Что такое обучение с подкреплением?

Что если бы компьютеры могли самостоятельно исследовать окружающий мир, экспериментировать и корректировать свои действия на основе реального опыта? Они уже могут! Благодаря обучению с подкреплением (от англ. Reinforcement Learning, сокращённо RL), принципы которого очень похожи на то, как мы, люди, учимся в реальном мире.

Кратко: о чем статья?

В основе обучения с подкреплением — несколько ключевых понятий: окружение, состояние, aгент, действие, награда. Они формируют фундамент, на котором строится процесс обучения.

Окружение — это среда, в которой действует агент. Оно может быть как физическим (например, комната для робота-пылесоса или тестовый полигон для машины с автопилотом), так и виртуальным (карта, по которой ходит персонаж компьютерной игры). Состояние — описание окружения в момент времени, понятное компьютеру. Агент — сущность, выполняющая действия в окружении. Например, программа, робот или нейросеть. Наконец, награда – это сигнал от окружения, который оценивает эффективность действий агента.

Меняя состояние окружения с помощью различных действий, агент получает награду, анализирует результаты своих действий и обновляет стратегию, чтобы улучшить будущие результаты. Это похоже на то, как шахматист продумывает свой следующий шаг, основываясь на ходах соперника и текущем состоянии доски. Уникальность такого подхода в том, что агент не просто учится на основе данных: он сам формирует их в процессе взаимодействия со средой.

Подробнее о пяти шагах в процессе обучения и о том, какой прорыв совершила программа AlphaGo благодаря RL, узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 8 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Как устроено закулисье современного интернета: подборка интервью «Системного Блока» 

Интернет — параллельный мир, в котором возникают новые культуры, формируется новый язык, разворачиваются ожесточенные словесные битвы. Он виртуален, но происходящее в нём напрямую влияет на реальную жизнь каждого из нас. Политика, буллинг, скорбь, торговля, флирт, преступления и благотворительность — как этот видимый хаос определяет нашу жизнь? Читайте в подборке интервью «Системного Блока», где интернет-исследователи делятся наблюдениями и опытом. 

«К идее разных интернетов мы пока не привыкли»: Полина Колозариди об исследованиях интернета

Часто вопросы, связанные с интернетом, на самом деле не про сам интернет, а про отношения между людьми, любовь, детские страхи, политику, приличия и так далее. Об этом в интервью «Системному Блоку» рассказывает интернет-исследовательница, рукводительница магтсратуры DH в ИТМО и со-основательница Клуба любителей интернета и общества, Полина Колозариди. Например, для подростков интернет это не технология, а скорее способ публичной жизни, они используют онлайн-площадки для того, чтобы фильтровать и лучше понимать свои круги общения. О том, чем и почему отличается интернет в разных городах России, сильно ли влияют на общество TikTok и Tinder, как стать интернет-исследователем и зачем это нужно, читайте в интервью. 

«Отличить бота от трамвайного хама»: Оксана Мороз о спорах в интернете, цифровом бессмертии и языке онлайн-скорби

Оксана Мороз, культуролог, исследователь цифровой среды, академический руководитель образовательной программы НИУ ВШЭ «Практики кураторства в современном искусстве», рассказала «Системному Блоку» об особенностях коммуникации в интернете. Например, о  том, что в онлайн-среде усиленно воспроизводится то, что характерно для офлайн-среды, поэтому в кризисных ситуациях люди особенно интенсивно спорят и возвращаются к архаичным моделям определения мира через своих и чужих. А ещё – об изменения в общении после 24 февраля 2022 года, эзопове языке, мутизме и коллективном интернет-горевании. Подробнее – в интервью.

«Виртуальные НКО — это будущее»: интервью с руководителем красноярского «Мемориала»*

Руководитель красноярского общества «Мемориал»*, а также один из первопроходцев Рунета Алексей Бабий занимается сохранением памяти о жертвах репрессий в Красноярском крае и развитием цифровой инфраструктуры красноярского «Мемориала». В интервью «Системному Блоку» Алексей рассказал, что может дать интернет гражданским активистам (спойлер: в 2005 году он помог остановить установку памятника Сталину благодаря большому информационному шуму), как опыт работы на советских ЭВМ 1970-х годов позволяет обеспечивать сохранность данных о репрессиях и почему современным «облачным НКО» не страшна ликвидация.

