lytdybr
Переписка "Методологии" продвинулась на 41%. Навожу там онтологический порядок, но поскольку изначальная онтология вокруг альф крива, сделать можно немного. Радетели формальных методов будут недовольны, но я не хочу сочинять собственную методологию, так что пользуемся лучшим из того, что есть: выкидываем kernel из OMG Essence (и делаем упрощённый унифицированный свой kernel), но оставляем language. И продолжаю давить все эти "управления жизненным циклом" и прочие отсылки к жизненному циклу, выпячивая "метод создания и развития систем" вместо "модели жизненного цикла". Время от времени вставляю в текст про оргвозможности, поэтому дополнил и "неформальную формулу" для запоминания: «в практике дисциплина загружается в голову исполнителя и превращается в мастерство, а технология разворачивается на месте исполнения и превращается в инструменты и материалы – а дальше нужна политическая воля следовать дисциплине и использовать технологию».
Интересное упражнение по пониманию отсутствия "доказательств в науке", ибо в науке есть только фальсификация/опровержение. А доказательств -- нет. Была гипотеза, что "ношение масок спасёт от респираторных вирусов" (и коронавирусов, и вирусов гриппа, тут без разницы). Выполнили метаисследование -- https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD006207.pub6/ (это вроде бы лидирующие публикации по доказательной медицине), оно говорит, что гипотеза фальсифицирована, то есть ношение масок не спасает от респираторных вирусов. Но в науке нельзя сказать "учОные доказали, что маски бесполезны", ибо в науке можно только опровергать. Поэтому исследование говорит о том, что "ничего нельзя сказать в защиту/доказательство того утверждения, что маски хоть как-то полезны в защите от вирусов, хотя данных достаточно. И даже нет свидетельств о том, что они вредны -- данных про вред масок не собиралось". В переводе на обычный язык: по результатам многочисленных исследований не обнаружено никакого статистически значимого влияния хирургических масок и масок N95 на заражение гриппами, коронавирусами и прочими подобными инфекциями. Маски ни от чего не защищают, носить их бесполезно, эффекты полезности незаметны, а эффекты вредности не изучены. А вот мыть руки -- процентов на 10-15 защищает, в отличие от масок. Я давно говорил, что надо чуток подождать, пока вся политическая пыль осядет и пойдут нормальные исследования. Про идиотизм с масками -- вот, метаисследование вышло. Про локдауны -- ждём-с. Людей только жалко, политики ведь никакой науке не обучены, они "просто действуют, ведь надо что-то делать, неважно что" -- а потом у политиков появляется народный фан-клуб, они ж "лидеры мнений".
В Школе мы говорим о развитии сообщества, но почему-то пропустили вариант с клубом и болельщиками по типу спорт-клуба и его болельщиков. Клуб — это довольно богатая традиция, https://en.wikipedia.org/wiki/Club_(organization). Есть и примеры с двумя уровнями клубов: спорт-клубы https://en.wikipedia.org/wiki/Sports_club и болельщики/клубы поддержки/fan clubs https://en.wikipedia.org/wiki/Fan_club. В принципе, всякие университетские братства и сестринства (fraternities и sororities) тоже из этой серии, https://en.wikipedia.org/wiki/Fraternities_and_sororities, но нам секретности и разделения полов не нужно. Ложи (типа как масонские ложи) -- это как раз помещения клубов, а сейчас такими помещениями служат "чаты по интересам". При этом "сообщество" -- это что-то совсем рыхлое и большое без явного членства, ассоциация, "общество" и "институт" -- что-то запредельно формальное, окологосударственное, кружок -- маленькая группа, клубы обычно побольше. Так что клуб выпускников, а не сообщество -- сообщество непонятно что делает, а вот клуб понятно -- кричит "интеллект-стек чемпион!" представителям не-SoTA школ мысли, а также пьёт очно пиво/кофе по четвергам (ибо по пятницам люди пьют пиво/кофе и в разных других тусовках), а в чатах так каждый день болтает. И клубная соцсетка на базе клубного листка/газеты. Всё сразу хоть как-то понятно и с членством и со всем остальным. Собственно, при рассмотрении любого объединения людей всплывают в сознании слова "секта" и "клуб" -- но "секта" имеет коннотацию "отщепенцев, отделившихся от какого-то целого", а вот "клуб" наоборот -- объединения по интересам, формирование целого, а не отсечение от целого. То, что очень популярны клубы директоров, клубы выпускников -- крайне радует.
