Рубрика «цифровая экономика» - 2

Этой лекции не было в расписании, но ее пришлось добавить, чтобы не возникало окна между занятиями. Лекция, в сущности, посвящена тому, как мы знаем то, что мы знаем, если, конечно, мы и в самом деле это знаем. Эта тема стара как мир – она обсуждается последние 4000 лет, если не дольше. В философии для ее обозначения создан специальный термин – эпистемология, или наука о знании.

Я бы хотел начать с первобытных племен далекого прошлого. Стоит отметить, что в каждом из них существовали миф о сотворении мира. По одному древнеяпонскому поверью, некто взболтал грязь, из брызг которой появились острова. Подобные мифы были и у других народов: например, израильтяне верили, что Бог шесть дней творил мир, после чего устал и закончил творение. Все эти мифы схожи – хотя сюжеты их довольно разнообразны, все они пытаются объяснить, почему существует этот мир. Я буду называть такой подход теологическим, поскольку он не предполагает объяснений, кроме как «это произошло по воле богов; они сделали то, что посчитали нужным, и так появился мир».

В районе VI века до н. э. философы античной Греции начали задавать более конкретные вопросы – из чего состоит этот мир, каковы его части, а также попытались подойти к ним скорее рационально, нежели теологически. Как известно, они выделяли стихии: землю, огонь, воду и воздух; у них было еще множество других понятий и убеждений, и медленно, но верно все это преобразовалось в наши современные представления о том, что мы знаем. Тем не менее, тема эта озадачивала людей во все времена, и даже древние греки задавались вопросом, как они знали то, что они знали.
Читать полностью »

Согласно отчёту Всемирного экономического форума The Future of the Jobs 2018 уже через четыре года 75 миллионов рабочих мест будут упразднены, но их заменят другие 133 млн. Но страх того, что «роботы заменят людей», все ещё не соответствует реальности. Формулировка «упростят и повысят эффективность работы» будет точнее.

Четвертая промышленная революция через автоматизацию, большие данные, ИИ и другие технологии продолжает влиять на рынки труда, экономику стран, производство и ценность продуктов. Индустриальные гиганты сейчас стоят в одном ряду с технологическими лидерами вроде Uber, Facebook и Google, скорость масштабирования услуг кардинально отличается от таковой в традиционной экономике, и роботы наступают людям на пятки.

Перед компаниями стоит множество вопросов, связанных с адаптацией технологий. Как и перед их сотрудниками: кому-то придется решать, уходить ли на покой, повышать свою компетенцию или полностью менять специальность – потому что далеко не все работодатели готовы учить действующих сотрудников, но намерены нанимать новых.

Я прочитал все 147 страниц отчёта и извлёк самое, на мой взгляд, важное. Предлагаю обсуждать в комментариях.

Будущее рабочих мест. Главное из отчета Всемирного экономического форума - 1
Читать полностью »

«Цифровая экономика» подорожала: из бюджета придется выделить 2 триллиона рублей - 1

В понедельник участники заседания президиума по стратегическому развитию и нацпроектом рассматривали проект паспорта национальной программы «Цифровая экономика». По словам министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Константина Носкова, а целом проект одобрен, о чем сообщают «Ведомости». Он также добавил, что на реализацию программы в бюджете планируется заложить около 2 трлн рублей.

Как оказалось, это лишь сумма, которую за 2018-2024 гг. должен потратить федеральный бюджет. Общая же стоимость проекта составляет 3,5 трлн рублей. На данный момент найдено 820 млрд, эти деньги предусмотрены на информатизацию госорганов. Имеется в виду, что средства пойдут на организацию рабочих мест сотрудников министерств и ведомств, обеспечение их связью, развитие собственных IT-систем и поддержку государственных информационных систем (ГИСы).
Читать полностью »

«What you learn from others you can use to follow;
What you learn for yourself you can use to lead.»
— Ричард Хэмминг

imageОсталось опубликовать 1 главу…

Сomputer-aided instruction (CAI) — машинное обучение. Применение ЭВМ в учебном процессе. ЭВМ в диалоговом режиме предлагает учащемуся материал в виде текстов и графических изображений, дает задания и проверяет их выполнение, позволяет выполнять учебные эксперименты.

