47270
Аннотированные ссылки на интересные, полезные и удивительные новости хайтека. Тем, кто больше любит слушать длинное чем читать короткое — могу посоветовать свой подкаст ;) http://sebrant.chat Вопросы - @asebrant
Недавно Сэм Альтман написал романтически оптимистичный текст про будущий мир, который нам подарит ИИ, — и собрал немало негатива (в основном от журналистов и экспертов гуманитарного толка). Однако это не остановило руководителя его прямого конкурента Anthropic Дарио Амодеи (тамошнего СЕО) от написания своего манифеста технооптимиста под названием Machines of Loving Grace.
При этом ничего особо нового он не сказал. “Мощный ИИ” то есть такой, который будет поумнее нобелевских лауреатов, по его мнению, появится около 2026. А после этого, за примерно 7-12 лет, ИИ разберется с насущными проблемами человечества: голодом, болезнями, потеплением — и люди станут жить по 150 лет. Ну и дальше — больше и быстрее по все той же оптимистичной траектории: ИИ “сожмет время”: то на что человечеству нужен был бы век, станет доступно через несколько десятилетий.
Честно, даже для меня при всем моем технооптимизме, звучит несколько наивно:) Как минимум потому, что как-то обходится важный аспект любой мощной технологии: в первую очередь из нее по максимуму выжимают военные. Но даже и без этого его оптимистичное высказывание про ИИ, который поможет глобально подавить “репрессивные правительства” выглядит не слишком обнадеживающее.
Читать тем не менее интересно, можно сэкономить время, почитав пересказ в Techcrunch, который ныне стал очень техноскептичен:))
https://techcrunch.com/2024/10/11/anthropic-ceo-goes-full-techno-optimist-in-15000-word-paean-to-ai/
Оригинальный текст манифеста: https://darioamodei.com/machines-of-loving-grace
Сегодня официально исполнилось семь лет Алисе. Не то, чтоб я тут отмечал годовщины многочисленных яндексовых сервисов, но Алиса все-таки особняком стоит: сервис, который by design воспринимается как личность:) И который оказался очень успешен наперекор очень многочисленным экспертным скептикам:)
Можно всякие цифры приводить (мне вот очень нравится 120 000 запросов в среднем в минуту, на которые отвечает Алиса, и 20% российских домохозяйств, где ею пользуются), но всерьез меня впечатляют два факта:
1. Алиса вполне успешна как бизнес, хотя дальняя старшая родственница Алекса много лет только проедает миллиарды долларов. Амазон в этом месте всегда удивлял.
2. Жена моя настолько Алису любит, что в квартире 4 колонки с ней, и все активно и ежедневно используются.
А на картинках — фото с экспозиции про алисину жизнь на сегодняшней деньрожденной вечеринке: та плата, которая стоит в колонках, мало кто видел персональный домик Алисы:)
О, Нобелевская потихоньку начинает обретать черты хорошего шоу. Не успели отшуметь бурные споры по поводу и того, насколько присужденная по физике премия имеет отношение к физике (хотя еще как имеет), и насколько свежеиспеченные лауреаты ее достойны — как один из них произнес фразу, достойную хорошего ситкома.
Рассказывая о роли Университета Торонто, менторов и студентов оттуда, без которых не было бы отмеченных премией результатов, Джеффри Хинтон заметил про своих студентов: “They’ve gone on to do great things. I’m particularly proud of the fact that one of my students fired Sam Altman. And I think I better leave it there.”
https://fortune.com/2024/10/09/openai-sam-altman-geoffrey-hinton-nobel-prize-physics-ilya-sutskever-toronto/
Сегодняшняя Нобелевская по физике — неожиданно приятный для меня, как физика по образованию, работающего в ИТ, сюрприз.
А заодно — напоминалка всем, как тесно и порой причудливо переплетено все в науке. Выбор Нобелевского комитета напомнит всем, что еще с 80-х годов прошлого века не только математики и люди из computer science активно интересовались машинным обучением и искусственными нейронными сетями. Когда дело доходит до связи математической статистики с миром вокруг (а ИИ-модели во многом про это) — статистической физике есть что сказать:))
А если вспомнить про переплетение и взаимовлияние —
Because physics has contributed tools for the development of machine learning, it is interesting to see how physics, as a research field, is also benefitting from artificial neural networks. Machine learning has long been used in areas we may be familiar with from previous Nobel Prizes in Physics.
