Какие ваши доказательства?
Телеграм - https://t.me/roflemem/3994
Показать полностью
1
0 просмотренных постов скрыто
Ответ на пост «Индусы: "Звиздец как тихо. Наведём суеты!"»1
Преданные последователи бегут, когда невероятно высокая башня «тазия» рушится во время процессии Мухаррам.
Башня «тазия» высотой 55 футов накренилась и рухнула во время процессии в Мухаррам.
Инцидент произошел недалеко от Бхопала в Индии 2 октября.
Тазия является изображением гробницы имама Хусейна, внука пророка Мухаммеда.
Во время Мухаррама мусульмане выносят башни тазия в процессии, чтобы оплакать мученическую смерть имама Хусейна и 72 других людей в битве при Кербеле.
Процессия в Бхопале была катастрофой с самого начала.
Башня тазия была слишком высокой и качалась под собственным весом.
Организаторы, которые пытались удержать его в вертикальном положении, балансируя с разных сторон с помощью длинных канатов, поняли, что борются с безнадежным делом.
Преданные, которые тащили тазию по узким улочкам, подняли тревогу, когда она начала наклоняться. Чувствуя, что он вот-вот упадет, они побежали в поисках безопасности.
Их опасения оправдались, когда возвышающееся сооружение рухнуло на здание и разбилось на куски.
Сайед Джаффер Хуссейн из шиитской организации «Фронт защиты Вакфа» в Хайдарабаде сказал, что никто не пострадал, поскольку здание приняло на себя основной удар падения.
Он сказал, что сооружение было построено не очень хорошо. «Из-за дождей у организаторов осталось очень мало времени для работы над этим», — добавил он.
Джаффер сказал, что в Хайдарабаде и многих других местах высота тазии составляла в среднем шесть или семь футов.
Но в некоторых частях Индии разные регионы соревнуются за строительство самых высоких тазий в году, иногда поднимая их высоту даже до 100 футов.
Показать полностью
Как обучают модели для машинного перевода?
На днях я наткнулась на статью, в которой обсуждалось, как стремительно машинный перевод завоевывает мир, и задумалась вот о чем. Кто-то утверждает, что скоро профессия переводчика станет пережитком прошлого, кто-то, напротив, приводит примеры нелепых ошибок автоматических систем. Конечно, мы все хоть раз сталкивались с казусами машинного перевода: когда привычное слово вдруг обретает совершенно новый смысл, или когда предложение превращается в набор странных фраз, лишенных логики.
Однако за кулисами этих неудач скрываются невероятные достижения в области технологий. Машинный перевод, который мы знаем сегодня, — это результат многолетней работы тысяч специалистов. Вопрос не в том, сможет ли машина заменить человека, а в том, как она учится понимать человеческий язык и превращать его в другой — иногда с идеальной точностью, а иногда с неожиданными ошибками. Давайте разберемся, как создаются и обучаются эти сложные системы, которые стремятся стать "универсальными переводчиками" нашего времени.
1. Сбор данных: основа для качественного обучения
Машинные модели нуждаются в больших объемах данных, чтобы понимать закономерности языка и правильно переводить текст. На этапе сбора данных критически важны параллельные корпуса — тексты, переведенные на несколько языков. Один из таких корпусов — Europarl-ST, который содержит тексты заседаний Европарламента, переведенные на несколько языков. Его отличительной чертой является высокое качество и формальный стиль, характерный для официальных дискуссий.
Другой известный корпус — OpenSubtitles, который собран на основе субтитров к фильмам и сериалам. Этот корпус включает диалоги в более разговорной и неформальной манере, что делает его полезным для работы с живым языком.
Также существуют наборы данных, такие как FLORES и NTrex, специально разработанные для оценки качества перевода. Эти корпуса используются для тестирования машинных переводов и выявления их сильных и слабых сторон в различных языковых парах и стилях.
Для наиболее распространенных языковых пар, таких как английский и испанский, существует множество доступных параллельных текстов, но для редких языков (например, суахили или исландского) данные найти значительно сложнее.
Проблемы на этапе сбора данных:
Шум в данных: субтитры или тексты в социальных сетях могут содержать ошибки, неточности или непоследовательность перевода.
Нехватка данных для редких языков: для многих малораспространенных языков просто нет достаточного количества параллельных данных. В таких случаях используются методы обогащения данных (data augmentation) или перевод через промежуточный язык (pivot language).
Неполные или неточные выравнивания: параллельные корпуса могут содержать ошибки в выравнивании предложений, где одно предложение на одном языке не соответствует другому по смыслу или длине. Это может вводить модель в заблуждение, затрудняя корректное обучение.
Неоднородность доменов: корпуса данных могут включать тексты из разных доменов (например, технические, медицинские, художественные), и если модель обучается на данных из смешанных областей, это может снижать качество перевода для специфических тем. Специализированные модели требуют более узконаправленных данных для повышения точности в конкретных доменах.
Устаревшие данные: языки постоянно развиваются, и некоторые корпуса могут содержать устаревшие термины или фразы, что приводит к созданию переводов, не соответствующих современному языковому контексту. Это особенно заметно в быстрых изменениях, таких как сленг или технические термины.
2. Предварительная обработка данных: очистка и нормализация
После того как данные собраны, их необходимо тщательно обработать. Модели машинного перевода должны работать с «чистыми» текстами, чтобы минимизировать ошибки, вызванные шумом в данных. Этот этап включает несколько шагов:
Удаление дубликатов: нередко одни и те же предложения встречаются в разных корпусах. Чтобы модель не «переучилась» на повторяющихся данных, такие дубликаты необходимо удалить.
