Список рутинных дел

Продолжим тему со списками дел. Надеюсь, что все, кто меня читает, уже обзавелись своими списками дел и уже организовали вокруг себя пространство и время. Но поделюсь с вами ещё одной хитростью. Внимайте.

Некоторые дела происходят изо дня в день — это так называемая рутина (кстати, по-английски: routine = процедура, процесс — вспоминаем процессное управление). Либо это какие-то очень долгоиграющие дела без установленного дедлайна, но которые желательно сделать. Примеры:

1️⃣ Рутина — ежедневные физические упражнения для поддержания себя в физической форме, хорошем настроении и самочувствии.

2️⃣ Дела без дедлайна — например, написания книги (см. примеры на фото выше).

У меня много такого. Ежедневно я делаю кучу рутины. Например, я на ежедневной основе учу какие-нибудь языки. Вон на фото сверху пример моего рутинного списка, в котором обозначено одно дело по этому вопросу: «Duolingo». К слову, если вы найдёте меня в этом приложении, вы сильно удивитесь длительности моего непрерывного стажа. Мало у кого есть такой. Возможно, что я даже и единственный :)

Так вот, в чём сѫть. Чертите себе вот такую табличку, как я (можно и в электронном виде), и она становится списком рутинных дел на каждый день. То есть она органично приплюсовывается к списку дел, который вы рисуете себе в ночь на следующий день, как я учил вас на прошлой неделе. Эта табличка помогает вам делать ваши рутинные дела, не отступая ни на шаг.

НЕ ОТСТУПАЯ НИ НА ШАГ

Это один их моих жизненных принципов.

Чарльз Стросс «Небо сингулярности»

Оценка: 4️⃣4️⃣4️⃣1️⃣

Рецензия: «Небо сингулярности» Чарльза Стросса — это увлекательная космоопера с множеством неожиданных поворотов и технологических чудес. Тем не менее, данный жанр не совсем удовлетворяет мои предпочтения, поскольку я не являюсь фанатом пространственных эпопей. В книге немало «роялей в кустах» — удобных совпадений и использования технологических артефактов, облегчающих путь главной героини. Кроме того, избыточное количество подробных описаний сцен сексуального характера снижает ценность романа для вдумчивого чтения и отвлекает от основной нити повествования.

Краткое содержание: В книге «Небо сингулярности» Чарльза Стросса действие происходит в XXV веке, где человечество продолжает свою экспансию в космосе, используя передовые технологии и звездные парусники. В центре сюжета — рискованное путешествие флота одной из республик к планете Рохард. Это путешествие необходимо для спасения и предотвращения катастрофы с использованием замкнутого пространственного перемещения. Противостояние различных философий и мировоззрений на забытой планете становится ключевым элементом второй половины повествования. Политический подтекст и детальные описания межзвёздных конфликтов создают глубокий и насыщенный сюжет. А ещё там был описан Фестиваль — цивилизация загруженных постлюдей, но описание крайне скомканное.

Распределённый искусственный интеллект и облачные вычисления

Привет, дорогие читатели! Сегодня мы обсудим актуальную тему — распределённый ИИ и облачные вычисления. Эта область становится всё более значимой в современном мире, поскольку технологии стремительно развиваются и требуют новых подходов к обработке данных и созданию интеллектуальных систем.

Давайте вспомним, что распределённый ИИ представляет собой подход, при котором интеллектуальные задачи решаются с помощью нескольких узлов или агентов, работающих совместно. Это позволяет эффективно использовать ресурсы и решать сложные интеллектуальные задачи в режиме реального времени. В этом процессе именно облачные вычисления начинают играть ключевую роль, так как компании-провайдеры предоставляют всю необходимую инфраструктуру для хранения и обработки данных, а также обеспечивая доступ к вычислительным мощностям по запросу.

Одним из основных преимуществ распределённого ИИ является возможность масштабирования. С помощью облачных технологий любой разработчик или учёный может легко добавлять или удалять ресурсы в зависимости от своих нужд, что делает системы более гибкими и адаптивными. Это особенно важно для задач, связанных с машинным обучением и анализом данных — именно в них объёмы обрабатываемой информации могут варьироваться.

