Иван Охлобыстин: реалити-шоу – дело интересное, но стрёмное! | Кино | Культура
«У нас даже было намерение отказаться»
Бывший священник, один из самых популярных и оригинальных актёров России, Иван Охлобыстин успевает, как Фигаро, везде. Только недавно вышли его «Записки упрямого человека. Быль» – книга-провокация, книга-откровение. На ТВ стартовал сериал «Полярный», в котором Иван играет бандита по кличке Болт, управляющего местным хулиганьём. В прокат скоро выйдет комедия Клима Шипенко «Холоп». Но последний проект с участием артиста – явно событие из ряда вон выходящее и для самого Охлобыстина, и для его жены Оксаны, и для шестерых их детей, и для поклонников Ивана. Впервые Иван, обычно оберегающий свою личную жизнь, впускает в свой дом реалити-шоу.
Семья без дикостей и извращений
Ольга Шаблинская, «АиФ»: – Иван, вас нельзя отнести к тем артистам, которые ради рекламы готовы на всё. И вдруг вы согласились на реалити-шоу «Охлобыстины». Почему?
Иван Охлобыстин: – Для нас это эксперимент прежде всего. И согласились мы на участие с большим волнением. В своё время я с такими сомнениями и на съёмки «Интернов» ходил. Зачем нам это?.. Наверное, чтобы представить зрителям вариант жизни обычной семьи, без всяких дикостей, что свойственно современному телевидению, без извращений, без форс-мажора.
– Вы-то персона публичная. А из членов семьи у кого больше всех было сомнений – хочет ли он или она оказаться перед камерами?
– У всех были сомнения. У меня дети и на фото неохотно снимаются, и на съёмки я ни разу ни их, ни Оксанку не затянул. А тут я сказал: «Ребята, решайте сами. Дело интересное, но больно оно стрёмное». И уехал. Когда вернулся, был изумлён, что они согласились все до единого.
– После первого дня съёмок какие были ощущения?
– Мы все устали. И даже хотели отказываться.
– Насчёт чего?
– Нам казалось, что сценарная проработка придуманных действий не вполне соответствует реальности. Как известно, основой художественного произведения является конфликт. Но большая семья – это ведь как армия: мы не имеем возможности на длительный внутренний конфликт. Я пытаюсь это объяснить создателям шоу.
Мы можем поссориться между собой, какое-то время даже не разговаривать, но всё равно мы – семья – чувствуем необходимость держаться вместе. Как в армии: крикнули «ура!» – и побежали все. Вне зависимости от того, кто к кому какие испытывает чувства. То есть семья – чуть-чуть другая реальность. Подзабытая. Очень мало телевидение сегодня уделяет внимания семье, и это плохо.
Дети попеременно дежурят на кухне
– Вы сказали, что у большой семьи есть свои законы. Они какие?
– Закон консолидации. Когда ты живёшь в некоем сообществе – будь то съёмочная группа, воинское подразделение, спортивная команда или большая семья, – ты прежде всего следуешь общим законам: надо куда-то ехать – едем вместе! И каждый знает, что должен выполнять свою функцию. Делиться, скидывать свои обязательства на другого нет ни смысла, ни возможности. Потому что существует своего рода справедливость. Предположим, у нас дети попеременно дежурят по кухне. Они могут из-за этого спорить, ссориться, но всё равно дежурят.
А если вернуться к вашему вопросу, зачем нам это надо: может, это будет наша неловкая попытка привлечь внимание не только к скандалам, опереточным постановкам – сведениям о ДНК, кто от кого зачал и пр., – а к жизни в обычной семье. Насколько это возможно.
– Сниматься в таком шоу – это как пустить всю страну к себе в дом. Мне кажется, у вас сейчас достаточно уязвимая позиция, любой может написать гадость в комментариях…– Мы всех к себе не совсем пустили. Есть ряд тем, которые мы обговаривать не будем ни при каких обстоятельствах. Это личная жизнь наших детей, это частная жизнь наша – то, к чему не должен быть допущен чужой человек. Это сакральное. А обычные обстоятельства житейские чтобы увидели – почему бы и нет? Друзья же их видят, соседи видят.
– Вы сказали про опереточность современного ТВ. Почему сейчас в ток-шоу обсуждают скабрезности: как отчим изнасиловал падчерицу, а мать это покрывает и продолжает жить с таким мужем, дети выгоняют старых родителей на улицу? Не говоря уже об имущественных скандалах в звёздных семьях. Ощущение, что семья превратилась в поле боя.
– Всё очень просто. Нынешняя эпоха – эпоха информации. По законам рекламы главное – что-то рекламировать, главное – чтобы в течение времени забыли всё, кроме тебя. Поэтому хайп на любом жареном факте проходит.
Иногда складывается ощущение, что сверху идёт заказ на разложение семьи, хотя это на самом деле не так. ТВ не контролирует происходящее, пуская всё на коммерческий самотёк. А мы упускаем очень важное обстоятельство: телевидение – мощнейший идеологический инструмент. Ведь отношения в семье могут быть необязательно дерьмом. Это может быть и пирожное. Поэтому, мне кажется, важно и такие эксперименты себе позволять, как мы сейчас с шоу.
– Будучи в юности «тушинским панком», вы когда-нибудь представляли себе, что станете многодетным отцом?
– Честно говоря, мне всегда хотелось много детей. Мне казалось, что семья должна быть большая. Я ведь, до того как стал тушинским панком, был деревенским мальчишкой. И всегда, возвращаясь из школы с другими детьми, завидовал им, когда они заходили во двор и я краем глаза видел, что у кого-то сестра несёт ведро, а брат привязывает собаку, а мама печёт пироги, а папа рубит дрова. И это всё – жизнь. В маленькой семье жизнь не так проявлена. Видимо, у меня это отложилось на подсознательном уровне.
– Как вы считаете, встретить свою половину и прожить с ней всю жизнь – это везение или труд?
– Встретить – это чистой воды чудо, ради которого стоит молиться. Нет никакой методологии, как это приблизить, потому что встреча – всегда неожиданность. А вот отношения – это серия компромиссов, уступок, притирок, базирующаяся на понимании, что с этим человеком ты проживёшь всю жизнь. Что он и ты суть нераздельные вещи.
Смотрите также:
Страшный памятник Аленке потряс жителей Нововоронежа. Его отправят на доработку
- Елена Бердникова
- Би-би-си
Автор фото, Novovoronezh_KTV
В понедельник власти Нововоронежа решили демонтировать и отправить на доработку установленный в пятницу памятник Аленке — легендарной основательнице деревни, из которой вырос город.
Женская скульптура из серебристого металла зловещего отлива ужаснула местных жителей.
Памятник стоит фактически на пустыре, рядом с многоквартирными домами и неподалеку от деревни Новая Аленовка. Предание говорит, что Аленка была так называемым «ходоком» — искательницей хороших земель для переселения, и именно она в 1770 году выбрала это место на левом берегу Дона для новой деревни.
По уверениям городских властей, некие старожилы высказались за памятник. При этом традиционная, давно не соблюдаемая региональными властями процедура утверждения проекта требует как минимум двух этапов: утверждения эскиза и обсуждения скульптуры «в глине». На последнем этапе, когда еще возможна недорогостоящая коррекция варианта, необходимо участие худсовета.
Комментарий местного журналиста Всеволода Инютина:
«Установка статуи Аленки была ключевым и самым затратным мероприятием празднования 250-летия образования поселения Новая Аленовка, на месте которого в 1957 году появился Нововоронеж. Арт-объект должен был способствовать «патриотическому воспитанию» жителей муниципалитета.
Автором проекта стал известный в Воронеже скульптор Александр Жилин — бывший председатель правления регионального союза архитекторов. А деньги на проект выделил фонд «АТР АЭС», входящий в «Росатом», для которого Нововоронеж — один из ключевых городов присутствия из-за расположенной в нем Нововоронежской атомной электростанции.
Статуя сразу после установки стала знаменита на всю страну и породила десятки мемов. Большинство местных жителей в соцсетях раскритиковали Аленку, назвав ее «пугающей детей» и «памятником жертвам коронавируса». Нейтральные комментаторы аттестовали Аленку как «символ 2020 года».
«Одно из самых популярных народных предложений — никуда Аленку не убирать, а просто приделать ей косу. Но на такое пока решили не идти», — иронизирует собеседник в региональной власти. По словам двух источников, на покупку Аленки уже есть частные претенденты, имен которых они не раскрыли».
Финал у Аленкиной легенды XVIII века отнюдь не счастливый: основательницу Нововоронежа якобы убил у ручья песенный разбойник Кудеяр (который жил, к слову, в Киевской Руси).
«Никакой Аленки, может быть, и не было; есть предание, что был Олений ручей», — заявил Би-би-си один из нововоронежских депутатов.
Для статуи Аленки еще не все потеряно: после доработки, видимо, будет обсуждение проекта.
«Я за публичные слушания», — заявил Би-си-си первый заместитель главы городского округа Нововоронежа Михаил Иванов. Он ничего не ответил на вопрос Би-би-си, будут ли представлены на слушаниях профессионалы.
Страдает эстетика
Аленка — не первый провал планов региональных заказчиков и мастеров изобразительных искусств в конце 2010-х.
В селе Частоозерье Курганской области очень недолго постоял памятник президенту Владимиру Путину: он должен был составлять часть композиции «Служение России», но, по информации издания Znak.com, по звонку из администрации президента заказчик памятника — депутат Госдумы от «Единой России» и один из мясных магнатов Урала Александр Ильтяков — убрал 3,5 метровую бронзовую фигуру президента.
«Его [Ильтякова] остановили», — сообщил Би-би-си информированный источник на Урале.
Автором проекта памятника Путину, отлитого под Екатеринбургом, была скульптор Ольга Красношеина, член Московского Союза художников.
«Эстетических претензий не было, там политические», — сообщила Красношеина Би-би-си. По ее мнению, в системе украшения городов объектами монументального искусства «сейчас происходит полный бардак: главным стал не конкурс, где выбирают лучших, а тендер, где предпочтение отдают самому дешевому варианту».