Фильтрация шума: некоторые корпуса могут содержать неправильно выровненные переводы или смешение языков. Такие тексты исключаются из корпуса.
Токенизация: процесс разделения текста на более мелкие части — слова или символы. Для языков, характеризующихся сложной морфологией (например, финского), могут использоваться методы токенизации подслов (subword tokenization), такие как Byte Pair Encoding (BPE) или SentencePiece. Эти методы позволяют эффективно работать с редкими словами, разрезая их на более мелкие компоненты, что улучшает перевод.
3. Архитектура моделей: от RNN к Transformer
В начале эпохи нейронного машинного перевода использовались рекуррентные нейронные сети (RNN) и их более сложные версии, такие как LSTM (сети долгой краткосрочной памяти) и GRU (управляемый рекуррентный блок). Однако они оказались недостаточно эффективными для длинных предложений и сложных языковых конструкций.
Ситуация изменилась с появлением Transformer — архитектуры, которая опирается на механизм внимания (attention), который позволяет модели учитывать все слова в предложении одновременно, а не поочередно, как это делали RNN.
Преимущества архитектуры Transformer:
Параллелизм: модель может обрабатывать все слова в предложении одновременно, что значительно ускоряет обучение и инференс.
Например, если предложение звучит как «Кот бежит по траве», модель сразу видит и «кот», и «бежит», и «трава», а не по очереди.
Многоголовый механизм внимания: позволяет модели учитывать различные аспекты предложения (грамматика, контекст, значение отдельных слов) одновременно, что повышает качество перевода.
Допустим, вы рассказываете историю про кота, и для того чтобы понять, о чем идет речь, нужно помнить, что кот «бежит», а «по траве» — это место, где он бежит. Transformer одновременно обращает внимание и на действие (бежит), и на объект (кот), и на место (по траве), что помогает делать более точные переводы.
Глубокая архитектура: множество слоев энкодера и декодера позволяют модели лучше понимать сложные языковые зависимости.
Это похоже на многоуровневый процесс понимания. Сначала вы видите отдельные слова, затем начинаете замечать связи между ними, а на самых глубоких уровнях понимаете, почему кот бежит и к чему это ведет. Transformer использует множество слоев, которые помогают ему шаг за шагом разбираться не только в отдельных словах, но и в сложных взаимосвязях между ними.
4. Обучение модели: оптимизация и тренировка
Модели обучаются с использованием больших объемов данных и мощных вычислительных ресурсов. Этот процесс требует настройки гиперпараметров и использования алгоритмов оптимизации. Рассмотрим ключевые шаги обучения:
Функция потерь
Для обучения моделей обычно используется функция потерь кросс-энтропии. Она измеряет, насколько предсказанный перевод отличается от эталонного.
Представьте, что вы переводите предложение с одного языка на другой, а затем проверяете, насколько Ваш перевод совпадает с правильным вариантом. Модель делает нечто похожее. Это как если бы вы каждый раз получали оценку за свой перевод, и чем ближе она к 100%, тем лучше результат.
Алгоритмы оптимизации
Наиболее популярный алгоритм для обучения нейросетей — Adam, который сочетает преимущества метода стохастического градиентного спуска (SGD) и адаптивной оптимизации.
Когда вы учитесь, вы не запоминаете всю информацию сразу. вы допускаете ошибки, исправляете их и постепенно лучше понимаете материал. Алгоритм Adam работает аналогично. Он помогает модели учиться на своих ошибках и постепенно улучшать переводы, корректируя их с каждым шагом.
Регуляризация
Чтобы избежать переобучения, используются техники регуляризации, такие как Dropout, который «выключает» случайные нейроны на каждом этапе обучения, что делает модель более устойчивой к шуму в данных.
Скажем, вы учитесь кататься на велосипеде. Если ездить только по идеально ровной дороге, то любой крупный камень на пути может сбить с толку. Чтобы быть готовым к любым условиям, необходимо тренироваться в различных ситуациях. Регуляризация помогает модели не "привыкать" к слишком идеальным данным.
Обучение может занимать недели или даже месяцы, в зависимости от объема данных и вычислительных ресурсов.
5. Оценка качества перевода: автоматические и ручные методы
После обучения модель необходимо оценить. Для этого применяются автоматические метрики, которые позволяют быстро и объективно сравнивать результаты разных моделей.
Основные автоматические метрики:
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): сравнивает машинный перевод с эталонным, подсчитывая совпадения слов и фраз.
Представьте, что вам нужно перевести фразу «Я люблю играть в футбол». Машинный перевод предлагает: «Мне нравится играть в футбол». BLEU проверяет, сколько слов совпадает между машинным и эталонным (человеческим) переводом. В данном случае слова «играть» и «в футбол» совпадают, поэтому BLEU оценит перевод как достаточно хороший, но не идеальный, поскольку слово «нравится» отличается от «люблю».
TER (Translation Edit Rate): измеряет количество правок, которые необходимо внести в машинный перевод, чтобы сделать его идентичным человеческому.
Машина перевела фразу «Я иду в школу» как «Я бегу в школу». TER подсчитает, что необходимо заменить слово «бегу» на «иду», чтобы сделать перевод правильным. Чем меньше правок потребуется, тем лучше оценка перевода.
COMET: современная метрика, которая учитывает контекст и смысл, что делает ее более надежной по сравнению с BLEU.