Кроме того, распределённый подход способствует повышению надёжности систем. Если один узел выходит из строя, остальные продолжают функционировать, что позволяет минимизировать риски и потери. Это критически важно для приложений, работающих в режиме реального времени, таких как системы автономного вождения или интеллектуальные медицинские решения. И именно провайдеры облачных сервисов скрывают от разработчика всю подкапотную инфраструктуру, делая использование вычислительных мощностей максимально прозрачным.

Вот несколько примеров применения:

*🔹Обработка естественного языка.* Облачные платформы используются для обучения моделей обработки естественного языка на корпусах текстов, что позволяет создавать более точные и эффективные системы перевода, анализа текста и генерации контента.

*🔹Компьютерное зрение.* Облачные платформы используются для обучения моделей компьютерного зрения на датасетах изображений и видео, что позволяет создавать более точные и эффективные системы распознавания образов, обнаружения объектов и сегментации изображений.

*🔹Рекомендательные системы.* Облачные платформы используются для обучения моделей рекомендательных систем на наборах данных о поведении пользователей, что позволяет создавать более точные и эффективные системы рекомендаций товаров и услуг.

Вот несколько интересных ссылок на академические работы по распределённому искусственному интеллекту и облачным вычислениям:

1️⃣ Mungoli Н. (2023) Scalable, Distributed AI Frameworks: Leveraging Cloud Computing for Enhanced Deep Learning Performance and Efficiency // ArXiv. 2023. Доступно по ссылке: https://clck.ru/3EPbEt

2️⃣ What is Distributed Artificial Intelligence? // KLU. Доступно по ссылке: https://clck.ru/3EPbF5

3️⃣ Duan S., Wang D., Ren J., Lyu F., Zhang Y., Wu H., Shen X. (2022) Distributed Artificial Intelligence Empowered by End-Edge-Cloud Computing: A Survey // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2022. Т. 25, № 1. С. 591-624. Доступно по ссылке: https://clck.ru/3EPbFE

Эти работы помогут вам глубже понять современные тенденции и технологии в области распределённого искусственного интеллекта и облачных вычислений.

Распределённый ИИ и облачные вычисления открывают новые горизонты для разработки интеллектуальных систем, позволяя решать сложные задачи более эффективно и надёжно. Подписывайтесь на наш канал «Технооптимисты» (@drv_official) и оставайтесь в курсе самых актуальных новостей и исследований в области технологий!

Итак, мы продолжаем тему с политическими технологиями. Сегодня примерно в 12:00 мы с профессором Тихомировой выходим в эфир на канале «Медиаметрикс» с 62-м выпуском подкаста «Технооптимисты». Подключайтесь к прямому эфиру здесь: https://www.youtube.com/watch?v=40vLfu0g0ac

Ваши вопросы в комментариях под видео всячески приветствуются и по возможности будут обсуждаться.

Продуктивность и организация времени: ведём список дел на день

Привет, технооптимисты! Сегодня поговорим о простом, но очень эффективном инструменте для повышения личной продуктивности — ведении списка дел на день. Это практика, которая может значительно улучшить вашу организацию времени и сделать вас более эффективными.

1️⃣ Структурируем деятельность. Списки дел помогают упорядочить задачи и чётко обозначить, что нужно сделать. Когда у вас есть чёткий план, легче справляться с делами, и не терять время на раздумья.

2️⃣ Пишите список вечером. Рекомендуется составлять список дел на завтрашний день перед сном. Это позволяет разгрузить голову от постоянного планирования, и вы сможете спокойно уснуть, не прокручивая в голове, что нужно сделать.

3️⃣ Включите в список простые дела. Добавьте в список одно или несколько очень простых заданий. Это даст вам возможность сразу вычеркнуть их и почувствовать, что вы уже начали. Такой маленький успех помогает войти в рабочий ритм.

