Ответ на пост «Когда поняла как зарабатывают»
Что самое интересное, все бизнес-завтраки, бизнес-ланчи и бранчи с пением соответствующих мантр на деньги, стоят недешево. Чтобы попасть туда, где будут рассказывать как зарабатывать деньги, необходимо заплатить за вход. Стоит от 1500 рублей и до 15 000 примерно. Каждая такая встреча должна быть уникальной, чем-то отличаться от других аналогичных, но, конечно же, не так продуктивных. Встреча должна быть атмосферной, ведь именно за атмосферой туда и идут, и платят за нее же. Девушка, которая сидит за столом и смеется над присутствующими, которые мычат про денежный поток, тоже заплатила за вход. Или же за нее заплатила ее подруга, которая туда и пригласила. В любом случае, коуч свое заработал. Заплатил верующий или скептик - значения не имеет.
Ответ на пост «Когда поняла как зарабатывают»
Лет 20 назад, когда появился сетевой маркетинг, была два раза на подободных мероприятиях. Один раз - Амвэй, зазвала подруга, не говоря, куда и зачем (типа, сюрприз), их так учат делать. Из вежливости сидела молча, но мой настрой просачивался даже сквозь молчание, ведущая меня с радостью выпроводила. Второй раз - к кришнаитам, техника та же - давай сходим в одно место, а в какое не скажу, сюрприз. Впечатление мрачное, в основном женщины и дети, с безумными глазами и блаженными улыбками на лицах. Свалила оттуда. А подруга, кстати, влипла надолго, там такие страсти были: уезжала в ашрам под Москвой, где их не кормили, морозили, заставляли клеить конверты (монотонный труд способствует просветлению) и, уверена, трахали (этого она не помнит, но стопудов, а иначе нах они кому-то нужны). Мать ездила, выдирала еë оттуда. Подруга держала строгую вегетарианскую диету, отчего у неë посыпались волосы и начали шататься зубы (клянусь, сама видела). Она парикмахер, забегу к ней на стрижку, потом минут 15 поболтаем и за эти минуты она задумчиво из головы кучку волос доставала и бросала на пол. Не знаю, чем это всë закончилось, я уехала в другой город.
А 10 лет назад так же затащили на собрание сетевиков Вижион. Какая-то безумная толпа старых мужчин и женщин, похожих на наркоманов. Уверена, в этих пилюлях психотропные препараты, потому что они все были очень возбуждены, глаза красные (видимо, печень не справляется, они принимают порой по 10-20 капсул в день) и восхощëнно рассказывали о результатах: к мужчинам вернулась потенция и ещë как вернулась!, к женщинам - месячные, сексуальный аппетит и способность рожать!, то, что отваливалось, приросло!, то, что плохо работало, кааак заработало! Дама, которая меня туда заманила, принимала Вижион многие годы, сейчас наши пути разошлись, но я слышала, что она уже предала глубоко любимый Вижион и переключилась на какой-то Анджелис.
И эти люди - они не люди, они зомби. Они никогда не пригласят вас просто в гости, не позовут в театр или в кино, только на лекцию, собрание, презентацию. Каждый разговор сводится к рассказу о "продукте" и всякий человек для них - это потенциальный покупатель и никак иначе.
Ещë хочу сказать про свидетелей Иеговы. Знакомая молодая женщина примкнула к ним, у неë нет образования, а там успокаивают, что оно и не нужно, плюс там есть и мужчины, можно найти себе пару, своего иеговиста. Она продала телевизор, с восторгом рассказывала, как хорошо без него жить (это был 2000 год, тогда ещë не было сотовых, интернета, только ТВ). Вот только, приходя на работу, в свободные минутки и перерывы она прилипала... к телеку, который на работе был.
В общем, охота на людей существовала всегда и не прекратилась до сих пор. В сети мошенников и манипуляторов попадают слабые умом - одинокие женщины, неблагополучная молодëжь, старики, психически нездоровые люди. Кстати, кришнаиты умнее всех - ОНИ КОРМЯТ! Многие к ним ходят просто, чтобы пожрать. Знавала я одну даму, переводчицу, которая объехала много стран, везде она в свободное время ходила не в музеи и не на выставки, а в приходы разных церквей. Она там жрала! И со знанием дела рассказывала, где лучше кормят. Ещë она трахалась с мужиками разных национальностей и тут тоже, со знанием дела... эээээ, ну это уже совсем другая история, как говорит незабвенный Каневский.
Ответ на пост «Когда поняла как зарабатывают»
Для ЛЛ: эти все "тренинги успеха" -- карго-культ
Вспомнил обычное совещание. На совещании присутствуют -- директор, начальники отделов, отдельные технические специалисты и специалисты из маркетингового отдела. Задача -- представить новые концепции продуктов, обсудить доработки к существующим линейкам и т.д. Т.е. обычное малоинтересное техническое обсуждение на производстве. Периодически ходит секретарша, носит всем чай, всякие бумаги, слайды и т.д.
