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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #966 · 19.03

Меня иногда спрашивают, заменят ли нейросети программистов (или "когда заменят"). Мне на эту тему очень нравится картинка ниже. Давайте подумаем, что делает ценным квалифицированного специалиста. Задача специалиста это принять на вход некоторые стартовые условия, а потом произвести над ними манипуляции, чтобы выдать требуемый результат. Хирург получает тело человека с каким-то заболеванием и должен в нужных местах совершить надрезы и наложить швы, чтобы в качестве результата человек остался живым и более здоровым, чем раньше. Адвокат получает материалы дела с каким-то конфликтом и должен произвести некоторую последовательность воздействий на суд так, чтобы именно его клиент вышел из конфликта победителем. Строитель-прораб получает чертежи здания, площадку и бюджет и должен сформировать цепочку управляющих команд для рабочих, чтобы в итоге получилось здание, которое не упадёт и пройдёт нужные проверки. Если между набором стартовых условий и конечным результатом всегда одинаковая последовательность манипуляций, такой труд автоматизируется. Сложно как-то принципиально по-разному рассчитать клиента на кассе. Сложно выбрать несколько путей оформления одного и того же шаблонного документа. Нельзя десятью способами нарезать резьбу с заданным шагом на заданной заготовке. Так что для всего этого есть станки, аппараты, программы и роботы. Квалификация подключается там, где путей много, и для выбора правильного недостаточно просто описать желаемый конечный результат. У специалиста есть знания, опыт и интуиция, которые позволяют ему именно в каждом конкретном случае принимать решения. Относится ли программирование к подобным областям? Безусловно. Одну и ту же программу можно написать сотней способов и между этими способами будут серьёзные отличия, которые повлияют впоследствии на использование и развитие этой программы. Ну хорошо, но мы ведь загрузили в нейросеть весь опыт и знания программистов. Что мешает ей пройти тот же путь, что пройдёт программист, и точно так же принимать решения, исходя из ситуации? Два момента. Во-первых, у человека есть воля, а у нейросети нет. У человека есть способность как бы создавать новые решения внутри себя, а не в результате некоторой инструкции извне. И воля квалифицированного специалиста — важный аспект его работы. Грубо говоря, в части случаев мы хотим, чтобы специалист совершил творческий акт, принимая решения. Во-вторых, опыт практически в любой области, требующей квалификации, частично включает в себя понимание всего многообразия контекстов человечества в целом. То есть как бы знания того, что такое человек, в каких ситуациях он будет пользоваться результатом твоей работы и так далее. Так что нет, нейросети не заменят программистов. Исключение, пожалуй, такое: программа, которая запускается один раз для выдачи конкретного результата, не требующего высокой надёжности. Если мне нужно один раз для личного удобства переименовать тысячу файлов, то в целом программа, которая это делает, может быть написана сколь угодно плохо, лишь бы работала. Но это совсем небольшой процент реальных сценариев. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #geoscience

当前筛选 #geoscience清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #306 · 30.05.2023 г., 21:20

Машинное обучение в геонауках. Обзор 70 years of machine learning in geoscience in review - статья почти 3-х летней давности, но от этого не теряющя актуальности. В этой работе дается обзор развития машинного обучения в геонауках за последние 70 лет 👴, со времен когда еще и машинным обученем это никто не называл. Кригинг, деревья, метод опорных векторов и далее к сверточным сетям и генеративным моделям глубокого обучения. Отсутствует только обзор популярных в последние годы больших языковых и генерационных моделей. В общем такое краткое изложение того с чего все начиналось и к чему пришли, применяя статистику и программирование для понимания земных процессов. Ко всему прочему это еще и прекрасный обзор литературы 📚. Или идеальная вводная лекция для курса "Машинное обучение в геонауках/поиске ресурсов" #ML#AI#geoscience#paper

Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #347 · 13.07.2023 г., 16:00

Будущее геоученых и геоинженеров Что если энергетический переход состоится? Что будут делать геоученые и геоинженеры, огромная доля которых работает в нефтегазовой промышленности? На этот вопрос отвечает статья в журнале Earth Science Systems and Society. Авторы выделяют несколько ключевых областей занятости кроме "нефтянки" (которая никуда не денется): • Подземные методы и технологии декарбонизации с упором на использование энергии, ее хранение и управление отходами. • Поиски и добыча критических элементов и металлов в рамках концепции устойчивой добычи полезных ископаемых. • Междисциплинарные задачи в науках о Земле, включая отраслевую политику и практику, а также политические, экономические и социальные темы. Статья с подробностями тут. P.S. Еще у нас есть твиттер. Но пока нет Threads :). #EnergyTransition@ClimateChange#NetZero#Geoscience