4️⃣ Eat Your Frogs First. Если есть сложные или неприятные дела, начните с них. Принцип «съешь своих лягушек первыми» говорит о том, что после того, как начали, стоит выполнить самые трудные задачи, и тогда остальное будет казаться лёгким.

5️⃣ Стратегические списки. Не забывайте о стратегических задачах, которые требуют конкретных дат исполнения или дедлайнов. Лучше всего заносить такие дела в автоматизированный календарь. Из них вы сможете формировать список дел на конкретный день.

6️⃣ Борьба с прокрастинацией. Список дел помогает побороть прокрастинацию. Когда вы видите, как список уменьшается, это добавляет вам уверенности и поднимает настроение. Каждый вычеркнутый пункт — это маленькая победа, которая дарит гормоны счастья!

Применяйте эти простые советы, и вы заметите, как ваша продуктивность возрастает! Уже сегодня начните вести списки дел. Попробуйте этот простейший метод. Делитесь своим опытом в комментариях и рассказывайте, как списки помогают вам! Вперёд к новым достижениям!!!

Питер Уоттс «Бетагемот»

Оценка: 4️⃣2️⃣3️⃣1️⃣

Рецензия: Третья книга из трилогии «Рифтеры», и что-то автор уже выписался к моменту, когда он за неё сел. Если первую книгу я прочитал взапой, вторую более или менее с удовольствием, то эту вымучивал. А она так-то самая объёмная, а в оригинальном издании так вообще на два тома поделена: «Бета-макс» и «Сеппуку». Если что, то это названия сконструированных микроорганизмов, которые должны были бороться с принесённым из бездны Бетагемотом. Однако эта книга про то, как Лени Кларк и Кен Лабин, теперь лучшие друзья, пытаются выяснить, кто охотится за Атлантидой, которая приютила всех корпов и всех оставшихся рифтеров, пока на поверхности суши Бетагемот сжирает биосферу (ну только на территории Северной Америки, если что). В общем и целом книга динамичная, в ней больше нет того «коммерческого» безумия, которым автор отличался в первых двух книгах (а, не, вру — описание того, как Дежаржен истязан Таку, просто омерзительны). Но тем не менее, проблемы, которые в этой книге поднимаются, ну какие-то менее интересные, что ли. Просто описывается то, как сначала рифтеры устроили небольшую революцию на дне Атлантического океана, а потом войнушку с корпами, а потом Лени и Кен вторую половину книги таскались по руинам США в поисках Ахилла Дежардена. Ну и финальный бой с ним. В общем, довольно всё по каноничным драматургическим лекалам выписано. Тем, кто прочитал первые две книги, однозначно советую дочитать и на последних страницах выяснить, как автор решает проблему вагонетки для людей, у которых полностью отключена совесть.

Краткое содержание: Корпы Энергосети живут на подводной станции на дне Атлантического океана. Пять лет с окончания предыдущего романа они поддерживают хрупкий мир с рифтерами, которые живут вне Атлантиды в пузырях и полностью держат жизнеобеспечение Атлантиды в своих руках. Кто-то из рифтеров становится «туземцем», кто-то продолжает жить человеком. Но вот в какой-то момент они сталкиваются с огромной глубоководной рыбой и понимают, что Бетагемот приплыл и сюда (оказалось, что это модифицированный штамм, который сам по себе получиться не мог). Из-за этого начинается война рифтеров с корпами, так как первые считают, что Бетагемот является порождением биотехнологий последних, чтобы расправиться с рифтерами (отчасти это оказалось правдой). В момент апогея конфронтации Кен Лабин понимает, что местоположение Атлантиды скомпрометировано, и кто-то сверху за ними следит. Он прекращает войну, и они с Лени Кларк отправляются на поверхность. Территория США и Канады практически обезлюдела, Бетагемот разрушает биологию Земли. Люди умирают, но некоторые имеют иммунитет. Города стали крепостями. Ахилл Дежарден является самым могущественным человеком на этом континенте. И он пытается предотвратить распространение новой заразы — Сеппуку, которую пытаются распространить «страны Мадонны» (Африка, в основном). Но оказалось, что это лекарство от Бетагемота, а Ахилл, чтобы не потерять свою власть, препятствует его распространению. Кен и Лени после долгих приключений и мытарств настигают Ахилла в его гнезде и убивают, но тот перед этим уничтожает Атлантиду. Но весь оставшийся мир, тем не менее, спасён.