Одна из тем обсуждения -- деньги. Ограниченный бюджет предприятия на разработки распределить между отдельными направлениями. Обсуждение сколько будет отдачи от той или иной разработки. SWOT-анализ, схемы, диаграммы и т.д.
пример простого SWOT-анализа.
И документы в двух вариантах -- полная техническая и экономическая документация, а также сокращенная версия, по типу презентаций.
И есть подозрение, что секретарша нас слушала, особенно момент, связанный с деньгами. Т.к. у нее нет профильного технического или экономического образования и в ее мире главное -- это деньги, то она могла родить мысль уровня "нужно обращаться к Вселенной за деньгами".
Иногда начальник реально показывает пальцем вверх и намекает, что зависит от воли вышестоящего дадут ли нам денег. Мы -- подчиненная организация, соответственно, главный офис нам может урезать бюджет или дать больше денег.
Еще можем обсудить варианты с госзаказом и сможем ли мы взять госзаказ. Соответственно, намек "там на верху" намекает на Правительство региона или вообще на Федеральный уровень.
- О, давайте iTmr отправим в столицу. Может, к нему будут там наверху благосклонны, а мы тут в регионах помолимся за него, чтобы у него все получилось.
Но никто секретарше не будет растолковывать, что под словом "наверху" скрываются реальные люди из нашего главного офиса или вообще из Правительства.
Все, заготовка карго-культа для "нужно обращаться к Вселенной за деньгами" готова. Как шутил один стендапер: "Глупо, когда генерал из ФСБ обращается к гадалке, спрашивая, что будет завтра. Это гадалка должна обращаться к генералу из ФСБ и спрашивать что будет завтра".
Теперь про гадательные карты. Оказывается, я их видел в схемотехнике! Например:
Я, будучи студентом, вырезал из бумаги набор карточек, на них рисовал условные обозначения элементов электрической цепи, а потом на полу пытался сформировать рисунок для решения лабораторной в заданных ограничениях. Не только для электрической цепи такое использовалось, даже для UI и баз данных мог так рисовать карточки и раскидывать. Потом свою раскладку перерисовывая на лист бумаги и шел чертить. В современном мире -- уже в Visio рисую или свою раскладку на столе фоткаю и перерисовываю.
Если что, любой процесс можно описать иероглифами. Более древний вариант -- пиктограммы. Пиктограммы использовались еще в Древнем Египте. Просто делаешь хоть сотню глиняных пластинок с пиктограммами и с помощью раскладывания хоть на полу создаешь техническую схему гончарного дела. Или вообще схему мумификации.
Вот структурная схема процессора:
в университете задачки попроще, например, спроектировать АЛУ, который тоже состоит из своих блоков. И я вот так с помощью карточек и проектировал. Встречался с девочкой с филологического и для нее эти все схемы непонятны, для нее это как раскладка гадательных карт.
Когда я был мелкий, а на улице 90-е годы, у меня не было возможности делать свои красивые карты. И я вполне делал "шифрованные", т.е. для карты "7 бубны" соответствует такой-то объект. И отдельная тетрадочка, куда записывал шифрование и свои схемы, которые выкладывал дорожками из карт.
Существует также описание для генуэзской лотереи. Вот так выглядит современная версия лотереи:
Есть деревянные корабли в порту. Нельзя нагрузить корабль только на один борт, иначе перевернется. Нельзя некоторые грузы располагать рядом. Поэтому в порту, когда грузов слишком много, могли играть в генуэзскую лотерею. Цифра на бочонке - номер груза. О нем известно: тип груза, масса и объем. Билет с цифрами -- схема корабля и сколько груза на него можно нагрузить. Т.е. помощник капитана, зная свой корабль, рисует лотерейный билет. Схем загрузки может быть несколько, поэтому и лотерейных билетов тоже может быть несколько. Ведущий распределяет игровые фишки среди капитанов, где нет важных лиц, которых отпускают в первую очередь. Т.е. капитаны простые, ручку не позолотили и между собой равны, поэтому нет смысла давать кому-то преимущество. Когда у кого-то заполнен весь лотерейный билет -- он "выиграл" и уходит грузить свой корабль. Ведущий выдает победителю список грузов для погрузки, вычеркивает эти грузы, записывает под эти номера новые грузы и пошел новый раунд розыгрыша для погрузки. Кто не хочет участвовать в этом цирке -- должен позолотить ручку. Оплатить VIP-обслуживание, т.к. порт частный.
Т.е. капитаны кораблей одновременно играли и в генуэскую лотерею, и в "тетрис", как сейчас называют подобный игровой инвентарь.
Конечно же, современные лотереи тоже превратились в карго-культ, не неся особого смысла.
А изобретение контейнеров свело на нет смысл этой лотереи и других попыток загрузить корабль самым разнообразным грузом.
UPD: Где-то тут у меня появилась мысль: а я тоже хочу поиграть в "капитана", чтобы грузил свой виртуальный корабль. И выигрыш в лотерею = право на погрузку корабля. Я дЖва года ждал игру про кОрОваны. И чтобы тетрис набИгал.
И немного ностальгии по Age of Trades, еще в эпоху Java-игр на кнопочные телефоны.
