Pull to refresh
8
0
Ольга @rolechka

Пользователь

Send message
Хорошая статья, спасибо!

У меня по таким темам один вопрос — зачем вкладывать столько интеллектуального ресурса в поиск потенциальных проблем или проблем на начальных стадиях, если можно эти же ресурсы вложить в то чтобы научиться вообще жить и не доводить до болезненных состояний, тем более опухолей?

Некоторые знания о том как жить гармонично и здорово уже доступны людям (и как к этому прийти), а многие — просто недоступны или очень сложно выудить в огромном потоке информации. Было бы конечно здорово, если большие компании начнут больше вкладывать в превентивную медицину и популяризацию способов быть здоровыми.

А то получается что человек рассматривается изначально как сломанная система — и на этой сломанной системе пытаются в пом. ИИ разобраться — хорошо она сломалась или уже плохо? То есть тут и вопрос к поломке еще большой (как дальше будет развиваться) и к самому ИИ (методы то неточные).

Считаю что лучше использовать и жить по принципу «к здоровью», а не «от болезни» и закладывать в технологии этот принцип также.
Интересная статья, спасибо.
Зачем создавать искусственный разум?… много плюсов вы описали и еще больше сулят нам фантасты в книгах и фильмах. Многие их них достаточно спорны и требуют обсуждения. Например, «Небиологический разум можно сохранять и восстанавливать при потере, клонировать» — если исходить из текущей парадигмы комп. систем, построенных как набор взаимосвязаных или не очень программ, то они так или иначе имеют свои ошибки или же они появляются и со временем накапливаются. Без своевременного рефакторинга рано или поздно количество ошибок накапливается настолько много, что система сбоит и уже может не подлежать восстановлению. Это утрированно конечно. Но это аналог ответа на одну из причин смерти любой системы. Но это я к примеру привела что каждый «плюс» еще требует осмысления стоит ли человечеству идти по этому пути?
И потому тут более интересен вопрос — а какие минусы создания ИР? что хорошего человечество потеряет от его функционирования? и проблема тут еще и в том что мы можем сколько угодно теоретезировать, многое что понять «до того как это произойдет», но вот только когда это произойдет и можно уже будет оценивать.
И тут главный мой вопрос задам (он не конкретно к вам, а в целом ко всем создателям ИИ, ИР). А стоит ли столько умов направлять на создание ИР сейчас, на текущем этапе становления человечества? Ведь видится то, что само человечество еще ведет себя как большой ребенок (огромное потакание своим слабостям, неумение принимать взрослые решения, куча нерешенных «детских» проблем типа того же голода который в текущем уровнем развития технологий уже давно можно было бы решить, тех же дорог в конце концов и т.д. и т.п.)? Может сначала человечеству надо стать разумным самому и тогда уже создавать ИР? Как считаете?
Спасибо за ответ!
Огромное спасибо за статью, очень актуально сейчас для меня и интересно. И отдельно — за ссылочки на другие статьи. Скажите, пожалуйста, вы упомянули что «В других областях всё несколько запутаннее/хитрее, не хочу их касаться.». А можете все же немного поделиться что вам известно про эти другие области? что уже кто изучил, исследовал? Особенно мне интересно есть ли исследования, разработки в сфере визуальной диагностики и коррекции здоровья человека по форме тела, осанке и связанных с ними параметрами методами именно машинного зрения? :)
Вы не пробовали понять причину отчего у Вас это случилось?
Да, часть утверждений с линками. А часть все же нет. Если статья преследует цель быть действительно обоснованно — надо приводить все пруфлинки и по каждому линку который приводиться вы должны быть сами уверены в авторах. Какая гарантия что эти авторы не вовлечены в игру большого бизнеса и не показывают исследования со стороны полезной маркетингу производителей?
Я сама какаое-то время побыла в науке, закончила аспирантуру, посмотрела как это все работает. И скажу Вам — так себе все это работает, наука только в лучшем случаем может сказать что для такого-то повторяемого набора данных наблюдается такая-то корреляция и возможно есть такая-то причинно-следственная связь. В 99% случаях это не 2*2 = 4. Но конечно это уже другая история и обывателю это неинтересно, ведь наука сказала.

