Category: it

Category was added automatically. Read all entries about "it".

2021 год

lytdybr

ОдО переписано на 39%, переписывал сегодня кусочек про неработу трёхдневных курсов. Радикальных изменений нет, просто уточнения формулировок и чуть-чуть примеров (хотя примеры тоже получаются довольно абстрактны, я ж больше о трансдисциплинах говорю и об обучении, цепочка длинная получается -- примеры по-хорошему нужно дотягивать до момента, когда вся эта цепочка сработала или не сработала в каком-то проекте. Но оставлю это на третье переписывание, текст и без этого подраспух).

Прочёл сегодня на Архипелаге очередной двухчасовый обзор системного мышления, слайды вот: https://yadi.sk/i/UPkHGCknBbL-gw. Там, конечно, на этом Архипелаге большой проходной двор: люди приходят и уходят во время рассказа, но десяток человек из пятидесяти заранее записавшихся таки прослушал всё от начала до конца. Конечно, потом видео просмотрят несколько сотен человек, для этого и стараюсь. Всё становится асинхронным: все эти доклады, лаборатории, мастерклассы и прочая активность превращается просто в сеанс видеозаписи. Люди смотрят не на то, как я рассказываю вот прямо сейчас, но "листают" видео моего рассказа на полуторной скорости когда-нибудь потом, когда у них есть подходящее для этого просмотра время. Этот просмотр-листание обычно на бегу, где-нибудь в машине в поездке, когда на экран с диаграммами, обложками книг и аутлайном текста и не посмотришь, и внимание наполовину направлено на дорогу и вождение, а наполовину -- на звучащий рассказ. Но это уже хорошо, прослушанная одна минута уже лучше, чем ноль минут! Хотя представление о системном мышлении от прослушанного пунктиром рассказа может быть очень превратным!

Фейсбук забанил мой комментарий про недостаточную инженерность математики, пост с этим скриншотом получил за сутки 67 лайков и 5 шеров, https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10221467114361323. Это давний комментарий забанен был только сейчас, причины неизвестны -- хотя я там честно признаюсь, что текст мой мракобесный. Я и второй забаненный комментарий в фейсбуке нашёл, но там не про математику, а про радужный столб, и вот радуга мы ж знаем, её лучше не обсуждать!

Что касается содержания, так онтологический статус математики я представляю себе много лучше. Вот есть computer science, как естественная наука, и Дэвид Дойч примерно описывал взаимные отношения математики и computer science. Тут нужно сказать, что споры по поводу понятия вычислений с их Theory A и Theory B до сих пор ведутся, и квантовый компьютинг (и, думаю, оптический компьютинг тоже сюда добавит) не даёт этим спорам заглохнуть. Вот там такие работы как "Finite of Sense and Infinite of Thought: A History of Computation, Logic and Algebra", a history of the development of computation, logic and algebra from classical times to the twentieth century, told through primary sources -- https://pron.github.io/computation-logic-algebra с рассуждениями про различие вычислений как логического вывода (работа с абстракциями) и вычислений как моделирования (семантика языков программирования) в https://pron.github.io/posts/what-we-talk-about-when-we-talk-about-computation. Вот мне в ОдО нужно будет про информатику и системную информатику писать, а полного понимания ситуации с возможными курсами на эту тему у меня нет -- и, похоже, ни у кого нет. Понятно, что там должна быть пара курсов (теория/объяснения и деятельностный кругозор системной информатики как системной инженерии вычислителей с описанием SoTA практик), но вот с содержанием ещё нужно будет разбираться и разбираться.

Не выдержал и откомментировал у Розова про равномерность (хотя и экспоненциальную равномерность) развития: ну нету какого-то отдельного всплеска или торможения у прогресса в 80е годы прошлого века, хотя Розов и особо выделяет этот период (Пинкер хорош тем, что на подобранных им графиках эту непрерывность наблюдать удобно. Одно дело субъективное перечисление "важных событий", другое дело когда смотришь на данные -- и понимаешь, что какие-то события ведь происходят всегда!). Вот тут эти комменты, начиная с: https://alex-rozoff.livejournal.com/440776.html?thread=121510856#t121510856.
2021 год

lytdybr

Наткнулся на свой текст десятилетней давности "Эскиз образовательного проекта" -- https://ailev.livejournal.com/961237.html (и было ещё небольшое к нему приложение пять лет назад, https://ailev.livejournal.com/1277589.html). Там и комменты рулят. Удивительно, но проект каким-то образом реализовался. Единственное что, так это нужно тогдашние мысли о DSL, который нужен был для вполне традиционного формального моделирования, заменить на сегодняшнее менее формальное табличное и текстовое моделирование: принцип "мышления моделированием" был понятен уже тогда, но не очень была понятна форма реализации. Сейчас с ней много ясней. Ещё оказалось неожиданностью, что настолько всё плохо с curriculum -- делать его пришлось практически с нуля, до сих пор в методологическую работу уходит львиная часть времени, а вот методике время уделяется, но явно не в том масштабе, в котором предполагалось это делать в тех древних текстах. Было понятно, что "шикарно учить случайно подобранному набору предметов" нельзя, но вот обнаружить, что по факту нет самих предметов -- это было неожиданностью. Ну ничего, проект ещё далеко не закончен, десяток лет в таких делах -- не срок.

По какой линии я бы обсуждал предлагаемые Пинкером идеи противоядий против tribalism/трайбализма (это когда ключевое слово из какой-то политической повестки вызывает отключку разума, переключая на трансляцию верований своего племени и критику верований другого племени)? Я понимаю это так, что человек тренирует-тренирует S2 -- но когда встречается слово-триггер (даже не идея, а именно слово!), то S2 отключается и дальше мы видим мощную нейронную сетку типа GPT-3 и даже мощнее, выучившую несколько несложных тезисов и круто из воспроизводящих. Внешне это выглядит, как отключка разума при полностью сохранённых лингвистических способностях. Главное, что каждое порождённое слово статистически предполагает следующее слово из какого-то манифеста, и так пока не кончатся буквы, а они не кончатся. Рассуждений нет, есть поток метафор и ассоциаций, анекдотические свидетельства, напор на эмоции и всё прочее, что умеет делать S1 без контроля S2. Как лечить других и себя от такой напасти? Пинкер говорит о том, что все идеи разных людей нужно обсуждать без классификации их каким-то общим лейблом (у него главным образом лейблы республиканцев и демократов, иногда либертарианцев), а обсуждать содержательно по одному -- не относя к искусственно созданному классу. То есть игнорировать якобы связную картину мира в голове собеседника (она ни разу не связная, это морок -- там ведь мешанина из самых разных идей), а разбираться с ней по частям и без навешивания ярлыков на целое. Если зацеплены аборты, то обсуждать аборты, но не обсуждать свободу торговли, и наоборот. Эта идея напоминает мне разные аналогичные, и можно как-то думать в этом направлении:
-- освободить практики от власти методологий, деконструировать монстрообразные методы и работать с отдельными практиками (продвигается Ivar Jacobsen, OMG Essence как раз воплощение этой идеи). Парное программирование тут -- это парное программирование, и не нужно обязательно связывать его с планирующей игрой (хотя впервые они появились в рамках методологии eXtreme programming, но можно просто забыть про общее происхождение и думать про эти практики независимо, оценивать и модифицировать их независимо друг от друга).
-- не считать, что мир обязательно должен быть логически связным, ибо это онтологически невозможно (формальные онтологии несовместимы). Переходить к микротеориям.
-- не считать, что все идеи идут через запятую на одном системном уровне. Не делать винегрета из рассуждений на разных системных уровнях, ибо там разные практики, разные микротеории на каждом системном уровне.
-- главное, это научить мыслить о мышлении, чтобы все эти объекты внимания хоть как-то обсуждать. Если ты не знаешь о различиях S1 и S2, не знаешь понятия аргумента, не знаешь о предвзятостях, анекдотические свидетельства считаешь чем-то с вебсайта анекдоты.ру, то дальше бесполезно обсуждать мыслительные проблемы -- трайбализм-шмайбализм, логика-шлогика, всё это будет пропущено мимо ушей, будет невидимо, вне внимания. То есть таки нужно учиться мышлению о мышлении, постигать методологические дисциплины, чтобы хоть как-то нормально обсуждать околополитические темы.

Выяснил вдруг, сколько евреев среди нобелевских лауреатов: The strong representation of Jews in science and academia is evidenced by the fact that 193 persons known to be Jews or of Jewish ancestry have been awarded the Nobel Prize, accounting for 22% of all individual recipients worldwide between 1901 and 2014. Of whom, 26% in physics, 22% in chemistry and 27% in Physiology or Medicine. In the fields of mathematics and computer science, 31% of Turing Award recipients and 27% of Fields Medal in mathematics were or are Jewish (https://en.wikipedia.org/wiki/Jewish_culture). У меня, конечно, были смутные подозрения, но я таких больших цифр не ожидал. При этом цифры могут быть и больше, ибо еврейское происхождение в силу повсеместного антисемитизма могло и скрываться. Культурная ли это линия ("давние образовательные традиции", но их ведь давно уже нет!), или таки что-то в генетике связано с усилением S2 (вся эта наука в целом и особенно физика-математика-логика как раз про проявленность S2) -- это даже боюсь копать, ибо там и протоколы сионских мудрецов сразу всплывут, и особая одарённость белой расы, и много чего ещё помоечного. Но статистика, конечно, удивительная. "Избранный народ", ага.

