14 ноября 2007 года сбылась моя мечта детства: я стал счастливым обладателем замечательного аналогового компьютера Telefunken RA 770. Искренне благодарен сотруднику Forschungszentrum Jülich, который не дал пустить эту замечательную машину на металлолом и предложил её мне. 

На мой взгляд, RA 770 — лучший когда-либо созданный высокоточный  (10^-4) аналоговый компьютер. Забирать его мы приехали на грузовике. Почему на грузовике? Потому что Telefunken RA 770 весит около 550 кг. Пришлось его частично разобрать, чтобы погрузить в машину своими силами. Как мы его выгружали дома — отдельная история. Будет много фото.

С давних времен люди привязывали время к циклическим событиям, которые происходили вокруг них. Это были смена дня и ночи, времена года. В современном мире такая точность при работе со временем часто является неудовлетворительной. Но именно к такому измерению времени привыкло человечество, и, достигнув высокой точности в определении количества времени, много усилий тратит на то, чтобы увязать старые методы измерения времени к современному точному измерению. 

Из-за этого человечество усложнило работу со временем различными календарями, часовыми поясами, зимним и летним временем, не говоря о том, что у него не было однозначного понимания такого фундаментального понятия как секунда. И сейчас, даже определившись с понятием секунда, оно пытается все придуманные ранее сложности согласовать с ним.

В этой статье я разберу по косточкам все тайны квантовых компьютеров: что такое суперпозиция (бесполезна) и запутанность (интересный эффект), могут ли они заменить обычные компьютеры (нет) и могут ли они взломать RSA (нет). При этом я не буду упоминать волновую функцию и столь раздражающих Bob и Alice, которых вы могли встречать в других статьях про квантовые машины.

Первое и самое главное, что нужно знать - квантовые компьютеры не имеют ничего общего с обычными. Квантовые компьютеры по своей природе - аналоговые, там нет бинарных операций. Вероятно, вы уже слышали про Кубиты, что у них есть состояние 0, 1 и 0-1 одновременно, и благодаря этому вычисления выполняются очень быстро: это заблуждение. Кубит - это магнит (обычно атом или электрон), подвешенный в пространстве, который может вращаться по всем трем осям. Собственно, вращение магнита в пространстве - это и есть операции квантового компьютера. Почему это может ускорить вычисления? Было очень сложно найти ответ, но самые стойкие читатели увидят его в конце статьи. Начнем разоблачения.

Это - полный разбор алгоритма подписи на эллиптических кривых (ECDSA), который является ключевым элементом большинства блокчейнов (типа Bitcoin, Ethereum, ...). С примерами кода и реализацией с полного нуля. Всё сведено к уровню школьной математики, а читать код не обязательно!)

В отличие от нашего прошлого героя, Михаил сделал выбор не в пользу Scala, а предпочел Rust, так как этот язык обеспечивает безопасное использование данных и ресурсов. На нём можно управлять памятью и создавать не только более быстрый, но и более надёжный код. Кстати, Михаил считает C++ не столько базовым языком для Rust, сколько консервативным конкурентом. По его словам, поклонники C/C++ недолюбливают Rust лишь потому, что имеют о нём много предрассудков и пока не осознали преимущества нового языка.

Мы поговорили с ведущим системным программистом департамента разработки компании «Криптонит» Михаилом Дорониным, чьей основной специализацией в компании является программирование на Rust.

«Хтоническая логика Haskell, тяжеловесная мощь «плюсов» и грязная гибкость скриптовых языков наталкивают человека на экзистенциальный поиск. Если апатия приводит в Python, то конструктивный поиск в итоге ведёт к Rust или Go», — считает Игорь Нетай, специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит».

Мир IT довольно токсичен. Нас окружает успешный успех — он захлёстывает и сбивает нас с ног каждый раз, когда мы смотрим на публичных людей в нашей отрасли. Один — ворочает «маленьким кластером на тысячу машин», другой — уже три пет-проекта запустил за утро субботы, этот — за день подготовился к собеседованиям и лениво перебирает оферы из топовых компаний.

Из каждого утюга раздаются возгласы, что разработчик должен развиваться день и ночь, ведь у нас такая профессия! Каждый должен обладать солидным профилем на гитхабе, для чего, придя домой после дня работы, обязан контрибутить в опенсорс-проекты. Впрочем, отдохнуть тоже можно — например, запустив в перерыве свой пет-проект и поучаствовав в хакатоне. Ночью можно совсем расслабиться и понабивать себе профиль в литкоде, а во время походов в туалет — прочитать пару статей.

Но действительно ли всё это надо? Разработчик в самом деле обязан проводить всё своё свободное время за написанием кода? А обязан ли разработчик постоянно развиваться?

Вам 20 лет. Вы заканчиваете универ по какой-нибудь прекрасной специальности вроде "Программной инженерии". Вы учитесь на все пятерки, пишете научные статьи, получаете академическую и еще какую-нибудь именную стипендию с крутым названием, ездите по студенческим конференциям и олимпиадам, привозя оттуда призы и охапки мерча. Футболку с последнего чемпионата по программированию вы носите, не снимая (зимой - прямо поверх свитера), и все ваши канцтовары отмечены логотипом Microsoft.

В один прекрасный день научный руководитель предлагает вам остаться в аспирантуре, обещая завидную перспективу. Преподавание с первого же года, стипендия в 10 тысяч, а после защиты надбавка за ученую степень. Ну где еще будешь получать 10 тысяч за научные статьи, думаете вы и...

