Category: обалдеть

Визуализация диспозиции Илая Дикена, который застрелил подонка, решившего устроить расстрел в торговом центре Гринвуда, штат Индиана. Дело происходило, как видим, в ресторанном дворике, или как фи тепер тошше коффорите па-рюсски, фуд-корте. Красный икс показывает место, где был стрелок.

Как человек, паливший по целям из пистолетов и винтовок, скажу я вам, что из пистолета на такой дистанции попасть — дело ОЧЕНЬ непростое. Даже в такую немаленькую цель, как человек. Он же уложил в утырка 80% попаданий. Снимать шляпу и кланяться в пояс. Очень искусный стрелок.

Я всегда очень любил картины Шишкина. Все они по-своему прекрасны, и тенистые “Пейзаж с охотником”, “Лес вечером” и светлые, воздушные, прозрачные “Рожь” или “Полдень”.

Но увы, Аллах обделил меня талантом художника. Вернее, скажем так — он обделил меня способностью получать удовольствие от процесса рисования. Никто из нас не умеет писать картины от рождения. Но те, кто ЛЮБЯТ рисовать, и получают от этого удовольствие, НЕ МОГУТ НЕ рисовать, и рано или поздно, постоянно практикуясь, могут развить нешуточный дар живописца.

Это справедливо для любой области человеческой деятельности. Вот я получаю удовольствие от играния с компьютерами — ну, вот я этим и занимаюсь, а так как мне этот процесс интересен, то я практикуюсь в этом постоянно, и постепенно научился всякому. То же самое можно сказать про кого угодно. Писатели не могут не писать, певцы не могут не петь, гитаристы не могут не играть на гитаре, и так далее.

Ну, а меня от процесса рисования не прёт, поэтому рисовать я так никогда и не научился.

Зато знаете кто научился рисовать? Искуственный интеллект! Эти самые нейросети, в которые я уже давно безнадёжно влюбился с того времени, когда создал свою первую сеть и научил её всякому. Современная техника дошла до того, что ей можно сказать примерно вот так: а здесь пусть будет лес, кустарник, и чтобы речка была, а на горизонте — чтобы горы. И чтобы солнце, песочек, и облачка. И представляете себе — оно таки рисует.

Вот что у меня получилось всего после 15 минут прыгания по кнопкам в программе NVidia Canvas:

Чо, круто??? Не, ну, понятно, что не Шишкин. Но для меня, для которого “палка-палка-огуречик” это крупное достижение, это просто охрененно. Ну, и оленя справа я в Фотошопе вклеил.

Конечно, видно, что лесокустарник рисован как бы паттернами, взятыми из фотографий, на которых эти сети тренировали. Но думаю, что это дело наживное — NVidia Canvas сейчас только в бета-версии, и её ещё допилят.

А как выглядело то, что делал я, указывая сети “а вот тут лес, а вот тут речка”? А вот так:

Программа NVidia Canvas распространяется бесплатно, но имеет нешуточные системные требования. Понадобится видеокарта не ниже NVidia RTX. Я как раз сегодня проапгрейдился на RTX 3080, и немедленно наживил! Кому бы спасибо сказать, что грёбаный биткоин рухнул, и криптопидарасы перестали отрывать видеокарты с руками?

Кстати, интересный правовой вопрос — а КОМУ в данном случае принадлежит копирайт на эту картину? Мне? Или программе NVidia Canvas? А где находится эта тонкая грань? А когда ИИ будет обладать всё большей и большей автономностью, куда она сдвинется? А какие вообще у нас права будут даны полному ИИ?

И вот уже на нас ласково смотрит старина Филип К. Дик, в обнимку с Риком Декардом. За что мы любим научную фантастику? Не только за то, что “там круто и про роботов”. А в первую очередь за то, что именно фантасты задают вопросы, до которых человечество ещё не додумалось. А рано или поздно на них придётся отвечать. Как уже сейчас приходится отвечать на вопросы “кого будет давить насмерть робот-автомобиль, если столкновение неизбежно?” Одного ребёнка или десять бабушек?

Очень интересные нынче развития технологий намечаются. Огромной основой большого количества современных программ являются нейросети. Нейросети у нас нынче растут аки это самое в деревенском сортире, куда дрожжи кинули. Адски растёт количество параметров (взвешенных связей) между нейронами.

Набор параметров кажого нейрона представляет собой матрицу, и чтобы посчитать, активируется ли нейрон или нет, надо помножить вес каждой связи на входное значение этой связи, и смотреть, что получится. Математически выражаясь, считается скалярное произведение.

Количество параметров гугловской нейросети Inception третей версии — примерно 12 миллионов. То-есть, каждый раз мы считаем скалярное произведение матрицы с 12 миллионами элементов с точно такой же матрицей. Очень, очень вычислительно дорогое удовольствие.

Что с этим можно сделать? А, например, вот что. Можно каждый параметр представить резистором. Входное значение — поданное на него напряжение, вес — проводимость. Проводимость — величина, обратная сопротивлению: G = 1/R или же R = 1/G

А теперь закон Ома:

I = U/R, а R заменим 1/G: I = U/(1/G), упростим: I = UG. Подаём входное напряжение, и меряем ток. Вот вам и скалярное произведение, причём чисто аналоговыми методами.

Но хардверный резистор, разумеется, не очень удобно. Зато знаете, что удобно? Флеш-память! Флеш представляет собой миллиарды полевых транзисторов с изолированным затвором, ведущих себя как резисторы. Изначально на них хранили только 0 или 1, ток выше или ниже порогового значения считывался как ноль или единица. Потом сделали многоуровневую флеш-память, и на современных твёрдотельниках QLC каждая ячейка хранит аж 16 значений (4 бита). Теперь пошли дальше, и на этих электрически программируемых резисторах научились производить самые настоящие аналоговые вычисления, очень интересным применением которых и являются расчёты скалярных произведений для работы нейросетей.

Очень, очень интересные нынче вещи придумывают. Как вам такое — расчёты на жёстком диске?

Конечно, у подобного подхода есть недостатки: более низкая точность вычислений. Но нейросети, вообще-то и так работают по вероятностному принципу. Какая тебе, в сущности, разница, если нейросеть определяет фотки котиков с 99% точностью или “только” с 95%?

В-общем, с интересом смотрю за дальнейшим развитием событий. Я нейросети уже щупал плотно несколько раз, мне они очень нравятся, и я думаю, что если мы когда-нибудь придумаем полный ИИ, именно нейросети станут его основой. И не исключено, что в их основе будут именно аналоговые вычисления. Ну, как у нас в башке.

Не успел запостить про цену доски по состоянию на воскресенье, как цена рухнула почти на доллар.

Такой очешуительной волатильности на цену базовых продуктов я в жизни никогда не видел.

Рецессии — быть. “Теперь точно спою!”