В самых разных тусовках обсуждаю сейчас вопрос выбора языка для рассказа о каком-то предмете: удивительно, но при коммуникации пытаются сюсюкать -- как с детьми, машину обзывать бибикой. Это, замечу, другая тема, нежели химию давать на алхимическом языке (то есть игнорировать понятия предметной области, а просто "делать хоть что-нибудь, объяснять хоть как-то уже неважно что и неважно как"), я писал об этом в https://ailev.livejournal.com/1509956.html. В сюсюкании есть множество проблем: возникает "язык близнецов", то есть участники сюсюканья понимают друг друга, но общение становится строго ограниченным. Ни погуглить, ни привести в проект кого-то грамотного без дополнительных ему объяснений, ничего этого нельзя. И хорошо бы ещё машину называли бибикой, "как все"! Нет, машину назовут бижукой, матиной, ездилом и прочим таким, чем внешнему человеку и не догадаться. При этом будут знать, что это "машина"! Откуда-то появляется вот это общение с сотрудниками как с детьми, твёрдое убеждение, что они нормальных слов без сюсюканья не понимают. В принципе, сотрудники тоже обычно этому способствуют, на любое новое слово реагируют нервно -- и в ответ на их нервы получают сюсюканье. При этом идеи, почему нельзя произносить термины бытуют самые разные -- примерно такие же, какие появляются у взрослых, сюсюкающих с детьми. Вот хоть бери литературу по общению с детьми от года до трёх и цитируй её взрослым. Конечно, хорошие термины (особенно, если речь идёт о переводах иностранных слов, которые не хочется давать как кальки) нужно придумывать, я и сам постоянно этим занимаюсь. Но придумывать такие слова вот прямо в каждом проекте для каждой новой команды -- быстро теряешь связь с мировой культурой и сам, и отрубаешь от мировой культуры команду. Язык на то и язык, чтобы служить коммуникации! Канбан надо таки называть канбаном, а не "работой по чуть-чуть"! А ещё бывает, когда со стороны кажущийся сюсюкающим не сюсюкает, а просто не знает оригинальных терминов (нет кругозора), и перезобрёл (или откуда-то услышал в плохом пересказе) известную давно идею. Это я вообще не рассматриваю.

Прогресс в AI продолжается со скоростью два прорыва в неделю. Например, из последнего:
-- Вышла работа по нейронным причинным моделям (NCM) по образу и подобию структурных причинных моделей (SCM) с участием Bengio и Barenboim -- https://arxiv.org/abs/2107.00793. An important property of many kinds of neural networks is universal approximability: the ability to approximate any function to arbitrary precision. Given this property, one may be tempted to surmise that a collection of neural nets is capable of learning any SCM by training on data generated by that SCM. In this paper, we show this is not the case by disentangling the notions of expressivity and learnability. Specifically, we show that the causal hierarchy theorem (Thm. 1, Bareinboim et al., 2020), which describes the limits of what can be learned from data, still holds for neural models. For instance, an arbitrarily complex and expressive neural net is unable to predict the effects of interventions given observational data alone. Given this result, we introduce a special type of SCM called a neural causal model (NCM), and formalize a new type of inductive bias to encode structural constraints necessary for performing causal inferences. Building on this new class of models, we focus on solving two canonical tasks found in the literature known as causal identification and estimation. Leveraging the neural toolbox, we develop an algorithm that is both sufficient and necessary to determine whether a causal effect can be learned from data (i.e., causal identifiability); it then estimates the effect whenever identifiability holds (causal estimation). Это всё особенно пикантно с учётом твита Pearl про невозможность для нейронных сеток быть хоть как-то разумными, ибо они не могут подняться до третьего ранга в лестнице контрфактуальности: https://twitter.com/yudapearl/status/1411842797376659457
-- с участием того же Bengio сделали нейронную продукционную систему, https://arxiv.org/abs/2103.01937 (но это ещё в марте было. Просто иллюстрация тренда "берёшь что-то из старого символьного AI и делаешь то же самое нейронное -- оно ж универсальный аппроксиматор!"). We take inspiration from cognitive science and resurrect a classic approach, production systems, which consist of a set of rule templates that are applied by binding placeholder variables in the rules to specific entities. Rules are scored on their match to entities, and the best fitting rules are applied to update entity properties. In a series of experiments, we demonstrate that this architecture achieves a flexible, dynamic flow of control and serves to factorize entity-specific and rule-based information. This disentangling of knowledge achieves robust future-state prediction in rich visual environments, outperforming state-of-the-art methods using GNNs, and allows for the extrapolation from simple (few object) environments to more complex environments.
-- продолжилась серия побед "нейронная сетка сдаёт экзамен лучше, чем средний студент", в этот раз экзамен по вводному курсу машинного обучения в MIT, https://arxiv.org/abs/2107.01238. The proposed model achieved an overall accuracy of 96 percent for open-response questions and 97 percent for multiple-choice questions, bettering the average MIT student score of 93 percent.
-- и очередной рекордсмен в SuperGLUE, ERNIE 3.0, https://arxiv.org/abs/2107.02137. We trained the model with 10 billion parameters on a 4TB corpus consisting of plain texts and a large-scale knowledge graph. Empirical results show that the model outperforms the state-of-the-art models on 54 Chinese NLP tasks, and its English version achieves the first place on the SuperGLUE benchmark (July 3, 2021), surpassing the human performance by +0.8% (90.6% vs. 89.8%). Красота тут в том, что GPT-3 -- это 175 billion parameters, а этот чемпион -- всего 10 billion. Вдобавок . It fuses auto-regressive network and auto-encoding network, so that the trained model can be easily tailored for both natural language understanding and generation tasks with zero-shot learning, few-shot learning or fine-tuning.
-- ... и такого много, чуть ли не каждый день что-то новенькое.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10221386545587154
2021 год

Видео вебинара "Что делать программисту, которого жизнь заставляет заниматься менеджментом?"

Вчера провёл полуторачасовой вебинар "Что делать программисту, которого жизнь заставляет заниматься менеджментом?", видео https://youtu.be/_jcvAGqBWzs, слайды https://yadi.sk/i/ucXimmQeK1AImg.

По мере того, как программист (разработчик, DevOp, аналитик -- это тут неважно) решает всё более сложные задачи, его работа становится всё больше завязана на организацию работы окружающих его технарей, а потом и не только технарей. И в какой-то момент наш программист понимает, что он продолжает считать себя программистом, но занимается в существенной мере менеджерскими задачами: играет несколько проектных ролей сразу, в сложном их сочетании. И ему в этих новых ролях не очень уютно, ибо многолетний его опыт лежит совсем в других областях. Удивительно, но рост возможностей и выход на новый уровень сложности рабочих задач приносит не ожидаемую радость, а неожиданный рост тревожности!

Вот что я рассказывал полтора часа:

1. Жизненный путь слишком умного программиста: его проекты становятся всё больше, вовлекают всё больше людей, и он обнаруживает, что должен ставить задачи и проверять их выполнение, но пока это 5-7 человек, всё это ОК. Проблемы начинаются тогда, когда проекты становятся ещё больше и нужно координировать несколько разных групп разработчиков. Наш программист ощущает беспокойство уже не только от багов в коде, но и от людей. Догадка: есть методы работы с людьми, такие же, как методы работы с кодом! Далее идёт менеджерское самообразование программиста [предмет обсуждения на вебинаре], и он становится по факту менеджером проекта, затем директором по развитию сначала всего IT фирмы, а затем и директором по развитию всей фирмы.

2. Программисты бывают разные, и опыт у них самый разный -- разнообразие айтишников уже почти такое же, как разнообразие непрограммистских профессий, опыт у всех самый разный: кровавый энтерпрайз с разнообразием ролей (по факту веб-разработка, разные конвейеры данных, и даже эникейщик), встроенные системы («прошивки»), игры, смартфонные приложения, операционные системы, драйвера, вычисления (статистика, AI), бывает и не совсем программист (инженер по требованиям, архитектор, инженер по тестированию, DevOp, моделирование данных), … [тысячи их]

3. Развитие для программиста идёт в среднем по двум линиям:
-- рост как программиста или "скучно, поменяю-ка я программистскую специальность" (переход на новый язык типа Haskell, Julia, Rust только поначалу кажется "развитием", системная инженерия и программная архитектура уже больше похожи на профессиональный рост, но есть сегодня уже частый ход на шаг назад в математику -- и затем шаг вперёд-вбок в машинное обучение и искусственный интеллект)
-- смена специализации на менеджмент, рано или поздно.

А вот смена специализации на предпринимателя (продажника или собственника) происходит с программистами довольно редко, обычно люди со склонностью к предпринимательству покидают карьеру программиста раньше, чем они становятся мастерами в программировании.

И нет двух одинаковых карьер, это всё сверхобобщения: просто чтобы проще было понимать, о чём разговариваем и словами сформулировать какие-то неясные мысли про себя, любимого.

4. Системная схема предприятия, прямо по учебнику системного мышления: альфы стратегии, собственника, возможности, внешних проектных ролей, альфы особого внимания программиста -- описание системы (код) и воплощение системы (программа на рабочих серверах), альфы особого внимания менеджера -- работы, команда, метод. Частая смена карьеры с программистской на менеджерскую связана со сменой объектов внимания в проекте.



6. Программисты всё-таки во многом одинаковые: поэты!
Особенность работы описана в 1975 году Ф.Бруксом младшим: «Программист, подобно поэту, работает почти непосредственно с чистой мыслью. Он строит свои замки в воздухе и из воздуха, творя силой воображения. Трудно найти другой материал, используемый в творчестве, который столь же гибок, прост для шлифовки или переработки и доступен для воплощения грандиозных замыслов».

