Мюнхгаузен

У нейросетей нет глобального минимума

Надеюсь, в заголовке достаточно громкое утверждение, чтобы привлечь внимание. Я хочу поговорить о тренировке нейросетей.
Чаще всего задачи машинного обучения формулируются в терминах оптимизации функции потерь. Функция потерь тем меньше, чем лучше модель приближает реальные данные. Типичная история такая: нас есть два датасета: обучающий и валидационный (тестовый оставим за скобками). На обучающем мы подбираем параметры модели так, чтобы уменьшилась ошибка на этих примерах уменьшилась ошибка, train loss. На тестовом проверяем, что модель не переобучилась, т.е. не просто подогналась под конкретные данные, а нашла закономерность и научилась обобщать; для этого мы меряем validation loss и надеемся, что он слабо отличается от train loss. Так устроено обучение фактически любого алгоритма Machine Learning.

Но есть нюанс, который редко осознается. А именно, что такой штуки как train loss по-большому счёту не существует. Дело в том, что train loss - это функция от параметров и данных. Если мы фиксируем набор обучающих данных, то у нас есть единственная функция потерь. Но нейросети обычно учат батчами - т.е. на каждом шаге оптимизации у нас есть случайный поднабор обучающих примеров. Каждый батч создает свой оптимизационный ландшафт, и минимумы этих ландшафтов совершенно не обязаны совпадать. Часть минимумов между батчами вообще не будет воспроизводиться, а другие, напротив, лежат неподалеку друг от друга - их-то мы и ищем. По сути на каждом шаге обучения мы учим новый классификатор, отталкиваясь от настроек старого.
Кажется, что нейронные сети не переобучаются, несмотря на прорву параметров, вовсе не за счёт какой-то особой нейросетевой магии, а за счёт того, что мы на каждом шаге обучения выбиваем классификатор из локального минимума, подменяя функцию потерь. В итоге вся сеть сходится не к локальному минимуму, а к большому скоплению рядом расположенных локальных минимумов - а это ровно то, что нам нужно.

Я в заголовке сказал, что такой штуки как глобальный минимум функции потерь нейронной сети вообще не существует. Это не совсем правда, он существует. Вот только реальную функцию потерь мы не знаем - а значит и найти её минимум не сможем. Но при наличии обучающей выборки у нас есть немалый ансамбль приближений этой функции. У нас нет цели искать глобальные минимумы этих апроксимаций - это довольно бессмысленная идея: вы добавите один пример - и все ваши минимумы куда-нибудь сдвинутся. Но скопление локальных минимумов такие приближения должны ловить хорошо.
Мюнхгаузен

О советчиках и антисоветчиках

Если бы я мог вернуться в прошлое и дать себе совет, я бы посоветовал себе начинать сложные разговоры через email. Позволяет обойтись без лишней рефлексии. Быть иль не быть, достойно-недостойно, а... неважно: нажал кнопку - и письмо больше не вернуть. Для вечно неуверенных и колеблющихся товарищей это прям спасительная кнопка.
Вторым советом было бы - убедиться, что собеседник вообще читает почту. Потому что... ну в общем, всякое бывает ;)
А третьим, может, даже более важным - не применять этот метод к написанию ЖЖ-постов. За некоторые его периоды мне до сих пор ооочень неловко (подозреваю, что за меня неловко бывало даже читателям).
Мюнхгаузен

