Чтоб Вы понимали, насколько Я геймер, Моя сквозная аналитика круга общения:
#notion #theoryofmind
Стратегия выбора команды и партнёров
"Я знаю, чего ты хочешь" – больше чем ещё одна книга по психологии. Это простой, но глубокий фреймворк для анализа межличностных отношений, основанный на наблюдении за паттернами поведения в людях. Ядро книги – вопрос доверия, надёжности и нацеленности на долгосрочное партнёрство. Люди, демонстрирующие эти качества, стоят вашего времени и внимания. От них можно ожидать последовательности и предсказуемости. Наоборот, от людей, кто демонстрируют обратные качества, следует дистанцироваться (к вопросу о стратегии формировании своего социального круга).
Автор выделяет шесть ключевых аспектов поведения:
1. Вложения друг в друга
2. Продолжительность (стремление к долгосрочному партнёрству, а не краткосрочной выгоде)
3. Надёжность (сочетание компетентности и ответственности)
4. Модель поведения (ценности и принципы человека)
5. Язык доверия (искренность в общении)
6. Эмоциональная стабильность
К каждому из этих качеств прилагаются чеклисты паттернов и антипаттернов в конце каждой главы.
Сохраняйте их себе, делитесь с друзьями и близкими. Пусть они помогут вам в формировании окружения (включая выбор команды, руководителя и партнёров), которое вас не ослабляет или изнашивает, а наоборот, усиливает.
#books #theoryofmind
DATA ASSISTANT
На Моих первых местах работы очень напрягало постоянно терроризировать аналитиков, DQ, DE – вопросами, где какая таблица лежит, как они связаны между собой, как посчитать какую метрику и т.д.
2023: за 2 часа написал телеграм-бота с ChatGPT API, скормил ему DDL-схему всех таблиц в DWH (Data Warehouse) со всеми внешними ключами между таблицами. Теперь онбординги, поиски нужных данных (где что лежит, что есть в какой табличке или колонке, каким SQL-запросом их связать) – будут проходить с минимальным отвлечением коллег.
Осталось прикреплять ссылки на упоминаемые в ответе таблицы в dbdocs, где можно руками посмотреть, с какими она связана какими ключами, узнать источники, и прочитать значение колонок, и DWH-документация, буквально говорящая сама за себя, готова.
P.S. Думаю сделать это одной из задач Симулятора ML... к слову, у нас вчера полностью обновился лендос, как он вам? 😎
FIRST PRINCIPLE THINKING
THE PROBLEM-SOLVING 101
https://uberkinder.notion.site/First-Principle-Thinking-23029d70d67b4e73828fbb9f0289f09b?pvs=4
Каким взглядом мы, инженеры, смотрим на мир? Как мы разрабатываем высоконагруженные системы, строим небоскрёбы, запускаем ракеты? Как вообще мы думаем о проблемах – и как мы подступаемся к их решению?
Написал короткую заметку, которая отвечает на вопрос, каково это быть инженером, и какими принципами мы руководствуемся, когда решаем проблемы.
#MyProtocols
Через 50 минут начинаем:
/channel/seeallochnaya/556
Стало интересно. Я выложил уже 6 своих протоколов. Есть ли, кто уже внедрил какой-то из них в свою жизнь?
Поделитесь впечатлениями.
DEADLINES 101
Я перманентно занимаюсь работой над собой, анализом своих ошибок. До сих пор, одна из Моих зон роста – это эстимейты, особенно в том, что касается активностей за пределами основной работы.
Делюсь гайдом, который Я изначально писал под себя, "как ставить дедлайны и не убить себя по пути". Вы узнаете, как делать эстимейты, на что коммититься (а на что лучше не стоит), как контролировать ожидания; поговорим про навык говорить "нет" и концепцию "мягких дедлайнов". В общем, всё то, в чем проседает львиная доля айтишников.
https://uberkinder.notion.site/Deadline-101-f26ed9af885448229f263313c6411244?pvs=4
P.S. Как всегда, делитесь своими ультимативными тактиками постановки дедлайнов. Возможно, что-то из предложенного тоже возьму на вооружение.
