{"id":9997,"date":"2022-03-12T12:57:01","date_gmt":"2022-03-12T11:57:01","guid":{"rendered":"https:\/\/vived.io\/software-craftsmanship-saturday-vol-79-limity-deep-learningu-product-thinking-devops-twitter-na-torze\/"},"modified":"2022-09-19T13:20:00","modified_gmt":"2022-09-19T11:20:00","slug":"software-craftsmanship-saturday-vol-79-limity-deep-learningu-product-thinking-devops-twitter-na-torze","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vived.io\/pl\/software-craftsmanship-saturday-vol-79-limity-deep-learningu-product-thinking-devops-twitter-na-torze\/","title":{"rendered":"Software Craftsmanship Saturday vol. 79 – Limity Deep Learningu, Product Thinking + DevOps, Twitter na TORze"},"content":{"rendered":"\n

1. Deep Learning osi\u0105ga swoje limity – co dalej?<\/h2>\n\n\n
\n
\"\"\/<\/figure><\/div>\n\n\n

Wieszczenie upadku Deep Learningu jest jednym z ulubionych hobby spo\u0142eczno\u015bci IT. Regularnie mo\u017cna trafi\u0107 na r\u00f3\u017cnego rodzaju opracowania wieszcz\u0105ce now\u0105 \u201czim\u0119 AI\u201d, jak okre\u015blany jest okres, kt\u00f3ry nast\u0105pi\u0142 po pierwszym nadmiernym \u201chype\u201d i p\u00f3\u017aniejszym rozczarowaniu realnymi efektami. Zako\u0144czy\u0142o j\u0105 dopiero powstanie \u201cg\u0142\u0119bokiego uczenia\u201d, kt\u00f3re ponownie rozbudzi\u0142o zainteresowaniu przemys\u0142u szeroko rozumian\u0105 \u201cSztuczn\u0105 Inteligencj\u0105\u201d. Efekty zastosowania techniki bywaj\u0105 r\u00f3\u017cne – od naprawd\u0119 efektownych (w prezentowaniu kt\u00f3rych bryluje niesamowite Two Minute Papers<\/a>), po takie, kt\u00f3re le\u017c\u0105 obecnie na cmentarzysku startup\u00f3w o pi\u0119knych wizjach rozsiewanych przed inwestorami i obietnicach zrewolucjonizowania \u015bwiata, kt\u00f3ry znamy. <\/p>\n\n\n\n

Nekropolia ta ostatnimi laty wydaje si\u0119 by\u0107 deczko przepe\u0142niona, st\u0105d te\u017c wspomniany ju\u017c wysyp wszelkich wynurze\u0144 staraj\u0105cych zracjonalizowa\u0107 oczekiwania. Takich sugeruj\u0105cych, \u017ce powoli zbli\u017camy si\u0119 ju\u017c do granicy je\u015bli chodzi o to, co b\u0119dziemy w stanie wycisn\u0105\u0107 z Deep Learningu – tam gdzie sprawdza si\u0119 dobrze, b\u0119dzie sprawdza\u0142 si\u0119 jeszcze lepiej (ale w spos\u00f3b inkrementalny \u201cone paper a time\u201d). Jednocze\u015bnie, w przypadkach u\u017cycia gdzie dotychczasowe wdro\u017cenia nie okaza\u0142y si\u0119 zadzia\u0142a\u0107, nie powinni\u015bmy oczekiwa\u0107 spektakularnych sukces\u00f3w.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"\/
Tak to wygl\u0105da w realnym \u017cyciu.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

