В новом выпуске подкаста AI Mindset мы обсуждаем эволюцию Obsidian: от простого Markdown-редактора до платформы для создания персональных интерфейсов с помощью ИИ. Мы делимся опытом создания плагинов "на лету", рассуждаем о будущем персональных агентов и о том, как можно "хакнуть продуктивность" с помощью кастомизированных инструментов.

Обсуждение начинается с истории нашего перехода на Obsidian с других инструментов, таких как The Brain. Изначально Obsidian использовался преимущественно как редактор для создания личных заметок и дневниковых записей. Затем, с появлением больших языковых моделей, он стал восприниматься как датасет для будущего "я", где структурированные данные могут быть обработаны ИИ.

Мы отмечаем новую тенденцию: возможность быстро создавать собственные плагины и интерфейсы под свои конкретные задачи. В подкасте демонстрируется пример плагина для древовидного отображения тегов, который был создан всего за 50 минут. Это открывает новую парадигму — когда проще и быстрее создать собственный интерфейс, чем искать готовое решение или разбираться в сложных настройках.

Особое внимание мы уделяем психологическому аспекту использования персонализированных инструментов: "Своим приятней пользоваться". Инструменты, созданные "под себя", могут быть не идеальными с технической точки зрения, но они становятся более личными и приятными в использовании.

В заключение мы размышляем о будущем интерфейсов и коллаборативной работы с использованием ИИ-агентов.

В новом выпуске подкаста подводим итоги масштабной лаборатории по искусственному интеллекту, в которой приняло участие около 120 человек. В этот раз, помимо основных ведущих, в программе приняли участие около десяти экспертов – ведущих треков, в рамках которых делились своими знаниями на стыке ИИ и различных областей: от автоматизации до творчества и трендвотчинга.

Откровенно говорим о сложностях обучения столь разнородной аудитории, признавая, что невозможно угодить всем: для кого-то уровень был слишком высоким, для кого-то – недостаточным. Подчеркиваем, что главный принцип лаборатории – самостоятельность. Хотя вокруг много единомышленников, никто не может решить за участника, что для него важно и подходит именно ему.

Отмечаем, что некоторые треки переросли в мини-сообщества, где люди продолжают общаться и после окончания лаборатории. Эту трансформацию от "одноразовых продуктов" к созданию устойчивого сообщества вокруг технологий воспринимаем как большое достижение.

Обсуждаем важность вдохновения и мотивации в обучении новым технологиям, а также необходимость толерантности к ошибкам. Отмечаем, что для эффективного освоения новых инструментов требуется значительное время – не десятки, а сотни часов, но эти инвестиции окупаются, освобождая время для действительно важных вещей в будущем.

В подкасте затрагиваем также философский аспект технологий: как они меняют наше мышление, как помогают или мешают думать, как влияют на нашу идентичность. Делимся наблюдениями о том, как участники расширяют представление о своих возможностях, пробуя новые инструменты и подходы.

В заключение обсуждаем планы на будущее: как развивать лабораторию дальше, как лучше персонализировать обучение и как поддерживать сформировавшееся сообщество. Подкаст будет интересен тем, кто интересуется образованием в сфере ИИ, созданием обучающих программ и комьюнити-билдингом вокруг новых технологий.

В это выпуске мы обсуждаем, как меняется наше представление о продуктивности в эпоху AI. Говорим о культе продуктивности, перехода от количества задач к их осмысленности, про управление вниманием как ключевой навык, про голосовые интерфейсы и их влияние на рабочие процессы, формулирование задач для искусственного интеллекта как новый софт-скилл, важность генералистов в новой технологической реальности.

Цитаты

«Для того, чтобы оставаться продуктивным, нужно ставить под вопрос свой инструментарий, получать пользу и наслаждение от того, что ты делаешь. Навык, формулировать задачей для искусного интеллекта, один из самых главных.»

«Когда только начинаешь работать, тебе кажется, что продуктивность — это набрать по большей задач. И даже, может быть, их все выполнить. Чем дальше, тем больше задумываешься — а все ли надо выполнять.»

«Творчество, создание чего угодно — это очень божественной процесс. Ничего не было, появилась идея из нее какой-то процесс, проект, продукт.»

«Я не знаю ничего более удобного, и что бы настолько радикально поменял жизнь, как качественный голосовой ввод, с какой-то логикой.»

«Наступает время людей, которые больше генералисты, которые умеют посмотреть по сторонам, у которых есть какая-то четкая экспертиза, внутри своего домена, но она им не ограничена.»

«В идеальном мире для меня это про то, что у тебя сам появляется время для то, чтобы заниматься классными вещами, которые делают жизнь осмысленной, и главное приятной.»

