Что случилось с акинатором
Что случилось с Акинатором?
Подробный отзыв
Если съесть ментос и запить колой, то будет больно
The Russian Шерлок Холмс и Доктор Ватсон
Когда мне однажды сказали, что я зря не смотрел фильм “Шерлок Холмс и Доктор Ватсон”, так как сама Королева Елизавета II считала сериал из самых лучших, я не сразу поверил.
А вот зря… Её Величеству так понравился он, что она сделала главного актера почётным членом ордена Британской империи.
Зря ты не верил, Крэйг, very зря.
Ну вот. Меня многажды просили написать пост про ваш сериал. Вот пишу!
После первого эпизода, я решил сравнивать несколько британских версии с вашей и посмотрел несколько. И мне и моему патриотизму стало грустно. Я хорошего сериала (кроме современного, который попкорнуемый, но и у него есть некие недостатки) не нашел.
Знаете, когда смотришь на какую-то работу и прямо чувствуешь отсутствие души в ней? Все старые английские холмсы выглядит как будто их создали так:
— Нам нужен снимать какой-то фильм, любой, в принципе.
— Оригинальной идеи нет, посмотрим уже существующие рассказы.
— Сделаем из Ватсона толстого идиота, чтобы Холмс казался умным.
В этих сериалах нет души, нет харизмы, нет оригинальности. Я думаю можно спросить любого англичанина какие он помнит фильмы про Холмса и он сможет сказать только Sherlock или «эти там с Дауни Джуня».
Cheap, forgettable, lifeless.
А советский сериал наполнен до краев уважением и любовью. Намерение было не «заполнить пустое окошко в расписании», а «создать шедевр». И это видно. Тем более когда сравниваешь его с тв-окошкозаполнявками.
Мне кажется, что сценаристы не знали как показать гениальный разум Холмса и решили сделать Ватсона (который в книге вполне умный и интеллигентный человек) тупым в сравнении. А на самом деле, единственный способ показать какой Холмс гениальный, это когда умный и способный Ватсон удивляется при его способностями! Так и сделали в советской версии.
Он интересный и активный участник в истории, не просто какой-то человек-фон. И директор кастинга (ФИО не мог найти) сделал отличный выбор когда взял Соломина. У него такая английская физиономия, он прямо выглядит как офицер в Британской Армии. Смотрите фото тут.
Так, про самого Холмса… Наши актеры играют его… как сказать… без особого энтузиазма или таланта. И сценаристы плохо пишут его реплики.
В одном из сериалов, получив подарок на Рождество, он говорит «о, Ватсон, ты же знаешь, я обычно не люблю такие стандартные человеческие забавы как подарки, но сегодня, я, пожалуй, поучаствую.»
Про правило «show, don’t tell», они не знали видимо. Ну и как писать реплики, которые похожи на человеческую речь тоже еще не знали.
Все, дальше не буду говорить про британские версии. Никто же давно про них не говорит.
Про саундтрек только могу хлопать ладонями как морской котик. Клавикорд дает нужную атмосферу)) ну и остальные инструменты тоже😊 В. Дашкевич тоже хотел создать что-то настоящее, а не просто «музыку для забываемого сериала».
Дополнительный хлопы ладонями за сцены где герои пьют Sherry у камина
Неважно зачем, но мне нужна эта вещь. Пикабу, помоги найти!
Почти всё перепробовали
Разрушители мифов
Поделилась знакомая историей.
Работает на заводе генерирующим булки, хлеба и прочего жевательно-глотательного.
Дошла до завода очередь вакцинации.
По словам знакомой, какие только мифы не рассказывали про вакцинацию. Но в итоге все решили, что хуже не станет и решили уколоться.
После вакцинации спустя три месяца началась повальная беременность. Довольно много ушло в декрет.
Начальство в шоке. Раньше если уходило в отпуск от силы две-три женщины раз в пятилетку А тут сразу полцеха, и молодые и в возрасте.
Все оказалось просто. Кто-то пустил новый миф, что невозможно забеременеть. Женщины и решили, сразу после вакцинации лично проверять этот миф. Оказывается можно.
Зато на входе сэкономил.
Бессовестные
Платный автозапуск
Ответ на пост «Уколы»
если уколы в полужопие, то вот. у самого рука не поднимается себе колоть. Я б премию ленинскую выписал тому, кто это сконструировал. хоть 10 уколов за раз. да, денег стоит, но ни разу не пожалел, что купил
Плохо вытирал
Или хуже)
Пикабу образовательный
Grammar nazi не гадуют
Довыё.
