
Russian: 
Уважаемые коллеги, это "Two Minute Papers" c Dr. Károly Zsolnai-Fehér.
Сегодня мы будем играть с клеточным автоматом.
Вы можете представить,что эти автоматы - маленькие игры, где мы имеем множество ячеек и набор
простых правил, которые описывают, когда клетка должна быть заполнена, а когда она должна быть пустой.
Эти правила обычно зависят от статуса соседних ячеек.
Например, возможно, самая известная форма этого клеточного автомата -
созданная Джоном Хортаном Конвеем игра "Жизнь", которая симулирует маленький мир, где каждая клетка представляет собой
маленькую форму жизни.
Правила, опять же, зависят от соседей этой клетки - если есть слишком много соседей,
они умрут из-за перенаселения, если же слишком мало, они умрут из-за депопуляции,
если у них будет правильное количество соседей, они будут процветать и размножаться.
Итак, почему это так интересно?

iw: 
מלומדים יקרים, זה מאמרים בשתי דקות עם ד"ר קארולי ז'ולניי פהיר
היום אנו נשחק עם אוטומט תאי
תוכלו לדמיין אוטומטים כמשחקונים בהם יש קבוצת תאים
ומערכת חוקים פשוטים המתארים מתי על תא להיות מלא או ריק
חוקים אלה באופן טיפוסי תלויים במצב התאים השכנים
למשל, הדוגמה הידועה ביותר של אוטומט תאי היא זו של ג'ון הורטון קונווי,
משחק החיים של , המדמה
עולם קטנטן בו כל תא מייצג
צורת חיים קטנה.
הכללים, שוב, תלויים בשכנים
של התא הזה - אם יש יותר מדי שכנים,
הם גם ימותו בגלל אוכלוסיית יתר
מעטים הם ימותו בגלל תת-איכלוס,
ואם יש להם בדיוק את הסכום הנכון של
שכנים, הם ישגשגו ויתרבו.
אז למה זה כל כך מעניין?

English: 
Dear Fellow Scholars, this is Two Minute Papers
with Dr. Károly Zsolnai-Fehér.
Today we are going to play with a cellular
automaton.
You can imagine these automata as small games
where we have a bunch of cells, and a set
of simple rules that describe when a cell
should be full, and when it should be empty.
These rules typically depend on the state
of the neighboring cells.
For instance, perhaps the most well-known
form of this cellular automaton is John Horton
Conway’s Game of Life, which a simulates
a tiny world where each cell represents a
little life form.
The rules, again, depend on the neighbors
of this cell - if there are too many neighbors,
they will die due to overpopulation, if too
few, they will die due to underpopulation,
and if they have just the right amount of
neighbors, they will thrive, and reproduce.
So why is this so interesting?

Russian: 
Ну, этот клеточный автомат показывает нам, что небольшой набор простых правил может породить
удивительно сложные формы жизни, такие как планеры, космические корабли и даже универсальную конструкцию
Джона фон Неймана, или другими словами, самовоспроизводящиеся машины.
Я надеюсь, что и вам кажется это удивительным, и сегодня в этом выпуске мы продолжим
эту концепцию дальше.
Ещё дальше!
Этот клеточный автомат запрограммирован на развитие одной клетки, которая должна вырасти в предписанную
форму жизни.
Помимо этого, есть много других ключевых отличий от других работ, и сегодня мы рассмотрим
основные моменты  двух из них.
Во-первых, состояние клетки немного отличается, потому что она может быть пустой, растущей или
зрелой, и, во-вторых, что еще более важно, описание математической формулировки проблемы
очень похожа на то, как мы обучаем глубокую нейронную сеть для достижения
чего-либо.
Это абсолютно потрясающе.

iw: 
ובכן, האוטומט התאי הזה מראה לנו שמערכת קטנה של כללים פשוטים יכולה להוביל
לצורות חיים מורכבות להפליא, כגון
דאונים, חלליות ואפילו
בנאי אוניברסלי של ג'ון פון נוימן, או במילים אחרות,
מכונות לשכפול עצמי.
אני מקווה שאתם חושבים שזה חתיכת דבר,
ובמאמרנו היום,
אנו הולכים להתקדם עם רעיון זה הלאה.
רחוק הלאה!
אוטומט תאי זה מתוכנת לפתח
תא בודד שיגדל
לסוג שנקבע מראש של צורת חיים.
מלבד זאת, ישנם הבדלי מפתח רבים אחרים
מעבודות אחרות,
ואנו נדגיש שניים מתוכם היום.
האחד, מצב התא מעט שונה (מעבודות קודמות)
כי הוא יכול להיות ריק, גדל,
או בוגר. וחשוב מכך, שניים, את
הניסוח המתמטי של הבעיה
כתוב בצורה דומה למדי
לדרך בה אנו מאמנים רשת עצבית עמוקה להשגת מטרה מסוימת
זה מדהים לחלוטין.