Скульптуры появляются на улицах российских городов одним из трех способов: либо инициативная группа граждан, собрав средства, приходит в муниципалитет, и тот соглашается с проектом и объявляет конкурс; либо муниципалитет делает это по собственному почину — в этом случае максимальны шансы на конкурс с худсоветом; либо в плане благоустройства территории предусмотрены некие места для скульптур — и в этом случае они заполняются посредством тендера: это самый дешевый способ «украсить» город.
Но если памятник — масштабный госпроект, это совсем не гарантирует творческого успеха. Часто напротив, эстетика оказывается среди пострадавших, как показывает опыт тех же 2010-х.
Владимир-Креститель с крестом стоит на Боровицкой площади безо всякой возвеличивающей тумбы, хотя при такой величине памятника не иметь никакой тумбы — это эстетический абсурд.
А вот конструктор автоматического оружия Михаил Калашников в Оружейном сквере вознесен вместе со своим автоматом на непропорционально высокий постамент.
Скульптору Салавату Щербакову пришлось «срезать» постамент под Владимиром Святым, потому что стандарты ЮНЕСКО не позволяли играть с масштабами на Боровицкой площади, объявленной всемирным наследием.
В случае со статуей Калашникова ограничений у него не было; и все-таки сопоставление двух творений Салавата Щербакова, популярного у российской власти, кое-что говорит о том, что власть средствами монументального искусства буквально ставит выше: крест или скорострельное оружие.
Но парадоксальнее всего соотношение статуи и постамента, «куклы» и тумбы у памятника Екатерины II в Ногинске: при статуе высотой в 2 метра постамент составляет 11 метров. Так город почтил императрицу, которой город обязан своим основанием.
Multitran dictionary
| |||||
✎ New thread | Private message | Name | Date | |||
5 | 90 | VSAP | Gohar_85 | 12.01.2022 | 17:45 |
27 | 415 | Mouth operated bib cock | zhigansky | 8.![]() |
12:57 |
107 | Прошу помощи / Нотариат нем-англ / «отпечатан только на одной стороне листа» | Mme Kalashnikoff | 12.01.2022 | 15:32 | |
7 | 209 | помогите, пожалуйста, перевести | teachengl16 | 12.01.2022 | 10:24 |
5 | 113 | аs a commercial gesture | Arima | 12.01.2022 | 10:23 |
621 | 01.2022 19:39:07″>20215 | Проблемы в работе нового сайта | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 all | 4uzhoj | 15.05.2019 | 11:05 |
10 | 146 | механическая вентиляция легких | costyan | 11.01.2022 | 16:08 |
6 | 148 | operational support | krisstte | 11.01.2022 | 14:39 |
812 | 14612 | Ошибки в словаре | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 all | 4uzhoj | ![]() |
13:36 |
6 | 187 | Обучающиеся ВУЗов и ССУЗов | Nick02 | 11.01.2022 | 13:35 |
102 | 2212 | Транскрипция | 1 2 3 all | aksa | 12.11.2021 | 23:21 |
22 | 792 | защита проекта | 1 2 all | VictorMashkovtsev | 11.08.2019 | 10:43 |
5 | 127 | rebor | Ying | 11.01.2022 | 3:12 |
01.2022 20:25:20″>11 | 228 | delivery | Bill Board1 | 10.01.2022 | 1:12 |
5 | 143 | Method: grind сварка | 4sol | 10.01.2022 | 15:08 |
3 | 148 | Cut in | romashkaplo | 10.01.2022 | 13:11 |
16 | 343 | расшифровка почерка | Эсмеральда | 9.01.2022 | 20:47 |
01.2022 10:27:17″>5 | 167 | Перевод в контексте руководства для нотариусов | TATIANA77 | 10.01.2022 | 1:07 |
4 | 120 | Original Trustee | Henadz | 9.01.2022 | 16:53 |
7 | 446 | «Показаны первые 500 фраз», как увидеть остальные? | VictorM2 | 3.09.2020 | 18:17 |
38 | 850 | Программа для корректора/пруфридера | 1 2 all | Reader | 1.![]() |
23:35 |
1 | 133 | VAR_PLURAL перевод функций приложения | tinateena | 5.01.2022 | 19:07 |
«Повторяющийся, шаблонный, стремный». Критики оценили Biomutant на 6,5 баллов
Журналисты поиграли в Biomutant и вынесли игре свой вердикт — 6,5 баллов. Это средний рейтинг по трем платформам согласно Metacritic. У версии для PS4 и Xbox One — 65 баллов, а версия для ПК на текущий момент выигрывает у них всего 2 балла. OpenCritic, который учитывает обзоры независимо от платформы, показывает, что у игры 71% положительных отзывов, однако рекомендация критиков чуть ниже 60%.
«Потрясающему миру Biomutant тяжело находиться рядом с делающим больно диктором, сломанной прогрессией и абсолютным отсутствием вещей, которыми можно заняться» — 60/100
Джеймс Девенпорт
PC Gamer
«У Biomutant много составляющих топовой экшен/RPG, но шаблонный подход к написанию заданий и головоломкам начинается казаться повторяющимся уже в самом начале» — 6/10
«Повторяющийся, шаблонный, стремный.
Biomutant страдает от целой кучи проблем, которые встают на пути потрясающих идей» — 3,5/5
Сэм Лавридж
GamesRadar+
«Открытые игры прошлого поколения заманили игру в ловушку из клише. Ее собственные идеи утонули в океане механик и менюшек, от которых кружится голова. Потенциал в игре виден, но у студии не получилось его реализовать» — 4/10
Лиам Крофт
PushSquare
Впрочем, не все оказались столь негативны. У игры хватает высоких оценок, которые, кажется, были поставлены совершенно не иронично. Например, автор GameSpace Роберт Баддели считает, что RPG стоит номинировать на звание «игры года». Он назвал ее шедевром, заявил, что провел в ней десятки часов и ни о чем не жалеет. Его поддерживают и другие авторы, например, журналист портала Attack of the Fanboy, который говорит, что вспомнил времена, когда можно было просто включить консоль и не париться о мире и его проблемах, а просто играть.
Выпускающий редактор GameGuru страдал в Biomutant две недели, слушая про то, что кто-то сосал жижу на жижеполе. Прочитайте magnum opus Александра Никитенко, в котором он разобрал этого игрового мутанта так, что у вас сложится впечатление, что вы сами играли в RPG от Experiment 101.
Как не пополнить ряды стремных специалистов, если ты Data Scientist / Хабр
Хабра-сообщество провело еще одно интервью в нашем образовательном проекте:
прямых эфирах c ребятами из IT, которые отвечают на ваши вопросы в формате живого общения.
Наш проект — попытка создать полноценный набор гайдов и рекомендаций для успешной жизни разработчика: как построить карьеру, получить оффер мечты, привлечь инвестиции в стартап, не тухнуть на скучных проектах, вырасти в своем деле и по пути купить домик у моря.
В начале недели наши вопросы отвечал Борис Янгель — ML-инженер Яндекса, который участвовал в создании мозгов «Алисы», а теперь делает беспилотные автомобили.
Боря рассказал о том, как стать крутым Data-Scientist, как парашютный спорт помогает ему в работе, почему конференции по ML бесполезны и ответил на недавний пост разгневанного отца про то, как Алиса рекомендовала видео с историями убийств ребенку.
Меня зовут Борис Янгель, я работаю в «Яндексе». По профессии я ML-инженер, в последнее время руковожу ML-проектами. В настоящий момент работаю в проекте беспилотного автомобиля «Яндекса», разрабатываю часть ML-стека. Ранее занимался Алисой, отвечал за разработку модуля, который условно можно назвать её «мозгами» — этот модуль после того, как речь распознается, определяет, что пользователь хотел сказать и принимает решение по поводу ответа. До этого я работал в группе нейросетевых технологий «Яндекса», а до того – в Microsoft Research, в группе Криса Бишопа, над проектом Infer.net – это библиотека байесовского вывода. Еще раньше я в Яндексе отвечал за ранжирование поиска по картинкам.
Какой бэкграунд нужен, чтобы зайти в нейронные сети? Правда ли, что весь machine learning только для технарей?
Вопрос немного странный. Я перефразирую: какие минимальные технические навыки требуются (в зависимости от того, чем вы хотите заниматься), может ли их получить человек с гуманитарным образованием?
Если «зайти» — это, допустим, обучать нейронную сеть не просто отличать собак от кошек, а делать то, что нужно лично вам, то существует путь, доступный для многих людей. В Интернете много кода для решения типовых задач, и сейчас можно легко и быстро взять такой код, подсунуть в него свои данные и получить результат. Это — самое простое, что можно сделать, навыки для этого требуются минимальные, в том числе по программированию.
Нужно только умение разбираться в готовом коде и править его. Если код хорошо структурирован, это легко.
Если «зайти» — значит, самому сделать нейросеть для решения чуть менее тривиальной задачи, задача усложняется, навыков нужно больше.
Для того, чтобы самому собирать нейросети, нужно хотя бы немного понимать математику, знать основы линейной алгебры, понимать, что такое матрицы, векторы, тензоры, что с ними можно делать, что такое производная и градиентный спуск. Не могу сказать, что здесь разберется только эксперт, но знания нужно иметь – в том числе о том, из каких частей состоят нейронные сети и как сейчас принято состыковывать их, чтобы получить результат.
Сейчас существуют достаточно простые в использовании фреймворки для стыковки элементов нейронных сетей – например, TensorFlow с надстройкой Keras (она очень простая, нужно минимальное владение Python). Но для нетривиальных операций Keras может не хватить, и тогда придется работать с «голым» TensorFlow – для этого нужно больше навыков, особенно для создания собственных операций внутри TensorFlow. Чем дальше вы хотите пойти, тем больше навыков понадобится. Причем, проблемы начинаются именно тогда, когда что-то идет не так: для того, чтобы выяснить, почему система не работает так, как вам нужно, требуется сравнительно более высокий уровень навыков – нужно полностью отдавать себе отчет о том, что происходит «под капотом».
Какие книги по data science и machine learning на Python нужны новичку? Как правильно практиковать эти знания?