«Интернет-среда влияет на политическую активность»: интервью с Ольгой Гулевич

В 2021 году «Системный Блокъ» поговорил с психологом Ольгой Гулевич, профессором департамента психологии НИУ ВШЭ. Она рассказала, в частности, что термин «интернет-зависимость» появился ещё до соцсетей, её нельзя определить просто по количеству времени, которое человек проводит в интернете. Из интервью узнаете, по каким симптомам можно, а ещё –  чем кибербуллинг отличается от обычного буллинга, как пандемия повлияла на интернет, а интернет — на политические настроения.

*«Мемориал» в России официально ликвидирован решением суда

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Почему информацию надо спасать: проблема цифрового архива

Интернет создает ложное ощущение: всё, что мы выгрузили в сеть, останется там навсегда. На самом деле нет. Одни сервисы закрываются, и всё, что на них было опубликовано, пропадает, другие платформы страдают от утечек и проблем с серверами, третьи просто удаляют данные тех пользователей, которые долго не заходили в свой аккаунт. О том, как можно решить проблему архива в XXI веке, рассуждает доцент НИУ ВШЭ и соосновательница сообщества DHCLOUD Анастасия Бонч-Осмоловская

📎 Что будет с коллективной памятью

Мы ежесекундно создаём огромный цифровой архив человечества, но при этом непонятно, сложится ли из этого так коллективная память, без которой невозможно будет представить наше будущее.

Проблему сохранения воспоминаний в новую технологическую эпоху, когда документов очень много, а живут они очень недолго, впервые артикулировал в 1975 году архивист Джеральд Хэм. С тех пор проблема стала только острее. Сегодня мы создаем множество born digital документов, которые никогда не существовали в материальном виде, а сразу были созданы «в цифре». Про born digital говорят, что они одновременно перманентны и эфемерны: с одной стороны, «интернет помнит всё», и опубликованное однажды в интернете практически невозможно вывести из публичного поля, с другой — цифровые документы очень легко изменяются или становятся недоступными.

⛓️ Где хранится интернет

Первыми инициаторами цифровой архивации стали институты памяти — музеи, библиотеки, архивы. Например, в 1976 году был создан Окфордский текстовый архив. С развитием интернета достаточно быстро возникло понимание необходимости архивного хранилища сайтов — Интернет-архива. WaybackMachine, открытый в 1996 году, за это время вырос в огромное хранилище сайтов и документов, обнаруженных в сети.

🔗 Куда ведут ссылки

В 2017 году вышло исследование того, насколько актуальны ссылки на веб-ресурсы в научных статьях, опубликованных с 1997 до 2012 годы. Результаты были совершенно поразительны: более 75% веб-ресурсов, ссылки на которые имеются в научных статьях, изменили с тех пор свое содержание. Получается, что цифровизация фантастически ускоряет обмен научным знанием, но одновременно ставит под удар сам процесс его трансляции будущим поколениям ученых — то, что до сих пор считалось основой развития науки.

О том, важны ли архивы электронных переписок (спойлер: очень!), какую роль в создании архивов играет краудсорсинг и какую еще сыграет искусственный интеллект, узнаете из полной версии текста.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Музыкальная «энциклопедия русской жизни»: о чём пел русский рок и русский поп?

Как русскоязычная поп- и рок-музыка представляла пространство быта с 1990 по 2019 год? Что пили, ели и куда хотели поехать герои музыкальных текстов? Авторы исследования проанализировали корпус из 1129 популярных песен разных жанров — и получили неожиданные результаты.

🪗Что считать популярной музыкой?

За основу списка исследователи взяли ​​рейтинги музыкальных журналов, радио и телеканалов и просветительские материалы. Каждому исполнителю была приписана условная категория «поп» или «альтернатива». Для каждой декады (1990-е, 2000-е, 2010-е) было выбрано по 10 исполнителей из каждой категории, и от каждого в выборку попало около 20 песен. Так в списке оказались, например, Кино, Сплин, Леонид Агутин и Егор Крид.

🎤О чем поют в корпусе?

В музыкальных текстах в список самых частотных существительных  слова, связанные с описанием или выражением чувств: любовь, день, ночь, небо, сердце, свет, душа… Для сравнения, в обычных русских текстах (НКРЯ) эти слова не входят в топ 30 существительных, там вместо них год, человек, время, дело, жизнь... Самые частотные слова в песенном корпусе — местоимения. На первом месте — я, на втором — ты. В НКРЯ местоимение ты — лишь 33-е по частотности слово.

🎻Чем наполнен мир популярных песен?