В Югре мигрантам запретили работать в качестве водителей такси и других видов общественного транспорта, постановление подписано губернатором ХМАО Натальей Комаровой.
Мигрантам запретили также вести деятельность по предоставлению продуктов питания и напитков и в сфере образования.
Напомним, правительство внесло в Госдуму законопроект, который запретит водителям с судимостью за тяжкие и особо тяжкие преступления работать таксистами, а также водителями общественного транспорта.
Вызывайте антрополога!
Вдогонку про бабок в очереди к гинекологу
О важности правильных сравнений
Ответ на пост «Неочевидные выводы из очевидной ситуации»
Что делать мужику 37 лет, если ты ничего не достиг? страшно.
Как работает акинатор? (длиннопост)
Подробный отзыв
Если съесть ментос и запить колой, то будет больно
The Russian Шерлок Холмс и Доктор Ватсон
Когда мне однажды сказали, что я зря не смотрел фильм “Шерлок Холмс и Доктор Ватсон”, так как сама Королева Елизавета II считала сериал из самых лучших, я не сразу поверил.
А вот зря… Её Величеству так понравился он, что она сделала главного актера почётным членом ордена Британской империи.
Зря ты не верил, Крэйг, very зря.
Ну вот. Меня многажды просили написать пост про ваш сериал. Вот пишу!
После первого эпизода, я решил сравнивать несколько британских версии с вашей и посмотрел несколько. И мне и моему патриотизму стало грустно. Я хорошего сериала (кроме современного, который попкорнуемый, но и у него есть некие недостатки) не нашел.
Знаете, когда смотришь на какую-то работу и прямо чувствуешь отсутствие души в ней? Все старые английские холмсы выглядит как будто их создали так:
— Нам нужен снимать какой-то фильм, любой, в принципе.
— Оригинальной идеи нет, посмотрим уже существующие рассказы.
— Сделаем из Ватсона толстого идиота, чтобы Холмс казался умным.
В этих сериалах нет души, нет харизмы, нет оригинальности. Я думаю можно спросить любого англичанина какие он помнит фильмы про Холмса и он сможет сказать только Sherlock или «эти там с Дауни Джуня».
Cheap, forgettable, lifeless.
А советский сериал наполнен до краев уважением и любовью. Намерение было не «заполнить пустое окошко в расписании», а «создать шедевр». И это видно. Тем более когда сравниваешь его с тв-окошкозаполнявками.
Мне кажется, что сценаристы не знали как показать гениальный разум Холмса и решили сделать Ватсона (который в книге вполне умный и интеллигентный человек) тупым в сравнении. А на самом деле, единственный способ показать какой Холмс гениальный, это когда умный и способный Ватсон удивляется при его способностями! Так и сделали в советской версии.
Он интересный и активный участник в истории, не просто какой-то человек-фон. И директор кастинга (ФИО не мог найти) сделал отличный выбор когда взял Соломина. У него такая английская физиономия, он прямо выглядит как офицер в Британской Армии. Смотрите фото тут.
Так, про самого Холмса… Наши актеры играют его… как сказать… без особого энтузиазма или таланта. И сценаристы плохо пишут его реплики.
В одном из сериалов, получив подарок на Рождество, он говорит «о, Ватсон, ты же знаешь, я обычно не люблю такие стандартные человеческие забавы как подарки, но сегодня, я, пожалуй, поучаствую.»
Про правило «show, don’t tell», они не знали видимо. Ну и как писать реплики, которые похожи на человеческую речь тоже еще не знали.
Все, дальше не буду говорить про британские версии. Никто же давно про них не говорит.
Про саундтрек только могу хлопать ладонями как морской котик. Клавикорд дает нужную атмосферу)) ну и остальные инструменты тоже😊 В. Дашкевич тоже хотел создать что-то настоящее, а не просто «музыку для забываемого сериала».
Дополнительный хлопы ладонями за сцены где герои пьют Sherry у камина
Неважно зачем, но мне нужна эта вещь. Пикабу, помоги найти!
Почти всё перепробовали
Разрушители мифов
Поделилась знакомая историей.
Работает на заводе генерирующим булки, хлеба и прочего жевательно-глотательного.
Дошла до завода очередь вакцинации.
