Ученье - свет, но неучёных - тьма.

Невежество растёт быстрее учёности. Профанация на марше. Нас погубят дилетанты. Погоня за рейтингом заводит в тупик.
Вам не кажется так, коллеги?
Вот новость - в Англии женщина приняла помпон от шапочки за больного ёжика и привезла это в клинику.
"Concerned it “hadn’t moved or pooped all night” despite being given cat food, she anxiously waited for the vet to come back into the lobby to deliver some painful news: “It’s not a hedgehog - it is a hat bobble.”
Смешно? Смешно! Давайте посмеёмся над невеждами и псевдо-учёными.

Расскажите коллегам:
Комментарии
Михаил Лурье пишет:
Я не говорю, что в Вашем предложении нет смысла, я просто не понимаю технологию. Ну разве что какая-то облачная структура вместе с набором каких-то инструментов. На текущей версии Exe этого нет, о чем тут уже ранее неоднократно говорили.

Так технически - вообще проблем нет. Датасеты реальные не так велики во многих задачах, некоторые даже через почту "проходят". Остальное - хоть облако, хоть почта. Ну это детали. Основное - просто на досуге поразмыслить по теме. Вот пример - Kaggle, аналога коего у нас нет, к сожалению  - там и данные и задачи и конкурсы и исследования и общение. Пока нет осознанности и хотя бы общей постановки задачи практические шаги пользы не принесут. Может быть что то такое появится позже.

Евгений Равич пишет:
Интересно, сколько лет общего стажа персонала требовалось  для изменения параметров, проверки и выхода на новый рабочий режим?

Про персонал тема отдельная, есть технологический регламент установки, но в нем все параметры в диапазоне, а вот для оптимизации желательно правильно выбирать из диапазона, ну а тут опыт.

А нашу Систему нужно было перевести в режим обучения (настройки) на достаточно длительный период времени, чтобы он подстроился под новые условия. Точнее она сама переводилась в этот режим, она понимала, что ее настройки не соответствуют реалиям.

Это кстати одна из причин, почему продукт не пошел.

Ну а вообще есть технологический регламент установки, но в нем все параметры в диапазоне, а вот для оптимизации желательно выбирать из диапазона.

Эрнст Мальцев пишет:
А может замахнуться нам...в порядке хобби на разработку специализированных, прикладных систем ИИ? Здесь важно иметь экспертизу в узкой предметной области и к исходным данным.

Задачка интересная. Надо бы хорошо обдумать её. Хотя, друзья, времени нет совершенно. Сижу на 3-х проектах, отпуска и летняя лень )))

Я так понял задачу:
Создать некую софтину, которая бы позволяла настраивать/обучать через возможности API чужого ИИ некие специфические данные?

Анатолий Курочкин пишет:
Я так понял задачу:Создать некую софтину, которая бы позволяла настраивать/обучать через возможности API чужого ИИ некие специфические данные?

Ну это - очень сильно! Может сначала песочницу типа - вот обезличенные стандартизованние данные и задача такая - своими сумбурными словами. Ну и предложения - модели, в т.ч. прогнозные, т.к. предполагается, что задачи практические. Польза и заказчикам и разработчикам. Из этого иногда что-то и получается. И мне кажется, что никому и ни на что в этом направлении не стоит "подписываться". Это - как пойдет. Не обязательно сразу решения обсуждать, можно и сами постановки "покачать", подходы. Это, иногда, даже более ценно. Может это вообще публике местной неинтересно. Бывает. Может тут больше про психологию - тоже неплохо. Но если про ИИ - то общие рассуждения и опасения  давно уже известны, тонны научпопа.  

Ну это - "воскресные мечтания". А завтра - уже понедельник?

