Category: AI

Всё же не пере­стаю удив­лять­ся про­зор­ли­во­сти талант­ли­во­го поль­ско­го писа­те­ля. В каких толь­ко вещах он не ока­зал­ся прав! Даже его Сво­бод­ная Рыби­ция очень силь­но напо­ми­на­ет неко­то­рых совре­мен­ных поли­ти­че­ских жули­ков. А наблю­дая совре­мен­ную бегот­ню с систе­ма­ми иску­ствен­но­го интел­лек­та, про­сто пора­жа­ешь­ся, настоль­ко точ­но Лем преду­га­дал неко­то­рые тен­ден­ции, и самое глав­ное — он преду­га­дал, что иску­ствен­ный интел­лект во мно­гих обла­стях, тра­ди­ци­он­но счи­та­ю­щи­ми­ся имен­но что при­су­щи­ми толь­ко чело­ве­ку, будет это­го само­го чело­ве­ка пре­вос­хо­дить. Конеч­но, едкий интел­лект Лема пишет обо всём этом с сар­каз­мом, обо­ра­чи­вая всё в шут­ку. Но в каж­дой шут­ке, как извест­но…

Наткнул­ся на совер­шен­но пре­вос­ход­ный рас­сказ «Сти­раль­ная тра­ге­дия», из серии путе­ше­ствий Тихо­го, про то, как в сти­раль­ные маши­ны ста­ли встра­и­вать ИИ, и чем всё в резуль­та­те закон­чи­лось. При­ве­ду несколь­ко цитат, но поверь­те, рас­сказ вели­ко­ле­пен, и сто­ит того, что­бы про­чи­тать его цели­ком.

«Вско­ре после мое­го воз­вра­ще­ния из один­на­дца­то­го звезд­но­го путе­ше­ствия газе­ты ста­ли уде­лять все боль­ше вни­ма­ния кон­ку­рент­ной борь­бе двух круп­ных фирм, про­из­во­див­ших сти­раль­ные маши­ны, — Над­длег­га и Снод­грас­са.

Пожа­луй, Над­длегг пер­вым выбро­сил на рынок сти­раль­ные маши­ны, настоль­ко авто­ма­ти­зи­ро­ван­ные, что они сами отде­ля­ли белое белье от цвет­но­го, а высти­рав и выжав, утю­жи­ли его, што­па­ли, под­ру­ба­ли и поме­ча­ли кра­си­во выши­ты­ми моно­грам­ма­ми вла­дель­ца, на поло­тен­цах же выши­ва­ли поучи­тель­ные, все­ля­ю­щие опти­мизм сен­тен­ции вро­де “Кто рано вста­ет, тому робот пода­ет” и т. п. В ответ на это Снод­грасс выбро­сил в тор­го­вую сеть сти­раль­ные маши­ны, кото­рые сами сла­га­ли и выши­ва­ли чет­ве­ро­сти­шия — в зави­си­мо­сти от куль­тур­но­го уров­ня и эсте­ти­че­ских запро­сов кли­ен­та.»

«Купив за 350 000 дол­ла­ров соот­вет­ству­ю­щие пра­ва и согла­сие заин­те­ре­со­ван­ных лиц, он скон­стру­и­ро­вал сти­раль­ную маши­ну для холо­стя­ков, наде­лен­ную фор­ма­ми зна­ме­ни­той сек­сбом­бы Лиан Кар­ворс, пла­ти­но­вой блон­дин­ки, и дру­гую — подо­бие Фир­ли Мак Фейн, брю­нет­ку. Обо­рот тут же под­прыг­нул на 87 про­цен­тов. Тогда про­тив­ник обра­тил­ся в кон­гресс, воз­звал к обще­ствен­но­му мне­нию, к Лиге дще­рей рево­лю­ции, а так­же к Лиге девиц и мат­рон, одна­ко Снод­грасс про­дол­жал непре­рыв­но постав­лять в мага­зи­ны сти­раль­ные маши­ны обо­их полов, все более пикант­ные и вво­дя­щие в иску­ше­ние. Над­длегг капи­ту­ли­ро­вал и начал про­из­во­дить сти­раль­ные маши­ны по инди­ви­ду­аль­ным зака­зам, при­да­вая им по вку­су кли­ен­та фигу­ру, масть, упи­тан­ность и порт­рет­ное сход­ство с фото­гра­фи­ей, при­ло­жен­ной к зака­зу.»

