Машинное обучение — это творческий процесс того, как мощную груду железа превратить в разумный и полезный для человека инструмент. Оно сейчас интересно, востребовано, прибыльно, быстро развивается и применимо для решения широкого спектра насущных для человека задач.

Если знания выветриваются, то значит, они плохого качества: не легли должным образом на душу и/или попусту не нужны на практике.

Искусственный интеллект — это всё та же старая-добрая математика, просто в идейно новых комбинациях.

Работа в компании — это безликое дело, а работа в науке — личное.

Максимальное количество денег, которое ты можешь зарабатывать в работе по найму ограничено твоим запасом времени и доступной дневной жизненной энергией.

Почему я решил выбрать математику для карьеры? Я хотел познавать мир, а математика — один из интересных, точных, основополагающих и крайне важных аспектов этого мира.

Кто тебе платит, на интересы того ты и работаешь.

Программа — это рассказ компьютеру на человеческом языке того, что ему нужно делать. Программа — это математика, записанная на языке компьютера.

Нет ничего хуже, чем находиться в подчинении у некомпетентных людей, у которых нет глобального видения наилучшего вектора для развития.

На инженерных, рабочих профессиях в компаниях, предлагая хорошие и стабильные деньги, тебя пытаются эксплуатировать для выполнения коммерческих целей.

Нет ничего хуже в науке, чем взяться за задачу, которая безнадёжна, плохо решаема или на выполнение которой нет качественных ресурсов. Грамотная поставка задачи + ресурсы = 90% успеха.

У меня работа теперь полностью удалённая, к одному месту я не привязан, в офис ходить не надо. В этом и есть одна из привлекательных прелестей работы в академической среде — академическая свобода. Чем меньше контроля, тем больше возможностей для творчества и реализации собственных идей.

Большинство работодателей (в том числе, коммерческих компаний), как и большинство девушек, тебе подходить не будут. Ты будешь многим не нравится, и это нормально.

Теория помогает нам фундаментально и глобально осмыслить задачу, получить обобщаемое знание. Практика позволяет получить нам конкретный полезный продукт, как реализацию теории.

Наука — одна из наиболее интеллектуально требовательных и сложных человеческих деятельностей.

Большинство людей не захотят с тобой сотрудничать / иметь дело / развивать отношения, и это абсолютно нормально. Это можно объяснить несовпадением в текущих предпочтениях / стадиях развития / приоритетах / системах ценностей.

Человек крепче всего учится знанию в случае, если он на протяжении достаточно долгого периода времени, во множестве разных контекстов и ситуаций (как теоретических, так и практических) смог работой собственного рассудка спродуцировать и перетолковать наибольшее количество полезных мыслей на основе наблюдаемых и добытых из памяти или воображения образов и других мыслей, складируя эти новые получающиеся мысли снова в память для дальнейшего использования в последующих жизненных контекстах. Чем больше полезных складируемых мыслей в памяти, тем больше растёт учёность человека. В этом случае, получаемое знание лучше всего ложится на душу и приносит пользу. Подробнее можно прочитать в одной из глав замечательной книги Феофана Затворника “Что есть духовная жизнь и как на неё настроиться”.

Вера и интуиция восполняют недостаток в накопленном складе мыслей для того, чтобы способности человека к творчеству и соединению его с Богом не были ограничены силой его разума. Ключевую роль в этом играет человеческое сердце.

Наука — это когда учёный творческим образом умеет рождать новые инновационные идеи, которые доказуемо и объективно представляют полезное обобщаемое знание (на множество контекстов / типов прикладных задач) для всего научного сообщества, а через это — для всего человечества.

Наука происходит тогда, когда человек умеет направить дарованные ему Богом таланты, способности и склонности на познание красоты и сложности окружающего мира, приближаясь к Богу через узнавание Его творения; а предоставляя затем эти накопленные и систематизированные знания миру, служить человечеству и нести любовь в этот мир ❤️

Наука более индивидуалистична. Успех в ней по большей части зависит от моих личных усилий.

