Три основных аргумента, зачем условному директору стадиона информатика:1. Учим не "директора стадиона", а занимающего эту должность человека -- и он должен быть универсальным в части интеллекта.2. Директором стадиона скорее всего будет человек, поднявшийся по линии главного инженера, и он будет продолжать играть инженерную роль значительную часть рабочего времени.3. Для выполнения коммуникативной (договорить всех со всеми) роли директору предприятия нужно иметь кругозор, в том числе по информатике.Поясняю, что стадион — это такой робот-киборг из бетона, пластика, металла, компьютеров и людей. Как и в любом современном предприятии-роботе-киборге, информационная система для выживания в конкуренции становится ключевой.И даю парочку примеров из информатики мая 2021 года:— демонстрацию идеи, что любую физическую систему с нелинейностью можно превратить в вычислитель нейронной сети (а это дно вычислительного стека, и если ускорить вычисления и энергоэффективность на три порядка, то это перетряхнёт весь стек, включая находящийся на его верхушке стадион)— работу DeepMind с ливерпульским футбольным клубом по созданию тренера на базе AI и рассуждениями о будущем спорта
Три основных аргумента, зачем условному директору стадиона нужно разбираться в устройстве вычислительного стека (или стека практик, связанных с обеспечением вычислений, это чуть другой способ говорить о том же самом):
1. Учим не "директора стадиона", а занимающего эту должность человека -- и он должен быть универсальным в части интеллекта.
Так что учим универсального человека/универсального строителя/универсального киборга, поэтому даём надёжное универсальное знание, показывающее физичность вычислений/мышления и связь физики-математики-вычислений (всё это про разное, вот и рассказываем), а также вверх по этому стеку даём вычислительный кругозор: понимание того, что происходит, какие проблемы решаются, какие слова говорят на каждом уровне вычислительных/мыслительных практик. Понимание того, что там вообще с вычислениями и их физичностью важны для универсальности, независимости от предметной области.
Директору стадиона как человеку не вечно быть в должности директора стадиона, не вечно играть выскакивающие из этой должности роли. И если ему в его долгой карьере потребуется двинуться в другое место, то он должен быть готов к развитию в этом направлении, и должно быть понятно, на какую полочку в голове укладывать новое знание. В том числе это может быть и знание по вычислительной электронике/оптике/механике/спинтронике (не факт, что это всё именно "электронные" вычислительные машины!), алгоритмике, моделированию данных и т.д.. Мы знаем, что из физика можно стать историком, а из историка физика уже не получишь. Вот в образовании мы должны это помнить, и держать возможности открытыми всю жизнь. Если в какой-то момент нужно будеть стать спецом именно по вычислениям, все необходимые для этого места в мозге должны быть готовы, возможность должна всегда быть! Нужно определить этот минимум, и ему учить. Нужно будет -- и человек доучится, эта возможность не будет закрыта!
2. Директором стадиона скорее всего будет человек, поднявшийся по линии главного инженера, и он будет продолжать играть инженерную роль значительную часть рабочего времени.
Это не только старая советская традиция, по которой директором завода делали не номенклатурного партюка, а главного инженера -- иначе производство было не наладить, заводы переставали производить что-то годное к употреблению. Директор должен разбираться в тех практиках с их инженерными дисциплинами и технологиями, которые развёрнуты у него на заводе. Без этого он не сможет развивать производство. Даже в рыночной экономике юристы и финансисты производством не рулят, а рулят разбирающиеся в предметной области инженеры. Элон Маск, Билл Гейтс, Дженсен Хуанг -- они не случайно выросли по инженерной линии, максимальные истории успеха производственных предприятий связаны с образованными инженерами, которые возглавили эти предприятия.