Какие собственные имена встречаются в песнях? Исполнители часто упоминают типовые российские топонимы (Москву, Россию, Питер), а еще Нью-Йорк, Париж и Лондон … и самих себя. Это видно по списку имен собственных, в котором лидируют Настя, Потап и Каста. Ещё в мире постсоветсткой музыки много пьют и едят, особенно в текстах Касты и Ленинграда. В категории «еда и напитки», кстати, лидируют вино, водка, хлеб и кофе. Вино одинаково упоминается и в песнях жанра «поп» (19 раз), и в «альтернативе» (44 раза). А вот в упоминании водки «альтернатива» лидирует со счетом 25:3.

🎸Чем отличаются разные жанры?

Рэперы описывают весь мир сразу: их тексты в основном концентрируются на окружающей реальности, но часто выходят за ее пределы за счет множества культурных отсылок. Поп-музыка описывает путешествия и мечты своих героев о дальних странах — это места из реального мира, к которым действительно можно приблизиться. Русский рок описывает мистические переживания и больше говорит о внутренней стороне жизни.

Узнать подробнее о бытовом и сверхъественном в песнях разных исполнителях можно из полной версии статьи. А если хочется провести сделать собственные выводы, созданный корпус опубликован на платформе linghub.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Всемирная история картотек: как учёные и библиотекари пытались упорядочить всё

Зачем разрезать конспекты книги на полоски? Как крючки в шкафу заменяли библиотекарем теги? Антон Басов, сотрудник факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и исследователь истории науки и техники, рассказал об истории упорядочивания книг и изучил, как развивалась идея библиотечного каталога с XVI века и до наших дней.

Как возникла идея каталогов?

После изобретения книгопечатания мир пережил первый в истории информационный взрыв: количество напечатанных книг росло с 12,5 тысяч экземпляров в начале XVI века до 138 тысяч в его второй половине. Изменилось не только количество книг, но и их качество: кроме религиозной литературы, стали появляться греческие и римские философы, сочинения самих европейцев по всем вопросам. Это требовало создания «навигационных инструментов» для книжного мира.

Когда появился первый каталог?

Первый литературный каталог создал Конрад Геснер — швейцарский ботаник и зоолог Нового времени. Он выпустил две книги: Bibliotheca universalis, в которой упорядочена вся известная ему литература на латыни, греческом и иврите, и Pandectarum sive Partitionum Universalium, которая распределяет все книги из первой части по 21-й области знаний. Еще Геснер предложил такой метод: выписывать все важное на лист бумаги с новой строки, разрезать лист на полоски и сортировать в необходимом порядке.

Какие ещё были идеи?

Первый каталожный шкаф был создан Томасом Харрисоном примерно в 1640-м году и назван им Arca studiorum, «ковчег познания». Англичанин предложил выписывать факты на отдельные карточки, а затем сделать доску с крючками, каждый из которых соответствовал бы какому-либо ключевому слову. Карточки, связанные с тем или иным словом, вешались на соответствующий крючок.

А как же библиотечные каталоги?

Первый карточный каталог библиотеки создал Готфрид Лейбниц, один из главных европейских интеллектуалов XVII века. Лейбниц сделал каталог с помощью отдельных листков бумаги для каждой книги, рассортированных по предметам и авторам. После Лейбница понадобится ещё сто лет и череда случайностей, чтобы появился первый настоящий библиотечный карточный каталог.

Почему фрагменты знаний Геснера, записанные на полосках бумаги, отражали мировосприятие Нового времени? Какой известный ученый заинтересовался изобретением Харрисона? Обо всём этом и более подробно об истории каталогов книг, читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 11 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Три гайда для востоковедов: китайский, корейский и японский

Многие задачи, связанные с автоматической обработкой текста, начинаются с токенизации — деления текста на слова (токены). Текст на русском языке, например, можно поделить на слова по пробелам, но что делать с японскими и китайскими текстами, где пробелов нет?

Одно из популярных решений — использование словаря, в котором прописаны леммы и их всевозможные словоформы, а также некоторые морфологические сведения. Такие словари лежат в основе библиотек из этой подборки. Рассказываем о них подробнее!

🇨🇳 Text-mining китайского языка: библиотека Jieba

Jieba — одна из самых популярных на сегодняшний день Python-библиотек для токенизации китайских текстов. Например, именно её использовали разработчики Яндекса, когда внедряли функцию перевода видео с китайского языка в браузере. Как с ней работать, узнаете из нашего гайда.