Поздравления лауреатам-2024: Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону!
https://www.nobelprize.org/uploads/2024/10/popular-physicsprize2024.pdf
Года полтора назад мы с Ваней Ямщиковым в подкасте с удовольствием обсуждали эмерджентность в связи с быстрым прогрессом возможностей языковых моделей, потом на этот термин ополчились исследователи из Стенфорда — людей, настаивающих на предсказуемости мира, вокруг хватает. Словечко тихо ушло из публичных споров про ИИ. А идеи и употребление в частных разговорах — остались. Решил напомнить в очередной колонке для Форбса;)
https://www.forbes.ru/mneniya/522204-ot-aristotela-do-al-tmana-pocemu-emerdzentnost-klucevoj-termin-dla-ponimania-ii
(Тот подкаст, где «эмерджентность» даже в названии — LLMs как герои 23Q1; готовимся встречать мультимодальность, эмбодимент и эмерджентность :)
И ведь все правильно говорили;))
Прикольный факт. Последнее время часто говорят про “великолепную семерку” — семь технологических компаний, самых дорогих по оценке американского рынка; в порядке убывания капитализации на сейчас это Apple, Microsoft, Nvidia, Alphabet, Amazon, Meta, Tesla.
Внутри случались перестановки, но сама семерка казалось крепкой, и еще по тому красивой, что все имена в ней достаточно на слуху, широкая публика знает, а не только внутриотраслевые люди.
И вот надо же: Теслу в действительности еще весной выпнули из семерки (хотя вполне возможно, что временно). Сделать это сумела Broadcom, которая с тех пор большую времени продолжала цениться выше распиаренной Теслы. В исторической перспективе картинка еще любопытней: Тесла сейчас откатилась туда, где была 4 года назад; Broadcom за это время раза в три подорожала.
Вот уж не все то золото, что блестит:)) А ведь состав семерки никто больше не обсуждает: как-то не хочется заменять знаменитость на более скромного профи
PS поправил забавную опечатку, Тесла теперь в тексте "распиаренная", хотя вариант "распаренная" был по-своему неплох:))
https://fortune.com/2024/10/05/broadcom-tesla-magnificent-7-companies-market-cap/
Вот и Nvidia явно вступила в гонку моделей — и, поскольку ее бизнес не в том, чтоб продавать так или иначе доступ к модели, а в том, чтобы больше покупали железо, на котором модели гоняют — модель опенсорсная, мультимодальная (хотя пока без голоса, только со зрением). По заявке самой компании, да и по первым откликам — NVLM 1.0, a family of frontier-class multimodal large language models вполне конкурентосособно, оно achieve state-of-the-art results on vision-language tasks, rivaling the leading proprietary models (e.g., GPT-4o).
https://venturebeat.com/ai/nvidia-just-dropped-a-bombshell-its-new-ai-model-is-open-massive-and-ready-to-rival-gpt-4/
Помните Вещь из кино про семейку Адамс? Впрочем, еще и в каких-то ужастиках фигурировали автономные кисти рук:) Эта идея явно вдохновила теперь уже и разработчиков роботов: инженеры Swiss Federal Institute of Technology из Лозанны показали свою разработку на основе роборуки Kuka: оконечный манипулятор, очень похожий на человеческую кисть, при необходимости может самостоятельно отделяться от роборуки, забираться туда, куда рука целиком не пролезает, а совершив нужные действия воссоединяться с рукой.
Меня по ходу просмотра "Уэнсдэй" регулярно посещала мысль об удивительной практичности Вещи:) Неудивительно и прекрасно, что нашлись люди, которые не просто подумали, а пошли и сделали.
https://www.extremetech.com/science/new-robot-hand-can-detach-from-arm-move-around-and-reattach-at-will
📸 В Китае прошло шоу дронов, установившее новый мировой рекорд. Одновременно в воздух было поднято 7598 беспилотных летательных аппаратов, управляемых с одного ноутбука.
Читать полностью…
Следя за успехами SpaceX и трудностями Boeing в космической гонке, полезно помнить, что она очень сильно демократизировалась за несколько последних лет. В космонавтике теперь есть достойное место не только для государственных агентств и мегакорпораций — но и для стартапов и университетов.
В этой демократизации огромную роль сыграли CubeSats, кубсаты — микроспутники с типичной массой в пару килограмм. Главное, что и стоимость их на порядки ниже, чем у традиционных аппаратов, характерный масштаб около миллиона долларов вместо сотен миллионов.