Следствия (предвзятости в мышлении):
-- Упор на описания а не на физический мир (включая выполнение программы как физический процесс, и уж тем более работоспособность целевой системы)
-- Игнорирование предметной области и функциональных описаний («это можно написать на Фортране!», сверх универсальность языка описаний, кванторы всеобщности в речи: «любой» любимое слово в описаниях)
-- Плохое понимание координационных процессов («договариваний о выделении ресурсов на работу») в реальном мире, непонимание менеджмента как предмета
-- Плохое понимание предпринимательства
-- Плохая оценка времени и ресурсов всего, что не связано с разработкой софта

Плюсы:
-- Неплохо с формальной логикой (но плохо с онтологией)
-- Понимание, что работа должна быть организована (agile) в масштабах одной бригады, знание issue tracker не понаслышке, понимание важности управления конфигурацией.
-- Относительно быстро соображают, что менеджменту можно научиться, это не «врождённое» (но не знают, с чего начать. Читают случайные книги).

7. Диаграмма сути системного мышления.
На диаграмме изображены два времени: время эксплуатации/run-time целевой системы с подсистемами в составе надсистемы (её окружения). Но главное -- это не менее сложно организованное обеспечение жизненного цикла целевой системы, так называемые цепочки обеспечения, работающие во время разработки, design-time. Сначала программист работает, обращая внимание только на свою программу, но по мере роста сложности проекта он обращает внимание и на людей, которые заняты системой. И эти люди тоже могут быть представлены как системы. Только в run-time мы рассматриваем отношения "часть-целое" между системами, а в design-time основное отношение "система X делает что-то с системой Y". Менеджмент -- это когда основное внимание уходит на происходящее в design-time.



8. Системное мышление подразумевает разные способы деления на части: по функциональности в момент работы системы, по конструкции в момент сборки системы из частей, по размещению частей где-то в пространстве, по потребности в разных ресурсах. Программисты особо плохи в разбиении системы по функциональности, они плохо видят предметную область клиента, предпочитают свои собственные понятия (не "расчёт зарплаты", а просто "расчёт", ибо всегда ж можно поставить "любую" формулу!). И тут могут быть серьёзные ошибки. Пример ножниц: они состоят функционально из режущего блока и ручки, а конструктивно -- две половинки и винтик. Заказать на заводе изготовление режущего блока отдельно и ручек отдельно нельзя, заказывать нужно две половинки. А работать ножницами нельзя двумя половинками, нужно работать ручкой и ножевым блоком. Если не понимать разницы функционального и конструктивного разбиений, можно наделать ошибок в ходе как эксплуатации, так и изготовления системы.

Проблема в том, что всё то же самое верно и для программных систем, и для организаций. Организации тоже состоят из организационных ролей (момент работы/функционирования организации, функциональное разбиение) и подразделений (момент создания/организовывания, разбиение по конструкции).

И в основе менеджмента, и в основе инженерии лежит системное мышление, а у программистов с ним плохо: они с ним по факту не знакомы (только слышали о нём).

9. Для быстрого освоения менеджмента нужно усилить интеллект. Интеллект понимаем как умение быстро разобраться в новой предметной области. Менеджмент -- это новая предметная область, требующая внимания к совсем другим объектам. Предлагается такой же ход, как "возврат в бакалавриат для освежения знаний по математике, чтобы потом пойти в машинное обучение и искусственный интеллект", только возвращаться нужно для выучивания системного мышления, онтологики и других подобных предметов, поднимающих интеллект в целом (как нужный для программирования, так и для менеджмента, впрочем и для всего остального).

10. Самые разные дисциплины (включая инженерные, менеджерские, предпринимательские) выделяются своими объектами внимания. Эти объекты внимания мы удерживаем как в голове, так и при помощи компьютеров (например, в корпоративных информационных системах). Усиление интеллекта делается за счёт того, что мы разбираемся с трансдисциплинами, которые в общем виде обслуживают вот эту работу с выделением фигур из фона -- после чего можно видеть и различать в сложнейшей деятельности фирмы такие объекты как работы и практики, и не путать их, а в софте такие объекты, как модули и функции.

По факту образование -- это способ настроить внимание, чтобы в каждой предметной области выделять важное, а на неважное не обращать внимание. Это верно и для инженерии, и для менеджмента.

11. В книге/курсе "Образование для образованных 2020" (курс https://system-school.ru/uptodate, книга https://ridero.ru/books/obrazovanie_dlya_obrazovannykh/, чат поддержки https://t.me/odo_course) рассказывается про интеллект-стек разных дисциплин, поддерживающих мышление одного человека, а затем и коллективное мышление. Вот современный интеллект-стек (звёздочка у тех дисциплин, по которым есть курсы Школы):
-- глобальная производственная культура
-- культура эко-системы
-- культура предприятия
-- культура командной работы
-- прикладное мастерство в проекте
-- кругозоры: предпринимательский, менеджерский (*), инженерный (и в том числе информатики)
-- системное мышление (*)
-- коммуникации (объяснение и убеждение) (*)
-- праксеология и экономика
-- онтология (*), эпистемология/научное мышление (*), логика и вычисления
-- собранность ума и тела (*)

Это и есть способ усиления интеллекта: освоить практики мышления до прикладного уровня. И тогда будет понятна связь между собой самых разных прикладных практик, в том числе программистских и менеджерских.

12. Пример из системного мышления: чеклист (список вопросов, направленных на контроль того, что в суете проекта вы не забыли подумать о самом важном) системного мышления, в котором внимание довольно быстро переходит от целевой (например, программной) разрабатываемой системы к людям, которые разрабатывают эту систему -- и это уже должно быть предметом менеджмента:
-- Определён системный уровень, на котором ведётся разговор и уровень ближайшего системного окружения
-- Определено, что меняем в физическом мире (воплощение целевой системы).
-- Формулируем требования и потребности в формате, допускающем проверку и приёмку
-- Определяем цепочку обеспечения
-- Определяем наши роли, командные роли и внешние проектные роли
-- Определяем нашу систему по отношению к целевой.
-- Имеем архитектурные идеи для реализации возможности (нет идей – full stop)
-- Делаем минимально три описания того, что хотим изменить, используем явные методы описания.
-- Имеем ресурсы для выполнения, включая команду с ролями инженера, предпринимателя, менеджера
-- Проверяем, что все проектные роли в согласии по поводу того, что делаем
-- …

13. Для каждой крупной практики есть роль, которая занимается этой практикой. Если практики рассматриваем на основе системного мышления, то называем эту практику системной. Вот основные роли предприятия (театральная метафора, говорим о ролях/действующих лицах и исполнителях) и их практики в разбивке на один уровень вниз:
-- Инженер: системная инженерия (разработка концепции использования, инженерия требований, инженерия системной архитектуры, управление конфигурацией и изменениями/жизненным циклом, проверка и приёмка). Подроль: айтишник: системная информатика (информация и суперинформация, архитектура вычислителей, алгоритмика фон Неймана/Кнута, алгоритмика AI/Домингоса, инженерия данных)
-- Менеджер: системный менеджмент (операционный менеджмент/цепи поставок/логистика, управленческий учёт и контроллинг, инженерия предприятия и архитектура предприятия/технологический менеджмент, корпоративные изменения/развитие и системное лидерство)
-- Предприниматель: системное предпринимательство (стратегирование, продвижение продукта, корпоративные финансы, корпоративная поднадзорность/governance)

На примере вот этой диаграммы смотрим, чем в организуемом предпринимателем проекте занимаются эти разные роли (сначала все роли играет один человек, потом каждую роль может играть один человек, потом каждую роль может играть по нескольку человек. CTO и CIO занимаются производством/заводом, а системный инженер -- продуктом):



14. Программа кругозорного курса системного менеджмента в 2021 году (искать на сайте Школы https://system-school.ru/, курс есть в виде онлайн-курса и в составе онлайн-программы "Системный менеджмент и стратегирование 2021", и в составе одноимённого шестидневного тренинга с участием преподавателя). Именно такой менеджерский кругозор (включающий, кстати, материал по цифровой трансформации, цифровому двойнику и цифровой нити) надо пройти или перед прикладными менеджерскими курсами по отдельным дисциплинам менеджмента, или даже после них (люди, получившие MBA, после этого курса говорят, что "наконец-то поняли, чему нас учили"). Курс показывает не только, как связаны между собой разные практики менеджмента, но и как менеджмент связан с предпринимательством и инженерией. В курсе есть и авторские методы (не только «гармонизация западных методов», как в курсе системного мышления): у автора три десятка лет опыта управленческого консультирования и стартап-менеджмента. В курсе более двадцати часов только видеолекций, не считая дополнительной литературы и заданий:
1. Системный менеджмент и системное мышление
-- связь системного менеджмента и системного мышления

2. Практика как объект первого класса
-- понятие практики
-- связь системных уровней целевой системы и практик обеспечения
-- практики системного менеджмента
-- моды и поветрия в практиках
-- цифровая трансформация
-- практики, как объекты первого класса

3. Управление жизненным циклом
-- чеклисты в управлении жизненным циклом
-- управление конфигурацией
-- цифровая нить
-- цифровой цифровому двойник

4. Операционный менеджмент
-- проектное, процессное, программное управление и управление кейсами
-- предварительное планирование работ
-- полномочия по распоряжению ресурсами: DEMO
-- литература после Голдратта