Explorative search в школьном образовании и науке

Довольно очевидно, что модель школьного образования абсолютно потеряла контакт с реальностью. До сих пор считается, что нужно впихнуть в голову школьникам побольше знаний, что без этого багажа фактов человек неполноценен. Я сейчас даже не про культурный код, который серьезно меняется и размывается (об этом недавно говорили в связи с журналистской провокацей (или попросту фейком) про необразованную молодежь.
Вот возьмем какую-нибудь ботанику. За два годя на ботанику я выучил, что есть вещество хлорофилл, что микроскопом можно тыкать в луковую шелуху (но так, чтобы не раздавить стёклышко) и что у растений есть листью, корни и формулы цветков. Помню, что эти формулы нас заставляли учить, но сейчас не вспомню про классификацию цветков, плодов и листьев ничего. И это при том, что учительница была отличная. Сейчас, если мне зачем-то понадобится узнать, что такое формула цветка и к какому семейству относится капуста, я это сделаю в один-два клика.
Однако без уроков ботаники я бы не знал, что такая вещь как формула цветка (да и семейства растений) вообще существуют. Это совершенно очевидное возражение на попытки модернизации образования методом выкидывания большой части программы.

Меня консерватизм в образовании, конечно, раздражает безумно, но в этом часто встречаемом возражении много логики. Школьников, безусловно, надо учить искать и читать информацию; это самое важное умение современного человека. Но человек гуглящий должен знать, что он ищет.

Впрочем, кажется, что современные технические средства можно приспособить как раз для исследования новых областей, когда ты ещё не знаешь, что именно ищешь. То, что называется "explorative search": ты тыкаешь пальцем где-то не слишком далеко от того, про что хотел бы узнать - и постепенно уточняешь своё представление о том, что тебе нужно. При наличии хороших инструментов это гораздо быстрее, чем прочесть весь учебник (и хорошо, если известно, какой). Если у вас есть онтология, описывающая растения, вы очень быстро осознаете основные признаки, которыми растения отличаются друг от друга и от других царств. Для этого достаточно ткнуть пальцем в капусту и посмотреть на названия признаков, которыми описывается это и любое другое растение.

Этот же алгоритм работает не только со школьниками. Когда я забуриваюсь в новую тему, первое, что приходится сделать - это изучить словарь области. Это позволяет понять, чем люди в области вообще занимаются и по каким ключевым словам искать материалы. Зачастую даже не нужно читать определение термина, хорошее название говорит само за себя. Так или иначе, когда пытаешься что-то изучить с нуля, первым делом тыкаешь наугад, и попадаешь далеко от реально интересующей тебя цели (которую пока и сформулировать-то не можешь). Не вижу, почему, если я, оснащенный только гуглом и википедией, могу войти в совершенно новую область, этого не может сделать семиклассник, оснащенный удобными поисковыми инструментами.
Вдохновляться тем, каким может и должен быть поиск можно в паре глав отличнейшего курса "Linked Data Engineering" по семантическим сетям. Там, понятное дело довольно базовые примеры, но дают почувствовать вкус мира семантического поиска. Я, конечно, рекомендую, смотреть курс целиком; это меняет взгляд на данные, на процесс поиска и на то, какой должна быть гибкость запросов.

Надо сказать, пока что действительно хороших инструментов для свободного поиска то ли нет, то ли я про них просто не знаю. У нас с Владом Стержановым с полгода назад фактически одновременно возникла мысль об инструменте для забуривания в новую научную область, который будет имитировать поведение человека: будет помогать искать ключевые работы, основных авторов, наиболее подробные обзоры, выделять действительно ключевые слова. Благо граф цитирований OpenCitations есть и доступен бесплатно без регистрации и смс. Кажется, Влад в этом направлении даже работает. Надеюсь, мы ещё увидим революцию в школьном образовании.
Мюнхгаузен