Эти малыши понемногу берут на себя задачи не только в околоземном пространстве. В октябре этого года в рамках активностей по изучению и разработке способов защиты Земли от астероидов, Европейское космическое агентство запустиn к поясу астероидов проект Hera, в котором задействованы пара кубсатов.
Статью про кубсаты приятно почитать, чтоб отдохнуть от гигантизма тех проектов, которые все время на слуху, хоть про космос, хоть про ИИ:)
https://www.fastcompany.com/91199034/cubesats-tiny-satellites-changing-space-exploration
"все совпадения не случайны" -- лента принесла пост Даши, очень в тему моего предыдущего. Я с Даней тоже немного знаком по работе -- слова Даши поддерживаю:)
Читать полностью…
Вау! Помните AlphaGo и ее победы в го? А AlphaZero, которая и в шахматы могла? А AlphaFold, которая от игр перешла к трехмерной структуре органических молекул, и на которую возлагают колоссальные надежды (некоторые уже в процессе реализации) в области открытия и синтеза новых лекарств? Fold, если кто не в курсе, это про folding — складывание молекулы в сложную пространственную структуру.
И вот —встречаем AlfaChip от создателей предыдущих альф. Сама модель уже года 4 работает и постоянно совершенствуется, но окрестили ее только сейчас в свежей статье в Nature. Да, как следует из названия:
AlphaChip was one of the first reinforcement learning approaches used to solve a real-world engineering problem. It generates superhuman or comparable chip layouts in hours, rather than taking weeks or months of human effort, and its layouts are used in chips all over the world, from data centers to mobile phones.
Интересно, кто первый набросится на слово superhuman в этом контексте? Пора привыкать к его обыденно-точному, а не восторженно-журналистскому буквальному смыслу, потому что контекст быстро и в очень разные стороны расширяется прямо сейчас:)
https://deepmind.google/discover/blog/how-alphachip-transformed-computer-chip-design/
Это не совсем про высокие технологии, но это очень про науку, которую я люблю не меньше.
Статическое электричество известно людям не то что века — тысячелетия. Потереть янтарь, погладить кота, а потом ощутить странное покалывание — для этого Большой адронный коллайдер строить не надо. Но коллайдер физики построили и многое узнали про бозон Хиггса — а вот про откуда берется статическое электричество на шкуре кота, реально не знали. Ну то есть знали, что при определенных пАрах материалов их трение приводит к накоплению положительного заряда на одном, а отрицательного — на другом. Не знали и не могли понять, однако, почему приводит. Какие процессы на микроуровне приводят к переносу электронов?
И вот на дворе 2024 год, и, наконец-то, что-то стало понятно: создана экспериментально подтвержденная модель, описывающая, как деформация поверхности и процессы трения приводят к переносу заряда, и при каких условиях это процесс идет, а при каких -- нет. Это, кстати, может иметь вполне практические последствия: статическое электричество иногда, увы, является причиной колоссальных взрывов порошкообразных материалов — и других вполне масштабных процессов.
Выдохнули и теперь ждем, когда нам объяснят про шаровую молнию:))
https://www.popularmechanics.com/science/energy/a62302377/static-electricity-secret/
Stability AI, от которой что-то уже несколько месяцев не было обсуждаемых новостей, выпустила неожиданный пресс-релиз: Джеймс Кэмерон (“Аватар”, “Титаник” и т.д.) вошел в совет директоров; называют его при этом не просто режиссером, а technology innovator, and visual effects pioneer — немаловажные свойства в контексте новой роли.
Компания на фоне новости скромно про себя пишет Both Cameron and Stability AI operate at the intersection of emerging technology and creativity.
Но гораздо интересней, что говорит сам Кэмерон. А он подчеркивает, что всю свою творческую жизнь искал новые способы рассказывать невероятные истории, и всю жизнь новые технологии ему в этом помогали — начиная с CGI 30+ лет назад.
Now, the intersection of generative AI and CGI image creation is the next wave. The convergence of these two totally different engines of creation will unlock new ways for artists to tell stories in ways we could have never imagined.