Наука ставит перед собой цель создание идей, которые имеют научную значимость. Такая идея представляет собой обобщаемое знание, полезное для всего научного сообщества.

Хороший / опытный учёный — это человек, обладающий развитой способностью видеть наиболее перспективные идеи в какой-либо области знаний, имеющие высокую вероятность срабатывания (быть успешными / истинными / полезными).

Учёный — это человек, который удовлетворяет собственную любознательность за счёт государства.

Первый шаг к успешному решению всякой задачи есть сознательная и верная её постановка.

Получить учёную степень и знания мало. Нужно ещё и найти место для их материальной реализации. Причём такое место, которое позволит тебе расти как учёному в долгосрочной перспективе.

К сожалению, в современном мире тот, кто платит, тот и заказывает. Деньги — это право на чужой труд.

(Настоящие по своей сути, сущности) учёные и монахи — это люди, которым можно доверять.

PhD — это достижение, которое показывает радивым работодателям, что тебе можно доверять.

Среди людей бытует лукавое убеждение о том, что полагающей причиной науки всегда была коммерция. Это в корни не так. Полагающая мотивация для науки — это объективное познание окружающего нас мира и получение знания, имеющего либо фундаментальное, либо прикладное значение.

Коммерция пытается лишь всунуть и распространить в обществе наиболее наукоёмкий продукт с целью максимизации собственной прибыли и обгона конкурентов.

Промоделировать, чтобы предсказать или изучить свойства.

Человек получает наибольшее удовлетворение своей работы, когда видит её большую картину и контекст, а через это — цель и смысл.

Huawei — слишком большая, неповоротливая, закостенелая структура, которую не изменишь. Тогда остаётся только подстраиваться под неё, а это не всегда бывает лично выгодно для тебя. Huawei — безликая машина.

Познавать мир значит познавать различные присутствующие в нём смыслы.

Компания может работать на благо цивилизации и мира, а может быть сугубо жадной: фокусироваться строго на коммерции и извлечении максимальной прибыли. Последнее лишено смысла. Поэтому прямая работа в штате такого рода компаний бессмысленна.

A scientist asks a question and develops an experiment, or set of experiments, to answer that question. Engineers use the engineering design process to create solutions to problems. An engineer identifies a specific need: Who need(s) what because why? And then, he or she creates a solution that meets the need. An engineer identifies a specific need: Who need(s) what because why? And then, he or she creates a solution that meets the need.

Is it better to be an engineer or a scientist? If you are interested in performing detailed research to answer questions, then a career in science might be rewarding for you. If you have strong problem-solving skills and are interested in creating new devices and processes, then you might find engineering to be an ideal field.

Loosely speaking, if the role of a research scientist is to come up with original ideas, the role of a research engineer is to use their engineering skills to set up and run experiments for these ideas. The research scientist role typically requires a PhD and/or first author papers at top-tier conferences.

Научный подход к жизни ставит перед собой цель её объективного познания, искания Истины. Наука в основном частично изучает и ищет образ истины в свойствах творения Божьего в материальном мире и через это восходит к Нему, а религия и богословие изучают истину во всей её полноте и первичности в духовном и нетварном мирах. Поэтому религия, на мой взгляд, нисколько не мешает науке, а наоборот дополняет и расширяет её.

В математике действительно есть что-то Божественное. Даже в силу того, что бесконечность — это её неотъемлемая часть и один из главных инструментов в математическом анализе. Кстати, по статистике в научной среде именно из математиков больше всего верующих в Бога. Одной из главных отличительных черт математики является ещё то, что те объекты, которые она изучает, существуют только в умной, идейной, нематериальной сфере. Это как раз-таки и роднит её с религией, которая изучает нематериальный духовный мир.

В своём изречении я имел в виду уже реализовавшихся математиков, конечно: профессоров, действительно продуктивных учёных и т. д. У них, если не Бог, то всё равно какая-то своя особая духовность во взгляде на мир есть. Я считаю, это потому, что в математике без интуиции никуда, а интуиция — это наша связь с Божественным сверхсознанием. Студент университета всё же ещё не может называться математиком с научной стороны, на мой взгляд.

