31 августа 1870 года родилась Мария Монтессори — итальянский врач и педагог, наиболее известна своей уникальной педагогической системой, основанной на идее свободного воспитания, которая носит её имя
«Стартовая площадка совсем рядом…» – эта мысль мучила Малыша с самого утра. Кстати, ему невероятно понравилось быть старше: ноги длиннее, соображение включается почти мгновенно, без лишних слов, а фантазии выдергивают из теплой постели и уносят далеко-далеко…
– Интересно, что Ньюк сегодня придумает?
То, что у друга буйная фантазия, Малыш ничуть не сомневался. Мечтать он и сам умеет, а вот перейти к делу, творить-вытворять пока не научился…
– Так хочется побыстрее вырасти! – Малыш тоскливо всматривался небо, чтобы засечь сразу появление Ньюка.
И все-таки тот возник перед Малышом как мираж. Причем неожиданный… Снизу, перед бортом балкона, стал выдвигаться знакомый огненно-рыжий чуб, потом лоб, а следом вытянулось тело.
Первой мыслью Малыша мелькнуло: Ньюку хватит уже объедаться плюшками и вареньем, иначе ховерборд развалится от непосильной тяжести своего наездника. Толстеньким становится! Будто кто-то его надувает изнутри.
Пора становиться фруктоедом и овощеедом, то есть веганом. Мама все грозится перенести кухню на газон и питаться там. Лишние килограммы ее пугают до смерти, а сама плюшки через день выпекает и ночью наверняка хрустит ими.
– Ты от плюшек опух? Я таким мячиком был, когда в коляске еще спал…
Ньюк оглядел себя и охнул писклявым, девчоночньим голоском:
– Ой! Забыл… – и снова исчез – провалился под балкон.
– Эй! – заволновался Малыш. – Я ж тебя ждал!
Через несколько секунд рыжая грива друга появилась.
– А то кто был? – у Малыша закралось подозрение, что с двойником что-то нечисто. – Сестра?
– Не-а, нет у меня сестры… А лучше б была! Драться было бы с кем!
– Не темни! Я же видел, – не отставал мальчишка. – Где она?
– То я и был. Забыл переодеться.
– А вот это – съемное? – Малыш ткнул Ньюка в грудь, но там были твердые «кубики» мышц «качка». – Странно…
– Ничего удивительного! Нам, Карлсонам, все равно: мальчик ты или девочка. Да хоть селедкой будь!
– А откуда тогда ты взялся? Ну, размножаетесь как? Только не надо о капусте и аистах…
Ньюк вдруг застеснялся:
– Да вроде молод ты, парень… Хотя можно и по-человечески просто… Смотри: живой организм состоит и огромного количества клеток. Живых клеток! Одной хватит, чтобы придумать нового. Только способы разные, – Ньюк рассмеялся своим мыслям. – У нас все продумано… А люди ленивые невероятно! Без конфетки никак страсти не разгорались…
– Не понимаю… Вот, кстати, Ньюк… Скучно Малышом быть, мне понравилось жить в будущем. Слетаем еще, а?
– Так почему сидим? Вперед! На крышу!
Малыш радостно вскочил на приготовленный еще с утра ховерборд, и парочка взмыла с балкона на крышу, где ждал волшебный чердак.
Экран светился матово, словно был залит сгущенкой, искрил и ждал команды.
– А давай туда, где мне уже лет сорок, как папе! – глаза у Малыша от нетерпения искрились ярче, чем мониторы на чердаке.
– У меня другое предложение. Тебе все равно, а кучу дел надо успеть. Я ж не погулять вышел… Давай смотаемся на пять тысяч лет назад? В прошлое, причем далекое… Надо кое-где батарейки поменять – источники разрядились…
Малыш онемел и попытался представить себя пять тысяч лет назад…
– Ньюк, сколько сегодня ты съел варенья? И из чего оно было? Из «волчьей ягоды»? Или на салат из бурьяна перешел? Я тогда ноль?
– Не факт! Если бы не в другом конце света это местечко было, то с предками познакомился…
– Ладно, летим, только сделай так, чтобы я хоть понимал, что-нибудь… – и Малыш тяжко вздохнул.
Выдохнуть он уже не смог: Ньюк успел коснуться панели управления, и на экране вспыхнуло солнце. Лучи били по глазам, поэтому Малыш, а он тут оказался вовсе не малышом, а высоким и сильным парнем, не заметил… А вернее, ему показалось, что солнце – огромным сияющим шаром – «сидело» на вершине ровненько подстриженной горы.
Это был Египет. Гизы. А рядом, только уже без солнца на вершине, высились еще две такие же удивительные горы.
– Познакомься! – проговорил Ньюк. – Это пирамиды.
– Знаю, – солидным «взрослым» голосом ответил Немалыш. Да ни у кого и язык бы не повернулся назвать Малышом рослого спортивного парня, в которого превратился мальчишка. – И зачем в них менять «батарейки»? – усмехнулся. – Они сами по себе аккумуляторы…
– Представляю, что бы тут мне рассказал, если бы не 30, а 40 лет тебе придумал. В смысле, как твоему папе! – пробормотал Ньюк. – Да, и «золотое сечение» у пирамид, и мясо не портится, если внутри пирамиды, в определенной точке, и режущие вещи – ножи, лезвия, топоры – самозатачиваются. Все правильно! Только ты не учел, что эти грандиозные сооружения ориентированы на Двойную звезду Сириус. В системе Сириуса два солнца. Просто с Земли они видны, как одна звезда…
–Так мы только видео посмотрим или хоть с высоты птичьего полета попробуем твое задание выполнить? – Немалыш жадно всматривался в кадры видео, мелькавшие на мониторе.
– Да, нужно побывать, чтобы проверить: не сместился ли материк – Африка – изменив координаты свои и пирамид, расположенных на нем. Не может же пирамида, уплывающая на запад в год по 1–2 сантиметра, хлопнуть Африку по плечу и приказать:
– Эй, подруга! Положи нас на место!
– Ньюк, а вот тут, пожалуйста, подробнее… Почему надо быть на «месте»?
Ньюк легонько провел пальцем по панели управления – и чердак, крыша, дом и вообще город растаяли в дымке, словно мираж… Друзья, каждый на своем ховерборде, понеслись в сторону заката.
А Ньюк продолжал рассказывать…
– Пирамиды должны оставаться на грани, иначе система связи и сбора информации будет нарушена…
Немалыш едва не соскочил с доски от возмущения:
– Какой такой «грани»? Снова не понимаю… Устроил бы мне сто лет, а не тридцать… Может и вопросы отпали бы!