Я не уверен, что могу правильно ответить на этот вопрос. Когда я был новичком, хороших книг было гораздо меньше, чем сейчас, и найти нужную информацию в удобном виде было труднее.
Сейчас есть много книг по deep learning, например, книга Гудфеллоу – там большинство основ, которые нужно знать по нейросетям, и необходимая математика. Есть книги с практическим подходом – они не просто дают ознакомиться с математическими методами, но и сразу рассказывают, как сделать что-то конкретное на Python.
Есть книга автора Keras, Франсуа Шолле, по deep learning с Keras. Книг много, хотя я не могу сказать, какие именно лучше. Мне кажется, можно смело брать книги относительно именитых авторов.
Если задача – сформировать костяк знаний, то потребуются более фундаментальные книги, например, «Pattern Recognition and Machine Learning» Криса Бишопа – я рекомендую почитать ее и поделать упражнения из неё. Необязательно читать полностью, но основные главы – например, про теорию вероятности – помогут сформировать понимание того, как весь machine learning образует единый фреймворк.
Кроме того, важно научиться мыслить моделями. Мы не просто применяем определенные методы, чтобы получить результат, а моделируем данные. Нужно принять этот образ мышления – например, в этом поможет онлайн-книга Криса Бишопа «Model-Based Machine Learning», частично бесплатная. Каждая глава этой книги – это пример задачи, для которой нужно построить модель, и по ходу главы вы последовательно стараетесь это сделать, постепенно усложняя модель, пока не получится результат. Это помогает перенять тот образ мышления, который нужен для data science.
Насчет практикования – я уже говорил о том, как важно знание того, что происходит «под капотом». Для этого лучше всего попробовать что-то собрать самостоятельно. Напишите сами градиентный спуск вместо того, чтобы использовать готовый фреймворк, или напишите слой и добавьте его во фреймворк. Попробуйте придумать для себя сравнительно нетривиальную задачу с интересной структурой; решайте её, по ходу определяя, каких знаний и информации вам недостает. Последовательно усложняйте решение, чтобы повышать качество. Пусть это будет такая задача, результат решения которой будет интересен лично вам.
Сейчас наблюдается бурное развитие TensorFlow JS. Я изучаю машинное обучение и хочу пользоваться этой библиотекой. Какие перспективы для frontend?
TensorFlow JS во frontend можно использовать как точку входа в машинное обучение, хотя мне не совсем понятно, зачем. Если это потому, что вы знаете только JavaScript – это неправильная мотивация; Python очень легко выучить.
У TensorFlow JS есть своя область применения: это машинное обучение, в котором inference работает прямо в браузере, что позволяет делать интерактивные инструменты для обучения deep learning. Он позволяет дать человеку интерактивный инструмент, в котором можно поработать с алгоритмами и моделями, сделать визуализацию и тем самым улучшить свое представление о предмете. Наверно, есть другие перспективные области применения deep learning, где нужен интерактив – например, инструменты для творчества, где можно в реальном времени работать с изображениями или синтезировать музыку.
Как стать крутым специалистом в какой-то области искусственного интеллекта (например, NLP), максимально быстро?
Насчет второй части – скорость всегда зависит от имеющейся базы знаний.
Насчет первой части – мне кажется, что вопрос здесь поставлен некорректно. В NLP раньше было много разных техник, нужно было много знать, чтобы решать задачи, но потом туда пришли специалисты по deep learning. Они придумали BERT с инкрементальными улучшениями, и теперь для решений задач по NLP не нужно знать ничего, кроме BERT. При этом для того, чтобы разобраться в BERT, не нужно разбираться в NLP – нужно знать, как применяются модели к токенами символов. Нужно становиться специалистом в машинном обучении, и тогда вам станут доступны – с небольшими усилиями – его различные прикладные области.
Как стать крутым специалистом в машинном обучении?
В первую очередь, нужно построить в голове хороший концептуальный фреймворк того, что происходит в машинном обучении. Пока вы воспринимаете его как набор разрозненных фактов, алгоритмов и эвристик, вы не продвинетесь далеко.
Грубо говоря, надо понять следующее: все, чем мы занимаемся – это поиск функций из какого-то множества лучших в каком-то смысле. Надо понять, какие бывают смыслы, в которых функция бывает лучшей, среди каких множеств можно искать какие функции, почему мы предпочитаем одни или другие множества, почему в одних искать эффективнее, чем в других, какие трюки существуют для поиска в различных множествах. Надо понять, что эти функции – это модели данных (по крайней мере, те, которые нас интересуют).
Модели данных строятся стандартными приемами из небольшого набора, который примерно одинаков и для deep learning, и для вероятностного программирования; надо понять, как комбинируются эти приемы, и в каких случаях. Тогда вы обнаружите, что понимаете, как решаются задачи в разных предметных областях.
Допустим, есть фильтры Калмана – моделирование динамики систем во времени, и про них есть книги, которые можно прочитать. Если фильтр Калмана вам не подходит, вы не сможете внести в него какие-то модификации, чтобы сделать для вашей задачи что-то аналогичное, но «не совсем фильтр Калмана».
Но если вы понимаете, что это всего лишь вероятностная модель, построенная по определенным, достаточно простым, принципам (везде, где что-то не известно, добавить нормальное распределение, а все, что моделируется напрямую – линейная динамика), то вы сможете построить то, что вам нужно, даже не зная о фильтрах Калмана.
Если вы достигнете такого образа мышления, то обнаружите, что большинство статей – даже с топовых конференций – неинтересны. Обычно там описываются инкрементальные улучшения с помощью стандартных техник, которые вы и сами сможете применять – и это для вас будет очевидно – причем без возможности масштабирования за пределы используемого датасета. Хорошие статьи, в которых представляются действительно новые техники, вы в любом случае не пропустите – о них все будут говорить, и вы быстро узнаете о них. Окажется, что действительно нужных статей мало.
Расскажите о стеке, с которым вы работаете. Какие библиотеки и фреймворки изучать начинающему специалисту по машинному обучению?
Я работаю в основном с TensorFlow и Keras. Сейчас еще набирает популярность PyTorch – коллеги его хвалят.
Когда Keras подходит – то есть, те высокоуровневые абстракции, что есть в нем, можно использовать, и нет нужды лезть глубже – то лучше использовать Keras, это экономит время. Конечно, надо понимать, как устроен Keras и как выходить за его пределы при необходимости.
Если в самом Keras чего-то недостает, всегда можно дописать кусочек на TensorFlow – архитектура это позволяет.
Как происходит создание автопилота Яндекс поэтапно? Каких специалистов для этого нанимают, как строится рабочий процесс по data science / machine learning?
Сначала опишу кратко, как устроен «беспилотный» стек – подробнее можно узнать из
видео-докладаАнтона Слесарева, его легко найти. У стека есть много составных частей. Perception – это видение того, что происходит вокруг машины в настоящий момент.
Локализация – это понимание того, где машина находится, с помощью информации с сенсоров и заранее построенных карт.
Prediction – это предугадывание того, что будет происходит в следующие секунды (то есть, как будут себя вести другие участники движения) с помощью знаний о том, как мир устроен сейчас и как он был устроен в прошлом; в этой части как раз работаю я.
Планирование – то, что идет после восприятия и предугадывания: нужно выбрать безопасную последовательность действий, которая приведет к решению задачи.
Control – преобразование этой последовательности в инструкции для автомобиля (поворот руля, газ-тормоз).
Во многих элементах этого стека ML сейчас нужен, либо в state-of-the-art решениях не используется. Есть много ML-инженерной работы – надо сделать, чтобы это работало, причем работало быстро, потому что latency в таких системах очень критичен. Нужно научиться обучать модели, понять, какие метрики позволяют понять, что стало лучше, какие – не позволяют, понять, как эффективнее собирать данные. Кроме того, есть огромная составляющая инфраструктурной работы, часто недооцененная. Очень мощная инфраструктура нужна, чтобы разрабатывать все эти компоненты совместно.
Беспилотники собирают огромное количество данных обо всем, что происходит с ними – нужно уметь быстро работать с этими данными, отвечать на вопросы вроде «что бы случилось в ситуации X, если бы в коде было изменение Y». Это требует нетривиальных инженерных решений и хороших инженеров.
Рабочий процесс data science / machine learning – как и везде, в моем представлении. У любой команды должна быть метрика, которую в данный момент нужно оптимизировать.
У большинства людей типичный день проходит в поисках того, что сделать, чтобы улучшить эту метрику. И эта метрика должна быть сонаправлена с вашей целью – конечно, сложно придумать её сразу, метрика будет постепенно эволюционировать.
Допустим, вы делаете классификатор пешехода. Нашли пешеходов вокруг, используется average precision, допустим. Вы оптимизируете метрику и обнаруживаете, что она вроде бы растет от ваших изменений, но в реальности становится хуже. Вы понимаете, что метрика плохая. Приходите к выводу, что всех пешеходов искать не обязательно – те, которые далеко впереди, или сзади за 50 метров, никак не влияют на нас. Надо уточнить метрику. Вы переходите только на тех пешеходов, которые поблизости. Потом понимаете, что так тоже плохо: вас интересуют только те, что впереди.
Так и происходит эволюция метрики. В каждый момент зафиксирована определенная метрика, и вы улучшаете ее. Это снимает с вас когнитивную нагрузку: вы просто думаете над тем, как улучшить одно число – причем часть команды постоянно работает над оптимальным выбором числа, которое нужно улучшать.
Я погружаюсь в тематику «сильного ИИ». У меня два вопроса: почему нельзя учить ИИ так, как мы учим наших детей, и какая сфера использования первой создаст сильный ИИ, если создаст вообще?
Первый вопрос я понимаю так: детей как бы учат от простого к сложному. Они изначально живут в упрощенной модели мира, где Дед Мороз есть, но постепенно их мир усложняется, и дети учатся решать более сложные задачи. Вроде бы логично, что ИИ следует учить по подобному принципу – есть даже такой proposal от Томаса Миклова (он сейчас в Facebook AI Research) по построению схемы обучения сильного ИИ.