Да, потому что, если взять биологов, к примеру, которые рассматривают эволюцию в качестве начала всего живого, разительно будут отрицать акт творения мира. Физики же, в свою очередь, верят в механическую детерминированность мира и рассматривают его появление как не более, чем случайную реализацию очень маленькой вероятности, что тоже отрицает осознанный акт творения Творцом. Поэтому, куда не посмотри, во многих областях науки есть устоявшиеся ограничивающие убеждения и парадигмы, которые не позволяют увидеть духовный (небесный) мир и его первичную роль над миром материальным (земным). «Земное есть лишь только тень небесного».

Подробнее об этом здесь: https://youtu.be/fuJXA1llsR0?si=z4VMsm2dxSU85snE

В математике же таких ограничивающих убеждений по определению не может быть, поскольку она вообще может рассматриваться вне контекста материального мира, сама по себе. Таким образом, математика очищена от ненужной, наносной шелухи.

Да, я думаю, что связь отец-сын всегда очень тесная и сакральная. Она даже присутствует в Самой Святой Троице ☦️

Cвязь муж-жена очень тесная. Это нулевая степень родства. Муж и жена находятся в таких же отношениях, что и Христос со своей Церковью.

В целом, как мне кажется, отпетых интровертов и экстравертов не бывает. Человек — это ведь всегда смесь и того, и другого — амбиверт, вроде так в психологии называется. Но я допускаю, что тенденция к интроверсии может более способствовать приближению человека к Богу, ведь “Царство Божие внутрь нас есть”. Обращение своего ума не во внешний мир, а вовнутрь — это основа молитвы. В миру, между большого количества людей, ум же наоборот рассеивается. Поэтому у меня вот тоже после всякий социальных событий душа требует долгого времени тишины и спокойствия для восстановления этой столь необходимой для молитвенного состояния направленности ума вовнутрь.

Да, страх Божий и чувство благоговения перед Ним — это необходимая часть молитвы.

Кстати, с другой стороны, смартфон и интернет в хороших руках могут оказаться инструментами для спасения души. Мне вот, например, очень нравится, что в кармане лежит гаджет, в котором в любой момент можно открыть для себя духовную сокровищницу в виде письменного наследия святых отцов церкви. Например, YouTube ролики, которые могут просвещать тебя на всесторонние духовные темы, аудиокниги и т. д. Очень здорово, что Бог поспособствовал таким технологиям создаться.

What does it mean to “model something”?

Imagine that we have, for example, a model of a physical world. What do you expect it to be able to do? Well, if it is a good model, it probably can predict what happens next given some description of “context”, i.e., the current state of things. Something of the following kind:

We have a tower of that many toy cubes of that size made from this material. We push the bottom cube from this point in that direction with this force. What will happen?

A good model would simulate the behavior of the real world: it would “understand” which events are in better agreement with the world, i.e., which of them are more likely.

Probability distribution = knowledge.

How to do Research Thinking?

  • Read the short description at the beginning — this is our starting point, something known.
  • Read a question and think: for a minute, a day, a week, … — give yourself some time! Even if you are not thinking about it constantly, something can still come to mind.
  • Look at the possible answers — previous attempts to answer/solve this problem.
  • Important: You are not supposed to come up with something exactly like here. Remember, each paper usually takes the authors several months of work. It is a habit of thinking about these things that counts! All the rest a scientist needs is time: to try-fail-think until it works.

It is well-known that you will learn something easier if you are not just given the answer right away, but if you think about it first. Even if you do not want to be a researcher, this is still a good way to learn things!

На самом деле, за последние недели, поговорив с несколькими разными командами из разных лабораторий, я понял, что в принципе не только Антон, но и вся система Huawei R&D — это шарашкина контора, не могущая претендовать ни на какую научность по своему устройству. Даже просто потому, что в KPI не входит публикация статей ни в какой команде, ни в какой лаборатории.

В таких условиях расти как учёному тут будет крайне затруднительно, если даже и просто невозможно. Система тут жадна на научные достижения, поскольку они рассматриваются компанией больше как личное достижение сотрудника, тогда как компания в основном заинтересована в коммерции и своём имидже на рынке.