English: 
Well, this cellular automaton shows us that
a small set of simple rules can give rise
to remarkably complex life forms, such as
gliders, spaceships, and even John von Neumann’s
universal constructor, or in other words,
self-replicating machines.
I hope you think that’s quite something,
and in this paper today, we are going to take
this concept further.
Way further!
This cellular automaton is programmed to evolve
a single cell to grow into a prescribed kind
of life form.
Apart from that, there are many other key
differences from other works, and we will
highlight two of them them today.
One, the cell state is a little different
because it can either be empty, growing, or
mature, and even more importantly, two, the
mathematical formulation of the problem is
written in a way that is quite similar to
how we train a deep neural network to accomplish
something.
This is absolutely amazing.

English: 
Why is that?
Well, because it gives rise to a highly-useful
feature, namely that we can teach it to grow
these prescribed organisms.
But wait, over time, some of them seem to
decay, some of them can’t stop growing…and,
some of them will be responsible for your
nightmares, so, from this point on, proceed
with care.
In the next experiment, the authors describe
an additional step in which it can recover
from these undesirable states.
And now, hold on to your papers, because this
leads to the one of the major points of this
paper.
If it can recover from undesirable states,
can it perhaps..regenerate when damaged?
Well, here, you will see all kinds of damage…and
then, this happens.
Wow!
The best part is that this thing wasn’t
even trained to be able to perform this kind
of regeneration!

Russian: 
Почему?
Ну, потому что это даёт нам очень полезную особенность, а именно то, что мы можем научить её расти
по этим предписанным организмам.
Но подождите, со временем некоторые из них будто разлагаются, некоторые не перестают расти ...
а некоторые из них станут источником ваших ночных кошмаров, так что c этого момента,
продолжайте осторожно.
В следующем эксперименте авторы описывают дополнительный этап, на котором они смогут восстановиться
после подобных нежелательных состояний.
А теперь приготовьтесь, потому что мы подошли к одному из основных пунктов этого
выпуска.
Если они могут оправиться от нежелательных состояний, могут ли они ... восстановиться при повреждении?
Ну, вот, вы видите все виды повреждений ... и вот, что происходит.
Вау!
Самое приятное то, что эта программа даже не была обучена иметь возможность выполнять подобную
регенерацию.

iw: 
למה?
ובכן, מכיוון שזה מוביל לתכונה שימושית ביותר: שאנחנו יכולים ללמד אותו
לגדל את האורגניזמים המוגדרים מראש הללו.
אבל חכו, לאורך זמן, נראה שחלקם
מתנוונים...
חלקם אינם מפסיקים לצמוח...
וגם, חלקם יהיו אחראים לסיוטיכם. אז מהנקודה הזו, נמשיך בזהירות.
בניסוי הבא, המחברים מתארים
שלב נוסף בו הוא יכול להחלים
ממצבים בלתי רצויים אלה.
ועכשיו, אחזו חזק בניירת שלכם, כי זה
מוביל לאחת הנקודות העיקריות במאמר זה
אם הוא יכול להחלים ממצבים לא רצויים,
האם הוא יכול...
לחדש את עצמו כשהוא ניזוק?
ובכן, כאן תראו כל מיני נזקים ... 
ואז, זה קורה. וואו.
החלק הטוב ביותר הוא שהדבר הזה
אפילו לא אומן להיות מסוגל לבצע
התחדשות מסוג זה!

English: 
The objective for training was that it should
be able to perform its task of growing and
maintaining shape, and it turns out, some
sort of regeneration is included in that.
It can also handle rotations as well, which
will give rise to a lot of fun, as noted a
moment ago, some nightmarish experiments.
And, note that this is a paper in the Distill
journal, which not only means that it is excellent,
but also interactive, so you can run many
of these experiments yourself right in your
web browser.
If Alexander Mordvintsev, the name of the
first author rings a bell, he worked on Google’s
Deep Dreams approximately 5 years ago.
How far we can some since, my goodness.
Loving these crazy, non-traditional research
papers and am looking forward to seeing more
of these.
This episode has been supported by Weights
& Biases.
Here, they show you how you can visualize
the training process for your boosted trees
with XGBoost using their tool.