Ссылка на видео-критику хорошее, спасибо, посмотрю. И на книгу, тоже обязательно ознакомлюсь и про автору посмотрю и почитаю. Это не менее важно. На видео парень еще молодой очень правда. Вы лучше покажите человека в здравии и ясном уме и в отличной физ. форме в 40,50,60 и 80 лет при таком питании, тогда можно смотреть и слушать. А на обычном нашем питании вы же видите какие получаются больные бабушки и дедушки. Болеть — это не догма и не обязательно с возрастом.

Хочу внести ясность — я пишу это все не потому что я хочу кого-то прокритиковать. Меня эта тема очень интересует лично, что есть и как вести такой образ жизни чтобы и в 80 мне было супер хорошо :) Сейчас многое поменяла по сравнению с тем как питалась в 20. И я вам точно скажу что чувствую себя в 1000 раз лучше чем в 20. И в больше мере это касается именно потребления фруктов и овощей.

Хорошего вечера :)
Снова «научные» статьи без нормального обоснования. Ни ссылок конкретных, ничего.
Вы видели тех людей в 60 которые питаются яйцами и беконом?
Вы видели общались с людьми у кого здоровье и в 80 как у 20го и ясный ум? Вы думаете они питаются яйцами и белком?

Материалов хорошо сейчас много. Вот например «Китайское исследование» книгу предлагаю почитать, там и на тему Холестерина есть )))
Мда… интересно за что минусы то?
По сути Вы дальше пишете тоже только другими словами что действительно высокая сложность анализа присутсвует.
Или минусы ставите если не согласны с чужим мнением?
Согласна, ведь как бы правильно программисты не писали, все равно иногда (хорошо что редко) барабашки случаются.

На каждом проекте должно быть понятно кто за что отвечает. Может быть это и не программист, а аналитик напутал или еще кто по названию. Но в нашей профессии действительно пока ответсвеннности мало кто несет, инфантильное отношение к работе и результатам — мол да мы все сделаем, но если что — поправим на ходу. Когда мост рушиться архитектора по идее судить будут, что не так с айтишниками? Думаю то что чтобы судить произошедшее надо очень высокий уровень компетенции у тех кто будет разбираться в ситуации. Я не думаю что в ближайшем будующем найдуются глубоко думающие и осознанные люди готовые судить айтишников.
В книге «Конец обжорству» автор в деталях приводил разные експеременты над крысами и мышами в данном направлении. И там основной вывод — пищевая индустрия манипулирует хорошо 3мя составляющими которые привлекают людей: жир, сахар, соль. Если три этих составляющих есть в определенной пропорции — тогда люди будут есть намного больше чем нужно.
Отличная статья, спасибо!
Также пользуемся инфраструктурой Google уже несколько лет.
Про плюсы Вы много написали, с ними согласна.
Есть один неприятный минус который не упомянут, но с которым мы столкнулись и не раз. Google время от времени вносит изменения в API и в какой-то момент все что написано просто перестает работать. Это неуправляемо и непредсказуемо практически в реальной жизни. А в результате текущие планы рушатся и нужно быстро латать дыры. Вот из недавнего — они изменили API функций по работе с файлами в Google Drive, у нас небольшие скрипты, но чтобы пофиксить понадобился день.
Поддерживаю полностью lair.
Все просто — есть обьект реальный — автомобиль и есть миллион разных его моделей в зависимости от целей и задач для чего нужны эти модели, а какую модель сделать — собственно это и есть главная задача аналитика.
Давайте не переходить на личности. Я исхожу из того что все тут грамтные думающие люди и мы ведем полезную дисскуссию.

Насчет «представления модели». Можете дать определение и ссылку на определение данного понятия? В терминах моделирования предметных областей используют понятия «представление знаний», «модель».
Как-то не стыковуется пока что — получается что представление модели это модель модели. Зачем это? Если вы говорите о визуальном представлении модели — так это и емть модель ))) Ивопрос то вобщем-то не в этом. Вопос в том что если что-то моделируется то это для чего-то нужно, для передачи знаний, для автоматизации, для исследования зависимостей или будь-чего.
Записать модель без искажений… а где вы определили уровень детализации?
Без искажений вообще — это показать сам автомобиль. А так всегда будут искажения зависящие от целей моделирования.

Задача «просто сделать модель» — кому это нужно? Заказчику не нужно, другим тоже. Если только Вам, тогда это не несет полезности для общественности.

