Игры, которые помогают понять абстракции |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-10-05 12:42 Работа разума, искусственный интеллект, разработка по, алгоритмы машинного обучения Замечаю за собой, что при обучении чему-то новому есть вещи, которые даются легко, а для некоторых как будто не хватает специальных шестеренок в голове, чтобы схватить суть. Особенно это касается абстракций. Например, понять взаимодействие частиц в атоме, увидеть что лежит в основе функций и логарифмов, осознать как работают физические силы в окружающем мире, почувствовать выгоду в стратегии принятия отложенного решения вместо сиюминутного быстрого. Как можно наловчиться думать и оперировать метаязыками, если дефолтных навыков в мозгу недостаточно? Дисклеймер: в этой статье я использую упоминания реальных компьютерных игр, чтобы вы могли воспользоваться моей рекомендацией и проверили смогут ли вам принести пользу эти игры. Уточню, что я не рекламирую их за деньги, поэтому ссылки на скачивание давать не буду, предполагая, что названия игры достаточно, чтобы найти ее в интернете. Параллельно со своей текущей работой в IT, я смотрю, что еще есть интересного в области технологий и куда потенциально могу развивать свои навыки. Из прорывных областей, привлекающих внимание сейчас - это data science, machine learning, искусственный интеллект. Все это сложные домены и чтобы прилично научиться хоть чему-то из этого, придется полностью погрузиться в них на несколько лет. Я исхожу из позиции, что любой человек может изучить и понять что угодно при условии, что у него будет достаточно для этого времени. Но так как мы не располагаем бесконечным временем, то хотелось бы найти такой формат обучения, при котором в идеале можно не только изучить предметную область, но еще и вовремя понять нравится ли мне эта область и стоит ли тратить на нее свой временной ресурс. Для меня проблема изучения сложных комплексных доменов часто заключается в невозможности применить их здесь и сейчас. Посмотреть их действие в реальности, что-нибудь с их помощью посчитать, вычислить, создать, сформулировать. Собственно поводом написать эту статью стала другая статья про вход в Machine Learning с нуля с перечислением необходимых теоретических основ и даже ссылками на ресурсы для обучения. Оставляю ссылку на статью @tech_priestess осознано, потому что на мой взгляд она того стоит. Меня это все очень заинтересовало и я честно села смотреть первое видео про векторы по плану из статьи. В целом это интересно для общей эрудиции, но я поймала себя на мысли, что мне приходится себя заставлять. Почему так происходит? Ведь мне интересна эта тема, ну вернее не именно эта тема, а её прямое отношение к теме машинного обучения. Мне пришла в голову мысль, что такой подход похож на обучение в университете: мне нужно изучить кучу теории, прежде чем я смогу заняться реальными задачами. При этом полноценного понимания того, что мне действительно понравится решать ML-задачи у меня нет. А как тогда продолжать изучать сложное и не сойти с дистанции? Пожалуй, мне было бы комфортнее погружаться в область через постепенное решение прикладных задачек от простых к сложным. И чтобы желание решить конкретную задачу мотивировало меня изучить линейную алгебру, а не абстрактное понимание, что "надо, Федя, надо". То есть, например, сначала дать поиграть в игры на алгоритмы, потом предложить запрограммировать робота на шаги, потом обучить простую нейронную сеть и так далее. И для каждой задачи указывать какие знания будут нужны. Мне бы хотелось использовать такой формат обучения, но есть ли такой? Таким форматом для меня стали игры, не все подряд, конечно, а как правило логические, результатом которой является решение некой задачки. Ниже я расскажу про компьютерные игры, которые помогли мне запустить бездействующие в голове шестеренки, и дали возможность понять основы абстрактных предметных областей без предварительного глубокого погружения в теорию. Для прохождения этих игр не нужно иметь никаких знаний предварительно, кроме возможности сохранять концентрацию длительное время