W bardzo podobnym tonie wypowiada si\u0119 publikacja portalu nautil.us<\/a>. Jest to bardzo d\u0142ugi (mnie lektura zaj\u0119\u0142a ponad p\u00f3\u0142 godziny), ale przez to niezwykle wyczerpuj\u0105cy przegl\u0105d problem\u00f3w z systemami Deep Learningowymi. Autorzy pochylaj\u0105 si\u0119 nad trudno\u015bciami z tworzeniem modeli, jak i mas\u0105 nieoptymalny\u015bci zwi\u0105zanymi z ich u\u017cyciem. Nad ca\u0142o\u015bci\u0105 dodatkowo wisi widmo bardzo ograniczone spektrum przypadk\u00f3w u\u017cycia, w kt\u00f3rych uczenie g\u0142\u0119bokie rzeczywi\u015bcie \u201cl\u015bni\u201d. <\/p>\n\n\n\n

G\u0142\u00f3wnym poruszanym przyk\u0142adem jest wsz\u0119dobylskie GPT-3, ale tak naprawd\u0119 cofamy si\u0119 w tek\u015bcie nawet do lat 50-tych, dzi\u0119ki czemu stanowi przekrojowe spojrzenie na rozw\u00f3j bran\u017cy – je\u015bli co\u015b zosta\u0142o dziwnie pomini\u0119te, to DeepFake, ale mo\u017ce to wynika\u0107 z faktu \u017ce nautil.us po\u015bwi\u0119ci\u0142 im ca\u0142y osoby artyku\u0142<\/a>. Konkluzj\u0105 ca\u0142o\u015bci jest za\u015b to, \u017ce aby posun\u0105\u0107 szeroko poj\u0119t\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do przodu, niezb\u0119dne b\u0119dzie poszukiwanie nowych kierunk\u00f3w rozwoju technologii – w tek\u015bcie znajdziecie zreszt\u0105 kilku potencjalnych kandydat\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/
Inna alternatywa to obni\u017cenie oczekiwa\u0144<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Wspomniana publikacja nie jest jednak czym\u015b ca\u0142kowicie unikalnym. Nawet w historii naszych sob\u00f3t ju\u017c ten temat kiedy\u015b poruszali\u015bmy. Dlaczego wi\u0119c do niego wracam? Jak pewnie w\u015br\u00f3d sta\u0142ych czytelnik\u00f3w zd\u0105\u017cy\u0142o wybrzmie\u0107, jestem fanem starych dobrych long-read\u00f3w i og\u00f3lnie magazynowej formu\u0142y. Ka\u017cdorazowo poruszam ten temat przy okazji nowych wyda\u0144 Incrementa<\/a> od Stripe, ale to nie jedyna regularny periodyk kt\u00f3ry czytam. Moim drugim ulubie\u0144cem jest w\u0142a\u015bnie nautil.us<\/a> – regularnie wydawany magazyn naukowy, kt\u00f3rego forma jest dla mnie idealnym wr\u0119cz kompromisem mi\u0119dzy tre\u015bciami czysto popularnonaukowymi, a czytaniem nieprzyst\u0119pnych akademickich paper\u00f3w (czy te\u017c nawet ci\u0119\u017cszych magazyn\u00f3w naukowych jak Science<\/a>, od kt\u00f3rego niestety si\u0119 odbi\u0142em). A jako, \u017ce tematy poruszane w nautil.us rzadko dotycz\u0105 typowego \u015bwiata oprogramowania, nie mam za wiele okazji \u017ceby przeciek\u0142y do naszych sobotnich przegl\u0105d\u00f3w – st\u0105d postanowi\u0142em wykorzysta\u0107 nadarzaj\u0105c\u0105 si\u0119 okazj\u0119, \u017ceby Wam go poleci\u0107. <\/p>\n\n\n\n

Tematyczne edycje w wersji epub (\u015bwietnej na czytniki, niestety porzucili w pewnym momencie wydanie tabletowe) to ka\u017cdorazowo tylko 2.99$<\/a>. Sam polecam wybra\u0107 temat, kt\u00f3ry Was interesuje i zaryzykowa\u0107 z pojedynczym egzemplarzem – dowiecie si\u0119, czy tego typu formu\u0142a Wam odpowiada.<\/p>\n\n\n\n

\u0179r\u00f3d\u0142a<\/h3>\n\n\n\n