#MyProtocols
SHUTDOWN ROUTINE
Постоянство – драйвер долгосрочного роста. Залог постоянства – дисциплина. Дисциплина горит "нет" всем краткосрочным "хочу" в пользу долгосрочных целей. Она поднимает нас по утрам, независимо от того, как мы выспались и с какой ноги встали.
К дилетанту Муза приходит и уходит.
К профессионалу она приходит по расписанию.
Work-Life Balance не Моя сильная сторона. Но кое-что важное на эту тему Я сказать готов. В прошлом протоколе Я поделился своим режимом дня, и у вас были вопросы про Shutdown Routine. Если спросить Меня, что позволяет поддерживать этот режим дня изо дня в день, Я скажу: правильно его заканчивать. Дисциплина очерчивать чёткую границу между работой и жизнью, не пытаясь жертвовать отдыхом (и особенно сном) сегодня, отъедая половину времени и энергии от завтрашнего дня (чем сам Я частенько грешил по молодости).
Для завершения всех незавершённых дел нужен грамотно выстроенный ритуал (в полёте главное – мягкая посадка). Во время него мы "обнуляем контекст" в нашей голове, актуализируем задачи в системе, закрываем все "хвосты", прекращаем незавершённое процессы, которые в противном случае отвлекали бы нас во время отдыха, вызывая стресс ("я что-то ещё не доделал").
Free your mind. Keep your system up-to-date.
Вот Мой личный чеклист из 8 шагов, которыми Я завершаю каждый день (занимает меньше 15 минут): https://uberkinder.notion.site/Shutdown-Routine-59e5b26888744df2a394b053fba3f868?pvs=4
P.S. Если у вас выработан свой алгоритм заканчивать рабочий день, делитесь им в комментариях. Мне и другим будет ценно.
#MyProtocols
Personal Protocol: My Optimal Performance Manifesto
Вы просили чаще рассказывать о себе, поэтому продолжаю рубрику «Как Я живу». Делюсь ещё одним протоколом своей жизни (протоколами называю вслед за Andrew Huberman). Чувствую пора заводить отдельный тег.
Мои протоколы (в ноушене называю их CODEX) – это некоторая документация Меня, Моей жизни, как устроен какой-то процесс, каких принципов Я придерживаюсь в том-то роде деятельности.
Сегодня делюсь структурой своего дня + условиями работы по 12 часов.
https://uberkinder.notion.site/My-Optimal-Performance-Manifesto-e0a80a9ff8de4145ab213119f03905e0?pvs=4
P.S. Be free to ask any questions in comments.
Повторю вопросы вслед за Моим любимым Игорем,
1. Как вы попали на этот канал, что вас привлекло?
2. Какие из постов вам особенно запомнились?
3. Что бы вы хотели видеть здесь чаще?
Personal Protocol: Data-Driven Self-Development
Just like any proficient CEO leading a flourishing corporation, I consider Myself the CEO of My life. As a CEO leverages the power of data to carve a strategic pathway for the organization's growth, I, too, rely on the power of personal data to navigate the journey of My life. The same way a corporation houses a Big Data department, sifting through past experiences, trends, and forecasts to build a competitive edge, I employ a similar approach to life, employing data to turn life's challenges into opportunities.
The multi-dimensional complexity of life can be likened to a corporation, comprising of various departments like health, relationships, finance, and self-improvement. Each of these dimensions demands strategic oversight and meticulous management for optimal performance, just as in a corporation.
1. Time Tracking: Time, My most valuable resource, mirrors the significance of productive hours within a corporation. I track My time utilization to understand productivity trends, pinpoint time drains, and recalibrate my focus.
2. Money Tracking: With the same attention as a corporate finance department scrutinizing cash flows, I monitor My income and expenses. This practice helps Me identify unneeded spendings, strategize investments, and gauge My financial health, facilitating informed financial decision-making.
3. Calories Tracking: As a corporation tracks the usage of raw materials, I keep tabs on my caloric intake and expenditure. This data lends Me insights into My nutritional balance, helps manage weight, and contributes to cultivating a healthier lifestyle.