Перевод Islam Rasulov

Так как компьютеры были установлены во многих университетах, рано или поздно возник бы вопрос о применении компьютеров для обучения. Прежде чем мы перейдем к современным утверждениям, было бы полезно изучить имеющиеся ранее теории по этому вопросу.

С древнегреческих времен существует история о математике, повествующем правителю о существовании королевских дорог для совершения прогулок, королевских посланников для отправки почты правителя, но не существовало никакой дороги к геометрии. Вы также знаете, что деньги и тренировки не сильно помогут, если вы захотите пробежать милю за 4 минуты. Не существует легкого способа сделать это. И это относится абсолютно ко всем людям.

Истории известно огромное количество людей, которые искали легкие способы обучиться чему-либо. Олдос Хаксли в своей книге «О дивный новый мир» обсуждает идею обучения во время сна, когда под подушку вам подкладывается микрофон и через него происходит воспроизведение чего-либо. Он также раскрывает и серьёзные ограничения такого процесса.
Читать полностью »

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

imageОсталось опубликовать 2 главы…

Моделирование — III

Я продолжу общее направление, заданное в предыдущей главе, но на этот раз я сконцентрируюсь на старом выражении «Мусор на входе – мусор на выходе», которое часто сокращают как GIGO (garbage in, garbage out). Идея в том, что если вы поместите неаккуратно собранные данные и неверно определенные выражения на вход, то на выходе вы можете получить только некорректные результаты. Так же неявно предполагается и обратное: из наличия точных входных данных следует и получение корректного результата. Я покажу, что оба эти предположения могут быть ложными.
Читать полностью »

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

imageПривет. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2442 в закладки, 394k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Мы ее переводим, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 28 (из 30) глав. И ведем работу над изданием «в бумаге».

Теория кодирования — I

Рассмотрев компьютеры и принцип их работы, сейчас мы будем рассматривать вопрос представления информации: как компьютеры представляют информацию, которую мы хотим обработать. Значение любого символа может зависит от способа его обработки, у машины нет никакого определенного смысла у используемого бита. При обсуждении истории программного обеспечения 4 главе мы рассматривали некоторый синтетический язык программирования, в нём код инструкции останова совпадал с кодом других инструкций. Такая ситуация типична для большинства языков, смысл инструкции определяется соответствующей программой.

Для упрощения проблемы представления информации рассмотрим проблему передачи информации от точки к точке. Этот вопрос связан с вопросом сохранения информация. Проблемы передачи информации во времени и в пространстве идентичны. На рисунке 10.1 представлена стандартная модель передачи информации.

image

Рисунок 10.1
Читать полностью »

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

imageПривет. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2442 в закладки, 394k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Мы ее переводим, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 26 (из 30) глав. И ведем работу над изданием «в бумаге».

Глава 12. Коды с коррекцией ошибок

(За перевод спасибо Mikhail Sheblaev, который откликнулся на мой призыв в «предыдущей главе».) Кто хочет помочь с переводом — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru

В этой главе затронуты две темы: первая, очевидно, коды с коррекцией ошибок, а вторая — то, как иногда происходит процесс открытия. Как Вы все знаете, я официальный первооткрыватель кодов Хэмминга с коррекцией ошибок. Таким образом я, по-видимому, имею возможность описать, как они были найдены. Но вам необходимо остерегаться любых рассказов подобного типа. По правде говоря, в то время я уже очень интересовался процессом открытия, полагая во многих случаях, что метод открытия более важен, чем то, что открыто. Я знал достаточно, чтобы не думать о процессе во время исследований, так же, как спортсмены не думают о технике, когда выступают на соревнованиях, но отрабатывают её до автоматизма. Я также выработал привычку возвращаться назад после больших или малых открытий и пытаться отследить шаги, которые к ним привели. Но не обманывайтесь; в лучшем случае я могу описать сознательную часть и малую верхушку подсознательной части, но мы просто не знаем магии работы подсознания.
Читать полностью »

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

imageПривет. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2442 в закладки, 393k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Мы ее переводим, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 25 (из 30) глав. И ведем работу над изданием «в бумаге».

