?

Log in

Лабораторный журнал
 
[Most Recent Entries] [Calendar View] [Friends]

Below are the 20 most recent journal entries recorded in Anatoly Levenchuk's LiveJournal:

[ << Previous 20 ]
Saturday, April 23rd, 2016
1:18 am
Что такое нейронет
На самом деле нейронетов два-в-одном (http://rusneuro.net/): РособороннейронЭт (о нём мы тут не будем) и коллаборативный (он же "истинный", "изначальный", на заседания рабочей группы которого я регулярно ходил, когда НТИ ещё в помине не было). О коллаборативном нейронете сняли разъясняющий ролик (https://youtu.be/V-iYcWtsZz4):


В этом проекте нейровеба-нейронета-виртуального коллаборативного агента-ассистента уже и так много всякого прелюбопытнейшего, но мы постараемся добавить ещё интриги. Например, по линии распределённых организаций, динамических сетевых краткосрочных коллабораций-проектов и долгосрочных коллабораций-программ -- учитывая линию на смарт-контракты в такой организации, проходу по идеям Jan Dietz и коммуникативной парадигмы (DEMO -- http://ailev.livejournal.com/644440.html) по тому, что такое организация. По Диецу организация это прежде всего распределение полномочий и ответственностей и возникающие в этой сети контрактации-исполнения контрактов ("трансакции"). Вообще, сама организация удерживается соглашением партнёров-владельцев и владельцев-работников -- это набор контрактов.

А ещё DEMO-трансакции можно представить как прохождение issue. Это даёт возможность думать о распределённых issue trackers-на-смарт-контрактах плюс распределённых системах управления конфигурацией, как раз и служащих основой распределённой организации. Это распределённые PLM, в которых распределены и репозиторий версий, и заранее непонятен круг коллабораторов, и распределены текущие issues.

Дальше, когда от "смарт" мы переходим к "интеллект", там много чего интересного ещё может происходить. vvagr мне позавчера пытался уже рассказывать идеи, как удостоверить непрерывно умнеющую (т.е. изменяющуюся! то есть которую нельзя "электронно подписать") нейронную сетку. Ага, мы обсуждаем в нейронете команды из людей и не слишком тупых машин. Некоторые из этих машин персональные ассистенты, некоторые -- коллаборативные ассистенты, предоставляемые инфраструктурой коллаборации, некоторые -- просто зашедшие в команду поработать ИскИны. Нужно будет это предпринятие оформить, но мы ж не хотим оформлять юрлицо! Вот и задействуем блокчейновые механизмы регистрации предпринятий.

Из срочных работ мы попробуем нарисовать начальную архитектуру нейронета и предпринятия по его созданию в Архимейте. Поскольку сам нейронет и его исходные ячейки это какие-то (возможно, неполные, частичные) предпринятия, да и его обеспечивающая система тоже предпринятие, то язык архитектуры предприятия ArchiMate 2.1 (http://pubs.opengroup.org/architecture/archimate2-doc/) вполне подойдёт для наших целей. Более того, мы и стратегию в нём отмоделируем, ибо там есть Motivation extension.

Сегодня был хороший день для такого инфраструктурного начинания. Закон о рынке ценных бумаг вышел 22 апреля 1996 года (а я был одним из основных его разработчиков), сегодня ровно 20 лет с момента его выхода. Через эти 20 лет я стал мудрей, поэтому сегодня следую максиме шифропанков: "не пишите законы, пишите код". Смарт-контракты, смарт-законы. Интеллект-контракты, интеллект-законы.
Friday, April 22nd, 2016
12:11 am
В Бекасово-2016
Системноинженерим в Бекасово уже седьмой год подряд -- заехали сегодня вечером, отъезд в воскресенье после обеда. Вечером занимались стратегированием для Русского отделения INCOSE, стратегию документировали в Архимейте. Хорошо получилось. Потом переведём на английский, и эту записанную на Архимейте стратегию отправим в INCOSE Central, пусть перенимают опыт.

Во дворе по-прежнему стоит Ленин (в этом году он кажется каким-то особенно мелким), в столовой по-прежнему кормят на убой домашней пищей, три раза в день buffet. Селитесь не в СПА-Бекасово, а в дом отдыха, там спокойней, и кухня лучше!
Monday, April 18th, 2016
10:41 pm
Этот распределённый, распределённый, распределённый мир
Отрефлектировал, что последнюю пару месяцев оттаптывался на тему всего распределённого: distributed representation, distributed generation, distributed ledger. И если поглядеть со стороны distributed representation на системы систем в distributed generation и distributed ledger, то в голову "по ассоциации" приходят разные интересные мысли, в том числе про распределённые организации/предпринятия.

Я понимаю, что это не общемировой тренд "всё немедленно распределить", а связанный со мной bias, но всё одно забавно. Это «ж-ж-ж» — неспроста!
10:21 pm
Дела школьные, системно-менеджерские
Вчера закончил второй поток тренинга стратегирования в Школе системного менеджмента (http://system-school.ru/). Это было 6 полных дней с интервалом в пару недель -- этого интервала как раз хватает, чтобы участники успевали проработать материал каждого дня самостоятельно. Есть ощущение (подкреплённое обратной связью от участников), что получилось хорошо. Не повторить ли мне этот трениг летом? Или летом тополиный пух, жара, июль и плавленные мозги?

А ещё есть заявка сделать однодневный открытый семинар "Будущее инженерии" -- чтобы я собрал те кусочки будущего, о которых я рассказывал в разное время в разных местах, и выдал их как-то структурированно. Это неважно, что школа системного менеджмента, системной инженерии в ней тоже есть место.
Saturday, April 16th, 2016
4:52 pm
Распределённые репозитории и реестры
Учётные системы -- это которые учитывают (т.е. отражают по формальным правилам) конфигурацию системы. Обычно это репозитарии/депозитарии (которые непосредственно хранят мастер-описания конфигурации системы) и реестры (которые обычно хранят только ссылки на мастер-описания конфигурации или конфигурацию).

В системах управления конфигурацией PDM в машиностроении (Autodesk Vault) или системах управления версиями софта (SVN, git) учётная система -- типичный депозитарий/репозиторий. Если к управлению конфигурацией добавить управление изменениями (хранить информацию не только по конфигурации, но и по причинам её изменений), то получится PLM или ALM (репозиторий с управлением версиями + issue tracker), то есть к описанию целевой системы добавляется что-то про обеспечивающую систему, про жизненный цикл. Описание целевой системы при разработке обычно используется для воплощения системы, так что многообразие вариантов описаний поощряется: разные описания ведут к воплощению разных систем. Форки и бранчи тем самым становятся главными фичами, причиняют пользу и наносят добро.

На финансовых рынках (securities и capital market) отнюдь не разработка, там конфигурация не разрабатываемой системы, а уже воплощённой. Из "разработки" там махонькие кусочки описаний -- контракты, которые нужно будет исполнять. Воплощение системы одно: какая-то часть реальной финансовой системы нашего глобуса. Тем самым форки и бранчи -- главная неприятность, зло и хоррор. Ну, и "система управления версиями" или "система управления конфигурацией" на финансовых рынках не говорят, равно как нет и никакого issue tracker для управления изменениями. Изменения там связаны с контрактами и последующими расчётами (такие уж там issues), а конфигурация ассоциируется с ведением реестра или депозитарного учёта (такие уж там "конфигурации").

И ещё важное отличие ALM/PLM проблематики от финтеха: на финансовых рынках волнует поставка против платежа, целостная сделка. Эта сделка должна:
-- протекать минимальное время (ибо в ходе сделки права собственности оказываются неопределены -- и никто не может сказать, чьи деньги и чьи бумаги/обязательства)
-- быть окончательной (то есть никаких undo, на первом же добросовестном приобретателе всё заканчивается -- "краденые вещи" не изымаются, ибо это дикие системные риски).
-- если хочется, чтобы права на владение были как-то защищены в реальном мире, нужно согласиться с текущим регулированием этих прав (иначе придётся заново поднимать вопрос про "конфигурация чего" в учётной системе -- дискуссия про обязательственные права против вещных).

Суть текущего момента: от исторически появившихся первыми централизованных учётных систем (типа SVN) появилась необходимость перейти к системам распределённым (типа git, mercurial -- https://en.wikipedia.org/wiki/Distributed_version_control). Весь шум по поводу блокчейнов именно на эту тему, и аргументы в дискуссии "централизованная система хранения версий/реестр против децентрализованной" очень похожи.

В основе всех этих распределённых учётных систем обычно лежат хэш-деревья, https://en.wikipedia.org/wiki/Merkle_tree, концепт таких деревьев был запатентован Ralph Merkle аж в 1979 году. Именно эти хэш-деревья в их разных вариантах лежат в основе самых разных систем управления конфигурациями. Впрочем, любая распределённая база данных описывает какую-то систему, она хранит конфигурацию, тем самым "распределённая база данных" подходит в качестве основы для решения задач управления конфигурацией и изменениями -- создания распределённых депозитариев/репозиториев и реестров и программ по из изменению. Блокчейн и смарт-контракты лишь одна из возможных архитектур для такой специализированной базы данных (см., например, мнение https://medium.com/@ConsenSys/programmable-blockchains-in-context-ethereum-s-future-cd8451eb421e#.96t17bboh и заметки по попыткам описать отличия блокчейна от "просто распределённой базы данных" http://www.ofnumbers.com/2015/11/03/a-dissection-of-two-bitfury-papers/). Вау, оказывается кроме целевой системы и мнения о её конфигурации в базе данных есть обеспечивающая система, состоящая из людей -- и там сразу система систем и невозможность обеспечения её целостности "автомагически", что и пытаются обеспечить механизмы блокчейна: http://www.interfluidity.com/uploads/2015/02/soylent-blockchains-to-share.pdf

И тут же появляется широкий спектр применений, для которого форки или запрещены, или разрешены, откаты состояний нормальная практика или абсолютно недопустимы -- и там появляется ещё ряд подобных вопросов, главное что появляется целый спектр возможных решений, а не один тип блокчейна для всех применений возможных применений.