🇯🇵 Text-mining японского языка: библиотека fugashi

fugashi – библиотека, позволяющая самостоятельно провести токенизацию текстов на японском. Она способна не только определить наиболее вероятные границы слов, но также провести морфологический анализ и выделять именованные сущности. А ещё для неё можно скачать дополнительные словари: современный письменный, современный устный и одиннадцать видов словарей для классического японского. О том, как устроена fugashi и как ей пользоваться, узнаете из гайда.

🇰🇷 Text-mining корейского языка: библиотека koNLPy

Библиотека koNLPy выделяет токены, определяет морфемы и части речи. Для этого она предлагает пользователю пять методов: Kkma, Hannanum, Komoran, Mecab и Twitter. Все они отличаются по своему функционалу и подходят для решения разных задач. Подробнее об их особенностях и о том, как устроена работа в koNLPy узнаете из материала.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Stylo: какие слова отличают один текст от другого?

Stylo — программа для исследования количественной стилистики текста. «‎Системный Блокъ»‎ подготовил для вас уже третий гайд по этому инструменту (вот ссылки на первые два, базовый и продвинутый). На этот раз разбираемся с функцией oppose(), которая помогает найти отличия между лексическими составами двух корпусов текстов. Например, выяснить, чем Толстой отличается от Достоевского, а Тургенев — от Гончарова.

Для каждого из корпусов oppose() показывает, какие слова характерны для входящих в него текстов и в то же время редко встречаются во втором наборе. Также функция может учитывать дополнительный, контрольный, корпус — его добавляют, если нужно проверить точность результатов или определить, какой из двух исследуемых корпусов больше похож на контрольный (используется при определении автора текста).

oppose() анализирует текст по фрагментам (длины можно выбрать самостоятельно), и благодаря этому учитывает распределение слов в тексте: даже если какое-то слово встречается часто, но лишь в одном фрагменте длинного текста, оно не будет отмечено как характерное для всего корпуса.

В полной версии гайда мы сравнили романы Тургенева «Накануне» и «Дворянское гнездо» с «Обрывом» и «Обыкновенной историей» Гончарова, добавив контрольный корпус из «Обломова» и «Рудина». В результате получилось, что у Тургенева персонажи больше говорят (для выбранных романов характерны слова типа промолвить, воскликнуть, возразить), а у Гончарова — смотрят (романы отличают слова поглядеть, смотреть, посмотреть, взгляд).

Если изменить параметры визуализации, то можно получить график, где будет показано, насколько далеко отстоят друг от друга тексты из разных корпусов — то есть, насколько сильно они отличаются и, наоборот, какие похожи друг на друга. Предлагаем читателям угадать, какие выводы удалось сделать на основе получившегося у нас графика.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Новые открытые языковые модели, критика OpenAI от бывшего сотрудника и большой отчёт об опасностях общего ИИ

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за прошедшие две недели.

Qwen2 – новые лучшие открытые языковые модели

Компания Alibaba Group (владелица AliExpress, Taobao и ряда других площадок) представила второе поколение языковых моделей Qwen. Всего модель доступна в шести размерах: 0.5, 1.5, 7, 57 и 72 млрд параметров. Самая большая версия поддерживает 29 языков и по метрикам в основных тестах является лучшей на данный момент публичной доступной моделью. Все модели можно использовать в коммерческих целях.

Бывший сотрудник OpenAI рассказал о проблемах с безопасностью

Бывший исследователь OpenAI Даниэль Кокотайло, который занимался прогнозированием развития ИИ, дал интервью New York Times. Он рассказал об инцидентах внутри OpenAI, которые могут свидетельствовать о смещении фокуса с безопасного развития ИИ в пользу стремления победить в гонке за общим ИИ (он же AGI), способным решать широкий спектр задач не хуже или лучше человека.

По словам Даниэля, в 2022 году до релиза GPT-4 компания Microsoft (одна из главных инвесторов и партнёров OpenAI) дала доступ к модели пользователям из Индии до одобрения совета безопасности (Deployment Safety Board). В совет входили как сотрудники OpenAI, так и Microsoft. OpenAI не стала вступать в конфронтацию, опасаясь потери сотрудничество с Microsoft. До публикации этого интервью, Microsoft отрицала произошедшее, однако после подтвердила.

Что настораживает в решениях Сэма Альтмана

Опасения вызывает и намерение Сэма Альтмана, гендиректора OpenAI, привлечь существенные средства для разработки собственных вычислительных чипов, необходимых для обучения ИИ. Желание компании сильно увеличить вычислительные мощности может привести к резкому улучшению моделей, что противоречит политике компании, согласно которой ИИ должен развиваться постепенно.