«…их про­дук­ция нача­ла про­яв­лять неожи­дан­ные и явно отри­ца­тель­ные наклон­но­сти. Прач­ки-нянь­ки не были еще самым боль­шим злом, одна­ко секспрач­ки, с кото­ры­ми про­жи­га­ла жизнь золо­тая моло­дежь, кото­рые скло­ня­ли к гре­хо­па­де­нию, под­ры­ва­ли мораль­ные устои, учи­ли детей непри­стой­ным сло­вам, ста­ли уже педа­го­ги­че­ской про­бле­мой. Что уж гово­рить о сти­раль­ных маши­нах, с кото­ры­ми мож­но было изме­нить жене или мужу! Удер­жав­ши­е­ся еще на рын­ке фаб­ри­кан­ты сти­раль­ных средств и меха­низ­мов тщет­но дока­зы­ва­ли в пуб­лич­ных выступ­ле­ни­ях, что сти­раль­ные маши­ны — Лиан или Фир­ли — пред­став­ля­ют собой про­фа­на­цию высо­ких иде­а­лов авто­ма­ти­зи­ро­ван­ной стир­ки, кото­рая долж­на кон­со­ли­ди­ро­вать семью и под­дер­жи­вать проч­ность супру­же­ских уз, — ибо они могут вме­стить не более дюжи­ны носо­вых плат­ков или одну наво­лоч­ку, осталь­ную же часть их нут­ра зани­ма­ют агре­га­ты, не име­ю­щие ниче­го обще­го со стир­кой, ско­рее совсем наобо­рот.»

И так далее, и тому подоб­ное. И как бы выдум­ка Лема не обер­ну­лась вдруг былью.

Рас­сказ, если что, нашёл тут: https://litmir.club/br/?b=143801

Созда­ние любой бре­дя­ти­ны на ваш заказ!

Нако­нец-то я накре­а­ти­вил и узрел ста­рый айтиш­ный мем/байку про экс­ка­ва­тор мар­ки «Cablefinder» (ищу­щий кабе­ли).

Гуг­лов­ский ImageFX на дан­ный момент — абсо­лют­ный лидер в гене­ра­ции кар­ти­нок. Каче­ство офи­ген­ное, нуж­ный текст не пере­ви­ра­ет, и даже гене­рит нор­маль­но выгля­дя­щие руки, в отли­чие от того же Адо­бе Фаер­флай. Кере­мен­дую изо всех сил.

Зифф-Дэви­сы раз­ра­зи­лись вполне тол­ко­вой ста­тьёй о том, как имен­но исполь­зо­вать Чато­ЖоП­Ту для напи­са­ния резю­ме.

А теперь — слай­ды, вер­нее, цита­ты:

«…вам сле­ду­ет отре­дак­ти­ро­вать текст таким обра­зом, что­бы он соот­вет­ство­вал ваше­му опы­ту и не выгля­дел так, как буд­то его напи­сал чат-бот. Рабо­то­да­те­ли хотят узнать о том, что дела­ет вас уни­каль­ным. Без вашей помо­щи чат-бот смо­жет полу­чить доступ толь­ко к общей инфор­ма­ции о вашей долж­но­сти.»

«В иде­а­ле, вы хоти­те, что­бы в резю­ме были ука­за­ны все ваши карьер­ные дости­же­ния. Это может быть любой зна­чи­мый для вас обра­зо­ва­тель­ный, про­фес­си­о­наль­ный и лидер­ский опыт. Вы так­же долж­ны как мож­но подроб­нее рас­ска­зать о сво­ем уни­каль­ном опы­те, что­бы выде­лить­ся на фоне дру­гих соис­ка­те­лей.»