Блокчейн + смарт контракты -- это попытка создать распределённую учётную систему на финансовом рынке. От этой технологии требуется, соответственно:
-- минимальность времени поставки против платежа
-- окончательность (неоткатываемость) операции
-- баланс между тайностью и открытостью операций, возможностью внешнего аудита

Но от этой технологии на финансовых рынках не требуется выживание в условиях войны всех со всеми (что приводит к длинным временам поставки против платежа, откатываемым операциям, дороговизне ресурсов из-за необходимости что-то майнить, proof of work). Это означает, что блокчейн нельзя выдернуть из какой-то "ничьей" криптовалюты и использовать на рынке ценных бумаг для расчётов. Ибо классические блокчейны из "ничьих" публичных криптовалют а) тормозные и б) имеют дикий накладной расход, чтобы защищаться от https://en.wikipedia.org/wiki/Sybil_attack. Подробней тут: http://tabbforum.com/opinions/settlement-risks-involving-public-blockchains?print_preview=true&single=true
(смешно, но я встречал в русскоязычных презентациях биткойнщиков при обсуждении этой темы перевод settlement как "поселение" -- понятно теперь, почему их дела на финансовых рынках идут так туго и больше шуму, чем дела?).

Тем самым:
-- либо управление конфигурацией (систему регистрации сделок и расчётов) на финансовых рынках нужно делать медленной и отказываться от принципа окончательности любой сделки за счёт возможности работать с любыми анонимами -- то есть привносить в текущую инфраструктуру финансовых рынков те риски, от которых медленно-медленно избавлялись много лет, создавая текущую централизованную инфраструктуру, а заодно придумывать полностью новое право -- при этом сойдёт и блокчейн Bitcoin, и блок-чейн Etherium, и любые другие "цветные койны"
-- либо нужно тяжело вздыхать, и как системы версионирования не делают на движках криптовалют, делать соответствующие специализированные учётные финансовые системы (distributed ledgers, включая, например, учётную и финансово-расчётную часть SmartGrid и IoT) на совсем других принципах: с обеспечением вполне определённых видов безопасности, с обеспечением распределённости, но без выживания в условиях атомной войны всех анонимов со всеми (а наоборот, используя стандартные репутационные механизмы, выходящие из криптовиртуального мира в реальный физический мир людей).

Куда пошли люди, разобравшиеся в криптовалютных блокчейнах? Правильно, большинство из них свиражировали (pivot: команда не распадается, но меняет целевой продукт, рынок, основную идею бизнеса) и занялись финансовыми и смежными (например, для IoT) распределёнными реестрами со смарт-контрактами. Подробный анализ лопания криптовалютного пузыря, плюс много-много подробностей можно найти в работах Tim Swanson -- читайте последние полгода в его блоге http://www.ofnumbers.com/ и смотрите последние его презентации http://www.slideshare.net/MrCollectrix/presentations.

Примеры некоторых проектов "нового поколения блокчейна", т.е. распределённых реестров
-- R3 Corda (https://gendal.me/2016/04/05/introducing-r3-corda-a-distributed-ledger-designed-for-financial-services/, перевод на русский https://bitnovosti.com/2016/04/09/r3-corda-distributed-ledger/, причём с участием Microsoft http://futurism.com/banks-partner-with-microsoft-on-blockchain-tech/
-- проект НРД (национального расчётного депозитария) для учёта голосов по ценным бумагам: http://bankir.ru/publikacii/20160415/nrd-progolosoval-za-blokchein-10007428/
-- в презентациях и текстах Tim Swanson названы десятки таких проектов (я дал ссылки выше). Иногда там просто детективные истории -- например, знаменитый Hyperledger оказывается ни разу не Hyperledger сегодня: http://www.ofnumbers.com/2016/03/05/what-is-the-difference-between-hyperledger-and-hyperledger/).

Ну, и обзорное чтиво по этим вопросам (включая подробный разбор терминологии) в докладе Distributed Ledger Technology: beyond blockchain (декабрь 2015) -- https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/492972/gs-16-1-distributed-ledger-technology.pdf

Это, конечно, не означает, что "криптовалютные блокчейны" так просто сдадутся. Они, конечно, займут своё нишевое место -- но там явно не экспоненциальный рост, пузырь за последние полгода уже лопнул, альтернативы уже найдены. Но криптовалютные блокчейны уже тут, а все эти распределённые реестры ещё только делаются (массовый их выход на рынок будет где-то в 2017). Вот и появляются разработки типа http://www.electron.org.uk/ (Electron is a completely secure, transparent, decentralised platform [для рынка газа и электричества] that runs on a block chain and provides a provably honest metering, billing and switching service using Smart Contracts and the power of Distributed Consensus. The platform will be open source and operate for the benefit of all users. It will not be owned or controlled by suppliers or brokers).

Я бы ещё ожидал появления распределённых ALM и PLM: issue trackers в их связке с системой управления версиями -- это могло бы быть продолжением идей распределённого реестра/репозитария и смартконтрактов. Можно считать, что весь пост был написан ради этой фразы (чтобы потом сюда тыкать и говорить, что я ещё весной 2016 об этом говорил).

Ещё одна мысль -- это "выучиваемые смартконтракты" (дифференцируемые виртуальные машины для смарт-контрактов), я рассказал об этом в http://ailev.livejournal.com/1258352.html. Но это пока "академическая идея", к реальной жизни имеющая малое отношение. Но кто знает, чем слово наше отзовётся?
Thursday, April 14th, 2016
7:50 pm
lytdybr
Вчера побывал на московском салоне образования (http://mmco-expo.ru/ru/), сказал там на круглом столе пару слов про мой опыт проектных работ студентов -- ибо у меня других студентов-то, без своих проектов на реальных предприятиях, и не бывает вовсе. Важно этим студентам кроме конкретных предметных знаний, которые они могли бы непосредственно использовать в проекте (типа конкретных практик инженерии требований, или нарезки на модули их системы) давать им знания об общем устройстве производственного мира -- системный подход, работу с практиками как объектами обучения-освоения, понимание как устроена коллективная деятельность -- они ведь не только что-то должны сами сделать, но и вписать этот свой кусочек в общую работу какой-то команды. И вот эти-то мета-знания "картины мира" должны даваться, чтобы поднять осознанность работы студентов, они должны чётко понимать, что именно они делают -- чтобы в другом проекте осознанно к нему адаптироваться. Для этого очень удобно, когда студент кроме своего проекта в учебной группе может видеть аналогичную работу своих соседей из других проектов, без учебного контекста это обычно невозможно, если ты не консультант или большой начальник, у которых этих проектов пробегает перед глазами множество. Если студент осознан, то он вовремя поймёт дефициентность своих навыков, или навыков его коллег, и что-то сможет предпринять либо с собой, либо с ними, либо с окружением. Это основа последующего развития студента -- студенту, чтобы у него любой проект поместился в голове, нужно знать не только подробности про сам этот проект, но и что такое вообще эти проекты. Я об этом писал тут (http://ailev.livejournal.com/1258949.html), но на круглом столе чуть развернул на конкретном материале и привёл примеры из практики.

В это воскресенье веду последний (шестой) тренинг для группы Школы системного менеджента -- "Стратегирование". Материал я опять немного переработал, добавил немного из against objectives (http://ailev.livejournal.com/1254147.html).

Отрок сегодня закончил свои физматкурсы, теперь у него бездна времени появится -- и дни свободны, и домашних заданий с этих курсов больше нет. Планов (родительских!) на это высвободившееся время громадьё, но жизнь всё одно распорядится как-то по-другому.

Антон Николаенко навёл меня на восхитительный плагин к FireFox (для других тоже есть), который позволяет изничтожать открытые табы -- он их просто накапливает на отдельной странице открытых табов в виде ссылок, а не табов. Табы из "что с ним делать, не знаю, но закрыть жалко" превратились в "полезные ссылки". Жизнь как-то упростилась, в первое же нажатие волшебной кнопочки сохранилось где-то стопятьдесят табов, а потом ещё пару раз по паре десятков. Попробуйте, вам тоже понравится: http://www.one-tab.com/

Существенно сегодня сократил список дел в своём варианте GTD: часть как безусловно прокисшие за давностью несбыточные мечты, часть перевёл в справочную информацию, ибо "когда-нибудь (а чаще -- никогда не) займусь". Теперь список опять помещается на экран. Как и в случае табов -- многое стало "с глаз долой -- из сердца вон".

Насладитесь босса-новой последнего десятилетия -- http://zvooq.ru/playlist/1698115/. А ещё в этом году шикарные концерты в детском голосе (повторюсь: решения по "выбору наставников" более чем странны, что не отменяет хорошего качества их концертных номеров). Лучше смотреть тут, чтобы не заморачиваться рекламой и глючным плеером самого телеканала: http://kinorai.net/category/golos-deti/

Вчера в области IoT прошло довольно знаменательное событие: OMG и OPC Foundation договорились женить между собой DDS и OPC UA -- http://www.omg.org/news/releases/pr2016/04-13-16.htm, чуток больше подробностей тут: http://www.omg.org/news/releases/pr2016/04-13a-16.htm. Конвенция детей лейтенанта Шмидта, запрет прозелитизма и налаживание торговых связей: "вы можете уже сейчас использовать любой понравившийся вам стандарт, а чуть позже мы разработаем для вас способ связи с девайсами другого стандарта -- никто не уйдёт обиженным, мы не будем бороться друг с другом". Вот на таком уровне (между признанными всеми организациями стандартизации) и происходят договорки по "сетевым платформам" -- а не говорильнях типа EnergyNet. Ну, или нужно иметь какое-то готовое корпоративное решение, которое лучше существующих стандартных, и делать ему fasttrack в статус стандарта. Для этого и EnergyNet сгодится, только нужно представлять масштаб бедствия и иметь ресурсы для многолетней работы толпы народу и запас по прочности идеи (ибо через несколько лет преимущества "готового корпоративного решения" поблёкнут перед очередными модификациями уже существующих стандартов -- а хоть тех же очередных версий DDS и OPC UA, если речь идёт о communication architecture IoT). Интересно будет дальше: когда во все эти secure communications protocols придёт блокчейн, без него ведь не обойдётся!
3:26 pm
Программа общего верхнего образования умерла, но пока не да здравствует программа.
Моя программа общего верхнего образования, отражающая моё понимание образца июля 2012г. (http://ailev.livejournal.com/1008939.html) уже совсем неадекватна, и я сделал попытку по-быстрому её обновить.