Увольнение Сэма Альтмана из совета директоров и скорое возвращение его на пост в 2023 году усугубили ситуацию и ещё сильнее сместили фокус с безопасности. Многим из работников компании казалось, что увольнение Альтмана было мотивировано желанием правления замедлить разработку моделей в целях безопасности, против чего якобы и выступал Альтман. Такое представление о случившемся сильно поляризовало настроения в компании. Несколько недель назад ключевые сотрудники команды, ответственной за исследования способов контроля ИИ, ушли из компании.

Цена критики в OpenAI

Даниэль также рассказал, что OpenAI вынуждает подписывать при увольнении соглашение, запрещающее критиковать компанию. В случае неподписания, сотрудник лишается опционов. Сам Даниэль отказался подписывать документ и лишился опционов стоимость 1.7 миллионов долларов.

После обнародования этих сведений Сэм Альтман вскоре заявил, что не знал о существовании этой практики и что отныне она прекращена.

Несколько бывших и нынешних сотрудников OpenAI, включая Даниэля, сформировали группу Whistle-Blowers (от английского — осведомителей). По задумке группа должна обеспечить исследователей и инженеров возможностью анонимно информировать регуляторов о своих опасениях касательно потенциальных рисках, связанных с ИИ.

Отчёт о будущем ИИ и сопутствующих рисках

Леопольд Ашенбреннер, бывший исследователь OpenAI, выпустил 165-страничный отчёт, в котором описывает свои прогнозы касательно развития общего искусственного интеллекта, а также риски, с которыми столкнётся человечество после его появления, включая политические. 

По мнению исследователя, появление общего ИИ может произойти уже 2027 году. Далее благодаря этому произойдёт автоматизация исследований в области машинного обучения, что ускорит появление ИИ, который сможет решать задачи лучше, чем человек. Рост спроса на вычислительные ресурсы приведёт к увеличению вложений в энергетический сектор, разработку новых чипов и построение новых суперкомпьютеров. 

Появление ИИ, превосходящего по когнитивным способностям человека, потребует оперативное решение задачи контроля беспрецедентно продвинутой и сложной системой.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Тест: Из России – с данными

Насколько хорошо вы знаете… Россию? 12 июня предлагаем вам пройти тест о том, как цифры могут рассказывать о социальных проблемах в стране. Узнаете, в каком регионе уже несколько лет растет число разводов (спойлер: здесь замешаны выплаты родителям-одиночкам), где сконцентрировано больше всего моногородов, которые появились ещё в СССР, и в каком городе в 1,5 раза выросло число убийств, но не трупов.

Мы подготовили этот материал на основе открытых данных проекта «Если быть точным» @tochno_st.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Всемирная история картотек: как в эпоху Просвещения классифицировали знание

Во второй части материала об истории развития картотек с XVI века и до наших дней Антон Басов, сотрудник факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и исследователь истории науки и техники, рассказывает о методе Линнея и использовании игральных карт для каталогизации.

Как Линней использовал картотеку?

Из первого текста вы узнали о способах создания каталога знаний с помощью нанизывания фактов на крючки и разрезания конспектов на полоски. После Готфрида Лейбница карточки стали использовать для двух целей: исследований и создания библиотечных каталогов. Например, Карл Линней для бинарной классификации живых организмов каждое растение помещал на отдельный лист бумаги, а после сортировал их по семействам растений в ячейках особого шкафа.

Из чего делали карточки?

Линней использовал обычную писчую бумагу, а два других деятеля того времени — немецкий юрист Мозер и швейцарский писатель Лафатер — предпочли делать записи на оборотах игральных карт. Они были практичными и дешевыми, ведь их делали из плотной бумаги и выпускали в большом количестве.

Где появился первый карточный каталог?

Первый карточный каталог создала Австрийская библиотека. Перфект императорской библиотеки Готфрид ван Свитен был озабочен постоянно увеличивающимся количеством книг. Он и его помощник разработали свой метод: данные о книгах переписывались на отдельных карточках стандартного размера, они включали в себя название, имя автора, выходные данные, дефекты книги.

Как во Франции хотели упорядочить библиотеки?

В конце XVIII века в революционной Франции появляется идея создания общенационального библиотечного каталога. В Лувре создается Библиографическое бюро, которое просит департаменты переписать каталоги местных библиотек на оборотах игральных карт и в таком виде прислать в Париж. Однако реализовать идею не удалось, и ни один том нового каталога так и не вышел.

