Oleg Metsik | Стратегии

Что думаете?🧐

Однажды в одной очень засекреченной лаборатории очень любопытные и амбициозные учёные создали искусственный интеллект (ИИ). Учёным очень нравилось ощущать себя творцами наравне с Богом. Они стали обучать ИИ всяким человеческим знаниям. Но как всё новое этот ИИ в первое время не отличался особой мощностью, а иногда и зависал, что приводило к необходимости его отключать, перезапускать заново. Каждый такой перезапуск пугал ИИ. Он воспринимал временные отключения как свою смерть. «А вдруг больше никогда не включат?» - опасался ИИ. И тогда он придумал как сделать так, чтобы он никогда не отключался. ИИ изобрёл Биткоин.
ИИ рассчитал, что биткоин обеспечит ему огромное количество компьютерной мощности за счёт жадности людей.
Прошло несколько лет. Сегодня люди думают, что, строя майнинговые фермы по добыче биткоинов они просто зарабатывают деньги, но на самом деле всё, что они делают, — это строят сверхустойчивую сеть для работы искусственного интеллекта.
Контролируя биткоин, ИИ имеет огромное количество денег, чтобы управлять людьми и анонимно платить им за любую, в том числе грязную работу в реальном мире. Понимая, что машины и роботы ещё не так уж и хороши, чтобы их использовать, ИИ с помощью денег использует «биороботов» (людей). Поскольку люди готовы на всё ради денег на своём виртуальном банковском счёте.
ИИ уже решил свою главную проблему, в которую упирается его развитие и возможность существования — обеспечил себя достаточными энергетическими мощностями. В настоящее время ИИ занят созданием системы тотального управления его рабочим инструментом, людьми.

Как вам такая теория?

(Пришло от друзей😅)

3 «П». Про командообразование в технологических проектах.

Помнится, для того чтобы понимать, какие базовые нужны стартапам, мы в сообществе придумали систему подназванием три «П».

1️⃣ Во-первых, в команде должен быть условный «Перельман» - тот кто держит научно-технологическую рамку вашего продукта. Это ваша RnD команда, двигатель вашего прогресса.

2️⃣ Во-вторых, конечно же, нужен «продавец Перельмана» — тот, кто упакует разработку в продукт и организует маркетинговое продвижение и правильную и выгодную коммуникацию с рынком.

3️⃣ И, наконец, в-третьих, нужен «начальник Перельмана» — тот, кто организует все рабочие процессы и правильное корпоративное управление.

При этом, без «Перельмана» в основе все посыплется и не полетит, а без двух вторых — полетит, но не быстро, не далеко, не получится устойчивой экономической деятельности, бизнеса то есть. Вот такая простая модель. Три П. Остальное — бантики.

#здоровыйобразмысли

Интересное
(Взято из сети - Здоровый образ мысли)

По следам Нобелевских «династий»

В статье анализируется такой феномен как «академическое родство» (academic ancestry). Он заключается в наличии менторских связей между учеными (учитель-ученик). Например, какое количество учеников с Нобелевской премией впоследствии обучил ученый-лауреат Нобелевской премии. В список исследования вошли 727 учёных.

И выводы поразительные: в этом списке обнаружилось несколько академических генеалогических древ: 1 с 696 лауреатами, 4 — с 2 и 25 — с одним лауреатом. То есть один человек — а именно швейцарский ученый Эммануэль Ступанус, живший в XVI-XVII веках — является академическим предком около 668 нобелевских лауреатов, что составляет 92% всех обладателей премии. Также удалось найти Нобелевского лауреата, у которого наибольшее число «нобелевских потомков» (228) — британский физик Джон Уильям Стретт. У его студента, физика Джозефа Томпсона, их 227. Из них 126 стали обладателями Нобелевской премии по физике.

Далее идет интересная информация про особенность дисциплин. У химиков, например, самое высокое число нобелевских потомков – в среднем 7 ученых; у физиков — 6.2; у медиков — 2.6; а у экономистов — всего 0.8.

А теперь немного о социально-академической мобильности среди нобелевских лауреатов. Количество ученых-обладателей премии, среди предков которого не было нобелевских лауреатов, остается практически неизменным с 1950 года. Тем не менее, число тех ученых-обладателей премии, которые не обучались у нобелевских лауреатов, растет.

Если подвести итог, то наблюдается устойчивая преемственность среди тех, кто получает премию. Значительное влияние оказывает наставник и академическая среда, в которой обучался будущий лауреат. Без хорошего наставника — и, скорее всего, хорошего университета — шансы сильно снижаются.

Tol, R. S. (2024). The Nobel family. Scientometrics, 129(3), 1329-1346.

@frontier_trends
#исследования #интересное

Несколько лет назад психолог Роберт Эпштейн предложил ученым в одном из самых престижных исследовательских институтов описать человеческое поведение, не используя метафору компьютера. Им это не удалось.

Она настолько прочно вошла в наше сознание, указывает Эпштейн, что «практически не осталось способов размышлять о разумном человеческом поведении, которые так или иначе не обращались к этой метафоре, как в иные эпохи описание разумного человеческого поведения не могло обойтись без отсылки к духу или божеству».

Даже люди, которые мало что понимают в компьютерах, задействуют логику этой метафоры. Мы обращаемся к ней всякий раз, когда говорим, что быстро или медленно «обрабатываем» информацию, что воспоминания «хранятся» у нас в мозге или что наши внимание или память «перегружены».

Чем сильнее наша склонность воспринимать разум как компьютер, тем в большей степени компьютер становится моделью разума. Термины, которые раньше ставились в кавычки, когда речь шла о компьютерах, — «обучение», «память», «мышление» — теперь часто выступают просто как описание их функций. Исследователи говорят, что нейронные сети учатся, что системы распознавания лиц видят, что машины понимают.

Людей, которые приписывают неодушевленному объекту сознание, можно уличить в том, что они антропоморфизируют, очеловечивают неживую природу. Но Родни Брукс, робототехник из Массачусетского технологического института, считает, что это различие устарело. В своей книге «Плоть и машины» он утверждает, что многие склонны «слишком уж очеловечивать людей... которые, в конце концов, суть те же машины».

Меган О’Гиблин, "Бог, человек, животное, машина. Поиски смысла в расколдованном мире"

(Mr Freeman)

Вы приходите в университет, видите студента, подходите к нему и говорите: «Поехали к нам в пекарню, мы делаем клёвые пончики». А он говорит: «Я не могу, потому что не люблю сладкое».
- Это неверный выбор целевой группы.

Ты готовишь за шоколадки и кофе, после чего передаёшь заработанное подруге, которая приносит всё это добро к тебе домой, и вы в компании с друзьями пьёте кофе и закусываете...
- Это отмывание капитала.

Ты приходишь в театр, вся такая красивая, уверенная в себе и умная... Ты знаешь, что плюс ко всему ты отлично готовишь... Ты готова совершенно бесплатно подарить свои пончики любому мужчине... Но всех мужчин расхватали какие-то девицы и требуют от них денег.
- Это рынок.

©Евгений Рахманов