Для закрепления материала нашли для вас пару интересных источников на русском и английском языках:

[1] Хорошевский В. Г. (2008) Архитектура вычислительных систем. — М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. — 520 с. — URL: https://clck.ru/3CBMkf

[2] Kshemkalyani A. D., Singhai M. (2011) Distributed Computing: Principles, Algorithms, and Systems. — Cambridge, 2011. — ISBN 1-1394-7031-0. — URL: https://clck.ru/3CBN3R

Архитектуры распределённых вычислительных систем обеспечивают отказоустойчивость, высокую скорость обработки данных и масштабируемость при работе с моделями искусственного интеллекта. Исследования и разработки в этой области продолжаются, открывая новые возможности для применения искусственного интеллекта в различных сферах жизни.

Не забывайте подписаться на наш канал «Технооптимисты», если вы вдруг ещё не сделали этого: @drv_official

Архитектуры распределённых вычислительных систем

Приветствуем всех наших уважаемых читателей! Сегодня мы продолжаем изучение темы распределённого искусственного интеллекта, и у нас на очереди рассмотрение архитектур распределённых вычислительных систем.

Архитектура в контексте информационно-коммуникационных технологий относится к структуре и организации информационной системы. Она определяет то, как компоненты системы взаимодействуют друг с другом, как информация передаётся, обрабатывается и хранится. Архитектура включает в себя различные аспекты, такие как аппаратное обеспечение, программное обеспечение, сетевые соединения, базы данных, интерфейсы пользовательского взаимодействия и многое другое. Более того, в состав архитектуры включаются и принципы разработки всех видов обеспечения информационной системы. Цель создания хорошей архитектуры — обеспечить эффективную работу информационной системы, её масштабируемость, безопасность и надёжность.

В сфере искусственного интеллекта существенную роль играет так называемые когнитивные архитектуры. Однако если рассматривать тему распределённого искусственного интеллекта, то важно рассмотреть и варианты архитектур для построения распределённых систем ИИ. Сегодня такие системы представляют собой сети компьютеров, взаимодействующих и координирующих свою работу для выполнения сложных задач. Они обеспечивают эффективное распределение данных и вычислительных задач между узлами сети, что повышает производительность и масштабируемость моделей искусственного интеллекта.

Существует несколько основных архитектур распределенных вычислительных систем, каждая из которых имеет свои особенности и преимущества. Например, архитектура «Master — worker» (в теории многоагентных систем иногда называется «Королева — пчёлы») предполагает наличие центрального узла (мастера), который распределяет задачи между рабочими узлами. Другие архитектуры, такие как «Пиринговая сеть» и «Клиент-серверная архитектура», также широко используются в распределённых системах.

Имеет смысл рассмотреть несколько интересных примеров архитектур:

1️⃣ Master — worker представляет собой модель параллельных вычислений, в которой основной процесс управляет и распределяет задачи рабочими процессами. Мастер принимает задания, разбивает их на подзадачи и распределяет по доступным рабочим для выполнения. Эта архитектура обеспечивает параллельную обработку данных, может повысить производительность вычислений.

2️⃣ Пиринговая сеть представляет собой распределённую сеть, в которой все узлы имеют равные права и могут обмениваться ресурсами напрямую между собой без централизованного управления. Каждый узел в сети может выступать как клиент и сервер одновременно, обеспечивая децентрализованное управление и обмен информацией.