Вобщем мой меседж в том что должна быть цель моделирования, как описано во всех методологиях моделирования, той же АРИС.
про ясную цель моделирования все же ничего не сказано. цель — создать представление модели без искажения смысла? можно ли так вообще формулировать цель? веь взяв любой объект можно сделать миллион его разных моделей. Тот же автомобиль —
— если хотим детям объяснить что такое КРАЗ — можно показать игрушечную модельку КРАЗа не таща ребенка на производство
— если нужно запрограммировать сайт для продажи колес автомобиля, то нужна модель не самого автомобиля а данных про автомобиль которые нужно сохранить в базе (если упрощенно)
— если мы рисуем схему ДТП то на ней машинка в виде прямоугольника с палочками в виде колес — это тоже модель.
и так далее. о каком искажении смысла идет речь?
при построении любой модели важно:
а) понимать настоящую цель ее использования и применения
б) точку зрения того кто делает модель ()для руководителя и для подчиненного модель одного и того же почти всегда будет разной)
в) найти способ максимально упрощенно представить модель чтобы в ней не было ничего лишнего что не касается вашей цели
г) сделать это наглядно

Если клиент говорит одно… тут похоже есть конкретная ситуация с клиентом, которую может быть стоит разобрать?
Клиенту на модели такого вида обычно вообще все равно, используем их мы — аналитик, разработчики, для обмена знаниями, построения программ и т.п.

Последняя диаграмма в приведенной статье — вот о ней я говорила. Она вполне достаточна для большинства задач связанные с моделированием машины. просто на линии поставить слева 1, справа 4 и все.

Причина, по которой я предпочитаю ER модель, я указал: это то, что она ближе к моделированию классов, чем диаграмма классов UML.

погодите… Вам нужно промоделировать классы? или все же данные для хранения информации?
Концептуальная модель — это общая диаграмма на которой может быть ЧТО УГОДНО и КАК УГОДНО и это принципиально, она может отражать любой срез который хочет аналитик без привязок. Обычно полезна вначале понимания предметной области когда еще не понятно где точно функция, где информационный поток, где какие роли.

Я просто почему пишу это — в Вашей статье есть некоторые аспекты которые начинающие наверняка неправильно истолкуют. Если цель поделиться знаниями для подрастающего поколения — я внесла бы коррективы на этот счет.
Любое моделирование должно иметь цель, тогда уже легче ответить на вопросы как смоделировать. Это может быть просто познание мира, автоматизация, моделирование ситуация «что если», передача знаний ребенку, пердача знаний другому специалисту и многое другое.

Также если говоритьь о концептуальной модели, то это инструмент для отображения общего понимания предмета разговора, если говорить кратко.
Потому вопросы:
1. Какая ваша цель моделироавания?
2. Что дают дополнительные элементы на диаграмме? Почему мало 2х элементов автомобиль и колесо плюс связи 1-4 (вот прям так и написать на связи жестко, концептуальное моделирование это разрешает).
3.Зачем производить концептуальную модель в виде ЕР диаграммы?
Поддерживаю, нужны схемы ищи Вы рискуете быть неверно истолковаными.
Согласна с Вами, OzzyTech, именно инструментарий, я не смотрю на это как на волшебную палочку которая решит все проблемы.Интересно в общем есть ли сейчас еще телодвижения в направлении подобных инструментов «автоматизированной добычи знаний» или это все затихло в 0.

А вообще думаю что знания не добываются а просто неосознанный наш опыт переходит в осознанный и как только мы осознали тогда мы можем и формализовать и дальше все из этого вытекающее.
Интересный «сериал». Жду новых серий с нетерпением.
Вопросов много волнующих — различные юзкейсы, тренды, BD в различных сетях (интернет, распределенные), успехи и падения и много чего еще.
Что еще очень интересует — это какие есть механихмы, методы, подходы, языки для обработки данных и формализации правил их обработки и получения новых знаний. Как пример из старого — Prolog который позволял задавать систему формальных правил. Из текущего — Wolfram Alpha которые — сервис по сути является не только большой базой знаний но и генератором новых соединенных знаний.
ACID — свойства транзакционности в базах данных, CAP — евристическая теорема о распределенных вычислениях, сравниваются немного разные по типажу концепты.
Вот на эту тему хорошая статья
blog.nahurst.com/visual-guide-to-nosql-systems
и там же неплохая картинка:
image
все эти теоремы нужны только для большего взаимопонимания между разработчиками, не более.
1

Information

Rating
Does not participate
Location
Киев, Киевская обл., Украина
Registered
Activity