Если машинный перевод фразы «Она счастлива» будет «Ей радостно», COMET сможет понять, что, хотя слова разные, смысл сохраняется, и оценит перевод как хороший. BLEU мог бы снизить оценку из-за несовпадения слов, но COMET учитывает значение фраз и контекст, что делает его более надёжным.
Однако автоматические метрики не всегда точно отражают качество перевода. Для важных проектов, таких как литературный или юридический перевод, необходимо проводить ручную оценку качества, привлекая профессиональных переводчиков. Они оценивают не только точность, но и плавность, стиль и соответствие контексту.
Тем не менее, и в этом направлении уже заметны определенные достижения. Некоторые системы машинного перевода, например, Lingvanex, предлагают пост-обработку перевода с помощью LLM (больших языковых моделей), настроенных конкретно под ваш текст, его стиль и целевую аудиторию. Такой подход позволяет сократить время и затраты на редактирование перевода вручную.
6. Адаптация модели: обучение на узких доменах
После завершения основного этапа обучения модель может быть адаптирована для конкретных задач или доменов. Например, модель, обученная на общих данных, может демонстрировать недостаточную точность в технических, юридических или медицинских текстах. Для улучшения качества перевода в этих областях применяется дообучение (fine-tuning).
Медицинский перевод становится более точным благодаря дообучению моделей на специализированных текстах, содержащих медицинскую терминологию. Это помогает корректно переводить диагнозы, рецепты и медицинские статьи. В случае юридических переводов требуется максимально точное соответствие терминологии, поэтому модели дообучаются на юридических документах, чтобы избежать ошибок в трактовке законов и договоров. Переводы для IT также нуждаются в тщательной обработке: большое количество технических терминов требует правильной интерпретации в соответствующем контексте, и модели дообучаются на текстах с технической тематикой для повышения качества перевода.
Заключение
Теперь, когда вы знаете, как обучаются модели для машинного перевода, следующий раз, когда вы увидите ошибку в переводе, вместо того чтобы лишь посмеяться, подумайте: что могло пойти не так? Ведь каждый перевод — это результат тысяч часов обучения и обработки колоссальных объемов данных. Представьте, что вы — модель перевода: сколько книг, фильмов и разговоров вам нужно перевести, чтобы стать настоящим экспертом в любом языке?
Машинный перевод — это не просто технологии. Это попытка научить компьютер думать как человек, понимать эмоции, контексты и намерения. И хотя до полного понимания еще далеко, одно ясно точно: каждый из нас может внести свой вклад в развитие этого процесса — просто используя машинный перевод, анализируя его результаты и помогая системе учиться на своих ошибках.
Показать полностью
Сравнение популярных переводчиков
Я думаю, что каждый из вас хоть раз в жизни прибегал к использованию машинных переводчиков. Существуют множество онлайн-сервисов и приложений, которые предлагают эту услугу. В данной статье мы рассмотрим пять популярных переводчиков: Lingvanex, DeepL, Google Translate, Яндекс. Переводчик и Microsoft Translator, а также сравним их качество перевода на одном и том же наборе примеров, включая сложные предложения, идиомы и пословицы и перевод контекста.
Пример 1. Сложное предложение
Исходный текст: Despite the heavy rain, the event was a great success, and everyone had a wonderful time.
Эталонный перевод: Не смотря на проливной дождь, мероприятие прошло с грандиозным успехом, и все прекрасно провели время.
Lingvanex: Несмотря на сильный дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
DeepL: Несмотря на проливной дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
Google Translate: Несмотря на сильный дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
Яндекс. Переводчик: Несмотря на сильный дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
Microsoft Translator: Несмотря на сильный дождь, мероприятие прошло с большим успехом, и все прекрасно провели время.
Анализ: Все переводчики отлично справились с задачей. Но DeepL - единственный переводчик, который перевел словосочетание “heavy rain” как “проливной дождь”.
Пример 2. Предложение с идиомой
Исходный текст: She had to burn the midnight oil to finish her project on time. В данном предложении используется идиома “to burn the midnight oil”, которая обозначает “работать по ночам”, “учиться допоздна”, “поздно засиживаться за работой”.
Эталонный перевод: Ей пришлось работать ночью, чтобы закончить проект вовремя.
Lingvanex: Ей пришлось сжечь полуночное масло, чтобы завершить проект вовремя.
DeepL: Чтобы закончить проект в срок, ей приходилось работать за полночь.
Google Translate: Ей пришлось работать не покладая рук, чтобы закончить свой проект вовремя.
Яндекс. Переводчик: Ей пришлось допоздна жечь масло, чтобы закончить свой проект вовремя.
Microsoft Translator: Ей пришлось сжечь полуночное масло, чтобы закончить свой проект вовремя.
Анализ: В целом, DeepL и Google Translate предоставляют более естественные и понятные переводы, передающие смысл оригинала, но не придерживающиеся буквального перевода. Важно учитывать, что при переводе идиом лучше всего передавать общий смысл, а не буквализм, чтобы сделать текст более доступным и понятным для целевой аудитории.
Пример 3. Пословица
Исходный текст: A cat in gloves catches no mice.
Эталонный перевод: “Сидя на печи, не испечешь калачи”, “Без труда не вытащить и рыбку из пруда”.
Lingvanex: Кот в перчатках мышей не ловит.
DeepL: Кошка в перчатках не ловит мышей.
Google Translate: Кот в перчатках мышей не поймает.
Яндекс. Переводчик: Кошка в перчатках мышей не ловит.
Microsoft Translator: Кошка в перчатках мышей не ловит.