Можно много фантазировать на тему куда с точки зрения бизнеса этот кадровый шаг приведет Stability AI. Но мне куда интересней придумывать, куда индустрию заведет точка зрения Кэмерона:)
Юбилей, про который мало кто напишет: исполнилось 20 лет материалу, который раньше не был известен людям и за открытие которого авторы получили Нобелевскую. Имя материала — графен. Как обычно, сразу после его появления журналисты, способные транслировать только нечто сенсационное, и жадные стартаперы обещали златые горы и переворот мира. Автор статьи самокритично замечает: The popular media can certainly exaggerate science stories for clicks, but academics—including myself—are not immune from over-egging or speculating about their pet projects either.
Не случилось. Уже который раз не по делу все подряд использовали слово “революция”, в то время как открытие запустило куда более типичный эволюционный процесс: не создание новинок на ровном месте, а последовательную интеграцию нового материала в давно нами создаваемый новый материальный мир. Оказалось, что за 20 лет своей жизни графен проник в спортивное оборудование и обувь, смазочные материалы и электротехнику, наушники и кондиционеры — список можно долго продолжать. Автор заканчивает перечень весьма точной фразой, описывающей судьбу почти любой новинки, на старте окружаемой хайпом: I'm still waiting for my ride on a space elevator, but in the meantime, I'll take comfort in the fact that graphene is already helping to shape a better future—quietly and steadily.
https://phys.org/news/2024-09-graphene-space-elevator-material-quietly.html
Выжидал с утра, не писал про вчерашнее масковско/тесловое мероприятие We, Robot — потому что хотел понять: это со мной что-то стало не так, или с харизмой и драйвом Маска?
Кажется, однако, что скорее дело в Маске — или, точнее, в том, что никакой заразительной новизны, пресловутого Wow! не случилось, а в отсутствие магии в голову начинают сразу лезть прозаические вопросы.
Нам показали прототип двухместного беспилотного такси — и он несколько удивляет малой практичностью для такой роли. И не только меня — знакомые с поддержанием парка такси люди из американских стартапов тоже задают вопросы с несколько озадаченным видом. Ну, например, про то, что круто открывающиеся наверх двери в условиях посадки-высадки пассажира в городском трафике сильно непрактичны. Отдельно все задались вопросом про полное отсутствие органов управления: когда такую машину получится сертифицировать для работы на дорогах общего пользования, совершенно неясно.
Не меньше вопросов и про беспилотный микроавтобус — тоже красив, но, вообще-то, уже не оригинален.
Да даже и робот, которого перепозиционировали как домашнего помощника уже совсем не выглядит прорывом в будущее.
А жаль, Маск всегда умел впечатлять не просто дерзкими, но и сильными решениями. А тут даже не хочется цитировать названные на презентации сроки — сразу ясно, что в них уложиться нельзя.
https://www.theverge.com/2024/10/11/24267727/tesla-cybercab-unanswered-questions-fsd-safety-liability
Я, конечно, сам не ожидал, что в моем канале придется давать ссылку на ЖЖ, но вот так вышло. Нигде больше не видел настолько подробного разбора, почему это очень правильно и по делу — именно физикам дать Нобелевскую за нейросети, точнее - за ту физику, которая лежала и лежит в основе современных прорывов.
Толя Левенчук феноменально методичен и по-хорошему педантичен, поэтому все последовательно раскладывает по полочкам, попутно с грустью отмечая, что уверенные в своей крутизне и начитанности очень сильные MLщики не очень-то, в действительности, образованы.
Текст требует приличного знания физики, поэтому прошу прощения у читателей, привыкших к более популярным постам и статьям по ссылкам. Но, увы, совсем простыми словами не ответить на вопрос “Но как вообще брать математику спиновых стёкол из физики и тащить её "назад в математику" и далее в computer sciense как алгоритм?” — и даже суть самого вопроса не передать.
https://ailev.livejournal.com/1737734.html
Второй день присуждения Нобелевских — вторая премия за ИИ. Теперь по химии.
В отличие от вчерашней, даже у любителей понудить она не вызывает особого недовольства: что ИИ фундаментально изменил и биохимию, и массу биологических исследований, согласны все, включая скептиков.
В этой премии еще приятно отметить, что отчасти она ушла не чисто в академию: двое из трех лауреатов работают в Google DeepMind.
Достаточно популярная (и одновременно вполне детальная) научная и практическая суть — по ссылке:
https://www.nobelprize.org/uploads/2024/10/advanced-chemistryprize2024.pdf
Прекрасную ссылку прислал мне неравнодушный читатель; спасибо, Александр!