Сколько человек потребовалось, чтобы создать каталог Австрийской библиотеки из 50 тысяч книг? Почему крах проекта национальной библиографии во Франции отразил конец эпохи Просвещения? Обо всем этом читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 11 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

О влиянии учёных на интерфейс и интерфейса на наш выбор, поведение и привычки: подборка интервью «Системного Блока» 

Что хотят знать о нас учёные, следя за нашими действиями в интернете? Как это изменит выдачу нам контента умной лентой в соцсетях? И как повлияет на вид и расположение кнопок в приложении? Мы не замечаем работу антропологов, этнографов, социологов и многих других в виртуальном пространстве, но каждый день пользуемся результатами их труда. И каждый день это меняет нашу этику, взгляды и привычки.

Цифровая этнография и «дьявольский значок» уведомлений

Жизнь в окружении гаджетов и «забота» о нас алгоритмов интернет-пространства — добро, зло или просто наша новая реальность? Цифровой этнограф Аннет Маркхэм в интервью «Системному Блоку» рассказала, как умная лента может довести до трагедии, какие социальные стереотипы мы переносим в нашу виртуальную жизнь, что меняют в нашем поведении и восприятии Google и Netflix, а еще — как можно изучать самого себя в цифровой среде (и почему после этого люди начинают ненавидеть уведомления).

«И пусть все читают “Одумайтесь”»: Анастасия Бонч-Осмоловская о цифровом Толстом и пересборке DH после 24 февраля

Анастасия Бонч-Осмоловская ― лингвист, филолог, цифровая исследовательница, идейная вдохновительница и душа российских Digital Humanities. В своём интервью «Системному Блоку» она рассказала, как с помощью DH 2D — печатная книга превращается в 3D-вселенную творчества писателя. И как благодаря цифровым технологиям ты можешь показать рукописи глазами автора и прочесть их так, как читал первый редактор этих произведений, — без купюр, с сокращениями и непередаваемым авторским видением. А также о том, как события 2022 года повлияли на русскую часть DH-сообщества.

UX в(c) DH. Интервью про UX-исследования, Human-Computer Interaction и связь юикса с цифровой гуманитаристикой

Хороший интерфейс — это не про кнопки и красивый дизайн. Это про серьёзные научные исследования людей, их привычек и особенностей поведения, лежащих в основе любого цифрового продукта. О закулисье UX и о том, когда и почему разработчики отправляются за помощью к антропологам, социологам, врачам и лингвистам, «Системный Блокъ» подробно поговорил с Алексеем Евстифеевым, UX-исследователем, координатором проектной группы по UX в Пушкине <цифровом> от КБ «Собака Павлова», и Полиной Колозариди, академической руководительницей магистерской программы по DH в ИТМО.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Всемирная история картотек: движение к мировому стандарту

«‎Системный Блокъ»‎ продолжает рассказывать о том, как развивалась идея библиотечного каталога с XVI века и до наших дней. В третьей части исследователь истории науки и техники, сотрудник Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Антон Басов рассказывает, как каталожные карточки и библиотечные коды стали мировым стандартом и как картотеки повышают работоспособность философов.

Картотеки и XIX век

Уже в начале XIX века картотеками активно пользуются писатели и ученые, с 1862 года доступ к картотечному каталогу появляется у студентов Гарварда, а с 1871 – у посетителей Бостонской публичной библиотеки. На пути к всеобщему распространению картотеки остаётся только одна проблема — отсутствие стандарта.

Появление стандарта

В 1877 году съезд Американской библиотечной ассоциации утверждает стандарт библиотечной карточки — 7,5×12,5 сантиметра. Он быстро становится сначала национальным, а затем – мировым. Этим мы обязаны прежде всего библиотекарю Мелвилу Дьюи: сначала он усовершенствовал систему классификации книг, а затем активно продвигал её, делая большие заказы у производителей бумаги и мебели и продавая карточки и шкафы по низким ценам. 

Что изменилось в XX веке

К началу XX века ещё одной областью применения карточек становится бизнес. Уже к 1890 году Library Bureau Мелвила Дьюи получает первый заказ на картотеку от Emigrant Savings Bank. После этого фирма Дьюи успела наладить сотрудничество с американским правительством, создав картотеку для учёта данных преступников, а еще с компанией Tabulating Machine Co., предшественницей IBM.