5. Управленческий учёт и контроллинг

6. Архитектура предприятия
-- инженерия предприятия
-- понятие архитектуры предприятия
-- хорошая модульность предприятия
-- архитектурные методологии
-- формализм архитектурных описаний предприятия
-- практические советы по архитектурному моделированию предприятий

7. Организационные изменения (оргразвитие и лидерство)
-- развитие и совершенствование
-- организация и лидерство
-- постановка практики
-- ритмичность в оргработе
15. Проходить курс системного менеджмента программистам будет чуть легче, чем многим остальным студентам: курс включает в себя упражнения по моделированию организаций ("мышление моделированием"). Особенность тут в том, что моделирование даётся в форме заполнения табличек, колонки табличек соответствуют типам объектов, которые нужно находить в реальной жизни. Программисты хорошо работают с типами. Вот пример такой таблички:



16. Но нужно ещё и от кругозорного разбирательства в менеджменте перейти к реальным менеджерским компетенциям. Чтобы выучиться менеджменту профессионально, нужно пройти и прикладные курсы (обычно их много в программах MBA, но нужно помнить – это «клочки», целостной картинки менеджмента в них нет, и набор таких курсов не отменяет необходимость в кругозорном курсе). Школа системного менеджмента не планирует пока проведение прикладных курсов, но каждый её выпускник может сам составить себе образовательную траекторию по подобным курсам: организационная инженерия и архитектура предприятия, лЛидерство и оргизменения, … их множество, в самых разных книгах, в самых разных вузах.

17. На что надежда в этом пути из программистов в менеджеры? Только на себя! Оставить надежду на государство (школы, вузы), они учат совсем другому, посмотрите на их вариант интеллект-стека, если там вообще о нём имеют представление. На семью и друзей (они не знают). На компанию (кто там чему может научить из фундаментальных трансдисциплин?!). Препятствие: незнание английского, неумение читать тексты (разучились, или не умели сразу): начните с собранности, и прочтите пару книг на английском со словарём -- этого хватит, чтобы выучить язык на приемлемом для работы уровне (собранность нужна, чтобы эти две книги таки дочитать!).

Делайте шаги, увеличивающие число возможных выборов после них, то есть поднимайте интеллект! Программистам тут уже легче, когда-то они сделали правильный выбор: из программистов или инженеров в менеджеры – можно, из менеджеров в программисты или инженеры обычно уже поздно.
А кто хочет попроще? Что с ними делать? Ничего! Делать без них!

UPDATE: обсуждение тут -- https://www.facebook.com/groups/771940449578453/posts/3851841598254974/ и тут https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10221354560267541

Иван Метёлкин предлагает развитие темы для архитекторов (и по факту для любых инженеров): https://www.facebook.com/mochalki/posts/2292096930922570
2021 год

lytdybr

Выпускники курса "Системный менеджмент и стратегирование" сегодня активно обсуждали партисипативное архитектурное моделирование предприятия. Это когда не только один архитектор предприятия обсуждает и меняет архитектуру, но и разные причастные к принятию решений сотрудники, а в случае заказных разработок с архитектурой клиента вообще работает и группа разработчика, и часто ещё разные сотрудники клиента. Это всё обсуждалось в варианте моделера на coda.io, и это второй такой пример. Первый, напомню, был в докладе Ивана Подобеда на нашей конференции (видео вот: https://www.youtube.com/watch?v=JlXeQxAkDf0). Приятно видеть, что предлагаемый на курсе подход текстово-табличного архитектурного моделирования отлично работает в крупных проектах!

Переписано 13% "Образования для образованных 2021". Всё-таки материал в этом курсе быстроскисающий. Обновил чуть ли не половину ссылок в первом разделе. Происходит ведь много любопытного. Скажем, на AI сейчас в среднем по планете уходит треть IT-бюджетов реального сектора, а четверть производителей тратит на AI половину или больше своего IT-бюджета. -- https://www.zdnet.com/article/manufacturers-allocate-one-third-of-overall-it-spend-to-ai-survey-shows/. Неожиданно, да? As many as 64% of manufacturers globally already rely on AI to assist with day-to-day operations. While 80% and 79% of manufacturers in Italy and Germany respectively report using AI in day-to-day operations, that percentage drops in the United States (64%), Japan (50%) and Korea (39%). Или вот история с вычислительной оптикой получила продолжение: появился новый тип оптики на метаматериалах, который сулит большие плоские объективы, https://phys.org/news/2021-06-goodbye-camera-miniaturized-optics-counterpart.html. It's surprising that optical elements like lenses have been around for a millennium and their design rules have been well understood for over 400 years, and yet we're still discovering such fundamental new optical elements for imaging. Всё правда, вот статья: https://www.nature.com/articles/s41467-021-23358-8. Электромобили уже более экономически выгодны, чем бензиновые (в 2021 году, как и было обещано Tony Seba ещё в 2015), https://www.buyacar.co.uk/cars/economical-cars/electric-cars/650/cost-of-running-an-electric-car. И так почти на каждой странице. Конечно, в курсе я не цитирую это всё по-английски, приходится аккуратно формулировать, да ещё и поддерживать линию повествования.

Вот ещё один пример, вытащенный в ходе работы над главой. Была восхитительная работа, давшая миру код переоткрытия законов Кеплера по данным измерения движения планет при помощи помощи алгоритма символьной регрессии Eureqa, https://github.com/MilesCranmer/symbolic_deep_learning, статья к коду https://arxiv.org/abs/2006.11287. Фирма-разработчик алгоритма символьной регрессии Nutonian была затем съедена фирмой DataRobot, и всё оказалось тут: https://github.com/datarobot-community/symbolic-regression-python. Тогда народ переписал код Eureqa в опенсорс на Julia, заодно параллелизовав его, а интерфейс оставил на Питоне, "как было". Parallelized symbolic regression built on Julia, and interfaced by Python. Uses regularized evolution, simulated annealing, and gradient-free optimization — https://github.com/MilesCranmer/PySR. Итого: уже есть примеры, когда код пишут на Julia, а для внешнего мира притворяются Питоном. В июньском индексе TIOBE Python занимает второе место, а Julia -- тридцать пятое, https://www.tiobe.com/tiobe-index/. Следим за этой интригой дальше!

Фотомир смеётся, но ничего сделать не может: человеческий гений потратил жуткое количество сил, чтобы получить 8К видео (это вчетверо больше по площади, чем 4К). И в youtube появились первые эксперименты с этим форматом. Конечно же, это съёмка котиков! Вот, с камеры Sony A1: https://www.youtube.com/watch?v=suaCbX5ji24

Обсуждение цифровой трансформации в регионах (смысл: идёт туго, в разных органах власти с разной скоростью, обеспечение правопорядка, понятно, в лидерах муниципального сектора), https://www.facebook.com/natallia.andreeva/posts/4026726794089822. Мой коммент: Один чиновник без компьютера может держать за зад сотню граждан, а с компьютером -- тысячу! Но, дьявол, чем дальше от возможности держания за задницу, тем хуже идёт дело с цифровой трансформацией, как быть?! Это плоходержащие отстают, или умелодержатели убежали далеко вперёд?!

Проект "Панархия" (как противопоставление минархии и анархии): https://vk.com/libertarian_ght (пару дней назад там опубликован текст про "первое либертарианское государство", Prospera -- контрактная юрисдикция в Гондурасе, https://vk.com/wall-88952658_11309). Там есть и ещё ресурсы, например https://medium.com/libertarian-state. С удивлением нашёл там и упоминание меня, как русскоязычного классика по теме контрактных юрисдикций, приводят в пример мой текст "Сотовая государственность" в Компьютерре в 1999 году, https://medium.com/libertarian-state/провайдеры-сотовой-государственности-8ec8127419b.

Сходил на этой неделе на пару разных курсов танго, обнаружил удобную школу танго с удобным для меня расписанием в 17 минутах пешком от дома (La Milonga на Павелецкой). Первая задача -- это понять, что нужно делать. Вторая задача -- это привыкнуть это делать. Ибо я танцую много других танцев, и у меня множество правильных для танго автоматизмов в теле, и множество неправильных (но правильных для, например, кизомбы). А какие автоматизмы нужны? Все нужны, в том числе уметь эти автоматизмы переключать. Про танцы правильно думать, как про иностранные языки. Если у тебя партнёрша понимает два-три языка, и ты говоришь на их смеси, то всё ОК. Но если встретится партнёрша с одним языком, то всё сразу будет печально. Если мне встретится сейчас партнёрша, которая танцует только танго-танго, то я вряд ли хорошо справлюсь. Вот похожу в эту школу, подучусь, изменю ситуацию.

