Category: чесать репу

Слушайте, вот Циска была же нормальной конторой. Но то, что они сотворили со своими фаерволлами следующего поколения FirePower — это же жуть. Они убили продукт. Мы два месяца с их тупой поддержкой не можем добавить простую, на мой взгляд, функциональность “не давать заходить из Китая”.

И я, к сожалению, не одинок в этой оценке. ASA же были отличным продуктом. А систему FirePower они купили на стороне, и попытались встроить в своё железо. Получилось просто буэ.

У кого есть мысли на тему “куда бечь”? На данный момент я всерьёз гляжу на pfSense. Потому что ПалоАльто это круто, но дико дорого. А Фортинет как-то не особо впечатляет.

А вот свитчи, наверное, будем всё же продолжать покупать у них.

Про замену водителей при помощи ИИ мы уже поговорили. Но дополнять возможности человека искуственный интеллект будет, разумеется, не только в такой области как вождение грузовиков или там поездов и пароходов. Как показывает уже текущий опыт, возможности человека можно дополнить даже в таких сложных областях знания, как математика.

С интересом прочитал крайне любопытную статью, в которой рассказывалось о том, как искуственный интеллект нашёл улучшенный способ умножения матриц.

Для того, чтобы умножить матрицу размером 4×4 на другую, тоже размером 4×4, по стандартному школьному алгоритму (скалярное произведение векторов), требуется сделать 64 арифметических действия. Есть ускоренный алгоритм Штрассена, формализированный выдающимся немецким математиком ещё в 1969 году. Этот алгоритм требует только 49 действий, что вроде как кажется не сильно улучшает картину, но учитывая, что современные системы ИИ типа нейросетей умножают огромные матрицы миллионы раз в секунду — очень серьёзное достижение.

Да, есть алгоритмы с меньшей вычислительной сложностью, чем алгоритм Штрассена, но они сложны в кодировании, имеют высокий коэффициент пропорциональности и показывают превосходство только при очень больших размерах матриц. В решениях практических задач используется именно он.

Можно ли улучшить этот алгоритм, которому уже 53 года? Оказывается, можно, но человек до этого додуматься уже не смог. Додуматься смог искуственный интеллект. ИИ сумел “срезать” ещё два арифметических действия, и теперь квадратные матрицы 4×4 можно умножить за сорок семь шагов вместо сорока девяти. О чём есть соответствующая статья в “Нейчур”.

Мне очень понравилось, как именно ИИ поставили задачу подбора алгоритма. Искуственный интеллект заставили играть в игру, точно так же, как компьютеры играют в шахматы или шашки. То-есть, строят дерево решений и ходят по нему минимаксом — какая стратегия наиболее выигрышная?

И если привести простую футбольную аналогию, то ИИ тут как гениальный форвард — вся команда работает на него, пробивает защиту, выводит его к воротам и даёт пас — а он уже забивает гол. Ведь кто-то должен был написать сам ИИ. Кто-то должен был сделать игру-поиск алгоритма. Кто-то должен был поставить изначальную задачу.

Так что как в примере с вождением грузовика, опять видим, что ИИ не сколько заменяет человека, сколько увеличивает его возможности.

Продолжение следует.

Сейчас много говорят о том, что системы ИИ будут заменять людей. Но как мне кажется, они будут не сколько заменять их полностью, сколько будут усиливать возможности человека. Вот, например, грузовик, под управлением ИИ. Пускай в нём, наконец, будут вылечены все его детские болезни вождения, и он сможет полностью автономно провести тяжело гружёный седельный тягач с прицепом от Нью-Йорка до Сан-Франциско. Однако, у нас возникнут следующие проблемы, одним ИИ не решаемые:

Кто будет этот грузовик заправлять топливом? Кто будет подключать шланги для воздушных тормозов? Кто будет проводить осмотр автопоезда? Кто будет принайтовывать груз и потом удостовериваться в том, что крепления в дороге не разболтались? Кто будет следить за тем, что в шинах достаточно воздуха? Кто будет устранять все технические неполадки? И т.д.

Ну, технически, наверное, можно сделать какого-то кибер-водителя, универсала, который будет такое делать, но насколько это будет сложно? А сложно — значит, дорого. А если дорого — то не выгоднее ли нанять человека?

Нет, как мне кажется, даже оснащённый ИИ грузовик всё равно потребует какого-то человеческого экипажа, пускай даже не очень квалифицированного, но который сможет именно что подцеплять шланги, принайтовывать груз, и заправлять в бак топливо. А ИИ нехай себе ездит сам, и возит этого самого человека, который раз в несколько часов будет производить осмотр, глядеть на груз, и т.д. Вот как на американских товарных поездах — есть машинист (engineer), который только и занимается тем, что ведёт состав, и есть кондуктор/проводник (conductor) — в его обязанности входит только сцепление локомотива с подвижным составом, присмотр за грузом, и т.д.