Aisystant будет когнитивной архитектурой, https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_architecture -- то есть там будет множество "движков" или "ускорителей" как в CYC (архитектуру CYC комментировал ровно год назад в https://ailev.livejournal.com/1610230.html) и что-то типа микроядерной архитектуры (маленькое ядро с плагинами -- вот этими всеми LLM, логическими движками и прочим, для чего можно использовать фреймворки типа уже упоминавшегося мной https://github.com/Xpitfire/symbolicai). А ещё в области транскрипции выделился лидер, он из OpenAI ("всё самое интересное и доступное сейчас из OpenAI, они и впрямь самые Open): https://github.com/openai/whisper, и у русского языка там не самые плохие результаты.
Цена на ChatGPT Plus определилась, это будет $20 в месяц, https://openai.com/blog/chatgpt-plus/. Как я и говорил, AI тем и интересен, что будет дешевле грибов. Если AI будет что-то делать хуже не то что профи, но даже студента, но стоить при этом будет те самые $20 (а потом и дешевле), то использовать будут его, а не студента. При этом работы хватит и профи, и студенту. Другое дело, что AI растёт в своих умениях. 30 января тот же ChatGPT обновился -- https://www.searchenginejournal.com/chatgpt-update-improved-math-capabilities/478057/, и теперь он может разбираться с формульной математикой (в тесте SAT делает две ошибки, это проверялось уже), а также не поддаётся провокациям типа "нет, ты неправ, 2*2=5" (раньше ответ был "извините, я ошибался, и впрямь 2*2=5", а сейчас будет ответ "вас ввели в заблуждение"). В остальном, конечно, всё то же самое -- это пока любительский интеллект, а не профессиональный. Дилетант отличается от профи тем, что профи всегда сработает на троечку, а дилетант по вдохновению может сработать не хуже профи, а без вдохновения вообще ничего не сделает -- и даже не поймёт, почему, просто "не получится", вот ChatGPT тоже -- когда всё хорошо, то не хуже профи, а когда плохо -- совсем плохо (а у профи будет "сделано, но на троечку"). Но юзать всегда будут дилетанта, надеясь на авось и его вдохновение -- ибо это дешевле, часто даже бесплатно. Когда потребуется именно надёжное решение, будут тяжело вздыхать, платить большие деньги и звать профи, который хоть на троечку, но не провалится, а сделает.
Идея про математику как онтологию для физиков потихоньку живёт. Роман Левентов подкинул текст https://mechatronics.ucmerced.edu/sites/mechatronics.ucmerced.edu/files/page/documents/2021_mesa_new_triangle_rg_ml_and_fc.pdf (2021, "New triangle: fractional calculus, renormalization group and machine learning"). По факту это всё выходит на математическую поддержку квантовоподобности в описаниях мира, так или иначе. Но я бы онтологическую линию всё-таки дотягивал до моделирования -- отношения representation. Так, не всё в machine learning интересно (и это тут же видно в статье, они идут по этой линии ML, а не по линии "корреляций", но они не говорят этого слова — почему?), а интересно идти по линии representations learning -- вот я писал об этом давным-давно, https://ailev.livejournal.com/1045081.html. Все эти нейросетки только частный случай успехов в representations learning -- и representations как раз про "описания", и дальше квантовоподобность описаний (ага, "дискретизация" описания чего-то непрерывного, вся эта грануляризация-ренормализация как раз про многоуровневые цифровые/дискретизированные/растровые representations в конечном итоге). Умению как-то думать на эти темы и должны учить курсы физики и математики. А "разделы физики" и "разделы математики" должны уходить в прикладные курсы. Я много писал об этом в прошлом году: идея математики как онтологии для физики в https://ailev.livejournal.com/1619901.html (в феврале была прикидка физмат-стека рациональности, https://ailev.livejournal.com/1613398.html), и вот тут вопрос про то, как этому учить -- хардкорно или лайтово, "Функциональное и конструктивное описание трансдисциплин", https://ailev.livejournal.com/1616572.html. И затем "Фундаментальный скандальный физмат-курс", https://ailev.livejournal.com/1619346.html, и докидывание литературы в начале https://ailev.livejournal.com/1619489.html. Физмат-моделирование и компактификация/универсализация знания, https://ailev.livejournal.com/1621997.html, это завершающий текст серии, полное изложение программы работ. И вот этот текст по первой ссылке ("новый треугольник") как раз шажок в этом направлении.