Анализ: Если смотреть с точки зрения буквального перевода, то все переводы сохраняют оригинальный смысл, но для лучшей адаптации к русскому языку стоит учитывать аналогичные пословицы, такие как “Без труда не вытащить и рыбку из пруда”, что могло бы сделать перевод более культурно релевантным. К сожалению, ни один из переводчиков не смог подобрать аналог данной пословицы.
Пример 4. Перевод контекста
Исходный текст: Вот небольшой отрывок из книги Льюиса Кэрролла “Алиса в стране чудес”:
Alice started to her feet, for it flashed across her mind that she had never before seen a rabbit with either a waistcoat-pocket, or a watch to take out of it, and burning with curiosity, she ran across the field after it, and fortunately was just in time to see it pop down a large rabbit-hole under the hedge. In another moment down went Alice after it, never once considering how in the world she was to get out again.
Эталонный перевод: Алиса вскочила на ноги, потому что ей пришло в голову, что она никогда раньше не видела кролика ни с жилетным карманом, ни с часами, которые можно было бы из него достать, и, сгорая от любопытства, она побежала по полю вслед за ним, и, к счастью, как раз вовремя, чтобы увидеть, как он спускается в большую кроличью нору под живой изгородью. Еще через мгновение Алиса спустилась за ним, ни разу не задумавшись о том, как ей выбраться обратно.
Lingvanex: Алиса вскочила на ноги, потому что в ее голове промелькнуло, что она никогда раньше не видела кролика ни с жилетным карманом, ни с часами, которые можно было бы из него вынуть. Сгорая от любопытства, она побежала по полю за ним и, к счастью, как раз вовремя увидела, как он нырнул в большую кроличью нору под изгородью. В следующий момент Алиса бросилась за ним, ни разу не задумавшись о том, как ей выбраться обратно.
DeepL: Алиса вскочила на ноги, потому что у нее в голове мелькнуло, что она никогда раньше не видела кролика ни с жилетным карманом, ни с часами, которые можно было бы из него достать. Сгорая от любопытства, она побежала через поле за кроликом и, к счастью, успела как раз вовремя, чтобы увидеть, как он спускается в большую кроличью нору под живой изгородью. Еще через мгновение Алиса спустилась за ним, ни разу не задумавшись, как ей выбраться обратно.
Google Translate: Алиса вскочила на ноги, потому что ей пришло в голову, что она никогда раньше не видела кролика с карманом жилета или часами, которые можно было бы из него вынуть, и, сгорая от любопытства, она побежала за ним через поле и, к счастью, успела как раз вовремя, чтобы увидеть, как он нырнул в большую кроличью нору под изгородью. В следующий момент Алиса бросилась за ним, ни разу не задумавшись о том, как ей теперь выбираться обратно.
Яндекс. Переводчик: Алиса вскочила на ноги, потому что у нее мелькнула мысль, что она никогда раньше не видела кролика, у которого можно было бы достать из жилетного кармана или часы, и, сгорая от любопытства, она побежала за ним через поле и, к счастью, как раз успела увидеть, как он спрыгнул на землю большая кроличья нора под живой изгородью.В следующее мгновение Алиса бросилась вслед за ним, ни разу не задумавшись о том, как же ей выбраться обратно.
Microsoft Translator: Алиса вскочила на ноги, потому что ей пришло в голову, что она никогда не видела кролика с жилетным карманом или часами, чтобы вытащить из него, и, сгорая от любопытства, она побежала за ним через поле и, к счастью, успела увидеть, как он выскочил в большую кроличью нору под изгородью. Через мгновение Алиса спустилась вниз за ним, ни разу не подумав, как ей придется выбраться обратно.
Анализ: Все переводы в той или иной степени передают общий смысл исходного текста, однако качество и естественность звучания варьируются.Lingvanex и DeepL представляют наилучшие переводы с точки зрения точности, литературного стиля и смысловой нагрузки, что делает их более читабельными и естественными. Lingvanex удачно использует фразы, такие как "в ее голове промелькнуло", что придаёт тексту лёгкость и живость. DeepL, в свою очередь, отличается формальной структурой и точным выбором слов, например, "спускается в большую кроличью нору", что также хорошо передаёт атмосферу оригинала. Google Translate и Microsoft Translator, хотя и предоставляют достаточно точные переводы, иногда звучат несколько громоздко и менее естественно. Например, в Google Translate фраза "как ей теперь выбираться обратно" выглядит не совсем органично. Microsoft Translator использует менее привычные конструкции, такие как "вытащить из него", что может отвлекать читателя от основного смысла. Яндекс. Переводчик, хотя и справляется с задачей, требует значительной доработки. Некоторые фразы звучат неуклюже, как "спрыгнул на землю большая кроличья нора", что нарушает литературный стиль текста. Ошибка с пунктуацией также влияет на общую читаемость и восприятие.
Сравнительный анализ переводчиков
На основе приведенных примеров можно сделать несколько выводов:
Точность перевода:
Lingvanex и DeepL продемонстрировали высокую точность, особенно в сложных предложениях, где они сумели передать нюансы оригинала.
Google Translate также показал хорошую точность, но иногда использовал менее точные формулировки.
Яндекс. Переводчик и Microsoft Translator в некоторых случаях упускали детали, что влияло на общую точность.
Естественность формулировок:
DeepL и Lingvanex выделяются своей способностью создавать более естественные и плавные фразы, что делает их переводы более читабельными.
Google Translate иногда звучит несколько громоздко, что может отвлекать от основного смысла.
Яндекс. Переводчик и Microsoft Translator иногда используют неуклюжие конструкции, что делает текст менее естественным.