AI Mindset в Телеграм
https://link.aimindset.org/yttg

Наша лаборатория по искусственному интеллекту
https://link.aimindset.org/ytailab

Наш подкаст везде, где есть подкасты:
https://aimindset.transistor.fm/

Лена Шакурова, основательница агентства по Conversational AI и no-code платформы ChatBotly для создания AI-ассистентов, делится своим опытом и видением развития индустрии. В подкасте обсуждаются принципы Conversational Design, важность учёта пользовательского опыта, этические аспекты создания AI-ассистентов, а также тренды развития индустрии, включая мультимодальность и персональных AI-помощников.

Лена Шакурова
https://shakurova.io/
https://www.linkedin.com/in/lena-shakurova/

Наш подкаст везде, где есть подкасты
https://aimindset.transistor.fm/
AI Mindset в Телеграм
https://t.me/ai_mind_set/
Наша лаборатория по искусственному интеллекту
https://knowledge.aimindset.org/ai-mindset-v

---

Начав с изучения языков и математики, Лена прошла путь от NLP-инженера до основательницы собственного агентства, специализирующегося на Conversational AI. Её страсть к анализу и систематизации знаний привела к разработке ChatBotly - платформы, упрощающей создание AI-ассистентов на основе базы данных. Лена верит в силу командной работы и подчеркивает важность понимания пользовательских потребностей при разработке AI-решений.

В этом выпуске подкаста Лена подробно разбирает:
- Что такое хороший Conversational Design и как избежать распространенных ошибок при создании чат-ботов.
- Как интегрировать AI-ассистентов в команду, превращая их в ценных "AI-сотрудников".
- Перспективы мультимодальных AI-систем, объединяющих голос, текст и изображения.
- Этические дилеммы в разработке AI и важность честного взаимодействия с пользователями.
- Как меняется восприятие AI в обществе и какие тренды формируют будущее индустрии.

Мик Вайсман, разработчик и предприниматель, рассказывает, зачем он участвует в технологических хакатонах. О том, как за два дня можно собрать проект, прокачать новые навыки и завоевать первое место. Про то, как работают команды, что движет участниками и почему это интересно – не только для айтишников.

AI Mindset в Телеграме
https://t.me/ai_mind_set/

Наша лаборатория по искусственному интеллекту
https://knowledge.aimindset.org/ai-mindset-v

Наша лаборатория по ии для knowledge management
https://knowledge.aimindset.org/

Мик Вайсман в Телеграме
https://t.me/wisemantalks

YouTube Wiseman Talks
https://www.youtube.com/@wisemantalks

Наш подкаст везде, где есть подкасты
https://aimindset.transistor.fm/

***
Начав программировать в пять лет, Мик прошёл путь от разработчика до основателя успешного агентства, никогда не теряя связи с кодом.

Особое внимание в беседе уделяется балансу между техническим и гуманитарным подходом к созданию продуктов. Мик рассказывает о своём опыте работы с культурными проектами, включая разработку приложений для музеев и театральных постановок, подчёркивая важность культурного кода в технологических решениях.

Отдельный блок посвящён хакатонам — от подготовки и выживания во время марафонов разработки до философии создания проектов в ограниченное время. Гость делится практическими советами по управлению энергией, избеганию кофеиновой ловушки и важности физической подготовки для победы.

В разговоре затрагиваются актуальные темы использования AI в разработке, будущего криптовалют и перспектив развития технологического предпринимательства. Мик делится своим видением идеального размера команды (28 человек) и рассуждает о том, как технологии могут помочь в преодолении языковых и культурных барьеров.

Таймкоды

0:00 Вступление и представление гостя
0:38 Первый опыт в программировании
1:07 Опыт работы и создание агентства
1:52 Нейро-стилист для разработчиков
2:41 Текущие проекты и AI
3:25 Успехи на хакатонах 2024
3:45 Семейный бэкграунд и путь в технологии
5:08 Работа с музеем Гараж и культурные проекты
6:08 Взгляд на хакатоны и соревновательный элемент
8:20 Подготовка к хакатонам
10:23 Практические советы по выживанию на хакатоне
11:52 О нетворкинге на мероприятиях
14:40 Опыт работы в одиночку vs в команде
16:40 Использование AI в разработке
19:19 Физическая подготовка и энергия
21:40 О размере команды и управлении
24:40 Творческий подход в технологиях
27:40 Будущее AI и автоматизации
31:20 Развитие криптовалют
34:40 О культурных барьерах и переводе
37:20 О творчестве и физическом создании
41:20 Перспективы развития технологий
45:00 О важности ограничений для развития
48:40 Заключительные мысли и контакты

В этом выпуске говорим про ИИ через призму гуманитарных наук и социальной теории. Наш гость, Александр Малахов, представляет интегральный взгляд на развитие AI-технологий, объединяющий технический и гуманитарный подходы.