Интересное упражнение по пониманию отсутствия "доказательств в науке", ибо в науке есть только фальсификация/опровержение. А доказательств -- нет. Была гипотеза, что "ношение масок спасёт от респираторных вирусов" (и коронавирусов, и вирусов гриппа, тут без разницы). Выполнили метаисследование -- https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD006207.pub6/ (это вроде бы лидирующие публикации по доказательной медицине), оно говорит, что гипотеза фальсифицирована, то есть ношение масок не спасает от респираторных вирусов. Но в науке нельзя сказать "учОные доказали, что маски бесполезны", ибо в науке можно только опровергать. Поэтому исследование говорит о том, что "ничего нельзя сказать в защиту/доказательство того утверждения, что маски хоть как-то полезны в защите от вирусов, хотя данных достаточно. И даже нет свидетельств о том, что они вредны -- данных про вред масок не собиралось". В переводе на обычный язык: по результатам многочисленных исследований не обнаружено никакого статистически значимого влияния хирургических масок и масок N95 на заражение гриппами, коронавирусами и прочими подобными инфекциями. Маски ни от чего не защищают, носить их бесполезно, эффекты полезности незаметны, а эффекты вредности не изучены. А вот мыть руки -- процентов на 10-15 защищает, в отличие от масок. Я давно говорил, что надо чуток подождать, пока вся политическая пыль осядет и пойдут нормальные исследования. Про идиотизм с масками -- вот, метаисследование вышло. Про локдауны -- ждём-с. Людей только жалко, политики ведь никакой науке не обучены, они "просто действуют, ведь надо что-то делать, неважно что" -- а потом у политиков появляется народный фан-клуб, они ж "лидеры мнений".
В Школе мы говорим о развитии сообщества, но почему-то пропустили вариант с клубом и болельщиками по типу спорт-клуба и его болельщиков. Клуб — это довольно богатая традиция, https://en.wikipedia.org/wiki/Club_(organization). Есть и примеры с двумя уровнями клубов: спорт-клубы https://en.wikipedia.org/wiki/Sports_club и болельщики/клубы поддержки/fan clubs https://en.wikipedia.org/wiki/Fan_club. В принципе, всякие университетские братства и сестринства (fraternities и sororities) тоже из этой серии, https://en.wikipedia.org/wiki/Fraternities_and_sororities, но нам секретности и разделения полов не нужно. Ложи (типа как масонские ложи) -- это как раз помещения клубов, а сейчас такими помещениями служат "чаты по интересам". При этом "сообщество" -- это что-то совсем рыхлое и большое без явного членства, ассоциация, "общество" и "институт" -- что-то запредельно формальное, окологосударственное, кружок -- маленькая группа, клубы обычно побольше. Так что клуб выпускников, а не сообщество -- сообщество непонятно что делает, а вот клуб понятно -- кричит "интеллект-стек чемпион!" представителям не-SoTA школ мысли, а также пьёт очно пиво/кофе по четвергам (ибо по пятницам люди пьют пиво/кофе и в разных других тусовках), а в чатах так каждый день болтает. И клубная соцсетка на базе клубного листка/газеты. Всё сразу хоть как-то понятно и с членством и со всем остальным. Собственно, при рассмотрении любого объединения людей всплывают в сознании слова "секта" и "клуб" -- но "секта" имеет коннотацию "отщепенцев, отделившихся от какого-то целого", а вот "клуб" наоборот -- объединения по интересам, формирование целого, а не отсечение от целого. То, что очень популярны клубы директоров, клубы выпускников -- крайне радует.