Альтернативы E-mail, паранойи псто

Учитывая количество сервисов, которые "внезапно" закрываются, у меня возникает некоторая паранойя касательно почтового ящика. Я понимаю, что gmail едва ли закроется в обозримом будущем, но всё же. В современном вебе всё привязано к почтовому адресу, плюс ещё немного - к телефонному номеру.
Если вдуматься, это какое-то безумие: вы полностью зависите от вашего сервиса электронной почты. Он может забанить ваш аккаунт, может отказаться пропускать часть писем и, уж конечно, читает вашу переписку. Корпоративный ящик - так вообще лучше не использовать для любых дел, не связанных с работой, иначе смена работы может доставить некоторое количество дополнительной головной боли.
В общем, существующая система электронной почты ничуть не лучше классического vendor lock-а. Типичные мессенджеры, конечно, ещё хуже: у них вообще зачастую одна точка обмена сообщениями.
А есть ли какие-то способы вести переписку, и быть ей хозяином? Достаточно ли и необходимо ли заводить свой почтовый сервер? Есть ли шанс добиться этого, не разворачивая свой сервер и не находясь онлайн постоянно?
Возможно ли технически отбить уже существующий свой почтовый адрес у почтовой службы, чтобы письма уходили на мой сервер, не проходя через условный gmail? // Подозреваю, что DNS не даст, но я тут совсем не шарю, так что уточняю.
Мюнхгаузен

Всё больше неновости

Я не умею заворачивать свою жизнь в красивую обёртку и рассказывать, как я замечательно живу.
Трепаться-то я люблю больше, чем любую другую деятельность, но гораздо лучше умею слушать (и это довольно грустно). У меня происходит не очень много событий, о которых легко и зажигательно рассказывать, большая часть проектов - недострой долгострой. А про мелочи и рассказывать неуютно.
Но раз в год, наверное, можно и отшутиться про то, чем живу.Collapse )
  • Current Music
    То, что хотел бы я высказать, высказыванию не подлежит
Мюнхгаузен

Ни единого разрыва (об индексации массивов в питоне/руби)

В питоне и руби есть очень удобная штука: индексация элементов массива с конца: последний элемент доступен как arr[-1], предпоследний по arr[-2] итд. Так вот. Это удобно, но, на мой вкус, совершенно ужасно для динамических языков.
Вот есть у вас целочисленный столбец, который вы считаете возможным использовать как индекс to. И предполагаете, что у вас нет нулей, поэтому с чистым сердцем пишете где-нибудь arr[from:to-1], а потом оказывается, что в одном месте почему-то to равен нулю и вы забрали вместо пустого среза почти весь массив. Напоминает прекрасную ошибку `size_t index = arr.size() - 1` (которую еще и маскирует название типа size_t вместо unsigned int). Вроде не в мире C/C++ живем, чтобы ошибка в индексе на 1 могла вызвать такой бардак.

Этот код, конечно, написан, неверно и криво, не учитывает граничных случаев, на него должны быть юнит-тесты и всё такое. Но когда занимаешься cheap-and-dirty анализом данных, нет нужды писать код сразу правильно и красиво, поскольку а)он одноразовый, б)ты не видишь, как устроены данные, пока не запустишь код.
Идеально было бы, чтобы на таком индексе программа падала, тогда достаточно было бы постфактум сделать поправку на наличие таких индексов, а не огораживать заранее код по всему периметру заборчиками, которые окажутся не нужны.

Решение проблемы, кстати, есть в матлабе. Для этого есть специальное слово для последнего элемента -- end. Последний элемент зовется arr[end], предпоследний - arr[end-1]. Более многословно, зато арифметика индексов обладает своеобразной "дискретной непрерывностью", и не имеет адовых разрывов между индексами 0 и -1.
Правда есть еще один минус: end придется делать либо встроенным спец.объектом (так себе вариант), либо ключевым словом (совсем плохо). Это может сделать несолько более сложным переопределение оператора индексации. Впрочем, не так уж часто это требуется, чтобы этот кусок кода не продумать тщательно.