Контекстуальное понимание:
DeepL и Google Translate показали лучшее понимание контекста при переводе идиом и пословиц, что позволило им передать общий смысл.
Lingvanex также справился с контекстом, но в некоторых случаях предлагал буквальные переводы, что снижало его адаптацию к целевой аудитории.
Яндекс. Переводчик и Microsoft Translator продемонстрировали недостаточное понимание культурных нюансов, что сказалось на качестве перевода в сложных контекстах.
Показать полностью
1
Человек года - Адольф Гитлер
«От нечестивого органиста — гимн ненависти»
Перевод статьи от 2 января 1939. Человек года 1938
Самое громкое информационное событие 1938 года произошло 29 сентября, когда четыре государственных деятеля встретились в мюнхенском доме Фюрера, чтобы перекроить карту Европы. Тремя государственными деятелями, посетившими эту историческую конференцию, были премьер-министр Великобритании Невилл Чемберлен, премьер-министр Франции Эдуард Даладье и диктатор Италии Бенито Муссолини. Но, несмотря ни на что, доминирующей фигурой в Мюнхене был немецкий хозяин, Адольф Гитлер.
Фюрер немецкого народа, главнокомандующий немецкой армией, военно-морским флотом и военно-воздушными силами, канцлер Третьего рейха, герр Гитлер в тот день в Мюнхене собрал плоды смелой, вызывающей, безжалостной внешней политики, которую он проводил в течение пяти с половиной лет. Он разорвал Версальский мирный договор в клочья. Он перевооружил Германию до зубов - или настолько, насколько это было возможно. Он украл Австрию на глазах у охваченного ужасом и, по-видимому, бессильного мира.
Все эти события были шокирующими для стран, которые всего 20 лет назад победили Германию на поле боя, но ничто так не напугало мир, как безжалостные, методичные, управляемыми нацистами события, которые в конце лета и начале осени угрожали развязать мировую войну из-за Чехословакии. Когда он без кровопролития превратил Чехословакию в марионеточное государство Германии, вынудил к радикальному пересмотру оборонительных союзов Европы и получил свободу действий в Восточной Европе, получив обещание “развязать руки” от могущественной Великобритании (а затем и Франции), Адольф Гитлер, без сомнения, стал человеком 1938 года года.
Большинство других мировых деятелей 1938 года утратили свою значимость по мере того, как год подходил к концу. Казалось, что “почётный мир” премьер-министра Чемберлена, как никогда ранее, не принес ни того, ни другого. Все большее число британцев высмеивало его политику умиротворения диктаторов, считая, что ничто, кроме унизительной капитуляции, не может удовлетворить амбиции диктаторов.
Среди многих французов возникло ощущение, что премьер-министр Даладье несколькими росчерками пера в Мюнхене превратил Францию во второразрядную державу. Подражая Муссолини в своих жестах и копируя кричащий комплекс триумфатора Гитлера, некогда либеральный Даладье в конце года был вынужден прибегать к парламентским уловкам, чтобы сохранить свой пост.
В 1938 году диктатор Муссолини был всего лишь младшим партнером в фирме "Гитлер и Муссолини Инкорпорейтед". Его шумная агитация за то, чтобы отторгнуть Корсику и Тунис от Франции, была расценена как слабый блеф, непосредственными целями которого были не более чем снижение платы за проезд итальянских судов по Суэцкому каналу и контроль над железной дорогой Джибути - Аддис-Абеба.
Ушел с международной арены Эдуард Бенеш, в течение 20 лет считавшийся “Самым умным маленьким государственным деятелем Европы”. Последний президент свободной Чехословакии, теперь он был больным изгнанником страны, которую помог основать.
Благочестивый китайский генералиссимус Чан Кайши, "Человек года" 1937 года, был вынужден отступить в “Новый” Западный Китай, где он столкнулся с возможностью стать всего лишь респектабельным номинальным главой всеохватывающего коммунистического движения.
Если бы Франсиско Франко выиграл гражданскую войну в Испании после своего великого весеннего похода, он вполне мог бы стать лучшим материалом для "Человека года". Но победа все еще ускользала от генералиссимуса, а усталость от войны и недовольство правых сделали его будущее сомнительным.
На американской арене 1938 год не был годом одного человека. Конечно, это был не год Франклина Рузвельта: его чистка потерпела поражение, а его партия потеряла значительную часть своего влияния в Конгрессе. Госсекретарь Халл запомнит добрососедский 1938 год как год, когда он увенчал свои усилия по заключению торгового договора британским соглашением, но история не будет связывать мистера Халла конкретно с 1938 годом. В конце года в Лиме его план континентальной солидарности двух Америк потерпел крах.
Но фигура Адольфа Гитлера шествовала по съежившейся Европе со всей развязностью завоевателя. Не тот простой факт, что фюрер подчинил своей абсолютной власти еще 10 500 000 человек (7 000 000 австрийцев, 3 500 000 судетцев), сделал его Человеком 1938 года. Япония в то же время пополнила свою империю десятками миллионов китайцев. Более значительным был тот факт, что в 1938 году Гитлер стал самой большой угрозой, с которой сталкивается сегодня демократический, свободолюбивый мир.
Его тень простиралась далеко за пределы Германии. Небольшие соседние государства (Дания, Норвегия, Чехословакия, Литва, Балканы, Люксембург, Нидерланды) боялись обидеть его. Во Франции нацистское давление было отчасти причиной некоторых антидемократических указов, принятых после Мюнхена. Фашизм открыто вторгся в Испанию, спровоцировал восстание в Бразилии, тайно помогал революционным движениям в Румынии, Венгрии, Польше, Литве. В Финляндии министру иностранных дел пришлось уйти в отставку под давлением нацистов. После Мюнхена во всей Восточной Европе наметилась тенденция к уменьшению свободы и усилению диктатуры. Только в США демократия к концу года почувствовала себя достаточно сильной, чтобы одержать верх над Гитлером.