Aisystant будет когнитивной архитектурой, https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_architecture -- то есть там будет множество "движков" или "ускорителей" как в CYC (архитектуру CYC комментировал ровно год назад в https://ailev.livejournal.com/1610230.html) и что-то типа микроядерной архитектуры (маленькое ядро с плагинами -- вот этими всеми LLM, логическими движками и прочим, для чего можно использовать фреймворки типа уже упоминавшегося мной https://github.com/Xpitfire/symbolicai). А ещё в области транскрипции выделился лидер, он из OpenAI ("всё самое интересное и доступное сейчас из OpenAI, они и впрямь самые Open): https://github.com/openai/whisper, и у русского языка там не самые плохие результаты.
Цена на ChatGPT Plus определилась, это будет $20 в месяц, https://openai.com/blog/chatgpt-plus/. Как я и говорил, AI тем и интересен, что будет дешевле грибов. Если AI будет что-то делать хуже не то что профи, но даже студента, но стоить при этом будет те самые $20 (а потом и дешевле), то использовать будут его, а не студента. При этом работы хватит и профи, и студенту. Другое дело, что AI растёт в своих умениях. 30 января тот же ChatGPT обновился -- https://www.searchenginejournal.com/chatgpt-update-improved-math-capabilities/478057/, и теперь он может разбираться с формульной математикой (в тесте SAT делает две ошибки, это проверялось уже), а также не поддаётся провокациям типа "нет, ты неправ, 2*2=5" (раньше ответ был "извините, я ошибался, и впрямь 2*2=5", а сейчас будет ответ "вас ввели в заблуждение"). В остальном, конечно, всё то же самое -- это пока любительский интеллект, а не профессиональный. Дилетант отличается от профи тем, что профи всегда сработает на троечку, а дилетант по вдохновению может сработать не хуже профи, а без вдохновения вообще ничего не сделает -- и даже не поймёт, почему, просто "не получится", вот ChatGPT тоже -- когда всё хорошо, то не хуже профи, а когда плохо -- совсем плохо (а у профи будет "сделано, но на троечку"). Но юзать всегда будут дилетанта, надеясь на авось и его вдохновение -- ибо это дешевле, часто даже бесплатно. Когда потребуется именно надёжное решение, будут тяжело вздыхать, платить большие деньги и звать профи, который хоть на троечку, но не провалится, а сделает.
Идея про математику как онтологию для физиков потихоньку живёт. Роман Левентов подкинул текст https://mechatronics.ucmerced.edu/sites/mechatronics.ucmerced.edu/files/page/documents/2021_mesa_new_triangle_rg_ml_and_fc.pdf (2021, "New triangle: fractional calculus, renormalization group and machine learning"). По факту это всё выходит на математическую поддержку квантовоподобности в описаниях мира, так или иначе. Но я бы онтологическую линию всё-таки дотягивал до моделирования -- отношения representation. Так, не всё в machine learning интересно (и это тут же видно в статье, они идут по этой линии ML, а не по линии "корреляций", но они не говорят этого слова — почему?), а интересно идти по линии representations learning -- вот я писал об этом давным-давно, https://ailev.livejournal.com/1045081.html. Все эти нейросетки только частный случай успехов в representations learning -- и representations как раз про "описания", и дальше квантовоподобность описаний (ага, "дискретизация" описания чего-то непрерывного, вся эта грануляризация-ренормализация как раз про многоуровневые цифровые/дискретизированные/растровые representations в конечном итоге). Умению как-то думать на эти темы и должны учить курсы физики и математики. А "разделы физики" и "разделы математики" должны уходить в прикладные курсы. Я много писал об этом в прошлом году: идея математики как онтологии для физики в https://ailev.livejournal.com/1619901.html (в феврале была прикидка физмат-стека рациональности, https://ailev.livejournal.com/1613398.html), и вот тут вопрос про то, как этому учить -- хардкорно или лайтово, "Функциональное и конструктивное описание трансдисциплин", https://ailev.livejournal.com/1616572.html. И затем "Фундаментальный скандальный физмат-курс", https://ailev.livejournal.com/1619346.html, и докидывание литературы в начале https://ailev.livejournal.com/1619489.html. Физмат-моделирование и компактификация/универсализация знания, https://ailev.livejournal.com/1621997.html, это завершающий текст серии, полное изложение программы работ. И вот этот текст по первой ссылке ("новый треугольник") как раз шажок в этом направлении.