Кстати, осознал тут, что было бы удобно иметь специальный тип двойных массивов, которые от нуля растут влево и вправо и имеют целочисленную (signed) индексацию. Но это, конечно, сравнительно легко самому написать.
Мюнхгаузен

MOOC не ок

Я очень восторженно отношусь к MOOC-ам и рад, что у огромного числа людей есть принципиальная возможность изучать курсы лучших преподавателей, не вылезая из родного ПГТ. Но я совершенно не верю, что они могут заменить нормальное очное образование. Быть вспомогательным инструментом они должны несомненно. Но перевести нормальное очное образование на MOOC-и невозможно без дичайшей потери качества. Особенно школьное образование.
Во-первых, потому что мотивация в онлайне слабее; я и сам до конца смог пройти лишь один онлайн-курс. Во-вторых, потому что образование - очень индивидуальная вещь, а лектор не может подстроиться подо всех. Что радует, авторы некоторых популярных онлайн-курсов, придерживаются той же точки зрения ;)
Кстати, автор той статьи высказал буквально дословно мою мысль о том, что образование - одна из немногих сфер деятельности, которую не заменят роботы. И в этом, надо сказать, спасение нашего уклада жизни. У нас есть большой потенциал, куда девать рабочие руки, которые освободятся в процессе модернизации: делать образование все более и более индивидуальным, делая классы по пять человек и даже проводя занятия один на один.
Так что профессия учителя не только не вымрет с появлением онлайн-платформ, а скорее наоборот расцветет, хотя и будет нести совершенно не тот смысл, какой несет сейчас (учитель как хранитель/ретранслятор знаний).
Если что я тут не про современную Россию с её низкооплачиваемыми учителями, работающими на несколько ставок в гигантских класса, а про мир лет этак через 20-30. Но чтобы через 30 лет у нас было нормальное массовое образование, нужно уже сейчас менять педвузы и готовить огромное число учителей для учителей.
Мюнхгаузен

КПД, помноженный на ноль

В РАНовских институтах для допуска к кандидатскому экзамену по философии и истории науки (бесполезный предмет, если чо) требуется написать реферат по истории своей области исследований. Вопреки ожиданиям и содержанию предмета, писать реферат оказалось довольно полезным, хоть и непростым занятием.
К сожалению, этот реферат видело 2.5 человека: я, мой научник и принимающий экзамен препод на обложку реферата посмотрел. Ах да, еще "антиплагиат" своими компьютерными глазами его прочитал, наверное. Вообще обидно: несколько дней работы (и недели чтения литературы), двадцать страниц плотного текста - всё "в стол".

РАНовской кафедре истории и философии науки стоило бы разрешить в качестве альтернативы написанию реферата писать или дорабатывать статьи в русской википедии. Если человек пишет статью в английской википедии, то экзамен по английскому, кстати, тоже можно было бы зачесть. По грубым оценкам, в РАН ежегодно защищается полтысячи кандидатов наук. Аспирантов первого года учится в академических институтах раза в три больше. Только представьте себе: полторы тысячи человек, обязанных под контролем научного руководителя, преподавателя и сообщества википедии написать связный текст про свою науку, подкрепить его ссылками, прошить гиперссылками и выложить в открытый доступ.
Да у нас был бы эпический рост объема и фатальное улучшение качества доступной информации по современному состоянию науки. А может и академический русский язык вымирал бы медленней впрочем, это как раз минус.

p.s. Кстати, написал на почту кафедры своё предложение. Авось лет через десять, когда даже старпёры из отечественных НИИ начнут воспринимать википедию как нормальный источник информации, вспомнят, что какой-то фрик писал им странное предложение и сделают шаги навстречу открытым знаниям.

upd: Кстати, в википедии по машинному обучению множество статей сделано студентами в качестве зачетного задания.
Мюнхгаузен

