Дописал большой кусок в главу про концептуальное проектирование (про то, что use case и case из case management -- это близкие родственники), и ещё дописал большой кусок в главу по архитектуре. Перешёл на написание по timeboxing, окончание первой полной версии будет к 25 августа, чтобы полный курс начал вещаться к 1 сентября. У меня ещё две недели (или даже меньше, ибо у наших айтишников начинаются отпуска, и нужен запас на пару дней на всякие неожиданные итерации). Пока получается вариант "системной инженерии для программных инженеров", ибо отсылки идут главным образом на литературу для программных инженеров и архитекторов, хотя есть и литература для "железных" системных инженеров (уже в текст включены картинки обложек 11 книг на английском, и планирую ещё парочку по continuous delivery). Но что уж тут поделать, если тренды идут во все другие инженерии именно из инженерии корпоративного софта? Моя тут роль -- попробовать обобщить идеи для других классов систем, но не факт, что это хорошо и понятно удастся сделать прямо в первой версии. По крайней мере, текст я стараюсь писать уже сейчас не софтовый, только отсылки на литературу софтовые и часть примеров, которые я брал из литературы. Ничего, текущий вариант уже лучший в мире, ибо таким учебником больше никто и не озаботился, а у нас уже через пару недель -- вот он. Там уже сейчас написано порядка 300 книжных страниц.
Узнал, что Pattern Languages Кристофера Александера со товарищи (1977) была издана на русском языке и переиздана в 2020 -- https://www.artlebedev.ru/izdal/yazyk-shablonov-2020/. Там 1096 страниц формата "почти А4" (194×290 мм, а А4 это 210×297мм). В учебнике я эту книгу давать не стал как рекомендованную для чтения по собственно архитектуре, просто дал ссылку на неё как первую книгу про языки паттернов (в русском переводе это "Языки шаблонов"). В b-ok.cc книга есть, размер .pdf файла 167MB, вау! Но это "просто скан/картинки страниц", ни скопировать цитату, ни найти что-то поиском. И ещё это чёрно-белая копия, а книжка ведь цветная! Поэтому берите там же DJVU на 49MB, там есть и поиск, и копирование цитат, и цвет.
На методсовете обсуждали смену слогана, ибо "усиливаем интеллект" не работает: те люди, которые к нам приходят, уже имеют интеллект. Пообсуждали "создаём создателей" или даже "создастся всё" (ибо обучаем/создаём "создателей всего"), но в итоге я предложил "обучим всё, что думает" (и ещё шутил, что "мы медленно спустимся с горы и обучим всё, что думает"). А что не думает? Тех учить не будем. Вот это "что" как раз хорошо акцентирует, что учить будем не только людей, но и компьютеры, организации, сообщества. Будем учить создавать, а для этого усиливать интеллект. Но усиление интеллекта идёт уже второй строкой.
Вышел доклад InfoQ о трендах в AI, ML и Data Engineering августа 2022, https://www.infoq.com/articles/ai-ml-data-engineering-trends-2022/. Из интересного там -- deep learning уже early majority, перешло уже из early adopters. Прошло десять лет, в 2012 году о нём только-только заговорили, после выигрыша конкурса ImageNet. Всё быстро. А ещё интересно назвали категорию программ типа Copilot и CodeWhisperer -- pair programmer, прямая отсылка к практике "парного программирования" в eXtreme programming, https://en.wikipedia.org/wiki/Pair_programming.
Идёт SIGGRAPH, и у NVIDIA вышло много новинок: https://blogs.nvidia.com/blog/2022/08/09/siggraph-huang-metaverse-ai/. Я не верю в то, что все эти "метавёрсы с блокчейнами" будут массово полезны. Машинерия для "нарисованных актёров" (софт для создания аватаров) вполне может пригодиться, актёров-дикторов в мире много, так что на этот "труд" (хорошо причесаться, приодеться и выйти на камеру, говорить там что-то с хорошим произношением и бодрой интонацией) обрушатся цены, много людей заимеют свой театр. Но я очень уважаю Omniverse как среду для обучения роботов. Помним, что в open-endedness акцентируют, что не столько проблема сейчас иметь обучающегося агента, сколько проблема иметь достаточно богатую среду. Так что для меня главная в объявлениях вот эта фраза: An Omniverse Extension for NVIDIA Modulus, a machine learning framework, will let developers use AI to speed simulations of real-world physics up to 100,000x, so the metaverse looks and feels like the physical world. И всё это, понятное дело, на стандарте USD, universal scene description. Помним, что в цикле жизни технологии первая фаза как раз standardization, потом usability (удобные интерфейсы), потом только consumerization (массовое потребление), и уж затем foundationalization (изо всех утюгов, "потребление незаметно"), https://arxiv.org/abs/1905.13178
Общее ощущение, что осень уже наступила. Вот только была весна, пару недель продлилось лето, и всё: арбузы, осень, бархатный сезон.