Я не планирую заниматься доставкой, разноской или продажей, что бы там ни говорили. И не потому, что я считаю эти виды деятельности недостойными. Любая работа заслуживает уважения.
Мне нравится программировать, и я намерен продолжать заниматься этим делом. Моя цель — сделать программирование прибыльным.
У меня много идей, но все они кажутся ненастоящими.
Я пока не определился, в каком направлении развивать сервис Zyroq. Думаю о формате микросервиса с продажей API-ключей — что-то вроде быстрого GPT-сервиса. Но, как уже говорил, точного плана пока нет.
Сейчас это блог-платформа, позже добавлю разные новые фичи.
В стремлении человечества заглянуть за горизонт времени, предсказание будущего всегда оставалось одной из самых амбициозных и неуловимых целей. От древних оракулов до современных суперкомпьютеров, мы ищем ясность в хаосе грядущего. Сегодня, на стыке искусственного интеллекта, квантовой физики и философии, мы начинаем осознавать, что истинное предсказание — это не столько пророчество, сколько глубокое понимание вероятностной природы реальности и границ нашего собственного знания.
Традиционные нейронные сети, мощные в своих способностях к распознаванию образов и классификации, часто выдают точечные оценки: "это кошка", "цена будет X". Однако они редко сообщают нам, насколько они уверены в своих предсказаниях. В мире, где решения могут иметь критические последствия, знание "насколько мы не знаем" становится не менее важным, чем само предсказание.
Здесь на сцену выходят Байесовские Нейронные Сети (БНС). В отличие от своих детерминированных собратьев, БНС моделируют свои веса и смещения не как фиксированные значения, а как распределения вероятностей. Это позволяет им не просто делать предсказания, но и квантифицировать неопределенность, связанную с каждым из них. Представьте, что ИИ говорит не просто "завтра пойдет дождь", а "завтра пойдет дождь с вероятностью 70%, но есть 10% шанс сильного ливня и 20% — что будет солнечно". Эта дополнительная информация о распределении возможных исходов кардинально меняет качество принимаемых решений, особенно в таких областях, как медицина, финансы или автономное вождение.
БНС не только улучшают обобщение и предотвращают переобучение, но и позволяют интегрировать априорные знания, делая их особенно ценными в условиях ограниченных данных. Они предлагают более прозрачный взгляд на "черный ящик" ИИ, раскрывая логику, стоящую за вероятностными выводами.
Пока ИИ борется с эпистемологической неопределенностью (неопределенностью, связанной с нашим знанием или его отсутствием), квантовая физика открывает нам еще более глубокий уровень — онтологическую неопределенность, присущую самой природе реальности.
Принцип неопределенности Гейзенберга гласит, что невозможно одновременно с абсолютной точностью измерить две взаимодополняющие характеристики частицы, такие как ее положение и импульс. Чем точнее мы знаем одно, тем менее точно мы можем знать другое. Это не просто ограничение наших измерительных приборов; это фундаментальное свойство самой квантовой реальности.
Философские последствия этого принципа ошеломляют:
На первый взгляд, Байесовские Нейронные Сети и Принцип Неопределенности Гейзенберга кажутся принадлежащими к разным мирам: один — к области машинного обучения, другой — к фундаментальной физике. Однако оба они указывают на одну и ту же глубокую истину: предсказание и знание всегда ограничены и вероятностны.
БНС учат нас смиряться с эпистемологической неопределенностью — тем, что мы не знаем из-за неполных данных или несовершенства наших моделей. Они дают нам инструменты для количественной оценки этой неопределенности, позволяя ИИ принимать более обоснованные решения в условиях неполной информации.
Принцип Гейзенберга, в свою очередь, раскрывает онтологическую неопределенность — внутреннюю "размытость" самой реальности на ее фундаментальном уровне. Он говорит нам, что даже если бы у нас были идеальные данные и идеальные модели, все равно существовали бы пределы тому, что мы можем знать и предсказывать с абсолютной точностью.
Таким образом, даже самый продвинутый ИИ, вооруженный байесовскими методами, действует в рамках этих фундаментальных ограничений. ИИ не может преодолеть Гейзенберга; он может лишь научиться лучше ориентироваться в мире, который по своей сути является вероятностным.
Будущее предсказаний ИИ лежит не в создании всезнающего оракула, а в разработке систем, которые глубоко понимают и эффективно управляют неопределенностью. ИИ будущего будет не просто выдавать ответы, а предоставлять спектр вероятных исходов, сопровождаемых оценкой собственной уверенности.
Это меняет наше отношение к предсказанию: от поиска единственной, детерминированной истины к принятию сложного, вероятностного танца реальности. В этом танце, где каждый шаг — это вероятность, а не определенность, ИИ становится нашим проводником, помогая нам принимать решения не вопреки, а благодаря неизбежной неопределенности бытия.
Истинная мудрость заключается не в устранении неопределенности, а в умении жить и действовать в ее присутствии. ИИ, вооруженный байесовской логикой и осознанием квантовых пределов, может стать нашим величайшим учителем в этом вечном уроке.
Новосибирск — прекрасный город, который произвёл на меня сильное впечатление. В нём отчётливо видны азиатские черты, но также можно заметить и европейские особенности.
В Новосибирске можно увидеть как старые советские постройки, так и современные многоэтажные здания, которые создают впечатление городского муравейника.