Этот кавалерийский наскок её поменять провалился -- никакой стройной картинки нового образовательного бытия пока нет, только некоторый набор требований. Так,
-- матан и статистика из инженерии должны уехать и в информатику тоже, к ним должна добавиться линейная алгебра,
-- эта статистика должна стать байесовской и с выходом на probability programming,
-- работа с видео должна стать вровень с работой с текстом (контент) и это нужно как-то явно сказать,
-- должен был бы появиться большой раздел по machine-representations-deep learning, с разделами в ассортименте (это ж гвоздь текущего момента!).
-- системный подход должен быть вынесен за скобки инженерии и менеджмента,
-- теория эволюции (первый же коммент к прошлой программе был именно об этом!) должна быть развёрнута, ибо за последние четыре года мой аргумент про теоретическую основу эволюционизма был в жизни существенно поддержан, понавыходило уже книжек.
-- нужно добавить про учётные системы и блокчейн.
-- физику я бы вернул в программу, хотя бы на уровне пререквизитов -- скажем в объеме знания трёхтомничка Ландсберга для старшеклассников (чтобы математическое знание не было так жёстко оторвано от жизни).
-- гносеологию обязательно развернуть в сторону эпистемологии (сейчас там даже это слово пропущено, я считал, что "это входит в гносеологию", но при развороте в сторону learning нужно разворачивать в отдельный пункт).
-- осознанность нужно переформулировать, психопрактики и инженерию психики переизложить почти полностью с переходом в том числе к киберпсихике -- понимания-то работы мозга прибавилось, равно как понимания про киберпсихику.
-- ...что бы вы там ещё изменили?

А ещё само изложение нужно было бы перевести с языка дисциплин на язык практик и навыков, дать хотя бы намётки на базовую литературу по каждому пункту и возможные технологии для упражнений. Про то, чтобы дать хоть какую-то последовательность освоения этих практик, не может быть и речи.

Так что старая версия программы уже совсем неадекватна, а новую сходу нарисовать не получится -- это большая отдельная работа по портретированию быстро меняющегося пейзажа state-of-the-art практик.

Опять же, заниматься обновлением этой программы общего верхнего образования, или писать третью версию учебника по системному мышлению, или делать что-то вообще новое столь же общеполезное -- это ещё нужно выбрать, слишком много на свете общественной работы, которая "если не я, то кто же".
Wednesday, April 13th, 2016
1:23 pm
Укрощение нейронных сеток: попробуйте сами
Вот тут можно попробовать обучить нейронную сетку своими руками -- https://t.co/O4aRw8AAPk

Нейронные сетки всё-таки пока rocket science, но уже есть внятные способы это продемонстрировать окружающим. Всего-то делов -- поиграться параметрами, чтобы получить результат "на всём готовеньком". Вот для этого и нужны спецы, ибо "поиграться параметрами" -- тут не только "разумение", но и "чуйка" нужна (в свою очередь, эти "разумение" и "чуйка" вполне может быть отмоделированы каким-то другим методом машинного обучения: другой нейронной сеткой, байесовским обучением и т.д. -- но всё не так быстро, оптимизирующие компиляторы люди не сразу научились писать, довольно много лет на машинном коде и ассемблере практиковали).

Чтобы два раза не вставать, вот тут про архитектуру нейронной сетки и как её искать: http://arxiv.org/abs/1602.07360 (а вот тут сервис, который эта группа авторов предлагает -- архитектурное ужатие нейронной сетки, чтобы она упихнулась для embedded применений): http://deepscale.ai/dnnTraining.html. Вот ещё один ход на динамичность архитектуры (как архитектурно учитывать разнообразие времени вычислений в сетке -- http://arxiv.org/abs/1603.08983, Adaptive Computation Time for Recurrent Neural Networks).

Потихоньку формируется язык разговоров про архитектуру нейронных сеток. Вот ещё один пример, существенно отличающийся по целям и задачам создания архитектуры, там The model uses natural language strings to automatically assemble neural networks from a collection of composable modules. Parameters for these modules are learned jointly with network-assembly parameters via reinforcement learning, with only (world, question, answer) triples as supervision. http://arxiv.org/abs/1601.01705

Архитектура как всегда -- ключ к новым областям применения. Вот, например, пример работы, где предложение новой архитектуры поднимает state-of-the-art сразу на 17% -- Reasoning About Pragmatics with Neural Listeners and Speakers (http://arxiv.org/abs/1604.00562). Тут важно, что семантика выучивается, а вот прагматика выводится, её не нужно учить -- и поэтому данные для обучения не нужны. Всё как с человеком -- обсуждается снаружи и семантика, и прагматика, а внутри нейронная сетка.

Тут ещё нужно помнить, что архитектурой в нейронных сетках не всё описывается, нужно помнить про представления (deep learning это ведь часть representation learning -- представления это наше всё!). С представлениями тоже идёт работа.

Про "текст и картинки это одно и то же" я молчу: это сейчас мейнстрим. "Всё, что мы знали о видео, мы можем применить к тексту" -- это уже не заворот мозгов, это плотный ручеёк работ. Например, вот тут показывают крутые результаты по раскрашиванию чёрно-белых картинок в натуральные цвета: http://arxiv.org/abs/1603.06668. Давайте загадаем: когда аналогичные решения появятся для текстов? Например, сухой логический текст вполне можно "раскрасить", сделать его художественным с сохранением смысла ;)

А вот Attend, Infer, Repeat: Fast Scene Understanding with Generative Models (http://arxiv.org/abs/1603.08575) -- крутая архитектура от Google DeepMind для разбирательства со сложными визуальными сценами. Когда мы увидим такую архитектуру для разбирательства со сложными текстами?

С текстами пословные представления уже не "наше всё", пробуют и посимвольные представления:

1. Почти никто не занимается 100% посимвольным представлением, хотя это и даёт пару-тройку процентов к state-of-the-art на разных задачах. Вот, например, http://arxiv.org/abs/1604.00727 -- ответы на простые вопросы по FreeBase2M при переходе на посимвольное представление улучшились с 63.9% до 66.1% (то есть всего на 2.2%, но we achieve these results even though our character-level model has 16x less parameters than an equivalent word-embedding model, uses significantly less training data than previous work which relies on data augmentation, and encounters only 1.18% of the entities seen during training when testing).

2. Мало кто, но некоторые работают с пословным представлением + представлением частей слов или даже посимвольным представлением для редких слов. Вот полугодичной давности пример: http://arxiv.org/abs/1508.07909 (Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units).

3. большинство работает с разными вариантами пословных представлений. Из работ последнего времени можно выделить ConceptNet Vector Ensemble (CNVE) -- http://blog.luminoso.com/2016/04/06/an-introduction-to-the-conceptnet-vector-ensemble/ (оригинальная статья с подробностями http://arxiv.org/abs/1604.01692). Это некоторое объединение word embeddings по разным технологиям (ConceptNet 5, GloVe, word2vec и т.д.)Вот пример визуализации этого представления: чем ближе слова в пространстве, тем ближе они по своим значениям:

Тут ещё и вспоминают retrofitting -- когда все эти оригинальные "нейтральные" значения подкручивают, чтобы лучше соответствовать каким-то предметным областям (https://github.com/mfaruqui/retrofitting).

4. Пока мало кто работает с пофразными представлениями (словосочетания и целые предложения), но процесс после работы по skip-thought vectors (http://arxiv.org/abs/1506.06726) тоже пошёл. Вот Doc2Sent2Vec: A Novel Two-Phase Approach for Learning Document Representation (http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=264430) -- Our model outperforms the current state-of-the-art model in scientific article classification task by 12.07% and Wikipedia page classification task by 6.93%, both in terms of F1 score.

Маховичок раскручивается. Вот тут обзор по свежим достижениям в машинном интеллекте: https://medium.com/@pavelkordik/recent-developments-in-artificial-intelligence-b64286daa06b#.w1u27c6g6

А вот свежие новости по машинному интеллекту и машинному обучению, в них говорится в том числе и об инвестициях, их уже немало: https://medium.com/@NathanBenaich/news-in-artificial-intelligence-and-machine-learning-you-should-know-about-44b4d719ba8e#.sp586f38q

Через год все эти "свежие новости" будут протухшими. Всё в этой сфере будет быстро.

А пока попробуйте потренировать нейронные сетки сами, как я и предлагал в начале этого поста: https://t.co/O4aRw8AAPk. Вдруг вам понравится, и вы этим займётесь!
Tuesday, April 12th, 2016
1:34 am
Проблематизация образования: чему учиться, если тебе выпало жить в эпоху перемен
Сходил сегодня на обсуждение требований к образованию, получаемых из разных представлений о путях развития общества. Вот несколько мыслей, которые я там сформулировал:

Все эти рассуждения "как нам организовать образование" и прочее "что нам делать с обществом" -- это, конечно, политические философии. Все дебютные партии в политических философиях прописаны давным-давно, и изменения были много лет крайне незначительными -- ибо в головах у многих и многих людей была более-менее одна и та же модель человека и природы (ибо люди были людьми, царями этой самой природы -- все более-менее похожими, и единственными разумными на Земле).