Из свежих моих танцевальных видео вдруг получилось сольное околохипхопное: https://vk.com/video2449939_456239489.
2021 год

Новости digital twins, июнь 2021

От PLM к digital twins: от 6D к 8D
Число D потихоньку растёт. У Toshiba в конце нулевых в софте для конструирования было 6D (хотя это уже давно забытый факт, но в Росатоме с этим опытом когда-то разбирались), у НИАЭП в начале десятых -- радикальное Multi-D, а уже неделю в мире популяризируется 8D как самое броское в популяризации подхода. Вот презентация 8D digital twin experience от SNC-Lavalin с прошедшей на прошлой неделе конференции по digital twins: https://www.youtube.com/watch?v=OjH1OPezfak. В презентации всё ровно то же самое, что можно было услышать десяток лет назад в презентациях по PLM, но слова другие -- digital twins, ибо акцент уже не только на проектировании и сооружении, но и на эксплуатации, и engineering data дополняются asset data, а конечная цель -- автономная (без человека, где-нибудь в абсолютно безлюдной местности) эксплуатация на основе "единственного источника правды", single source of truth:
-- 1D метаданные, документация (тексты)
-- 2D чертежи (где ещё есть, "родные файлы" из CAD)
-- 3D информационные модели (вроде как уже должно быть везде, сборка всей "геометрии")
-- 4D "видеоролик" стройки в развёртке во времени, то есть к 3D добавляется план/schedule сооружения (стройки и монтажа)
-- 5D это ресурсы, material status/cost, то есть добавляется стоимость (экономическое описание системы становится обязательным, см. предложения для переписывания учебника системного мышления -- https://ailev.livejournal.com/1565649.html). До сих пор всё совпадает с 2008 годом (у меня об этом было в 2008 году, "основные черты новых капитальных проектов", https://ailev.livejournal.com/559985.html), тошибовским 5D, хотя тогдашние 6D, тогдашние "другие ресурсы", сегодня включаются в 5D
-- 6D вот тут появляется operation, real time data (и мы перешли из enabling realm проектирования и сооружения в operation realm, и с этого места "настоящий цифровой двойник" времени эксплуатации)
-- 7D это live streaming, передача видеопотока работающей целевой системы и её окружения (с видеокамер, со спутника -- отдельно от real time data с датчиков, ибо это огромные объемы данных).
-- 8D это уже аналитика, предсказания систем машинного обучения (ML predictive data)

Вот дайджест про конференцию http://www.oilandgastechnology.net/news/newly-launched-future-digital-twin-demystifies-technology, вот программа: https://www.futureoilgas.com/future-digital-twin/agenda. Маркетинг, маркетинг, маркетинг. Заголовки типа "Scalability at pace, success today and success tomorrow", догадайтесь, о чём это! Или вот "Maximising today and modelling for future energy", там всё такое.

Сленг с цифровыми двойниками пошёл в методологии разработки, например в https://www.researchgate.net/publication/349975431_Methodology_to_develop_Digital_Twins_for_energy_efficient_customizable_IoT-Products приводится самая навороченная V-диаграмма, которую я только видел: DT-V-model. Интересна тем, что к практикам известных методологий разработки (V-модели для мехатроники, водопаду, спиральной модели, RUP, SCRUM) предлагается добавить новые практики, чтобы получить Digital Twin Development model. Заход тут "в лоб": совмещение двух циклов разработки -- продукта/физического двойника и цифрового двойника (при этом различать ситуации разработки цифрового двойника для одной версии продукта и для нескольких последующих версий).

Объединением данных всех разных "измерений" (D, dimensions) занимаются поставщики онтологической интеграции данных, ибо другой сейчас по факту и не осталось. По-хорошему, к самим "новостям про цифровые двойники" я бы только их и отнёс. Остальные же -- просто прикладные нашлёпки, разные "коннекторы" и "адаптеры" из разного софта в базу данных цифрового двойника. База данных цифрового двойника при этом вроде как не единственная его подсистема, смотри мои обзоры https://ailev.livejournal.com/1550931.html и https://ailev.livejournal.com/1549559.html.

Тут, конечно, не нужно путать с 6D для экспоненциальных технологий от Peter Diamandis и Steven Kotler (exponential organizations должны быть digitised, deceptive, disruptive, dematerialized, demonetized, democratized -- https://www.diamandis.com/blog/the-6ds, это Singularity University в 2016, когда модно было искать везде экспоненты и единорогов).

Новые платформы, новые онтологии для старых платформ
Пару дней назад и Autodesk показала свою платформу Tandem для цифрового двойника в отрасли капитального строительства (AEC, architecture, engineering and construction), https://venturebeat.com/2021/06/06/autodesk-discloses-digital-twin-platform-for-aec-industry/. И ещё Autodesck купила Upchain, поставщика инструментов PLM. И купила Innovyze, поставщика систем моделирования водной инфраструктуры. Всё это идёт уже под маркой Autodesk digital twin strategy. Связь digital twins с PLM очевидна, например вот фраза про эти все события с Autodesk: "Notably, this move also allows Autodesk to expand beyond construction into the market for other types of digital twins solutions that is led by PLM giants like Siemens, PTC, and Dassault".

Уже писал (https://ailev.livejournal.com/1570432.html), что Microsoft объявила о доступности в Azure Digital Twins https://azure.microsoft.com/en-us/services/digital-twins/ онтологии зданий RealEstateCore -- https://venturebeat.com/2021/06/05/microsoft-paves-digital-twins-on-ramp-for-construction-real-estate/. Вот сайт этой онтологии: https://www.realestatecore.io/, RealEstateCore is a domain ontology preparing buildings to interact with the Smart City. RealEstateCore is not aiming to be a new standard, but we rather intend for it bridge existing standards and find the common denominators. RealEstateCore uses and maps such existing standards in a pragmatic manner by adding annotations (which can be reused by the community directly if needed). RealEstateCore focuses on merging and bridging three domains: digital representation of the building’s elements (e.g. BIM/IFC), control and operation of the building (e.g. Belok, Haystack, REHVA), emerging IoT technologies (e.g. SSN, WoT, IPSO). Как обычно в области строительных онтологий, это скандинавы (шведы): A consortium was formed 2017 with Vasakronan AB, Akademiska Hus AB, Idun Real Estate Solutions AB, Willhem AB, RISE, and the School of Engineering at Jönköping University, as the founders and main sponsors of the RealEstateCore project.

В Azure Digital Twins обычное дело объявлять о доступности онтологий. Вот в мае 2021 добавили онтологию для smart buildings (та самая из предыдущего абзаца) -- https://github.com/azure/opendigitaltwins-building, обновили онтологию для энергосистем (Enegry grid) https://github.com/Azure/opendigitaltwins-energygrid/, а в феврале 2021 была ещё добавлена онтология для smart sities https://github.com/Azure/opendigitaltwins-smartcities/. Товарищи в Azure Digital Twins хорошо понимают, что они делают.

Есть в Azure Digital Twins и движения в сторону онтологической интеграции платформ цифровых двойников с платформами машинного обучения, например интеграция с платформой Cognitive Operation System от Area Technology (https://www.aeratechnology.com/platform). Эта платформа машинного обучения, предназначенная для принятия решений (её поэтому назвали не цифровыми мозгами/digital brain). Но для этого нужны данные, которые собираются в базе данных Digital Twin, стыковка с Azure Digital Twin как раз про это -- https://www.prnewswire.com/news-releases/aera-technology-to-integrate-microsoft-azure-digital-twins-with-aeras-cognitive-operating-system-301298727.html. Платформа цифрового двойника собирает данные (она рассматривается в рамках сбора информации от датчиков, часть эко-системы IoT), а платформа цифровых мозгов разбирается в происходящих трансакциях (динамика!) и помогает принимать решения, для этого там есть low code автоматизация. "Digital twins of physical environments and processes like supply chains are critical for businesses to understand, plan and respond more efficiently to real-world conditions, such as drops and increases in demand," said Sam George, Corporate Vice President, Azure IoT at Microsoft. "Microsoft Azure Digital Twins offers an easy way to model any environment, process, or system and unify the heterogeneous assets and data sources within them— all with the security and scalability of the Azure Cloud. We're thrilled about this collaboration with Aera, because their Cognitive Automation capabilities will allow customers to extend their digital twins with a comprehensive set of planning and decision-making tools, offering the business agility required to react to a fast-changing environment".

И таких инициатив разного уровня много. Например, вот Open Simulation Platform (OSP) -- https://opensimulationplatform.com/, свободный софт для моделирования морского оборудования, систем и даже целых судов/кораблей (на базе стандарта FMU, functional mockup unit). Это серьёзная инициатива, координатором там DNV. В составе есть и maritime ontology (https://opensimulationplatform.com/mdo/). Конечно, это всё для цифровых двойников: The OSP sets out to provide the maritime industry with key tools and working processes for technical systems engineering, enabling efficient and effective construction and maintenance of digital twins for system integration, testing and verification.

Маркетинговый шум, без него никак
При этом любая оцифровка хоть чего-нибудь безо всех этих заморочек с 8D и онтологиями, упоминаниями эксплуатации и IoT маркетируется сегодня если не "мы сделали цифрового двойника", так "мы сделали шаг к цифровому двойнику". Например, следим за руками: заголовок новости от 7 июня 2021: "Digital Twin Platform Announces 200 Million Square Metres of Laser Scans Milestone" (https://metrology.news/digital-twin-platform-announces-200-million-square-metres-of-laser-scans-milestone/), первая же фраза уже не про платформу цифрового двойника, а про "преодоление разрыва" между захватом данных в реальном мире и цифровым двойником, "Cintoo Cloud continues to bridge the gap between Reality Capture and Digital Twins as it hits one million laser scans uploaded to its platform", а содержание -- With a client base spanning construction, engineering, architecture, utilities, oil and gas, energy, automotive, water treatment, food and beverage and cultural heritage, the platform’s 12,000 users have uploaded more than 10,000 BIM models and 200 million square metres of laser scans to Cintoo Cloud. То есть это конвертор облаков точек лазерного сканирования в формат игровых движков (Unreal и Unity), и в эти же форматы можно сконвертировать BIM (то есть CAE) и/или CAD и сравнить as built с as designed. Позвольте, а где ж тут "эксплуатация"? Ибо речь идёт не о 7м D (видеостриминг в порядке мониторинга), а просто о 3D в ходе строительства/реновации, до выхода в эксплуатацию (и приведены примеры именно таких проектов). Сама компания https://cintoo.com/ честно пишет, что она просто serving digital twin industries, которых находит пока две -- BIM & Construction (ох! ну и название) и Industry 4.0 (ага, тоже "отрасль"). Таких проектов много, вот HERE как платформа для карты, данных LiDAR, изображений улиц наладила коннектор (пресс-релиз тут) с Bently Orbit (https://www.bentley.com/en/products/product-line/reality-modeling-software/orbit-3dm-cloud) как платформой публикации картографии -- и да, это тоже for reality modelling and digital twin workflows.