Они мчались на огромной скорости – до Египта далековато, а впереди нарисовался грозовой фронт. Черные тучи отстреливались молниями, плотный воздух рвали раскаты грома. Глядя на это буйство природы, Ньюк забеспокоился:
– Н-да-а-а, не пробиться и не обойти… Может, заскочим к Зевсу на Олимп? В спокойной обстановке за чашечкой кофе договорим, пока он угомонит свое всесильное семейство. Похоже, они снова что-то не поделили. Но об этом потом как-нибудь…
– Олимп? Тот, что в Греции? Давай!
Несколько секунд – и путешественников встретил гостеприимный Зевс:
– Прошу, дорогие гости! Эх, давненько люди не заглядывали… Кстати, жена, Гера, отменный кофе готовит… Продолжай, Ньюк, и я послушаю…
Сад благоухал, аромат кофе дразнил и располагал к беседе, Гера лукаво подмигивала Немалышу.
Ньюк понял, что сегодня до Египта они не доберутся, поэтому стал рассказывать о «гранях».
На планете очень много баз связи и наблюдения, но они выстроены так, что образуют грани, как выточенный из алмаза бриллиант. Все базы отправляют информацию на главный пульт. Туда – информацию, обратная команда – коррекция действий, но это происходит редко, только в экстренных случаях.
– Получается, в Египте находится такая база? – Немалыш, взрослый, в сказки не верил, даже когда был в обычном состоянии Малыша. Фантастикой увлекался, но недолго, да и этот промежуток жизни пока в тени…
Малыш – Немалыш этого не знал!
– Ничего удивительного в том, что об этом почти никто не знает, – Ньюк словно читал мысли парня. – Жизнь – такая штука, что за всем не уследишь. Сам понимаешь: работа, семья, дом, проблемы. И вообще, столько интересного вокруг! Люди привыкли придумывать себе задачки, а потом мужественно преодолевать преграды на пути их решения. Тем и живут…
– Ньюк, меня интересует эта тема. Ты мне все базы покажешь? И главную, куда собирается информация?
Зевс, который хорошо знал, о чем идет речь, переглянулся с Герой, потом подмигнул Ньюку. Тот понял и, повернувшись к Немалышу, улыбнулся:
– Редко, кому из смертных стоит об этом рассказывать – в бизнес превратят. Тебе – можно, потому что ты, Малыш, умеешь мечтать и фантазировать. Скучным людям бесполезно: либо отмахнутся, либо в туристический бизнес превратят. А ты готовься! Гроза не пропустила, значит, пока нельзя. Да и домой пора – на крышу и в свое время. Есть польза от нашего сегодняшнего полета: ты теперь знаешь, куда идти. Или лететь!
Зевс и Гера расхохотались так, что слетели листья с оливковых деревьев в округе.
Малыш, вернувшись в свою комнату, упал и заснул. А когда проснулся, то решил:
– Сон какой-то странный – и не запомнил всего. Ладно, потом разберусь. Может, и мне надо поменьше есть сладкого?
20 июня 1938 года родился Михаил Ефимович Литвак — психотерапевт, кандидат медицинских наук, автор 30 книг по практической и популярной психологии, общий тираж которых на 2013 год составил более 5 миллионов экземпляров
Здравствуйте, уважаемые любители животных и великой русской литературы! Представьте: шёл сегодня носом в телефон мимо памятника Гоголю, что в скверике перед музеем Гоголя на Гоголевском бульваре, и попался мне на глаза вот такой забавный пост:
Хорошо формулирует Розя Скрипник! А с Гоголем – там вот какая вышла история...
Обычно у людей так: мы сами представляем себя "хардкорной версией" – то есть чем-то мужественным или романтичным, а окружающие видят нас несуразными "пуссикэтами". С Гоголем же вышла путаница: пока он был хардкорной полтавской версией Эдгара Аллана Дэвидовича (вспомним "Страшную месть" или "Портрет"), все умилялись – "ну до чего же милый", а когда он стал "пуссикэтом" (наивным, простодушным, но очень благонамеренным), те же самые все принялись орать: "А-а-а, аццкий сотона!.."
Можно, я расскажу эту историю? Вот, кстати, картина Репина (буквально), на которой Гоголь больше похож на свою хардкорную фотографию, чем на портрет из учебника литературы...
И.Е. Репин. "Самосожжение Гоголя"
Начнём с того, что в детстве Гоголь был чувствительным и сентиментальным мальчиком. У него был младший брат-погодок Иван, с которым они очень дружили. Примерно девяти лет отроду Иван умер от болезни, и Никоша (как называли будущего писателя в семье) очень тяжело переживал эту смерть. Одним из первых его литературных произведений была детская поэма «Две рыбки», в которой он аллегорично изобразил их с братом судьбы. Это важно.
Существует теория, что в первом более или менее законченном произведении писателя в закодированном виде таится всё его будущее творчество – как яблоня в яблочном зёрнышке. Не выбрасывайте первые литературные опыты ваших детей!..
Так вот, "яблочным зёрнышком" Гоголя были плаксивые (в хорошем смысле слова) "Две рыбки". И, если вам покажется (или кто-то скажет), что в "Старосветских помещиках" он бичует этих нелепых, но милых стариков беспощадным сарказмом, вспомните об этом, пожалуйста.
В учении отрок Гоголь не усердствовал. Его главным школьным увлечением был театр. Вот описание его участия в одном из ученических спектаклей:
Является дряхлый старик в простом кожухе, в бараньей шапке и смазанных сапогах. Опираясь на палку, он едва передвигается, кряхтит, хихикает, кашляет. И, наконец, закашлял таким удушливым сиплым старческим кашлем, с неожиданным прибавлением, что вся публика грохнулась иразразилась неудержимым смехом. А старик преспокойно поднялся соскамейки и поплёлся со сцены, уморивши всех сосмеху.
«Неожиданное прибавление», если кто не понял, – это звук, исторгаемый теми устами, что не говорят по-фламандски. И далее:
Бежит за ширмы инспектор Белоусов: – „ Как же это ты, Гоголь? Что же это ты сделал? “ – „ А как же вы думаете сыграть натурально роль 80-летнего старика? Ведь у него, бедняги, все пружины расслабли, и винты уже не действуют, как следует“.
Гоголь в гримёрке перед гимназическим спектаклем
В другой раз Гоголь играл роль скряги. К этой роли он готовился больше месяца: часами просиживал перед зеркалом и пригибал нос к подбородку, пока наконец не достиг желаемого.
