TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #131 · 4.01

Инструмент, которым мы делаем работу, очень важен. Да, хороший мастер плохим инструментом сделает лучше, чем плохой — хорошим. Но если речь об эмоциях и удовольствии от работы, здесь удобный и приятный в использовании инструмент значит очень многое. Я ненавидел сверлить стены, пока не купил аккумуляторный перфоратор. Обычным проводным это было мучение: каждый раз искать или розетку рядом или доставать и разматывать удлинитель. А ещё следить за тем, где там провод, и чтобы он не запутался в ногах, тем более когда ты на лестнице. Теперь же я только и ищу, чего б такого просверлить. Аккумуляторный перфоратор — 12/10, стоит каждого рубля. Подобного много. Собирать мебель приятнее шуруповертом с нужной битой, нежели шестигранником, который кладут в комплект. Делать прямые распилы приятнее циркуляркой, а не лобзиком. Класть плитку приятнее с лазерным уровнем и системой выравнивания. И так далее. В программировании аналогично. Я очень высоко ценю удобство языка, на котором пишу. Возьмём к примеру сверлильный станок: он тяжелее, сложнее и занимает больше места, чем дрель. А ещё не везде его можно применить. Но там, где можно, станок позволяет вам выдерживать угол. По сути вся его роль в том, чтобы взять на себя вес дрели и помешать вам сделать ошибку. Мешать делать ошибки — важное свойство инструмента. Именно поэтому я предпочитаю языки с типами. Да, хороший мастер и обычной дрелью просверлит не хуже. Но, напомню, речь идёт об удовольствии, об эмоциях, а не только о результате. Система, которая не даёт сделать ошибку, не только более надёжна сама по себе, но и много приятнее в плане эмоций. Когда ты сложил весь пазл, и последний кусочек идеально вошёл в своё место — это чувство удовлетворения сравнимо с тем, как ты вставляешь новую строчку в программу, и она без ошибок подходит по типам, а из списка подсказок IDE можно брать самые верхние пункты. #life#dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #technologylaw

当前筛选 #technologylaw清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #368 · 06.08.2024 г., 07:04

English Court of Appeal Decides Artificial Neural Network is Not Patentable In a landmark decision, the English Court of Appeal has ruled that an artificial neural network (ANN) is not patentable, reversing the High Court’s earlier decision. This decision aligns with the UK Intellectual Property Office’s (IPO) initial rejection of the patent application on the grounds of unpatentable subject matter. The case, Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marks v Emotional Perception AI Ltd [2024] EWCA Civ 825, highlighted key issues about the nature of ANNs and their patentability. The Court clarified that both hardware and software ANNs are considered computers and that their "weights and biases" are equivalent to a computer program. This means they fall under the computer program exclusion from patentability unless they can demonstrate a "technical contribution" outside the computer program itself. Importantly, the Court concluded that the training of the ANN, as part of the program's creation, does not constitute a technical contribution. Additionally, the outputs of the ANN, such as improved music recommendations, were deemed non-technical and subjective, thus not contributing to the patentability of the AI system. This decision has significant implications for the patent claims of generative AI systems, where training is a crucial part of development. #AI#PatentLaw#GenerativeAI#IntellectualProperty#TechnologyLaw#AIRegulation#UKLaw

AI & Law

@ai_and_law · Post #105 · 06.09.2023 г., 07:04

UK House of Commons Committee Issues Interim AI Governance Report Hello everyone! The UK House of Commons Committee on Science, Innovation, and Technology has released an interim report on AI governance. In a consultation involving over 100 AI experts, including researchers, businesses, and civil society representatives, the Committee explored AI applications in education, healthcare, and medicine, assessing their benefits and potential risks. While the UK government currently adopts a light-touch approach to AI regulation, the Committee warns that without an AI bill introduced before the next general election, the UK may lag behind the EU and US, both of which are making significant legislative progress in AI regulation. The report identifies 12 pivotal challenges for policymakers in shaping AI frameworks: 1. Bias 2. Privacy 3. Misrepresentation 4. Access to Data 5. Access to Compute 6. Black Box Algorithms 7. Open-Source Code 8. Intellectual Property and Copyright 9. Liability 10. Employment Disruption 11. International Coordination 12. Existential Threats The report emphasizes the need for mechanisms to prevent bias, protect privacy, and ensure transparency in AI systems, urging the introduction of an AI bill to maintain the UK's leadership in AI governance. #AIGovernance#UKAI#AIRegulation#AIChallenges#AIReport#TechnologyLaw#AIInnovation