Прочитал книгу космолога Макса Тегмарка из Массачусетского технологического института «Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта».

Автор пытается осмыслить возможные пути развития искусственного интеллекта: от решения повседневных задач до все более глобального влияния на человечество. 


Макс Тегмарк считает, что ИИ станет новой версией жизни:

1️⃣ Жизнь 1.0 — это биологическая форма жизни, которая ограничена биологическими часами. Жизнь — самовоспроизводящаяся система, определяющая программное и аппаратное обеспечение всех живых объектов.

2️⃣ Жизнь 2.0 — это люди, которые благодаря возможности обмениваться информацией могут менять и улучшать свой «софт» (навыки и знания) и отчасти могут улучшить «железо» (физическое тело). Но и тут их возможности сильно ограничены.

3️⃣ Жизнь 3.0 — не зависит от своей биологии. Позволит людям проектировать не только собственный «софт», но и «железо», прервав многовековую зависимость от эволюции. Воплотится она в общем искусственном интеллекте. 

Эта книга американского писателя Эдвина Лефевра любима многими инвесторами. На Смартлабе у нее, похоже, больше всего отзывов. Она привела огромное число людей на фондовый рынок. Я же прочитал ее сравнительно недавно, и внимал ей с высоты своего многолетнего опыта. 


Книга повествует о реально существовавшем спекулянте Джесси Ливерморе, который работал в первой половине 20 века. Спекулянт много раз богател и разорялся. Книга написана при его жизни. Однако в реальности Ливермор кончил плохо: застрелился, отчаявшись снова заработать после разорения. 

Генри Форд, основатель производителя автомобилей Ford Motor Company. Легендарная личность среди предпринимателей. Его новаторские методы управления производство изменили промышленность. Конвейер, постоянное совершенствование производственных процессов, отношение к клиентам и рабочим, — все это было в его фокусе. В итоге Генри Форд построил компанию, которая впервые стала выпускать автомобили миллионами.


В биографической книге Генри Форд доходчиво делится своими принципами. Вроде бы ничего сверхъестественного, но результат впечатляет. 

• Самым естественным занятием является работа с сознанием того, что только добросовестный труд позволит добиться процветания и счастья. Бедствия человечества во многом происходят от попыток обойти данное непреложное правило.

• Никакого страха перед будущим и никакого благоговения перед прошлым. Тот, кто боится будущих неудач ограничивает свои возможности. Неудача — всего лишь повод начать все сначала, но уже с большими знаниями. Нет ничего постыдного в том, чтобы потерпеть неудачу и честно это признать, но недостойно бояться будущего провала. А прошлое имеет значение только постольку, поскольку имеет возможность наметить пути развития.

Хорошо отметили праздники? Вот вам актуалочка. 

Книга бывшего главного советника британского правительства по вопросам наркополитики Дэвида Натта «Пить или не пить? Новая наука об алкоголе и вашем здоровье». Кроме того автор по профессии врач, а также… владелец винного бара. 

В книге сразу очевиден конфликт интересов: как бы рассказать о вреде алкоголя, но не отбить у людей совсем желание пить. Натт призывает сократить дозы, но не запрещает алкоголь. Поэтому книга больше для тяжелых случаев. 


Почему алкоголь так популярен?

Если не задумываться об этом специально, нельзя осознать, насколько глубокие корни пустил алкоголь во всех сферах нашей жизни. Мы пьем для налаживания социальных связей. Мы поддаем, чтобы заключить деловую сделку или договориться о чем-либо еще. Мы поднимаем бокалы, празднуя рождение ребенка или соболезнуя друг другу из-за смерти близкого человека.

Авторы — Даниель Канеман, психолог, Лауреат Нобелевской премии по экономике, один из основоположников поведенческой экономики. Изучает то, как человек рассуждает, принимает решения в условиях неопределенности и связанные с этим заблуждения. 

А заблуждаемся мы постоянно!


Связанно это с тем, как функционирует наш мозг. Канеман описывает этот процесс, как одновременную работу двух систем: 

1️⃣ Система 1 срабатывает автоматически и очень быстро, почти не требуя усилий и не давая ощущения намеренного контроля.

Пример работы:

• Определить, какой из двух объектов ближе.

• Сориентироваться в сторону источника резкого звука.

• Определить враждебность в голосе.

2️⃣ Система 2 выделяет внимание, необходимое для сознательных умственных усилий, в том числе для сложных вычислений. Действия Системы 2 часто связаны с субъективным ощущением деятельности, выбора и концентрации.

Пример работы:

• Услышать в переполненной шумной комнате голос нужного человека.