Кроме того, в машинном обучении есть область curriculum learning – то есть, обучение модели по принципу «от простого к сложному». Проблема в том, что сейчас все работает в пределах одной задачи. Та же задача поиска собак – сначала сеть учат отличать собак от кошек на изображениях, где они совсем не похожи, а потом берут все более и более похожих. Это итеративно-поступательный метод: предполагается, что сеть построит простые концепции, а потом, на их базе – более сложные. Он не работает, если речь идет о разных концепциях.
Если систему начать учить чему-то, предварительно научив ее другому, она забывает те концепции, которые были запомнены раньше. Это – проблема катастрофического забывания, ее пока никто не решил. Градиентный спуск меняет сразу все веса, и это уничтожает старые концепции. Нужно придумать, как строить новые концепции, не уничтожая старые.
С этим связаны области исследования one-shot learning и few-shot learning: выучивание концепций для одной задачи и их использование для решения другой задачи на небольшом числе примеров. Фундаментальных прорывов в этой области пока не было, но их нужно совершить, чтобы иметь какое-то представление о сильном ИИ.
Я не вижу причин для того, чтобы в будущем не появилось сильного ИИ. В нашем современном представлении, человеческий мозг – это машина, которая проводит вычисления, пусть и по другим принципам.
Нет никаких фундаментальных препятствий к созданию сильного ИИ, но дать оценку того, сколько времени осталось до этого момента, я не могу – неизвестно, какие еще для этого потребуются шаги. Если экстраполировать, используя скорость прогресса в преодолении «белых пятен» прошлом, то можно назвать цифру типа «от 10 до 50 лет» — но это все равно «пальцем в небо». Можно апеллировать к закону Мура и вычислять, когда в процессорах будет достаточная плотность транзисторов, чтобы достигнуть вычислительной способности мозга – тоже несколько десятков лет, и это тоже будет «пальцем в небо».
Я не думаю, что сильный ИИ – если он будет изобретен – придет из бизнеса. Скорее, его создаст кто-то, кто, при наличии значительных средств, занимается фундаментальными исследованиями в reinforcement learning: из всех областей машинного обучения эта – ближе всех к тому, чего мы хотим от сильного ИИ. Если DeepMind или OpenAI будут существовать еще несколько десятилетий – может быть, это сделают они. Или кто-то, кто придет на их место.
Какую архитектуру лучше использовать для классификации (не прогнозирования, а классификации) временных рядов? LSTM или что-то другое?
В последние годы наблюдается такой тренд: почти везде, где был полезен LSTM, лучше работает attention. NLP-революция так и произошла: мы заменили рекуррентные сети на attention, и стало лучше. Для временных рядов я бы советовал тоже попробовать attention. Все зависит от задачи, но, в целом, это самый эффективный способ анализа последовательностей и агрегации данных по ним.
Занимаюсь машинным обучением не только по работе, но и в качестве дорогого хобби. Строю сеть, она влезла в 3 Гб карты, чуть сложнее – уже нет. Есть ли альтернативы, кроме CPU?
Нехватка средств на железо, на котором можно показывать результаты в современных deep learning-исследованиях – проблема для энтузиастов, и даже для университетов.
У Google есть инициатива Google Collab: это такой IPython на мощностях Google, где можно получить на 12 или на 24 часа мощности топовой видеокарты, а также что-то запускать на их TPU. Видеокарты используются не потребительские, памяти у них больше – есть 130 Гб, как мне кажется. Руки это развязывает. Но, в целом, по-настоящему масштабные вещи отдельный пользователь не может себе позволить.
Некоторые компании пытаются создать чипы, специально приспособленные для deep learning, которые будут производить вычисления для нейронных сетей намного быстрее и дешевле, чем GPU – может быть, в ближайшие годы появятся потребительские решения с такими чипами.
Зачем вы предугадываете поведение других участников движения при разработке беспилотника?
На дороге это необходимо. Во время принятия решения надо учитывать, в том числе, инертность движения машины: невозможно мгновенно изменить направление (даже если было бы возможно, пассажиру пришлось бы плохо). Нужно планировать действия так, чтобы в том месте, где мы хотели бы оказаться через несколько секунд, не оказалось кого-то еще – для этого нужно предугадывать положение и намерения других участников. Траектория движения машины должна пролегать как можно дальше от остальных участников – это необходимо для безопасной езды.
Как вращается руль у беспилотника?
Я сам не занимаюсь control. Могу сказать, что есть разные автомобили – некоторым можно просто отдавать команды на поворот руля. По-моему, у Prius можно.
Что используете – Scrum, Kanban, беспредел?
Беспредел организованный.
Я не вижу необходимости жестко структурировать рабочий процесс, особенно исследовательский: тяжело сказать, сколько времени займет определенная задача. У нас слишком много неопределенности, и мне не очевидно, зачем вводить дополнительную структуру.
Мы стараемся много общаться, мы стараемся логировать все результаты экспериментов; у нас есть специальные системы, запоминающие данные эксперимента независимо от его масштаба – что за код использован, из какой ветки собран, с какими данными запускался – с целью полной воспроизводимости. Мы логируем все выводы и обсуждаем их между собой, делимся информацией, стараемся, чтобы все было максимально открытым и прозрачным.
Есть ли опыт применения ML в промышленности — металлургии, горнорудной, обогащения?
Я знаю, что в этих областях ML активно применяется, но личного опыта нет.
Недавно вышла душераздирающая статья о том, как Алиса рекомендовала ребенку видео про историю убийств. Почему это происходит, сложно ли фильтровать контент?
Задача фильтрации контента – в принципе, решаемая, и с высокой точностью. Что именно произошло в той ситуации, я не знаю точно, но могу поразмышлять.
Допустим, в системе есть партнерский контент, и существует API, в котором партнеры должны помечать этот контент тегами или другими способами. Система изначально работает на доверии к партнерам – возможно, лишь время от времени будут проверки контента. Со временем этого окажется недостаточно, вы навесите простую контентную систему с поиском стоп-слов в заголовках и тегах, просмотром хотя бы части контента модераторами.
В каждой системе неизбежно будет точка отказа: иногда люди ошибаются, иногда партнеры не выполняют своих обязательств. Все, что можно делать – это проводить дальнейшие итерации и совершенствовать систему, причем улучшения обычно реактивны: если что-то работает достаточно хорошо, улучшений обычно не будет, пока они не станут необходимы.
Может быть, когда появится сильный ИИ, можно будет попросить его фильтровать весь контент со 100% точностью.
Посещаете ли вы международные конференции по нейронным системам обработки информации и машинному обучению? Какие впечатления от российских конференций в данной сфере?
Насчет российских не могу сказать. На международные иногда езжу, но все меньше понимаю, зачем.
«Научный туризм» — это, конечно, важно и интересно, но сами конференции, как мне кажется, перестали выполнять свою функцию. Статей на них принимают огромное количество, но из-за этого же невозможно организовать для каждого автора нормальное выступление. Например, на ICML длинные доклады были только у best paper, а у всех остальных – spotlight-доклады, меньше пяти минут.
При этом огромное количество работ – инкрементальные, с сомнительной воспроизводимостью, пользы от них для слушателей – никакой. Если на конференции есть действительно крутая работа, вы с ней будете уже знакомы, скорее всего – preprint сейчас выкладывают рано.
Я думаю, формат конференции следует изобрести заново – или хотя бы сильно повысить планку того, что на нее принимать.
Какая у вас была мотивация возвращаться в Россию?
Я уехал из России, потому что мне было интересно пожить в новых местах и поучиться у новых людей. Мне казалось, что для личного развития нужно попасть туда, где люди умеют больше меня. Собственно, так и произошло: в Microsoft Research я многое понял о том, насколько методичным нужно быть, насколько глубоко и хорошо надо понимать, что ты делаешь, насколько нужно отдавать себе отчет в том, что происходит. Ну, и в какой-то момент мне стало скучновато, хотя там были интересные задачи.
Я тогда жил в Кембридже – это маленький город, в котором мало что происходит, круг общения в нем не сравнить с московским. Я подумал: теперь можно пожить в Москве, применить полученные знания, потом, может быть, еще куда-то поехать. Я и пошел работать в «Яндекс» — вроде бы неплохо применяю то, чему научился.
Мне кажется, сейчас в DeepMind и OpenAI делают интересные вещи, я мог бы там многому научиться.
Слышал, что команда беспилотника предпочитает использовать TensorFlow, а не PyTorch, для обучения inference моделей. Чем это обусловлено?
Может быть, историческими причинами. Не могу сказать, чем TensorFlow лучше или хуже PyTorch.
Какого размера должен быть датасет? Достаточно ли 50-60 тысяч обучающих примеров, или требуются миллионы?
Зависит от используемой модели и поставленной задачи. Датасет должен быть таким, чтобы настроить параметры модели и не допустить переобучения. Если у вас тривиальная линейная модель, то датасет может быть маленьким. Если это сложная нейросеть, то 60 тысяч не хватит.
Для обучения сложных нейросетей нетривиальным вещам с нуля почти всегда требуются десятки или сотни миллионов. Принцип «больше данных – больше качество» никуда не делся.
Кстати, насчет вопроса о том, как стать экспертом в NLP. Сейчас state-of-the-art deep learning – это всегда работа с большими данными. Их нужно предобработать, потом – эффективно стримить в вычислительные ноды, которые осуществляют обучение.
Можно сказать, что deep learning – это немного обезьяний труд: чтобы добиться успеха, надо попробовать очень много вещей, не будучи уверенным в результате работы с каждой.
Может быть, можно выработать интуицию на варианты, которые сработают с большей вероятностью, хотя я и не встречал человека с точной интуицией. В общем случае, из всех команд наиболее успешной будет та, которая сможет провести больше всего экспериментов в единицу времени.
Большая часть моей работы – устранение «узких мест» в процессе обучения в попытке «разогнать» его до теоретически возможной скорости. Это требует инженерных навыков, умения выжимать из кода и железа производительность.
Эксперта от обычного data scientist отличает то, что эксперт – обычно еще и хороший инженер, умеющий быстро работать, писать код, разбираться с распределенными системами хранения и обработки данных, разбираться в архитектуре вычислителей и сетей – чтобы вычислять «затыки». Очень важно развивать в себе эти навыки.
