писал код. Нужно быть инженером
- в видеопродакшене: платят не за то, что умеешь писать промты — сейчас это умеют все. Платят за экспертизу. А ИИ - это расширитель вашего таланта. Решает вкус, понимание композиции, насмотренность, понимание, что есть хорошо, а что плохо, внимание к деталям и пр.
- при создании текстов: без опыта и понимания что такое хороший текст - будут получаться бездумные статьи, которые никто не захочет читать — ими завален интернет.
А я посмею сделать еще более дерзкое предположение — чтобы получить гораздо более мощный буст, под этим всем должен быть ещё слой фундаментальных знаний, переносимых между разными предметными областями. И это даже не про понимание того, как устроены нейросети — хотя понимать это было бы хорошо (так можно вообще ювелирно точно требовать от них то, что хочешь под свою задачу). Это я про эти все душные системноинженерные штуки (применимые хоть для инженеров-ракетостроителей, хоть для танцоров), про которые вещаю из каждого своего утюга с 2018 года. По моей личой статистике - из тех, кому я про это рассказывал за все эти годы — только один человек более-менее прорвался через это зубодробительное знание (у него, кстати, все прекрасно с карьерой, причем не в ИТ, а в нефтедобыче). Ну может это даже к лучшему.
В общем, кроме всего прочего получил для себя очередное подтверждение, что вложение сил в освоение фундаментальных знаний — это отличная инвестиция, которая пригодится в том числе для ИИ-усиления человеческих возможностей. И мой интерес к теме ИИ (в плане практического/рационального) применения продолжает потихоньку расти.
* Иллюстрацию к посту взял из доклада Павла Молянова
** Данная заметка написана без использования ИИ (совсем без)
Прошел бы мимо, но некоторых докладчиков знаю давно — например, Всеволода Устинова. И знаю, что они люди прагматичные, работают на результат и имеют за спиной опыт создания серьёзных вещей (в том числе приносящих прибыль - как критерий нужности того, что они делают). Подумал, что если бы ИИ им не давал реального преимущества (снятие личной рутины, доп.эффективность в бизнес-процессах и пр), то они бы этим не занимались и решил-таки послушать.
Пошел с целью пособирать "кубики для лего", т.е. посмотреть, какие атомарные функции люди отдают на откуп ИИ-нежити (писал про это в этом посте — там, где про салат). Но кроме этого получил оглушительную порцию почвы для размышлений и экспериментов. Такое ощущение, что парни-докладчики прилетели с какой-то параллельной планеты Земля, где время идет вперед лет на 50.
Чтобы не оказаться в состоянии бездумного ИИ-фанатизма, вот немного рациональных наблюдений и мыслей.
Общий паттерн, который встречался почти в каждом докладе: если у человека нет профессиональных знаний в своей предметной области, то надёжного и качественного результата в каких-то серьезных вещах ИИ не даст. Будет много мусора на входе и очень много мусора на выходе. Для меня это своеобразный маркер (не единственный и не 100% точный), что докладчик - не инфоцыган, который пытается втянуть тебя в свою воронку и что-то продать на хайпе темы ИИ, говоря про нулевую цену входа в новую предметку без опыта ("ща покажу как настроить ИИшечку и будете собирать бабло лопатами, не надо даже уметь читать").
Любая деятельность на реальный результат - это всё еще необходимость думать человеческим мозгом и тяжелый труд. Просто можно сделать его на порядки быстрее и с меньшим количеством ресурсов (в этом плане мне понравилась концепция "One-room company", по которую рассказывает Дмитрий Алексеев из DNS).
Пара цитат из докладов (местами не совсем дословных):
- в программировани: ИИ-инструменты не сильно помогут, если совсем никогда не писал код. Нужно быть инженером
- в видеопродакшене: платят не за то, что умеешь писать промты — сейчас это умеют все. Платят за экспертизу. А ИИ - это расширитель вашего таланта. Решает вкус, понимание композиции, насмотренность, понимание, что есть хорошо, а что плохо, внимание к деталям и пр.
- при создании текстов: без опыта и понимания что такое хороший текст - будут получаться бездумные статьи, которые никто не захочет читать — ими завален интернет.
А я посмею сделать еще более дерзкое предположение — чтобы получить гораздо более мощный буст, под этим всем должен быть ещё слой фундаментальных знаний, переносимых между разными предметными областями. И это даже не про понимание того, как устроены нейросети — хотя понимать это было бы хорошо (так можно вообще ювелирно точно требовать от них то, что хочешь под свою задачу). Это я про эти все душные системноинженерные штуки (применимые хоть для инженеров-ракетостроителей, хоть для танцоров), про которые вещаю из каждого своего утюга с 2018 года. По моей личой статистике - из тех, кому я про это рассказывал за все эти годы — только один человек более-менее прорвался через это зубодробительное знание (у него, кстати, все прекрасно с карьерой, причем не в ИТ, а в нефтедобыче). Ну может это даже к лучшему.