Профессора математики в калифорнийском университете UCLA Теренса Тао иногда называют Моцартом математики, он филдсофский лауреат (аналог Нобелевской для математиков) и вообще звезда.
Профессору явно не чуждо любопытство в отношении языковых моделей, и потестировав недавно о1, он отметил большой прогресс по сравнению с прежними версиями: можно сравнить с посредственным, но не совсем безнадежным магистрантом-математиком. Такой отзыв вызвал интерес журналиста, который с ним созвонился и постарался прояснить отношение профессора Тао к ИИ. Тот отметил, что ИИ открывает дорогу к “математике промышленного масштаба”, которая прежде была невозможна.
Сейчас главное препятствие — посредственность модели как помощника состоит в том, что она ничему не учится в процессе (речь о периодах длиннее одной сессии).
Но если заглянуть вперед, коллаборация людей и ИИ выглядит очень многообещающей:
I think at the frontier, we will always need humans and AI. They have complementary strengths. AI is very good at converting billions of pieces of data into one good answer. Humans are good at taking 10 observations and making really inspired guesses.
https://www.theatlantic.com/technology/archive/2024/10/terence-tao-ai-interview/680153/
Последнее время уже от вроде бы разумных людей приходится слышать тревожные вопросы на тему перегрева планеты за счет энергии, необходимой датацентрам для проведения ИИ-расчетов.
Не надо прислушиваться к громкой тревоге людей, которые совсем не в ладах с арифметикой и с базовыми представлениями о нашей земной цивилизации. Вот некоторое количество исходных цифр; очень надеюсь, что мои читатели в арифметику в большинстве своем умеют.
◦ Датацентры США в 2022 отвечали за 4% энергопотребления США; к 2026 ожидается 6%, а к 2030 — до 10%
◦ Доля потребления на AI-процессы внутри потребления датацентрами составляет от 5 до 10%, достигнет к 2025 20%
◦ Поскольку рост энергозатрат на ИИ идет сейчас с очень низкой базы, легко пугать словами, что затраты выросли в разы за пару лет. Можно было бы добавлять, что за 10 лет они вообще в бесконечность раз выросли, но даже активисты и журналисты понимают, что манипуляции требуют осторожности:)
◦ В абсолютных цифрах НЕсвязанное с AI энергопотребление в ДЦ — 142 ТВтч в 2023 и 304 ТВтч в 2030; AI потребление 4 ТВтч в 2023 и 93 ТВтч в 2030
Дальше уже от меня: это Штаты, а тамошние ДЦ обрабатывают большую часть мировых запросов, так что в мировом энергопотреблении ИИ отвечает сильно меньше чем за 4% (от датацентров, напоминаю). Причина успеха всех алармистских манипуляций в том, что некоторые важные вещи люди себе не представляют даже по порядку величины. Например, колоссальную энерговооруженность мирового хозяйства 🙂 Которое в прошлом году потребило 620 ЭДж (нечасто встретишь эксаджоуди в дикой природе :)), что составляло в 2023 примерно 172 222 ТВтч. Ну, теперь вспомните про 4 ТВтч, потраченные в том же году на ИИ. Все так же пугает?
https://www.axios.com/2024/10/04/ai-energy-data-center-growth
Про мировое производство энергии см. здесь - https://www.visualcapitalist.com/visualizing-global-energy-production-in-2023/
Я много где много какие лекции читаю — но редко даю на них ссылки здесь: слишком часто вне контекста мероприятия и разговоров за кадром они мало кому полезны или интересны.
Но вот вчера в Иннополисе я рассказывал некую духоподъемную версию своего видения процессов вокруг ИИ — и она вполне самодостаточна.
Вообще каждый год мне нравится обновлять свои даже традиционные материалы, используя появившиеся за год новые идеи и метафоры. И вот как раз примерно год назад я влюбился — с подачи Сатьи Наделлы — в метафору велосипеда на паровом ходу, и вчерашняя лекция, видимо, одна из последних, на которых эту метафору эксплуатирую, пора обновляться. Но как раз итоги прошедшего года вчерашний рассказ хорошо подводит (с моей точки зрения, конечно).
Аудитория была пестрая, поэтому и лекция совершенно не заточена под специалистов — но в каком-то смысле этим и хороша:) Как раз под надвигающееся выходные интересующимся предлагаю рассказ на полтора часа. Чисто в аудио это можно слушать, но лучше все-таки видеть картинку, потому что на слайдах есть интересные иллюстрации того, о чем говорю — и эти картинки я не пересказываю.