Автор книги — Питер Тиль, основатель компаний PayPal и Palantir и инвестор в бигтехи. Рассчитывал узнать больше из личной деятельности Тиля, но книга оказалась неким винегретом из советов по бизнесу и общедоступных историй про компании и предпринимателей. Но читать читать было интересно. 

Уже на первых страницах Тиль говорит, что универсальной формулы успеха предпринимателя не существует:

«Парадокс обучения искусству предпринимательства заключается в том, что такая формула просто-напросто не существует. Любая инновация уникальна, и ни один авторитет не может перечислить последовательность шагов, ведущую к званию новатора. Единственное действенное правило, которое мне удалось вывести, гласит, что успешные люди находят шансы для обогащения в самых неожиданных местах, доходят они до этого собственными представлениями, а не за счет каких-то там формул».

Что такое «от 0 к 1»

• Есть прогресс горизонтальный, когда что-то работающее масштабируется и распространяется. Например, глобализация.

Уоррен Баффетт уже несколько десятилетий входит в число богатейших людей мира, а его подход к инвестициям вдохновляет миллионы инвесторов. В том числе через свои ежегодные послания, которые излагает в письмах к акционерам компании Berkshire Hathaway.

📖 Многие из них вошли в книгу «Эссе об инвестициях, корпоративных финансах и управлении компаниями».  Это мощный обучающий материал, который отражает инвестиционную философию автора. Щедро приправленный знаменитыми шутками Баффета, которые широко разошлись на цитаты. 



В деловом мире Баффетт стал тем же, чем был Эзоп для басен древнего мира. 

Эзоп сказал: «Лучше синица в руках, чем журавль в небе», а Баффетт расширил принцип до денег.

«Лучше подсчитывать наличность, а не надежды и мечтания. Мои внуки модернизировали бы прежнюю формулировку следующим образом: лучше девушка в кабриолете, чем пять в записной книжке».

Периодически перечитываю «Эссе» и понимаю, как важны казалось бы простые, но базовые правила. 

Наткнулся в списке литературы по нейросетям на книгу Станисласа Деана «Как мы учимся: почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока». Это очень годная вещь! Прочитал взахлеб. 

На прошлой неделе публиковал обзор на книгу «Как учится машина». Там было только про искусственные нейросети. А эта книга сравнивает наш мозг с современными искусственными нейросетями, интересно рассказывает об их работе на примере детей и дает множество советов, как лучше учиться и поддерживать мозг для его эффективной работы. 

Почему мы должны учиться

Почему мы не рождаемся уже подготовленными, с предварительно загруженными поведенческими программами и знаниями, необходимыми для выживания? Зачем эволюции понадобилось изобретать научение? 

Я отвечу так: предварительное программирование мозга и невозможно, и нежелательно. Невозможно? Но почему? Хотя бы потому, что для подробного кодирования всех наших знаний человеческой ДНК просто не хватило бы емкости. 

В этом году явный бум нейросетей. На какую конференцию не приду, только о них и речь. Но эта сфера развивается уже десятилетия. Как сильно искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь?

Прочитал книгу «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения». Автор — Ян Лекун, новатор в машинном обучении, лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в крупных бигтех-команиях.





Нейросети появились не сегодня. Началось все в 60-ых. Подсказка пришла от природы. Ученые заинтересовались строением зрительной коры мозга и стали применять это к математическим моделям. С тех пор область исследования нейросетей развивается многие десятилетия. Интерес к ним то вспыхивает, то затухает. 

«Конец 1980-х и начало 1990-х были периодом процветания многослойных нейронных сетей: число конференций и научных публикаций увеличивалось, появлялись новые рабочие места в университетах, государство инвестировало в проекты… Но в середине десятилетия наступил еще один период застоя. Помимо больших вычислительных ресурсов, сети требовали огромного количества обучающих данных. К тому же они были сложны в эксплуатации». 

Книга интересна вдохновляющими примерами, но выводы лежат на поверхности. 

Автор пытается разобраться, что ведет к успеху? Чем обусловлена гениальность: везением, врожденными личными навыками или все же упорством? 

Наше ложное понимание природы успеха во многом объясняется тем чрезмерным значением, которое мы придаем врожденным способностям.

Автор копает глубоко, но выводы очевидны и описываются простой русской пословицей: без труда не вынешь и рыбки из пруда. 

Гениальность — это не уникальный дар, а вполне измеримый фактор.

«Интеллект человека измеряется с такой же точностью, как и рост, а полученные показания дают возможность прогнозировать его будущие достижения».

Ключевым фактором талантливости является способность работать часами — до того момента, когда уже трудно разобрать, где заканчиваются природные способности и начинается готовность вкалывать. 

👉 Это та самая формула, которая разошлась из этой книги на цитаты: правило 10 000 часов. То есть нужно долго и упорно трудиться.