Эрнст Мальцев пишет:
Ну это - очень сильно! Может сначала песочницу типа - вот обезличенные стандартизованние данные и задача такая - своими сумбурными словами. Ну и предложения - модели, в т.ч. прогнозные, т.к. предполагается, что задачи практические. Польза и заказчикам и разработчикам. Из этого иногда что-то и получается. И мне кажется, что никому и ни на что в этом направлении не стоит "подписываться". Это - как пойдет. Не обязательно сразу решения обсуждать, можно и сами постановки "покачать", подходы. Это, иногда, даже более ценно. Может это вообще публике местной неинтересно. Бывает. Может тут больше про психологию - тоже неплохо. Но если про ИИ - то общие рассуждения и опасения  давно уже известны, тонны научпопа.  

Было бы неплохо нарисовать структурную схему, и уже по ней рассматривать, кто чем будет заниматься.

Эрнст Мальцев пишет:
Михаил Лурье пишет:
Я не говорю, что в Вашем предложении нет смысла, я просто не понимаю технологию. Ну разве что какая-то облачная структура вместе с набором каких-то инструментов. На текущей версии Exe этого нет, о чем тут уже ранее неоднократно говорили.

Так технически - вообще проблем нет. Датасеты реальные не так велики во многих задачах, некоторые даже через почту "проходят". Остальное - хоть облако, хоть почта. Ну это детали. Основное - просто на досуге поразмыслить по теме. Вот пример - Kaggle, аналога коего у нас нет, к сожалению  - там и данные и задачи и конкурсы и исследования и общение. Пока нет осознанности и хотя бы общей постановки задачи практические шаги пользы не принесут. Может быть что то такое появится позже.

Вы как-то пользовались этой платформой - практически?

Евгений Равич пишет:
Вы как-то пользовались этой платформой - практически?

Да, немного. Иногда датасеты скачиваю, бывают интересные. Иногда читаю обзоры всякие.  У нас датасетов интересных не очень много, раньше брал на HSE, но там по экономике и населению, в основном. Промышленных, отраслевых - совсем не встречал пока. Может они уже есть?

Михаил Лурье пишет:
Было бы неплохо нарисовать структурную схему, и уже по ней рассматривать, кто чем будет заниматься.

Согласен, было бы неплохо. Но схема проста. Как вариант: условный автор пишет (я не химик, пример условный): "Есть задача определения дозы катализатора в зависимости от характеристик сырья. Результат - например, доля выхода нужного продукта из тонны сырья. Вот файлик с фактическими измерениями - характеристики сырья, доза катализатора и рузультат, скажем 150-200 измерений. Хочется - подобрать модель (сеть, дерево, регрессию и т.д.) для прогноза." Те, кто хочет предложить что-то - могут предложить с оценкой точности. Можно и обсудить и уточнить. Но я все это совсем не навязываю. Это по желанию. Посмотрите на тот же  - Kaggle.

Эрнст Мальцев пишет:
Согласен, было бы неплохо. Но схема проста. Как вариант: условный автор пишет (я не химик, пример условный): "Есть задача определения дозы катализатора в зависимости от характеристик сырья. Результат - например, доля выхода нужного продукта из тонны сырья. Вот файлик с фактическими измерениями - характеристики сырья, доза катализатора и рузультат, скажем 150-200 измерений. Хочется - подобрать модель (сеть, дерево, регрессию и т.д.) для прогноза." Те, кто хочет предложить что-то - могут предложить с оценкой точности. Можно и обсудить и уточнить. Но я все это совсем не навязываю. Это по желанию. Посмотрите на тот же  - Kaggle.

Так если переменный состав сырья, то тут основная проблема давать информацию Системе о текущем составе сырья в режиме реального времени. Для этого нужен поточный газоанализатор (в нефтехимии и газохимии реакции идут в газообразном виде), а это очень дорогая игрушка.

Мы на том и остановились, что Заказчик не захотел ее покупать.

А лабораторный учет состава сырья - это уже не в режиме реального времени. Ну будут пару раз в сутки заводить данные лабораторного анализа.