Но эволюция приводит к тому, что шарах-тарарах -- и появляется что-то новенькое, при сохранении всего старенького. Evolution by jerks, а не evolution by creeps (см. работы Gould в 70-х годах, которые отменили за словом "эволюция" постепенность и направленность и наоборот, закрепили внезапность и ненаправленность). В нашем случае из новенького:
-- появилась возможность сознательно вмешаться в биологическую эволюцию (часть биологических видов подвергнуть истреблению, а человеческие племена -- геноциду, а для баланса путём генной инженерии дать возможность производить ГМО, включая генно-модифицированных людей. Ну, или воскресить каких-нибудь мамонтов, или даже могикан из их останков). Уже понятно, что это всё технически возможно, и нужно только захотеть. Политические философии вынуждены с этим начинать работать.
-- в мире виртуального стало в разы и разы больше, чем физического. С одной стороны, мало что изменилось, и политические философы могут спать спокойно, но с другой стороны -- много что изменилось, ибо в виртуальности уже проглядывают контуры машинного интеллекта. Да, искусственный интеллект ещё совсем не сравним с человеческим (что бы слово "интеллект" ни значило), но в этой области явно наметился прогресс. Робот станет "говорящим орудием", но дальше сам чёрт не поймёт, кто кому там будет подчиняться.
-- времени на обсуждения практик остаётся мало, ибо сегодня придумали что-то новенькое -- и через интернет завтра это будет доступно миллиардам как знание, а через месяц поддержано оборудованием в достаточном количестве. Политикам некогда обсуждать последствия новых практик и связанных с ними технологий, а оптовые запреты сразу порождают суровую критику.

Политическим философам в этом новом мире нужно как-то определяться, ибо старый багаж в гибридном мире человеко-машинного насквозь сетевого мира вот-вот перестанет работать.

Прошлый период в пару сотен лет характеризовался одним-модерном-для-всех: опорой на инженерную мысль, веру в правильно поставленные цели, понятный смысл жизни (человека! классического человека! у остальных смысл жизни определялся с точки зрения человека -- и не спрашивайте, чьими устами это озвучивалось от имени "всех людей"), примат достижения целей над эволюционным хаосом, проектного и процессного подхода как на уровне компаний, так и на уровне общества в масштабах стран (да и Земли, чего уж там, хотя с этим были "объективные трудности").

Этот "один план для всех" потихоньку пробрался во множество стран, социалисты почти повсеместно победили.

Но вот уже в 21 веке в массы пошла апология бесцельности и отсылки к эволюции вместо постулата о неизбежности планового развития, вместо проектирования и планирования как основного режима существования -- и что интересно, так речь идёт не только об уровне общества, но и фирмы, и даже личном существовании (against goals -- http://ailev.livejournal.com/1254147.html).

На текущем витке развития политфилософий начинается обсуждение не столько целей и плана по их осуществлению против анархо-капитализма, сколько целей и плана против эволюционной бесцельности. Как и в случае текущего "мешанизма" классических либеральных и социалистических идей в попытке сохранить баланс анархического и казарменного начал, потихоньку начинается теоретическое обоснование анархического начала не со стороны "идей свободы", "неотъемлемых прав" и всякого такого, а со стороны эволюционных идей.

Так что на текущем витке обсуждается возможность "горячего льда" -- curated evolution, со всеми вытекающими: чем добавка слова "эволюция" отличается от обычной курации как проектирования развития, и что там остаётся эволюционного после добавки целеполагания и планирования достижения целей, кого мы считаем куратором-демиургом и сколько их разных конкурирующих за примат их варианта курации, и что там с их собственным местом в ходе эволюции и изменениями их самих, что там вообще с идеями целеполагания при эволюции).

Дальше стоял вопрос про "чему образовывать". Вопросы "био" и "роботов" добавляют в повестку политических философов. Причём роботы будут ещё и коллективные образования людей удерживать -- умные-разумные issue trackers это ж восторг будет в плане организации коллективного действия! Про искусственные интеллекты, скрывающиеся за "юридическими лицами" я вслед за Stross писал тут http://ailev.livejournal.com/1258352.html, и помним, что технология блокчейнов и смарт-контрактов может существенно обогатить текущие практики реализации идей разных политических философий. Цветущая сложность, всего будет много, а понимание эволюции будет приводить к отказу от разных "гомеостазов" и "балансов". Жить нужно будет не внутри такта эволюции, а в ходе эволюции -- всё будет быстро.

Это означает, что самые полезные навыки, которым нужно будет учить, это не отдельные дисциплины и технологии. Это навыки (людей, зверей и роботов, а также их коллективов -- обучение-то будет совместное, см. https://www.facebook.com/boris.ryabov/posts/10209442806295844) по работе с калейдоскопическим сверхсложным эволюционирующим окружением:
-- системодеятельностный подход (системный подход 2.0, где системы не "объективны", а определяются стейкхолдерами -- только нужно ещё раз переговорить о том, кто и что может быть стейкхолдером). Это борьба со сложностью.
-- системно-экологический подход (который как начался от биологов с их геобиоценозами, состоящими из биоценоза и геотопа, так и бытовал аж до 70-х, после чего сгинул вместе с близкой к нему кибернетикой -- ибо идеи "управления", "баланса" и "гомеостаза" не так уж и применимы оказались к ценозам и топам. А до эволюции, развития тамошние мыслители так и не дошли). Это ориентация в многообразии.
-- эволюционный подход, как источник порождения сложности -- и одновременно приспособленности к миру, открытия новых аспектов мира. С этим нужно ещё разбираться, ибо теория эволюции ещё не стала "подходом" (помним, что "подход" -- это когда идеи, разработанные в какой-то одной предметной области, потом начинают применять ко всему подряд, "подходят" с этими идеями к самым разным ситуациям).
-- владение собой (психопрактика): осознанность как разбирательство с собственными картинами мира, навигация себя в окружающей сложности и адаптация к изменяющемуся миру.

Дальше можно заметить, что образовывать этому пока нельзя, ибо а) содержание образования по этим пунктам отнюдь не до конца отрефлектировано, б) формы образования не построены, в) необходимость такого образования ещё "не горит", ибо все эти "биохакеры" и "групповые машинные интеллекты" ещё только грядут, и что там с ними будет -- этого никто не знает.

Останутся ли традиционные практики (дисциплины+технологии) при таком образовании? Да, конечно: как материал, на котором эти дисциплины и технологии будут осознаваться как некоторые объекты работы, как примеры, кейсы. Ибо этих практик потом будет в разы и разы больше, они ведь будут эволюционировать -- мутировать, группироваться по-новому, давать новые варианты, исчезать, причём со временем всё больше и больше со скоростью компьютерного вычисления и компьютерной связи, а не человеческого продумывания и человеческой коммуникации. И как раз с тем, чтобы в этой волне изменений не потеряться, на передний план и выходят метанавыки работы по смене навыков.

Мой личный опыт показывает, что "практика" как предмет осознанной с ней работы в сознании людей практически не существует, хотя идея её всем понятна. Мне требуется минимально два полных дня, чтобы на тренинге ввести такое понятие -- чтобы люди начали в мире эти практики замечать, а также начали понимать, какие осознанные действия с ними возможны. В ВУЗах этому пока не учат, о школе и говорить не приходится. Вот она, проблема -- и меньше всего подготовлены её решать сегодня специалисты по образованию, старперы от педагогики. Они даже вообразить не могут, как учить группу людей, зверей и машин -- и потом немедленно её переучивать (ибо не только "мысль изречённая есть ложь", но и "практика наученная уже непрактична", всё кубарем и отнюдь не всё верально, всё эволюционирует и всего много в самых разных сочетаниях -- и ещё есть нишевая и глобальная конкуренция). Эти старперы вообразить такого мира не могут, такой резкой смены образования. Напомню ещё раз про https://www.facebook.com/boris.ryabov/posts/10209442806295844 -- " Вряд ли схоласт из каферальной монастырской школы смог бы осознать структуру [современного] Университета. ... Вряд ли ректор обычной нынешней высшей школы смог бы осознать структуру Университета [для гибридной системы человек+машина]".

Это и есть проблематизация современного образования.
Monday, April 11th, 2016
11:04 am
Системноинженерный апрель 2016
В эту среду (13 апреля 2016г.) в 18 часов в помещении лаборатории параллельной инженерии отделения Space Science and Technology университета Skoltech -- http://crei.skoltech.ru/space/innovation-projects/concurrent-engineering-design-laboratory/ Русское отделение INCOSE проводит очередную встречу, на которой наш член Alessandro Golkar (http://faculty.skoltech.ru/people/alessandrogolkar) организует доклады и демонстрации по тематике параллельной инженерии и дистантной коллаборации. В гости туда могут прийти и не члены нашего отделения, если они интересуются этой тематикой и их не смущает английский язык как рабочий язык встречи. Как проехать: http://www.skoltech.ru/about/contacts?lang=ru

А на следующей неделе будет Седьмая рабочая встреча по проблемам системной инженерии Русского отделения INCOSE в Бекасово -- с 21 (четверг, заезд вечером) по 24 апреля (воскресенье, отъезд после обеда) 2016г.. Информация по проживанию и способах оплаты (8640руб. на человека, включая шведский стол трижды в день), повестка дня (формируется, присылайте предложения!) -- на вебсайте встречи http://incose-7th.weebly.com (спасибо Александру Ефремову за его организационные усилия!). Туда в этом году тоже можно попасть и не членам отделения, рабочий язык там будет русский. Видео не будет, интересующимся придётся приезжать лично. Вот результаты шестой встречи: http://incose-ru.livejournal.com/52876.html

Основные материалы Русского отделения INCOSE можно найти тут: http://incose-ru.livejournal.com/
Saturday, April 9th, 2016
9:21 pm
Дифференцируемый блокчейн и другие подарки от разработчиков машинного интеллекта
Выступил с докладом сегодня на IoT Day 2016 -- Moscow: Blockchain (http://digitaloctober.ru/ru/events/iot_day_2016_moscow_blockchain).

Передо мной выступали философы (кстати, очень скромно: первое же выступление не свелось к обычному смешному "философы это предложили пятьсот лет назад, и все остальные только-только начали реализовывать эти судьбоносные идеи", а свелось к призыву не отставать и обеспечивать философской рефлексией -- то есть честно плестись в хвосте и объяснять что-то друг другу про то, что происходит новенького в мире. А потом опять догонять, и друг другу перетолковывать).