Что такое нейросети: история возникновения ИИ
Впервые термин artificial intelligence (с английского переводится как «искусственный интеллект») был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута.
💡 Однако сама идея подобной системы была сформирована в 1935 году Аланом Тьюрингом. Ученый дал описание абстрактной вычислительной машине, состоящей из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти.
Однако позднее, в 1950 году, он предложил считать интеллектуальными те системы, которые в общении не будут отличаться от человека.
🧠 Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.
Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании.
В 1970-е годы наступила "Зима ИИ", когда ожидания от нейросетей не оправдались на уровне лунной экспедиции.
Публичное высказывание Марвина Мински и Сеймура Пейперта в книге "Перцептроны" подчеркнуло ограниченность простых нейросетей, что снизило интерес к искусственному интеллекту и привело к сокращению финансирования исследований.
Однако в 1980-е годы начался "ретро-ренессанс" нейросетей с разработкой метода обратного распространения ошибки, учеными такими как Джефри Хинтон, Дэвид Румельхарт и Рональд Уильямс. Этот метод позволил эффективно обучать многослойные сети, открыв новые горизонты для развития искусственного интеллекта.
С появлением новых алгоритмов нейросети смогли подняться на новый уровень.
В 80-е годы они начали раскрывать свой потенциал, а в 90-е годы сверточные нейронные сети, в том числе работа Яна ЛеКуна с LeNet-5, стали золотым стандартом в области компьютерного зрения, открыв новые перспективы для глубокого обучения и задач распознавания образов.
Microsoft не осталась в стороне и в 90-е годы также начала активные исследования в области машинного обучения, речевой обработки и распознавания образов. Основание лаборатории исследований Microsoft Research в 1991 году стало одним из ключевых событий в развитии искусственного интеллекта.
Конец 20-го века также характеризовался активными исследованиями в области искусственного интеллекта со стороны ведущих компаний, таких как IBM и Microsoft. IBM совершила значительный прорыв в 1997 году, когда их шахматный компьютер Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, подчеркивая потенциал искусственного интеллекта.
🚀 С развитием компьютерной техники нейросети стали способны обучаться, работать и анализировать данные быстрее, открывая новые возможности для применения в различных областях. Подводя итог, 90-е годы стали временем, когда исследования в области нейросетей и искусственного интеллекта принесли значительные результаты, открывая путь к новой эре технологий с бесконечными возможностями.
В 2000-х годах мир искусственного интеллекта и нейросетей перешел в новую, активную фазу развития.
Благодаря популярности интернета, компании стали собирать огромные объемы данных, что открыло новые возможности для нейросетей.
Google активно инвестировал в разработку искусственного интеллекта, сосредоточившись на поиске информации, алгоритмах перевода и рекомендательных системах.
Ян Лекун и его коллеги продолжали исследования в области сверточных нейронных сетей, которые стали ключевыми для прорывов в компьютерном зрении, особенно в задачах распознавания изображений. Рекуррентные нейронные сети, ставшие бумом в 90-ых годах, стали основой для работы с последовательными данными, такими как текст или речь, и легли в основу таких сервисов, как автоматические переводчики или помощники вроде Siri (представленным в 2011 году).
Появление более мощных графических процессоров позволило более быстрое и эффективное обучение нейросетей, с NVIDIA в роли ключевого игрока на этом рынке. Amazon, Netflix и Spotify стали первыми, кто создал автоматизированные системы рекомендаций, используя алгоритмы машинного обучения для предсказания предпочтений пользователей.
На заре нового тысячелетия искусственный интеллект благодаря новым достижениям в нейросетях был готов перейти на новый уровень. Этот период напоминал танцевальную вечеринку на технологическом диско, где каждый новый алгоритм становился новым хитом. В 2010-е годы глубокое обучение стало звездой вечера.
В мире искусственного интеллекта последние годы ознаменовались великими изменениями и новыми достижениями.
На сцену вышли трансформеры, не те, что мы привыкли видеть в кино, а новый подход к обработке естественного языка.
Архитектура трансформеров стала основой для таких знаменитых моделей, как BERT появившейся в начале 2018 года и молодой GPT который появился в 2022 году.
В это время технологические компании начали разрабатывать специализированные процессоры для обучения и вывода моделей искусственного интеллекта, такие как Tensor Processing Units (TPU) от Google.
Новые алгоритмы сразу же стали золотым стандартом в мире нейросетей.
Модели, подобные BERT и GPT, стали как знаменитые дети искусственного интеллекта, всегда удивляющие нас своими способностями.
С появлением новых программных инструментов, таких как TensorFlow и PyTorch, даже бабушка могла бы создать нейросеть. Ну, или почти.
За последние десятилетия нейросети прошли путь от "хм, интересно" до "вау, это же везде!" И если вам кажется, что вы поняли все о них, у нас для вас спойлер: история только начинается.
Любопытно, как все это волшебство работает изнутри? Присоединяйтесь к нашему каналу, где мы исследуем удивительный мир современных технологий ИИ и освещаем их влияние на бизнес.