Таких маркетинговых бла-бла-бла по "движению в сторону цифровых двойников" очень много. Рецепт тут прост: если вы сделали хоть какую-то передачу данных между платформами X и Y, смело добавляйте слова "for digital twin workflow" или даже "мы сделали систему поддержки цифровых двойников" (чего мелочиться?).

Я вот пишу эти строки, и согласно этой логике делаю своего цифрового двойника -- мой блог, конечно, если ещё не мой цифровой двойник, то уж точно "шаг в направлении цифрового двойника", "сокращение разрыва между физическим и цифровым двойником"! Ну, и конечно, я написанием этих строк делаю цифровую трансформацию среди себя, куда ж сегодня без этого!

Так что осторожней: не всё цифровой двойник, что называет таковым маркетинг. Полезный сигнал уже почти утонул в маркетинговом шуме. Это общая беда: тексты в журналы, социальные сети, на вебсайты пишут не дорогие специалисты, а в разы более дешёвые "журналисты". Они вычёркивают "малопонятные термины" (те же "онтологии") и добавляют "слова на слуху" -- "безопасность", "устойчивость в развитии", "прибыльность", "цифровой двойник", "цифровая трансформация". Вот, например, глоссарий консорциума по цифровым двойникам -- поглядите на тамошние термины, они таки приглашают поговорить ни о чём: https://www.digitaltwinconsortium.org/glossary/index.htm.

Конечно, пара-тройка исходных слов из предметной области, о которой идёт речь, в маркетинговом тексте останется, слово "космос" для космической компании оставят, слово "дорога" для дорожных строителей тоже не вычеркнут. Но не удивлюсь, если где-нибудь вы увидите "Стремительным домкратом ворвалась новая жизнь в частную образовательную практику: Школа системного менеджмента для поднятия прибыльности и достижения устойчивости в своём развитии разработала цифрового двойника в рамках своей цифровой трансформации". И ведь не поспоришь, всё правда!

А пока Digital Twins уже объявлен "рынком", который растёт на 10% в год, а ключевыми игроками там (ничего неожиданного для занимавшихся PLM) PTC, Siemens, Dassault Systèmes, IBM Corporation. Это всё из вышедшего вчера отчёта по этому рынку: https://ksusentinel.com/2021/06/07/digital-twins-market-2021-opportunities-and-key-players-to-2026-ptc-siemens-dassault-systemes-ibm-corporation/). Впрочем, эти отчёты тоже выходят чуть ли не ежемесячно, например, в марте 2021 вышел вот этот: https://www.researchandmarkets.com/reports/5308850/digital-twins-market-by-technology-twinning, вот этот вышел с тщательно замаскированной датой (похоже, это конец 2020 года), https://www.industryarc.com/Report/17932/digital-twins-market-in-industry-4.html, зато рост рынка цифровых двойников там оценивается в 25% в год!
2021 год

Программирование для математиков, 35 лет спустя

Анатолий Георгиевич Кушниренко выступил на Лебедевских чтениях с лекцией "Программирование для математиков, 35 лет спустя" (видео https://vimeo.com/553810189, слайды https://yadi.sk/i/F6e33aVANX3J3g). Лекция начинается с того, что "в школьной информатике мы были неправы" (а его учебника было издано 9.5 млн экземпляров!) и далее он даёт несколько очень ценных методических замечаний, которые интересны отнюдь не только для преподавания информатики.

У команды "Аттик" мехмата МГУ (лидерами там были А.Г.Кушниренко и Г.В.Лебедев, помогали им Эпиктетов, Леонов, Варсанофьев, Дымченко и ещё несколько мехматовских студентов) успешно с 1985 года шёл курс программирования для студентов, для него был написан учебник "Программирование для математиков" 1986 года (выпущен как раз 35 лет назад, https://yadi.sk/i/virGAvARqqtMhQ). Но этот же курс не был слишком успешен в школе по нескольким причинам, причём на выяснение причин ушло несколько десятков лет:
1. В студенческом курсе на базовые операции программирования отводилось 16 часов, в школьном курсе -- существенно меньше. Банально не хватало времени для практики.
2. Средство моделирования предметной области (школьный язык программирования/Ершол) было неадекватно, там был сложный синтаксис для базовых понятий

Когда с этим разобрались, то задача была сформулирована другим образом: не опустить университетский курс в среднюю школу, а поднять курс для дошкольников в начальную школу -- и навыки в объёме ОГЭ по информатике закрыть уже в начальной школе. И этот второй заход оказался успешным!

В лекции говорится, что у людей от 6 до 35 лет основные операции программирования осваиваются за примерно одинаковое время: от 20 часов у первоклассников до 10 часов у имеющих высшее образование. Разброс в зависимости от возраста/жизненного опыта есть, но он крайне невелик. Удивительно, но даже "последовательное выполнение операторов" оказывается тем навыком, которым нужно овладеть для уверенного программирования, люди в этом путаются на начальной стадии! На это нужно время! В школьном курсе информатики сейчас примерно 105 часов, из них примерно 20 часов отводится на всё программирование в целом. И на установку базовых навыков тупо не хватает времени. На мехмате первые 4-5 недель из 14 тратились на освоение азов, это 2 часа лекций и 2 часа семинара в неделю - 16-20 академических часов. В школе столько отводится на все программирование. На мехмате первые 4-6 часов студенты составляли программы из готовых перфокарт (которые нужно было просто набрать в программу в правильном порядке, и дальше эта программа могла быть исполнена компьютером) - в школе сразу начинался КуМир или Паскаль или Бейсик. Поэтому у половины успешно поступивших на мехмат первокурсников (это не любые школьники с улицы!) попытка сформулировать алгоритм нахождения максимального из трёх чисел заканчивается неуспехом. Школьная информатика в части обучения программированию сегодня не работает.

Вот это "достаточно времени на решение задач в базовых навыках" было приведено как общеметодический принцип:
-- если ребёнок сам не напишет 200 строк, то он писать не сможет, даже свою фамилию
-- если нужно научить ребёнка считать в пределах 50, то нужно решить порядка 100 примеров на сложение
-- если нужно научить ребёнка считать в столбик, нужно решить ещё 200 примеров

Для программирования нужно составить 100 программ за 10 уроков, среда моделирования должна это предоставлять, и преподаватель не должен умереть (автоматизация проверки).

Увы, среда моделирования предметной области программирования, то есть IDE на базе алгоритмических языков текстовых (Ершол/КуМир, PascalABC и т.д.) или тайловых (Scratch) не позволяет быстро составить 100 программ:
-- на базовые принципы программирования навешивается знание синтаксиса среды моделирования, и овладение синтаксисом требует дополнительного времени. Поэтому пришлось изобрести ПиктоМир, где синтаксис был минимизирован даже по сравнению с тайловыми языками ("супертайловый язык")
-- банально нужно нажимать много кнопок, соответствующих буковкам. В докладе приведено решение "самой трудной задачи из ОГЭ по информатике" из 7 строк из 20 символов в ПиктоМире, а в КуМире это втрое больше строк и несравнимо больше букв! Они несравнимы просто по числу операций руками, требуемых для записи решения и по компактности оценки самого решения при взгляде на него!

Как стал выглядеть нынешний вузовский курс программирования? В текущем учебном году вузовские студенты группы Аттик получают 405 заданий по составлению программ. Из них:
- 130 заданий в системе ПиктоМир (упрощённая среда моделирования спецсимволами),
- 170 заданий в системе ПиктоМир-К (среда моделирования, поддерживающая как спецсимволы, так и Ершол),
- 105 заданий в системе КуМир (полноценное IDE более-менее традиционного языка программирования).

И навык программирования/алгоритмики у выпускников после этого курса есть!

Что нужно извлечь из этого доклада?
-- сам ход на "сначала обучить школьников/детсадовцев базовым навыкам, а затем поднять курс до школьного/вузовского уровня" вместо "опустить вузовский курс куда-то вниз". Навыки эти нужно очень точно определить, и не двигаться дальше, пока в этих навыках не появится беглость.
-- понимание, что без минимального времени на прохождение минимального набора задач ("сержантский метод") не обойтись. Если времени мало, то ничего не получится, можно это время на обучение вообще не тратить, результат будет тот же ("ничего не умеют"). Это время нужно узнать, и жёстко возражать предложениям научить за меньшее время.
-- без надлежащего моделера (языка!) и набора задач базового уровня с этим моделером (и автоматической проверкой решения) ничего не получится, решать нужно основную задачу, а не задачу по освоению моделера/языка. Ну, и работу учителя автоматизировать можно, работу ученика автоматизировать нельзя -- поэтому работу учителя нужно автоматизировать! Только blended learning, без компьютерной среды нельзя!

