Святки, святки!
Кидаем башмак
и гадаем с помощью
монгольского языка5 старинных гаданийи еще один кибер-способ

Святки, святки! 
Кидаем башмак 
и гадаем с помощью 
монгольского языка<span>5 старинных гаданийи еще один кибер-способ</span>
С 7 по 19 января в русской культуре празднуются Святки - славянский народный праздник, протекающий с Рождества до Крещения. Это традиционно время колядок и единственное время в году для гаданий. Я никогда не занимался этим и решил это исправить — покопался в Интернете и нашел интересную книгу, как раз посвященную гаданиям. В 1837 году некий автор А.Можаровский выпустил книгу «Святочные песни, игры, гадания и очерки Казанской губернии». Погадаем?

1. Самый простой и известный способ — раскидать угги по двору

«Девицы кидают со двора через ворота на улицу свои башмаки и затем смотрят, куда они ложатся носками. У которой девицы башмак ляжет носком от ворот, то значит - она выйдет замуж. А у которой башмак упадет носком к воротам - в будущем году не выйдет.»

Главное - найти башмак, чтобы на 15 этаж босиком не подниматься. Можно кинуть несколько раз (если очень хочется замуж).

2. Послушать, что поют в церкви

«Девицы по вечерам ходят к церкви слушать пение. Если она услышите слова «Исаия, ликуй» - то заключает о  замужестве, а если услышит «Вечная память» - то заключает о смерти.»

А вот если прийти к Никольскому собору на Баумана, можно услышать совсем другое пение — например, от тех, кто возвращается ночью с «барно-пабной» Профсоюзной. Я думаю, это к добрым новостям. 

3. Выйти на улицу с кастрюлей на голове, если хочешь замуж

«Девицы надевают на свои головы хлебные квашни, растворяют настежь ворота и идут от забора на улицу. Которая девица выйдет на улицу прямо, ни на что не наткнувшись, та выйдет замуж. А которая споткнется и упадет - та не выйдет.»

Главное - не убиться насмерть.

4. Узнать имя возлюбленного по соломинке

«Девицы, взяв в рот соломинку, начинают ее давить концами пальцев. По звуку от соломинки девицы производят имя жениха.»

Сможете выдуть из соломинки - Ильгиз или Рамазан?

5. Устроить бардак в квартире и знать, кем будет твой муж

«Девицы раскладывают по полу разные предметы: зеркало, блюдечко с водой, блюдечко с пшеницей, трубку, табакерку, перо, рюмку, молоток и прочее. Затем девицы ловят в курятнике петухов, приносят в комнату и смотрят, чей петух куда подойдет. Чей к зеркалу, у той жених будет щеголь, чей к воде или рюмке - у той пьяница, чей к пшенице - обжора, чей к табаку - табачник, чей к перу - писарь или писатель, чей к молотку - кузнец.»

Я предлагаю раскидать все то же самое по комнате (вместо пшеницы — кошачий корм), загнать в нее своих котов и посмотреть, куда они пойдут. Скорее всего — к корму, а это значит, что пора учиться готовить, ведь татарская жена должна это делать хорошо.

6. Бонус — гадаем с помощью монгольского языка

А этот способ я подглядел в Интернете. Для этого не обязательно знать монгольский, ведь есть любимый «Google Переводчик» (слава ему). Просто заходите в него, выбираете перевод с монгольского на русский и печатаете несвязную речь с большим количеством букв «о» или «а» (это секретная связь с космосом).

Жмем! Получаем!

Весь секрет в магическом словосочетании «нейронные сети» - еще в начале 2017 года Google объявил, что Google Translate будет работать на нейросетях (система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Сотрудник американской программной компании Applications Technology Евгений Матусов поделился в «Фейсбук» сутью вывода «магических предсказаний»:

- Во-первых, сначала система переводит на английский, и уже там получаются эти ответы оракула, которые потом другая система более-менее сносно переводит на русский. Во-вторых, причина кроется в использовании новых технологий, связанных с нейронными сетями. В таких сетях для уменьшения количества разных слов, которые нужно моделировать, более редкие слова автоматически разбиваются на части, так что эти части довольно часто встречаются в наборах данных, на которых натренированы такие нейронные системы перевода.

Если ввести такое длинное слово с большим количеством часто встречающейся буквы о, то это слово будет разбито на множество часто встречающихся частей, перевод которых может быть очень разным в зависимости от контекста. Так как нормального контекста тут нет, то система начинает импровизировать - только первое сгенерированное слово хоть как-то зависит от введенного предложения на исходном языке, все остальные зависят в основном от уже сгенерированных английских слов, т.е. система начинает работать как просто нейронная модель английского языка, которая хорошо запомнила часто встречающиеся фразы и может так компоновать их в предложения, что создается впечатление, что их писал человек. 

Little Bubr, 10 января 2019, 18:56