Open Access и стоимость рецензирования

Этот пост - продолжение предыдущего про научные публикации.
Как многие знают, есть такая модель издательства литературы как Open Access (OA). Люди не сталкивающиеся с наукой обычно полагают, что это бесплатные научные публикации, что является неправдой. Это модель публикаций, при которой чтение статьи бесплатно, а публикация требует денег, и немалых.
Существует довольно высокорейтинговый журнал eLife, который существует чуть больше трех лет и все эти годы был бесплатным для обеих сторон: и для читателя, и для авторов. Это, конечно, было не бизнес-моделью (в лучшем случае, способом рекламы), а результатом щедрой спонсорской помощи. Недавно они опубликовали отчет о своих расходах и спустя какое-то решили сменить модель своей работы. По плану eLife собирается брать с авторов статей, принятых к публикации по $2500, что покрывает часть(!) расходов на публикацию. Более точно, это стоимость, которую публикация одной статьи прибавляет к стоимости функционирования журнала. И даже это - дофига!
В ответ на статью eLife вышла совсем уж мрачная статья, которая обвинила eLife в преуменьшении расходов и создании ложного впечатления, что с такой ставкой можно нормально работать. Мол, если вы не имеете спонсоров, то на отбор и публикацию статьи уходит 6-7 тысяч долларов. Авторы утверждают, что некоторые издательства дотируют свои OA-журналы за счет доходов от своих журналов по подписке.

Я не берусь делать какие-то рассчеты, но откуда вообще берется такая стоимость публикаций? В первую очередь это оплата труда редакторов. Перед тем, как принять статью или отклонить, редактор её должен прочесть, а это процесс тяжелый и небыстрый. Иногда и не один редактор должен её прочесть - еще перед тем, как отправить статью на рецензию. В высокорейтинговых журналах на одну принятую статью приходится по 5-15 отклоненных. И, кстати, не всегда это плохие статьи; иногда просто не прорывные или не очень подходящие аудитории журнала, или не "вау-статьи" (случаи, когда прорывные статьи отклонялись крутыми журналами и публиковались в малоизвестном журнале, хорошо известны науке). Автору это дает "видимость": в крутом журнале его прочтут все а в "вестнике сельхоз академии" - никто. Современные системы поиска публикаций несколько сглаживают ситуацию, но все равно, авторитетность журнала является неплохой прокси-характеристикой значимости статьи и влияет на решение о том, читать ли статью: "окупит ли полученная информация время на прочтение".
Соответственно стоимость публикационных издержек линейно растет с качеством отбираемых статей. Решение известно и даже где-то применяется: брать стоимость рецензирования при подаче статьи - тогда вы платите только за редактуру своей статьи. Всем хорош этот вариант: стоимость снижает на полпорядка, а еще сильно смягчает внутренний конфликт интересов OA-издателя между "принять статью и получить деньги" и "отклонить статью, нарастить репутацию". Но эту модель сложно продать людям, поскольку вы мучительно верстаете статью под нужный размер-формат, платите деньги, а гарантий, что ваша статья будет опубликована вам не дают. Научная работа - всегда некий риск, что ничего не получится, но я отнюдь не уверен, что многие ученые любят рисковать деньгами.

Какие еще есть способы уменьшить стоимость распространения качественного научного знания? На этот счет есть разные идеи.
Первый и очевидный вариант - аутсорсить рецензирование в страны с низким уровнем оплаты труда. В ту же Россию. Есть, правда, проблема с низкой публикационной культурой российских ученых и плохим знанием английского языка. Но думаю, что найти людей на десяток аутсорсных редакционных отделов вполне можно.

Дальше. Как я уже сказал, далеко не всегда, отклоненная статья - плоха. Но если один журнал вам отказал, то второй журнал проделывает рецензирование с нуля (если журналы в рамках одного издательства, то бывает получше: переподача статьи позволяет второму редактору посмотреть комментарии первого). Можно было бы сделать рынок рецензирования, на котором журнал может выкупить отчет редактора и рецензентов у другого журнала. На самом деле и сейчас ничто не мешает пересылать рецензии другому журналу (кроме того, что они не подписаны электронной подписью). Правда из моего небольшого опыта, ответ редактора обычно включает не столько текст о качестве статьи, сколько решение о том, принимают ли они статью или нет. Но это исправимо, было бы желание.
Более того, редактор скорее всего гораздо лучше автора знает мир научных журналов, так что при условии нормального качества статьи, он вполне мог бы рекомендовать статью в другой журнал (или один из журналов и давать рекомендацию). Для этого тоже вполне можно было бы придумать экономические стимулы.
// Это вообще, моя давняя боль, что модераторы окологосударственных структур (типа портала мэрии "Мой город") вместо того, чтобы перенаправить запрос по нужному адресу - отклоняют его с пометкой "вы указали неправильную категорию" или "в вашем запросе более одной темы". Та же история: люди, которые разбираются в функционировании системы не могут приложить минимальных усилий, чтобы сэкономить собеседнику значительно большие усилия.