ФашИнтерн, во главе которого стоял Гитлер, а за ним - Муссолини, Франко и японская военная клика, возник в 1938 году как международное революционное движение. Сколько бы он ни разглагольствовал о махинациях международного коммунизма и международного еврейства, сколько бы ни твердил, что он всего лишь пангерманец, пытающийся объединить всех немцев в единую нацию, фюрер Гитлер сам стал №1 в интернациональной революции - настолько, что если сейчас и произойдет часто предсказываемая борьба между фашизмом и коммунизмом, то только из-за двух диктаторов-революционеров. Гитлер и Сталин слишком велики, чтобы позволить друг другу жить в одном мире.
Но фюрер Гитлер не считает себя революционером; он стал им только в силу обстоятельств. Фашизм обнаружил, что свобода прессы, слова, собраний представляет потенциальную угрозу его собственной безопасности. В фашистской фразеологии демократия часто ассоциируется с коммунизмом. Фашистская борьба против свободы часто ведется под ложным лозунгом “Долой коммунизм!” Прошлым летом одна из главных претензий Германии к демократической Чехословакии заключалась в том, что она была “форпостом коммунизма”.
Поколение назад западная цивилизация, по-видимому, переросла основные пороки варварства, за исключением войн между нациями. Коммунистическая революция в России способствовала распространению классовой войны. Гитлер довершил ее другой, межрасовой войной. Фашизм и коммунизм возродили религиозную войну. Эти многочисленные формы варварства привели в 1938 году к проблеме, из-за которой люди, возможно, скоро снова будут проливать кровь: проблема цивилизованной свободы против варварского авторитаризма.
Более мелкие люди года казались ничтожными по сравнению с фюрером. Бесспорным жуликом года стал покойный Фрэнк Дональд Костер ("Мошенник года"), а Ричард Уитни, который сейчас находится в тюрьме Синг-Синг, занял второе место.
Фрэнк Дональд Костер он же Филипп Музика
Ричард Уитни
Спортсменом года стал теннисист Дональд Бадж, чемпион США, Англии, Франции, Австралии.
Авиатором года стал 33-летний Говард Робард Хьюз, неуверенный в себе миллионер, который трезво, точно и безошибочно пролетел 14 716 миль вокруг вершины мира за три дня, 19 часов и восемь минут.
Человеком года на радио был признан молодой Орсон Уэллс, который в своей знаменитой передаче "Война миров" напугал людей меньше, чем Гитлер, но больше, чем когда-либо пугало радио, продемонстрировав, что радио может быть огромной силой в разжигании массовых эмоций.
Первая часть радиопостановки романа была стилизована под «репортаж в прямом эфире» об инопланетном вторжении
Драматургом года стал Торнтон Уайлдер, ранее известный литератор, чья первая пьеса на Бродвее "Наш город" была не только остроумной и трогательной, но и имела большой успех.
Габриэль Паскаль, продюсер "Пигмалиона", первой полнометражной картины, снятой по мотивам многословных драм Джорджа Бернарда Шоу, был удостоен звания "Кинематографист года" за то, что обнаружил богатый драматический материал, когда другие знаменитые продюсеры потеряли всякую надежду когда-либо его использовать.
"Людьми года", выдающимися в области всесторонней науки, были признаны три исследователя-медика, которые обнаружили, что никотиновая кислота является лекарством от пеллагры у человека: доктора Дж. Том Дуглас Спайс из больницы общего профиля Цинциннати, Марион Артур Бланкенхорн из Университета Цинциннати, Кларк Нил Купер из Ватерлоо, штат Айова.
В религиозном отношении две выдающиеся фигуры 1938 года резко отличались друг от друга, за исключением своей оппозиции Адольфу Гитлеру. Один из них, 81-летний папа Пий XI, с “горькой грустью” рассказал об антисемитских законах Италии, преследовании итальянских католических инициативных групп, приеме, который Муссолини оказал Гитлеру в мае прошлого года, и с грустью заявил: “Мы пожертвовали своей прежней жизнью ради мира и процветания народов”. Проведя большую часть года в концентрационном лагере, протестантский пастор Мартин Нимоллер мужественно свидетельствовал о своей вере. Примечательно, что лишь немногие из этих людей года могли бы свободно реализовать свои достижения в нацистской Германии. Гении свободной воли были настолько подавлены гнетом диктатуры, что выпуск поэзии, прозы, музыки, философии и искусства в Германии был действительно скудным.
Человек, который несет наибольшую ответственность за эту мировую трагедию, - угрюмый, задумчивый, невзрачный 49-летний аскет австрийского происхождения с усами Чарли Чаплина. Адольф Гитлер, сын мелкого австрийского таможенного чиновника, был воспитан любящей матерью как избалованный ребенок. Постоянно проваливая даже самые элементарные занятия, он вырос полуобразованным молодым человеком, не подготовленным ни к какому ремеслу или профессии и, казалось бы, обречен на провал. Блестящую, очаровательную, космополитичную Вену он научился ненавидеть за то, что называл ее "семитской"; ему больше нравился однородный Мюнхен, его настоящий дом после 1912 года. Для этого человека без профессии и с ограниченными интересами Великая война была долгожданным событием, которое дало ему какую-то цель в жизни. Ефрейтор Гитлер участвовал в 48 боях, был награжден немецким железным крестом первого класса, один раз был ранен и один раз отравлен газом, находился в госпитале, когда было объявлено перемирие 11 ноября 1918 года.