Вот основные тезисы моего доклада:

1. Проблема в том, что сегодняшнее обсуждение растащено по разным сообществам, которые плохо знают о state-of-the-art у соседей, поэтому абсолютно неадекватно планируют будущее. Они все взаимно утопичны:
-- либертарианцы (в частности, австро-анархисты, типа Stephan Kinsella, директора Center for the Study of Innovative Freedom -- http://www.stephankinsella.com/. Он сам больше про искоренение копирайта и патентов, но по этой юридико-либертарианской линии можно много кого найти. А сам он блокчейнами по линии распространения контента занимается, вот: http://www.stephankinsella.com/2015/10/renowned-ip-attorney-kinsella-joins-lbry-as-legal-advisor/).
-- нынешние правоведы по учётным системам (рынок ценных бумаг, нотариаты, электронная подпись и т.д.)
-- представители блокчейн-тусовки
-- разработчики IoT
-- инженеры систем машинного обучения (deep learning)
-- занимающиеся нейровебом и инженерией киберпсихики
-- философы, которым тоже зачем-то любопытно. Хотя как раз на этой встрече была польза от философов: они собрали многих из вышеперечисленных под одной крышей.

2. У меня некоторое дежавю: в начале 90-х я активно строил отечественный рынок ценных бумаг, который удалось сделать с самого начала на "безбумажных ценных бумагах" -- как и в случае блокчейна, мало кто вообще понимал, зачем нужна система регистрации, да и саму концепцию "безбумажной бумаги". Я думаю, что мало кто в этом разбирается и сегодня, но забыли множество аргументов, которые были и тогда: прежде всего бОльшая устойчивость к подделкам бумаг, и мгновенность проведения сделок с ценными бумагами. Блокчейн просто ещё шаг в том же направлении, и он никуда не дел тамошние теоретические проблемы (например, вот тут ряд ссылок -- http://ailev.livejournal.com/1246394.html, http://ailev.livejournal.com/213313.html, я когда-то был глубоко погружён в эти проблемы учётной инфраструктуры).

3. Все докладчики используют разную терминологию по поводу блокчейна. Поскольку в зале собралось довольно много людей, имеющих отношение к становлению профессионального сообщества, можно быстро договориться -- например, взять за основу терминологию из доклада UK Government Chief Scientific Adviser "Distributed Ledger Technology: beyond block chain" --https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/492972/gs-16-1-distributed-ledger-technology.pdf. Хорошее было бы дело -- быстро перевести глоссарий оттуда на русский, обсудить и опубликовать от имени нескольких профессиональных профессиональных ассоциаций.

4. Текущие технологии blockchain и smart contracts предусматривают старую модель классического дискретного компьютинга, языки smart contracts "полнотьюринговые" -- и подразумевают их "ручное" программирование, или компиляцию в них результатов "ручного программирования". Однако, со стороны работ по machine/representational/deep learning идёт изменение парадигмы компьютинга (см., например, доклад с конференции разработчиков NVIDIA https://youtu.be/KnVVJSIiKpY) -- всё идёт к обучаемым (а поэтому "полностью дифференцируемым", fully differentiable) архитектурам. Смарт-контракты, реализованные на таких архитектурах могут быть не программируемыми, а выучиваемыми. Они могут жить долго, постоянно учиться и улучшаться, и время от времени выполняться. Это совсем другой мир, о котором можно уже начинать задумываться (напомню, что я давал ссылки на разные варианты дифференцируемых машин тьюринга и выучивание программ тут: http://ailev.livejournal.com/1254558.html).

5. Вообще, появление искусственных интеллектов даст возможность рассматривать организацию из роботов и людей не как гипотетическую. "On the Blockchain, no one knows you're a fridge" - Richard Brown, это из текста https://www.ethereum.org/dao, где в том числе говорится there is no discrimination against robots or humans in the Ethereum ecosystem and contracts can create arbitrary actions like any other account would.

Тут хочется привести отрывок из романа Charles Stross, "Accelerando", 2005 год (http://www.antipope.org/charlie/blog-static/fiction/accelerando/accelerando-intro.html):
The president of agalmic.holdings.root.184.97.AB5 is agalmic.holdings.root.184.97.201. The secretary is agalmic.holdings.root.184.D5, and the chair is agalmic.holdings.root.184.E8.FF. All the shares are owned by those companies in equal measure, and I can tell you that their regulations are written in Python. Have a nice day, now!"
...
One of his e-mail accounts is halfway to the moon with automatic messages, companies with names like agalmic.holdings.root.8E.F0 screaming for the attention of their transitive director. Each of these companies – and there are currently more than sixteen thousand of them, although the herd is growing day by day – has three directors and is the director of three other companies. Each of them executes a script in a functional language Manfred invented; the directors tell the company what to do, and the instructions include orders to pass instructions on to their children. In effect, they are a flock of cellular automata, like the cells in Conway's Game of Life, only far more complex and powerful.

Manfred's companies form a programmable grid. Some of them are armed with capital in the form of patents Manfred filed, then delegated rather than passing on to one of the Free Foundations. Some of them are effectively nontrading, but occupy directorial roles. Their corporate functions (such as filing of accounts and voting in new directors) are all handled centrally through his company-operating framework, and their trading is carried out via several of the more popular B2B enabler dot-coms. Internally, the companies do other, more obscure load-balancing computations, processing resource-allocation problems like a classic state central planning system. None of which explains why fully half of them have been hit by lawsuits in the past twenty-two hours".
Дальше выясняется, что такие цепочки компаний (которые по сути -- контракты, договора об инкорпорации!) могут быть ширмами не только для людей, но и для искусственных интеллектов.

То есть "юридическое лицо" может неожиданно означать не "договор/контракт", а "физическое неживое лицо" -- и этому лицу вовсе необязательно быть при этом совершенномудрым искусственным интеллектом, а вполне можно быть очень и очень ограниченным по его интеллектуальности. Но он сможет жить, учиться, становиться потихоньку умнее, даже размножаться и эволюционировать. Порождение новых субъектов, конечно, рассматривается современным блокчейн-сообществом (где криптографы, программисты и юристы в количестве), но вот спецов по современному машинному обучению и когнитивным вычислениям там пока немного. Ничего, скоро эти спецы появятся, и мы увидим дивный новый мир, совсем не похожий на рассказываемые сегодня утопии.

Это как раз к разворачивающейся сегодня в мире (и заворачивающейся в России) дискуссии об офшорах и нормальности/ненормальности сделок в таких компаниях (https://en.wikipedia.org/wiki/Panama_Papers). Там ведь типичный случай, когда вместо круто налогооблагаемой сделки по продаже дома по рыночной цене, дом может уйти по подарочной цене $1, а платёж по нему пойти как кредит, который на следующий день почему-то прощают -- помним, что кроме "контрактов" ещё есть и "схемы", которые тоже контракты, но не всем об этих контрактах знать обязательно -- например, налогооблагателям. Достаточно регистрировать продажу дома в одном shared ledger (а хоть и государственном, "чтобы дом не отобрали"), а "схему" в другом -- и всё становится ОК.

В кулуарах, кстати, мне довольно много пришлось объяснять, что я либертарианец -- и поэтому я могу давать советы не по тому, как обслужить чиновников, а ровно наоборот, как показать чиновникам большую фигу в лице новейших айтишных технологий, перестать кормить эту армию.

6.Философы призывали не забывать человека. Ну, я не забыл -- я ведь делал доклад про киберпсихику в этом же зале буквально месяц назад (http://www.slideshare.net/ailev/ss-58654585).

Если мы выучиваем психику и её киберчасть (экзокортекс, в котором могут выучиваться, а затем регистрироваться в shared ledger какие-то контракты, включая не только smart contracts, но и intellect contracts -- уж не знаю, как относиться к нейронным моделям со сложной функцией как к контрактам или субъектам, но почему бы и нет: основные архитектуры shared ledgers вполне их отождествляют), то мы попадаем в совсем уж новый мир -- в нём нельзя думать о людях вне их связи с теми же блокчейнами, контрактами, кибервозможностями. И обучать нужно всех их вместе -- не только психики, но и киберпсихики и даже группы. Вот текст, весьма вольно отражающий такой ход мысли, и таких текстов будет больше и больше: https://www.facebook.com/boris.ryabov/posts/10209442806295844

UPDATE:
видео моего выступления -- https://youtu.be/l_2KyEMLc84
видео моего ответа на вопрос в конце встречи -- https://youtu.be/KXuTg9hv-5I?t=7m1s
Thursday, April 7th, 2016
5:27 pm
Быстро ползёт улитка по глади воды
Видео моего прудовика -- как он выпускает из себя пузыри, ползёт по изнанке водной глади, и даже как его атакует сомик (снято вчера старинным Lumix GF1):
-- https://youtu.be/U5oON5THVQk
-- https://youtu.be/3XDdr4-kb6o

Никогда не думал, что улитки такие путешественники. Особенно интересны манёвры подводной лодки. Например, доплыть по поверхности на середину аквариума, быстро выпустить из себя пузырики и камнем пойти на дно, не спеша ползать там по камушкам, потом быстро-быстро вдруг выползти по стеклу на поверхность -- и опять резвиться на водной глади.
Wednesday, April 6th, 2016
11:54 pm
Межвузовская магистратура, системноинженерное мышление, весенний семестр 2016
Сегодня начался очередной курс системноинженерного мышления для студентов МФТИ-МИФИ-МИСиС, опять радикально переработанный в части формы и содержания. В первом семестре планируется шесть занятий (первые два длинные -- по шесть астрономических часов каждое, а затем четыре трёхчасовых):
1. Как найти свою систему среди чужих?
2. Жизненный цикл системы или проекта?
3. Инженерия требований. Определение системы по мотивам CPF Framework (http://www.cpspwg.org/Portals/3/docs/CPS%20PWG%20Draft%20Framework%20for%20Cyber-Physical%20Systems%20Release%200.8%20September%202015.pdf)
4. Инженерия требований. Шаблон формулирования user story, практика use case, шаблоны синтаксиса требований из ISO 29148.
5. Инженерия системной архитектуры. Понятие архитектуры: множественность описаний, акцент на совмещении логической и физической архитектур. Различение компонентных и модульных диаграмм, размещений.
6. Инженерия системной архитектуры. Практика DSM как пример практики модульного синтеза.