и любить решать головоломки. Human Resource Machine Что стимулирует к пониманию: низкоуровневое программирование, как работает процессор Самая первая игра, которая показала мне, что программирование может быть увлекающим занятием и это не настолько запредельно сложно как может показаться с первого взгляда. Эта игра дала понимание как логические операции превращаются в команды, а команды в решение прикладных задач. Приятно то, что смогла решить реальные задачи, даже не зная глубоко ни математику, ни программирование. Это дало мне уверенность в своих силах, и понимание что участвовать в решении глобальных задач можно даже без классического профильного образования. 7 Billion Humans Что стимулирует к пониманию: распределенные вычисления, производительность Продолжение от создателя первой игры. И здесь я почувствовала как мой мозг разъезжается и я пытаюсь держать в голове сразу несколько ветвей развития событий. Эта игра мне помогла в текущей работе системным аналитиком прокачать объем памяти на удерживании в голове сразу нескольких сценариев развития событий, их пересечений и влияний друг на друга. while True: learn() Что стимулирует к пониманию: нейросети, машинное обучение Эта игра как раз побудила меня написать эту статью. Создатели смогли скомбинировать то, что я так долго искала - геймплей с обучающими ресурсами. Каждая игровая задача имеет под собой реальные научные события, на описание которых они дают ссылку. Большое спасибо им за это, потому что я поняла, что ML пока что мне не настолько интересен, чтобы вкладывать в него свое время. Opus Magnum Что стимулирует к пониманию: алгоритмы, оптимизация, автоматизация Если иногда вы думаете: "а может на завод махнуть", то эта игра дает такую возможность. Эта игра будет полезна, если у вы управляете комбинированным набором инструментария: процессами, людьми, переменными в коде. Их можно составить как получится и превратить в хаотичное, но работающее легаси. А можно поискать особенно "красивые", эффективные и оптимальные решения. Wargroove Что стимулирует к пониманию: шахматы, стратегии, планирование Никогда не понимала шахматы и мотивации научиться играть в них не было. Эта игра вызвала во мне азартное воодушевление - как спланировать свои действия, не зная что именно ждет впереди. Особенно приятно, конечно, когда мои небольшие решения привели к большой выигрышной стратегии. Эта игра показала мне, что агрессивная хаотичная стратегия как правило ведет к поражению, а думать вдолгую в какой-то момент стало скучно, поэтому в полководцы и топ-менеджеры мне идти не стоит. Baba Is You Что стимулирует к пониманию: логика, логическое мышление, нелинейное мышление Тут нужно постоянно помнить "кто ты" и "кто они", потому что от этого зависят законы окружающего мира. Эта игра дала понять и прочувствовать что такое контекст и как он влияет на смежное окружение и на меня саму. Насколько важно видеть взаимосвязи и паттерны, определяющие меня как "я" и меня как "часть". Помогла понять как состояния конформизма и негативизма могут уживаться в голове одновременно и что это нормально. Послесловие Конечно, это все игры, а реальные задачи часто связаны с неинтересными, скучными, а порой и неприятными, с точки зрения мозга, действиями для их решения. Однако все мы когда-то начинали познавать этот мир с игр, так почему бы и сложные предметные области не начать познавать с них же. У меня все еще сохраняются проблемы в быстром понимании математических действий и выражений. Мне надо прямо сильно задуматься, прежде чем сложу в голове решение задачи через какую-то математическую операцию. Посоветуйте что-нибудь игровое для запуска моих математических шестеренок. Еще хочу прокачать свой навык публичного выражения мыслей. Мне всегда есть что сказать, но мозг воспринимает это как опасность. Поэтому в экспериментальном режиме завела канал с открытыми комментариями и всеми видами смайликов. Согласитесь, поставить кому-то какашку за пост - сейчас большая редкость, поэтому приходите, будем развиваться друг об друга https://t.me/ksandemidova Источник: habr.com Комментарии: |
|