В общем, кроме всего прочего получил для себя очередное подтверждение, что вложение сил в освоение фундаментальных знаний — это отличная инвестиция, которая пригодится в том числе для ИИ-усиления человеческих возможностей. И мой интерес к теме ИИ (в плане практического/рационального) применения продолжает потихоньку расти.
* Иллюстрацию к посту взял из доклада Павла Молянова
** Данная заметка написана без использования ИИ (совсем без)
👍7💯2
Переводчик с русского на русский
Последние несколько недель много экспериментирую с LLM (ChatGPT, Gemini и другие модели), чтобы лучше понимать адекватные сценарии их применения (подробнее писал тут). И наткнулся на неожиданно полезный для себя юзкейс — персональный переводчик с русского на русский, а иногда и с английского на русский, но под нужный мне контекст.
Начну издалека, чтобы объяснить принцип.
Иногда читаю книги в оригинале на английском. Чтобы получить этот навык, в свое время мне очень помогло чтение по методу Ильи Франка — это такие книжки на английском (есть на разных языках), где оригинальные абзацы текста чередуются с их литературным переводом на русский. Сначала читаешь оригинал, пытаешься понять смысл, но почти ничего не понимаешь. Потом читаешь перевод на русский, возвращаешься к оригиналу — и он уже кажется более понятным. Тренируешь таким образом свою мокрую нейронку на паре десятков страниц и в какой-то момент ловишь себя на мысли, что прочитал уже несколько страниц на английском и ни разу не обратился к переводу.
С родным русским языком бывает ровно то же самое. Есть такие тексты — читаешь их, по отдельности буквы понятны, но на уровне общего смысла ничего не понимаешь. Как сейчас шутят, требуется пояснительная бригада. Есть даже целый пласт популярных отраслевых/экспертных блогеров, которые переводят с русского на человеческий русский новости из своей сферы (консультанты по налогам, юристы, инвесторы и пр). Читаешь их — и потом становится немного проще ориентироваться в "оригинале".
В каком-то смысле LLM-ки можно использовать как такой персональный переводчик. Но соблюдая технику безопасности: делать по аналогии с чтением по методу Ильи Франка - провернуть в своей голове понимание темы с помощью LLM-ответа, потом перечитать оригинал и добиться комплексного понимания мысли (и понять, почему я при первом прочтении не понял этого сам). А не использовать её артефакты сразу в "продакшн", как единственно верное решение (знаю людей, которые так делают - это выглядит максимально беспомощно). Помним про это видео и не хотим становиться муравьем, мозг которого поразил кордицепс.
Пара моих примеров удачного применения ИИ-нежити:
☑️ Нашел хорошую статью (из недавнего - статья на английском про онтологию для моделирования структур данных) - попросил LLM привести примеры того, как материал из этой статьи можно использовать для моей текущей задачи. Ответ был на удивление хорош.
☑️ Не понял мем, который мне прислали (у меня часто такое бывает с мемами) — копирую картинку, прошу объяснить, в чем суть шутки.
☑️ Ровно так же - с написанием кода (делаю для себя иногда всякие штуки, которые облегчают рутину). LLM выдала код под мой запрос, читаю его, пытаюсь понять логику, попутно расширяю кругозор разных приемов. Просто взять и вставить код на исполнение, а тем более в прод - пока так не могу, не позволяет человеческая годрость. Несмотря на то, что почти весь код, который мне для экспериментов генерила LLM - был норм.
☑️ Читаю классическое произведение (из последнего - "Евгений Онегин") и если местами не совсем улавливаю суть (особенно там, где надо понимать исторический контекст) - кидаю кусок текста, прошу объяснить. Потом стараюсь сделать какой-то факт-чекинг и уловить другие слои смысла, а не просто поверить на слово.
Звучит как развитие зависимости. Успокаиваю себя тем, что без таких костылей-пояснителей в виде LLM я либо пройду мимо важной темы, так как не пойму её, либо потрачу много больше времени на понимание этого же другими путями. И тем, что соблюдаю технику безопасности по методу Франка. Но мозг хитрый, поэтому не исключаю, что это самообман и иллюзия.
P.S. картинки к посту сгененил в Nano Banana. Первая на основе плоской, но настоящей обложки книги из интернет-магазина. Вторая - полностью промптами (там есть пасхалка).
