Насморк

Dec 09, 2024 12:55


Получил истинное удовольствие от одного из самых «нефантастических» романов Лема «Насморк». Это виртуозная книга, порой напоминающая Умберто Эко. Она не ставит глубоких вопросов, эксплуатируя одну единственную идею, которую доводит до абсурда: при достаточно большом количестве людей возможны и даже неизбежны любые совпадения. У меня такое ( Read more... )

общество, Лем, литература

Leave a comment

Comments 5

russhatter December 9 2024, 10:49:51 UTC

Спасибо за наблюдение. У меня такая картина сложилась, что во второй половине XX века учёные упёрлись, действительно всерьёз упёрлись, в "Большую Случайность". Только в этом веке этот упор привёл к россыпи результатов разной степени значимости, ну вот вся деятельность по AI в частности отсюда растёт. Ну и в XX веке упор привёл к куче разных недоразумений, вплоть до такого ужаса, как "фоменковская хронология ". Дело это скользкое. Славно, что и Лем тоже не остался в стороне.

А россыпь результатов по Случайности - она ещё будет комплектоваться, ничего не закончено, может даже самое серьёзное ещё вообще и не начиналось, это вполне вероятно....

Reply

ushastyi December 11 2024, 07:57:16 UTC

Сейчас я, как обычно, напишу глупости, и Вы меня раскритикуете :)

В "Большую Случайность", как мне кажется, уперлись дважды: сначала в квантовой физике, но кроме физиков это никто не заметил. А потом на космологическом уровне: парадокс Ферми, антропный принцип, проблема фундаментальных констант и проч. Лем же ее препарирует на бытовом. Был такой НФ рассказ, превратившийся в апокриф, про обезьяну, которая за миллиард лет может случайно настучать на пишущей машинке "Войну и мир". Но это не более чем мысленный эксперимент. А миллиарды людей - вот они, сами того не зная стучат на машинке.

Я бы не согласился, что нынешние прорывы в AI растут из случайности. На мой взгляд, это результат того, что вычислительные мощности и новые алгоритмы позволили материализовать закономерности очень большого числа переменных и состояний. Все эти LLM - это же на наивном уровне просто вывод закономерностей.

P.S. Начал читать "Оркестр играет без дирижера" Варшавского и Поспелова - вот совершенно другой подход к ИИ, случайность если и есть, то с совершенно ( ... )

Reply

russhatter December 11 2024, 08:11:51 UTC

Слушайте, за мной никого и ничего не стоит. Что значит "критикую"? Спорю - да.

Я совершенно согласный с тем, что Вы сказали "в позитиве". Но как раз "Большая Случайность" в бытовом смысле - это оно, то самое, что меня очень интересует, и что с моей кочки существует очень даже конкретно. Довольно много ключевых событий моей жизни можно понимать, как случайные разнообразные подвижки, а можно - как то, что Большая Случайность с нескольких разных ракурсов меня - такого особенно поначалу чистюлю и страстного поклонника детерминировнности - заставила в себя макнуться с головой.

Совершенно согласен с тем, что физики сначала врубились, и никому ничего не сказали, и все вокруг пребывают в офигении и говорить по существу отказываются. Но ведь дело в том, что в социальных и прочих слоях, увязанных на "случайность", горы объектов с квантовыми свойствами. Мой излюбленный пример - "средний пассажир трамвая".

Алгоритмы ИИ растут из случайности - если с моей кочки - совершенно категорически. Постановка задачи на поиск оптимального решения - в неё ( ... )

Reply

russhatter December 11 2024, 08:34:47 UTC

Давайте что-ли я Вам скажу, не понимаю, кому это говорить.

Я тут опять полез копать задачи по машинному обучению, винтить нейронки. Я этим занимался лет 10 назад, очень немного и неплодотворно. Что-то, совсем небольшое, тогда свинтил, но оставил и взял паузу. Сейчас взял задачу на обработку изображений, решил полезть опять. Ощущение, что за 10 лет ничего не сделано простого: всё также по теме, что и было. Все улетели в глубокий космос решать гигантские задачи, это у всех/у кого-то получается... А простенькие задачи по теме/темам как решать не умели, так и не умеют. Между тем, по своей задаче обработки изображений: посмотрел я, посмотрел - и сейчас свинчу вместо нейронки нужный мне детектор на инженерных принципах, нафиг мне сдалось собирать нейронную сеть для этого, если я и так знаю, какие "фичи" эта сеть будет искать и на них настраиваться?

Я помедитировал над схемой под названием U-net, 7 миллионов "нейронов" примерно - для картинки 256x256. Ощущения сложные. Не: я понимаю, что ТАК оно работает, что это многим надо... А стоит ли ( ... )

Reply


Leave a comment

Up