11. Теория кодирования — II

(За перевод спасибо erosinka, которая откликнулась на мой призыв в «предыдущей главе».) Кто хочет помочь с переводом — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru

Две вещи должны быть ясны из предыдущей главы. Во-первых, мы хотим, чтобы средняя длина L отправленного сообщения была как можно более маленькой (чтобы сохранить ресурсы). Во-вторых, это должно быть подкреплено статистической теорией, так как мы не можем знать какое сообщение будет отправлено, но мы можем знать некоторые статистистические данные, используя предыдущие сообщения, и последующие выходные данные, возможно, будут похожи на предыдущие. Для самой простой теории, единственной, какую мы можем обсуждать здесь, нам понадобятся вероятности появления в сообщении индивидуальных символов. Вопрос их получения не является частью теории, но они могут быть получены путем исследования прошлого опыта или воображаемым гаданием об использовании в будущем системы, которую Вы проектируете.
Читать полностью »

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

imageПривет. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2442 в закладки, 393k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Мы ее переводим, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 24 (из 30) главы. И ведем работу над изданием «в бумаге».

Глава 17. Цифровые фильтры — IV

(За перевод спасибо Пахомову Андрею, который откликнулся на мой призыв в «предыдущей главе».) Кто хочет помочь с переводом, версткой и изданием книги — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru

А сейчас мы обратимся к рекурсивным фильтрам, которые имеют следующий вид:

image

Из этой формулы видно, что мы располагаем значениями только с одной стороны от текущего n-ого значения. Мы используем предыдущие значения сигнала и его значение в текущий момент времени un а так же предыдущие значения полученные на выходе фильтра.
Этот классический подход является результатом того, что часто мы обрабатывает сигнал в режиме реального времени и у нас нет доступа к будущим значениям сигнала.

Вспомнив основы, мы увидим, что если бы у нас были «будущие значения», вероятно, двухстороннее прогнозирование было бы намного более точное. Тогда бы для вычисления yn мы столкнулись бы с системой, которая должна была бы моментально решать линейные уравнения — ничего страшного в век дешевых вычислений. Читать полностью »

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

imageПривет. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2442 в закладки, 389k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Мы ее переводим, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 23 (из 30) главы. И ведем работу над изданием «в бумаге».

Глава 7. Искусственный Искусственный интеллект — II

В этой книге мы в основном затрагиваем вопрос о пользе компьютеров в интеллектуальной области, а не в механической, например, в производстве. В области механики компьютеры позволяют нам производить лучшие, предпочтительные и более дешёвые изделия. В некоторых сферах эта помощь весьма значительна, для полетов на Луну многое было бы тяжело делать без компьютеров. ИИ можно рассматривать как дополнение к роботизации — он в основном относится к интеллектуальной стороне человека, а не к физической, хотя безусловно обе части тесно взаимодействуют во многих проектах.

Давайте вернёмся к началу рассуждений и заново рассмотрим компоненты машины и человека. И машина, и человек состоят из атомов и молекул. И машина, и человек состоят из основных частей; у машин среди прочего есть устройства накопления и переключения (вентили), а человек состоит из органов. У машин есть большие структуры, арифметические блоки, память, блоки управления, устройства ввода-вывода, человек же состоит из костей, мускулов, кровяных сосудов, нервной системы и т.д.Читать полностью »


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