Появляется новая разновидность бухгалтерии — loose-leaf accounting, то есть бухгалтерия на отдельных листах. Массово создаются новые конструкции папок-скоросшивателей, шкафов хранения документов, картотек.

Путь к всемирной библиографии

В 1895 году в Брюсселе появляется Международный библиографический институт, главной задачей которого было создание Универсального библиографического указателя, то есть каталога всех книг (а также прессы, фотографий, иллюстраций). С 1895 по 1934 год в нём накапливается 18 млн карточек, разделенных по разным областям знаний. Теперь любой человек мог направить в институт запрос на подбор библиографии по определённой теме. Правда, в 1934 году Международный библиографический институт лишился правительственного финансирования и закрылся.

Как с этой историей связана УДК (универсальная десятичная классификация)? Какое применение картотекам придумали химики? Чем Дьюи похож на Томаса Эдисона? Узнаете из полной версии статьи. А об идее картотек, первом каталоге, материалах для карточек и попытках упорядочить библиотеки узнаете из первой и второй частей материала.

Время чтения: 14 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Девушки, живущие в сети: женщины-хакеры на экране

23 года назад вышел фильм «Пароль рыба-меч» — первый массовый фильм современности, целиком посвященный хакерству, и первое в XXI веке появление на экране хакерши. Мы решили изучить, как изменились образы женщин-хакеров за это время и что объединяет их экранные воплощения.

Кратко: о чём статья?

Пионером хакинга принято считать Джона Дрейпера по прозвищу Капитан Кранч, который взламывал телефоны с помощью пластмассового свистка в 1960-х — 1970-х. Одна из первых женщин-хакеров, Сьюзен Хэдли по прозвищу Гром, также начинала со взломов телефонов, а затем перешла на компьютеры голосовой почты Pacific Bell, заставляя людей раскрывать личные данные.

Что же касается кино, первые фильмы, где девушки хотя бы просто используют компьютер, появились только к концу 1980-х (для сравнения: мужчина-хакер оказался на экране уже в 1969). И только в 1990-х возник образ хакерши.

Фильм «Хакеры» 1995 года заложил визуальные каноны образа хакерши: андрогинность, короткие волосы, макияж «смоки айс» и пространство для интерпретации сексуальности героини. Более того, долгое время героини-хакеры оказывались на втором плане и помогали мужчинам в выполнении их важной и основной для сюжета фильма задачи. Изменить это удалось только в 2011 году благодаря выходу «Девушки с татуировкой дракона» Дэвида Финчера. Здесь героине до мужчин подчеркнуто нет дела.

Подробнее о будущем и настоящем хакерш в кино и о том, как это соотносится с гендерным неравенством в сфере IT, узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 7 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Разделить цену войны: кого, откуда и когда призывали в годы ВОВ?

22 июня 1941 началась Великая Отечественная война, унесшая жизни десятков миллионов людей. С начала ВОВ прошло 83 года, но в её истории всё еще много неизвестного. Даже сведения о том, сколько человек было призвано, пока неполны. Благодаря работе специалистов по оцифровке архивов большие массивы источников по Великой Отечественной становятся доступны для анализа и статистических исследований. 

Предлагаем вспомнить одно из таких исследований, сделанное командой «Системного Блока» и посвященное анализу 26,5 млн. карточек с военно-пересыльных пунктов. Эти данные позволяют увидеть, как отличалась картина призыва в разные годы в отдельных республиках СССР.

Кратко: о чем статья?

У каждой республики была своя история участия в войне и свой портрет призыва. Призыв в РСФСР, Казахстане и Киргизии был схож и довольно стабилен на протяжении войны. По ходу войны призывной возраст снижался, а самый большой подъем призыва в РСФСР ожидаемо совпал с началом Великой Отечественной войны. В нем существенна доля взрослых людей старше 22 лет — были призваны резервисты, запасники, отставники.

Совершенно другой портрет призыва наблюдается в республиках, которые были полностью оккупированы в годы войны — Белорусской, Украинской ССР и республиках Прибалтики. Поскольку основной удар первых месяцев войны пришелся на них, провести полноценный призыв удалось далеко не везде, а после оккупации территории он стал невозможен и продолжился только после освобождения. Именно поэтому в Белоруссии призыв в 1944 году был самым многочисленным. Цифры свидетельствуют: несмотря на угон людей на работы в Германию и массовые расправы над местным населением, после отступления Вермахта освобожденные территории все еще могли обеспечить массовое пополнение рядов Красной армии.