В‑общем, всё то, что я напи­сал ранее, толь­ко дру­ги­ми сло­ва­ми. Общие фра­зы («рабо­тал рабо­ту, под­дер­жи­вал под­дер­жи­ва­е­мое, сде­лал сде­лан­ное») и про­чее меха­ни­че­ское пере­чис­ле­ние клю­че­вых слов в резю­ме — это ниче­го не зна­ча­щая мура, и толь­ко раз­дра­жа­ет потен­ци­аль­но­го рабо­то­да­те­ля. Чего ты кон­крет­но сде­лал-то, чего совер­шил — вот, что необ­хо­ди­мо ука­зать.

И, опять же, ИИ пре­кра­сен не столь­ко когда текст надо писать с нуля, а имен­но, что подрих­то­вать суще­ству­ю­щий: «ChatGPT — отлич­ный ресурс для дора­бот­ки тек­ста. Все, что вам нуж­но сде­лать, это ско­пи­ро­вать и вста­вить свой текст и попро­сить ChatGPT улуч­шить его. Напри­мер, я попро­сил ChatGPT: «Не мог­ли бы вы сде­лать так, что­бы в резю­ме фра­за «Я пишу исто­рии о тех­но­ло­ги­ях» зву­ча­ла бы луч­ше?» Через несколь­ко секунд он выдал тща­тель­но про­ду­ман­ный текст, в кото­ром чув­ство­вал­ся про­фес­си­о­наль­ный тон и кото­рый услож­нял это про­стое пред­ло­же­ние…»

Тем, кто наста­и­ва­ет на том, что в резю­ме сисад­ми­на надо писать «рабо­тал рабо­ту», что ника­ких «дости­же­ний» у сисад­ми­нов нет — реко­мен­дую взять на замет­ку.

Одна­ко, про­гресс в гене­ра­тив­ном ИИ идёт семи­миль­ны­ми шага­ми. ImageFX (Гугл) на моей памя­ти пер­вый гене­ра­тив­ный ИИ, отно­си­тель­но пра­виль­но встав­ля­ю­щий нуж­ный поль­зо­ва­те­лю текст в созда­ва­е­мое изоб­ра­же­ние.

До это­го посто­ян­но встав­ля­ло что-то не так напи­сан­ное, либо не в том поряд­ке, или с каки­ми-то про­пус­ка­ми.

Дають ось туточ­ки.

Ну, и чисто для фана.

«Мусуль­ма­нин и еврей вме­сте весе­ло едят бекон»:

Вот, ока­зы­ва­ет­ся, чего не хва­та­ет для счаст­ли­во­го раз­ре­ше­ния про­ти­во­ре­чий меж­ду рели­ги­я­ми!!!!

Не буду голо­слов­ным. Вот часть резю­ме чело­ве­ка (боль­шая кар­тин­ка — по щелч­ку), кото­рое было напи­са­но либо цели­ком ИИ, либо явно с его при­ме­не­ни­ем. Напи­са­но оно крайне глад­ко, без оши­бок, с «умны­ми» сло­ве­са­ми и инте­рес­ны­ми рече­вы­ми обо­ро­та­ми. Но вот ска­жи­те мне, ЧЕМ чело­век кон­крет­но зани­мал­ся, с каким соф­том рабо­тал, какие тех­но­ло­гии зна­ет и при­ме­ня­ет, какие систе­мы создал? Един­ствен­ное, что я там кон­крет­но­го нашёл — так это то, что чело­век рабо­тал с Windows 11. Ну, рабо­тал и рабо­тал, а что ты делал-то, вооб­ще? Не «создал луч­шее в мире фуе-мае», а в дета­лях? Може­те понять? И я не могу.

Кста­ти, с созда­те­лем это­го резю­ме я так и не смог пооб­щать­ся. Дого­во­ри­лись о интер­вью, я чест­но про­ждал его 15 минут, он так и не при­шёл, после чего я послал его к соот­вет­ству­ю­щей мате­ри. Выбе­сил кон­крет­но пря­мо с само­го нача­ла.