3️⃣ В клиент-серверной архитектуре существует разделение ролей между компонентами: сервер предоставляет ресурсы и услуги, а клиент обращается к серверу для получения необходимых данных или функциональности. Клиенты и серверы взаимодействуют посредством сетевых протоколов, позволяя эффективно обмениваться информацией.

4️⃣ Сервисно-ориентированная архитектура организует приложения как набор сервисов, которые могут быть независимо развёрнуты, масштабированы и управляемы. Каждый сервис выполняет конкретную функцию и взаимодействует с другими сервисами посредством стандартизированных протоколов.

5️⃣? Сетецентрическая архитектура ориентирована на построение сети, которая предоставляет услуги и ресурсы для подключённых устройств. Большинство устройств в сети имеют равные права и могут обмениваться данными напрямую, образуя децентрализованную среду с общим доступом к ресурсам, однако есть локальные кластеры, в которых выделяются серверы, управляющие своими рабочими. Сегодня это наиболее устойчивый класс архитектуры, поскольку объединяет в себе достоинства как иерархических, так и децентрализованных структур, что позволяет создавать гибкие вычислительные системы для решения очень сложных задач. То же самое касается и построения организационных систем, и именно сетецентрические организации выглядят очень интересно.

Распределение задач — разделение комплексной задачи на более мелкие подзадачи и их распределение между различными узлами системы. Это позволяет увеличить эффективность выполнения задачи, ускорить время обработки и снизить нагрузку на отдельные узлы. Каждый узел выполняет свою часть работы независимо от других узлов, а затем результаты объединяются для получения окончательного результата. Именно распределение задач требует эффективных алгоритмов для определения того, какие задачи могут выполняться параллельно, и как эффективно распределить данные и ресурсы между узлами в сети.

Управление ресурсами — управление доступными вычислительными ресурсами и координация их использования между узлами системы. Ресурсы могут включать процессорное время, память, сетевую пропускную способность и другие вычислительные ресурсы. Управление ресурсами включает в себя разработку алгоритмов и протоколов, которые определяют, какие ресурсы могут быть выделены каждому узлу, как они могут быть использованы эффективно, и как решать конфликты при необходимости. Цель управления ресурсами — обеспечение справедливого и эффективного использования ресурсов всей распределённой вычислительной системы, минимизация потерь и оптимизация производительности.

А что если в качестве узлов распределённой вычислительной сети выступают системы искусственного интеллекта или автономные искусственные когнитивные агенты? Скорее всего, это добавит новые возможности в контексте распределённых вычислений.

Системы искусственного интеллекта могут представлять собой специализированные алгоритмы и модели, способные обрабатывать сложные задачи и принимать решения на основе больших объёмов данных, обрабатывающих их при помощи слабо формализованных алгоритмов на основе моделей и методов машинного обучения. В распределённой вычислительной сети такие системы могут выполнять вычисления на разных узлах параллельно, что позволяет ускорить время выполнения задач и обработку данных. Более того, системы ИИ могут обмениваться информацией и координировать свои действия для выполнения сложных задач, требующих совместной работы и синхронизации.

Автономные искусственные когнитивные агенты представляют собой более сложные системы, обладающие способностью к обучению «на лету», анализу информации и принятию решений на основе контекста и опыта. В распределённой сети такие агенты могут действовать как самостоятельные узлы, способные выполнять задачи, обрабатывать данные и взаимодействовать с другими агентами для достижения общей цели. Это позволяет создавать более гибкие и интеллектуальные системы, способные адаптироваться к изменениям и эффективно решать сложные проблемы.

Использование систем ИИ и автономных агентов в распределённых вычислениях открывает новые перспективы в области интеллектуальных вычислений и решения сложных задач. Это позволяет создавать более гибкие, эффективные и инновационные системы, способные обрабатывать большие объёмы данных, принимать решения на основе контекста и сотрудничать для достижения общих целей. Однако, для успешной реализации таких систем необходимо учитывать сложности синхронизации, управления ресурсами и безопасности, а также реализовать эффективные алгоритмы и архитектуры для координации и взаимодействия между системами ИИ и автономными агентами. И, фактически, это и есть то самое A2X-взаимодействие, о котором мы так много говорили.