В гоголевской страсти к актёрству была какая-то чрезмерность, какое-то подчас бесовство: «Бывало, то кричит козлом, ходя у себя по комнате, то поёт петухом среди ночи, то хрюкает свиньёй, забравшись куда-нибудь в тёмный угол», – вспоминали товарищи Гоголя по гимназии. – «У него был громадный сценический талант и все данные для игры на сцене: мимика, гримировка, переменный голос и полнейшее перерождение в роли, которые он играл. Думается, что Гоголь затмил бы и знаменитых комиков-артистов, если бы вступил на сцену».
Ан дудки. По приезду в Санкт-Петербург юный Гоголь пытается выдержать актёрское испытание (среди экзаменаторов сам Каратыгин), но терпит крах – во время чтения запинается, мямлит и даже не является потом узнать результаты.
Сам он вспоминать об этом не любил (ну понятно – травма), зато рассказывал, что будто бы, едва приехав в Санкт-Петербург, отправился на квартиру Пушкина. Перед дверью его охватывает такое волнение, что он вынужден сбежать вниз и долго приводить в порядок сердце и дыхание в кофейне… Снова идёт на штурм. Дверь открывает слуга.
– А что, Александр Сергеевич дома ли?
– Почивают-с.
– Всю ночь работали?
– Как же, работали-с! В картишки играли-с…
Вероятнее всего, Николай Васильевич этот эпизод выдумал. Как и знаменитый «эпизод с кошкой», известный со слов Александры Осиповны Смирновой-Россет. История звучит так:
Было мне лет пять. Я сидел один в Васильевке. Отец и мать ушли. Оставалась со мною одна старуха няня, да и она куда-то отлучилась. Спускались сумерки. Я прижался к уголку дивана и среди полной тишины прислушивался к стуку длинного маятника старинных стенных часов. В ушах шумело, что-то надвигалось, что-то уходило куда-то. Верите ли, – мне тогда уже казалось, что стук маятника был стуком времени, уходящего в вечность. Вдруг слабое мяуканье кошки нарушило тяготивший меня покой. Я никогда не забуду, как она шла, потягиваясь, а мягкие лапы слабо постукивали о половицы когтями, и зелёные глаза искрились недобрым светом. Мне стало жутко…
Дальше – вызывающий смесь ужаса и отвращения рассказ о том, как Никоша топит кошку в пруду (она вырывается, он пихает её в воду палкой), а потом сам же горько оплакивает.
Наверняка между первой и второй частями рассказа Гоголь хитро посверкивал глазами в сторону слушателей – готовы ли? Ибо не может не очарованный и не загипнотизированный человек поверить в техническую возможность утопления кошки пятилетним ребёнком. (Вы когда-нибудь кошку купали? Палкой он её в пруд запихивал…)
Эта ещё ничего, спокойная, раз хозяева без перчаток
Для читателей, чьи любовь к животным и отзывчивое на чужую боль сердце затмевают внимательность, повторим: никакой кошки Гоголь в детстве, разумеется, не топил. Но сам этот выдуманный им рассказ лишний раз напоминает о толике бесовства в его прирождённом актёрстве. Рассказы, подобные этому, из разряда известных гоголевских недобрых розыгрышей (однажды, подговорив товарищей, он убедил однокашника, человека болезненно мнительного, что у того «бычачьи глаза»).
Но продолжим рассказ. Итак, Гоголь – молодой провинциал, приехавший покорять столицу. Энергичный, дерзкий, по-хорошему нахальный, малообразованный (из всей европейской литературы читал и признавал одного Вальтера Скотта). Как вы думаете, с кого Гоголь потом писал своего Хлестакова?
Да с себя, разумеется!
Похож? На Хлестакова? Это Гоголь, ему тут 25 лет. Причёска его называется "тупей". Помните рассказ Лескова "Тупейный художник" – про несчастного парикмахера? Он раньше то ли в школьной программе, то ли в "списке рекомендованного чтения" был. Тупеями (от французского tоuреt, «пучок волос») называли особый начёс над лбом. Так что у Тихонова тут тоже тупей:
Кстати, почему у Хлестакова всё получается – всех ввести в заблуждение, всех очаровать, обмануть? Только ли потому, что у страха глаза велики? А может, ещё и потому, что Хлестаков был не лишён актёрского обаяния?
Сам он о себе говорит: «У меня лёгкость необыкновенная в мыслях». Но ведь «лёгкость в мыслях» – это не только каламбур, напоминающий о легкомыслии. Гениальность художника тоже обусловлена «лёгкостью в мыслях». Когда слово или решение приходит легко, само собой, «будто кто-то твоей рукой водит». Врущий Хлестаков испытывает настоящее вдохновение...
ХЛЕСТАКОВ. У меня легкость необыкновенная в мыслях. Все это, что было под именем барона Брамбеуса, «Фрегат Надежды» и «Московский телеграф»… все это я написал.
АННА АНДРЕЕВНА. Так, верно, и «Юрий Милославский» ваше сочинение?
ХЛЕСТАКОВ. Да, это мое сочинение.
МАРЬЯ АНТОНОВНА. Ах, маменька, там написано, что это господина Загоскина сочинение.
АННА АНДРЕЕВНА. Ну вот: я и знала, что даже здесь будешь спорить.
ХЛЕСТАКОВ. Ах да, это правда, это точно Загоскина; а вот есть другой «Юрий Милославский», так тот уж мой.
АННА АНДРЕЕВНА. Ну, это, верно, я ваш читала. Как хорошо написано!
Забегая вперёд (и памятуя о «Двух рыбках») обратим внимание, что образ Хлестакова не исчерпывается комизмом. Хлестаков – это человек, который, в отличие от Гоголя, так и не покорил столицу. И вот теперь возвращается – навсегда. Впереди слякотный просёлок, унылая поместная и уездная жизнь, папенька-самодур, которого Хлестаков боится. Его вдохновенная болтовня – это прощальный бенефис, погребальный гимн несбывшимся мечтам. Кто знает, что там плескалось на дне души? Может, хотел служить, хотел писать (тогда все этого хотели) и написать что-то и впрямь не хуже «Женитьбы Фигаро»… Да вот ничего не вышло.
Как у самого Гоголя – с театральным поприщем.
Вообще, «Ревизор» – это целый букет несбывшихся надежд. Рухнули надежды Марьи Антоновны на выгодное замужество, рухнули надежды Петра Иваныча Бобчинского, что о нём скажут государю – живёт, дескать, такой на свете. Нет, не скажут, никто о нём не узнает. Ему суждено сгинуть бесследно. Как и большинству из нас. Неслучайно в большинстве постановок «Ревизора» реплику: «Чему смеётесь? Над собою смеётесь!» Городничий кричит в зал. То есть – зрителям. И мы ухахатываемся...