Ув. giovanni1313 напи­сал ста­тью на (лич­но мне) набо­лев­шую тему. Как исполь­зо­ва­ние ИИ пре­вра­ти­ло поиск кан­ди­да­тов на рабо­чие места в тупо­ры­лый бала­ган.

https://giovanni1313.livejournal.com/137894.html

Ска­жу, как чело­век, кото­рый зани­ма­ет­ся пря­мо сей­час отсе­вом кан­ди­да­тов на долж­ность стар­ше­го сисад­ми­на.

Резю­ме, напи­сан­ные при помо­щи ИИ, вид­но не то, что за кило­метр, а за три мор­ские мили. И обще­го у них даже не оди­на­ко­во глад­кие мето­ды постро­е­ния фраз и тому подоб­ное. Общее у них в том, что:

1. Все клю­че­вые сло­ва, напри­мер, Active Directory, DNS, DHCP и т.д. в этих резю­ме при­сут­ству­ют.
2. Понять, какие кон­крет­но у чело­ве­ка были рабо­чие дости­же­ния и чем он кон­крет­но зани­мал­ся, по это­му резю­ме реши­тель­но невоз­мож­но. Всё огра­ни­чи­ва­ет­ся общи­ми фра­за­ми.

При этом оче­вид­но, что ИИ не может начать гал­лю­ци­ни­ро­вать какие-то дости­же­ния за чело­ве­ка, пото­му что если оно напи­шет, напри­мер что «орга­ни­зо­вал защи­ту нашей сети по стан­дар­ту NIST 800–171», при пер­вом же вопро­се кан­ди­да­ту, «а как кон­крет­но вы это дела­ли, какие инстру­мен­ты исполь­зо­ва­ли» — кан­ди­дат, что назы­ва­ет­ся, «поплы­вёт».

А при най­ме на рабо­ту меня не инте­ре­су­ют общие фра­зы. Меня инте­ре­су­ют кон­крет­ные зна­ния, опыт, и уме­ние при­ме­нять тех­но­ло­гии. И имен­но эти навы­ки абсо­лют­но невоз­мож­но вычле­нить из резю­ме, напи­сан­ных ИИ.

Пыта­юсь нащу­пать гра­ни­цы воз­мож­но­стей сво­ей пред­ска­за­тель­ной моде­ли на TensorFlow. Точ­ность пред­ска­за­ния, кста­ти, после чте­ния ком­мен­тов, стал оце­ни­вать по трём пара­мет­рам: сред­не­му (по моду­лю) откло­не­нию, мини­маль­но­му откло­не­нию, и мак­си­маль­но­му откло­не­нию (всё в про­цен­тах).

Так вот какие-то там сло­же­ния, деле­ния, вычи­та­ния и умно­же­ния в самых раз­ных ком­би­на­ци­ях — без про­блем.

–Вжик — ска­за­ла ней­ро­сеть

Ах вот ты как? А логаритм10 сум­мы двух дро­бей, помно­жен­ных на зна­че­ние, воз­ве­дён­ное в квад­рат, могёшь?

–Дыр-дыр-ддд — ска­за­ла ней­ро­сеть. И ста­ла оши­бать­ся аж на две­сти про­цен­тов.

При­ми­тив­ное нара­щи­ва­ние коли­че­ства пара­мет­ров резуль­та­тов пока не даёт. Види­мо, пред­ска­за­ние рез­ко нели­ней­ных функ­ций (осо­бен­но если их там >1) оно всё же не очень.

Хочу зачесть лите­ра­ту­ру:

Я уве­рен, что про­сто что-то не так делаю.

Вот неко­то­рые дума­ют, что если вычис­ле­ния пере­не­сти на ГПУ вме­сто ЦПУ, то:

1. Всё сра­зу зара­бо­та­ет в сто раз быст­рее.
2. Будет сра­зу рабо­тать луч­ше.

Авот­шЫш. Не все­гда, и не вез­де.

