Category: понравилось

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?

Mitchells vs. the Machines — на редкость хороший, по-настоящему семейный мультфильм. В нём отлично раскрывается динамика семейных отношений, конфликты родителей и подрастающего поколения, пытающегося найти себя в этом мире. Да и сама технофабула мультфильма тоже отличная! Отдельно радует, что главные герои — не унылые одномерные серые персонажи, а эксцентричные нонконформисты, т.е. свои люди 🙂

Очень мало в наше время хорошего кино делается; тем ценнее внезапно найти его крупицы.

Ну, и мультипликация радует, безусловно. Пиксар, конечно, молодцы, но их стиль анимации просто уже глаза намозолил вусмерть. Здесь совсем по-другому сделано, смотрится очень свежо.

Конец фильма хорошо оформлен: a movie by a bunch of weird people (фильм сделан группой причудливых людей).

В-общем, крайне рекомендую, нам очень понравилось — и детям, и родителям. Смотреть можно смело всей семьёй.

Извините, у меня название этого гиперкара — Pagani Huayra — по-другому не читается. Ну, как AMD Ryzen у меня читается строго как “Рязань”.

Оказывается, есть суперкары, а есть гиперкары. Это, типа, верхний процент суперкаров. Не понимаю в них, разумеется, нифига.

Но красивый, базару нет. Случайно увидел в интернете.

При дизайне интерьера кто-то очень сильно вдохновлялся 1960ми годами.

Непонятно, только, зачем седло посередине разрезано. Чтобы если ездить в ней без портков, яйца не прищемило? Но красиво.

https://www.cnet.com/roadshow/pictures/pagani-huayra-codalunga-longtail-hypercar/

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.

Светодиодные лампочки в автомобилях я люблю. Они экономят искричество, то-есть, дают экономию топлива, не греются, и служат очень долго. Ну, если нормальные покупать. Я нешёл недорогую марку Sealight, с которыми у меня пока не возникало сложностей. Потом, бывает так, что в машине дверь случайно не закроешь, и салон продолжает освещаться. С лампочками накаливания аккумулятор высаживается за ночь в ноль просто с гарантией. А со светодиодами — ничо, бодрячком, хотя, конечно, напруга уже подседает.

С одним пока только есть проблема: светодиодные фары имеют настолько вырвиглазную цветовую температуру в 6000K, что фублин. И вменяемых ну хотя бы 4000K я на рынке искал-искал, но так и не нашёл.

Со светодиодными лампочками освещения салона и индикаторов была в своё время одна не скажу трудность, но особенность: как всякий уважающий себя светодиод, оно проводило ток только в одну сторону. А так как в бортовой сети ток постоянный, а не переменный, если лампочка сразу не загоралась, её надо было перевернуть.

А нынче я когда купил светодиодные стоп-сигналы на Котобуса, выяснилось, что светодиодные лампочки ныне проводят ток как угодно. Я даже не поверил сперва, лампочку перевернул. Горит, скотина! Нынче внутри даже крошечных лампочек стоят нормальные драйверы светодиодов, которым (не совсем понятно, как) пофигу на полярность.

До чего техника дошла. Не уверен только, что это положительно скажется на долговечности лампочек — это же поворотники, они постоянно включаются-выключаются.

Наткнулся на прекрасную английскую группу Хейкен (Haken). Прог-рок, весьма интересный, и в то же время доступный большинству слушателей. Делюсь.

Очень люблю такие песни, которые как будто состоят из нескольких независимых, но связанных между собой частей. Ну, почти сонатная форма получается, позаимствованная из классической музыки 🙂 Именно за это я люблю композиции прог-музыки Opeth, Khemmis, и прочий Tesseract.

Я вообще обычно подобные фильмы по компьютерным играм не очень. Потому что они обычно сводятся в основном к спецэффектам.

Но. Этот фильм — офигенный. В своё время продюсеры детско-подростковых фильмов в Голливуде осознали, что если делать фильмы интересные не только детям, но и их родителям, то можно заработать намного больше денег. Совершенно правильное решение. В фильме много отсылок к другим фильмам, много хорошей музыки.

Что до актёрской игры, то весь фильм держится на великолепном Джиме Керри, играющем главного злодея Доктора Роботника. В этой роли он просто потрясающе идеален.

Первый раз я взвыл когда в облубоченном до полного безобразия “русском” “баре” в “восточной Cибири” Соник и “русский чемпион” наперегонки отплясывают “казачка”.

Второй раз я взвыл когда Роботник создаёт огромного злобного усатого робота и начинает шагать под любимую Пантеру, “Walk”:

Однозначно лучший момент в фильме.

В-общем, мне очень понравилось, даже несмотря на то, что я — не целевая аудитория.