В условиях доминирования больших данных наибольших успехов в индустрии добиваются те, кто знает, как заставить обучение быстро работать на этих объемах данных. Если бы deep learning работал на небольших объемах, я бы сказал, что нужны лишь знания по нему, но сейчас это не так.
Учитесь хорошо программировать, учите стандартные алгоритмы computer science, повышайте кругозор. Кстати, криптография полезна.
Пользуетесь ли аналогами AutoML для тюнинга архитектуры и параметров, или больше ручные эксперименты и интуиция?
Сейчас – больше второго. Автоматический тюнинг присутствует на уровне свипа по сетке или байесовой оптимизации, чем-то более сложном в AutoML пока не занимались. Он требует много вычислительных ресурсов – если они ограничены, лучше полагаться на интуицию. Но, если вы понимаете, что пришли к какому-то случайному гаданию, лучше доверить его процессу.
Что умеет Алиса, чего не умеет Google Assistant? Какой размер команды в этом направлении у Google и у «Яндекса»?
Про «Яндекс» не могу рассказывать. У Google — вроде бы сотни или тысяча человек. Насчет преимуществ Алисы не уверен, не следил ни за продуктовым развитием Алисы, ни за фичами Assistant в последнее время.
Постановка вопроса о качестве некорректна, мне кажется. Даже если бы Алиса была хуже, значило ли бы это, что она не имеет права на существование? Продукты создаются и конкурируют между собой, за счет этого они все выигрывают, эволюционируют, тянутся вверх.
Я не понимаю ментальности «новый продукт – это то же самое, что Google». В бизнесе продукты так и создаются: вы берете чужую идею за основу, реализуете ее – иногда вообще as-is – но это не конечная точка пути, а начало. Дальше вы поступательно меняете идею, чтобы она стала лучше, чем у конкурента. В этом вся история прогресса!
Как спорт помогает достигать большего в других областях?
В спорте, особенно соревновательном, мне нравится однозначность. Если ты проиграл – ты проиграл. Нельзя свалить это на обстоятельства: ты был недостаточно хорошо, что-то сделал не то.
В соревновательном спорте развивается прямота, искренность, способность признавать свои ошибки. Это помогает в других областях – всегда лучше признать, что тебе надо стать лучше в X, Y и Z, чем искать оправдания. Помимо пользы для здоровья, конечно.
Как парашютный спорт помогает выходить из зоны комфорта?
Представьте, что вы хотите выпрыгнуть из самолета группой людей и что-то собрать вместе. Самолет выходит на боевую, открывается дверь, вы все выстраиваетесь внутри и ждете сигнала, чтобы выпрыгнуть все вместе.
В этот момент не должно быть никаких сомнений в происходящем. Задержка даже в долю секунды задерживает всех. Вы должны привести себя в такое состояние, в котором вы выпрыгнете не раздумывая. Мир исчезает, остается только прыжок. Если с парашютом что-то случится, у вас будет небольшое время на то, чтобы принять меры – тогда тоже не должно существовать никаких сомнений и страхов, нужно сделать ровно то, чему тебя учили, как можно быстрее.
Парашютный спорт воспитывает в человеке способность принять решение что-то сделать – и далее не сомневаться. Можно провести параллель между этим и сложными проектами. Иногда непонятно, что делать в проекте; когда ты приступаешь к задаче, ты не знаешь точно, что делать, как делать, можно ли вообще это сделать. В этот момент легко начать сомневаться и думать, «а если я не смогу?» — на это тратится и время, и ментальные усилия. Если вам задали решить проблему, значит – в вас поверили. Вы должны приложить максимум усилий к этой проблеме. Нужно привести себя в такое же ментальное состояние, как в прыжке, отбросить все ненужное и сосредоточиться. Мне стало намного проще достигать этого после того, как я стал заниматься парашютным спортом.
Сколько тратишь на парашютный спорт?
Много. Это значительная статья моего бюджета. Я это воспринимаю как стимул к дальнейшему карьерному росту.
В каком клубе занимаешься?
В основном в Пущино, там хорошо развиты определенные дисциплины – например, фрифлай.
Куда идти учиться на инженера ML?
Мои данные уже устарели, я учился довольно давно – в МГУ, на ВМК. Не могу сказать, что это было супер-ML-образование, но преподаватели нас неплохо учили, знакомили с миром ML. Думаю, многие знают Дмитрия Петровича Ветрова – я ему обязан многим, если бы не его лекции и спецкурс, на который меня занесло, я бы, возможно, не занимался ML. Не знаю, где он сейчас преподает, но туда точно стоит идти. Кроме того, вне зависимости от того, на каком факультете вы учитесь, я рекомендую пойти в ШАД, если получится. Не потому, что это «Яндекс», а потому, что это действительно крутое место – там дадут все знания, нужные для хорошей практической работы в индустрии, которых может не быть в ВУЗе. Из ШАДа к нам приходит много подготовленных, талантливых людей, знающих, что делать.
Еще раз насчет вопроса о том, можно ли попасть в ML «не технарю». Технические навыки нужны, но гуманитарная специальность в ВУЗе – это не блокер. Чтобы разобраться с основами программирования и математики, нужна только голова на плечах и способность к логическому и структурному мышлению. Есть много людей, которые, хотя и выбрали почему-то гуманитарную специальность, обладают такими навыками. Нет ничего невозможного, главное – стараться. Нужно не раздумывать на тему «а смогу ли я», а начинать делать – это сильно повышает шансы на успех.
Можно ли учиться в ШАД параллельно с ВУЗом?
Я делал так, хотя и было довольно сложно. В ШАДе большая нагрузка. Можно совместить ШАД с последними курсами ВУЗа, где нагрузки относительно мало – это будет тяжелая работа, но она окупится.
Опыт автоспорта в работе с беспилотниками?
У нас в штате есть действующие автоспортсмены, потому что нам нужно готовить водителей и QA-инженеров, которые находятся непосредственно в машине. Они должны уметь распознать внештатную ситуацию во время испытаний и отреагировать, они все проходят контраварийную подготовку у автоспортсменов. Если речь о том, используем ли мы какие-то модели физики шины, которые используются в автоспортивных симуляторах профессиональными спортсменами при разработке тактики – по-моему, нет, мы сотые доли секунды на круге пока не срезаем. Телеметрия, полезная для спортсменов, отличается от той, что нужна нам, и данных у нас измеряется больше.
А что дальше?
Следующий прямой эфир пройдет в ближайший понедельник.
Вы можете задать вопрос Наталье Теплухиной — Vue.js core team member, GoogleDevExpret и Senior Frontend Engineer в GitLab.
Задать ей вопрос можно в комментариях к этому посту
Что было ранее
Илона, Senior Software Engineer в Facebook — как попасть на стажировку, получить оффер и все о работе в компании
20 блюд, которые вы точно НЕ захотите попробовать
Жареный куй, «вонючие головы», печенье с осами и блинчики с кровью — Скайсканер на свою голову убедился, что человек действительно всеяден, а его кулинарная фантазия не знает границ.
Нет, это не очередная подборка готовых вылупиться утиных зародышей, жареных тараканищ, тухлой селедки и сыра с личинками. Мы это все тоже видели, а многое даже пробовали. Неприятно, но не более. Чтобы найти по-настоящему отвратительные блюда, нам пришлось сильно расширить географию поиска. В итоге получилась подборка самых настоящих кулинарных ужасов, от одних названий которых немного мутит.
Слабонервным и вегетарианцам мы не рекомендуем читать дальше. Серьезно. Лучше посмотрите на эти 20 очаровательных городков мира.
1. Глаза тунца — Япония
В японских магазинах нередко можно встретить странные упаковки, которые «таращатся» на покупателей огромными рыбьими глазами. А во многих кафе, где подают суши, вам предложат отведать эти глаза в приготовленном виде — тушеными или слегка обжаренными. Удовольствие, на наш взгляд, сомнительное: под «резиновой» оболочкой скрывается мягкая жирная субстанция, чем-то напоминающая по вкусу кальмара или осьминога.
Фото: Kenneth Berger, CC BY-NC 2.0Уитлакоче или «кукурузный трюфель» — это грибок, поражающий кукурузные зерна. Споры проникают в початок, разрастаются и изменяют его до неузнаваемости. Сложно представить, кому могло прийти в голову впервые попробовать нечто столь уродливое и несъедобное на вид, но факт остается фактом: уитлакоче в Мексике считается ценным продуктом, а многочисленные блюда с ним — деликатесом.
Японская кухня и морепродукты — практически синонимы, поэтому нет ничего удивительного в том, что большинство местных «ужастиков» — тоже родом из морских глубин. Шиокара — блюдо не столь популярное и распространенное, как те же суши. Возможно, потому, что представляет собой кальмара (чаще всего), замаринованного в собственных внутренностях и «забытого» на месяц в герметичной посуде. Мы ничего не знаем о вкусе этого блюда, но, учитывая, что и свежие-то внутренности морских обитателей — гадость та еще, догадываемся, что в ферментированном виде они лучше не становятся.
4. Жареные пауки — Камбоджа
В Юго-Восточной Азии жарят и едят все, что ползает, летает или плавает. Сверчков, тараканов, скорпионов и саранчу можно увидеть и — почему бы и нет? — попробовать хоть в центре Бангкока. А вот жители Камбоджи пошли дальше и, то ли от голода в годы кровавого правления красных кхмеров, то ли из простого азиатского любопытства, начали жарить пауков. Торговцев с подносами, полными черных пауков-птицеедов с ладонь размером, чаще всего можно встретить в районе городка Скуон по пути из Сием Рипа в Пномпень.
5. Мактак — Канада, Гренландия, Чукотка
Традиционная еда инуитов и эскимосов — замороженная кожа и подкожный жир гренландского кита, нарвала или белухи. Чаще всего употребляется в пищу в сыром виде, иногда обжаривается в панировке. С точки зрения выживания в суровых условиях крайнего севера — ценный источник витаминов C и D. С кулинарной точки зрения — нет, на вкус совсем не как курица.