Его политическая карьера началась в 1919 году, когда он стал партийцем № 7 малочисленной немецкой рабочей партии. Обнаружив свои ораторские способности, Гитлер вскоре стал лидером партии, изменил ее название на Национал-социалистическую немецкую рабочую партию и написал антисемитскую, антидемократическую и авторитарную программу. Первый массовый митинг партии состоялся в Мюнхене в феврале 1920 года. Месяцем позже вождь намеревался принять участие в попытке монархистов захватить власть, но для этого неудавшегося путча фюрер Гитлер прибыл слишком поздно. Еще менее успешная попытка национал-социалистов - знаменитый Мюнхенский пивной путч 1923 года - привела к гибели части "мучеников", а герра Гитлера посадили в тюрьму. Заключение в Ландсбергской крепости дало ему время написать первый том “Майн кампф”, который теперь стоит "обязательно" на каждой немецкой книжной полке.
Объявленная вне закона во многих округах Германии, Национал-социалистическая партия, тем не менее, неуклонно увеличивала число своих членов. Проверенные временем методы Таммани-Холла по оказанию множества мелких услуг сочетались с шумным терроризмом и кричащей патриотической пропагандой. Усердно культивировался образ мистического, воздержанного, харизматичного фюрера.
Только в 1929 году национал-социализм впервые получил абсолютное большинство на городских выборах (в Кобурге) и впервые продемонстрировал свои значительные результаты на выборах в провинции (в Тюрингии). Но с 1928 года партия почти постоянно набирала силу на выборах. На выборах в рейхстаг в 1928 году она набрала 809 000 голосов. Два года спустя за национал-социалистских депутатов проголосовали 6 401 016 немцев, в то время как в 1932 году число проголосовавших составило 13 732 779. Несмотря на то, что ему все еще не хватало большинства голосов, голосование, тем не менее, стало впечатляющим доказательством силы этого человека и его движения.
Ситуация, породившая это демагогическое, невежественное, отчаянное движение, была присуща зарождению Германской республики и стремлению значительной части политически незрелого немецкого народа к сильному, властному руководству. Демократия в Германии была зачата в условиях военного поражения. Именно Республика поставила свою подпись (неохотно) под унизительным Версальским договором, и это позорное клеймо никогда не изгладилось из памяти немцев.
Ни для кого не секрет, что немецкий народ любит униформу, парады, воинские формирования и легко подчиняется властям. Фридрих Великий - герой самого фюрера Гитлера. Это восхищение, несомненно, проистекает из военной доблести Фридриха и его автократического правления, а не из любви к французской культуре и ненависти к прусскому хамству. Но, в отличие от утонченного Фридриха, фюрер Гитлер, начитанность которого всегда была очень ограничена, приглашает в гости немногих великих умов, и фюрер Гитлер не согласился бы с утверждением Фридриха о том, что он “устал править рабами”.
В плохих условиях, не смотря на хорошую погоду, Германская республика рухнула под тяжестью депрессии 1929-1934 годов, во время которой безработица в Германии возросла до 7 000 000 человек, несмотря на общенациональный поток банкротств и неудач. Призванный к власти в качестве канцлера Третьего рейха 30 января 1933 года престарелым президентом-маразматиком Паулем фон Гинденбургом, канцлер Гитлер начал выворачивать рейх наизнанку. Проблема безработицы была решена с помощью:
1) широкомасштабной программы общественных работ;
2) интенсивной программы перевооружения, включая создание огромной постоянной армии;
3) принудительного труда на государственной службе (немецкий трудовой корпус).;
4) заключение политических врагов и работников-евреев, коммунистов и социалистов в концентрационные лагеря.
То, что Адольф Гитлер и компания сделали с Германией менее чем за шесть лет, вызвало бурные и восторженные аплодисменты большинства немцев. Он избавил нацию от послевоенного пораженчества. Под знаменем свастики Германия была объединена. Это была не обычная диктатура, а скорее диктатура огромной энергии и великолепного планирования. “Социалистическая” часть национал-социализма могла вызывать насмешки у ярых марксистов, но нацистское движение, тем не менее, имело массовую основу. Построенные 1500 миль великолепных автомагистралей, программы по продаже дешевых автомобилей и простых пособий для рабочих, грандиозные планы по восстановлению немецких городов вызывали у немцев чувство гордости. Немцы могли есть много продуктов-заменителей или носить эрзац-одежду, но они ели. То, что Адольф Гитлер и компания сделали с немецким народом за это время, повергло цивилизованных мужчин и женщин в ужас. Гражданские права и свободы исчезли. Противодействие нацистскому режиму стало равносильно самоубийству или еще худшему. Свобода слова и собраний - это анахронизмы. Репутация некогда прославленных немецких учебных центров исчезла бесследно. Образование было сведено к национал-социалистическому катехизису.