Мог бы и Николай Васильевич несолоно хлебавши вернуться в свою Васильевку. Актёрский экзамен он провалил, со службой тоже не складывалось. Пристроят его к месту, а он несколько дней походит и пропадёт. Три дня его нет, потом является. Ему говорят: «Николай Васильевич, голубчик, нельзя так»! А он сразу – раз, и тянет из кармана прошение об отставке. Заранее написал.
Литературная стезя тоже начиналась не гладко. Гоголь являлся на поклон к Булгарину, главному редактору журнала «Северная пчела», и преподносил тому хвалебную оду, в которой сравнивал Булгарина с Вальтером Скоттом.
Сохранилось письмо Гоголя к матери, в котором он обращается к ней с неожиданной просьбой: «Если будете иметь случай, собирайте все попадающиеся вам древние монеты и редкости, какие отыщутся в наших местах, стародавние, старопечатные книги, другие какие-нибудь вещи, антики». Откуда такое увлечение стариной? Очень просто: собирателем древностей был Павел Петрович Свиньин, издатель «Отечественных записок», в которых и была напечатана повесть Гоголя «Бисаврюк, или Вечер накануне Ивана Купала»… Это уже не хлестаковские, а прямо-таки молчалинские манеры!
Ах да, Молчалин – это у Грибоедова. Ну тогда вот вам Гоголь – Башмачкин.
Некоторое время Гоголь читал курс истории в университете, где, по отзывам, «стал посмешищем для студентов» («лицо подвязано платком от зубной боли»), однако «лекции имели на всех, а в особенности на молодых его слушателей, какое-то воодушевляющее к добру и к нравственной чистоте влияние».
Говорят, однажды Гоголь обрил голову, чтобы лучше росли волосы, и носил парик, под который, чтобы тот не сползал, подкладывал вату. Вата под париком сбивалась и самым прискорбным образом выглядывала наружу. Сразу вспоминается:
…И всегда что-нибудь да прилипало к его вицмундиру: или сенца кусочек, или какая-нибудь ниточка; к тому же он имел особенное искусство, ходя по улице, поспевать под окно именно в то самое время, когда из него выбрасывали всякую дрянь, и оттого вечно уносил на своей шляпе арбузные и дынные корки и тому подобный вздор. Ни один раз в жизни не обратил он внимания на то, что делается и происходит всякий день на улице, на что, как известно, всегда посмотрит его же брат, молодой чиновник, простирающий до того проницательность своего бойкого взгляда, что заметит даже, у кого на другой стороне тротуара отпоролась внизу панталон стремешка, – что вызывает всегда лукавую усмешку на лице его.
Это – Гоголь, великая повесть «Шинель». Акакий Акакиевич Башмачкин.
Слева Ролан Быков, справа Александр Карпов, но как похожи!
А вот Гоголь о себе: «Никто из читателей моих не знал того, что, смеясь над моими героями, он смеялся надо мною» («Выбранные места из переписки с друзьями»).
А вот что касается воодушевления к добру и нравственной чистоте (помните, «лекции имели на всех (...) какое-то воодушевляющее к добру и к нравственной чистоте влияние»?)
Только если уж слишком была невыносима шутка, когда толкали его под руку, мешая заниматься своим делом, он произносил: „Оставьте меня, зачем вы меня обижаете?“ И что-то странное заключалось в словах и в голосе, с каким они были произнесены. В нем слышалось что-то такое преклоняющее на жалость, что один молодой человек, недавно определившийся, который, по примеру других, позволил было себе посмеяться над ним, вдруг остановился, как будто пронзенный, и с тех пор как будто все переменилось перед ним и показалось в другом виде. Какая-то неестественная сила оттолкнула его от товарищей, с которыми он познакомился, приняв их за приличных, светских людей. И долго потом, среди самых веселых минут, представлялся ему низенький чиновник с лысинкою на лбу, с своими проникающими словами: „Оставьте меня, зачем вы меня обижаете? “ — и в этих проникающих словах звенели другие слова: „Я брат твой“. И закрывал себя рукою бедный молодой человек, и много раз содрогался он потом на веку своем, видя, как много в человеке бесчеловечья, как много скрыто свирепой грубости в утонченной, образованной светскости, и, боже! даже в том человеке, которого свет признает благородным и честным…
Это – снова Башмачкин.
Один из нехудших Башмачкиных нашей сцены – Марина Неёлова
Позже мы ещё вспомним об этой пророческой строчке: «Какая-то неестественная сила оттолкнула его от товарищей»...
А пока Гоголь весьма общителен; его «Вечера на хуторе» прогремели и принесли ему славу, к которой молодой автор отнёсся на удивление трезво: «Вы спрашиваете об „ Вечерах“ Диканьских. Чёрт с ними ! ( … ) Да обрекутся они неизвестности, покамест что-нибудь увесистое, великое, художническое неизыдет из меня!»
И вот тут Плетнёв наконец знакомит его с Пушкиным и случается так, что именно Александр Сергеевич подсказывает Гоголю идею того самого «увесистого, великого, художнического».
Но Гоголь чувствует, что работа над «Мёртвыми душами» предстоит огромная, долгая (а кормиться-то надо!), и вот этот простодушный наглец просит Пушкина подсказать ему ещё один сюжет – для лёгкой комедии: «Я, кроме моего скверного жалования университетского — 600 рублей , никаких не имею теперь мест. Сделайте же милость, дайте сюжет».
И Пушкин делится с ним замыслом, над которым собирался было поработать сам, записав для памяти: «Криспин (Свиньин) приезжает в губернию на ярмонку, его принимают за… Губернатор честный дурак, губернаторша с ним проказит. Криспин сватается за дочь…».
Неизвестно, написал бы Пушкин эту вещь или нет, но, надо сказать, он уступает Гоголю своего Криспина-Свиньина не без сожаления, сказав домашним – в шутку, но с оттенком досады: «С этим малороссом надо быть осторожнее: он обирает меня так, что и кричать нельзя»...
Наверное, все устали уже, давайте перерыв сделаем? Потому как впереди главная часть – как топили самого Гоголя. Почему он такой хардкорный на фотографии – и на этом посмертном памятнике...
...мимо которого я два часа назад на почту ходил – и как раз на обратном пути увидал в телефоне забавный пост Рози Скрипник. И прямо руки зачесались рассказать вам эту историю. Надо было отчёт за апрель составить, а я время на переписывание этого рассказа потратил, товарищи.
Вы хоть напишите – продолжение-то нужно вообще? Или «достал уже окаянный Лучик»? Кстати, от рекламы «Лучика» ничто никого не освобождает!
Патологическая скромность не позволяет мне подчеркнуть красным «детям выписала». Надеюсь на вашу внимательность.