Фото: Magalie L’Abbé, CC BY-NC 2.0Еще одно северное блюдо, придуманное не от хорошей жизни и доставшееся Исландии в наследство от викингов. Когда-то выловить в местных водах проще всего было полярную акулу, мясо которой в естественном виде не годилось в пищу из-за высокого содержания мочевины. Поэтому пойманных акул разделывали и закапывали в камнях на пару месяцев, в течение которых мочевина покидала подгнивающее мясо вместе с вытекающими из него соками. Затем мясо еще 2-4 месяца вялилось на свежем воздухе. Точно так же хаукарль готовят и в современной Исландии, правда, теперь это можно оправдать разве что уважением к традициям — как ни крути, а вкусом и запахом блюдо по-прежнему напоминает тухлую акулу.
7. Столетние яйца — Китай
Популярная китайская закуска готовится довольно просто: яйца помещают в щелочную среду (чаще всего — смесь извести, золы и соли) и герметично закрывают. Не на сто лет, вопреки названию, а на срок от 15 дней до 4 месяцев. После этого остается только очистить яйца и нарезать дольками — белок к этому моменту превратится в упругое «желе», а желток — в серо-зеленую кашицу. Справедливости ради надо сказать, что ужасного в столетних яйцах — только их внешний вид: консистенция, конечно, необычная, но вкус и запах скорее нейтральные, и лишь желток приобретает легкий аммиачный привкус.
8. Печенье с осами — Япония
Относительно новое слово в японской кулинарии — печенье с осами приобрело популярность уже в XXI веке. Представляет собой крекеры из рисовой муки с начинкой из предварительно отваренных диких ос. От обычных печенек отличается рекордным содержанием насекомых белка.
Фото: Foodfanatic83 CC BY-SA 3.
Вареные или тушеные куколки тутового шелкопряда — популярная корейская закуска, которую можно встретить как на лотках уличных торговцев, так и на магазинных полках или в барных меню. Беондеги едят с соусом и специями или используют для приготовления других блюд. Знатоки расходятся во мнениях о том, что напоминают беондеги на вкус: одни утверждают — дерево, другие склоняются к резине.
10. Суп из птичьих гнезд — Юго-Восточная Азия
Это для нас «птичьи гнезда» звучит несъедобно, а азиатские гурманы готовы выложить за килограмм этих самых гнезд до 2000 долларов! Но не спешите строить бизнес-план, заметив семейство ласточек у себя под крышей — в пищу годятся только гнезда стрижей-саланганов, обитающих в Юго-Восточной Азии. Фактически их гнезда представляют собой засохшую птичью слюну, а знаменитый суп по консистенции напоминает слизь или густой кисель. Какова эта слюна стрижей на вкус мы не знаем, не пробовали. Возможно, этот супчик таки стоит своих денег.
Основа этого традиционного мексиканского блюда — яйца гигантских черных муравьев. Их едят как сырыми, так и жареными — с тако и гуакамоле или тушеными с луком и перцем чили. Стоит эскамолес недешево, что неудивительно — яйца добывают из глубоких муравейников, кишащих агрессивными насекомыми, которые очень больно кусаются. Однако, если вы оказались в Мексике, попробовать хоть раз эскамолес все же стоит — блюдо считается деликатесом и не только не опасно для здоровья, но и, говорят, весьма недурно на вкус.
Фото: Kent Wang, CC BY-SA 2.0Поеданием сырой рыбы или мяса давно никого не удивишь, а как насчет еды, которая норовит сбежать из тарелки? В Корее в качестве закуски можно попробовать саннакчи — блюдо из только что отрезанных щупалец мелкого осьминога, приправленных кунжутным маслом и еще дергающихся. Несмотря на жутковатый вид и опасность подавиться, саннакчи пользуется популярностью не только у местных жителей, но и у туристов — говорят, это действительно вкусно.
13. Пьяные креветки — Китай
На наш взгляд, это китайское блюдо будет пострашнее шевелящихся щупалец уже мертвого осьминога, поскольку креветок в данном случае предлагается съедать действительно живьем. Название стоит понимать буквально: перед подачей на стол живые пресноводные креветки маринуются в крепком алкоголе. «Напиваясь», они становятся менее подвижными и практически не оказывают сопротивления при очистке и поедании. Б-р-р.
Фото: Vinnie, CC BY 2.0На самом деле куй — это всего лишь морская свинка. Вот только жители андского региона не дарят этих зверушек своим детям в качестве первого питомца и не проводят над ними опытов в лабораториях, а разводят их на фермах и едят. Чаще всего — жареными, реже — тушеными с овощами. Говорят, вкусно и больше всего похоже на кролика.
Традиционное блюдо эскимосов Аляски. Второе название тепа — «вонючие головы» — неплохо передает его суть. Головы рыб семейства лососевых складывают в деревянную бочку (иногда вместе с внутренностями) и закапывают в землю минимум на неделю, чаще — на несколько. «Вонючие головы» едят сырыми и не считают деликатесом, это блюдо — способ использовать рыбу целиком, не гнушаясь любыми питательными веществами, которые удается добыть.
16. Кровь с молоком — Африка
Русское выражение «кровь с молоком» в Африке понимают буквально. Некоторым племенам, в частности, знаменитым масаи, приходится идти на уловки, чтобы выжить. Корова в Африке — слишком ценный ресурс, чтобы убивать ее ради мяса, а вот добыть свежую кровь можно практически без ущерба для животного. Смешанная с коровьим же молоком, эта кровь дает африканским племенам все необходимое для жизни во время засухи и в периоды, когда нет возможности разжиться другой едой.
Фото: Dietmar Temps, CC BY-NC-SA 2.0Фото: Dietmar Temps, CC BY-NC-SA 2.0В общем-то, обычные блины, только вместо молока — свежая кровь. Иногда подаются с жареной свининой или олениной. На самом деле это блюдо скорее неожиданное, чем ужасное, по сути и вкусу очень близкое к кровяной колбасе или европейскому «черному пудингу».
18. Кровяной тофу — Китай
Вообще кровь в том или ином виде идет в пищу во многих странах мира, но в плане оригинальности приготовления азиатам и здесь нет равных. В Китае и Гонконге весьма распространен так называемый кровяной тофу, по сути — сваренная на медленном огне предварительно свернувшаяся кровь животных (чаще всего свиная или утиная). Получившийся в результате такой обработки желеобразный брусок режут на кусочки, которые добавляют в супы или тушат с овощами.
Фото: Amy Ross, CC BY-ND 2.019. Гусеницы мопане — Африка
Крупные зелено-голубые гусеницы бабочки-павлиноглазки — ценный, а главное, бесплатный источник белка для жителей многих африканских стран. Гусениц собирают на деревьях, перед употреблением в пищу отваривают и сушат на солнце. В Южной Африке, где мопане считаются деликатесом, их выращивают на специальных фермах и нередко подают даже в ресторанах.
Фото: Greg Willis, CC BY-SA 2.
Это блюдо можно было бы и не отличить от обычного азиатского супа, если бы в ход шло только мясо летучей лисицы — довольно нейтральное на вкус. Но по рецепту в суп попадает вся лисица целиком — с крыльями, зубастой пастью, шерстью и когтями. В некоторых странах Юго-Восточной Азии и Тихоокеанского региона Южной Америки мясо рукокрылых также употребляют в пищу, но выглядит это уже не так брутально — мясо предварительно очищают от шкуры и прочих «запчастей».
Фото: tobze, CC BY-NC-ND 2.0И на десерт — мороженое Royal Baby Gaga из Великобритании
И, в качестве бонуса, совсем не страшное. Более того, вы (да-да, лично вы) это уже пробовали, пусть и в другом виде. Весной 2015 года лондонская фабрика The Licktators выпустила партию мороженого из человеческого грудного молока. Этот во всех смыслах «вкус детства» приурочили к рождению второго ребенка у принца Уильяма и Кейт Миддлтон.
Важные ссылки, чтобы вернуть веру в человечество и восстановить аппетит:
Вкусные блины со всего мира
10 блюд испанской кухни, которые стоит попробовать хотя бы раз в жизни
5 лучших блюд Таиланда и где их стоит пробовать
И, конечно, утешительные котики 😻
Почему «Покидая Неверленд» – один из самых ярких и самых гадких фильмов года
Как известно, в новейшей истории США есть три главные тайны: кто убил Кеннеди, произошло ли в Розуэлле крушение НЛО и правда ли Майкл Джексон занимался сексом с детьми. Автор телефильма «Покидая Неверленд» Дэн Рид пытается закрыть последний вопрос.
В таблоидах его называли Wacko Jacko (wacko значит «чудной», а еще словарь предлагает вариант «стремный»). В самих его внешности и пластике, безусловно, было что-то от чертика. Он дико одевался, предпочитая военную форму с галунами и погонами. У него постоянно менялась форма носа – он страдал дисморфофобией, серьезным душевным заболеванием, при котором человек искренне считает какую-то часть своего тела уродливой: отец-подонок внушил маленькому сыну, что у него отвратительно толстый нос, и сын, стоило чуть подрасти, начал делать операцию за операцией, пока в носу не разрушились все хрящи. Он был афроамериканцем со светлой кожей (страдал еще и от витилиго).
В жизни у него был тонкий, тихий, робкий голос, в интервью он то хихикал, то хныкал. В некоторых его песнях (например, в абсолютном шедевре Who is It) сквозили неслыханные для поп-музыки отчаяние, боль и душевный надлом. В интервью он говорил: «Иногда я сижу в своей комнате и плачу. Так сложно найти друзей. Ночью я иногда хожу по своему кварталу, просто надеюсь, что найду кого-нибудь, с кем можно поговорить». Это слова одного из самых знаменитых людей в мире.
И еще он спал с мальчиками.
То есть Джексон и сам не отрицал, что спал. Да, он ночевал в одной постели с многочисленными маленькими гостями своего ранчо Neverland (названного в честь сказки Джеймса Барри о невзрослеющем Питере Пэне). Но Джексон яростно настаивал, что никогда не вступал с мальчиками в сексуальные контакты. Вот просто такой хронический инфантилизм, результат детских психотравм. Не может человек дружить со взрослыми – только с теми, кто равен ему по психологическому возрасту. Все обвинения Джексон с большим трудом, но стряхивал.
