Примеры применения подхода POSIWID. Введение В кибернетике существует формула: «предназначение системы — это то, что она делает» (the purpose of a system is what it does, POSIWID). Я использую её как практический способ анализа сложных систем — организаций, институтов, социальных практик и устойчивых моделей поведения. Смысл формулы в том, чтобы отложить в сторону заявленные цели, миссии и объяснения и посмотреть на действия и эффекты, которые система воспроизводит со временем. Не на отдельные решения и не на декларируемые намерения, а на устойчивые паттерны — особенно те, которые проявляются в условиях напряжения, роста или конфликта интересов. ...

Введение Завершается очередной год. Люди подводят итоги и строят планы. Я же, размышляя об этом годе, в очередной раз подумал о том, что книги — как и другие вещи, которые мы выбираем и на которые тратим время, — довольно точно отражают нас в определённый период жизни. В этом году книжное зеркало говорит о том, что меня больше волновали люди и личное развитие, чем технологии. Возможно, это самообман или попытка сбежать от других дел. Впрочем, это не так важно. Книги есть книги. ...

В последнее время я часто слышу, что иерархии — это плохо, что они якобы представляют собой сплошное неравенство и угнетение людей. Тема неожиданно всплывает в совершенно, на первый взгляд, не связанных между собой контекстах. Что-то я встретил в книге о культуре стартапов, что-то принесли дети из школы, а в чатах на отвлеченные темы несколько раз ощущалась напряженность при упоминании конструкций, напоминающих иерархии. С одной стороны, я разделяю мнение, что некоторые иерархии могут быть построены на применении силы и подавлении. С другой стороны, я вижу в них скорее симбиотические конструкции, чем инструмент борьбы за власть. ...

Периодически задумываюсь о следующей мысли из книги «Мы, кто борется с Богом» Джордана Б. Питерсона1 о том, что у врат Рая нас ждет пылающий меч, который сожжет всё недостойное Небес, всё неидеальное. Там же он рассказывает о том, что в жизни мы встречаем эти пылающие мечи в виде людей, которые настолько лучше нас, что нам некомфортно быть рядом с ними. Мы отводим взгляд от них и избегаем их, как палящего солнца, или пытаемся погасить их свечение, например, через критику, обесценивание и даже подстраивание козней. ...

Введение Существует две темы, о которых редко говорят, когда речь заходит об аннотировании данных. Во‑первых, аннотаторы — это не просто «инструменты», которые нужно обучать и чью работу следует неустанно контролировать; это обычные люди, такие же, как мы с вами: они могут уставать или отвлекаться. Во‑вторых, на их работу влияет сам набор данных, который мы им предлагаем. Я испытываю сострадание и глубокое уважение к аннотаторам, с которыми работаю каждый день, поэтому давно хотел затронуть эту тему, но не находил времени и ресурсов для полноценного исследования. С помощью ИИ и благодаря учёным, уже проделавшим основную работу, я могу хотя бы поделиться кратким обзором. ...

Книга подробно рассматривает и анализирует ключевые черты успешных компаний, таких как Amazon, Apple, Microsoft и т.д. В ней выделены четыре основные области: чувство ответственности за продукт (ownership), открытость (openness), скорость (speed) и наука (science). Из всех четырех именно открытость подчёркивается как ключ к остальным качествам, поскольку она естественным образом обеспечивает их реализацию. Для себя я свожу суть книги к двум аспектам: среда и скорость. Компании следует сосредоточиться на создании такой среды, в которой идеи могут свободно перемещаться, а базовые потребности, такие как доступ к коду (включая возможность вносить изменения), данным, документации и поддержке, легко удовлетворялись. В дополнение к этому негативная обратная связь не просто приветствуется, но и активно поощряется, чтобы проблемы выявлялись как можно раньше и не разрастались до масштабов серьезных препятствий. Для этого необходима атмосфера, в которой людей не наказывают за ошибки, чтобы не было скрытого стимула для их замалчивания. ...

Введение В рамках моих попыток вернуть контроль над своим вниманием два месяца назад я перевёл телефон сначала в чёрно-белый режим, а затем применил аналогичный фильтр с интенсивностью 30% на своих ноутбуках, постепенно снизив её до 20-30% на всех устройствах. Это помогло немного, причём чёрно-белый режим оказался особенно эффективным, хотя и немного утомительным в использовании. Через месяц я заметил следующие изменения: Мне стали больше нравиться мои фотографии в новых приглушённых цветах — они кажутся более естественными. Цвета в реальном мире теперь кажутся более яркими. Они как бы те же самые, но немного другие. Мне трудно смотреть на экраны других людей — кажется, что цвета прожигают сетчатку. Они выглядят чрезмерно насыщенными. Я больше не могу редактировать свои фотографии :) В большинстве случаев они кажутся мне вполне нормальными — спокойные приглушённые тона, слегка мрачные, но мне это нравится. Моя жена сказала, что это похоже на вкус: если привыкнуть к простым вкусам, можно почувствовать более широкий и нюансированный диапазон по сравнению с теми, кто ест чрезмерно сладкую, острую или солёную еду. Мне очень нравится то, как я сейчас воспринимаю цвета, и я хочу продолжать в том же духе ещё какое-то время. ...

Я всегда хотел иметь способ создавать конвейеры обработки данных в Python, используя пайпы, что-то вроде range(10) | F(is_odd) | P(lambda x: x * 2), вместо функций, генераторов, map’ов и циклов. Так что я попробовал… Идея довольно простая: давайте создадим класс с реализованными операторами | и ||, то есть пайпами. def __or__(self, other): other.source = self return other def __ror__(self, other): self.source = ( iter(other) if not isinstance(other, (str, bytes)) and hasattr(other, "__iter__") else other ) return self Сложность заключалась в реализации метода __next__, так как я хотел, чтобы это была ленивое вычисление. После нескольких попыток и ошибок я пришёл к довольно простому подходу: обёрточный класс, реализующий пайп, вызывает next у своего источника, добавленного через | или ||, применяет трансформацию и затем возвращает результат этой трансформации. ...

Простая визуализация различий между частотным и байесовским подходами к определению статистической мощности, показывающая, как размер эффекта, шум (стандартное отклонение) и объем выборки влияют на результаты.

Мне нравится идея, которую я почерпнул из одного из постов Йоши Баха, что все, что мы слышим, автоматически исполняется нашим мозгом, как будто это собственные мысли, даже когда мы не обращаем на это внимания. И что это уязвимость безопасности, которая открывает ворота для всевозможных манипуляций. Я часто возвращаюсь к этой мысли, поэтому решил изложить ее на “бумаге”. Краткое изложение моих мыслей по этой теме. У нас есть эта лазейка, которую можно использовать множеством способов — от небольших словесных оскорблений или манипуляций до полномасштабных пропагандистских атак. Самая коварная часть в том, что это может проникнуть под вашу кожу, даже если вы не обращаете на это внимания. Возможно, это даже более заразно, когда вы не обращаете внимания, так как ваша защита ослаблена. Вы можете сопротивляться определенным идеям, когда слышите их один, два, десять раз, но после сотни повторений они в конечном итоге прорвутся, если только в вас нет чего-то, что делает эти идеи для вас совершенно неприемлемыми. ...