Мрачная. Спрашиваю: "Как в школе дела?" Машет рукой.
– Что делали?
– Сочинение писали...
– И какое же?
– По картине... (Кривится.)
– А что за картина?
– "Грачи прилетели"...
– Ого? Это трудная картина...
И правда трудная. О "красоте просыпающейся природы"… Бр-р-р. У Николая Носова о красоте природы сказано всего дважды: когда Незнайка с Кнопочкой сидят на огурце (перед первым разговором о волшебной палочке) и когда Коля с Мишкой и Костей сидят у самовара в закатных сумерках (рассказ "Тук-тук-тук").
А Носов великий русский писатель!.. А тут дитё девяти лет. Весну всего ничего видело. Да и то – в большом городе какая весна? Что ей эта картина? "Немая поверхность".
Говорю: "Ну, я бы написал так..." И начинаю рассказывать.
Вообще, картин под названием "Грачи прилетели" у Саврасова множество. Я лично видел две: в Третьяковке и в Русском музее, а где-то есть ещё и ещё... Потому что он их писал постоянно – с небольшими изменениями. И не потому что ему этот сюжет нравился, а на заказ. Картина была знаменитая, многим хотелось иметь авторскую копию.
Слева направо: Русский музей, Третьяковская галерея, Нижегородский художественный музей
И ещё одни "Грачи" (частное собрание)
– А знаешь, какую плату брал Саврасов за своих "Грачей"?..
Пару бутылок водки и немного еды. Саврасов страдал бродяжничеством. Это такая болезнь. Не мог жить дома, работать, как все, думать о завтрашнем дне и о хлебе насущном. Он скитался, жил с бомжами, ночевал абы где... Очень много пьянствовал. Если бы ты его увидела, ты бы испугалась такого дядьку!
Алексей Кондратьевич Саврасов. Фото 80-х гг. XIX в.
Много раз люди пытались ему помочь. Ведь он был прекрасный художник – национальное достояние России! Его брали в дом, предоставляли комнату, холсты и краски, завтрак, обед и ужин – живи хоть всю жизнь, пиши! А он поживёт немножко и... уйдёт.
Рассказываю – и вижу, перестала под ноги себе смотреть, начинает в мою сторону коситься... О, глазищи расширились! Есть контакт.
– А знаешь, какая моя любимая картина Саврасова? "Грязь". Я не помню, как она называется в Третьяковке, но на ней изображена грязь. Раскисшая дорога. Я эту картину про себя называю "Грязь"!
Смеёмся.
"Просёлок" она называется
– А почему она?
(Счастливый момент – ребёнок задаёт вопрос, а у меня есть силы и время ответить. По-моему, это то, ради чего мы живём.)
– Потому что то, что и так всем нравится, любой дурак изобразить сумеет! Если он, конечно, художник, если учился... А ты попробуй с любовью, как что-то красивое, изобразить грязь!
– Но зачем?
Затем, что её жалко! Её никто не любит! А она не виновата, что она есть! Сами же развели – и сами не любят! Это жестоко! Это обидно! А Саврасов грязь пожалел! Отнёсся к ней по-доброму! По-человечески! (Немножко педагогической демагогии не навредит...)
– Наверное, потому что он сам в грязи жил...
(Ну? Как там говорил кот Матроскин? "Ур-р-ра, заработало"? Есть мыслительный процесс! Бурно хвалю за самостоятельный вывод. Кстати, ещё сделать закладку на будущее...)
– А рядом с грязью в Третьяковке висит ещё картина: вид из окошка вниз во дворик. Там тоже весна, и снег такой уже... нечистый, и для птиц что-то насыпано, то ли пшено, то ли крошки. Жёлтый такой получился снег. В следущий раз пойдём – покажу. Я когда на эту картину смотрю, знаешь, о чём думаю?
Держим паузу.
Молча дёргает за руку – "Ну?".
– Это он сам им и накрошил. Наверное, картина написана в то самое время, когда его кто-то к себе в дом взял. И вроде хорошо – тепло, сытно... А он смотрел в окошко на птиц и... завидовал им. Что они – свободные. Летят, куда захотят... И ему тоже хотелось уйти.
(Думаю, не рассказать ли заодно о художнике Морисе Утрилло, тоже бродяжке и пьянице, которого его мать, Сюзанна Валадон, запирала в доме с бумагой и карандашами, чтобы он работал, а не шлялся по злачным кабачкам Монмартра, а он садился у окна и бросал карандаши вниз, на камни мостовой, и слушал, как они звенят... Но решаю, что одного пьяницы на сегодня хватит.)
– Понимаешь теперь, почему он писал грачей?
Рассказываю про грачей. Что они первыми прилетают в самом начале весны и даже в конце зимы, что их легче всего отличить от чёрной вороны по клюву, он светло-серый и кажется очень большим, потому что вокруг него (показываю вокруг носа) у грачей не растут пёрышки; что врановые (как "вороновые", но только "врановые") – очень умные птицы; те же грачи хорошо поддаются дрессировке, а это значит – понимают, чего люди от них хотят...
"Только об этом в сочинении писать, конечно, нельзя".
– Вот именно! – подхватывает с жаром. – Там нужно писать "Ой, весна наступила, бе-бе-бе!".
– Понимаешь, – говорю, – каждый человек способен напридумывать и рассказать об этой картине что угодно. Но когда он садится писать сочинение, он думает: "Хм, наверное, это нельзя писать, и это нельзя, за это поругают, а это вообще несерьёзно..." И в итоге вообще ничего написать не может. Это называется "выученная беспомощность". Возьмём математику... Ты приходишь ко мне с задачей – "я не понимаю". Начинаем разбираться – и ты первая понимаешь, как решать, я сам ещё не понял, а ты уже поняла! Два раза так точно было, а может, и больше!
– Потому что (говорит с жаром) ты понятно объясняешь! А они – вообще непонятно, чего хотят!
Мысленно соплю. Отцовское самолюбие благодарно напитывается похвалой... Жаль только, по сочинению тройбан получим. А и Бог с ним. Не человек для оценки и не оценка для человека.
Зачем становиться умным, если от этого не станешь богаче? Почему надо слушать классическую музыку? Для чего человеку совесть? Почему вредно ругаться матом? Рассказывает журнал "Лучик". Прочесть отзывы на журнал можно:
«Легендарная личность, герой невероятных похождений, забавный чудак, дикий самодур, художник, солдат, странствующий актёр, любимец Великого князя Константина. Атлет, обманутый муж, странная смесь способностей и недостатков, характерная фигура Александровского времени. Его рисунки – целый дневник эпохи романтической и увлекательной», – так писал о нашем сегодняшнем герое историк русского искусства барон Н.Н. Врангель.