Он умер в 2009 г., и казалось, тема закрыта. Но сейчас канал HBO выпустил четырехчасовой документальный фильм «Покидая Неверленд». В котором двое частых гостей ранчо, Уэйд Робсон и Джеймс Сейфчак, подробно рассказывают, где, как, когда, при каких обстоятельствах и сколько раз занимались в детстве сексом с Джексоном. Робсон познакомился с ним, когда в пять лет выиграл танцевальный конкурс и попал на его концерт (а в семь лет уже стал его любовником). А маленький Сейфчак был выбран для того, чтобы сняться с певцом в рекламе Pepsi, и прямо на съемочной площадке очень с ним подружился, ну а дальше сами понимаете – совместные игры, плавно перетекающие в растление. Под погонами таился оборотень, под маской овцы – сатана.
В начале марта картину показали в США и Великобритании. В минувшую пятницу ее должен был показать российский «Первый канал», но в итоге поостерегся выпускать такое даже в ночной эфир и ограничился тем, что выложил фильм на сайте.
После американской премьеры радиостанции стали срочно убирать из эфира все песни Майкла Джексона. Музей в Манчестере снес статую певца, с 2014 г. стоявшую у входа. Дизайнер Louis Vuitton Вирджил Абло извинился за то, что некоторые вещи в последней коллекции были вдохновлены образом Джексона, и спешно изымает их из продажи. 20-летняя дочь певца Пэрис, как сообщают таблоиды, на днях пыталась покончить с собой. Словом, успех колоссальный. Чтобы он был полным, осталось эксгумировать Джексона, вывалять скелет в смоле, облепить перьями и повесить на фонаре в центре Лос-Анджелеса. И у большинства зрителей это желание, несомненно, возникнет: «Покидая Неверленд» – фильм очень впечатляющий.
Как это сделано
Четыре составляющих картины Рида – то печальная, то тревожная музыка за кадром, снятые с дронов долгие планы мест, связанных с Джексоном, фрагменты хроники (в основном общедоступной, но есть и какие-то мелочи из частных архивов) и, конечно, рассказы Робсона, Сейфчака и членов их семей.
«Он был самым добрым, любящим и заботливым из всех, кого я знал. Он очень помог мне в творчестве и в карьере. А еще он подвергал меня сексуальному насилию. Семь лет». «Сначала мы просто целовались, потом начали целовать разные части тела и наконец все остальное». «А потом он встал на колени, и…» Феерическое перечисление мест, где Майкл и Джеймс занимались сексом, – бассейн, джакузи, комната с зеркалами, игрушечный индейский вигвам. «Это глупо звучит, но, когда люди начинают встречаться, у них много секса – так было и у нас». Не менее феерическая история про то, как Джексон подарил одному из мальчиков кольцо – чуть ли не обручальное («я любил украшения, а он дарил их мне в обмен на сексуальные услуги»). Повествование о том, как Джексону было одиноко и плохо (он мог забиться в угол и там плакать). Как он тосковал без друзей. Каким инфантильным он был (около его кровати стояла огромная игрушечная железная дорога). И тут же про то, как он спаивал своих маленьких друзей вином, одновременно закармливая конфетами и показывая порно («у него в доме было много маленьких телевизоров, и везде – порно»). Есть и намеки, что Джексон помогал другим детям, больным раком, отнюдь не просто так.
И, не поверите, очень много слов о любви: Робсон и Сейфчак любили Джексона и страшно боялись причинить ему вред. Появление других мальчиков (например, Маколея Калкина, звезды фильма «Один дома», снимавшегося в клипе Black or White) вызывало острую ревность. Вплетается и мистика: жене брата Робсона снится сон, из которого она узнает, что Джексон был насильником. Ну и, конечно, последние полчаса – рассказ о том, как страдали Робсон и Сейфчак уже после смерти Джексона, пока не начали рассказывать обо всем вслух и громко.
Отдельная история – их матери, которые получали от Джексона кучу благ, млели от общения со звездой и отпускали сыновей ночевать со взрослым дядей. Отгоняя от себя неприятные мысли. Ну, не то чтоб они продавали своих детей, но как-то так, фильм остается в опасной близости от этого утверждения.
В фильме использована в основном общедоступная хроника, но есть и кадры из частных архивов /HBO.COM
Другая сторона
Есть две категории зрителей: те, кто верит, и те, кто не очень (они в меньшинстве). С первыми все ясно: как уже было сказано, «Покидая Неверленд» производит очень сильное впечатление, он выглядит фантастически убедительным. Но и у тех, кто не верит, есть свои аргументы. Например, автор фильма даже не пытается подвергнуть сомнению показания Робсона и Сейфчака. Не проверяет их на полиграфе. Не желает поговорить с Калкином (который был главным свидетелем защиты). «Покидая Неверленд» – вообще не расследование, а готовый, не подлежащий обжалованию приговор. Он выносится на основании слов, слов, слов – но теперь этого более чем достаточно. Эмоциональность победила все остальное, и исповедальная интонация стала царицей доказательств.
Затем фанат Джексона (я имею в виду не себя, просто пытаюсь представить возражения) заметит, что ФБР долго следило за певцом и не нашло в его поведении ничего криминального. В середине нулевых его судили и признали невиновным. Робсон на том суде клялся, что Джексон пальцем его не тронул. Но сегодня и это не важно. Получается, что в ФБР сидят идиоты и в жюри присяжных тоже сидели идиоты. В фильме, впрочем, объясняется, почему Робсон выступил в защиту Джексона: если вкратце, дело в любви, жалости и в том, как умело бывший насильник манипулировал жертвой. Но вообще-то суду в фильме уделяется удивительно мало места – и рассказывается не о доводах защиты, а в основном о чувствах Робсона.
В нулевые Робсон вел танцевальное шоу на MTV и, помнится, выглядел крайне неприятно, обливая участников презрением и наслаждаясь собственным величием: вы все – никто, а я – хореограф Бритни Спирс. Когда в «Покидая Неверленд» он предстает сущим зайчиком, в преображение верится с трудом, зато возникает подозрение насчет искренности рассказчика. И первые часа полтора ты ему не веришь (это нормальная реакция – личные ощущения в ответ на ничем не подтверждаемые слова). Но постепенно что-то щелкает, ломается, и вера возникает. «Покидая Неверленд» выглядит как отличная разговорная постановка с прекрасными актерами, противники фильма легко могут это использовать. Вот только Робсон не актер, хотя его речь полна драматических пауз, вздохов, взглядов и сглатываний, порой заставляющих думать об обратном. А уж Сейфчак не актер тем более, как и родственники этих ребят.
С другой стороны, адская правда всплыла в тот момент, когда Робсону это было нужно. Впервые он рассказал эту историю в 2013 г. – по его версии, тогда он пошел к психотерапевту сражаться с собственным прошлым. Но как раз к 2013-му стало понятно, что его карьера не слишком задалась. Бритни Спирс перелезла жить на антресоли, куда-то к группе NSYNC (работой с ней Робсон тоже страшно гордился). Персональные шоу ему больше вести не давали, с большими звездами он не работал, попытка снять в качестве режиссера фильм провалилась. Надо как-то выбираться из забвения – и тут возникает подходящий контекст.
Жертва всегда жертва, в кого бы в дальнейшем ни выросла; педофилия – преступление, и кем бы ни был преступник, сколько бы лет ни прошло, правду надо предавать огласке, поэтому «Покидая Неверленд» – несомненное общественное благо, как и все движение MeToo, чья волна смыла уже десятки авторитетов. Чудовищно, что Майкл Джексон совращал мальчиков – так ли, как рассказывают сегодня сами жертвы, или как-то иначе, не суть, такого в принципе быть не должно. На этих тезисах вправе остановиться большинство зрителей фильма.
И все же следующий вопрос – где грань между этой новой этикой и шоу-бизнесом, по законам которого жертвы (а также их родственники) пытаются извлечь из страшного опыта выгоду. Ведь теперь можно не только рассказать о худшем, что с тобой случилось, но и успешно это продать. В этом смысле «Покидая Неверленд» – один из самых ярких и одновременно самых гадких фильмов года. Куда ни плюнь – на душе исключительно гнусно. И к исходу четвертого часа ты понимаешь, что из огромного, душного пространства «Неверленда» на самом деле нет никакого выхода.
Автор – специальный корреспондент «Комсомольской правды»
«Покидая Неверленд» можно посмотреть на сайте «Первого канала» 1tv.ru, до 21 марта – бесплатно
«Немой человек»
Шервуда Андерсона
Есть история. — Я не могу ее рассказать. — У меня нет слов. История почти забыта, но иногда я вспоминаю.
История о трех мужчинах в доме на улице. Если бы я мог сказать слова, я бы спел эту историю. Я шепнул бы это на ухо женщинам, матерям. Я бегал по улицам, повторяя это снова и снова. Мой язык был бы разорван — он бы стучал о мои зубы.
Трое мужчин в комнате в доме.Один молодой и щеголеватый. Он постоянно смеется.
Второй мужчина с длинной белой бородой. Его поглощают сомнения, но иногда сомнения покидают его, и он засыпает.
Третий мужчина со злыми глазами, который нервно ходит по комнате, потирая руки. Трое мужчин ждут… ждут.
Наверху в доме стоит женщина спиной к стене, в полумраке у окна.
Это основа моей истории, и все, что я когда-либо узнаю, заключено в ней.
Помню, в дом пришел четвертый мужчина, белый молчаливый мужчина. Все было тихо, как море ночью. Его ноги по каменному полу комнаты, где стояли трое мужчин, не издавали ни звука.
Человек со злыми глазами стал подобен кипящей жидкости — он бегал взад и вперед, как животное в клетке. Старик седой заразился своей нервозностью — все дергал себя за бороду.
Четвертый мужчина, белый, поднялся наверх к женщине.
Там она ждала.
Как тихо было в доме, как громко тикали все часы в округе. Женщина наверху жаждала любви. Должно быть, это была история. Она жаждала любви всем своим существом. Она хотела творить в любви. Когда белый молчаливый мужчина появился в ее присутствии, она прыгнула вперед. Ее губы были приоткрыты. На ее губах была улыбка.