Приятного просмотра-прослушивания любителям:)
https://vk.com/video-216917984_456239039
Обожаю такие заметки, хотя стараюсь ими тут не делиться: кажется, что мои читатели заслуживают лучшего. Но иногда трудно себя сдержать… :)
Так прекрасно, когда нам пишут, что доцент на кафедре физики в Портсмуте обнаружил в Библии доказательство того, что мир наш является симуляцией. Просто все веками невнимательно читали начало Евангелия от Иоанна, там же ясно сказано:
«В начале было Слово, и Слово было у Бога, и Слово было Бог.» Слово, по мнению Мелвина Вопсона, на самом деле было компьютерным кодом: «“The code running the simulation is not separate from the divine, but rather an integral part of it, perhaps an AI.”» Я только не понимаю, что он сразу-то не говорит, что Слово — это про большую языковую модель, откуда же еще словам-то взяться.
Хотя программистам должно, наверное, польстить, что “the act of creation, as described in the Bible, could be analogous to a divine act of programming and simulation.”
https://www.uniladtech.com/news/ai/scientist-proof-ai-world-computer-simulation-707639-20240930
Цукерберг сделал официальную заявку на победу в очень нынче популярном конкурсе. Стартапы, бигтехи, эксперты — все хотят предъявить миру его пост-смартфонное будущее: какое устройство взойдет на трон универсального и самого популярного интерфейса к цифровому миру, когда ныне царствующие смартфоны отправятся на пенсию.
I think that this is probably going to be the next major platform after phones — заметил Марк по поводу недавно им представленных AR-очков Orion. Он выказал надежду, что следующая итерация этого устройства уже будет не дорогим прототипом, а доступным пользовательским устройством.
Вот хочется почему-то поклонникам метавселенной погрузить нас в мир очкариков, в другие, реально новые форм-факторы они не верят:)
Посмотрим, что в итоге победит — фантазия и воображение или здоровый консерватизм (так мне неожиданно для самого себя пришлось Цукерберга причислить к консерваторам..)
https://www.benzinga.com/news/24/09/41084112/mark-zuckerberg-says-orion-is-probably-going-to-be-the-next-major-platform-after-phones-metas-new-ar
Все лидеры бигтеха, занятого разработкой ИИ, любят говорить, что в процессе всеобщего улучшения будущего ИИ сильно изменит образование, оно станет персонализированным, эффективным и прочие общие слова. Но вот Гугл поставил интересный эксперимент для получения в этой теме более конкретных ответов. Инструмент выбран правильно: собранные со всего мира стартапы в области EdTech. Таковых набралось 21, я тут не буду весь список приводить, лучше его посмотреть по ссылке.
Но некоторые описания целей стартапов реально круты и интригуют, вот примеры:
◦ Превратить стандартный Chromebook или планшет в в единое обучающее пространство, сохраняющее в основе своей рукописный текст
◦ ИИ-генератор рассказов как платформа для обучения чтению, на которой обучение грамотности сочетается с персональным захватывающим контентом
◦ Платформа, предназначенная для бизнесов и вендоров софта, которая позволяет проводить выскоуровневые тренинги и обеспечивает учебные материалы для переподготовки персонала и подготовки пользователей
◦ Высокотехнологичная обучающая платформа, доступная на низкотехнологичных устройствах
По каждому заинтересовавшему стартапу можно сразу уйти на его сайт читать подробности, я на некоторых залип:)
https://blog.google/outreach-initiatives/entrepreneurs/ai-for-education-cohort/
Человек, который научил меня, что такое мечтать глобально, что в команде нужны и странненькие, и неудобные, что чтобы построить новое, нужно изгнать дух старого, что продукт — это не только метрички, а искусство, что принятое решение или позорная бета лучше, чем отсутствие решения или никакая бета, что целеполагание может быть динамическим (и это норм!) и что следующая неделя — это очень нескоро. Всегда лучше завтра, ну или как минимум во вторник (если сегодня понедельник 😉).
Да, наверное, что-то из этого звучит дерзко, но Даня и есть настоящий rebel genius, интуит, визионер. Мы вместе строили Яндекс Такси, а потом, под его же лидерством, придумали суперапп с городскими сервисами и переизобретали ecom в Яндексе. Для меня это был настоящий карьерный акселератор. Послушайте это интервью у Соколовского, если нуждаетесь во внутреннем топливе и волшебном пенделе бежать и делать!