Отличие нынешнего года в том, что системный подход будет дан без особых подробностей, в двух длинных занятиях (эдакое однодневное "погружение"), а затем сразу переходим к практикам системной инженерии. Это делается в надежде, что студенты поймут, для чего им этот курс нужен не к концу второго семестра (осенью ведь будет продолжение, полный курс двухсеместровый), а к концу первого семестра.

Интересен вот этот разрыв абстрактного интереса к системному мышлению (вот, например, оно стало лидером опроса по компетенциям грамотности 21 века -- https://www.facebook.com/julia.gryaznova.3/posts/10201539712212351) и конкретного непонимания обычных людей в том, зачем им напрягаться для того, чтобы им овладеть (см. первый абзац http://ailev.livejournal.com/1254703.html -- про скрипку Энгельбарта и рояль Левенчука).

Кроме меня, со студентами работают ещё 4 аспиранта из трёх разных поколений выпускников этого курса.

Проверил сегодня ещё раз: кейс "Мужчина использующая система для женщины" взрослая аудитория решает обычно за несколько секунд, а студенческая мучается с ним минут пять.

Последние пять минут сегодня были вопросами на любые темы. Первый же вопрос: "Вы не из Одессы?". Нет, я не из Одессы. Но вопрос правомерен, ибо Одесса -- мама, а Ростов (я ведь ростовчанин) -- папа. В Москве я с 1987 года, но до сих пор у меня сохраняется лёгкий южнорусский акцент, чуткие среднерусские ушки его немедленно слышат.

Что меня особо радует, так это пятиминутная от моего дома доступность на самокате корпуса МФТИ на Климентовском. Что расстраивает, так это отказывающийся продавать горячие напитки автомат в фойе корпуса. Надеюсь, к следующему занятию его починят.
Tuesday, April 5th, 2016
10:09 pm
NVIDIA снова зажигает
Смотрел сейчас в прямом интернет-эфире презентацию нового железа NVIDIA (запись -- https://youtu.be/KnVVJSIiKpY, звук с 50й секунды). Они чётко говорят, что три года назад сориентировались на поддержку искусственного интеллекта и вложили $2-3млрд. R&D и заняли несколько тысяч человек разработкой нового чипа архитектуры Pascal. Это P100, GPU для датацентров. У него 21ТFLOPS на FP16 (16 бит плавающее, вполне ОК для deep learning), максимальная память может быть 16GB с шиной 1TB/s и возможностью масштабирования в многочипную архитектуру, 16нм проектные нормы и 15млрд.транзисторов, потребляющих 300Вт -- http://wccftech.com/nvidia-pascal-tesla-p100-gpu/ (http://www.nvidia.com/object/tesla-p100.html). Этот чип уже в массовом производстве, в 1 квартале 2017 поставки OEM.

И ещё на базе возможности масштабировать P100 (дырка в память там 4096 бит, 1TB/s) сделали суперкомпьютер DGX-1 (http://www.nvidia.com/dgx1) и отрапортовали, что за год увеличили скорость deep learning в 12 раз на одном компьютере (вместо максимум четырёх GPU в параллель прежней архитектуры поставили этот один суперкомпьютер-в-рэке). Стоит это трёхкиловаттное удовольствие $129тыс., это действительно суперкомпьютер. Но это 170TFLOPS, AlexNet (1.28 million images belong to 1000 classes) тренируется вместо пары недель за 2 часа/

Вот жизнь пошла! Суперкомпьютер для искусственного интеллекта сегодня стоит как роскошный автомобиль, потребляет электричество как роскошный пылесос, какой-нибудь хипстер вполне может приобрести его исключительно для развлечений и держать мощность 170ТFLOPS дома, просто "чтобы было".

Прыткость развития искусственного интеллекта существенно зависит от мощности компьютеров. Так что с приходом этого поколения чипов NVIDIA жизнь ускорится даже по сравнению с сегодняшними безумными днями. Судя по нынешним темпам развития (x12 раз скорость обучения за год), машинное обучение уже вышло на восходящую часть S-кривой технического развития, и чудес нужно ждать буквально еженедельно. NVIDIA показало уже, как её собственная сетка для вождения без водителя используется для вождения по самым разным дорогам -- асфальтовым, грунтовым, с крутыми поворотами, проходящимися на скорости.

Я думаю, что будет как с интернетом: сейчас вопли удивления и надувающийся пузырь, а потом к чудесам привыкнут. Интернет мне наскучил примерно за полтора десятка лет. Я написал "Почему я не хожу на интернет-тусовки" 2011: http://ailev.livejournal.com/848797.html. А в прошлом году я прочёл доклад на DeepHack под названием "Нейронные сетки: покруче интернета", http://lectoriy.mipt.ru/lecture/DeepHack-L06-150724.02. Этих нейронных сеток (и вокруг них ещё много чего интересного) мне такими темпами ещё на три десятка лет интереса хватит.
Monday, April 4th, 2016
7:26 pm
Всё будет быстро
Видео моего краткого сообщения "Всё будет быстро" про машинный интеллект в энергетике на пленарке конференции собственной генерации на предприятии (https://youtu.be/Ugk1kMh6weY):

Категорию видео там поставили: comedy. Наверное, так оно и есть. UPDATE: уже перевели в science & technology, стало скучнее.

Я писал про эту конференцию уже в http://ailev.livejournal.com/1256187.html (заветы группе регулирования энергорынка) и http://ailev.livejournal.com/1255257.html (глубокие энергосети и интеллект-ёмкие энергоконтроллеры).
Saturday, April 2nd, 2016
1:15 am
lytdybr
Быстро ползёт улитка по глади воды -- это у нас в семье теперь развлечение, за прудовиком наблюдать. Появился он у нас в аквариуме внезапно, из едва различимого пятнышка на стекле стал уже большой довольно-таки тварью, и теперь чуть ли не на рыбьих скоростях непрерывно путешествует по всему аквариуму. Коронный трюк -- это быстро ползти по поверхности воды, изнутри. Как это чудо природы разгоняется, я не пойму, но скорость при этом совсем не улиточья.

Кулинария в "Перекрёстке" подорожала на 25%, а вечерняя скидка с 50% упала до 30%. Доллар, говорите, дешевеет?

А вот хорошая инфографика инвестиций госбюджета: милитаризация России показана весьма наглядно -- http://corpglory.com/demo/rubudget2016/#total.

В Window 10 приходит командная строка Linux, уже летом. И это не первоапрельская шутка -- http://www.theverge.com/2016/3/30/11331014/microsoft-windows-linux-ubuntu-bash. Как это сделано? А просто в Windows 10 работает бинарный имидж из Ubuntu -- http://www.hanselman.com/blog/DevelopersCanRunBashShellAndUsermodeUbuntuLinuxBinariesOnWindows10.aspx.
По сравнению с этой новостью все восторги про одновременно анонсированную смесь Скайпа+Кортаны+УмныхБотов кажутся преувеличенными, это мелочи.

А Полл Аллен, бывший партнёр Билла Гейтса, увеличивает вдвое площади своего института искусственного интеллекта в Сиэтле -- http://www.seattletimes.com/business/technology/more-seattle-brainpower-coming-to-artificial-intelligence/.

Я в 1989 году заказал от МЕНАТЕПа сообществу методологов ОДИ "Перспективы и программы развития сферы информатики", вывез в Киев на ВДНХ некоторое количество программистов (в те годы я был нечеловечески бодр, это сейчас я вялый). По итогам жаркого недельного обсуждения выяснили, что перспектива и программа только одна: разработка искусственного интеллекта. Ну, не прошло и двадцати пяти лет, как прогноз сбылся. Вот она, сила форсайта!
Friday, April 1st, 2016
11:23 pm
Очередной набор студентов в межвузовскую инженерную программу
В этом году межвузовская программа, в которой у меня пара семестров по системному мышлению и практикам системной инженерии, опять разрослась -- к МФТИ, МИФИ, МИСиС добавился ещё и РАНХиГС, плюс инфраструктуру даёт eNANO (межвузовская кафедра технологического предпринимательства). Из этих ВУЗов предприятия-участники могут выбрать себе студентов, которые будут затем совмещать работу с учёбой по индивидуальному плану -- а план будет формироваться в соответствии с каким-то инновационным проектом. У проекта должна быть какая-то научная и коммерческая составляющая: студентов по факту заставляют защищать пару дипломов -- писать традиционную научную или инженерную работу и формулировать "коммерческое предложение".

Сегодня в программе участвует двадцать шесть компаний, подробности и примеры проектов можно найти на вебсайте программы: http://mos-hi-tech.ru/.

Студентов сначала прельщают тем, что дают неплохую стипендию (в прошлом году давали 30тыс.рублей в месяц), но потом заставляют впахивать. Учиться в этой магистратуре нелегко, но программа уникальна: студенты получают набор из добротных инженерных и менеджерских курсов.

Предприятия прельщают тем, что у них худо-бедно начинают двигаться проекты, до которых не доходили руки, и они получают в итоге знакомых с их спецификой работы молодых специалистов (ну, или не очень молодых -- у меня были вполне зрелые студенты этой программы, у которых эта магистратура была не первой).

У меня очередной курс для студентов этой программы как раз начинается в следующую среду, 6 апреля 2016, а набиралась эта группа как раз год назад (вот мой аналогичный пост прошлого года -- http://ailev.livejournal.com/1181065.html).