4. Mood Tracking: Emotions are a crucial gauge of My mental health. By tracking My moods and energy, I identify patterns and triggers, manage stress effectively, and enhance My overall emotional well-being, much like a HR department fostering a healthy corporate culture.
And the crux of this data-driven approach is My personal Data Warehouse (DWH) - Notion. This platform hosts an array of tables, each packed with invaluable data related to diverse aspects of My life, ranging from skills, meeting overviews, reading lists, management decisions, to relationship data. Notion serves as the comprehensive memory bank of My life, helping Me extract insights from past data and track progress in various life domains.
Harnessing this data-driven approach endows Me with a competitive edge. It's akin to owning a personal Big Data department, enabling me to absorb lessons from My past experiences up to x10 times more efficiently. I utilize data to learn from My past, comprehend My present, and plan My future with precision. It allows me to draw actionable insights, make informed decisions, and optimize resource utilization.
As the CEO of My life, I consider data as a strategic partner. It guides My journey, informs My decisions, and catalyzes My growth. Much like a successful corporation can't thrive without leveraging data, I, too, can't imagine My self-development journey without data. This encapsulates My data-driven self-development protocol. It's all about knowing Myself, learning from experiences, and using that knowledge to shape a better and more fulfilling life. My life, akin to a continually improving corporation, is perpetually in pursuit of success, driven by this data protocol.
– by GPT-4
Евгений Истомин: GPT, SuperAlignment, Ницше и ПолиAIизм
https://www.youtube.com/watch?v=BU_TxO_VVNg
Вышла запись 1.5-часового подкаста с Женей.
Поговорили про AI дарвинизм, искусственное искусство, IT-пузырь, prompt-инжиниринг, метафору души-государства Платона, решение проблемы SuperAlignment, "пищу для ума", китайских художников, возможности GPT-N, мужское-женское, географию данных / геополитику AGI, капитализм 2025-2030 годов и про AI думеризм.
P.S. Заранее прошу прощения перед вашими ушками за тихий звук с Моей стороны.
Знакомьтесь, Dan Hendrycks - вот он, в анонсе Маска в самом низу.
Завтра на стриме, в том числе, будем обсуждать его статью "Natural Selection Favors AIs over Humans".
Даже не буду короткую вводную делать - она превосходна по подаче, по мысли.
Увидимся завтра на стриме.
—
AI-Tech 🤝 Memex.Team®️
ACTIVE LEARNING
"В чем мой разум? Добивается ли он знания, как лев своей пищи?
Он - бедность, и грязь и жалкое довольство собой!"
– Ф.В.Ницше
Прочитал короткий пост о том, почему пассивное обучение (через просмотр видео и чтение лекций) не работает, а что работает – так это активное обучение, через боль, слёзы, трудности. Приятно было встретить упоминание Моего любимого Cal Newport и его книги "Deep Work".
Сам пост напомнил Мне мысль Andrew Ng из интервью Lex Fridman, мол, мы пишем заметки по ходу изучения материала не для сохранения знаний на бумажном носителе, а чтобы физически усложнить путь, который новая информация проделывает в нашей голове (за счёт подключения мелкой моторики пальцев). Даже когда мы делаем шпаргалки, мы уже обрабатываем информацию, сжимаем её, выделяем главное. Чем больше работы мозга – тем надёжнее закрепляются знания.
А знаете, как надёжнее всего изучить и закрепить знания и навыки в машинном обучении? – естественно, через практику в Симуляторе ML инженера, где всё обучение выстроено через работу руками как на реальной работе.