Полезное на поразмышлять в выходные. Мысль о том, что создание успешной компании и успешное управление — это не только и не столько про логику, рациональность и аналитику, сколько про драйв, культуру и людей, — совсем не нова. Стив Джобс был очень про это и в собственной работе и в евангелием такого подхода. Книжек масса написана.
Типичное рациональное планирование, основанное на гипотезе, что мир понятен и предсказуем, что есть изощренные и точные модели будущего, регулярно дает сбои. Тем не менее, финансистов и аналитиков по образованию и складу характера в управленцах меньше не становится. И часто они оказываются проблемой, а не решением. Кейсов тому в пример хватает, тот же Nike из относительно свежего.
В статье, однако, предлагается новый поворот темы с учетом реалий развития ИИ. Что, если высококлассная аналитика становится вездесущей и относительно дешевой, по крайней мере, — доступной? Тогда роль лидера еще больше и везде сместится в сторону вдохновителя, а не бизнес-стратега; алгоритм стратегию получше продумает и детализирует и структурирует.
Возникает много интересных следствий, главное из которых: чтобы вдохновлять других, надо для начала самому быть сильно вдохновленным (“Маск” прошептало эхо:))
Это не обязательный сценарий. Возможно, он как раз слишком очевидный и на поверхности, чтобы быть правильным. Но подумать в эту сторону жутко интересно: что делать, если так полюбившаяся Data-driven часть работы успешно делегирована сущностям, которые умеют в это лучше нас?
https://www.fastcompany.com/91197815/from-logic-to-leaps-a-new-paradigm-for-ceos-in-the-ai-age
И еще немного не про ИИ, а то задрал он слегка. Я тут не раз ссылался на разные новации в области городской микромобильности, вот очередная. Этот девайс является развитием уже существовавшего устройства, только теперь оно тише, легче и элегантней. Одеваемые поверх обычной обуви, The Moonwalkers Aero напоминают сандалии на пару размеров больше нужного, а снизу у каждого шесть колесиков, 4 из которых —ведущие. Мощности мотора хватает, чтобы человека, неподвижно стоящего в этой обувке, катить вверх по десятиградусному уклону. Максимальная скорость немногим больше 10 км/час, запас хода на одной зарядке — около 10 км.
Кажется, по мере дальнейшего регулирования городских самокатов и нарастающих ограничений, городской микромобильности есть куда податься:)
https://newatlas.com/urban-transport/shift-moonwalkers-aero/
А в это время Майкл Бей...
Только где Кэмерон, и где Майкл Бей, снимающий одноразнообразные катастрофы, где вся идея "навалить побольше визуальных эффектов, а то, что сценария нет в принципе - так пипл и так схавает".
@cgevent
И практически в подтверждение тезиса из предыдущего поста: очень похожий ореол окружает ИИ, и он своим сверканием только отвлекает от реально важного для большинства людей и бизнесов: от эволюционной модификации уже существующего с помощью новинки с необычными свойствами.
Это особенно касается уже работающих бизнесов. Автор лонгрида занимает любопытную должность в очень традиционной фирме: chief futurist with Deloitte Consulting.
И его советы, как и положено высказываниям консалтера, носят вполне деловой и практический характер: Keep your attention on business problems worth solving, and then (and only then) reach for these shiny new tools. Focusing on, (or worse, blindly idolizing) the AI tools themselves is supply-side thinking. Hammers in search of nails. Start with nails.
Вот это “начните с гвоздей” дорогого стоит:)) Вот еще бы люди прислушались:)
https://bigthink.com/business/humanity-strikes-back-the-5th-industrial-revolution/
Ох, не зря на днях писал тут про Лию Бельски, пришедшую в OpenAI налаживать связи с образованием. Недели не прошло, как анонсировали Академию OpenAI: она, впрочем, не то чтоб про академические связи, а про другую сторону образования, про инвестирование, в том числе экспертизой, в создателей AI-first продуктов (в профессиональное развитие и переподготовку, если на канцелярском).
Академия предоставит:
1. Обучение и технологическое наставничество
2. Кредиты на использование API
3. Сообщество единомышленников
4. Соревнования и инкубаторы в партнерстве с разными филантропами
Over the past year, we've seen first-hand that investing in AI education, resources, and community-building can have an outsized impact. — ну и сделали выводы:)
https://openai.com/global-affairs/openai-academy/