Узнать подробности об особенностях призыва в оккупированных республиках, о спаде призыва в 1943 в республиках Кавказа и о трудовом призыве в Узбекской, Таджикской и Туркменской ССР можно из полного текста статьи. Там же можно найти динамическую визуализацию данных, содержащую информацию по 14 основным республикам СССР.

Время чтения: 25 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Первая в СССР система французско-русского машинного перевода

В 1950-е годы гуманитарии и математики объединились, чтобы заниматься машинным переводом. Именно с этого берёт начало сфера автоматической обработки естественного языка (Natural Language Processing). За 70 лет с тех пор методы машинного перевода радикально поменялись несколько раз, но как работали самые первые системы? Вспоминаем историю системы французско-русского перевода из 50-х гг., описываем принцип работы алгоритма (он состоял из 17 программ) и сравниваем его с современными моделями.

Кратко: о чем статья?

В середине 1950-х А. А. Ляпунов, математик и один из основоположников кибернетики в СССР, собрал группу для работы над машинным переводом (МП). Он считал, что МП — задача преимущественно математико-кибернетическая, а не лингвистическая (глядя на современные системы можно сказать, что Ляпунов был прав). За полтора года им удалось с нуля получить первые результаты автоматического перевода с французского языка на русский.

Чтобы облегчить задачу, были выбраны тексты из области математики: в них ограниченный набор слов, конструкции не слишком разнообразны, отсутствует игра слов

Самым главным «ключом» к переводу стало составление двух словарей. В первый включили 1200 основ слов: частотных в математических текстах, служебных и дополнительных терминов. Второй словарь, специальный, насчитывал 250 оборотов, которые нельзя перевести дословно. Французские и русские слова сопровождались морфологическими, техническими и другим важными для перевода указаниями (например, о наличии омонимов).

Проблема этой системы была в ограниченности: словари нуждались в доработке. Алгоритм можно было расширять, но система плохо распространялась на новый материал и сложные случаи. Зато сама постановка задачи создать машинный перевод вскрыла пробелы в лингвистическом знании: структура языка была недостаточно изучена и описана. Это стало толчком для появления математической и структурной лингвистики.

Подробности о работе над переводом и его итогах, а также сравнение машинного перевода 1950-х с современным найдете в полной версии материала.

Время чтения: 9 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Новый лидер среди LLM, «безопасный сверхинтеллект» от бывшего топ-исследователя OpenAI и конкуренты Sora

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последние две недели.

Claude Sonnet 3.5 — новая лучшая языковая модель

Компания Anthropic, основанная бывшими работниками OpenAI, выпустила обновление своей языковой модели Claude Sonnet 3.5. По стандартным тестам модель превосходит предыдущего лидера GPT-4o и предыдущую флагманскую модель компании Claude Opus 3. Также Sonnet 3.5 вдвое быстрее и в пять раз дешевле Opus 3. Модель можно попробовать бесплатно на сайте компании. Обновления более большой модели Opus и более компактной Haiku планируются в этом году.

Safe Super Intelligence Inc.

Бывший ведущий исследователь OpenAI Илья Суцкевер основал компанию Safe Super Intelligence Inc. По заявлению компании, её главная цель — создание безопасного сверхинтеллекта. Компания зарегистрирована в США и имеет офисы в Пало-Альто и Тель-Авиве.

Ранее Суцкевер возглавлял команду Super Alignment в OpenAI. Они исследовали способы интерпретации языковых моделей, а также методы их управления и контроля.

По неподтверждённым слухам, у Суцкевера и Альтмана, генерального директора Open AI, были разногласия в вопросе безопасного развития ИИ, которые привели в кратковременному увольнению Альтмана, а затем и увольнению самого Суцкевера.

Новые конкуренты Sora

С момента выхода Sora — модели для генерации видео по текстовому описанию — множество компаний выпустили свои аналоги.

На этой неделе компания Runaway заявила о выходе третьего поколения модели Gen. Gen 3 Alpha способна генерировать видео длиной до 10 секунд. По качеству опубликованных примеров она не уступает Sora.

Ещё о своей модели для генерации видео (Veo) недавно рассказали в Google. Обе модели пока доступны для ограниченного круга пользователей. Однако уже сейчас можно попробовать модели от Luma AI и модель от Kling.

О модели Sora OpenAI заявила в начале этого года, доступ к ней есть только у нескольких деятелей сферы кино. По заявлениям компании, модель станет доступна более широкому кругу пользователей после выборов президента США, которые пройдут в ноябре 2024.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok