Увидев, что многие из нашего класса начали вести блог о программировании, я подумал, что начинающий инструктор в равной степени обязан вести учет своего опыта, роста и понимания. Я присоединился к Big Sky Code Academy, движимый непреклонной верой в то, что обучение программированию является таким же неотъемлемым навыком в эпоху цифровых технологий, как изучение основного языка или базовой математики. Научиться программировать — значит открыть пресловутый Розеттский камень, получить доступ ко всем иностранным и знакомым языкам и, что еще важнее, действовать как интерпретатор и архитектор. Представьте на секунду способность понимать фундаментальную силу природы и управлять ею. Такова сила знания кода. Программист может писать приложения, которые объединяют миллионы пользователей, создавать ресурсы, которые позволяют анализировать огромные массивы данных (обеспечивая понимание самой сути человеческого существования и бытия), сочетать искусство и логику, чтобы сделать невозможные задачи эффективными и правдоподобными. через автоматику.

Мои собственные интересы лежат в области квантовых вычислений и машинного обучения. Я считаю, что успешное объединение этих двух областей принесет величайший прогресс в вычислительном понимании и взаимодействии человека и машины с момента появления компьютера, полного по Тьюрингу. Мой личный интерес к этой области возник благодаря внезапной и всепоглощающей любви к алгоритмам, базовым математическим конструкциям, лежащим в основе вычислений. Эта любовь к алгоритмам проистекает из трех присущих им черт:

  • Алгоритмы сосредоточены на решении самой проблемы, а не на языке или архитектуре, выбранных для реализации. По этой причине они образуют фундаментальные средства, с помощью которых мы можем интерпретировать и реализовывать поддающееся количественной оценке.
  • Алгоритмы применимы к повседневным проблемам и часто черпают вдохновение из природы или источников, не связанных с вычислениями. Затем разработка и исследование алгоритмов охватывают, устанавливают и подразумевают лежащие в их основе универсальные и истинные истины, касающиеся как реальности, так и нашей интерпретации реальности в ней.
  • Алгоритмы одержимы универсальной правильностью, эффективностью и красноречием выражения. Укорененные в математической доктрине и языке, алгоритмы отражают наиболее доступное представление как проблемы, так и решения.

Алгоритмы машинного обучения являются одними из самых дорогостоящих в вычислительном отношении и часто требуют огромных объемов данных для достижения приблизительной требуемой степени правильности. Хотя количество данных больше не является проблемой, способность современных алгоритмов обучения сохранять ранее запомненные шаблоны, а затем нелинейно расширять отношения и параллели от информации, полученной из предыдущих шаблонов, к новым входным данным, остается либо крайне неэффективной, либо трудновыполнимой с вычислительной точки зрения при реализации на традиционных вычислительных устройствах. среды. Сначала адаптировав существующие алгоритмы машинного обучения к квантовой архитектуре, а затем развивая такое внедрение, чтобы разработать совершенно уникальные алгоритмы квантового обучения, машинное обучение может выйти за рамки попыток вспоминать, связывать и передавать знания между старыми/новыми входными данными и различными компонентами. Вершиной таких исследований станет разработка эффективных и переносимых алгоритмов квантового обучения, которые позволяют свободно ассоциативно, нелинейно устанавливать отношения между отдельными фрагментами информации, что расширяет возможности человеческого мышления и методов интерпретации.

Обратите внимание, что я подчеркиваю расширить, а не заменить. Моя забота не в том, чтобы вытеснить человеческий интеллект, а в том, чтобы усилить и приумножить его естественные силы. Люди сохраняют прекрасную способность различать причинно-следственные связи и порядок в несопоставимом и хаотичном, чего не могут и не должны делать машины. Не то чтобы это освобождало мои устремления от всех потенциальных моральных конфликтов. Самые большие затруднения, с которыми сталкивается интеллектуальная аугментация, — это чрезмерная уверенность и зависимость. Если машина может легко вывести более сложные аспекты вопроса и получить разумные ответы, зачем усердно работать над развитием личных интеллектуальных способностей? Другими словами, если машина может выполнять 70% работы, необходимой для получения более глубокого понимания темы или набора данных, зачем человечеству вообще прилагать какие-либо усилия для проведения исследований? Опасность притупления человеческой интуиции и интеллектуального любопытства из-за злоупотребления алгоритмами и технологиями квантового обучения уступает только возможности использования злоумышленниками таких технологий для ограничения или фильтрации знаний, полученных с помощью этих инструментов. Если я принципиально искажу идеологическое пространство квантового алгоритма обучения так, что пользователи воспринимают только то, что я одобряю, то какое понимание вообще должно быть получено?

Такие дилеммы плохо ограничены сферой квантового обучения и применимы повсеместно. Технологии в целом угрожают стать нашими хозяевами, если мы не сможем заставить себя понять их фундаментальные принципы работы и природу. Потребитель быстро ставит себя в положение зависимости, подчиняясь слепой вере в добрую волю автократии производителей, если указанный потребитель не может принять базовое понимание основных методов и средств, используемых для получения инструментов и технологий, на которые они полагаются. . Поэтому я повторяю свое волнение по поводу обучения коду. Наши милые студенты, выбирая переход от простого потребителя к подающему надежды производителю, помогают поддерживать определенное равновесие между технологией и пользователем, побуждают больше играть активную роль в понимании того, что то, что противоречит кажущимся чудесам, которые мы используем каждый день, не более чем быстро движущиеся потоки бинарных файлов. Что еще более важно, они приходят к пониманию того, что продюсер получает свободу выражения и интерпретации. Если потребитель хотя бы немного знаком с инструментами и торговлей производителя, если он обнаружит, что какой-то идеи не хватает или она чрезмерно представлена, он может работать над развитием своих знаний, чтобы обеспечить эффективное решение для всеобщего блага. Эта демократизация, снятие завесы сложности, которая вводит современного потребителя в заблуждение, заставляя его думать, что технология эквивалентна возвышенному, является основным идеалом, который я хочу распространять в своей работе здесь.

На данный момент это все.

-SC