Самой известной работой этого художника стал портрет юного «Лёвушки» – Льва Сергеевича Пушкина, брата Поэта:
Портрет замечательный, но кто автор? Вот ещё портреты, выполненные его рукой:
Последний наверняка вас смутил? На нём изображён знаменитый архитектор Джакомо Кваренги, построивший Эрмитажный театр и Академию наук в Петербурге, Александровский дворец в Царском селе и многое другое. У него действительно была необычная внешность (ниже его портрет, выполненный другим художником). Но, конечно, не настолько необычная!
Джакомо Кваренги
Просто герой нашей заметки не стеснялся "сгущать краски". Вот так он, например, изобразил самого себя:
Помните?.. "Атлет, скандалист, самодур, легендарная личность"... Речь об Александре Осиповиче Орловском (1777–1832).
«...Его заметил великий князь Константин Павлович, большой охотник до всяких чудаков, и взял к себе во дворец, после чего он стал пользоваться таким успехом, что не поспевал справляться с заказами. Особенно способствовали этому его карикатуры. Было принято возить его на балы, на ужины, на обеды, и всюду он должен был показывать свои штуки, до бесконечности разнообразные. В час времени создавал он громадные композиции, разливал по столам чернильные кляксы в виде всяких кикимор и животных, с престидижитаторской ловкостью рисовал карандашом, мазал пальцами, спичками, носом всякую всячину; то принимался делать шаржи на присутствующих, аллегории на злобы дня... Тут же принимал участие в крупной карточной игре, как ни в чём не бывало проигрывал пол своего состояния или вдруг выигрывал невероятные суммы, которые на следующий же день растрачивал до последней копейки». (А.Н. Бенуа, «Русская живопись в XIX веке. Первые портретисты»)
Карикатуры А.О. Орловского. Наполеон на острове св. Елены и французский эмигрант Дю Селон
«...Известный художник Орловский очень часто выходил из дому в наряде лезгинца, с кинжалом и в папахе. Орловский был мужчина высокого роста, смуглый, черноглазый и силы большой, наряд черкеса очень шёл к нему, нередко ему сопутствовали два его камердинера, из которых один желтолицый, узкоглазый калмык в своём родном одеянии, и другой – чёрный как смоль араб в широких шальварах, куртке и чалме». (М.И. Пыляев, «Замечательные чудаки и оригиналы»)
Важное место в творческом наследии Орловского занимает военная тема. Хотя батальных сцен у него мы найдём немного...
А.О. Орловский. Бой казаков с киргизами
...но, вот, например, как выглядели знаменитые донские казаки времен войны с Наполеоном, те самые, что, по преданию, сидели в парижских кафе и кричали "быстро, быстро"...
А.О. Орловский. Перевязка раны. Польские инсургенты в лесу
Есть и морские пейзажи...
А.О. Орловский. Кораблекрушение. Морской пейзаж ночью
И р-р-романтические сюжеты:
А.О. Орловский. Схватка казака с тигром. Отличный настенный коврик вышел бы!.. Нет?..
И, наконец, просто котики!
А.О. Орловский. Голова кота
При жизни Орловский был знаменит. А.С. Пушкин дважды упоминает его:
«Бери свой быстрый карандаш, Рисуй, Орловский, ночь и сечу!»
(«Руслан и Людмила»)
«У кибиток… пасутся уродливые, косматые кони, знакомые вам по прекрасным рисункам Орловского». («Путешествие в Арзрум»)
Но после смерти о нём быстро забыли:
«Не было же у него школы [учеников, последователей] потому, что на него глядели как на чудака, фокусника и сейчас же после смерти забыли даже те, у кого были богатейшие собрания его рисунков и набросков, сваленных в одну кучу с любительскими карикатурами и помарками заезжих шарлатанов». (А.Н.Бенуа)
А.О. Орловский. Портрет великого князя Константина Павловича. 1802 г. Слева до реставрации, справа после. (Снято при одинаковом освещении)
Грустно видеть, воля ваша, Как, у прозы под замком, Поэтическая чаша Высыхает с каждым днём; Как всё то, что веселило Иль ласкало нашу грусть, Что сыздетства затвердило Наше сердце наизусть, Все поверья, всё раздолье Молодецкой старины – Подъедает своеволье Душегубки-новизны.
Нарядились мы в личины, Сглазил нас недобрый глаз, И Орловского картины – Буква мёртвая для нас. Но спасибо, наш кудесник, Живописец и поэт, Малодушным внукам вестник. Богатырских оных лет! Русь былую, удалую Ты потомству передашь: Ты схватил её живую Под народный карандаш...
(П.А. Вяземский, отрывок из стихотворения «Памяти живописца Орловского», 1833)
А.О. Орловский. Дрожки
Что скажете, друзья? По душе ли вам пришёлся этот художник?
Простите поклонники лучика, но не мог пройти мимо. Я не буду разбирать каждый абзац этой статьи и комментировать его, только в конце приведу цитаты и свои комментарии к ним. На мой взгляд статья очень размыто отвечает на главный вопрос, поставленный в заголовке: как работает нейросеть? Я не в курсе на какую возрастную аудиторию рассчитан материал, но с учетом того, что в статье приведена функция y = kx + b, полагаю, я могу использовать немного математики.
Авторы предлагают аналогию вроде такой: нейросеть - это набор нейронов-чисел, а учатся они, если им показать много примеров. Прежде чем переходить к нейронам, я расскажу как они учатся. Это может показаться странным, но просто принцип обучения что в нейросетях, что в простых моделях машинного обучения одинаков. Для примера рассмотрим как раз уже приведенную функцию y = kx + b. Перенося ее на реальный мир можно взять в качестве примера задачу расчета стоимости жилья в зависимости от площади квартиры. Тогда y - стоимость, x - площадь квартиры, а решаем мы задачу т.н. линейной регрессии (это для сильных духом, постараюсь обходиться без терминов). Далее слайды, которые рисовал сам, простите.
Нужно получить модель, которая по набору иксов (метраж квартиры) дает правдоподобную стоимость. Точки на графике - наши реально существующие данные. Прямая - наша функция. Обучив модель, мы можем подать ей на вход один x и получить ожидаемый y.
В случае применения машинного обучения мы должны просто настроить неизвестные параметры нашей функции (k и b), чтобы получить оптимальную прямую. Главный вопрос - как? Для этого мы должны ввести понятие ошибки модели, чтобы понять, хороши ли она выполняет свою задачу. В нашем примере ошибка - это разность между предсказаниями и реальной стоимостью.
