Комментарии

в длительной перспективе нужно учитывать, что увеличивается не только общая продолжительность жизни - но и продолжительность "активной" жизни (т.е. помощь по уходу требуется позже). Ну и кроме увеличения зарплаты социальным работникам - есть и другие альтернативы, как минимум, часть нагрузки возьмут на себя средства дистанционного мониторинга и всякие домашние роботы/средства автоматизации. А как область для инвестиций (чтобы разбираться с причинами, а не следствиями) - превентивная медицина (в широком смысле, включая всякие экзотические варианты на базе биоинформатики и др.). Но проблема, безусловно, серьезная - мимо меня пробегали расчеты, что даже в странах "первого мира" при сохраняющихся тенденциях бюджеты пенсионную нагрузку не выдержат... Будем надеяться на технологические прорывы, в общем.

с вашим подходом (что сотрудникам лучше не знать о чужих зарплатах/системе мотивации) согласен даже Питер Тиль (заявивший как-то в своем курсе в Стенфордском университете, что если обнародовать такую информацию, то это произведет эффект "разорвавшейся бомбы в офисе"). Т.е. дело не в национальном менталитете... А вот влияние всяких аггрегаторов и соцсетей, на мой взгляд, в этом плане не очень большое (т.к. там, при желании, нетрудно разместить фейковую информацию)

сама постановка вопроса "точный перевод", на мой взгляд, не имеет смысла (и не может выступать в качестве критерия качества перевода). Вы сами с легкостью приведете примеры, когда люди-переводчики не приходят к консенсусу (возьмите различные переводы литературных произведений - они, нередко, разные, при этом качественные... безусловно, это не единственный "кейс", когда что с AI, что без него, "точный" перевод недостижим в силу субъективности этого понятия)

Разработчики AI (даже если мы говорим о strong AI) не преследуют цель повторения/копирования человека (стиля мышления/результатов). Как самолет не машет крыльями, когда летит. Соответственно, мерять прогресс по "степени похожести на человека" - так себе идея... Скорее уж - по количеству областей/задач/операций, в которых AI достигает сверхчеловеческих результатов.

прочитав этот пост - вы ведь уже прониклись идеей, что подобные сериалы (и не только подобные, а вообще все - если вы любитель сериалов, а не, скажем - компьютерных игр) лучше смотреть в оригинале? ;) ну, что для этого нужно, вы и без меня знаете: уровень владения языком В2-С1 (в зависимости от сериала). С сериалами на других (кроме английского) языках дело обстоит сильно похуже (если вы решили вплести этот вид языковых тренировок в свою практику) - но, при желании, даже на польском можно найти :)

а о том, как важно уделять внимание мелочам в языковых тренировках (одна только постановка произношения чего стОит) - мне даже как-то напоминать неудобно :) В общем, всячески поддерживаю идею.

граница между "естественным" и "искусственным" фотосинтезом будет, на мой взгляд, размываться благодаря биоинформатике и всяким "биохакерам".
процесс замены инфраструктуры (от рассчитанной на твердое/жидкое топливо в пользу электрификации) - на мой взгляд, продолжится и интенсифицируется. А другие варианты (водород ведь не единственная, просто самая "распиаренная" альтернатива) будут подключаться по модульному принципу... Тот же Билл Гейтс в проекты по ядерной энергетике инвестирует... И там (даже если не доберутся до термоядерного синтеза в промышленных масштабах) неслабый потенциал у тория, например. В интересное время живем, в общем :)

на мой взгляд, правильная постановка вопроса (отличающая, кстати, экспертов от "проходящих мимо"), не "станет ли?" (понятно, что станет - а в некоторых случаях уже стал), а "когда и откуда прилетит в первую очередь?" (и что с этим делать - предпринимателям, инженерам/ученым, "пользователям")
Насчет "отдавать на аутсорсинг" - это не совсем так (точнее, совсем не так - потому как те, у кого подобных технологий on board не будет - вымрут, как динозавры). Просто ландшафт отрасли сильно изменится (завтрашние "крупные компании" - как раз те, кого мы сегодня не считаем операторами этого рынка, но у которых всё в порядке с ML: Google, Facebook, и др.)

по поводу бесконечного количества вариантов описания чего угодно (а хоть бы и языка, в нашем случае), согласен. Но это не значит, что мы не в состоянии выделить (субъективно) полезные модели.
по поводу терминологии - ну, в языке с этим не так плохо, как во многих других предметных областях - в смысле, существует разделяемое большинством экспертов по теме "терминологическое ядро" (вот к примеру, для английского языка договорились как-то выделять именно эти времена, и называть их примерно одинаково (примерно, потому как есть, например варианты Indefinite & Simple) - и в целом все друг друга понимают. Так что, если учебники и запутают - то, скорее, из-за своего качества, чем из-за терминологических разногласий...
Насчет совмещения объектов-субъектов-инструментов-способов (а также всех остальных сущностей, которые мы вводим/определяем в нашем способе описания) - это не проблема. В смысле, понятно, как ее решать: уже готовых upper ontology - на любой вкус, бери и пользуйся. А если отдельные авторы учебников/методологи/преподаватели этот аспект игнорируют, то это их проблемы (а проблемы изучающих - держаться от таких авторов подальше :) )