ЛОЛШТО?

Пожалуйста, не поймите меня неправильно. Я профессиональный разработчик с 30-летним стажем. Я могу читать и понимать почти двадцать языков, полных по Тюрингу. Я могу писать ясный и выразительный код на доброй дюжине из них. В языках, которые я действительно люблю и использую ежедневно — мое имя можно увидеть на доске почета StackOverflow (топ-20 в мире: ruby, elixir). Я по-настоящему люблю писать код, и я отклоняю все предложения «вырасти» по должностной лестнице, будь то руководство проектами, CTO, или что угодно в этом направлении, несмотря на потенциальное увеличение дохода в разы.

— Abraham Willemsens (Metropolitan Museum of Art)

Но я как никогда убежден, что отрасль страдает от самого страшного заболевания за всю свою историю. Для этого есть много причин, и я собираюсь высказать свое очень предвзятое и скромное мнение по этому поводу.

Эта статья - история моей карьеры. Я не уверен, есть ли тут хоть какая-либо ценность для сообщества, но возможно кто-то узнает в какой-либо части истории себя, и, опять же, возможно какие-то моменты помогут ему проанализировать свою карьеру и не повторить моих ошибок. В общем - это история тридцатилетнего разработчика-недоучки с раздутым самомнением, который наконец осознал, что вся та исключительность, про которую ему намекали и в которую он свято верил - это точно не про него.

P.S. Извиняюсь за кликбейтный заголовок, но, мне кажется, он лучше всего описывает содержание этой статьи.

 P.P.S. Очень много текста внутри. 

• Лучший способ достичь карьерного роста — сменить компанию.
• Стек технологий на самом деле не имеет значения, потому что в моей области есть примерно 15 базовых шаблонов разработки программного обеспечения. Я работаю с данными, поэтому они не будут такими же, как веб-разработка или embedded. Но все области имеют около 10-20 основных принципов, и технический стек просто пытается упростить эти вещи, так что не переживайте.
• Есть причина, по которой люди рекомендуют искать работу. Если я недоволен работой, наверное, пора уходить.
• У меня появилось несколько хороших друзей на всю жизнь в компаниях, с которыми я работал. Мне не нужно это от каждого места, где я работаю. Я был совершенно счастлив, работая в тех местах, где у меня не складывались дружеские отношения с моими коллегами, и я был несчастен в местах, где у меня было несколько хороших друзей.

На этой неделе сценарист фильма «Дюна» Дени Вильнёв рассказал, что писал сценарий в программе Movie Master на MS-DOS — так как не любит перемен. И пока такие энтузиасты используют старое программное обеспечение в силу привычки, другие идут гораздо дальше в своих начинаниях и возвращают интернет во времена, когда страницы были минималистичны, а протоколы — проще сегодняшних.

В своё время я сам здорово намучился с английскими временами. Совершенно не получалось понять, как они формируются. Когда наконец удалось вызубрить все правила, самые простые существующие между временами закономерности всё равно оставались для меня неочевидными.

Как это часто бывает, по-настоящему понимаешь какую-то тему, только когда начинаешь рассказывать о ней другим («метод Фейнмана»). Несколько друзей, позавидовав моим «успехам», попросили помочь разобраться с английским. Тут и обнаружилось, что хотя я уже успешно использую английский в повседневной работе, обучать ему кого-то ещё — это совершенно отдельный навык.

Первоначальная идея. Сначала разъяснить все английские времена за один присест удавалось, надёргав различных идей из интернета: обрывки чьих-то схем, начинали склеиваться в свою схему и обрастать собственными легендами, а применение времён почти всегда было проще пояснить, используя хрестоматийную «систему английских времен с точки зрения употребления глагола “to vodka”». С каждой новой импровизированной лекцией, схема и нарратив продолжали меняться. «Ученики» попадались с различным базовым уровнем, что позволило понять, откуда нужно начинать плясать, чтобы урок был понятен всем, кто хоть раз слышал что-то про глаголы have и be. Когда счёт обученных уже пошёл на десятки, я решил оформить идею в более стройную лекцию. От первых попыток преподавания английских времён, до этого момента прошло пять лет. За это время было обучено ещё пару сотен человек. Обучено — по приколу. Денег за эти уроки я не брал.

Алгоритм, который привёл к безудержному успеху нейронных сетей глубокого обучения, не работает в биологическом мозге, но исследователи находят работающие альтернативы. Изучая алгоритмы в искусственных сетях глубокого обучения, учёные узнают всё больше о том, как учатся сети биологических нейронов.

В 2007 году ведущие мыслители в области нейронных сетей глубокого обучения организовали неофициальную «спутниковую» встречу на полях престижной ежегодной конференции по искусственному интеллекту. Последним спикером встречи был  Джеффри Хинтон  из Университета Торонто, когнитивный психолог и учёный в области компьютерных наук, ответственный за некоторые из крупнейших достижений в области глубоких сетей...

В 2010 году некий Кристофер Хейвенс (Christopher Havens) был приговорен к 25 годам тюремного заключения за убийство. В 2020 году его работа по теории чисел была опубликована в научном журнале. Все стены камеры, в которой Кристофер Хейвенс отбывает срок, испещрены бумажными листками с формулами.

Бумажные листы, исписанные числами и греческими символами, уже не помещаются на небольшом столике и теперь, как пёстрые обои, развешаны по всем стенам камеры размером 2.4x3.7 метров. В процессе поиска решений он мог записывать на стенах уравнения непрерывных дробей длиной до 4.5 метров. Это его история.