В ходе беседы мы рассматриваем три основных подхода к развитию AI в современном мире: американский (с акцентом на бизнес и инновации), китайский (с государственным контролем) и европейский (с фокусом на гуманистические ценности). Говорим о том, как эти подходы влияют на развитие технологий и общества в целом.

Александр делится своим видением того, как меняется роль академической науки в эпоху AI, почему многие инновации сегодня происходят за пределами традиционных научных институтов, и какие это создает возможности и вызовы. Обсуждаем последние манифесты технооптимистов, включая работы Сэма Альтмана, Дарио Амадей и других, а также их влияние на развитие технологий.

AI Mindset в Телеграме
https://t.me/ai_mind_set/

Наша лаборатория по искусственному интеллекту
https://knowledge.aimindset.org/ai-mindset-v

Malakhoverse — канал Александра Малахова в Телеграме
https://t.me/malaverse

Наш подкаст везде, где есть подкасты:
https://aimindset.transistor.fm/

Как использовать искусственный интеллект для личного развития и обучения? В этом выпуске обсуждаем практические стратегии применения ИИ в образовании, делимся личным опытом и рассматриваем будущее персонализированного обучения.

В новом выпуске подкаста мы погружаемся в тему использования искусственного интеллекта для личного развития и образования. Обсуждаем, как меняется подход к обучению с появлением ИИ-инструментов, и почему важно развивать навыки работы с ними уже сейчас.

Рассматриваем различные аспекты применения ИИ: от базового использования языковых моделей до создания персонализированной системы обучения. Делимся опытом интеграции ИИ в повседневную работу с информацией, обсуждаем концепцию "второго мозга" и модульный подход к обучению.

Особое внимание уделяем практическим аспектам: как выбрать инструменты, как настроить их под себя, какие существуют ограничения и как их обойти. Разбираем реальные примеры использования ИИ для изучения языков, работы с информацией и профессионального развития.

В финале обсуждаем будущее образования с ИИ: от голосовых интерфейсов до полностью персонализированных систем обучения.

В этом разговоре Глеб и Саша обсуждают возможности и функции Cursor AI как инструмента для управления знаниями и программирования.

Cursor — это мощный редактор кода с интегрированным ИИ, который упрощает разработку. Он легко интегрируется с такими инструментами, как Obsidian, поддерживает Markdown и может использоваться для эффективного управления знаниями. Cursor позволяет задавать запросы к заметкам, анализировать их, настраивать предпочтения для проектов и создавать связи между источниками данных. Благодаря своей гибкости и скорости работы, это универсальный инструмент как для программирования, так и для работы с контентом.

Глеб и Саша делятся своим опытом использования Cursor, его интеграции с Obsidian и тем, как AI может помочь в создании и редактировании контента. Также рассматриваются аспекты парного программирования и как Cursor может быть полезен как для разработчиков, так и для неразработчиков.

В этом разговоре обсуждаются возможности и преимущества использования Cursor в управлении знаниями, его гибкость и настройки, а также сравнение с Obsidian. Говорим, как контекст и сохраненные данные могут быть использованы для более эффективного взаимодействия с информацией. Обсуждаем важность сбора и анализа данных для личной эффективности, а также инструменты управления знаниями, интеграцию веб-данных, проблемы и вызовы в управлении знаниями, а также будущее автоматизации и персонализации знаний с использованием AI.

Говорим про будущее умных систем, их переход от Pull к Push, важность контекста и истории пользователя, проблемы конфиденциальности, локальные модели и впечатления от новых технологий, таких как курсор.

Ссылки:
Cursor — https://cursor.com/
Obsidian — https://obsidian.md/

AI Mindset в Телеграме
https://t.me/ai_mind_set/

Оглавление

00:00 Введение в курсор и управление знаниями
02:54 Функции и возможности курсора
05:51 Парное программирование и AI в разработке
09:03 Интеграция курсора с Obsidian
11:46 Создание и редактирование контента с курсором
15:00 Контекст и его использование в курсоре
18:18 История погружения в системы управления знаниями
22:30 Ценность сохраненных данных и их использование
24:16 Связка между курсором и Obsidian
25:00 Сбор и анализ данных для личной эффективности
28:12 Инструменты управления знаниями: Obsidian и Cursor
29:46 Интеграция веб-данных и создание контекста
33:03 Проблемы и вызовы в управлении знаниями
34:59 Будущее автоматизации и персонализации знаний
37:27 Мечты о умных системах
38:36 Переход от Pull к Push системам
39:46 Контекст и история пользователя
40:51 Проблемы конфиденциальности и настройки
42:38 Локальные модели и доступные технологии
43:51 Итоги и впечатления от технологий