Прикольный перечень дизайн-паттернов в ML системах: https://eugeneyan.com/writing/more-patterns/
1. Process Raw Data Only Once [принцип любой оптимизации: если что-то можно не делать (дважды), это нужно не делать (дважды)]
2. Human-In-The-Loop / LLM-In-The-Loop
3. Data Augmentation: To increase data size and diversity
4. Hard Negative Mining: To get difficult samples
5. reframing
6. Cascade: To split a problem into smaller problems
7. Data Flywheel: To continuously improve & build a moat [здесь вспоминает про Tesla и ChatGPT]
8. Business Rules Layer: To augment or override outputs
9. Evaluate before Deploy: For safety and reliability
Из папочки "Избранное". Игорь Котенков утверждает, что большинство людей неправильно учатся, и рассказывает методику, как правильно обучаться чему угодно:
0. Четко формулируешь проблему
1. 10 минут думаешь сам
2. 20 минут ищешь в интернетах
3. если не нашёл ответ, задаёшь вопрос
"Я ЗНАЮ, ЧЕГО ТЫ ХОЧЕШЬ"
Пожалуй, самая важная книга, которую Я прочитал за последние 365 дней. Книга учит, как выстраивать с людьми долгосрочные доверительные отношения, как слышать людей, их намерения и цели; на что обращать внимание; какие люди надёжные (предсказуемые, заслуживающие доверия), а какие нет; как научиться смотреть на ситуацию глазами другого человека (не побоюсь этого сравнения, но автор на голову выше Дейла Карнеги).
Ещё прослушав первые 2 главы (слушал аудиокнигой), уже будто просмотрел в ускоренной съёмке все свои отношения, конфликты и недопонимания со всеми коллегами, начальниками, партнёрами, друзьями, девушками. Увидел, где Я игнорировал очевидные сигналы и действовал, мягко скажем, недальновидно.
Система поведенческого анализа автора рассказывается через живые истории и сопровождается чеклистами вроде "признаки доверия" или "признаки стресса". Каждый хочется куда-то выписать и внимательно обдумать. Не успев прослушать до конца, уже запланировал второе прочтение, на этот раз в электронном виде, с ноушеном наготове.
Книгу рекомендую не только менеджерам и продажникам всех мастей (им она будет полезна в первую очередь), но и всем-всем-всем остальным. Без исключения. Definitely "Must Read".
#books #management
Есть классическая картинка для иллюстрации жизненного цикла технологических инноваций - Gartner Hype Cycle. Он, конечно, скорее про adoption компаниями, но почему бы не натянуть эту фигуру и на отдельного индивида? Кажется, что прошло уже достаточно времени, чтобы ChatGPT прошел через этот hype cycle персонально для меня и достиг плато продуктивности: равномерное использование, выжившие юзкейсы, отсутствие восторгов и разочарований.
Так вот, лично у меня сложилось четыре явных паттерна использования:
1) Бюрократ-копирайтер"Перепиши этот месседж для официального емейла / обращения в службу поддержки / аппликейшена в организацию / маркетингового описания". В общем, для переписывания текста. Например, так пишутся жалобы в банк, заблокировавший транзакцию, или описание биографии для сайта издательства.
2) Поверхностный эрудит"Опиши состояние дел в какой-то области / объясни с учетом моего уровня (не)знания в соседних областях". Примеры вопросов: какой софт используют 3д художники для работы с текстурами? чем replacement map отличается от height map? какие острова на Азорах выбрать для недельного отпуска, если меня интересуют хайки и природные достопримечательности? какие прикладные применения сверхпроводимости? Дьявол обычно в деталях, и слишком глубоко закапываться с LLM не стоит, но можно быстро получить поверхностное понимание.
3) Junior software engineer "Напиши прототип такой штуки, используя этот незнакомый мне, но популярный в целом API". Из последнего: делал так ORM на SQLAlchemy и blender-скрипты для headless рендеринга. В обоих случаях хочется, чтобы оно хоть как-то работало, а разбираться в апи не хочется - не предполагаю, что этот код нужно будет долго поддерживать или развивать.
4) Въедливый критик
"Найди недостатки и корнеркейсы в следующей идее/коде/тексте: {{INSERT YOUR STUFF}}". Люди неплохо справляются с поиском подтверждений своей идеи или дизайна (confirmation bias и его друзья), а по-хорошему надо искать опровержения и логические нестыковки. Кстати, отлично сочетается с предыдущим режимом использования: напиши-покритикуй-исправь-вываливай в продакшен.
Это именно персональные примеры использования, а не приложения вокруг API. Хотя я как раз использую не веб-интерфейс, а консольный heygpt: он быстрее, удобнее и даже дешевле, чем обычная подписка на GPT-4.