Так что если вашей организации хочется заполучить относительно задёшево интересных студентов, самое время этим озаботиться. Координаты для контактов по поводу участия в этой программе предприятий тут: http://edunano.ru/view_doc.html?mode=doc&doc_id=6255547751412280460

Студентам тоже интересно, значительная часть где-то после первого года открывает свои стартапы (часто это spin-off фирмы, которая дала проект, но иногда и собственные инициативы), а после второго года уходит в эти стартапы работать. Я только вчера побывал на защите коммерческих предложений моей предыдущей группы (которым я закончил читать осенью). Конечно, проект на проект не приходится, как и студент на студента (некоторые так и не прошли защиту), но забавно, когда разбирается коммерческое предложение, а доклад ведёт директор фирмы, созданной специально под проект, при этом в зале находятся основные участники дела -- и обсуждение то ли носит характер вузовского экзамена, то ли питч-сессии в венчурной компании, то ли презентации директором планов развития для партнёров по бизнесу.

Что касается меня, то в кулуарах коллеги-преподаватели меня похвалили: сказали, что у этих студентов чётко чувствуется изменение мышления в инженерную сторону после моего курса. Я сам считаю, что у некоторых студентов -- да, их удаётся чему-то научить. А у некоторых в части системного мышления -- какими на мой курс пришли, такими и вышли. Отборы отборами, а раздолбайство раздолбайством. Тем не менее, управлять этим как-то можно: предприятиям предоставляется возможность отбора студентов, так что это не совсем рулетка.
Thursday, March 31st, 2016
1:09 am
Примеры для проекта создания виртуального фасилитатора сотрудничества
Я уже много писал умными словами про virtual collaborative assistant, а сейчас без особо умных слов просто приведу несколько примеров требуемых его функций:

1. Умный секретарь команды может перепиской обеспечить необходимые встречи. Машинный интеллект представляется ответственным членом команды, и договаривается о встрече. Для секретаря какой-то команды это важная функция, она экономит время на переписку по выбору места и времени, а также всяческие неизбежные передоговорки. Его/её (можно выбрать пол, но память у разнополых персонажей общая), конечно, тоже приглашают повстречаться, и даже после работы за рюмкой чая, ибо переписка получается уж очень натуральная. Этот сервис уже работает в бета-тесте, так что всё нужно просто повторить, с интеграцией с другими сервисами. Побегайте вот тут по сайту, начиная как раз с реального примера приглашения машинного интеллекта на вечернюю выпивку: https://x.ai/amy-are-you-free-for-a-pre-christmas-drink/

2. Никакая команда не сможет работать, если её члены будут продалбывать дела. Дела не будут продалбываться, если личные и общественные дела лежат в одном флаконе -- если человек организован, то он организован в целом, а не только в рамках работы команды. Это означает, что должен быть какой-то экзокортекс, куда будет вынесена отвечающая за непродалбывание дел часть мозга члена команды. Сервис такого экзокортекса уже существует, это http://www.micromiles.co/ (и термин "продалбывание" как раз оттуда, выражаются там сочно), а соответствующая модель психики, в которой такой экзокортекс предусмотрен, описана в трёхчасовом видео https://youtu.be/jt3_sq8LQYM. Чего в этом сервисе сегодня нет, так это:
-- интеллекта. Это ещё не виртуальный персональный ассистент, не "часть личности". Это пока просто структурированная тетрадка для записи, "дневник".
-- связи с коллективным списком дел (см. следующий пункт), ибо часть дел -- это не личные дела, а дела команды.

3. А вот дела команды должны выполняться в соответствии с lean-kanban (в нашем случае с обязательной добавкой for development). Пример такого сервиса тоже есть -- https://ru.kaiten.io/, но он тоже:
-- без интеллекта, только записывает дела и считает их потоки. С ним не поговоришь, увы.
-- никак не связан с индивидуальными наборами задач, никакого экспорта-импорта в системы обеспечения личной производительности aka персональные виртуальные помощники.

4. Ещё должна быть система управления конфигурацией. Особенность тут в том, что для разработки конфигурация не-пойми-чего: для машиностроения это PDM (из состава PLM), для софта это система управления версиями (из состава ALM), плюс всяческие вики (помним, что вики -- это прежде всего система хранения версий для коллективной разработки, с лёгким сравнением версий и лёгкой откаткой к предыдущим версиям!). Большинство дел -- это как раз дела по изменению конфигурации. Пока условным примером такой системы возьмём http://github.com/.

5. У фасилитатора одна из функций -- скрайбинг. Это процесс визуализации сложного смысла простыми образами, при котором отрисовка образов происходит в процессе донесения информации (http://lifehacker.ru/2015/07/10/scribing/). Виртуальный интеллектуальный фасилитатор должен помогать команде тем, что рисовать наговариваемое ими. Но как он будет это делать?! Я уже указал один из путей к этому тут: http://ailev.livejournal.com/1256232.html. Там про чтение компьютером диаграмм, но помним при этом, что нейронные сетки обычно хорошо решают и обратную задачу. Очень скоро мы увидим и нарисованные компьютером диаграммы -- а входным материалом будет наговариваемое и эээ... написываемое группой. Это же и дорожка к умному-разумному концептуальному моделеру, ибо conceptual design на "просто скрайбинге" не сделаешь.

Disclaimer. Про чат-боты и Slack я знаю, но тут не пишу. Фишка не в интерфейсе бота, а в том, что бот должен делать. А в чате он, или голос понимает, это на данном этапе вторично.

Напомню, что основные тексты по инженерии киберпсихики я пишу в сообществе openmeta. Но в приводимых в этом посте примерах не так много про киберпсихику с компьютерным экзокортексом, хотя и это есть. Этот пост больше про компьютерную поддержку командной работы. Увы, весь машинный интеллект сегодня направлен на персональную поддержку, а для команды компьютерные сервисы пока все тупые (несмотря на всё желание авторов обозвать их smart). Хотя мы не знаем, сколько стартапов (или не стартапов, а больших компаний) уже работают в stealth режиме над задачами интеллект-поддержки коллаборации.

На всякий случай: я намеренно не фиксирую название этого интеллектуального виртуального фасилитатора-ассистента-агента-коллаборатора-скрайбера или даже их команде. Важно сейчас не как он(о/а) называется, а что делает. Функции на бочку! Вот я и привёл примеры-прототипы, из которых можно вынуть основные функции.
Monday, March 28th, 2016
1:18 am
Диаграмма стоит дюжины фотографий.
"A Diagram Is Worth A Dozen Images" -- это название статьи, где предлагается вариант алгоритмов машинного обучения для ответов на вопросы по диаграммам из школьных учебников: http://arxiv.org/abs/1603.07396. В диаграммах (картах, схемах, таймлайнах и т.д.) часто представляются сущности и отношения, которых на картинках или фотографиях с натуры не увидишь. Поэтому машинному интеллекту отвечать на вопросы по этим диаграммам сложней, чем на вопросы по картинкам или фотографиям из реальной жизни. Но глаза боятся, а руки делают. Вот, например, как машинный интеллект из статьи отвечает на вопросы по взятым из учебников биологии диаграммам жизненного цикла:

В целом результаты скромные, машинный интеллект явно не проявляет себя отличником. Так отвечает школьник-троечник. Этим сейчас не принято хвастаться, хотя ещё год-другой назад этот уровень ответов на вопросы по диаграммам считался бы чудом.

В статье есть интересные наводки на работу по синтаксису диаграмм, прежде всего диссертацию 2002 года J. von Engelhardt "The language of graphic" http://dare.uva.nl/document/2/21566. Yuri Engelhardt продолжал потом и дальше работать над темой синтаксиса графики, вот его статья 2007 года Syntactic Structures in Graphics -- http://yuriweb.com/engelhardt-graphic-syntax.pdf.

Вот мой пост 2013 года про составление и парсинг диаграмм как кодирование/декодирование, часть информатики: http://ailev.livejournal.com/1069810.html (и там ещё куча ссылок, в том числе в комментах).

Помним при этом, что нейронные сетки обычно хорошо решают и обратную задачу. Очень скоро мы увидим и нарисованные компьютером диаграммы. Картинки по потребности компьютер уже синтезирует, и неплохо (как пример, вот статья, в которой для одежды на человеке в произвольной позе требуется изобразить эту же одежду на манекене в заданном ракурсе: http://arxiv.org/abs/1603.07442. Конечно, в этой статье решают и обратную задачу: по изображению на манекене синтезировать изображение человека в этой одежде в произвольной позе!). Так что с диаграммами их синтеза ждём-с.

Я не ожидаю, что авторы опубликуют набор данных для обучения (там ведь картинки и тексты из учебников набраны, издательства удавятся от такого набора данных в открытом доступе). Но лёд уже тронулся, после школьных диаграмм на очереди попсовая инфографика из интернет-глянца (вот тут будет и чтение, и генерация в изобилии), а затем научная и инженерная литература (интересно, когда какую-нибудь когнитивную архитектуру заставят писать результаты её измышлений в виде полноценной научной статьи, с диаграммами и таблицами? Года через два-три? Или через четыре-пять лет? Конечно, писать будет компьютер поначалу как студент-троечник, а не как научный работник, все "знающие люди" будут поэтому плеваться. Но опять же: лиха беда начало! Это уже не будет выглядеть чудом, к чудесам уже привыкли).

Эти работы по парсингу и синтезу диаграмм с учётом изображаемых на диаграммах объектах и отношениях (это онтологии!) скоро склеются с работами по моделированию фактографических (объекты-отношения: онтологии, семантические и лингвистические базы данных типа FreeBase, WordNet) представлений (онтологий и смежных с ними FreeBase, WordNet, ConceptNet). Вот типичная из сегодняшних работ этой серии -- Probabilistic Reasoning via Deep Learning: Neural Association Models, http://arxiv.org/abs/1603.07704. В этой работе предлагают relation-modulated neural nets как замену deep neural nets -- как раз для коннекционистского фактографического представления, работы с триплами. Хотя я не сказал бы, чтобы эти RMNN так уж сильно выигрывают у DNN по качеству результатов. Но они зато учатся отношениям на меньшем числе примеров.