По словам знакомой, какие только мифы не рассказывали про вакцинацию. Но в итоге все решили, что хуже не станет и решили уколоться.
После вакцинации спустя три месяца началась повальная беременность. Довольно много ушло в декрет.
Начальство в шоке. Раньше если уходило в отпуск от силы две-три женщины раз в пятилетку А тут сразу полцеха, и молодые и в возрасте.
Все оказалось просто. Кто-то пустил новый миф, что невозможно забеременеть. Женщины и решили, сразу после вакцинации лично проверять этот миф. Оказывается можно.
Зато на входе сэкономил.
Бессовестные
Платный автозапуск
Ответ на пост «Уколы»
если уколы в полужопие, то вот. у самого рука не поднимается себе колоть. Я б премию ленинскую выписал тому, кто это сконструировал. хоть 10 уколов за раз. да, денег стоит, но ни разу не пожалел, что купил
Плохо вытирал
Или хуже)
Пикабу образовательный
Grammar nazi не гадуют
Довыё.
В Югре мигрантам запретили работать в качестве водителей такси и других видов общественного транспорта, постановление подписано губернатором ХМАО Натальей Комаровой.
Мигрантам запретили также вести деятельность по предоставлению продуктов питания и напитков и в сфере образования.
Напомним, правительство внесло в Госдуму законопроект, который запретит водителям с судимостью за тяжкие и особо тяжкие преступления работать таксистами, а также водителями общественного транспорта.
Вызывайте антрополога!
Вдогонку про бабок в очереди к гинекологу
О важности правильных сравнений
Ответ на пост «Неочевидные выводы из очевидной ситуации»
Что делать мужику 37 лет, если ты ничего не достиг? страшно.
Акинатор и математика
Функциональные требования
Алгоритмы
Если бы не прощение ошибок, добиться желаемого можно было бы довольно просто. Например, можно было бы хранить дерево ответов на вопросы, в котором внутренние вершины соответствовали бы вопросам, а листы — ответам. Процесс игры тогда выглядел бы как спуск от корня к одному из листов. Тем не менее, с прощением ошибок этот алгоритм справляться не будет. Да и вопросы балансировки дерева возникают.
В каком-то смысле дерево — это очень «механистический», «машинный» способ игры, крайне неустойчивый к малейшим неточностям. Нам же нужно играть так, как стал бы играть рациональный человек. Тем, кто более-менее знаком с теорией вероятности, должно быть известно, что у нее существует так называемая Байесовская интерпретация, а также основанный на ней Байесовский подход. В основе этого подхода лежит описание знаний с помощью распределений случайных величин с последующим преобразованием априорных знаний в апостериорные на основе наблюдений при помощи знаменитой формулы Байеса. Более того, такой подход является единственным обобщением классической алгебры логики на случай неопределенности (об этом можно прочитать, например, тут). Это наводит многих ученых на мысль, что Байесовский подход является эталоном рационального мышления. Что же, нам только этого и нужно. Попробуем применить его к нашей задаче.
Байесовская модель
Итак, вспоминаем формулу Байеса: P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B). А теперь словами. Пусть нам нужно оценить вероятность того, что произошло событие A, при условии, что событие B точно произошло (то есть мы его гарантированно пронаблюдали; именно поэтому B часто называют наблюдением). По формуле Байеса эта вероятность пропорциональна произведению двух других. Первая из них, P(B|A), называется правдоподобием и показывает, с какой вероятностью событие B происходит при условии, что произошло A. Второй множитель, P(A), — это так называемая априорная вероятность события A, то есть вероятность, что оно в принципе произойдет (вне зависимости от B). По сути, эта вероятность отражает информацию, которую мы знали об A до того, как узнали о том, что произошло B. В знаменателе формулы также присутствует величина P(B), которая в данном случае просто играет роль нормировочного коэффициента и может быть проигнорирована.
Априорную вероятность P(Ai) можно рассматривать как частный случай P(Ai|B) при k=0. Иначе говоря, это вероятность, что игрок загадал объект i при условии, что вопросов задано не было, и мы вообще ничего не знаем. С одной стороны, можно было бы дать всем объектам равные P(Ai), т.к. это честно. С другой стороны, Барака Обаму наверняка будут загадывать намного чаще, чем Холдена Колфилда. Поэтому при прочих равных (то есть когда мы не можем различить объекты), следует выбирать именно Обаму. Следовательно, естественной оценкой P(Ai) будет отношение числа игр, когда был загадан X, к общему их числу.