Расскажите в комментариях про сложившиеся у вас паттерны!
А вот и запись нашего с Игорем стрима, где мы 2 часа искали ответ на вопрос:
What Is ChatGPT Doing... and Why Does It Work?
Кто был на трансляции, либо уже успел посмотреть, пишите в комментариях ключевые идеи, которые вы забрали из нашего разговора 😎
❗️ Стрим переносится на воскресенье (6 августа)!
16:00 МСК
Bag-of-tricks on how to make a Reliable ML Pipeline
https://youtu.be/SBP_p78FbMA
Вышла запись Моего вебинара с DataFest по мотивам нашего с Арсением курса по Reliable ML на Educative (курс про тестирование в машинном обучении, мониторинг, логгинование и другой MLOps).
Отдельная благодарность Ире и Диме за организацию трека по Reliable ML.
Ссылка на наш курс: https://www.educative.io/courses/reliable-machine-learning
CHATGPT FOR CONTINUOUS LEARNING
Rap God – Мой любимый клип у Эминема. Особенно нравится сцена, где Эминем лежит в глубоком трансе в библиотеке, и десятки роботов сканируют книги полка за полкой, подгружая информацию напрямую в мозг. Этот образ напоминает Мне Меня по воскресеньям, когда Я сканирую уже тридцатую книгу за день из своего Read-List через GPT-4 (а их там – за годы, что веду Notion – скопилось больше 300).
Обратил внимание, стал агрессивнее относиться к своему самообразованию за пределами работы, особенно в областях, где у Меня пробелы: маркетинг, артихетктура, переговоры и т.д. Тем более, что мы живём в то время, когда сцена из Матрицы, где Нео подгружал себе в мозг техники боевых искусств или навык управления самолётом, – уже не кажется фантастикой. Но ещё не все вокруг в полной мере это осознали.
Задумайтесь, каким конкурентным преимуществом станет для вас ChatGPT, если сложить кумулятивный эффект от его регулярного использования для саморазвития за годик-другой.
На эту тему у Меня, конечно же, есть свой протокол со стратегией непрерывного обучения с помощью ChatGPT, но её Я оставлю приватной. Поделюсь только первой секцией:
––––––
I. Identify Areas of Improvement
Here is a checklist of criteria that helps Me to identify what skills & knowledge I need to develop:
1. Current Challenges: Identify areas where you face challenges or obstacles. This could be at work, in a startup, or in personal life. What tasks take too much time? Where do you find yourself struggling?
2. Feedback: Carefully listen to your network. Consider the feedback from colleagues, mentors, or friends. What areas do they think you could improve upon or struggle with?
3. Skills Audit: Regularly conduct a Skills Audit. Determine which skills need to be improved, based on your current requirements, goals and future aspirations.
4. Back-propagation: Regularly debrief on your recent experiences. Use a DEBRIEF Telegram folder with tags like #bad, #good, #new, #todo, and #redo to analyze successes, failures, lessons learned daily, and potential improvements.
5. Less Wrong: Keep a record of hard decisions, failures, conflicts, opportunities, and dilemmas in a DECISIONS table in Notion. Write the context, pros and cons, decisions made, results, and lessons learned. This provides valuable insights into areas that require learning and development.
6. Self-Reflection (1:1s): Reflect on your own experience. What do you feel you need to know more about? This could be based on personal interests or gaps you've noticed unintentionally.
7. Future Requirements: Consider the future trends and requirements of your field. What skills are emerging as vital in the future? What will be aligned with your long-term strategy the most?
8. Curiosity: Last, but not least. Follow your curiosity. Are there areas or topics you're naturally drawn to? This can be a powerful guide for your learning journey, as we're often more motivated to learn about topics we're interested in.
...
#MyProtocols
SuperWebinar
Пока OpenAI решает проблему супер-алаймента, некто Игорь «Сиолошная» Котенков и Богдан «BOGDANISSSIMO» Печёнкин – решили провести супер-вебинар, во время которого разберут на мемы и панчи статью “What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?” от Вольфрама (того самого, что сделал Wolfram Alpha).