Инноваций без науки не может быть.

RnD — это пересечение науки с коммерцией. Но тут же просто коммерция.

У них есть пересечение и R&D должно действовать в этой области. Если оно не действует, то нужно убрать из названия “Research” и позиционировать его просто как офис компании, где сидят инженеры-программисты.

Если решить широкую задачу, то в частности решается и более узкая.

Антон же просто выполняет свой KPI, в который не входит наука, получает за это хорошую зарплату, а ребята в его команде — это рабочая сила, чтобы помогать ему закрывать недельные отчёты презенташками. Поэтому-то ему и невыгодна научная работа и наша самостоятельность — это не входит в его KPI, не способствует его поддержанию. Значит, если мы в этом плане перестаём быть ему полезными, то он от нас старается избавиться любыми способами, чтобы в нашей команде освободились вакансии для новых “рабов”.

Но Антон даже в этом полностью не виноват. Да, он очень индивидуалистично подходит к работе, не думает о судьбах и росте других, — это бесспорно. Больше всего меня удивляет сама система, которая не может сподобить поставить статьи в KPI. Пока этого не случится, ждать какой-либо науки от Huawei R&D не стоит.

Это же — жадность компании и его руководства, её недальновидность, поскольку если щедро не вкладываться в развитие науки, не поощрять учёных за их по-настоящему научные разработки, не давать им академической свободы, не давать им возможности работать годами над одной неменяющейся задачей, то никаких истинно значимых научных инноваций ожидать не приходится.

Если в том, чем занимается инженер, нет научности по объективным критериям, то не нужно приставлять “research” к его тайтлу.

В кооперации с учёными, но их нужно чётко разделять. Необходимо, чтобы был разный KPI у этих двух групп людей.

В науке же нельзя сказать, что, мол, “мы уже столько наопубликовались, что дальше уже некуда, давайте остановимся”. Наука — это непрерывный процесс. Они именно таким образом оправдывают отсутствие публикаций в KPI.

Кстати, публиковаться надо именно в топовых по их мнению конференциях. И это только для того, чтобы поднять их имидж, а не из-за искреннего попечения о науке.

В Хуавей есть возможность стабильно получать большие деньги за имитацию около-научной деятельности. Некоторым людям это подходит — они могут оставаться довольными этим хоть на всю жизнь.

Но для меня, особенно только вот после защиты PhD, очень важен рост на научном поприще. Есть какие-то амбиции в этом. Не могу я просто так тухнуть и быть в стагнации, хоть и буду за это регулярно получать деньги. Мне сейчас надо жёстко развивать свой публикационный трэк, если хочу продолжать позиционировать себя как учёного в будущем. А в Huawei, наверное, стоит возвращаться, например, на позицию директора лаборатории уже после того, как своими публикациями получится заявить о себе как об эксперте в области.

На самом деле, тут ещё можно косвенно проследить об их отношении к науке. Вот получил я степень PhD. Им на это по барабану — как будто ничего и не произошло. Не только о каком-либо росте речи от них не идёт, но они и просто в employee меня принимать отказываются. Говорят: “Ты ещё годик поработай контрактором на той же зарплате и как получишь за это время от нас хорошие оценки за выполнение наших KPI, то мы потом посмотрим”. Это неудивительно. PhD от хорошего ВУЗа ценится только в истинно научной среде.

I interned at MSR this summer and there was a panel about jobs at MSR. The question posed was “How does one get a job at MSR?”.

The panelists answered: Be awesome.

Microsoft Research has a very low recruitment rate: they only take 1 or 2 people in a field per year. As you can imagine, the competition is intense. I have heard that MSR looks for people who would otherwise become profs in places like Harvard and Yale. This means that candidates would have an excellent publication record, great research vision, and awesome communication skills.

So the short answer to your question is to do a great PhD. Covering what goes into a good PhD can be found all over the web. Something concrete you can do during your PhD to increase your chances of getting hired at MSR is intern at MSR. I have seen a lot of people who did great internships and eventually got hired there.