Правдоподобие P(B|Ai) тоже получает удобную интерпретацию. Только прежде нужно воспользоваться одним небольшим трюком — предположить условную независимость ответов на вопросы при условии Ai (несколько грубое, но очень удобное для нас упрощение). В переводе на русский это значит, что по предположению вероятность P(B|Ai) может быть записана в виде произведения (по j) вероятностей P(Bj|Ai), где Bj — событие вида «На вопрос Qj был дан ответ Aj». P(Bj|Ai) в этом случае будет отношением числа раз, когда при загаданном объекте i на вопрос Qj был дан ответ Aj к числу раз, когда при загаданном объекте i в принципе был задан вопрос Qj. В целях избежания нулевых и неопределенных вероятностей предлагаю дополнительно считать, что изначально на каждый из вопросов каждый из вариантов ответов был дан по разу. То есть в случае, если вопрос Qj еще ни разу не задавался об объекте i, P(Bj|Ai) будет равно 1/Nj, где Nj — число вариантов ответа на вопрос Qj (я, к слову, использовал для всех вопросов одни и те же 4 варианта ответа: «да», «нет», «не знаю» и «вопрос не имеет смысла»).
Подведем промежуточный итог. Мы нашли простую формулу, которая отображает набор пар вопрос/ответ и некоторую сущность в вероятность, что при данных ответах на вопросы была загадана именно эта сущность. Пересчитав эту вероятность для всех объектов в нашей базе данных после ответа на новый вопрос можно видеть, какие из них больше похожи на загаданный объект на настоящий момент. Более того, обучение нашей модели реализуется довольно просто: нужно просто для каждой сущности в базе хранить информацию о том, какие вопросы про нее задавались и сколько ответов каждого из типов дали пользователи. После каждой игры эту информацию можно обновлять, основываясь на ответах пользователя. Также, для учета «популярности» персоны в базе нужно хранить число раз, которое персона была загадана.
Выбор вопросов, информация и энтропия
Ну что же, осталось только понять, какие вопросы лучше задавать. Естественно, задавать нужно те вопросы, которые дают больше информации. Но разве мы можем как-то эту информацию измерить? Оказывается, что да. Для этого можно воспользоваться понятием информационной энтропии. Если говорить грубо, но понятно, то информационная энтропия — это такая характеристика распределения случайной величины (измеряемая, как и информация, в битах), которая показывает, насколько мы не уверены в том, какое значение эта случайная величина примет. Например, если случайная величина принимает значение 1 с вероятностью 0.99, и значение 0 — с вероятностью 0.01, то энтропия такого распределения будет очень близка к нулю. Если же случайная величина принимает, к примеру, значения 0 и 1 с равными вероятностями 0.5 (орел или решка), то энтропия такой случайной величины будет равна 1 биту (это как раз то количество информации, которое мы должны получить, чтобы устранить неопределенность).
Ладно, давайте выбирать каждый раз тот вопрос, ответ на который сильнее всего уменьшит энтропию распределения P(Ai|B), которое как раз и отвечает за наши знания о том, кого загадал игрок. Тут сразу возникает еще одна проблема: вообще говоря, разные ответы на один и тот же вопрос могут уменьшать энтропию по разному. Что же делать? Предлагается находить тот вопрос, для которого ожидаемое уменьшение энтропии будет максимальным. Ожидаемое уменьшение энтропии показывает, насколько «в среднем» уменьшится энтропия, если мы зададим некоторый вопрос. Чтобы не писать здесь еще несколько абзацев текста, приведу формулу, по которой эту величину можно посчитать. Желающие без труда поймут, почему она имеет такой вид. Итак, нужно каждый раз задавать такой вопрос j, для которого величина H[P(Ai|B, )]P( ) +… + H[P(Ai|B, )]P( ) минимальна. Через H[P] тут обозначена энтропия распределения вероятности P, а через » » — событие «на вопрос Qj дан ответ Ans». Величину P( ) можно легко найти по формуле полной вероятности, просуммировав ее, обусловленную по всем известным объектам. То есть P( ) = sum(i) P( |Ai) P(Ai|B).
Оказывается, что такой подход позволяет очень быстро отбрасывать нерелевантные вопросы, сосредотачиваясь на самом главном. В каком-то смысле этот метод является обобщением метода «деления пополам» в вероятностной постановке. Посмотреть, как все это работает вместе, можно на видео ниже.