Последние несколько недель много экспериментирую с LLM (ChatGPT, Gemini и другие модели), чтобы лучше понимать адекватные сценарии их применения (подробнее писал тут). И наткнулся на неожиданно полезный для себя юзкейс — персональный переводчик с русского на русский, а иногда и с английского на русский, но под нужный мне контекст.
Начну издалека, чтобы объяснить принцип.
Иногда читаю книги в оригинале на английском. Чтобы получить этот навык, в свое время мне очень помогло чтение по методу Ильи Франка — это такие книжки на английском (есть на разных языках), где оригинальные абзацы текста чередуются с их литературным переводом на русский. Сначала читаешь оригинал, пытаешься понять смысл, но почти ничего не понимаешь. Потом читаешь перевод на русский, возвращаешься к оригиналу — и он уже кажется более понятным. Тренируешь таким образом свою мокрую нейронку на паре десятков страниц и в какой-то момент ловишь себя на мысли, что прочитал уже несколько страниц на английском и ни разу не обратился к переводу.
С родным русским языком бывает ровно то же самое. Есть такие тексты — читаешь их, по отдельности буквы понятны, но на уровне общего смысла ничего не понимаешь. Как сейчас шутят, требуется пояснительная бригада. Есть даже целый пласт популярных отраслевых/экспертных блогеров, которые переводят с русского на человеческий русский новости из своей сферы (консультанты по налогам, юристы, инвесторы и пр). Читаешь их — и потом становится немного проще ориентироваться в "оригинале".
В каком-то смысле LLM-ки можно использовать как такой персональный переводчик. Но соблюдая технику безопасности: делать по аналогии с чтением по методу Ильи Франка - провернуть в своей голове понимание темы с помощью LLM-ответа, потом перечитать оригинал и добиться комплексного понимания мысли (и понять, почему я при первом прочтении не понял этого сам). А не использовать её артефакты сразу в "продакшн", как единственно верное решение (знаю людей, которые так делают - это выглядит максимально беспомощно). Помним про это видео и не хотим становиться муравьем, мозг которого поразил кордицепс.
Пара моих примеров удачного применения ИИ-нежити:
☑️ Нашел хорошую статью (из недавнего - статья на английском про онтологию для моделирования структур данных) - попросил LLM привести примеры того, как материал из этой статьи можно использовать для моей текущей задачи. Ответ был на удивление хорош.
☑️ Не понял мем, который мне прислали (у меня часто такое бывает с мемами) — копирую картинку, прошу объяснить, в чем суть шутки.
☑️ Ровно так же - с написанием кода (делаю для себя иногда всякие штуки, которые облегчают рутину). LLM выдала код под мой запрос, читаю его, пытаюсь понять логику, попутно расширяю кругозор разных приемов. Просто взять и вставить код на исполнение, а тем более в прод - пока так не могу, не позволяет человеческая годрость. Несмотря на то, что почти весь код, который мне для экспериментов генерила LLM - был норм.
☑️ Читаю классическое произведение (из последнего - "Евгений Онегин") и если местами не совсем улавливаю суть (особенно там, где надо понимать исторический контекст) - кидаю кусок текста, прошу объяснить. Потом стараюсь сделать какой-то факт-чекинг и уловить другие слои смысла, а не просто поверить на слово.
Звучит как развитие зависимости. Успокаиваю себя тем, что без таких костылей-пояснителей в виде LLM я либо пройду мимо важной темы, так как не пойму её, либо потрачу много больше времени на понимание этого же другими путями. И тем, что соблюдаю технику безопасности по методу Франка. Но мозг хитрый, поэтому не исключаю, что это самообман и иллюзия.
P.S. картинки к посту сгененил в Nano Banana. Первая на основе плоской, но настоящей обложки книги из интернет-магазина. Вторая - полностью промптами (там есть пасхалка).
🔥4👍3❤🔥2🤔1😍1
Как изгнать эзотериков и астрологов из ответов LLM (ChatGPT, Gemini и пр)
Был вчера на семинаре Анатолия Левенчука про First Principle Framework (FPF) и его применение в ИИ. Тема большая, сложная, без простых ответов в духе "расскажи суть без воды в паре предложений". Чтобы что-то понять — вкатываться надо через пару лет зубодробительного изучения тех самых душных фундаментальных системно-инженерных дисциплин, про которые я постоянно занудствую. Правда, я хоть и потратил на них чуть больше, чем пару лет, но, если честно, понял на семинаре в лучшем случае половину.
Приведу пару тезисов (своих, вперемешку с идеями, которые услышал на семинаре) — вдруг у кого-то тоже появится желание преодолеть эти сложности.
В разных ИИ сообществах (видел в основном у вайб-кодеров и вайб-текстрайтеров) популярны вебинары и статьи, где автор рассказывает лайфхаки о том, как надо вот так хитро сделать промт к LLM, чтобы она выдавала хороший результат. Так вот, FPF - это такой Царь-Лайфхак. MVP-вариант уже доступен на github.