Ошибка модели - средняя разность между реальными значениями и предсказанными по модулю или в квадрате. Формальным языком: L = (y' - y)^2 / n, где n - количество примеров в данных, y' - предсказания, а y - реальные значения y для наших x).
Назовем функцию вычисления ошибок функцией потерь (точнее, она так и называется). Оптимальная модель будет выдавать минимальную среднюю разность, т.е. значение функции потерь будет минимальным. С оценкой определились, теперь переходим к процессу обучения. Для этого мы строим одну случайную прямую, считаем разность между предсказаниями и данными, определяем в какую сторону нам нужно сдвинуть нашу прямую, и сдвигаем, меняя наши k и b на небольшое значение. На какое - задается параметрами модели, обычно этот шаг небольшой, чтобы не перескочить наше оптимальное положение.
Случайная прямая
Один шаг обучения
Второй шаг обучения ( и так далее)
Небольшое отступление, которое можно пропустить. Пытливый ум спросит меня, а как мы определяем в какую сторону двигаться на каждом шаге? Отвечаю - просто смотрим на знак. Раньше я упомянул, что для расчета мы используем квадрат или модуль разностей для каждого отдельно взятого примера и усредняем их. Но тогда все наши расчеты будут положительными. Трюк в том, что при обучении мы используем не саму функцию потерь, а производную от нее или т.н. градиент (блин, обещал же без терминов). Геометрически производную можно изобразить так:
Производная - это тангенс угла наклона касательной к функции потерь в выбранной точке. Производная показывает направление роста функции.
На графике изображена функция потерь при разных значениях для нашей задачи - это парабола. Причем левая ветвь соответствует ситуации, когда мы задаем случайную прямую ниже наших точек, правая - выше. Наша задача попасть из красной точки в желтую, т.е. в минимум функции. Определив градиент, мы двигаемся в сторону уменьшения функции, достигая минимума. Математически, при расчете производной (dL = (2 / n) * (y' - y) * x) мы избавляемся от квадрата и можем получать отрицательные значения (и получаем в нашем примере) и тогда двигаемся в противоположную от знака сторону, прибавляя небольшие значения к нашим коэффициентам k и b.
Возвращаясь к объяснению на пальцах. В реальной жизни параметров, влияющих на стоимость квартиры больше, чем просто ее метраж. Тогда мы переходим в многомерное пространство. В реальной жизни у нас есть другие задачи, например то же отделение фотографий кошек от фотографий собак (задача классификации). Или генерация изображений. Но во всех этих задачах используется один и тот же принцип: мы должны определить функцию потерь - определить как мы вычисляем ошибки предсказаний модели и посчитать разницу между предсказаниями и реальными значениями и изменить значения коэффициентов, в зависимости от смещения предсказаний. Для задачи классификации животных (кошек и собак) мы на самом деле строим точно такую же прямую, просто эта прямая не проходит через точки в пространстве, а старается разделить их. Точками в этом случае могут выступать значения пикселей наших картинок, в таком случае, для обычного изображения кошечки, например, разрешением 512х512, мы работаем в 786432-мерном пространстве (потому что 3 (если используем цветное изображение RGB) * 512 * 512 = 786432) и подбираем в этом пространстве не прямую, а плоскость. И уравнение этой плоскости будет таким y = b + k1 * x1 + k2 * x2 + ... + k786432 * x786432. А функция потерь будет другая, но об этом я уже не буду говорить.
Теперь, когда мы поняли как мы учим, можно понять, что такое нейрон в нейросетях. На самом деле, ответ уже понятен. В процессе обучения мы настраиваем коэффициенты некой функции, нейрон тогда - это просто математическая функция от входных данных. Возвращаясь к статье лучика, на этой картинке нейрон - это как раз таки серый кружочек. А желтые - это значения входных данных. Они могут быть в то же время выходными данными с нейронов предыдущего слоя нейросети.
x1, x2 - значения входных данных, w1, w2, b - коэффициенты (я использовал выше k и b)
А сколько нейронов в нейросети? Много и зависит от архитектуры. Входной слой просто принимает данные и вычисляет взвешенную сумму, передавая результат на внутренние слои. На примере тех же изображений - количество нейронов на первом слое будет зависеть от параметров изображения, а именно от количества пикселей, но количество нейронов скрытых (внутренних) слоев мы устанавливаем сами. Мы можем поставить один нейрон на первый скрытый слой, который будет суммировать все данные, но толку от такой сети будет мало. На выходном слое количество нейронов зависит от нашей задачи. Для генерации нам нужно в каждом пикселе сетки предсказать реальное значение цвета, значит нейронов будет столько же, сколько пикселей нам надо получить. Если мы говорим о задаче классификации, то на выходном слое будет столько нейронов, сколько у нас классов - т.е. 2 для кошек/собак, например. Рассматривать необычные слои, вроде сверток, не будем, но они есть.
А зачем вообще нужны нейросети? Я уже выше описал, что все задачи так или иначе формализуются в набор известных функций. Но преимущество нейросетей в том, что они универсальны как раз за счет общих принципов построения. А взаимодействие нейронов на разных слоях позволяет расширить пространство настраиваемых параметров, что в свою очередь позволяет уловить связи в данных на разных уровнях. Например, разные слои нейросети, обученной на задаче классификации изображений, могут улавливать разные паттерны: например контуры, формы или цвета. Что как раз-таки используется для передачи стиля - мы замораживаем глубинные веса обученной нейросети (те, которые отвечают за пространство, форму и т.д.) и дообучаем на одном стилевом изображении только те слои, которые отвечают за "мазки кисти" и цвета.
Несколько примеров современных нейросетей и как они обучены:
Генерация изображений. Существует множество архитектур сетей для генерации. Причем я говорю о генерации без текстового описания. Например, т.н. GAN-ы. Они обучены генерировать изображения из шума, как и сказано в статье. Но они не обучаются специально запоминать формы, объемы, углы, цвета. Они обучаются генерировать изображение так, чтобы результат не отличался от данных, с которыми мы его сравниваем.
Векторизация текстов - я выделил этот пункт отдельно, т.к. все сети, работающие с текстами, должны уметь переходить от тестов к точкам в пространстве - векторам чисел. Описывать, как это происходит примерно так же долго, как я описывал линейную регрессию. Но для простоты скажем, что нейросети учатся предсказывать пропущенные в тексте слова, настраивая при этом числа в пространстве векторов, где каждый вектор соответствует отдельному слову. Это классическая задача классификации, а значит мы снова строим разделяющие плоскости.
