Автодополнение, глазное дно и стеклянный компьютер

Добрый день!

Что вы думаете про всё это обучение на больших данных? Отдельные результаты восхищают и впечатляют, конечно, но слегка напрягает тот факт, что мы (люди) плохо управляем процессом. Что значит «плохо управляем»? Давайте рассмотрим для примера статью «Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning».

Вкратце: исследователи натренировали нейронную сеть предсказывать риски сердечных заболеваний по фотографиям глазного дна. Если я верно понял, это исследование возникло по той причине, что опытные врачи тоже это могли делать. Впечатляет же то, что попутно удалось научиться по тем же фотографиям угадывать возраст (с ошибкой всего ~3 года) и пол (с вероятностью целых 97%), причём живые врачи этого не умеют вообще.

Другими словами, перед нами непонятный чёрный ящик, который готов по фотографиям давать точные прогнозы, но не способен объяснить, как он это делает. Хуже того, чёрный ящик старался сотрудничать (можно выяснить, какие области фотографии больше всего повлияли на принятие решения, а потом внимательно разглядывать эти области всем исследовательским коллективом), но это не помогло.

Компьютерной мощи хватает, чтобы делать сложные штуки, а массовость производства всей этой электроники естественным образом приводит к тому, что её цена выдавливает живых людей даже из сложных процессов. Очередной результат — Autocompletion with deep learning — система автодополнения кода, которая, возможно, изменит стиль работы программистов. В видео по ссылкам есть интересные примеры для разных языков программирования.

Программистам и сейчас много кода читать и понимать приходится, а с переходом на подобные системы доля этой активности естественным образом сможет увеличиться, ведь при использовании подобного автоматического дополнения придётся часто выбирать, что же из предложенного «умной» системой включить в код.

И последняя на сегодня ссылка по этой теме — Нейросеть в стекле. Не требует электропитания, распознаёт цифры — интересная иллюстрация для тех, кому хотелось понять что-то про нейронные сети, но всё как-то не до этого было. Ладно, начинать в это вникать надо не с подобных штук, конечно, но сделано красиво.

Хорошей недели!

Хранение раствора Димексида и все-все-все

Добрый день!

Во-первых, многим путным учебным заведениям удалось правильно организовать процесс перехода к почти совсем бесплатному образованию. Раньше времени я бы не радовался, конечно, но положительные сигналы приходят из разных частей страны. В мире эта тенденция тоже есть: планете нужны выдающиеся специалисты, а для этого нужно готовить будущие кадры из всех талантливых школьников, а не только из детей богатых родителей.

Во-вторых, борьба со спамом в поисковой выдаче идёт тяжело. У меня есть небольшая травма связок, которая мешает тренироваться (пришлось исключить нагрузки). Да, когда-то я упоминал, что волейбол достаточно безопасен, а потом рассказывал о типичных способах поломаться в волейболе, но, кстати, в данном случае травма получена вовсе не на волейболе.

Врачи порекомендовали мне делать компрессы с раствором Димексида, но не уточнили, сколько можно хранить готовый раствор. Я же был уверен, что легко найду эту информацию в сети. Ага, сейчас. В интернете полно роботами сгенерированных бессмысленных статей с названием «сколько можно хранить раствор Димексида?» — естественно, там есть что угодно (фрагменты инструкции, способы применения и т.д.), но нет ответа на исходный вопрос. Досадно, что нет кнопочки «пожаловаться поисковой системе, на очевидный спам» (да, я вполне понимаю, почему сделать такие кнопочки эффективными очень сложно).

Короче, у вас есть понимание, почему отдельно Димексид, Анальгин и Дексаметазон хранить можно, а смесь всего этого в тёмном шкафу может испортиться? И какого рода деградация может произойти? Пока я раствор не храню, потому что не хочу рисковать. Но готовить его каждый раз всё же не хотелось бы, если можно этого избежать.

В-третьих, давайте поделюсь примером смешной рекламы. Обычно же нам всюду в интернете начинают что-то рекламировать, как только мы это что-то купили. Но тут вышло забавнее: жена со своего устройства читала про разные сорта газонной травы, изучала отзывы и всё такое, после чего все остальные устройства локальной сети стали активно показывать рекламу грузовиков ГАЗон. Т.е. тот факт, что кто-то с этого IP интересовался газоном уже достаточен, чтобы предположить, что его близким нужен грузовик с похожим названием. По-моему, это лишний раз показывает несовершенство технологии (при том, что вложено в неё уже немало).

В-четвёртых, знатоки Нью-Йорка, подскажите, пожалуйста, что там стоит посетить, если у меня будет всего 6-7 часов, а раньше в этом большом и интересном городе я не был.

В-пятых, вам попадался где-то список опечаток перевода на русский книги Рэймонда Смаллиана «Принцесса или тигр?» или её пересказа А. Куликова «Тигриная алгебра, или Математика на человеческом языке» или «Мозгодром»? Сборники-то чудесные, но в них есть дефекты перевода (причём из оригинального перевода некоторые ошибки, похоже, скопированы в пересказ, к сожалению). С одной стороны, искать их интересно. С другой же стороны, если в условии логической задачки есть ошибка, то много времени уходит на то, чтобы понять, что решаешь с ребёнком не то. Да, это тоже может быть полезно, но иногда хочется ознакомиться с полным списком ошибок. Видели такое?

Хорошего дня!