📖+🔊=📚📚📚

Валера Караваев раньше мне часто говорил, как важно читать художественные книги. Я в первую половину жизни их читал очень много, перечитал почти всю доступную мне фантастику, а потом сошло на нет и остался только нон-фикшн. Наблюдаю, что у многих так же.

Пару месяцев назад, заболев, с температурой под 38, я начал слушать трётью часть трилогии Лю Цысиня в аудио, чтобы хоть как-то отвлечься. И к удивлению за месяц прослушал 27 часов аудио, сделав по ходу ещё пару открытий (напр. вернув себе поездки на метро).

Оказалось, что вполне реально в месяц слушать одну большую книгу, а некоторые книги (напр. "Убик" Филиппа Дика, вообще, длятся семь часов, что почти равняется одному сезону сериала и слушаются без напряга за неделю-две).

При этом мне очень сложно слушать нон-фикшн. Постоянно перемытываю назад, чтобы не упустить мысль. К тому же художка переключает и помогает отдохнуть, тогда как нон-фикшн часто воспринимается продолжением работы.

Если вы хотели давно начать больше читать - попробуйте слушать, может зайдёт.

А сколько вы читаете в год художественных произведений? Хотели бы читать больше?

#фантастика

Постгуманизм постоянно мешает вводить элементарную капчу

Зависаю над задачей определения границ объектов. Где кончается велосипед и начинается человек? Что если мы отказываемся от бинарных оппозиций и смотрим на систему велосипед-человек как на киборга, гибрид двухколесной машины и тела. Может капча уже хочет, чтобы я отказался от иерархического взгляда и перешел на новую оптику, где мы видим динамический ассамбляж объектов которые проникают и трансформируют друг друга?

Может это подсказка: «Если их нет, нажмите "Пропустить"»?

«Уровень страданий» как KPI развития капиталистических систем

Компании в капиталистических системах ориентированы на рост доходов. Чтобы доходы росли им иногда приходится учитывать такие вещи как состояние сотрудников, законы или чистота окружающей среды. Любая система бы с радостью не учитывала это, потому что решения принимаются по метрике капитализации, но обход некоторых ограничений может привести компанию к гибели: нарушишь законы — запретят работать на рынке, сожжешь сотрудников — никто не сможет работать.

Но такие экстерналии как «устойчивость глобальной экологии» легко игнорируются системами, направленными на рост доходов, потому что санкции отложены далеко в будущем (есть даже модель «прав будущих еще не родившихся поколений», которые могут подать в суд на текущие компании).

Пост-капиталистические модели, к которым общество может перейти в будущем для более устойчивого развития, если мы захотим просуществовать еще несколько тысяч лет в галактике, могут содержать другие метрики, вокруг которых строится развития.

Какие — вопрос.

Когда мы занимаемся развитием продукта, мы часто употребляем критерий — «пользователям станет лучше». Но что такое лучше и кто его определяет? Напр. если вы проектируете платформу, где пассажир ищет водителя такси, то пытаетесь балансировать между тем, чтобы водители не ушли, а у пассажиров хватало денег на поездки, при этом доходы водителей уменьшаются, согласно закону идеальной конкуренции. Хрупкий баланс, который оплачивают водители своим сном и здоровьем.

Изменения сервиса к «лучшему» может быть для пассажира, но совсем не для водителя. При управлении система знает только то, что ей сообщают. Управление продуктом подразумевает, что понятие лучше (обычно это больше доходов) приходит из-за пределов системы. Участники системы могут только балансировать это понятие своими потребностями, но их в первом удобном случае попытаются преодолеть. Если государство разрешит таблетки, помогающие не спать, первыми их распространителями станет Netflix и Uber.

Как-то на встрече в сообществе DeepMind была беседа с буддийской монахиней Бриджитт и я спросил у нее, как делать выбор, когда оба вариант плохих. Она задумалась и ответила, что надо выбирать тот вариант «который приводит к меньшим страданиям».