Темп ускорился. 700 000 евреев Германии подверглись физическим пыткам, у них отняли дома и имущество, лишили возможности зарабатывать на жизнь, прогнали с улиц. Теперь их удерживают ради “выкупа” - гангстерский трюк, который использовался веками. Но пострадали не только евреи. Из Германии прибывает постоянный, постоянно увеличивающийся поток беженцев, евреев и неевреев, либералов и консерваторов, католиков и протестантов, которые больше не могли терпеть нацизм. На обложке журнала TIME органист Адольф Гитлер исполняет свой гимн ненависти в оскверненном соборе, в то время как жертвы висят на колесе Св. Екатерины под взглядами нацистских иерархов были нарисованы бароном Рудольфом Чарльзом фон Риппером, католиком, который считал Германию невыносимой страной. Тем временем Германия превратилась в нацию униформистов, шагающих гусиным шагом под дудку Гитлера, где десятилетних мальчиков учат бросать ручные гранаты, где к женщинам относятся как к машинам для размножения. Однако самую жестокую шутку Гитлер и компания сыграли с теми немецкими капиталистами и мелкими бизнесменами, которые когда-то поддерживали национал-социализм как средство спасения буржуазной экономической структуры Германии от радикализма. Нацистское кредо о том, что человек принадлежит государству, распространяется и на бизнес. Некоторые предприятия были полностью конфискованы, с других был взят налог на капитал. Прибыль строго контролировалась. Некоторое представление об усилении государственного контроля и вмешательства в бизнес можно получить из того факта, что в прошлом году 80% всех строительных и 50% всех промышленных заказов в Германии были получены от правительства. Испытывая острую нехватку продовольствия и финансовых средств, нацистский режим захватил крупные поместья и во многих случаях коллективизировал сельское хозяйство - процедура, в корне схожая с русским коммунизмом.
Когда Германия захватила Австрию, она взяла на себя заботу о 7 000 000 бедных родственников и их пропитании. Когда поглотили 3 500 000 судетцев, нужно было кормить гораздо больше ртов. К концу 1938 года появилось много признаков того, что нацистская экономика валютного контроля, бартерной торговли, пониженного уровня жизни, “самодостаточности” давала трещину. Не было недостатка и в признаках того, что многим немцам не нравились жестокости их правительства, но они боялись протестовать против них. Испытывая трудности с обеспечением населения хлебом, фюрер Гитлер был вынужден устроить для немецкого народа еще один развлекательный цирк. Пресса, контролируемая нацистами, прыгала через скакалку по приказу министра пропаганды Пауля Йозефа Геббельса, выкрикивая оскорбления в адрес реальных и воображаемых врагов. И темпы становления немецкой диктатуры ускорялись по мере того, как с заводов сходило все больше и больше оружия, а сливочного масла производилось все меньше и меньше.
За пять лет, проведенных под руководством президента 1938 года, Германия превратилась в одну из крупнейших военных держав мира. Британский военно-морской флот по-прежнему лидирует на море. Большинство военных считают французскую армию несравненной. Наибольший вопрос вызывает численность авиации, которая меняется день ото дня, но большинство наблюдателей считают, что Германия превосходит их в военной авиации. Несмотря на нехватку подготовленных офицеров и материальных средств, армия Германии превратилась в грозную машину, победить которую, вероятно, можно только объединением противоборствующих армий. Как свидетельство могущества своей нации, фюрер Гитлер мог оглянуться на прошедший год и вспомнить, что, помимо приема бесчисленных государственных деятелей (например, трижды мистера Чемберлена), он лично засвидетельствовал свое почтение трем королям (шведскому Густаву, датскому Кристиану, итальянскому Витторио Эмануэле) и принимал двоих (Борис 3 из Болгарии, Кароль 2 из Румынии, не считая регента Венгрии Хорти).
Тем временем примерно 1133 улицы и площади, в частности Ратушная площадь в Вене, получили имя Адольфа Гитлера. Он произнес 96 публичных речей, посетил одиннадцать оперных спектаклей, победил двух соперников (Бенеша и Курта фон Шушнига, последнего канцлера Австрии), продал 900 000 новых экземпляров "Майн кампф" в Германии, а также широко продал ее в Италии и мятежной Испании. Единственной его потерей было зрение: ему пришлось начать носить очки на работе. На прошлой неделе герр Гитлер принимал на рождественской вечеринке 7000 рабочих, которые сейчас строят новое гигантское здание Берлинской канцелярии, и сказал им: “Следующее десятилетие покажет странам с их патентованной демократией, где можно найти истинную культуру”.
Но другие страны решительно присоединились к гонке вооружений, и среди военных возникает вопрос: “Будет ли Гитлер сражаться, когда станет окончательно ясно, что он проигрывает эту гонку?” Динамика диктатуры такова, что немногие, кто изучал фашизм и его лидеров, могут представить себе бесполого, неугомонного, инстинктивного Адольфа Гитлера, доживающего свой зрелый возраст в своем горном шале в Берхтесгадене, в то время как довольный немецкий народ пьет пиво и поет народные песни. Нет никакой гарантии, что неимущие нации уснут, когда они получат то, что им сейчас нужно от имущих. Тем, кто наблюдал за заключительными событиями года, казалось более чем вероятным, что Человек 1938 года может сделать 1939 год запоминающимся.
Показать полностью
14
Новый крутой способ облегчения боли
Показать полностью
1
Google знает как правильно
Сейчас смотрел комментарии ролика на YouTube и Google на серьезных щах предложил мне перевести кириллицу. И перевел кстати, ну как перевел, просто поменял местами буквы, по итогу в рот выебав изначальный посыл комментария 😂.
Множественное обучение pytorch
Всем доброго времени суток! Пытаюсь обучать свою языковую модель. И недавно я задумался: если есть распределённое обучение(обучение на кластере компьютеров), то можно ли как то повторить подобное, но на одной видеокарте, если ей конечно хватит ресурсов? Если есть такое существует, скиньте, пожалуйста ссылку на доки, с удовольствием покурил бы их на досуге, если нет, поясните непонятливому мне где я ошибся.