Михаил Лурье пишет:
Так если переменный состав сырья, то тут основная проблема давать информацию Системе о текущем составе сырья в режиме реального времени. Для этого нужен поточный газоанализатор (в нефтехимии и газохимии реакции идут в газообразном виде), а это очень дорогая игрушка. Мы на том и остановились, что Заказчик не захотел ее покупать. А лабораторный учет состава сырья - это уже не в режиме реального времени. Ну будут пару раз в сутки заводить данные лабораторного анализа.

Вполне возможно. Приводившийся пример был о составе из нескольких цистерн с нефтью. Там не было задачи непрерывного контроля - измерили показатели, определили дозировку. И процесс пошел.  Через несколько часов приедет новый состав. Сейчас это определяет человек - по опыту. Это не значит плохо, но люди хотели лучше. Одно другого не отменяет. 

Саое интересное - содержательная задача. Кстати на конференции как раз многие чиновники говорили о датасетах отраслевых по  актуальным проблемам. Но когда это будет? 

Эрнст Мальцев пишет:
Вполне возможно. Приводившийся пример был о составе из нескольких цистерн с нефтью. Там не было задачи непрерывного контроля - измерили показатели, определили дозировку. И процесс пошел.  Через несколько часов приедет новый состав. Сейчас это определяет человек - по опыту. Это не значит плохо, но люди хотели лучше. Одно другого не отменяет. 
Самое интересное - содержательная задача. Кстати на конференции как раз многие чиновники говорили о датасетах отраслевых по  актуальным проблемам. Но когда это будет? 

Давайте я дам свой комментарий по задаче о составах разной нефти, приходящей на нефтеперерабатывающий и нефтехимический завод, благо с аналогичными задачами сталкивался.

Допустим мы сделали систему ИИ или лучше назвать ее самобучающуюся систему.

Пришел состав из 20 цистерн нефти одинакового состава. Сырье запустили в производство, изначально Система работает в режиме самообучения, то есть опробования разных вариантов с выбором оптимальной схемы управления и регулирования.

Процесс обучение допустим занял одну цистерну (а может 10), причем процесс обучения неэкономичный, поскольку в его процессе опробуются разные варианты.

Процесс обучения завершился и следущие 19 цистерн Система работает в режиме оптимального управления и регулирования.

Пришел следующий состав нефти одинакового, но другого, состава, Система перешла в режим самообучения, которая опять же занял одну цистерну (а может 10), далее переход на режим оптимального управления и регулирования.

И так с каждым составом.

А теперь допустим у нас есть поточный газоанализатор и к нам пришел состав из 20 или 40 цистерн нефти разного состава, причем в этом составе представлен весь диапазон составов нефти, который может поступать на завод.

И мы запустили режим самообучения на весь состав с учетом влияния состава нефти, информацию о котором Система получает в режиме реального времени.

Допустим на этом составе Система прошла полный цикл самообучения, и после этого любой следующий состав нефти Система обслуживает в режиме оптимального управления и регулирования.

Михаил Лурье пишет:
Допустим на этом составе Система прошла полный цикл самообучения, и после этого любой следующий состав нефти Система обслуживает в режиме оптимального управления и регулирования.

Все почти так. Однако же, систему дообучать стоит периодически, т.к. появляются новые данные о результатах. И еще - мы же не все факторы правильно учли, есть некоторая неполнота информации. Более того, иногда и состав предикторов (регрессоров) может меняться. Что происходит внутри нейросети - никому неизвестно. Это неплохой подход, но содержательной интерпретации не поддается. Более того - по новым данным и сам "движок" системы поддержки принятия решений может меняться - сеть, регрессия, деревья решений или опорные вектора , баейс и т.д.. Ну это мы уже слишком углубились. На прикладном уровне важна исходная тема. Иногда много бывает тумана и люди не знают как подступиться.