Вот сде­лал я ней­ро­сеть, модель оди­на­ко­вая, доволь­но неслож­ная, пяти­слой­ная, сто ней­ро­нов в каж­дом слое, ито­го 50 тысяч пара­мет­ров — по нынеш­ним мер­кам вооб­ще три копей­ки.

Запус­каю на ЦПУ — сеть тре­ни­ру­ет­ся за три мину­ты, и выда­ёт доволь­но нор­маль­ный резуль­тат, с точ­но­стью в пре­де­лах 0.7%

Запус­каю на ГПУ — сеть тре­ни­ру­ет­ся уже за пять минут, а не за три, а резуль­тат у ней — замет­но хре­но­вей, с погреш­но­стью уже 1.23%

Я пола­гаю, что послед­нее это пото­му, что TensorFlow, будучи запу­щен­ным на ГПУ, по умол­ча­нию до сих пор исполь­зу­ет 16 бит для пред­став­ле­ния чисел с пла­ва­ю­щей запя­той, вме­сто 32 бит или даже 64. Надо будет погля­деть, мож­но ли его заста­вить исполь­зо­вать боль­ше бит. Хотя, конеч­но, мате­ма­ти­ка на ком­пью­те­рах — она дело такое, что вооб­ще-то никто гаран­тии, что резуль­тат вычис­ле­ний будет оди­на­ко­вым, если про­грам­ма запус­ка­ет­ся на про­цес­со­рах раз­ной архи­тек­ту­ры, нико­гда не давал. Осо­бен­но, если чис­ла такие, что пред­ста­вить их точ­но в фор­ма­те IEEE-754 невоз­мож­но (напри­мер, деся­тич­ная дробь 0.2).

А вот поче­му оно ничуть не быст­рее рабо­та­ет на ГПУ, чем на ЦПУ — для меня уже загад­ка. RTX3080 вро­де как пошЫр­ше дол­жен быть во флоп­сах, чем i9-11900k @ 3.5GHz. Может быть, такая малень­кая модель его про­сто нагру­зить тол­ком не в состо­я­нии.

И да, «что­бы два раза не вста­вать».

Как наи­бо­лее пра­виль­но счи­тать и пред­став­лять сред­нюю ошиб­ку в вычис­ле­ни­ях?

Вот, напри­мер, если в одном пред­ска­за­нии из двух про­грам­ма ошиб­лась на +100%, а во вто­ром — на ‑100%, вряд­ли заяв­ле­ние о том, что сред­няя ошиб­ка состав­ля­ет 0% (100−100)÷2, будет пред­став­лять­ся нам истин­ным.
Но с дру­гой сто­ро­ны, если тупо счи­тать ошиб­ки по моду­лю, а про­грам­ма при этом ста­биль­но оши­ба­ет­ся то на +1%, то на ‑1%, ста­ти­сти­че­ски-то ведь она, мож­но ска­зать, что не оши­ба­ет­ся вовсе.
Как обыч­но дей­ству­ют, вдруг кто зна­ет?

Зани­мал­ся вче­ра созда­ни­ем ней­ро­се­тей под руко­вод­ством ChatGPT. По ито­гам я имею ска­зать вот что.

В целом — впе­чат­ля­ет. Даёт не самый пло­хой код на Питоне для созда­ния ней­ро­се­ти на TensorFlow, что харак­тер­но — исполь­зуя keras. Прак­ти­че­ски то же самое, что я сам рисо­вал четы­ре года назад.

Толь­ко в этот раз я замах­нул­ся пошЫр­ше и решил ней­ро­се­ти скор­мить csv с «финан­со­вы­ми тран­зак­ци­я­ми». Внут­ри csv было один­на­дцать коло­нок, десять про­сто с чис­ла­ми, а один­на­дца­тая — с доволь­но слож­ным вычис­ле­ни­ем из дан­ных, нахо­дя­щих­ся в шести колон­ках (сло­же­ние двух дро­бей, вычис­ле­ние 10% от полу­чен­но­го, и скла­ды­ва­ние с ещё дву­мя колон­ка­ми). Четы­ре остав­ши­е­ся колон­ки не дела­ли ниче­го.