Продолжение следует.

Имеем сервер 2012R2 с двумя сетевыми карточками с адресами 192.168.253.20 и 10.20.0.26.

Вот так выглядит таблица маршрутизации:

Т.е. шлюз по умолчанию у нас 192.168.252.1, с метрикой 356, а сеть 10.20.0.0/24 — локальная, и обращение к ней идёт через интерфейс 10.20.0.26, метрика 257.

Теперь вопрос — что должен показывать traceroute до адреса 10.20.0.24?

Разумно предположить, что напрямую — через сетевой интерфейс с адресом 10.20.0.26, сеть-то прямо на линке, да?

АВОТХРЕН.

Трафик до местной сети идёт через шлюз по умолчанию. Мой сисадминский бубен уже лежит частями на полу, но победить это я не смог (а надо).

Люблю такие запутанные юридические истории. Одну девушку изнасиловали. Она сообщила в полицию (и правильно сделала), и у неё взяли мазок ДНК на предмет найти насильника. Разумеется, в случае изнасилования генный материал жертвы и насильника смешаны, и чтобы отделить одно от другого, у жертвы берут отдельный набор проб для полной экспертизы. Таким образом, у полиции оказывается два образца ДНК — один насильника, другой потерпевшей.

А теперь интересное продолжение. Так получилось, что изнасилованная девушка пять лет спустя оказалась замешана в краже. Её ДНК нашли на месте преступления, и так как у полиции этот образец уже был, девушку быстро идентифицировали, арестовали и обвинили в нарушении соответствующего закона.

С ДНК преступника всё понятно — этот образец можно хранить бесконечно, и если он обнаружится ещё где-нибудь на месте уже другого преступления, подонка можно будет привязать и к этому злодеянию. А как быть с генным материалом потерпевших? Девушка решила, что проба её генного материала не должна была использоваться для её идентификации в этом, никак не связанном с изнасилованием, случае.

И что характерно, суд с ней согласился, постановив, что тест ДНК проводили только для того, чтобы провести экспертизу смешанного генетического материала, и что после этого случая результаты расшифровки должны были быть уничтожены. Использование же результатов экспертизы в данном случае было приравнено к нарушению чётвёртой поправки к конституции США, запрещающей обыски без оснований, и при отсутствии других улик, привязывающих девушку к случаю с кражей, доказать её виновность оказалось невозможно.

Спустя неделю после того, как эта история выплыла наружу, Сан-Францисское (где всё и происходило) управление полиции постановило, что отныне результаты экспертизы ДНК будут уничтожаться.

Девушка, конечно, виновна, но одно дело — виновна, а другое — доказать это в суде. Так как улики, приобретённые незаконным путём, в судах США не рассматриваются, пришлось отпустить её на все четыре стороны.

Интересная история, конечно. Так вот поневоле задумаешься — а какую такую инфу про тебя может собирать полиция, когда обращаешься к их помощи, и как эта инфа потом может быть использована против тебя?

По материалам Ars Technica.

Как уже много раз говорил, я люблю научную фантастику, и даже не сколько за то, что там масса интересных историй и высоких технологий. Я люблю научную фантастику за то, что она, смотря на развитие технологий, задаёт вопрос, “а чем всё это может кончиться?”

Одним из моих любимых авторов является Станислав Лем, в принципе, по старой советской памяти ещё. Дома были его книги, и я с интересом их читал. А теперь перечитываю, и, как водится, вижу там много нового с высоты теперешнего опыта.

Перечитываю Кибериаду, про великих конструкторов Трурля и Клапауция, и натыкаюсь на электробарда (электрибальда, электрувера — в разных переводах). Трурль сделал компьютер, который умеет сочинять стихи, электронного поэта. Конечно, Лем не был специалистом в современных методах машинного обучения и глубоких нейросетей, поэтому в его представлении великий конструктор Трурль пошёл немного странным путём; но в дальнейшем смысл самообучающейся нейросети Лемом был ухвачен исключительно верно.

Так вот электронный поэт у Трурля вышел настолько удачным, что затмил всех поэтов-людей, и тупо оставил их всех без работы.

“И когда прибыла новая партия поэтов, чтобы поиздеваться и покуражиться над машиной, она ответила им такой модернистской импровизацией, что у них в зобу дыханье сперло; от второго же стихотворения серьезно занемог некий бард старшего поколения, удостоенный двух государственных премий и бюста, выставленного в городском парке. С тех пор ни один поэт уже не в силах был сопротивляться пагубному желанию вызывать Электрувера на лирическое состязание — и тащились они отовсюду, волоча мешки и сумки, набитые рукописями. Электрувер давал гостю почитать вслух, на ходу схватывал алгоритм его поэзии и, основываясь на нем, отвечал стихами, выдержанными в том же духе, но во много раз лучшими — от двухсот двадцати до трехсот сорока семи раз. Спустя некоторое время он так приноровился, что одним-двумя сонетами сваливал с ног заслуженного барда.”