с последовательными проходами (в варианте Куринского) - проходишь учебник "насквозь" (от корки до корки, в смысле). Первый (самый поверхностный) такой проход занимает 15 минут. Остальные - дольше (ну, или понимаешь, в результате первого прохода, что этот учебник тебе не подходит, и повторяешь цикл для другого учебника)

то, что (само)образованием нужно заниматься - всячески поддерживаю :)
И, да "карта компетенций" не исчерпывается перечисленными в статье элементами (каждый из которых, кстати, тоже можно реализовать 1001 способом...).
Я - за архитектурный подход. В смысле, отрисовываете модель компетенций (вне зависимости от того, вы бизнесмен, менеджер или журналист), и используете ее как roadmap, вот. Ну, и знание языков в эту карту включить не забудьте ;)

если рассмотреть идею моделеориентированного подхода чуть более детально, выяснится:

• не все модели одинаково полезны, и нужна "различалка" полезных от менее полезных, и от вредных
• модель модели рознь (даже относящиеся к одному объекту моделирования) - имитационные, прогностические и т.п.
• "все модели неправильные, просто некоторые из них полезные" - заход на цели моделирования, от которых зависит инструментарий...
  В общем, там есть чем развлечься :)
  Но моделеориентированность как подход - да, это мейнстрим в интеллектуально-емких областях. Рекомендую.

я вот надеюсь с VR (и AR тоже) на сценарий с видеокартами: геймеры залили отрасль деньгами - а там и специалисты Machine Learning этой мощью воспользовались :)
потому как возможности VR в плане образовательного контента - просто невообразимы. Вот только надежды на инвестиции в образование сильно поменьше, чем на инвестиции в развлечения :) Так что придется немного подождать (впрочем, в области (само)образование есть чем заняться и без VR ;) )

мой прогноз - количество персональных автомобилей будет снижаться

• жители труднодоступных/малонаселенных районов - не так многочисленны (и их соотношение, по сравнению с жителями крупных городов) тоже будет снижаться практически по всем прогнозам
• как минимум, в части стран регуляторы пойдут по пути Сингапура: задавят налогами любителей персональных авто (т.е. останется только премиум-сегмент, который тоже небольшой по объему)
• "персональный автомобиль как кладовка" - так себе вариант для мегаполиса, учитывая проблемы с парковками.
• все обозначенные "приятности" (развлечения и т.п.) - они ведь будут доступны и помимо автомобилей. Ну, да - есть люди, котоыре предпочитают жить в трейлерах, но это опять же не самый массовый сегмент...
• страховка не подешевеет (просто изменится профиль рисков: раньше автомобиль мог попасть в ДТП по вине водителя, а теперь - по вине вируса какого-нибудь).
• "дешевого пластика" не будет - почитайте проекты требований регуляторов к автомобилям без водителя в плане безопасности. Так что на радикальное снижение цены я бы не рассчитывал...

насчет учить ли отдельные слова - на мой взгляд, лучше учить, чем не учить :) Ну и правильно организованная Anki-колода позволяет прикручивать к карточкам примеры предложений, при желании.
как Jerome решает проблему грамматики - я не в курсе.
я сам к этому вопросу подхожу комплексно (просто для того проекта, еженедельные отчеты по которому есть в этом блоге, время интенсивной работы с грамматикой еще не наступило - поэтому я и не пишу ничего пока по этому поводу). Но, если вам нужно прямо сейчас, тезисно:

• три толковых учебника ("сквозных", вот чтобы от A1 до С2), куда грамматика "вплетена" - но в каждый из них немного по-разному (по этим учебникам совершаем последовательно проходы, каждый из последующих - более длительный/глубокий, чем предыдущий, по Куринскому)
• грамматический справочник (на целевом языке, по возможности)
• "чтение на объем", которое обеспечивает multi-track approach, о котором я уже писал ранее, применительно к грамматическим конструкциями
• сборники упражнений (в моем случае, с ключами, т.к. я работаю без преподавателя)
  это не все элементы, конечно - но составить укрупненную картину моего подхода к грамматике помогут :)

время от времени проскакивают прогнозы, что мегаполисы заменят национальные государства, как социальный институт... Что еще добавляет несколько возможностей к обозначенным в статье "ключевым направлениям" ;)
А вот одного английского (из иностранных) может оказаться недостаточно... Ближайший претендент - китайский. Но, что с этим делать - вы уже и без меня знаете.

вот, а еще это время отлично подходит для проведения фоновых тренировок (если вы, скажем, иностранные языки осваиваете ;) ). Ну, на самом деле, не только языки - много чего развивающего можно в эти "временнЫе окна" делать, если инвестировать немного времени в подготовку...

Тренируйтесь (тренировки - это ведь важная, как по мне, часть жизни/развития) тоже осознанно :)
И, да - натренировав осознанность на каких-то (учебных) задачах, ее вполне себе можно перенести и на другие области жизни...