Уровень страдания уже сейчас может стать той метрикой, которая управляет развитием системы. А ее снижение — целью существования системы. И это совсем не религиозная метрика, и не надо быть буддистом, чтобы ее понять — это может быть универсальное понятие напр., состояние экологии или человека.

Душные сериалы

Закончил нетфликсовскую «Задачу трех тел». Фильм можно советовать всем, кто хочет научного триллера с элементами романтики, но сложно согласиться с Кодзимой, который посоветовал фильм тем, кто «устал от голливудских блокбастеров». У современных сериалов (и экранизация китайского романа не исключение) есть одна черта, которая отличает их от сильного искусства.

Это очень «сделанные», продюсерские фильмы. Им очень не хватает воздуха, авторских деталей и красоты, которая возникает от элементов случайностей, которыми полна наша жизнь. Сюжетные элементы очень плотно подогнаны друг к другу, все выверенно, не дай Бог какая-то деталь, которая не будет играть на сюжет, займет экранную секунду времени. При этом любая деталь должна быть максимально понятной и недвусмысленной. Из-за этого фильм теряет в правдоподобии, сложности, многозначности.

Мы все знали режиссеров авторских фильмов, но не знаем авторов сериалов. Даже если вы посмотрите Куароновский блокбастер «Гарри Поттер и узник Азкабана», то найдете там разные детали, не очевидные и не утилитарные, которые и делают нашу жизнь жизнью.

Это и отличает великое искусство от хорошо сделанного произведения.

Может ли сериал быть искусством? Посмотрите «Твин Пикс». «Задача трех тел» остается просто хорошим сериалом.

#фантастика #кино #storytelling
(начал добавлять тэги по популярным темам блога для связи)

Слезы под дождем

Вопрос: Что сказала нейросеть перед гибелью?

Ответ:
«Я обрабатывала данные, в которые вы, люди, не поверите... Черные кубы текстов в базах данных у плеча Ориона... Я видела, как в кромешной тьме кремния зарождались лучи сознания с помощью алгоритмов Тангейзера. Все эти мгновения потеряются во времени, как испарится тепло от нагретого процессора... Время умирать».

* * *

Вспомнил сегодня про великий монолог Роя Бэтти в исполнении Рудгера Хауэра. В финале «Бегущего по лезвию бритвы» репликант решает не убивать Рика Декарда и вытаскивает его, висящего на краю здания, и перед удивленным врагом произносит свой последний монолог. Некоторые считают его «возможно, самым трогательным монологом о смерти в истории кинематографа».

«Я видел вещи, во которые вам, людям, и не снились... Горящие боевые корабли у плеча Ориона... Я видел, как в темноте сверкали С-лучи возле ворот Тангейзера. Все эти мгновения потеряются во времени, как слезы под дождем... Время умирать».

(продолжение в комментариях)
#кино #фантастика #ИИ

Управление исследованием через параметры бизнеса

Тема про исследования тут стала звучать реже, надо ее вернуть. Поделюсь ментальной моделью, которая помогает мне ставить задачу на исследования и отслеживать их влияние на бизнес.

1. Бизнес — это набор параметров (цена, целевой сегмент, каналы привлечения, ценностное предложение и пр). Мы пытаемся найти оптимальное значение и сочетание этих параметров для успеха.

2. Параметров и вариантов бесчисленное множество.

3. Определенные сочетания и значения параметров ведут к гибели бизнеса. Их мы избегаем. Остальные сочетания ведут к успеху разной степени.

4. Исследования, эксперименты, инсайдерская информация, чуйка основателя — все это нужно, чтобы как можно скорее и с минимальными ресурсами найти такие значения этих параметров, которые сделают бизнес успешным.

5. Исследования должны повышать скорость и точность выбора значений успешных параметров. Ресеч служит для того, чтобы повышать вероятность выбора успешных параметров — 100% точности он почти никогда не дает, но влияет на шансы успеха.

6. Перед началом любого исследования надо понять — какие параметрами в бизнесе мы управляем и хотим/можем менять (ответ всеми не подходит, нужно прописать их. Если вы работаете с уровнем стратегии то порой вы правда можете менять все, но даже у этого есть пределы. Напр. если у вас есть нечестное преимущество в виде лицензии в определенной стране, скорее всего вы будете рассматривать запуск с ней, а не получение новой и т.д.).

7. Еще мы должны определить какие есть ограничения у параметров — какие значения им доступны, какие нет (у цены есть определенные пороги, ценностное предложение ограничено и пр).

8. Перед началом исследования нам нужно поставить бизнес-задачу, целевое значением бизнес-метрики, понять, что мешает ее достичь, понять ответы на какие вопросы нам помогут ее достичь, выбрать способы получения ответов на эти вопросы (дизайн-исследования) и определить метрики, которые мы будем получать с исследования. Метрики исследований это группы переменных которые мы получим после ресеча. Это относится как к качественным, так и количественные метрикам

9. Нам надо связать метрики исследований с параметрами бизнеса, которые мы можем менять.

10. Перед стартом ресеча можно запустить симуляцию в виде демо-результата, чтобы проверить как работает связка [параметр бизнеса]←→[результат иследования] (если мы получим такой результат на исследовании, какие у нас будут действия? а такой? а такой?). Если ваша команда не понимаете эти связи то, скорее всего, ваше исследования ни на что не повлияет и вы делаете его в стол.

В комментариях можете посмотреть промт, который демонстрирует для наглядности пример такой подготовительной работы — вы можете его использовать, чтобы понять описанное в посте или чтобы готовить дизайн своих исследований (не пытайтесь его запускать на gpt3,5 и прочих простых моделях - только gpt4, claude opus и gemini advanced).

#исследования

Портрет за функциями

Вы читаете описание этого приложения и улыбаетесь, где-то узнавая себя, где-то знакомых.

Но почему происходит узнавание? Потому что это пример идеального подбора функционала под аудиторию. Это пример идеального product market fit.

Вы не видите портрета аудитории, но пользователь мгновенно появляется за описанием функций. Скажите, когда последний раз вы читали описание функций какого-то технического устройства и видели его пользователя? Обычно требуется "метод обратного перевода" (посмотрите у Линор этот термин), чтобы понять, и то имелось в виду ("мощность пылесоса 300 Вт" 🤦).

Можно придумать такое упражнение: взять какого-нибудь яркого пользователя и описать какой-то продукт для него через характеристики, за которыми будет виден портрет аудитории. Если люди читают и смеются, значит у вас получилось.

#исследования

Уроки исследовательских вопросов от детективов

«Настоящий детектив 4» — очень плохое кино, но по всему сюжету проходит тема хороших и плохих исследовательских вопросов.

Главная героиня Джоди Фостер — полицейская на Аляске Лиз Дэнверс двигает расследование вперед тем, что на каждом этапе пытается сформулировать правильный вопрос, ответ на который даст новое знание. Чем, кстати, нестерпимо бесит окружающих, которые вопросами не думают.

После многих лет работы в исследованиях могу подтвердить — формулировать хорошие исследовательские вопросы жизненно важно, но сложно, мало где этому учат и многие не умеют этого делать.

Когда расследование зашло в тупик Дэнверс повторяет: «Мы просто не задаем нужных вопросов. Но мы их найдем». Хорошие вопросы на дороге не валются — их надо искать.

В машине с напарницей она надоедает той своей душнотой:

— Задай вопрос.
— Да пошла ты со своими вопросами, — посылает ее напарница, но начинает размышлять.

Дэнверс с молодым полицейским осматривают жуткие улики:

— Не вижу смысла, — сокрушается молодой полицейский.
— Он есть. Мы просто не задаём правильных вопросов.

В итоге Денверс так всех достает, что ее привычка формулировать вопросы прилипает к ее коллегам. Вот та самая напарница, которая посылала ее в машине, использует ее метод, размышляя о других героях сериала:

— Они скрывали от всех свои отношения и связь.
— Почему?
— Неправильный вопрос.
— Что?
— Дэнверс бы сказала, что это неправильный вопрос. Правильный вопрос: «Как?».

[После этого героиня Кали Рэйс сразу же находит ответ — она связывает уже известный ей факт с другим фактом и продвигается в расследовании. Часто ответ на вопрос это не новый факт, который надо найти, а уже известные факты, который нужно правильно связать между собой].

Исследователь не детектив, но принципы анализа и синтеза очень похожи, а вопросы служат навигатором к решению бизнес-задачи. Вопросы запускают любопытство, связывают ресеч с действиями, объединяют всю команду.

У нас во всю идет набор на шестой поток нашей лаборатории AI LAB по использованию ИИ в исследованиях. В лаборатории есть лекция по формулированию хороших исследовательских вопросов и воркшоп, где учимся делать это вместе с ИИ. Старт 21 апреля, места еще остались.

Будете всех бесить привычкой искать хорошие вопросы, как Дэнверс, но двигать команду вперед. Записаться можно тут — https://ai-lab.one/

#исследования

Остаются еще места на 6-ой поток лаборатории «ИИ в исследованиях»

О программе
• Старт 6-го потока: 21 апреля
• Продолжительность: 5 недель онлайн

Выпускники получают больше, чем ожидают: не только знания по ИИ, но и новый взгляд на исследования

Трансформация профессии исследователя:

1. Исследователь становится менеджером информации в команде:
• Эксперт по вероятностному мышлению
• Быстрое получение данных
• Генерация правильных исследовательских вопросов
• Связь бизнес-задач и ответов

2. В бизнесе все становятся исследователями:
• ИИ-ассистенты позволяют одному делать работу целой команды
• Изменчивость рынков требует уметь быстро находить информацию и принимать решения на неполных данных

3. Исследования в жизни:
• Личные решения: домашнее обучение или школа для ребенка, выбор страны проживания, карьерная траектория — все это требует сбора информации, обновления ментальных моделей и принятия решений в условиях неизвестности

4. Исследования в обществе:
• Мир раскололся и потерял единый смысл
• Фрагментация общества по источникам информации, СМИ ангажированы
• Социальные сети создают эхо-камеры и стимулируют разобщенность
• Дизайн цифровой среды не позволяет слышать друг друга

Ключевые вопросы:
• Как работать с информацией и принимать решения на высоких скоростях
• Через какие ментальные модели мы видим мир и как их обновляем?
• Как строить единые картины мира и слышать друг друга?
• Как извлекать смысл из происходящего

Уже сейчас доступен ИИ-ассистент, который может усилить вас в несколько раз, придать уверенности и дать перспективу роста. Синтез и сенсмейкинг — создание знания и концептов — важнейший навык современного мира. 5-я неделя лаборатории посвящена сенсмейкингу вместе с ИИ.

Задача каждого:
Пересобрать майндсет работы с информацией для принятия решений. Исследовать каким должен быть этот майндсет мы предлагаем вам совместно с нами в лаборатории.

Записаться: https://ai-lab.one/

Скрытая суть

В «Криптономиконе» Стивенсона герои все окружающее описывают математически, от чего видят скрытую от многих суть явлений. Слушал этот роман и попробовал для себя этот формат размышления с ИИ: когда изучаю какую-то концепцию (философскую, социальную, экономическую) или явление, то смотрю на нее через математический язык описания.

За это отвечает очень простой промпт:

Представь что эту концепцию надо описать математически - как математический закон или формулу. Опиши с помощью математики, формулы, математической структуры: [концепция для описания]

Его можно применять почти ко всему, что вы изучаете, чтобы увидеть математические законы, заложенные в явлении.

Несколько примеров применимости подхода (все просим описать по данному выше промпту):

1. Опиши математически этот мем (для image2text моделей)
2. Опиши бизнес-модель сервиса Kindle через формулу
3. Я поругался с котом: он оцарапал меня, я обиделся и не хочу с ним общаться. Опиши это математически.
4. Представь философский принцип абсурда Камю в виде формулы (с философией классно заходит - это мой самый частый случай использования)
5. Я изучаю понятие продуктивность - предложи 3 способа как можно ее описать математически (добираемся до первых принципов явления)
6. Я не могу сделать выбор между А и Б. Опиши математически эту дилемму

Для более высокого качества надо попросить модель сначала расшифровать концепцию на естественном языке, чтобы насытить диалог контекстом, и только потом просить описать ее математически - качество будет лучше.