Модель делал пяти­слой­ную, сто ней­ро­нов в четы­рёх сло­ях, один ней­рон в выход­ном слое (это уже не ЧатЖПТ пред­ла­гал, это уже я сам). Навер­ное, это даже избы­точ­но слож­ная модель.

Сде­лал два csv фай­ла, один с 200 стро­ка­ми — это был тре­ни­ро­воч­ное мно­же­ство, и вто­рой — все­го с деся­тью. Я хотел посмот­реть, смо­жет ли ней­ро­сеть рас­по­знать, какая имен­но зави­си­мость суще­ству­ет в один­на­дца­той колон­ке, и смо­жет ли она пред­ска­зать дан­ные, полу­чен­ные таким обра­зом.

Ска­жу сра­зу, всё полу­чи­лось. Конеч­но, мате­ма­ти­ка на ней­ро­се­тях доволь­но неак­ку­рат­на, но после 5000 эпох тре­ни­ров­ки она смог­ла преду­га­ды­вать зна­че­ния с точ­но­стью, не выхо­дя­щей за рам­ки 5%. Пла­ни­рую пока­зать резуль­тат началь­ни­ку, кон­то­ра силь­но оза­бо­ти­лась встра­и­ва­ни­ем ИИ в про­дук­цию.

Но поми­мо это­го, у меня воз­ник­ли неболь­шые слож­но­сти, и воз­ник­ли они имен­но от при­ме­не­ния ИИ.

Во-пер­вых, ЧатЖПТ неред­ко даёт код для Пито­нов­ских биб­лио­тек, кото­рый уже явля­ет­ся уста­рев­шим (deprecated). Напри­мер, свой­ство pandas.DataFrame.iloc — вытас­ки­ва­ние инди­ви­ду­аль­ных коло­нок из pandas.DataFrame.

Во-вто­рых, ЧатЖПТ созда­ёт в коде баги. Напри­мер, вме­сто деся­ти строк в тесто­вом набо­ре дан­ных у меня поче­му-то счи­ты­ва­лись толь­ко девять. Раз­го­вор шёл при­мер­но вот так:

–А у меня вме­сто деся­ти ожи­да­е­мых строк толь­ко девять.
–Может, дан­ные кри­вые? Вот как их надо нор­ма­ли­зи­ро­вать.
–Дан­ные нор­маль­ные, но счи­ты­ва­ет­ся толь­ко девять строк вме­сто деся­ти. Пер­вая стро­ка про­гла­ты­ва­ет­ся.
–Не долж­на. Вот код, как пра­виль­но счи­ты­вать csv через pandas.read_csv
–Я этот код и исполь­зую, но пер­вой стро­ки нет.
–Ну, пра­виль­но, пото­му что по умол­ча­нию пер­вая стро­ка счи­ты­ва­ет­ся в име­на коло­нок. В pandas.read_csv надо ста­вить пара­метр header=None, что­бы так не про­ис­хо­ди­ло.
–А чо сра­зу-то не ска­зал?
–Изви­ня­юсь.

Но в целом (в целом) — впе­чат­ля­ет, да. Дале­ко не с каж­дым чело­ве­ком я на эту тему могу пого­во­рить, более того, не каж­дый сра­зу «на гора» выдаст рабо­та­ю­щий (более-менее) код. Оши­ба­ет­ся ино­гда? Ну да, оши­ба­ет­ся. Пока­жи­те мне чело­ве­ка, кото­рый не оши­ба­ет­ся, и я пока­жу вам лен­тяя, кото­рый нико­гда ниче­го не дела­ет. Тем не менее, лен­тяю в спо­соб­но­сти рас­суж­дать поче­му-то не отка­зы­ва­ют, а иску­ствен­но­му интел­лек­ту — таки да. Непра­виль­но это, ИМХО. ИИ вполне спо­со­бен на рас­суж­де­ния.