В этом же направлении работы с фактографическими данными (триплами) идёт работа Generating Factoid Questions With Recurrent Neural Networks: The 30M Factoid Question-Answer Corpus -- http://arxiv.org/abs/1603.06807. Там FreeBase превращают в вопросы-ответы (перевод с "диаграммного языка" на человеческий -- обычная задача перевода, даже метрика BLEU использована, плюс валидизировалось людьми).

Картинки/диаграммы -- структуры (графы/онтологии) -- тексты на естественном языке. Все возможные направления перевода активно исследуются. Это информатика, которая решает задачи перевода из одних представлений в другие (я именно так определял информатику в 2012 году, нужно уже делать апдейт этого текста: http://ailev.livejournal.com/1008054.html). И уже понятно, куда тренд: разбираться будут не на уровне слов, а на уровне букв -- так оказывается точнее, все "переводы" будут делаться на уровне букв, и к картинкам это наверняка тоже относится, уж какие там "буквы" ни будут выделены (а ведь будут!). Вот одно из последних важных исследований на тему "побуквенного перевода": A Character-level Decoder without Explicit Segmentation for Neural Machine Translation http://arxiv.org/abs/1603.06147 (и там много интересного про современное -- март 2016 -- состояние машинного перевода).

Конечно, если есть перевод между естественноязыковым или картиночным представлениями и структурным представлением, то следующий шаг -- это попробовать логику первого порядка. Тут тоже подвижки. Вот, например: We have developed a framework which combines deep neural networks with first-order logic rules to allow integrating human knowledge and intentions into the neural models. In particular, we proposed an iterative distillation procedure that transfers the structured information of logic rules into the weights of neural networks. Это Harnessing Deep Neural Networks with Logic Rules, http://arxiv.org/abs/1603.06318

Конечно, всё это уже планируют использовать при работе со структурированными данными, например сопровождение data catalogs -- https://www.oreilly.com/ideas/how-human-machine-collaboration-has-automated-the-data-catalog

Ещё один неожиданный шаг к выходу в структурные представления -- это работы по "объяснениям" результатов работы нейронных сеток. Вот, например, предложение "Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier, http://arxiv.org/abs/1602.04938 (там не только нейронные сетки пытаются "объяснять", но и random forests). При парсинге диаграмм такие "объяснения" могут существенно помогать в отладке.

Можно обсуждать, зачем вносить логический вывод в нейронную сетку, а не наоборот -- выносить логический вывод из нейронной сетки в какой-нибудь классический reasoner. Но факт остаётся фактом: диаграммы, факт-ориентированные базы данных и тексты на естественном языке все становятся взаимно доступными алгоритмам машинного обучения.

Всё происходит в машинном обучении быстро, хотя при ежемесячном взгляде прогресс отследить трудно, ибо улучшения идут по чуть-чуть за раз, без революций и скачков -- но эти улучшения по капельке-процентику в месяц накапывают за несколько лет довольно много. Тут характерен паттерн, проявившийся на соревнованиях ImageNet (нужно было рассортировать картинки по 1000 категорий на них изображённого). Каждый год по чуть-чуть, с разницей в лучших и худших результатах в 20% ошибки, но за четыре года добрались до сверхчеловеческих результатов:


Я также ожидаю резкого ускорения в обучении нейронных сеток, это ещё сократит цикл. В этом помогут и
-- новые аппаратные веяния (вот тут предлагают methods based on approximate computing to reduce energy consumption in state-of-the-art ConvNet accelerators. By combining techniques both at the system- and circuit level, we can gain energy in the systems arithmetic: up to 30x without losing classification accuracy and more than 100x at 99% classification accuracy, compared to the commonly used 16-bit fixed point number format -- http://arxiv.org/abs/1603.06777, а вот тут использование a concept of resistive processing unit (RPU) devices that can simultaneously store and process data locally and in parallel, thus potentially providing significant acceleration for DNN training -- обещают ускорение на много порядков, http://arxiv.org/abs/1603.07341.
-- новые алгоритмические ходы, типа Distilling the Knowledge in a Neural Network, http://arxiv.org/abs/1503.02531. Many insects have a larval form that is optimized for extracting energy and nutrients from the environment and a completely different adult form that is optimized for the very different requirements of traveling and reproduction. [никуда мы в этом посте от жизненных циклов не денемся!] In large-scale machine learning, we typically use very similar models for the training stage and the deployment stage despite their very different requirements. Дальше предлагается учить одни сетки (например, ансамбли, или высокорегулярные модели), а потом "дистиллировать" из них знания в другие небольшие сетки, которые будут проще в использовании.
Saturday, March 26th, 2016
1:09 pm
Мои заветы группе регулирования энергорынка
На круглом столе по технологиям глубокой энергосети конференции собственной генерации я представил ряд вопросов регуляторам энергорынка (они выложены сегодня для обсуждения в профильном комьюнити: https://www.facebook.com/groups/1697013430515323/1697499953800004/). Регуляторы должны учитывать, что мир меняется, и быстро менять регулирование. Вот ряд вопросов, на которые они должны дать ответ:
  • возможность вместо государственной регистрации участников рынков, оборудования, компаний, их сделок, отчётов и т.д. использовать международные распределённые реестры (distributed ledgers) на основе блокчейн-технологий. Недопустимость использования национальных границ и прочих национальных отнесений в использовании распределённых реестров (ибо всё одно без толку, и вредно). Конкуренция распределённых реестров, «уполномоченность» и прочие традиционные аспекты саморегулирования.
  • формальная проверка соблюдения принципа свободы договора в регулировании, уход от обязательных типовых контрактов (предписанные типы контракта не только нарушают принцип свободы договора, но и препятствуют появлению новых сервисов и изменению уже имеющихся – они барьер на пути инноваций).
  • performance-based регулирование (когда регулирование не зависит от способов его аппаратно-программной организации: архитектура, т.е. технические решения, не появляются в тексте регулирования – это освобождает дорогу сменам архитектуры, новым техническим решениям)
  • полное исключение из регулирования понятий «потребитель» и «поставщик», переход к «клиенту» и симметричность отношения к клиентам.
  • учёт глубины сети (многоуровневости напряжений, диспетчирования) в регулировании: чем глубже уровень, тем меньше должно быть регулирование.
  • признание контрактов, инициированных и заключённых аппаратурой.
  • проведение расчётов не через банки (это дешевле!), телефонные операторы (провайдеры сотовой связи) и энергооператоры (провайдеры энергоснабжения) сами себе банки! У всех ведь есть биллинг и какие-то счета! Возможность использования криптовалюты, если уж используется блокчейн – с каким-то последующим клирингом с реальной валютой.
  • сертификация интеллект-ёмких (нейронных) энергоконтроллеров в части управления режимами: они больше похожи на людей, чем на оборудование. Как у них «принимать экзамены»? Нужно ли их пересертифицировать, потому как они непрерывно доучиваются? Как отнестись к тому, что их алгоритмы управления понять принципиально нельзя (там ведь нет формул и точной математической модели)? Можно ли прекратить немедленно их сертифицировать – потому как выход из строя такого устройства ничем не отличается от выхода из строя любого другого энергоустройства, и может быть скомпенсировано сетью в целом (плюс будет продиагностировано немедленно по логам и дальше -- суд)
  • киберфизические системы: что регулируется – отдельно софт интеллект-ёмких контроллеров, интеллект-ёмкие контроллеры, вся система в целом (включая датчики и актуаторы)? Модульность обучаемых систем плохая, они до и после обучения ведут себя крайне по-разному: как регулировать систему с плохой модульностью, в которой требования к отдельным модулям или процедурам крайне плохо применимы? Если разделяем станции и сети, и это плохо получается, то что уж говорить об умных системах, в которой станции и сети вместе ведут себя не как «железо», а как предписывает им распределённый софт с принципиально непонятными (но зато минимизирующими стоимость и повышающими надёжность энергосистемы) алгоритмами работы?
  • как можно оценить время изменения регулирования? Вопросы ценообразования центральные в интеллект-ёмкой глубокой энергетике, проблемы не решаются годами – как регуляторы собираются эти проблемы решить? Считали ли они стоимость задержек при изменениях регулирования?
  • что из новых технологий нужно оставить стандартизации (стандарты добровольны!), а что именно нужно регулировать – и почему, кто в этом заинтересован (не нужно только рассказывать про «общественные интересы»: у каждого такого желающего поговорить от имени общества есть имя, фамилия, и отчество, плюс позиция представляемого им ведомства – которая тоже обычно сводится к позиции конкретной фамилии, имени, отчества)? Скажем, алгоритмы управления сетью – если речь идёт о машинном обучении, там ведь технологии меняются ежемесячно, как регуляторы собираются с этим разбираться? Они ж работают сегодня медленней учёных и разработчиков в разы и разы! Более того, в этих новых формулах регуляторы ничего не понимают, а ведь новые формулы уже пишут не люди, а сами машины! Станут ли машины-регуляторы регулировать другие машины-участники энергорынка, а третьи машины-полицейские прислеживать за соблюдением правил, а четвёртые машины их независимо судить? Если телефон меняет свой софт регулярно, то интеллект-ёмкая энергосеть должна это делать не реже – она должна ежедневно умнеть! А умнеть – это в том числе уворачиваться от мешающего регулирования и конкурировать между собой. Что с этим делаем – как обеспечиваем конкуренцию алгоритмов и конкуренцию стандартов? 
  • как во времена быстрых преобразований (перестройки), будут ли режимы проведения эксперимента? Если в бизнесе начали активно использовать A/B testing, то почему не использовать это в регулировании?
  • поддержка старых способов работы энергосети даже при наличии «автодиспетчера», как у автомобилистов сейчас обсуждается с обязательство делать руль и педали для перехода на ручное управление невзирая на наличие автопилота? Или при наличии интеллект-ёмкого энергоконтроллера ничего этого делать не нужно будет? Какие они ещё вопросы прихватываются из дискуссии про автомобили-без-водителя? Например, дискуссия про «кого давить будем – ребёнка или бабку» прихватится ли в варианте «кого гасить будем – детсадик или больницу?».
[ << Previous 20 ]
About LiveJournal.com