Для тех, кому требуется быстрое введение в теорию распределённых вычислений, рекомендуем хорошее учебное пособие ИТМО:

➡️ Косяков М. С. (2014) Введение в распределённые вычисления. — СПб: НИУ ИТМО, 2014. — 155 с. — URL: https://clck.ru/3C3u2K

Оставайтесь с нами. В следующий раз мы поговорим про разные архитектуры распределённых вычислительных систем, которые могут использоваться при построении сетей взаимодействующих когнитивных агентов. Подписывайтесь на канал «Технооптимисты»: @drv_official

Обучение с подкреплением в воплощённых ИИ: осваивая новые навыки через опыт

Привет, друзья-технооптимисты!

Сегодня мы погрузимся в один из самых увлекательных аспектов современной робототехники и искусственного интеллекта — обучение с подкреплением в воплощённых ИИ-системах. Этот метод является перспективным направлением в области машинного обучения, позволяя роботам и другим автономным системам осваивать новые навыки через опыт, примерно так же, как это делают живые существа.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — тип машинного обучения, где ИИ-агенты учатся принимать решения, совершая действия в определённой среде для достижения цели. В отличие от других видов обучения, где системам ИИ требуется чёткий набор правил или данные, в обучении с подкреплением агент самостоятельно определяет, какие действия приводят к лучшим результатам, на базе «поощрений», которые он получает за правильные действия, или «наказаний» за неправильные действия.

Такой подход позволяет воплощённым ИИ-агентам не только выполнять заданные инструкции, но и адаптироваться к переменам, а также разрабатывать собственные стратегии в реализации задач, будь то навигация в сложной местности, манипуляция предметами или оптимизация производственных процессов. Сфера применения обучения с подкреплением невероятно широка: от автоматизированных роботов-сборщиков до современных систем искусственного интеллекта в играх и симуляциях.

Вот только пара примеров:

*1️⃣ Автономная навигация роботов.* Роботы могут использовать обучение с подкреплением, чтобы научиться перемещаться в сложных средах. Они могут изучать, как преодолевать препятствия, выбирать оптимальные пути и адаптироваться к изменяющимся условиям, обеспечивая эффективную навигацию.

*2️⃣ Управление дронами.* Дроны — ещё одна область, где обучение с подкреплением может быть применено с высокой эффективностью. Дроны могут использовать этот подход, чтобы учиться выполнять различные маневры, такие как обход препятствий или оптимальное распределение нагрузки. Они могут адаптироваться к новым ситуациям и строить оптимальные стратегии полета.

Несколько интересных академических источников по этой теме, которые мы для вас подобрали:

1. Weihs, L., Salvador, J., Kotar, K., Jain, U., & Zeng, K. H. (2020). Allenact: A framework for embodied ai research. arXiv preprint arXiv:2008.12760. Подробно: https://clck.ru/3AjAqo

2. Gupta, A., Savarese, S., Ganguli, S., & Fei-Fei, L. (2021). Embodied intelligence via learning and evolution. Nature Communications. Подробно: https://clck.ru/3AjAtH

3. Roy, N., Posner, I., Barfoot, T., Beaudoin, P., & другие (2021). From machine learning to robotics: Challenges and opportunities for embodied intelligence. arXiv preprint arXiv:2110.15245. Подробно: https://clck.ru/3AjAvg

Дорогие друзья, если вы хотите погрузиться в увлекательный мир искусственного интеллекта и робототехники, то мы приглашаем вас на захватывающее путешествие знаний и исследований!

Искусственный интеллект и робототехника — области, которые вызывают восхищение исследователей уже десятилетиями. Они открывают перед нами потрясающие возможности, вдохновляя на новые открытия и инновации.

Вместе с нами вы сможете узнать, как создаются интеллектуальные системы, способные анализировать информацию, совершать сложные вычисления и принимать автономные решения. Мы расскажем вам обо всём этом: @drv_official