Я люб­лю науч­ную фан­та­сти­ку, и поми­мо самих сюже­тов, мне нра­вит­ся то, что писа­те­ли-фан­та­сты име­ют воз­мож­ность зада­вать вопро­сы, о кото­рых чело­ве­че­ство ещё даже думать не нача­ло. Напри­мер, Филип Дик задал вопрос о том, а что такое — «чело­век», и может ли являть­ся что-то иску­ствен­ное, что выгля­дит, дума­ет, чув­ству­ет как чело­век — чело­ве­ком? Очень глу­бо­кий вопрос, учи­ты­вая, что мы бук­валь­но сто­им на поро­ге созда­ния силь­но­го иску­ствен­но­го интел­лек­та, и его отно­ше­ния с чело­ве­че­ством непре­мен­но будут наты­кать­ся на отсут­ствие соот­вет­ству­ю­ще­го поня­тий­но­го аппа­ра­та и пра­во­вой базы. Послед­нюю, прав­да, спеш­но (и доволь­но бес­тол­ко­во) пыта­ют­ся создать наши доро­гие слу­ги наро­да.

https://www.washingtonpost.com/technology/2023/10/30/biden-artificial-intelligence-executive-order/

Из аме­ри­кан­ских фан­та­стов я читал Ази­мо­ва, Брэд­бе­ри, Дика — а вот Хай­н­лай­на пока не при­хо­ди­лось. Хай­н­лайн был в Сою­зе не силь­но в фаво­ре, так как он был убеж­дён­ным анти­ком­му­ни­стом и либер­та­ри­ан­цем, и почти не печа­тал­ся, так что его роман 1966 года «The Moon is a Harsh Mistress» («Луна — суро­вая хозяй­ка») не уви­дел рус­ско­го пере­во­да до паде­ния совет­ской вла­сти, в 1993 году. Так что как-то Хай­н­лайн про­шёл мимо меня.

Читаю на англий­ском, и пря­мо с пер­вых строк вижу, что пра­виль­но я не стал читать его в пере­во­де. Вот, изволь­те, при­мер. Если вы хоро­шо вла­де­е­те англий­ским язы­ком, вы сра­зу уви­ди­те, что кон­крет­но не так с этим отрыв­ком:

Объ­яс­няю. Так на англий­ском язы­ке гово­рят рус­ские. Это англий­ский язык с рус­ской грам­ма­ти­кой и типич­ной же ошиб­кой рус­ско­языч­ных — пол­ным «гло­та­ни­ем» арти­клей и неко­то­рых частиц. В рус­ском их нет, поэто­му о них и забы­ва­ют. Помно­жим это на огром­ное коли­че­ство заим­ство­ван­ных слов — tovarisch, gospozha, и полу­чим то, что кни­га Хай­н­лай­на в моей голо­ве одно­знач­но гово­рит с тяжё­лым рус­ским акцен­том. И как вы пред­ла­га­е­те пра­виль­но пере­дать такое в пере­во­де? А никак, вот как.

Надо отдать долж­ное пере­вод­чи­ку Щер­ба­ко­ву, кото­рый в 1993 году попы­тал­ся создать с нуля некий сур­жик, кото­рым он попы­тал­ся доне­сти ори­ги­наль­ный язык рома­на, назва­ние како­во­го он пере­вёл как «Луна жёст­ко сте­лит», но всё же это… не то. Дру­гие пере­во­ды не дела­ли и этой попыт­ки, поэто­му язы­ко­вой замы­сел авто­ра в них вооб­ще про­ле­та­ет как фане­ра над горо­дом Пари­жем.

Если есть воз­мож­ность, читать надо в ори­ги­на­ле.

А книж­ка хоро­шая, мне очень нра­вит­ся пока. В ней при­сут­ству­ет ком­пью­тер с созна­ни­ем, на осно­ве ней­ро­се­тей (!!) И это было напи­са­но в 1966 году! Отрад­но видеть, что автор сумел загля­нуть так дале­ко впе­рёд. Прав­да, вме­сто «иску­ствен­но­го ней­ро­на» или «пер­цеп­тро­на» он исполь­зу­ет тер­мин «ней­ри­стор», но это сущие пустя­ки.