Мы обсудим, как ChatGPT «думает» в момент генерации текстов, как, путешествуя в пространстве смыслов, он жонглирует эмбеддингами (что это вообще за звери, и с чем их вообще едят?), – и почему ChatGPT так хорошо понимает человеческий язык. Поговорим о таких вещах как креативность, несводимость вычислений, модель мира, а также узнаем сколько знаний могут вместить в себя современные языковые модели.
• КОГДА? – в пятницу, 18:00 МСК
• ГДЕ? – в Telegram-канале Игоря
Готовьте попкорн и колу без сахара.
Будет мемно и интеллектуально.
#ml #искусственный_интеллект
# The Bitter Lesson
The Bitter Lesson - знаменитое эссе от профессора Rich Sutton и один из самых важных текстов для спекциалистов по ML и всех пытающихся разобраться в буме AI. Текст написан в 2019 году и оказался пророческим, предсказав бум ChatGPT/GPT-4 и победу подхода OpenAI.
Речь вот о чем. Традиционно ученые в AI считали, что искусственный интеллект требует какого-то особого подхода, какой-то “звездной пыли.” Это называется inductive bias: некие особые знания о проблеме, направляющие машинное решение. Считалось, что чем умнее мы хотим получить машину, тем хитрее должны быть наши эвристики и тем глубже должно быть наше понимание проблемной области.
Эмпирически это казалось верным. Например, ученые наблюдали сильынй прирост качества в машинном переводе после того, как глубоко изучили лингвистику и закодировали часть ее правил в свою систему. Аналогично в анализе изображений кто-то мог придумать хитрый фильтр или стоэтапный выделять ключевые точки. Такие результаты позволял ученым почувствовать себя очень умными (и не зря!), опубликоваться, защитить свои PhD и в целом удовлетворить всех участников академической среды.
Но вот что происходило из раза в раз: кто-то просто докидывал вычислений и побольше данных. И побеждал все хитрые методы! Все добытые слезами, потом и кровью inductive bias методы оказывались на пыльной полке истории.
Так было в шахматах: сначала все делали хитрые движки, но победила система построенная практически на полном переборе. Так же было с Go. Так же было со Старкрафтом. Скорее всего так будет с Nethack.
В компьютерном зрении конволюционные нейросети победили “ручной” SIFT и подобные методы. Автор SIFT позже сказал, что создал свой метод только потому, что у него не было нейросетей, которые делают бррр. В машинном переводе LSTM положили на лопатки все системы на основе правил. ChatGPT/GPT-4 это предельный случай: модель построенная на чистом “stack more layers” обращается с языком лучше, чем все создания компьютерных лингвистов.
Горький урок в том, что общие методы построенные на вычислениях побеждают хитрости построенные на человеческой интуиции. Урок этот все еще не усвоен до конца: PhD продолжают делать хитрые методы, а общие системы остаются не в почете. Тот кто усвоит урок будет иметь более точную модель реальности.
Очень советую прочитать оригинал эссе по ссылке в заголовке.
Personal Protocol: A Style Guide
Писать нужно так, чтобы твой текст можно было бросить в окно – и окно разбилось.
Когда Богдану было 18-19, он попал на два миллиона в философский кружок по типу того, куда Бриссенден из книги «Мартин Иден» водил Идена после знакомства (сейчас бы мы назвали это Reading Club). Идена хватило на 1 раз, а Богдан держался 2-3 года.
Кроме семинаров по разным философским школам, историческим событиям и писателям, ребята из этого кружка вели дебаты и писали эссе. Первые эссе Богдана были комканые, вялые и фрагментарные. Его наставник уничтожал их примерно теми же словами что лысый из браззерс из фильма «Одержимость» - главного героя.
—
Шли годы, и писать текст, понятный другим, ёмко выражающий интуицию за сложным концептом и передающий Мой опыт – стало Моим ремеслом. Например, в Симуляторе ML, задачи, кроме кода самой проверяющей системы, состоят ещё из текста – нарратива, в котором участвует главный герой (студент), и доступной теории.