По большому счету, отбор и публикация работ - это две отдельные деятельности. Их тяжело разнести по отдельным компаниям (и вряд ли нужно), но ослабление связи между ними было бы полезно, как мне кажется.

В дополнение к оплате рецензирования при подаче и рекомендательным системам, стоило бы разрешить не переверстывать статью до концептуального решения "берем/не берем". Потому что написать статью на две страницы, четыре страницы или без ограничений размера, с разными лимитами на числа картинок, длину абстракта и прочее - это огромная работа. Я помню, как мы написали статью в журнал с лимитом размера, а когда статью отклонили и мы её переделывали для другого журнала - она выросла в размере в три раза. Меж тем, её размер слабо влияет на заинтересованность журнала: она либо подходит по тематике и качеству, либо нет. Cover letter и грамотная структура позволят потратить сходные усилия на первичную оценку качества материала статьи любого размера.

В прошлой серии я уже писал про оверлейные журналы, которые достраивают слой рецензирования поверх системы препринтов. Насколько я понимаю, в этой системе небольшая сумма выплачивается при подаче заявки на рецензирование. Также я писал про F1000Research, которые сначала публикуют статью, и лишь затем открыто рецензируют её.
Учитывая, что любую статью читают десятки ученых, вращающихся в этой же тематике (а что редактор подберет подходящего рецензента - отнюдь не факт), систему F1000Research можно было бы модифицировать следующим образом: привлекать к рецензированию статьи неограниченное число рецензентов в формате близком к написанию комментариев. Стартовый взнос платить за то, чтобы несколько человек из области гарантированно прочитали статью еще до того, как она станет обсуждаться широким сообществом.
Издержки и сложность рецензирования необходимо сделать достаточно низкими, сообщество само разберется, где внятные комментарии от профессионалов, где - не очень (сами рецензии тоже должно быть возможно оценивать). Срок рецензирования ограничивать смысла нет. Если новые данные опровергают статью, не вижу, почему бы это не отразить.
На комментариях и оценках статьи и комментариев/поправок необходимо строить сети доверия (учитывая квалификацию рецензентов в данной тематике по их собственным статьям и по графу цитирований), что позволит выловить хорошие материалы по нужной тематике.

Не могу отступиться от давней традиции в одном посте намешать кучу всего не относящегося к друг другу, но кое-как приклеенного сбоку.
Продолжая тему качества статей, стоит сказать, что статья не обязана быть хорошей целиком. Иногда в статье (как в моём посте) намешана куча разных исследований разной степени проработанности. Однако рецензируется, публикуется и цитируется статья целиком.
Недавно в сообществе семантических сетей возникла идея нанопубликаций - минимальных единиц информации к публикации. По понятным причинам, семантические сети наиболее активно проникают в такие науки как молекулярная биология и генетика. Полагаю, что сама идея нанопубликаций возникла у биологов. На сайте, посвященном им, приводится следующий пример: "Аллельный вариант такой-то имеет ассоциацию с болезнью такой-то c P-value таким-то (+ метод получения данных + публикационные данные)" . Из подобных утверждений строится здоровенный граф всего, что известно про эту болезнь, этот белок, аллельный вариант, ткань итд. А дальше у вас появляются и нормальные механизмы поиска информации, логического вывода, поиска концов. Сейчас найти гуглом информацию, зарытую в supplement в экселевскую табличку (сконвертированную в pdf без текстового слоя, ага, видели-знаем) решительно невозможно. Я пока не особо вдавался в эту тему, но звучит многообещающе.
Так вот, отдельные эксперименты в рамках одной статьи (а значит и поднаборы нанопубликаций) вполне можно рецензировать отдельно, как разделы статьи. Это добавит слой надежности семантическому графу научных данных. В том море информации, которое генерирует современная наука, это становится необходимостью.
Мюнхгаузен