В инженерии сегодня главное -- это digital twin, digital thread, инженерное моделирование, цифровая инженерия, цифровая трансформация. Стадион -- это сложная (хотя и не запредельно сложная, но low tech бизнесов сегодня вообще не бывает) инженерная конструкция, она должна уметь быстро перестраиваться и переналаживаться для выживания в конкуренции. Директор стадиона должен разбираться в практиках от обеспечения сохранности кабельных систем в железобетонной конструкции стадиона до работы электроники турникетов и софта по маркетингу и продаже билетов, со всеми необходимыми обновлениями в связи с жёсткой конкуренцией, регуляторными неожиданностями и прочими неожиданными событиями типа тех же пандемий. Компьютеры, цифровая трансформация -- они в центре задач развития предприятий. Директор стадиона поэтому сам разве что не должен быть главным айтишником! Вычислительное мышление для него оказывается профильной дисциплиной. Станочный парк современного производства (даже если это производство оказалось стадионом) -- это компьютеры с навороченным софтом.
3. Для выполнения коммуникативной (договорить всех со всеми) роли директору предприятия нужно иметь кругозор, в том числе по информатике.
По факту директор стадиона, отвечающий за выживание и постоянное развитие в условиях жёсткой конкуренции, обязан выполнять роль предпринимателя, он должен заниматься стратегированием (то есть понимать, что такого можно сделать, в чём будет рыночная потребность, при этом таким способом, который потребует меньше ресурсов, чем за товар/сервис можно будет отдать). А для выполнения предпринимательской роли нужен деятельностный кругозор, плюс для переговоров с командой нужен кругозор. Директору нужно понимание того, чем должен заниматься его айтишник (верхние уровни операционного вычислительного стека, плюс обеспечение полного вычислительного стека, плюс понимание того, как вообще устроен весь этот стек до самого низа, ибо все перетряхивающие бизнес новации обычно идут снизу технологического стека, хотя деньги обсуждаются на верхних уровнях). Умение поддержать глубокий содержательный разговор со своим айтишником оказывается для хорошего рыночного (а не номенклатурного, посаженного приглядывать за чужим бизнесом) директора стадиона важным.
Сам стадион при этом, повторюсь, рассматриваем как большой железобетонный робот, киборг (cybernetic organization) -- то есть компьютер на бетонной платформе с кучей датчиков и кучей эффекторов. Частью этих датчиков и эффекторов при этом будут люди из персонала стадиона, частью зрители, частью игроки или артисты из происходящих на стадионе игр/соревнований или выступлений. Информационная система стадиона делает работающего робота/киборга из кучи бетона, металла, пластика и бегающих среди этих материалов людей -- современные предприятия становятся единым целым организмом именно потому, что софт ничего не забывает и управляет вниманием входящих в это предприятие людей. А дёшево это всё потому, что софт позволяет автоматизировать работы, которые людьми выполняются очень дорого, или вообще не могут выполняться хрупкими и медленными людьми.
Этот робот-киборг-предприятие непрерывно поддерживает своё существование (resilience, если его разрушать, он будет сопротивляться!), а также этот робот пытается развиваться и для этого быть по возможности универсальным (чтобы выжить неожиданные существенные изменения окружающей среды) и он будет расти, то есть захватывать максимум из окружающего мира (размножаться, расти в размерах, обеспечивать больший проток людей через свои мероприятия, и т.д.).
Компьютеры и софт в составе этого робота -- предмет первостепенной заботы директора стадиона. Это общий ответ для производства: любое производство сегодня автоматизируют, любое производство по определению как-то меняет физический мир, в смысле Дойча это universal constructor, универсальный строитель на базе универсального вычислителя, использующего знания.
Поэтому директор любого производства имеет предметом своей первостепенной заботы рост знаний, а также рост вычислительных/мыслительных возможностей своего предприятия. Ему нужно более чем хорошо разбираться в информационных технологиях, это приоритетная на сегодня задача: основная трансформация производств (цифровая трансформация) направлена на рост универсальности, это культурный и экономический императив на сегодня.