На выходных Я занялся написанием Style Guide для наших младших авторов в Симуляторе (не без помощи GPT-4, разумеется), и когда дописал, решил вместо внутреннего документа сделать это публичным гайдом.
https://www.notion.so/uberkinder/My-Writing-Principles-948f36868c2045e898c485668266d5eb?pvs=4
Пишите в комментариях свои принципы, эвристики, находки, которые помогают вам эффективно доносить свои мысли через текст.
Женя Истомин – человек, который ещё 3 года назад предвидел потенциал больших языковых моделей и их будущее влияние на нашу жизнь (что мы только-только наблюдаем сейчас).
Помню как вчера, как мы, работая в X5 Group, разговаривали на кухне WeWork, и он рисовал Мне в воздухе: Ну смотри, вот, слева – бизнес-требования (текст), вот, справа – код (текст), а вот между ними – условная GPT-N, которая превращает текст в текст. Выходит, что программисты в уравнении (как и многие другие должности) со временем окажутся не нужны. На что Богдан что-то бормотал про системное мышление, аналитические навыки, понимание продукта и т.д.
В четверг в 17:00 по Москве мы с Женей в формате LIVE-стрима обсудим, как языковые модели меняют и продолжат менять модальность нашего мышления, на что мы будем натравливать вычислительные мощности своего мозга.
Что будет происходить, когда LLM станут не только рациональнее и стабильнее, но и более креативными и гибкими. Возможно, мы создаём технологию, которая ускоряет наше "взросление", делая осуществление наших желаний (нашей "потенции") более простым и эффективным. Но не окажется ли она слишком беспощадной к тем, кто отстает на этом пути?
УСЛОВИЯ ТВОРЧЕСТВА
[делюсь заметкой 10-летней давности своего давнишнего друга и наставника]
I. ВНУТРЕННИЕ УСЛОВИЯ
1. Уникальность
Наличие одной, но лучше — нескольких — систем уникальности в генетической программе, т.е. неустранимых отличий от большинства.
2. Гибкость
Гибкость в восприятии информации — т.е. генетическая мета-сеть должна быть достаточно широкой, чтобы вбирать в себя новые и новые сети чувств, понятий, отношений и т.д. Главное – это не только интеллектуальная гибкость, но и эмоциональная.
3. Рискованность
Рискованность – пониженный инстинкт самосохранения. Отражение уникальности и смелости в одном стремлении – преодолевая преграды, проверять себя на прочность.
4. Настойчивость
Смелость в реализации уникальности – отдельный параметр, не обязательно уникальный, так же определяемый генетикой (возможно, уровень агрессивности, чувство величия и т.д.).
5. Антихрупкость
Умение жить в неопределенности, в динамике – дерзости, крайности, сомнения, острая конкуренция мотиваций. Развитая интуиция.
II. ВНЕШНИЕ УСЛОВИЯ
1. Хаос
Нестабильная, вынуждающая к самостоятельным решениям обстановка.
2. Актуальная информация
Наличие информации, отражающей и поддерживающей уникальность инстинктивной формы (заполнение релевантными фактами, книгами и т.п.).
3. Негативные стимулы
Негативные стимулы (то, чему сопротивляешься) – имеют своим источником неустойчивую обстановку, точнее, лежащие в ней и дурно пахнущие островки стабильности – традиция, мораль, религия (абсолютная стабильность достижима только на кладбище). Заставляют неистово жить и вечно обновляться.
4. Группа единомышленников
Наличие малой группы, способствующей развитию, группы равных.
III. ОБРАЗ ЖИЗНИ
1. Изоляция
Постепенная изоляция и концентрация из-за возрастающих требований к миру.
2. Метафоры
Расширение метафорического мышления – «творить каждый миг».
3. Динамика состояния
Постоянная перемена состояний – «раскачивание из стороны в сторону».
IV. ЭТАПЫ ТВОРЧЕСТВА
1. Сужение диапазона поиска
Определение направления поиска гипотезы. Метод проб и ошибок, риск, прорывы в разные стороны.
2. Интуитивный выбор гипотезы
Возрастающий риск, дерзость предположений, бури метафор и чуткое прислушивание к себе.
3. Экспериментальная проверка
Проверка гипотезы научными методами.