А ну стоп!!! Где-то я это уже видел. Ах да, вот:

Система искуственного интеллекта “Миджёрни”, написанная для создания картин, выиграла приз на ярмарке штата Колорадо в категории “лучшая цифровая картина”. Художники в ярости.

И я, и многие интернет-знакомые уже давно играемся с генеративными нейросетями. Получается по-разному, но меня лично очень сильно впечатляет, так как рисовать я не умею от слова “совсем”. А вот и выигравшая картина “Théâtre D’opéra Spatial”, созданная “Миджёрни” под управлением гейм-дизайнера Джейсона Аллена; по-моему, красиво:

Вот так. Реально ведь живём в мире научной фантастики. Электрический поэт, кстати, у Лема кончил плохо — он был изгнан. Посмотрим, чем дело кончится в реале. Я думаю, от развития искуственного интеллекта нас ждут самые сильные социальные потрясения, и не обойдётся без луддитов. Это уж как водится.

Прочитал очень интересную заметку про музыку на виниловых пластинках.

Да, чисто как носитель компакт-диски, безусловно, лучше по всем параметрам: ниже шум, выше разрешение, динамический диапазон значительно глЫбже, и так далее.

Я не буду углубляться в войны громкостей и прочее — это недостатки, не присущие, собственно, самому носителю, а надостаток современных говнопродюсеров, таких, например, как Рик Рубин, который обосрал мою любимую Металлику, записав их альбом Death Magnetic (отличный альбом, кстати), с ТАКОЙ компрессией, что соло Хэммета срывает с башки уши вместе с мясом и оставляет их истекать кровью на полу. Эта тупейшая ошибка была исправлена только в 2015 году, когда вышла пересведённая специально для Эппла (Remastered for iTunes) версия альбома.

Сверху — компакт-диск версия песни с этого альбома, ниже — исправленная:

Спасибо, Эппл.

Интересно тут другое. Большое количество людей при правильных двойных слепых прослушиваниях предпочитали звук с винила звуку с компакт-диска, и не потому, что он был чище или ещё что (потому что не чище). Люди предпочитали звук винила именно что из-за худшего динамического диапазона. Что это значит, если по-простому? Динамический диапазон — это отношение самого громкого воспроизводимого звука к самому тихому. На компакт-диске, обладающим широчайшим, по сравнению с винилом, ДД, самый тихий и самый громкий звук имеют отношение (в теории) 96 децибел. Что заметно превышает возможности человеческого слуха.

А у винила ДД — в районе 60 децибел. То-есть, разница между самым тихим и самым громким звуком значительно меньше.

Что мы имеем с этого гуся? С этого гуся мы имеем то, что на виниле обычный человек будет лучше слышать тихие детали в музыке, чем на компакт-диске. Именно этим и объясняется предпочтение многих людей к винилу — им (и вполне обоснованно) кажется, что они слышат в музыке больше деталей.

Вот такие огурцы.

Слушайте, почему встроенные в шелл объекты данных имеют такую жуткую производительность?

Вот создал я динамиццкий массив:

$array = @()

И после этого я добавляю в него записи:

$array += $record

Как только количество записей в нём становится более примерно двух тысяч, оно начинает просто ДИЧАЙШЕ тормозить. measure-command говорит, что на каждую операцию уходит аж до 10 миллисекунд! Что, кажется быстро? Создать массив из 50 тысяч записей (по современным меркам — это вообще ни о чём) потребует почти десяти минут времени.

Хорошо хоть, что шелл умеет в использование дотнетовских объектов:

$array = [System.Collections.ArrayList]::new()

После чего $array.Add($record) на 50 килозаписей улетает по трубам процессора просто со свистом.

Но чрезвычайно низкая производительность встроенных структур данных, прямо скажем, удивила. Я, конечно, не ожидал производительности Джавы, но как-то оно тово, удручает.

Камерами Хиквижен для видеонаблюдения вокруг дома я целиком удовлетворён. Как выяснилось, у них даже ночной режим очень неплохой, благодаря подсветке ИК-светодиодами.

Ночью камера светится таким зловещим тёмно-красным светом, довольно тусклым для невооружённого глаза.

А вот если снять её цифровой камерой, то она сияет аки хороший фонарик, характерным фиолетовым цветом.

ИК подсветка настолько мощная, что пробивает инфракрасный фильтр, который в обязательном порядке ставят во все камеры. Потому что если его не ставить, то любой нагретый предмет будет светиться на снимке этим самым фиолетовым светом. И почему-то именно красные и синие субпиксели более чувствительны к ИК, хотя зелёных на фильтре Байера вдвое больше. Поэтому фиолетовое такое всё. Оптика, блин, это Наука.