На настоящий момент в интеллект-стеке физика, математика, вычисления/мышление -- они в основном попали в онтологику (хотя там и не всё, что-то смогло ускользнуть), которую потихоньку будем разбирать на части (см. https://ailev.livejournal.com/1569200.html про текущее состояние тамошних работ). Так что значительная часть информатики попадает в методологические дисциплины.
Но часть информатики должна попасть и в инженерный деятельностный кругозор -- вот был текст об этом, "Вычислительное мышление, декабрь 2020: думаем о современных digital twins", https://ailev.livejournal.com/1546514.html. Обзор того, что вообще происходит с темой вычислений -- "Вычислительное мышление, май 2021", https://ailev.livejournal.com/1568804.html.
На закуску работа мая 2021 года, лишний раз показывающая независимость алгоритмики от физического субстрата (и этому понятию вычисления/мышления, не зависящего от субстрата, замечу, нужно учить всех, чтобы происходящие "чудеса" не казались чудесами! Это неважно, что речь идёт о самом дне технологического стека, эта независимость вычислений от субстрата должна хорошо пониматься на любом системном уровне): "Deep physical neural networks enabled by a backpropagation algorithm for arbitrary physical systems", https://arxiv.org/abs/2104.13386. Предлагается делать нейронную сетку из буквально любой физической системы с какими-то нелинейностями, настраивая параметры этой системы через backpropagation ровно как в обычных нейронных сетях, вычисляемых на CPU или GPU традиционной компьютерной инфраструктуры. Для развлечения и демонстрации взяли механическую систему из динамика и микрофона, электронную из транзистора и катушки, оптическую из генератора второй гармоники -- и построили из них нейронные сетки. И получили удивительно приличные результаты. Для чего это делали? Хотят на несколько порядков по сравнению с GPU увеличить энергоэффективность работы с нейронными сетями и одновременно на несколько порядков увеличить скорость.
И не то чтобы эта мысль была нова (скажем, https://lighton.ai/ -- это ровно эта идея, и там уже тренируют на оптическом процессоре нейросетки с полутора миллиардами параметров), но популяризируется сам подход: говорится о том, что берём практически любую систему, и делаем на ней вычисления (в статье явно говорится, что речь идёт о подходе, который не только к нейросеткам применим, но и к самым разным другим вычислениям, произвольным). Вот условный директор стадиона про всё это должен понимать: необязательно уметь такое сделать, необязательно такое использовать прямо сегодня, но в разговорах со своим айтишником и при стратегировании уметь такое учитывать. Ибо когда внизу технологического стека что-то (скорость, энергоэффективность) меняется на несколько порядков, то верх технологического стека (стадион как техническая система) может очень сильно колбасить. Директор стадиона с удивлением обнаружит, что вверенного ему робота можно перестраивать полностью: бетонную дешёвую коробку можно оставить, а компьютеры-софт, в которые вложены миллионы денег, можно смело выкидывать -- или не выкидывать, но принимать какие-то срочные дорогостоящие инвестиционные решения. И он должен быть компетентен в принятии этих решений, конкуренты-то не дремлют!
А вот ещё одна майская 2021 года работа про футбол и AI -- хотя это и не совсем в помощь директору стадиона, но с чёткими указаниями на связи вычислительной техники (AI) со спортом и даже картинкой футбольного поля. Это работа DeepMind с Ливерпульским футбольным клубом по автоматизации работы тренера -- https://www.deepmind.com/blog/article/advancing-sports-analytics-through-ai
Вычислительное мышление (понимание того, как устроена поддержка мышления современными вариантами устройства экзокортекса и коммуникаций) директору стадиона нужно, и даже очень нужно -- и такое мышление у него должно быть ещё до вступления в должность, и пригодится оно ему и после того, как жизнь заставит его эту должность покинуть: на следующей его работе он встретится ровно с такими же проблемами организации вычислений в предприятии-роботе/киборге, только в другой предметной области.
UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/groups/771940449578453/permalink/3738356932936775/
Источник: https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10221116532596998