Дополнительная литература к докладу:
-- Среда ПиктоМир https://piktomir.ru/ и методические материалы к ней https://piktomir.ru/method
-- Обобщение на другие предметные области: мои посты по тренажёру клуба одиноких мозгов сержанта Солта (развитие беглости мышления с опорой на тренажёры), https://ailev.livejournal.com/1287293.html
-- ещё одно обобщение, но отходящее от базовых операций и спецмоделеров, хотя и очень близкий по тематике материал про "мышление письмом/моделированием" https://ailev.livejournal.com/1513051.html и ход на "мышление кодированием в IDE, мышление письмом в IWE", https://ailev.livejournal.com/1515735.html

UPDATE: Комментарии в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10221091877540637

UPDATE: Примечание Анатолия Кушниренко. Продолжатели группы Аттик (ныне это отдел учебной информатики НИИСИ РАН, в основном выпускники и студенты мехмата), из года в год ведут вводные курсы программирования на мехмате МГУ и в «Институте детства» МПГУ — лектор и автор курсов — А.Г. Леонов (в МПГУ нас привлек Алексей Семенов, за что ему огромное спасибо, работая одновременно на трех факультетах МПГУ мы многому научились).
Три уточнения к комментарию А. Левенчука. 1) В сообщении А. Кушниренко упоминался годовой вводный курс программирования в «Институте детства» МПГУ (это будущие педагоги начальной шкоды и детского сада). 2) Важнейшее свойство среды ПиктоМир-К это не столько одновременная поддержка двух представлений программы (спецсимволы и Ершол), сколько «тайловость» — пиктограммный ввод программ и отсутствие возможности допустить синтаксическую ошибку. 3) Для зачета студенты должны были по каждой теме сдать не менее 80% задач, то есть решить чуть больше 300 задач из 405 задач, предложенных студентам в течение года.
UPDATE2 от АГК: Перфокарты были не от хорошей жизни. В 1979 году на мехмате никаких терминалов не было, была ЭВМ АСВТ со считывателем перфокарт и АЦПУ. Спустя несколько лет мы заработали на ЗИЛе пару СМ-4, раздобыли а/ц терминалы, и на первых занятиях заменили перфокарты нами же придуманными практикумами, к 1986 появился Фортран-практикум и появилась возможность на экзамене по программированию на втором курсе включить в билет 2 задачи на Фортране, которые нужно было
решить практически, на компьютере, в первые 45 минут экзамена. Тем самым полугодовой курс стал вполне практическим.
2021 год

Два часа моего рассказа про zettelkasten и мышление письмом

Русское сообщество zettelkasten в телеграм (https://t.me/Zettelkasten_ru) расспрашивало меня сегодня пару часов про то, как я веду свой блог в ЖЖ и каким образом его использую как zettelkasten. Получился один из самых подробных рассказов про мои представления о системе личной продуктивности на основе блога -- но там "подкаст", два часа только аудио.

Запись встречи:
Часть 1 -- https://t.me/Zettelkasten_ru/9267
Часть 2 -- https://t.me/Zettelkasten_ru/9268

Поговорили о:
1. Блоге как цеттелькастене
2. Мышлении письмом
3. Влияет ли программирование на мышление [вообще-то нет, но моделирование данных и DDD -- влияют, ибо тренируют машинку типов]
4. Ключевые техники, необходимые мышлению [та самая машинка типов]
5. Изложение и сочинение и в чем между ними разница [вот это новый материал, раньше я его нигде не давал: не пишите сочинения, пишите "изложения" -- сначала имейте схему в голове, потом излагайте словами схему, "изложение", это жанр попроще. Ровно как в школе -- "понял, потом изложил понятое" в отличие от "запомнил, изложил что запомнил". Но не понял -- нечего излагать, сиди сочиняй-понимай, но не пиши. Понял -- пиши изложение понятого, а не сочинение! Не тупи в чистый лист, если нечего писать, то и не пиши, а думай-разбирайся-читай-гугли-думай. Ключевое тут -- схематизация и рендеринг. Рендеринг схемы -- это и есть изложение. Нет схемы -- схематизируй, когда схема есть -- излагай её, пиши изложение, а не сочинение].
6. Курсах ШСМ (совсем чуть-чуть).
7. Архитектуру (ещё меньше).

Трёхсписочный GTD, поминаемый в тексте -- https://ailev.livejournal.com/908399.html

UPDATE: обсуждение ВКонтакте -- https://vk.com/wall2449939_3351, в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10220868003423924, https://www.facebook.com/lifeasbudo.ru/posts/1104681593377117, в чате моего блога -- начиная с https://t.me/ailev_blog_discussion/7827, про бессмысленность медитаций отдельный коммент -- https://www.facebook.com/lifeasbudo.ru/posts/1105565673288709, большой комментарий https://habr.com/ru/post/553978/ (но там неточный в некоторых местах пересказ!).
2021 год

lytdybr

В очередной (одиннадцатый!) раз еду на рабочую встречу по проблемам системной инженерии, которую организует Русское отделение INCOSE в SPA-отель Бекасово 22-25 апреля 2021 (http://incose-rus.org/bekasovo-2021 -- и если вы туда собрались, то бронирование нужно сделать побыстрее. Жить одному на полный срок с трёхразовым питанием в тамошнем отеле обойдётся 11700 плюс будет небольшой оргвзнос, от услуг спонсоров решили отказаться, ибо рекламные доклады нам не нужны -- на эти грабли уже наступали). Я собираюсь обсуждать в Бекасово современное состояние системной инженерии (SoTA по сравнению с "классикой") и образование по системной инженерии (в частности, меня интересуют согласованные между собой и курсом системного мышления кругозорные онлайн-курсы системного менеджмента, системной инженерии и системного предпринимательства. И программы blended learning на их основе, то есть курсы с участием преподавателей и онлайн-частью, используемой как лекции и рабочая тетрадь с заданиями).

Половина рабочей тетради курса системного менеджмента уже готова, за неделю добью вторую половину -- и аккурат к конференции курс будет опубликован. Пререквизитом для него будет предъявление сертификата прохождения курса "Системное мышление 2020" (и более ранние версии курса не подойдут, мы ориентируемся на SoTA в знаниях. Наши выпускники получали промокоды для прохождения этой версии курса, и кто не успел -- тот опоздал. Кстати, мы планируем поднять стоимость всех наших онлайн-курсов, поэтому успевайте купить их по нынешним ценам до конца марта, дальше это будет чуть дороже).

А ещё потихоньку двинулся и предпринимательский кругозор (об этом тоже будет рассказано на нашей конференции 3-4 апреля 2021 -- https://system-school.ru/conf21). Вот верхнеуровневые намётки к содержанию тамошнего подкурса трансдисциплины праксиологии и экономики (спасибо Виктору Агроскину, который это всё потихоньку двигает): методологический индивидуализм, ресурс - понятие, полезность, предпочтения, добровольная сделка, рынки и цены, разделение труда, капитальные блага, процентные ставки, деньги, спрос на денежные остатки, роли, фирма, инвестиции, финансирование государства, фондовый рынок, примеры/кейсы сложных явлений.

Так что к концу года (я тут аккуратен с "к 1 сентября", вряд ли это текущими темпами реально) у нас уже должен быть полный набор кругозорных курсов: системная инженерия, системный менеджмент, системное предпринимательство. Плюс помним про онтологику, системную методологию, вычислительное мышление и переписку "ОдО". "Образование для образованных 2020" при этом получило подзаголовок "Образование для образованных: чему учиться образованным", ибо акцент тут идёт на содержании образования. А вот "Системное самообразование: как учиться образованным" Церена Церенова и Анны Лубенченко акцентом имеет практику самообразования, а не содержание образования (при всей неразрывности формы и содержания образования, мы тут об акцентах).

Обсуждение параллелизации деятельности/вычислений как одна из важных мыслей в вычислительном мышлении обсуждается в профильном чате с https://t.me/comp_thinking/666, где я пишу:
То есть показать как работает системное мышление в инженерном, менеджерском, предпринимательском — это показали. Что без онтологики тупо не будешь понимать тексты и не будешь делать понятные тексты — это показали. И я даже готов показывать, что там с методологией в инженерии, менеджменте и предпринимательстве — https://ailev.livejournal.com/1559209.html

А вот с вычислительным мышлением пока проложена некоторая дорожка в инженерию (без моделирования там каюк), но не в предпринимательство и не в менеджмент. Хотя примерно понятно, как наводить мосты с системным мышлением (это ж всё про описания и моделирование/моделеры в конечном итоге, но и тут с натяжкой).

И тут про AI ещё хоть как-то понятно и прикладно, но вот алгоритмика типа "я могу как директор сам написать скрипт для MS Teams" как компьютер когда-то позволил "сам написать письмо без секретаря-машинистки, которой я надиктовывать буду", вот до такого уровня я ещё не продвинулся в понимании.

Digital twins тут важный шаг, но директор стадиона "готов использовать", но не готов понимать, как оно там внутри на пару-тройку системных уровней устроено. В этом проблема.

Про телефон люди готовы знать только то, что они есть и там есть приложения — дальше разбираемся с предметными областями приложений, но не самим объектом "приложение", который сам по себе довольно сложен с точки зрения DevOps.

То есть "вычислительное мышление для айтишников" абсолютно понятно. А вот для всех людей — плохо продумано. Поэтому школьная информатика — это полная профанация идеи, как и сегодняшняя школьная математика, да и школьная физика. Чисто исторический артефакт, "так склалось": все дискуссии времён введения информатики ("там учат мышлению, которому не учат на других уроках — математики, физики, логики и всех остальных") оказались вдруг оборванными. Информатике начали учить, и обсуждение того, зачем это делать — оно вдруг затухло, лет так на тридцать (с 1985 года, когда информатика появилась в СССР в школьной обязательной программе).
А дальше идёт коммент Алексея Митина, продолжающий обсуждение происходящего с машинным обучением:
Интеллект создателей кода классических алгоритмов очень трудно параллелить. А интеллект создателей самих алгоритмов и подавно.