Для меня - это давнее занятие, когда-то изготавливались скоринговые системы и даже статьи писал по теме (ну не о психологии же или детских впечатлениях), уже хобби, спасающее от рутины и общей депрофессионализации с уклоном в психологию и психоаналитику. Но опять же - это просто обдумать на досуге. Реальная задача сама "постучится". Если ее нет - то и темы нет. 

Эрнст Мальцев пишет:
Все почти так. Однако же, систему дообучать стоит периодически, т.к. появляются новые данные о результатах. И еще - мы же не все факторы правильно учли, есть некоторая неполнота информации. Более того, иногда и состав предикторов (регрессоров) может меняться. Что происходит внутри нейросети - никому неизвестно. Это неплохой подход, но содержательной интерпретации не поддается. Более того - по новым данным и сам "движок" системы поддержки принятия решений может меняться - сеть, регрессия, деревья решений или опорные вектора , баейс и т.д.. Ну это мы уже слишком углубились. На прикладном уровне важна исходная тема. Иногда много бывает тумана и люди не знают как подступиться.
Для меня - это давнее занятие, когда-то изготавливались скоринговые системы и даже статьи писал по теме (ну не о психологии же или детских впечатлениях), уже хобби, спасающее от рутины и общей депрофессионализации с уклоном в психологию и психоаналитику. Но опять же - это просто обдумать на досуге. Реальная задача сама "постучится". Если ее нет - то и темы нет. 

Опять же прокомментирую по нашей Системе.

Поскольку она являлась надстройкой на DSC (распределенная Система управления агрегатами и технологической установкой), то за предотвращением аварийных и иных нежелательных ситуаций отвечала DCS, она просто не дала бы установке уйти за границы дозволенного и просигнализировала бы персоналу о такой попытке, и в любой момент все это просто бы перешло на ручное управление под ответственность дежурной смены.

Более того, если бы Система поняла бы что идет не туда, она бы сама сняла с себя функции управления (перешла в режим созерцания), заморозив ситуациии и выдав соответствующую сигнализацию.

Поэтому, мы то готовы были поставить ее куда угодно, но Заказчик не был готов, посколько все это стоит денег, а эффект для него не очевиден.

Конечно, вопрос автоматического сведения вместе различного "опыта" мы не рассматривали, каждая работа шла по отдельному циклу, в самих настройках и конфигурации, конечно, мог учитываться предыдущий опыт.

Вельзевул (ивр. בעל זבוב‎, Вельзевул, Баальзвув, Баал-Зебуб) — имя одного из ханаанейских божеств, упоминающегося в Ветхом Завете. В период написания Нового Завета было одним из принятых имён Сатаны в иудаизме.
Переводится как «Повелитель мух».

Любопытный факт.

Комментариев много, поэтому пока прочитал только первый пост Анатолия Курочкина. Я с этим постом соглашусь. И проблема не такая простая. Она меня тоже волнует, т.к. повышение уровня невежества - это менее эффективная экономика и более низкий уровень жизни.

Наверняка многие участники дискуссии знают понятие "технология карго культа". Также предполагаю, что многие знают понятие "компетентностное образование" и цикл Ноэля Берча (авторство не гарантируется). И проблема в том, что современные технологии обучения нарушают требования этого цикла, что и приводит к появлению карго-культов.
Более того, по ряду понятных причин, само обучение превращается в карго-культ и создает не специалистов, а носителей новых карго-культов

У меня есть цикл семинаров на эту тему и обычно слушатели "под впечатлением".

Сейчас я работаю над созданием бизнес-школы, которая, по замыслу, должна решить эту проблему. Оказалось сложнее, чем я думал. Т.е. открыть школу не проблема. Проблема - сделать так, чтобы это было качественное обучение. 
Надеюсь, что найду решение. 

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Михаил Лурье
Елена, мне приходит рассылка от РБК, там есть материал про маркетплейсы. https://pro.rbc.ru/demo/...
Все дискуссии