Генерация текстов. И снова множество архитектур. Есть даже не нейросетевые (смотрите цепи Маркова, которые просто считают попарные вероятности слов в тексте). Нейросетевые пытаются предсказать одно следующее слово на основе предыдущих.
Генерация изображений по тексту. Здесь мы объединяем известные подходы и идея такая: раз мы уже знаем, как векторизовать текст, то будем использовать вектора текста как входные данные, а готовые изображения, как идеал, который нужно научится генерировать из шума. Для обучения таких моделей используется огромное количество картинок с описаниями к ним. Кстати, поэтому было много претензий к русскоязычным генеративным моделям, которые генерировали, например, американские флаги по запросу "Родина". Просто сложно создать большой датасет размеченных изображений своими силами, все используют открытые датасеты, и, например, переводят тексты и всячески обогащают данные.
Теперь можно перейти к самому интересному - цитаты из статьи.
Компьютерный нейрон – это просто... число!
Уже выяснили, что нет.
«А если собаки и кошки раскиданы вперемешку, а?» – спросите вы. Ну что ж, тогда нам может потребоваться не одна линия. И возможно не две и не три, а целый десяток или даже сотня. Важно понять, что рано или поздно мы сможем с помощью обыкновенных чисел и прямых «поделить» наш лист так, чтобы нейросеть уже знала наверняка – что именно она «видит», кошку или собаку, в чью именно область она «ткнула пальцем».
Я зацепился за это определение. Потому что если нам известно только 2 класса, то будет только одна "линия" на выходе. Да, каждый нейрон строит свое собственное решение, но он во-первых, не видит какую-то свою область данных, а во-вторых, его решение агрегируется с решениями всех остальных нейронов на выходном слое. То, что описано - это скорее работа классических деревьев решений, которые действительно нарезают пространство на сколько угодно областей.
Проблема номер один – для обучения нейросети нужно очень много информации. Чтобы научить нейросеть отличать кошку от собаки, ей нужно показать тысячи (лучше миллионы) самых разных кошек и собак. Воспитанник детского садика в возрасте трёх лет кошку с собакой не спутает, даже если видел их всего лишь пару раз в жизни...
С миллионом явный перебор. Кроме того, существуют техники дообучения, позволяющие переиспользовать обученные модели с гораздо меньшим набором данных.
Проблема номер два: нейросети совершенно не умеют анализировать собственные творения, объяснять, «что здесь нарисовано и почему», в частности, они не умеют считать! Из-за этого компьютерные изображения постоянно рисуют людей то с шестью, то с восемью пальцами. Или кошек то с тремя, то с пятью лапами.
Вообще-то, объяснять уже умеют. Но только узкий класс мультимодальных сетей (если мы обучим модель генерировать текст по изображению - обратная задача генерации изображения по тексту - то сможет). А с пальцами проблема в общем тоже пофикшена улучшениями архитектур и увеличением количества параметров моделей. Были бы деньги обучать такие модели.
Проблема номер четыре: нейросеть не умеет работать при нехватке информации, «достраивать недостающее». Скажем, человеческий детёныш, даже малыш, увидев кошачий хвост, торчащий из-под дивана, тут же уверенно «распознает» спрятавшегося котёнка и побежит ловить его! Нейросеть такое «неполное» изображение понять не в состоянии. Человек, исказивший внешность (скажем, надевший маску или загримированный) для современной нейросети опять же становится неузнаваемым.
Умеет и достраивает. И распознает и людей в масках узнает. Опять же, на это влияют как архитектура, так и способ получения данных. Всегда можно аугментировать изображения (например в части тренировочных изображений кошек и собак обрезать все, кроме хвостов и тогда такая нейросеть сможет по хвосту определить животное).
Проблема номер пять: нейросеть совершенно не понимает законов нашего мира – скажем, тех же законов оптики. Она никогда не сможет различить на картине человека – и его отражение в зеркале (для живого человека – задачка пустяковая). Она никогда не сможет различить человека или его лицо в кривом зеркале (как это делаем мы на аттракционе «Комната смеха» в городском парке, или когда разглядываем самих себя в новогодние шарики).
Аналогично - аугментация данных решает проблемы с кривыми зеркалами.
Проблема номер шесть: нейросети чрезвычайно чувствительны к разного рода помехам, дефектам, «шуму». Скажем, если на старой фотографии часть изображения залита грязью, чернилами, испорчена пятнами или царапинами, сильно выцвела, если карточка разорвана или разрезана напополам – уверенное узнавание тут же становится неуверенным и вообще ошибочным. Для человека сломанная на части кукла – всё равно кукла; для нейросети – это уже совершенно другой, неизвестный объект
Формально - да. Именно поэтому при обучении специально добавляют шум, аугментируют данные, выключают часть нейронов. И тогда модель справляется.
Проблема номер семь: нейросети на текущий момент ужасающе «однопрограммны». Если нейросеть настроена на распознавание лиц – она будет уметь только распознавать лица. Переучить её на написание текстов или музыки будет чрезвычайно сложно, часто вообще проще написать и обучить совершенно новую сеть. Если она умеет отличать квадраты от треугольников – даже не пробуйте попросить её отличить кошку от собаки или самолёт от парусной лодки...
В целом верно, но не совсем. В рамках одной моды и архитектуры - работа с текстом, или изображениями, или музыкой - переучить нейросеть не проблема. И даже мультимодальные модели существуют и активно развиваются. Но да, архитектура генератора музыки и генератора изображений и данные для этих сетей настолько разные, что просто в тупую подменить данные нельзя. Удивительно.
Проблема номер восемь: связи между компьютерными нейронами случайны, поэтому нейросети лишены запоминания созданных образов. На приказ «нарисуй мне дерево» нейросеть охотно откликнется и будет рисовать деревья снова и снова, но... каждый раз это будет «другое дерево». И если вы напишете команду «нарисуй мне такое же дерево, как в прошлый раз, только на берегу реки», нейронная сеть не поймёт вас. Она опять нарисует «новое случайное дерево».
Связывать случайность (кстати, они не случайны, а заданы архитектурой) связей между нейронами и неспособность запоминать созданный образ - максимально некорректно. То, что здесь описано, на самом деле решаемо. Но это решение за пределами архитектуры нейросети. Это как предъявлять претензии микроволновке, за то, что она не включила сама кнопку, типа, могла бы и запомнить. У нее нет инструментов запоминания результата, как нет у голой нейросети - она получает данные на вход, генерирует выход и все.
В целом, я догадываюсь, что изначальная статья была рассчитана на детей младшего школьного возраста. И я по размышлению выкинул из моего разбора несколько цитат, которые на самом деле оказались верны, просто сильно упрощают представление. И то, что я описал может быть не всем понятно и требует более глубокого погружения.