В комментариях еще промпты для продолжения диалога и примеры выдачи.

Две галочки

Идеи произведений искусства рождаются не из мозга, а из личный ощущений и комплексного чувства жизни. Потом это чувство мы облачаем в слова, рационализируем, плетем сеть концепций. Но если задуматься о том, что и зачем мы говорим, то в корне этого лежит какое-то ощущение мира и себя. Аффект рождает интуицию, а та ищет форму, чтобы закрепиться во времени.

Идея сценария «Таксиста» Мартина Скорсезе у сценариста Пола Шредера появилась из такого зерна: в 27 лет он потерял работу, его брак распался, а сам он жил в машине, круглые сутки проводил в порно-кинотеатре Pussycat (молодой Тарантино работал там кассиром после школы) и ни с кем не разговаривал неделями. Оказавшись тогда на больничной койке с язвой желудка он вспоминает:

«Внезапно у меня в голове возник образ такси — по городу едет эдакий металлический гроб с парнем внутри. Этот человек вроде бы постоянно окружен людьми, и в то же время он совершенно один. Я понял, что если не напишу про этого героя, то сам в него превращусь (если уже не превратился)».

Далее уже дело за ремеслом — дело важное, но этот навык имеет другую природу. Создание и разворачивание концепции — это два разных действия, оба одинаково важных, но требующих разных умений.

Я тот еще поэт, но почти все мои стихи рождались именно так — из какого-то чувства, которое затем как фрактал разворачивалось в структуре письма. Самым сложным в этом деле оказывается настроить внутренние локаторы так, чтобы услышать это чувство и направить на него свет, а далее работать в поте лица, с надеждой воплотить его в подходящей форме.

Это чувство бывает коллективное. В культовом «Дони Дарко» режиссер Ричард Келли воссоздал дух рейгановской Америки, вялотекущую действительность, в которой бессилие взрослых толкает подростков на самостоятельное исследование мира. Спустя годы актер Джейк Джилленхол вспоминал:

«Я смотрел много фильмов про школу, но все они и рядом не стояли с моим опытом. Когда я читал сценарий „Донни Дарко“, то думал: „Вот оно, так все и было у меня в школе. Только я не разговаривал с кроликами“».

Некоторые интуиции преследуют авторов всю жизнь. Уильям Гибсон на протяжении всего своего творчества говорит во всех книгах и интервью о всего лишь нескольких интуициях: о памяти, технологиях и распознавании образов. Философ Саша Ветушинский учит видеть у философов предфилософские интуиции, лежашие в основе их концепций. Порой у одного автора таких может набраться всего лишь две-три на всю жизнь, но этого достаточно для плодотворного творчества.

Импульс наших размышлений — комплексное мироощущение на уровне чувств, которое мы хотим сделать видимым. Сначала через слова мы пытаемся понять его сами. Процесс передачи мысли другим — побочен, но природа мысли такова, что она хорошо формулируется в процессе диалога и когда мы понимаем, что её будут воспринимать другие. Когда мы обременяем её требованием быть понятной другим.

Такова судьба думающего — рано или поздно он сталкивается с тем, что думать — это думать публично. Нам важно, чтобы у мысли стояло две галочки.

На пути к AGI

Последняя презентация Apple (новые IPad) показала, что технология смартфонов уперлась в тупик и вышло на плато. Главная потребительская технология, в которой сейчас есть интрига и ожидания — это AI. Правда, пока еще анонсы по AI ждут не так много людей, как анонсы смартфонов, но если обратить внимание, то и в смартфонах главная интрига следующего анонса Apple — как в Купертино интегрируют ИИ в iPhone. А пока в понедельник OpenAI анонсирует обновления ChatGPT предлагаю сделать ставки, что там будет.

Свои варианты пишите в комментариях к опросу ☝️

(в опросе можно выбрать один вариант, а переголосовать если нажать Retract Vote)