Как сказал Анатолий Игоревич (не дословно): у LLM где-то далеко (в нейросетевых мозгах) сидит профессор (со всеми небходимыми навыками формальных рассуждений), надо как-то умудриться его от туда достать — чтобы отвечал он, а не астролого-эзотерисческая шиза, на которой, в том числе, обучали эту LLM. Иначе нейросетка видит не самого умного собеседника и отвечает соответствующим образом.
И вот с этим другом-профессором через определенные манипуляции можно решать вполне себе прикладные задачи, решать которые голым мозгом сложно и долго (близорукий человек надевая очки начинает далеко видеть, обычный человек «надевая» компьютер начинает решать сильно более сложные задачи).
Мне еще очень много разбираться в этой теме, но складывается ощущение, что мы уже в какой-то сингулярности ("Будущее уже здесь, только оно неравномерно распределено"). Это как когда у человечества появились технологии обработки дерева (и немного науки) - мы научились создавать небольшие корабли, потом военно-морские флоты, которые меняли геополитический ландшафт мира. А что произошло, когда появился интернет? Когда появились доступные мобильные телефоны и связь? Только теперь у нас инструментарий совершенно другого порядка. Пара примеров от Анатолия: с помощью FPF пишет FPF; с помощью FPF абстрагировать концепты математики, физики и computer science, найти в них общие паттерны и вывести уже не первые принципы, а нулевые - и их можно использовать как основу "правильного" мышления.
В общем, умные станут умнее (экспоненциально), разрыв превратится в еще более непреодолимую пропасть. Но и все остальные тоже будут довольны.
P.S. Еще про этот семинар написал Максим Цепков, рекомендую почитать его заметку.
P.P.S. Иллюстрацию к посту сгенерил в Nano Banana за пару коротких промптов)
Был вчера на семинаре Анатолия Левенчука про First Principle Framework (FPF) и его применение в ИИ. Тема большая, сложная, без простых ответов в духе "расскажи суть без воды в паре предложений". Чтобы что-то понять — вкатываться надо через пару лет зубодробительного изучения тех самых душных фундаментальных системно-инженерных дисциплин, про которые я постоянно занудствую. Правда, я хоть и потратил на них чуть больше, чем пару лет, но, если честно, понял на семинаре в лучшем случае половину.
Приведу пару тезисов (своих, вперемешку с идеями, которые услышал на семинаре) — вдруг у кого-то тоже появится желание преодолеть эти сложности.
В разных ИИ сообществах (видел в основном у вайб-кодеров и вайб-текстрайтеров) популярны вебинары и статьи, где автор рассказывает лайфхаки о том, как надо вот так хитро сделать промт к LLM, чтобы она выдавала хороший результат. Так вот, FPF - это такой Царь-Лайфхак. MVP-вариант уже доступен на github.
Как сказал Анатолий Игоревич (не дословно): у LLM где-то далеко (в нейросетевых мозгах) сидит профессор (со всеми небходимыми навыками формальных рассуждений), надо как-то умудриться его от туда достать — чтобы отвечал он, а не астролого-эзотерисческая шиза, на которой, в том числе, обучали эту LLM. Иначе нейросетка видит не самого умного собеседника и отвечает соответствующим образом.
И вот с этим другом-профессором через определенные манипуляции можно решать вполне себе прикладные задачи, решать которые голым мозгом сложно и долго (близорукий человек надевая очки начинает далеко видеть, обычный человек «надевая» компьютер начинает решать сильно более сложные задачи).
Мне еще очень много разбираться в этой теме, но складывается ощущение, что мы уже в какой-то сингулярности ("Будущее уже здесь, только оно неравномерно распределено"). Это как когда у человечества появились технологии обработки дерева (и немного науки) - мы научились создавать небольшие корабли, потом военно-морские флоты, которые меняли геополитический ландшафт мира. А что произошло, когда появился интернет? Когда появились доступные мобильные телефоны и связь? Только теперь у нас инструментарий совершенно другого порядка. Пара примеров от Анатолия: с помощью FPF пишет FPF; с помощью FPF абстрагировать концепты математики, физики и computer science, найти в них общие паттерны и вывести уже не первые принципы, а нулевые - и их можно использовать как основу "правильного" мышления.
В общем, умные станут умнее (экспоненциально), разрыв превратится в еще более непреодолимую пропасть. Но и все остальные тоже будут довольны.
P.S. Еще про этот семинар написал Максим Цепков, рекомендую почитать его заметку.
P.P.S. Иллюстрацию к посту сгенерил в Nano Banana за пару коротких промптов)
🔥4👏2