3D и VR для современной обработки информации и визуализации Knowledge Graph
Пока фейсбук не съел комменты:
Проблема существующий средств визуализации что они вырождаются в
,
то есть все многомерные понятийные пространства всегда схлопываются в 2Д, вне зависимости сохраняется смысл или теряется.
Я думаю что пространства принятия решений - pareto front должно представляться в 3Д, пространство minimax оптимизаций с локальными и глобальными минимами - тоже (а не в виде 4 на 4 квадрата для одноклеточных, которые так любят консультанты).
DSM тоже выиграет от сохранения отображения в 3Д.
3Д Граф в посте - это попытка визуализиваровать пространство концептов как в книге "визуальное мышление". Это первый шаг и далеко не оптимальный. Мое основное видение что люди уже хорошо заточены под восприятие сложной информации, только они заточены под пространственную обработку информации - 75% процентов мозга учавствует. Тогда когда мы схлопываем информацию до 2Д экрана мы уменьшаем количество мозга вовлеченного в понимание до 15-25 процента. Когда вы видите визуализацию на 200+ объектов в 2Д в ней сложно разобраться. Когда вы входите на склад или сарай с 200+ инструментами сначала сложно, а потом вы вспоминаете что нужен молоток или лопата и находите ее. Вот этого момента вхождения внутрь пространства понятий и нет в современных средствах визуализации кроме как VR Games и единственного продукта NVidia/Autodesk/Wolkswagen который позволяет нескольким инженерам обсуждать и "тыкать пальцем" в машину в VR. На принципе обработки пространств и построены мнемоник техники и те же самые Mind Maps, только Tony Busan не докрутил - с текущими технологиями можно делать напрямую memory palaces, а не их отображение на бумаге.
Видео - Ed Cooke: Memory Test
Arthur Benjamin Mathemagic, The Secrets of Mental Maths
Тезисы: Текст - первичный способ передачи знаний, к сожалению текущий инструментарий работы с текстом вводит предвзятость (bias) за счет метрик частоты слов и релевантности как количество ссылок на статью. Базы знаний (knowledge graph) позволяет отойти от обсуждения слов в обсуждение вещей(things vs strings) и действий (concepts/actions). Построений полезной базы знаний - это нетривиальная инженерная задача и в обсуждении я продемострирую как такую базу построить по корпусу медицинских текстов и медицинскому метатезаурусу (включающему в себя медицинскую онтологию). Решаемая проблема - дать медицинским работникам инструмент обработки и принятия решений по медицинским статьям: количество публикаций по SARS увеличилось с одной в месяц до 90+ в день. База знаний позволяет строить новые интерфейсы обработки информации - 3D/VR или Вопрос-Ответ ( BERT QA).
Второй тезис по поводу VR: как люди мы заточены под обработку пространственной (а не визуальной) информации: мнемоники и НЛП техники (которые Анатолий использует на лекции, японский способ показать и назвать предмет).
Текущие технологии последнии 10 лет позволяют отображать 3D и VR миры с детальной точностью, но эти способы оставлены геймерам и гикам. Я думаю что в этой области лежит огромный пласт улучшений засчет достаточно простых и отработанных техник - многомерные понятия много теряют от схлопывания в 2D экрана и например обсуждать матрицу зависимости (DSM) в 3D или VR будет удобнее.
Если берем терминологию из книжки Anatoly Levenchuk: knowledge graph - это пространство смысла у меня сохраненное в RedisGraph , VR/3D или голосовой интерфейс - это рендеринг. Применение рендеринга определяется ролью и ViewModel, полезность рендеринга и viewа определяется успешностью коммуникации и коллаборативной работой, в этом смысле графы имеют свое место
Это из комментариев отсюда https://www.facebook.com/alex.mikhalev/posts/10158870259733714
Проблема существующий средств визуализации что они вырождаются в
,
то есть все многомерные понятийные пространства всегда схлопываются в 2Д, вне зависимости сохраняется смысл или теряется.
Я думаю что пространства принятия решений - pareto front должно представляться в 3Д, пространство minimax оптимизаций с локальными и глобальными минимами - тоже (а не в виде 4 на 4 квадрата для одноклеточных, которые так любят консультанты).
DSM тоже выиграет от сохранения отображения в 3Д.
3Д Граф в посте - это попытка визуализиваровать пространство концептов как в книге "визуальное мышление". Это первый шаг и далеко не оптимальный. Мое основное видение что люди уже хорошо заточены под восприятие сложной информации, только они заточены под пространственную обработку информации - 75% процентов мозга учавствует. Тогда когда мы схлопываем информацию до 2Д экрана мы уменьшаем количество мозга вовлеченного в понимание до 15-25 процента. Когда вы видите визуализацию на 200+ объектов в 2Д в ней сложно разобраться. Когда вы входите на склад или сарай с 200+ инструментами сначала сложно, а потом вы вспоминаете что нужен молоток или лопата и находите ее. Вот этого момента вхождения внутрь пространства понятий и нет в современных средствах визуализации кроме как VR Games и единственного продукта NVidia/Autodesk/Wolkswagen который позволяет нескольким инженерам обсуждать и "тыкать пальцем" в машину в VR. На принципе обработки пространств и построены мнемоник техники и те же самые Mind Maps, только Tony Busan не докрутил - с текущими технологиями можно делать напрямую memory palaces, а не их отображение на бумаге.
Видео - Ed Cooke: Memory Test
Arthur Benjamin Mathemagic, The Secrets of Mental Maths
Тезисы: Текст - первичный способ передачи знаний, к сожалению текущий инструментарий работы с текстом вводит предвзятость (bias) за счет метрик частоты слов и релевантности как количество ссылок на статью. Базы знаний (knowledge graph) позволяет отойти от обсуждения слов в обсуждение вещей(things vs strings) и действий (concepts/actions). Построений полезной базы знаний - это нетривиальная инженерная задача и в обсуждении я продемострирую как такую базу построить по корпусу медицинских текстов и медицинскому метатезаурусу (включающему в себя медицинскую онтологию). Решаемая проблема - дать медицинским работникам инструмент обработки и принятия решений по медицинским статьям: количество публикаций по SARS увеличилось с одной в месяц до 90+ в день. База знаний позволяет строить новые интерфейсы обработки информации - 3D/VR или Вопрос-Ответ ( BERT QA).
Второй тезис по поводу VR: как люди мы заточены под обработку пространственной (а не визуальной) информации: мнемоники и НЛП техники (которые Анатолий использует на лекции, японский способ показать и назвать предмет).
Текущие технологии последнии 10 лет позволяют отображать 3D и VR миры с детальной точностью, но эти способы оставлены геймерам и гикам. Я думаю что в этой области лежит огромный пласт улучшений засчет достаточно простых и отработанных техник - многомерные понятия много теряют от схлопывания в 2D экрана и например обсуждать матрицу зависимости (DSM) в 3D или VR будет удобнее.
Если берем терминологию из книжки Anatoly Levenchuk: knowledge graph - это пространство смысла у меня сохраненное в RedisGraph , VR/3D или голосовой интерфейс - это рендеринг. Применение рендеринга определяется ролью и ViewModel, полезность рендеринга и viewа определяется успешностью коммуникации и коллаборативной работой, в этом смысле графы имеют свое место
Это из комментариев отсюда https://www.facebook.com/alex.mikhalev/posts/10158870259733714