Scorpio писал(а):...
Популяризация программирования, путем максимального упрощения – это тоже вред. Давайте приучим молодежь собирать программные конструкторы, потому что им лень думать. Потом удивляемся, что у молодежи клиповое мышление, что они не могут сосредоточиться на задаче.
Понятно, что специалистов, умеющих работать на станке, пока еще надо гораздо больше, чем тех, кто этот станок разрабатывает. Но, разработчика надо с детства учить решать более сложные задачи, чем решало предыдущее поколение.
Хороший пример разработки станка. Старые станки требуют нереальный опыт и знания от юзера, по сравнению с новыми CNC когда достаточно ввести в него пакет софта и нажать на кнопку. Разработчик 1 и 2 станков изначально должны обладать всеми знаниями металообработки, причем 2-й разраб должен еще и иметь опыт создания программно аппаратной части автоматики.
Это почти идеальная аналогия когда под одну и ту же задачау одному кодеру - разрабу дают среду написания кода, к примеру С++, а другому кодеру FreeRTOS c набором готовых библиотек, третему разрабу дают визуализированную среду с абстракцией интерфейса на уровне детской пирамидки под интуитивно, понятными инструкциями. Чувствуете разницу, насколько создатели таких инструментов глубоки в базовых знаниях и насколько они друг от друга отличаются в понимании юзеровских потребностей? 1-й будет юзеру втирать мозги , чтоб учил мат часть, а 2-й и 3-й будут просто демонстрировать как все это просто работает без завышенных требований от своих юзеров к матчасти и вопрос цены таких инструментов под в.у. категории юзеров, ох как не прост...
Scorpio писал(а):Я, конечно, тоже предпочитаю AppInventor чем Android Studio, когда надо сделать управлялку по БТ с 3-мя кнопками. А, когда требуется что-то с освоением нового языка, то не хватаюсь за толстый учебник, а беру готовый пример и изменяю его под свою задачу. Благодаря огромному количеству информации порог вхождения понижается. Но, программистов моего уровня скоро заменит чат GPT и ему подобные. А будущих разработчиков синхрофазатронов на одних конструкторах не научишь. Пусть думать учатся.
Это и есть ответ, на мой предыдущий вопрос.
Что касается GPT, это чисто мое субъективное мнение - Джин из бутылки тот еще.
Как Вы думаете, откуда технология вытаскивает готовые решения к примеру по части генерирования скрипт кода и кто эти источники формирует?
Какова будет цена ошибки, если все пустить на самотек, каков должен быть уровень постановщика задачи и состав R&D группы. Особенно это важно, когда речь идет о критически важном софте в медицине или в том же автоматизированном поточном производстве.... Пока что вопросов больше чем ответов по допускам технологии в те или иные сферы.
Виктор Казаринов писал(а):Робототехника, это, к счастью, не только конечные автоматы и не только предположение о замкнутости окружающего робота мира.
Ваш фреймворк, конечно же имеет право на существование.
Ну в общем то мой фреймворк поддерживает все н.у. типы управления, которые классифицированы обще принятыми признаками робототехники:
1. Удаленное управление - дистанционное управление посредством специального интерфейса;
2. RPA - программная реализация предсказуемых процедур, объеденных в один сценарий, когда все действия повторяются до завершения задачи или циклично после запуска, к примеру станок CNC;
3. Адаптивный - наличие обратной связи, посредством сбора внешних данных от сенсорной части (Бортовая система жизнеобеспечения космической станции).
4. Дифференциальный, где все предыдущие типы могут быть объедены в одном комплексе.
Одинакое имеются и альтернативы (Бортовая космическая автоматика с внешним ЦУП, с возможностью перевода в ручное управление пилотным составом).
Виктор Казаринов писал(а):Среди прочих то, над чем я сейчас работаю.
Это язык общения интеллектуальных систем, который пока не имеет финального названия.
Он опирается не на конечные автоматы, а на отологическую модель незамкнутого или замкнутого мира.
Еще - на движок, основанный на динамически создаваемых планировщиках и экзекуторах. Первые планируют, вторые исполняют планы.
Язык поэтому сочетает как декларативную, так и процедурную парадигмы.
Если что-то определено декларативно, группа планировщиков пытается самостоятельно найти решение.
Кроме того, этот язык позволяет не только доносить искусственным системам что и как сделать, но и лежит в основе самого механизма деятельности этих систем.
Это позволяет накапливать роботу собственный опыт и использовать его в дальнейшей детельности.
Т.е. с применением Machine Learning. Есть подозрение, что Ваши попытки подачи материала в таком стиле, вызывали бурную реакцию в IT сообществах.
Я для себя извлек жестокие уроки такой подачи и отказался от неоднозначной в понимании терминологии. Вместо этого я демонстрировал реальные простые сравнительные примеры того, как это работает и строится в разных инструментах в сравнении с моим. В блоге моя концепция Machine Learning так же имеет место в виде методов
вербального обучения. На точке 4:11...
Хотел сказать что словесного описания своих решений до неприличия мало, для массовой положительной оценки. Народ любит зрелищьность и не любит пространные тексты.