Машинное обучение как метод создания алгоритмов и написания кода как раз и имеет преимущество именно за счёт горизонтального масштабирования.
Я докручиваю этот ход на "горизонтальное масштабирование", "разделение вычислений/мышления" в "Ну вот это нужно осмыслить как отдельный принцип (похоже ведь на правду, у людей в деятельности это "разделение труда", а вот "разделение мышления", "разделение вычислений" плохо осмыслено пока) и учить в том числе и директоров стадионов". А обсуждение машинного обучения против классического решения дифуров закончилось моей ссылкой на свежую работу про физический (а не "цифровой") искусственный интеллект Partial Differential Equations is All You Need for Generating Neural Architectures – A Theory for Physical Artificial Intelligence Systems -- http://arxiv.org/pdf/2103.08313.

Неожиданно нашлись мои ещё школьные танцевальные фото и даже скан диплома о победе на первом в Анапе конкурсе бальных танцев (грамота смотра сельской самодеятельности! 1973 год, а сам бланк 1972 года, 50-летие СССР), это в интервью с моей тогдашней партнёршей, а ныне заслуженным работником искусств Кубани Лидией Путиловой (в девичестве Бартеневой): https://bloknotanapa.ru/news/anapchanka-lidiya-putilova-tantsuy-poka-molodoy-i-. Я там прописан как "работал в Кремле", но это неправда. На совещаниях разных в Кремле был неоднократно, но точно там не работал! Я плохо виден на тамошней фотографии, но вот тут виден много лучше, это фото из той же серии:

А сейчас я в социальных танцах, и уже четыре с половиной года (после тридцати лет танцевального перерыва). Социальные танцы иногда очень зрелищны, но иногда это примерно вот так (видео моего танца с Татьяной Ангел, с кизомба-вечеринки в это воскресенье): https://www.youtube.com/watch?v=7tD1VZM5nFU. "Не пытайтесь повторить в домашних условиях" )))

Решил, что я уже совсем мультидансер, и мне нужно в сентябре в Крым на мультидансовый Q-фест 4-12 сентября 2021 -- и уже купил туда билетик (https://vk.com/qfestdance). И ещё билетик на осенний фестиваль кизомбы "Нашествие"25-29 ноября 2021, https://vk.com/kizombainvasion. Почему так заранее? Так цена почти вдвое дешевле, если настолько заранее! При этом методологическая работа в танцевальном и телесном направлении не прекращается, все тексты по этому направлению тут: https://vk.com/buffdance

Льда на улицах совсем нет уже (только на клумбах остался), разъезжал опять по городу на самокате.

UPDATE: обсуждение во френдфиде https://freefeed.net/ailev/c914ac10-6bad-4454-afa2-4dcde4136c37
2021 год

Опубликовано видео моего доклада "Цифровой двойник и цифровая нить в системной инженерии"

Видео моего доклада "Цифровой двойник и цифровая нить в системной инженерии" на 136 рабочей встрече Русского отделения INCOSE, 12 марта 2021 -- https://youtu.be/h_hDeO_7fbI, слайды: https://yadi.sk/i/mqEOhY27VXD-GQ, доклад шёл примерно час, и ещё полчаса были вопросы и обсуждение.

В докладе рассказывается, чем отличается традиционная тематика PLM и интеграции данных жизненного цикла от тематики цифровой инженерии как создания цифрового двойника и цифровой нити:
-- цифровой -- это новый информационный, цифровая нить -- это новая интеграция данных(2:53)
-- внимание к воплощению: проектирование с учётом изготовления и эксплуатации(18:04)
-- ромб-диаграмма моделеориентированной инженерии(25:18) вместо V-диаграммы(20:09)
-- цифровой двойник: обязательно плюс стадия эксплуатации!(31:06)
-- цифровая модель, тень, двойник(40:15): принципиальная схема(34:58)
-- хитрая математика ведёт к хитрым языкам мультифизического моделирования, а они -- к хитрым компиляторам(48:08)
-- цифровая нить как эвфемизм для интеграции данных(53:47)
-- цифровая трансформация как постановка практики цифровой инженерии(59:28)

В докладе я практически не касался тем "непромышленных" цифровых двойников, опоры на вычислительное мышление и использование AI. Более того, от аудитории предполагалось знание того, что такое PLM и в чём заключается интеграция данных жизненного цикла (всё-таки доклад был для системных инженеров).

Основное содержание доклада было в текстах https://ailev.livejournal.com/1550931.html и https://ailev.livejournal.com/1549559.html, но живое изложение было более компактным и высокоуровневым, и в нём было больше практических советов для системных инженеров.
2021 год

Вычислительное мышление: пять тем для отслеживания в 2021

Некоторые темы для отслеживания и размышлений на досуге. При этом охотно верю, что у кого-то это идеи для размышления в рабочее время. Вот кто сидит и думает в рабочее время? Прямо так сидит и думает, ибо "у меня такая работа"? На досуге-то это представить легко, а в рабочем кабинете, и чтобы не три минуты, а три часа, не отвлекаясь? Ссылок даю мало, предлагаю время от времени гуглить и находить каждый раз что-нибудь свеженькое при этом -- это и есть "отслеживать".

Ограничимся пока пятью темами, которые абсолютно не исчерпывающи, но указывают на какие-то интересные в 2021 году темы (и сознательно исключим любые выходы в AGI, ограничившись только сугубо вычислительными аспектами AI):

1. Operations research и механизмы внимания, экономика мышления/вычисления:
-- внимание как механизм планирования для загрузки редкого ресурса-вычислителя
-- внимание может быть многоуровневым (системные уровни) и мультидисциплинарным (inductive bias по дисциплинам)
-- никто не сказал, что вычислитель один, а не их ансамбль с оптимизацией по вниманию (и внимание включено в innate priors/"неявное внимание, встроенное в алгоритм" как общим условиям вычисления и inductive bias/"обобщающие предвзятости" как выделяемые вниманием фичи в рамках общих условий).
-- lean вычисления, agile вычисления (вообще, взять всю книжку Reinertsen и сделать наоборот: идеи из операционного менеджмента вернуть в computer science -- ибо книжка Reinertsen сделана как раз обратным способом, идеи из computer science и смежных дисциплин -- в операционный менеджмент).

2. Мультифизическое моделирование.
Тут много самого разного, например differentiable programming как обобщение класса моделей: берём лучшие идеи из deep learning (automatic differentiation, optimization, GPU acceleration) и несём в более широкий класс моделей (не слоёные/глубокие, а произвольные. Типа как вместо языка дифуров системной динамики переходим к произвольным дифурам, как в Modelica). Понятно, что в deep learning рассматриваются универсальные аппроксиматоры, но если хотим объяснения, то лучше бы говорить о других моделях (в том числе получаемых discovering symbolic models методами). И тут же про всякое "другое моделирование", например physics informed neural networks (https://www.youtube.com/watch?v=SEhMWkgcTOI), universal differential equations (https://arxiv.org/abs/2001.04385), NeuralSim (усиление имитационного моделирования нейросетями, https://arxiv.org/abs/2011.04217). Это, конечно, верхушка айсберга. Ещё можно глядеть материалы про digital twins в связи с математикой и computational/computer science-- https://ailev.livejournal.com/1549559.html

3. Активный вывод и принцип свободной энергии.
Active inference (a first principle account of how autonomous agents operate in dynamic, non-stationary environments, https://arxiv.org/abs/1909.10863) и free energy principle (развивает Karl Friston). И там много чего интересного дальше, например, Narrative as active inference, https://psyarxiv.com/47ub6/, Is the free-energy principle a formal theory of semantics? -- https://arxiv.org/abs/2007.09291.

4. Эпистемология, объяснения
Алгоритмика объяснений -- https://arxiv.org/abs/2102.02201, https://arxiv.org/abs/2012.09318 (объяснения по Дойчу, приложимые к самому AI), математика как вероятностная наука https://arxiv.org/abs/2012.08298 (on our model, whether or not a given formula is deemed a theorem in some axiomatic system is not a matter of certainty, but is instead governed by a probability distribution), символы в связи с поведением, а не вычислениями -- https://arxiv.org/abs/2102.03406, и те самые "обобщающие предвзятости"/inductive biases для познания высокоуровневого мышления -- https://arxiv.org/abs/2102.03406.

5. Неклассические неквантовые вычисления.
Уже выходят статьи типа Quantum Computing without Quantum Computers: Database Search and Data Processing Using Classical Wave Superposition, https://arxiv.org/abs/2012.08401 (in some cases the classical wave-based approach may provide the same speedup in database search as quantum computers), thermodynamics computing https://arxiv.org/abs/1911.01968, и много подобного (особенно много, конечно, занимаются оптическими вычислениями). Хотя это всё сегодня не мейстрим (а мейнстрим сегодня именно "квантовые вычисления", о которых поэтому особо и не пишем, о них напоминать не нужно, они сегодня сами лезут изо всех утюгов), нужно как-то прислеживать, что ещё происходит в области физики для новых типов хардвера. Интерес, конечно, "академический" -- но нам как раз для учебных целей это и нужно, для понимания "вычислений" как таковых.