Рубрика «понимание»

«Мои письма никто не читает.»

«Я уже всё всем написал, а коллеги продолжают спрашивать одно и то же. Бесит.»

И особенно популярное: «Мы ещё неделю назад написали, что удалим эту таблицу из базы, и сказали адаптировать код! Так что мы не виноваты, что сайт (пайплайн, приложение, <подставь своё>) упали.»

Начну с весьма непопулярного заявления: ответственность за доставку и восприятие сообщения процентов на семьдесят лежит на отправителе (то есть на тебе). Конечно, если твой коллега — заядлый социопат и в принципе не читает никакиеЧитать полностью »

Открытие, связанное с логикой

Логика служит основой множества вещей. Но каковы основы самой логики?

В символьной логике вводятся символы вроде p и q, обозначающие утверждения (или «пропозиции») типа «это интересное эссе». Ещё есть определённые правила логики, к примеру, для любого p и любого q выражение NOT (p AND q) аналогично (NOT p) OR (NOT q).

Но откуда берутся эти «правила логики»? Логика – система формальная. Как и евклидову геометрию, её можно построить на аксиомах. Но что такое аксиомы? Можно начать с таких утверждений, как p AND q = q AND p, или NOT NOT p = p. Но сколько аксиом требуется? Насколько они могут быть простыми?

Этот вопрос довольно давно был мучительным. Но в 20:31 в воскресенье, 29 января 2000 года, на экране моего компьютера появилась единственная аксиома. Я уже показал, что проще ничего быть не может, но вскоре установил, что этой единственной небольшой аксиомы было достаточно, чтобы создать всю логику:

Логика, объяснимость и будущее понимания - 1

Читать полностью »

Алгоритмы машинного обучения ещё не понимают реальность так, как это делают люди — иногда с катастрофическими последствиями

Об авторе: Мелани Митчелл — профессор компьютерных наук в Портлендском государственном университете и приглашённый профессор в Институте Санта-Фе. Её книга «Искусственный интеллект: руководство для мыслящих людей» будет опубликована в 2019 году издательством Farrar, Straus, and Giroux

Искусственный интеллект упёрся в барьер понимания - 1
Посетитель выставки Artificial Intelligence Expo в ЮАР, сентябрь 2018 года. Фото: Nic Bothma/EPA, via Shutterstock

Наверное, вы слышали, что мы находимся в разгаре революции ИИ. Нам говорят, что машинный интеллект прогрессирует с поразительной скоростью, опираясь на алгоритмы «глубокого обучения», которые используют огромные объёмы данных для обучения сложных программ, известных как «нейронные сети».

Сегодняшние программы могут распознавать лица и записывать речь. У нас есть программы для обнаружения тонкого финансового мошенничества, для нахождения релевантных веб-страниц в ответ на неоднозначные запросы, для прокладки оптимального маршрута практически в любом месте, эти программы побеждают гроссмейстеров в шахматы и Go и переводят между сотнями языков. Более того, нам обещают уже скоро и повсеместно беспилотные автомобили, автоматическую диагностику рака, роботов по уборке домов и даже автоматические научные открытия.
Читать полностью »

image

В начале 1960-х Ричард Фейнман давал несколько лекций для студентов, позже собранных в книгу "Фейнмановские лекции по физике". В книгу не вошла лекция по планетарному движению, но найденные позднее заметки позволили Дэвиду Гудштейну, коллеге Фейнмана, написать о ней книгу: "Потерянная лекция Фейнмана" [David Goodstein, Feynman’s Lost Lecture]. Цитата из книги, опубликованной в номере журнала Caltech’s Engineering & Science 1996 года:

Фейнман был великим учителем. Он гордился способностью придумывать способы объяснять самые глубокие идеи начинающим студентам. Однажды я сказал ему: «Дик, объясни мне так, чтобы я понял, почему частицы с полуцелым спином подчиняются статистике Ферми-Дирака». Фейнман сказал: «Я подготовлю лекцию для первокурсников на эту тему». Но через несколько дней он вернулся и заявил: «Я не смог. Я не смог низвести это до уровня первокурсников. Это значит, что на самом деле мы этого не понимаем».

Читать полностью »

Автор — Джейсон Фрид, основатель и исполнительный директор Basecamp.

Покажите мне бизнес-проблему, и я постараюсь её избежать - 1

«Один из самых лучших способов избежать неприятностей — упростить их. Когда вы очень усложняете проблему — и только несколько первосвященников в каждом отделе могут притвориться, что понимают её — чаще всего вы обнаружите, что эти первосвященники вообще ничего не понимают… Такая система часто выходит из-под контроля», — Чарльз Мангер

Многие бизнес-проблемы возникают самопроизвольно. Многие раны наносятся самому себе. В конкуренции можно выиграть, но чаще всего конкурент проигрывает себе же.

Предприниматели очень хорошо умеют всё для себя усложнять. Я говорил со многими из них и вижу это повсеместно. Если бы они только приложили больше усилий, чтобы избежать будущих проблем, а не решить текущие, которые создали себе перед этим, то могли бы достичь существенно большего прогресса за меньшее время.
Читать полностью »

Казалось бы, ответ на этот вопрос должен быть простой, понятный и очевидный, поскольку уж а с чем-чем, а с болью (физической и психологической) сталкивались все люди (ну разве что за исключением исчезающее малого процента людей с особыми нейропаталогиями). А учитывая столь частую встречаемость боли в жизни соответственно и количество публикаций на эту тему должно быть много. И их действительно много, но почти все они о том, что делать с болью, как и из-за чего она появляется, как с ней бороться или как с ней быть, что делать, исправлять, изменять, принимать и так далее. Но как можно что-либо делать с тем явлением, суть которого вообще не понятна или не конкретна? А впрочем, разве человека останавливало когда-либо непонимание? Это же человек, а не робот – непонимание сути чего-либо еще не повод отказаться от действий в отношении этого «чего-либо». И это не так уж что бы плохо, скорее даже хорошо, поскольку выступает способом познания – повертеть/покрутить/приложить/стукнуть/поломать, что бы в итоге понять.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js