Russian: 
Целью обучения было то, что она должна быть в состоянии выполнить свою задачу прорастания и
поддержанию формы, и, оказалось, что-то вроде регенерации включено в это.
Он также может справляться с поворотами, что принесет массу веселья, как отмечалось
недавно, в некоторых кошмарных экспериментах.
И обратите внимание, что это статья в журнале Distill, которая не только означает, что это превосходно,
но и интерактивна, поэтому многие из этих экспериментов можно выполнить самостоятельно прямо в
браузере.
Если Александер Мордвинцев - первое имя автора- вам что-нибудь напоминает, он работал над гугловскими
"Deep Dreams" примерно 5 лет назад.
Как далеко мы продвинулись с тех пор, боже мой.
Люблю эти сумасшедшие, нетрадиционные исследовательские работы и с нетерпением жду, чтобы увидеть больше
подобного.
Этот эпизод был сделан с помощью "Weights & Biases".
Здесь они показывают, как вы можете визуализировать процесс обучения для ваших возвышенных деревьев
с помощью XGBoost, используя их инструмент.

iw: 
המטרה לאימונים הייתה שזה צריך
להיות מסוגל לבצע את משימת הגידול שלו
תוך שמירה על צורתו, ומתברר 
שמין התחדשות כלולה בכך.
זה יכול להתמודד גם עם רוטציות, אשר
יובילו להנאה רבה,
וכאמור לפני רגע, כמה ניסויים מסויטים ביותר.
ושימו לב כי מדובר בעיתון בז'ורנל 
Distill, מה שלא רק אומר שהוא מצוין,
אבל גם אינטראקטיבי, כך שתוכלו להריץ רבים
מהניסויים האלה בעצמכם
ממש בדפדפן שלכם.
אם אלכסנדר מורדווינצב, שם המחבר הראשון נשמע מוכר,
הוא עבד על Deep Dreams של גוגל לפני כחמש שנים.
כמה רחוק הגענו מאז...
אוהב מאוד את מאמרי המחקר המשוגע והבלתי רגיל הזה
ומצפה בקוצר רוח לראות עוד כאלה.
הפרק הזה נתמך על ידי Weights & Biases.
כאן הם מראים לכם כיצד תוכלו לסמלץ
תהליך האימון לעצים שלכם
עם XGBoost באמצעות הכלי שלהם.

Russian: 
Если взгляните ближе, вы увидите, что всё, что вам потребуется - одна строка кода.
Weights & Biases предоставляют инструменты для отслеживания ваших экспериментов в проектах глубинного обучения.
Их система построена,чтобы сохранить огромное количество денег и времени, и она успешно используется
в проектах пристяжных лабораториях, вроде OpenAI, Toyota Research, GitHub и т.д.
А самое лучшее то,что если вы - студент,или вы имеете открытый сурс-проджект, вы можете пользоваться
их инструментами бесплатно.
Это хорошо, как есть.
Убедитесь, что посетили их через wandb.com/papers, или при помощи ссылки в описании,
чтобы получить бесплатную демоверсию уже сегодня.
Мы благодарим компанию Weights & Biases за многолетнюю поддержку и помощь в создании лучших видеороликов
для Вас.
Спасибо за просмотр и щедрую поддержку, и увидимся в следующий раз!

iw: 
אם תסתכלו מקרוב, תראו 
שכל מה שנדרש היא שורת קוד אחת.
Weights & Biases מספקת כלים למעקב אחר ניסויים בפרויקטים שלך בלמידה עמוקה
המערכת שלהם נועדה לחסוך לך טון
של זמן וכסף, והוא משומש באופן פעיל
בפרויקטים במעבדות יוקרתיות, כמו OpenAI,
מחקרי טויוטה, GitHub, ועוד.
וכן, החלק הטוב ביותר הוא שאם אתה אקדמאי
או שיש לך פרוייקט קוד פתוח, אתה יכול להשתמש
בכלים שלהם בחינם.
זה הכי טוב שיש.
הקפד לבקר בהם דרך wandb.com/papers
או פשוט לחץ על הקישור בתיאור הסרטון
ותוכלו לקבל הדגמה חינם היום.
תודה שלנו ל- Weights & Biases על תמיכתם
ועזרתם בהכנת סרטונים טובים יותר
עבורכם.
תודה שצפיתם ועל תמיכתכם הנדיבה 
ואראה אותך בפעם הבאה!

English: 
If you have a closer look, you’ll see that
all you need is one line of code.
Weights & Biases provides tools to track your
experiments in your deep learning projects.
Their system is designed to save you a ton
of time and money, and it is actively used
in projects at prestigious labs, such as OpenAI,
Toyota Research, GitHub, and more.
And, the best part is that if you are an academic
or have an open source project, you can use
their tools for free.
It really is as good as it gets.
Make sure to visit them through wandb.com/papers
or just click the link in the video description
and you can get a free demo today.
Our thanks to Weights & Biases for their long-standing
support and for helping us make better videos
for you.
Thanks for watching and for your generous
support, and I'll see you next time!