Только и исключительно наукой?

Вот avva по мотивам интервью с Куниным написал пост про очень знакомое мне ощущение, что "в жизни можно заниматься только и исключительно наукой, а если не сложится, то беда".
В своём детстве я часто бывал у родителей на работе. Мама занималась органическим синтезом, папа - ЯМР-спектроскопией. Посмешивать что-нибудь в пробирке мне самому не давали, но лабораторную жизнь у меня была возможность наблюдать часами. Смотреть за сложными химическими установками, разглядывать хроматографические пластинки и поиск сигнала в спектрах и даже немного помогать отцу с установкой спектрометров. Не сказать, чтобы я что-то понимал, но к концу школы точно знал, что хочу заниматься наукой и ничем другим. Честолюбив и оптимистичен, я, как все нормальные пацаны, мечтал получить Нобеля, причем не просто так, а за дело. Но достойное дело до сих пор (пока) не подвернулось.
Мне повезло, я даже точно знал, какой наукой я хочу заниматься: физика и математика, в этом у меня не было ни малейших сомнений, так что вопрос выбора университета стоял просто: МФТИ или мехмат, никаких абитуриентских страданий "а не пойти ли мне в геологию?.. или в живопись?" передо мной не стояло. И это был лучший расклад, какой я могу себе представить. Я сейчас занимаюсь вычислительной биологией и обыкновенным программированием, но по-настоящему я до сих пор люблю именно физику и математику. Несмотря на то, что мозгов и усидчивости на занятия теорфизом и математикой мне не хватило, направление учебы ни на что бы не променял.
К концу бакалавриата я уже довольно хорошо понимал, что я не хочу идти в науку. Про себя я понял, что мне интереснее изучать чужие достижения, чем самому что-то открывать. Особенно, если это какое-то мелкое уточнение, которое не принесет счастья всему человечеству разом и прямо сейчас. И всё-таки я попал в науку. Попал в значительной степени случайно: знакомый искал программиста для выполнения одной довольно занудной прогерской задачки. Потом стало интересно, и я втянулся.
Вот уже пять лет я занимаюсь биоинформатикой. Это не только наука, но и технология. Но и наука тоже. С тех пор я что-то узнал про молекулярную биологию и генетику. Крупных открытий не совершил, но некоторое количество кирпичиков в стену современной науки положил и какие-то детали устройства мира успел посмотреть вблизи. Мое школьное желание заниматься единственным по-настоящему стоящим делом - наукой - в общем и целом можно считать удовлетворенным.
Впрочем, это меня сейчас уже волнует довольно мало. Главное, что я понял за последние несколько лет - это то, что наука - лишь один из многих способов прожить стоящую и интересную жизнь. Для меня это совершенно точно не единственный способ. Просто наука - один из самых очевидных способов тешить своё любопытство и попутно сделать что-то для собственного бессмертия и остаться в истории: носителем открытых явлений являются сами законы природы, которые фиг отменишь. Но что, неужели вне науки мало интересных и стоящих задач, на которые не жалко потратить жизнь?
Это какая-то нездоровая мысль про "только и исключительно наукой". Очень жаль, что в околоакадемических кругах её принято скорее культивировать, чем искоренять. Сколько людей сидит с этой жуткой мыслью "если заниматься не наукой, то просто беда"? И сколько из них не занимается наукой?