Белый ничего не сказал. В его глазах не было ни упрека, ни вопроса. Его глаза были безличны, как звезды.
Вниз по лестнице лукавый скулил и бегал туда-сюда, как маленькая потерявшаяся голодная собачка.Серый пытался следовать за ним, но вскоре устал и лег на пол, чтобы заснуть. Больше он никогда не просыпался.
На полу тоже лежал щеголеватый парень. Он смеялся и играл своими крошечными черными усами.
У меня нет слов, чтобы рассказать, что произошло в моей истории. Я не могу рассказать историю.
Белый безмолвный мог быть Смертью.
Ожидающая нетерпеливая женщина могла быть Жизнью.
Меня озадачивают и старый седобородый, и лукавый. Я думаю и думаю, но не могу их понять. Однако большую часть времени я вообще не думаю о них. Я продолжаю думать о щеголеватом мужчине, который смеялся на протяжении всей моей истории.
Если бы я мог понять его, я бы понял все. Я мог бы пробежаться по миру, рассказывая замечательную историю. Я бы больше не был тупым.
Почему мне не сказали слова? Почему я тупой?
У меня есть замечательная история, но я не знаю, как ее рассказать.
Создайте библиотеку и добавьте свои любимые истории.Начните работу, нажав кнопку «Добавить».
Добавьте Немой в свою личную библиотеку. Добавьте Немой в свою личную библиотеку.«Немой человек» Шервуда Андерсона
Шервуд Андерсон был американским писателем, который был известен в основном своими рассказами, в первую очередь сборником Уайнсбург, Огайо . Влияние этого произведения на американскую художественную литературу было огромным, и его литературный голос можно услышать в произведениях Эрнеста Хемингуэя, Уильяма Фолкнера, Томаса Вулфа, Джона Стейнбека, Эрскина Колдуэлла и других.
Из PBS.org :
Шервуд Андерсон (1876-1941) был американским писателем рассказов a
From PBS.org :
Шервуд Андерсон (1876–1941) был американским писателем рассказов и романов.Хотя ни один из его романов не был полностью успешным, несколько его рассказов стали классикой. Андерсон оказал большое влияние на поколение американских писателей, пришедших после него. Среди этих писателей были Эрнест Хемингуэй, Ф. Скотт Фицджеральд и Уильям Фолкнер. Таким образом, Андерсон занимает место в истории литературы, которое нельзя полностью объяснить литературным качеством его произведений.
Андерсон родился 13 сентября 1876 года в Камдене, штат Огайо. Он так и не закончил среднюю школу, потому что ему приходилось работать, чтобы прокормить семью.К 1912 году он был успешным менеджером лакокрасочной фабрики в Элирии, штат Огайо, и отцом троих детей от первой из своих четырех жен. В 1912 году Андерсон бросил семью и работу. В начале 1913 года он переехал в Чикаго, где больше времени уделял своему творческому письму. Он стал героическим образцом для молодых писателей, потому что порвал с тем, что они считали американским материализмом и условностями, чтобы посвятить себя искусству.
Самая важная книга Андерсона — УАЙНСБУРГ, Огайо (1919), сборник из 22 рассказов.Истории исследуют жизнь жителей Уайнсбурга, вымышленной версии Клайда, штат Огайо, небольшого фермерского городка, где Андерсон прожил около 12 лет своей молодости. Эти сказки значительно оторвались от традиционных американских рассказов. Вместо того, чтобы делать упор на сюжет и действие, Андерсон использовал простой, точный, несентиментальный стиль, чтобы показать разочарование, одиночество и тоску в жизни своих персонажей. Эти персонажи чахлые из-за узости жизни в маленьком городке Среднего Запада и из-за их собственных ограничений.
читать дальше
Тупой парень GIF | Тенор
Продукция
- GIF Keyboard
- Android
- Mac
- Содержание Партнеры
Explore
- реакции GIFs
- Исследовать GIFs
компании
- О
- Пресс
- Блог
- FAQ
- Условия и конфиденциальность
- Веб-лицензии
- Свяжитесь с нами
API
- GIF API Документация
- Unity AR SDK
Tenor Gif API
DUH
TOUPID
8FacePalm
DUBLE
наклейки
1 наклейки Посмотреть все наклейки
- # You-Guys-are-SO-SOUPID
- #Dumbass
- # Eric-Cartman
- # South-Park
- #i -Love
- #Tumb-Guys-Brain
- #Im-Tumb
- #celticcorpse 9 0088 # IM-THUPID
- #AMI
- # FAT-CAT
- # FATTY
- # BELLY
- # BELLY
- # ur-Dump
- #DUM
- # stupid
- #iDioiot
- # Draphify
- # Вот — Dumber
- #dumb
- # NSTUPID
- # E-E-EU-NASCI-ontem
- # Iron-Man
- # Crazy-Eyes
- # Sad-Face
- # Грудные глаза
- # Oh-Boy
- #wonjin
- # HAM-WONJIN
- # Cravity
- # Cravity
- # Smiley-Guy
- # JoyPixels
- #Tatey
- #Tatey
- # Вкусный
- #delicious
- #yum
- # PaultPalm
- # Classic-music
- # Classical-Music
- #DUMB
- # HUH
- # ISTUPID
- #IDIIOT
- #идиот
- #га MMER
- #OLD
- #LOLD
- # MOMEN
- #opie
- # Addumb
- # Family-Guy
- # Cameaiot
- #Idiot
- # Boys-Can-Be-Soly-Dump — иногда
- # Cool-Guy
- # Hey-Girl
- # Orange-tuxedo
- # Это-идиот
- # NYX-ulric
- # Man-You-Tooth
- #doughboy
- #dumpanddumber
- #dumb
- # и
- # и
- # Anthony-Petrocelli # Anthony-Petrocelli
- # Natupid
- #DUMBID
- #FORREST
- # SMARTMARTMARTMARTMARTMARTMARTMARTMARTMARTMARTMAR
- # HURT
- #gump
- Dualish-Guy
- #dumb
- #silly
- #Idiot
- # Что-парня-
- # что-
- #av-Dump
- #avn
- #avfn
- # Nope
- #Stupid
- Пощечина
- #тупой
- # Handsome
- #Tattoo
- # 69
- # 69
- # 69
- #
- # rihanna
- # uys
- # stupid
- #guysaredumb
- #guysaredumb
- # You-Guys-are-Dump
- #
- # Tight-Squeeze
- # You-Guys-are-SO-SUPID
- # Love-Island
- #boys
- #boy
- # Family-Guy
- #martin
- # Sitsit
- # outdown
- #lol
- #lol
- # World-Star
- # Hey-Girl
- # Hey-Girl
- # Might-Guy
- # Mighty-Them
- # Tom-Hanks
- # Forrest-Gump
- #zarbi
- # asance
- #TVID
- #STUPID
- #STUPID
- # HHH
- # HHH
- # SHOT-YOUT
- #сбой
- #fall
- #dumb
- # Greys-Anatomy
- # Izzie-Stevens
- #sad
- #so
- # Thumbs-down
- #lame
- #dumb
- #no
- #stupid #handsome
- # 69
- #Familyguy #stupid
- #vanderpump # Vanderpump-Правила
- # You-Guys-are-Dump
- # Cyrus-Dobre
- # stupid
- # Handsome
- # Bandsome
- # Beard
- # TONGUE
- # You-Guys-The Dump
- # Eric-Cartman
- # Ay-You-Guys-Dump
- # BABY
- # FaceR-Palm
- #real
- # Suexty
- # Suck
- # Добровольк-на-финал
- # Dumb-Phay
- #Глупый Парень
- # IDIOT
- #CRAZY
- #JERK
- # The-Bachelorette
- # Dumb-Idiots
- # Guys-Dont-None-Nove
- # IM-Tovally-Picted-Toother
- #stupid
- #lily
- # Lily
- #Guys
- # Handtsome
- # Thatttoo
- # 69
- # Beard
- #boy
- #Are-You-Dumb
- #shouts
- #Hopeless
- #Disappointed
SL Machinima Auteur Lainy Voom’s Latest Movie
Когда Лэйни Вум впервые услышала таинственный рассказ Шервуда Андерсона «Тупой человек», она сказала: «Это остановило меня в моих мыслях, заставила меня совершенно замереть, пока я слушала.
» Это было о смерти и желании, и это не поддавалось легкому пониманию. «Мне нравится, что это поднимает вопросы, но вопросы никогда не решаются». Таким образом, образы, которые он вызывал, задерживались в ее голове на месяцы, пока у нее не было собственных ответов. им. То Результатом стала эта машинима (версия в высоком разрешении выше, версия YouTube ниже), которая легко входит в число самых амбициозных и завораживающих произведений этой формы.
Можно многое сказать о «Немой» Лэйни Вум, но, как и в случае с ее первой машинимой SL, «Сказка из полуночного города», которая мгновенно утвердила ее как автора в медиуме, вероятно, лучше сначала посмотреть, а затем читайте дальше.
Лэйни нашла «The Dumb Man» по ссылке на сайте Creative Commons*, которая привела ее к Telltale Weekly, серии файлов с произносимыми словами, прочитанных Алексом Уилсоном под лицензией CC. «Как только я услышала, как спикер читает [это], — говорит она мне, — я обнаружила, что постоянно играю в нее в течение нескольких месяцев, и она никогда не надоедает, а вокруг крутится целый ряд образов.
Это очень эмоционально. и поэтично». Это тоже был вызов, без ясного повествования и символических элементов, которые не поддавались очевидной интерпретации.
«Этот проект стал для меня огромным вызовом. Я боролся с тем, что фильм местами слишком буквален, сцены настолько укоренились (как в моей голове, так и в фильме), что я не думаю, что смогу улучшить те, что в на этом этапе. Я старался не включать в фильм образы, которые, как мне казалось, могли бы стать ответом».
С плавающими дверями, гигантскими глазными яблоками и другими фантастическими элементами, самое удивительное в ее «Тупом человеке» — это то, как мало кадров было создано при постобработке. «Все они сделаны в SL, — говорит она, — абсолютно никакой пост-продукции, за исключением двух кадров с зеленым экраном (теневые головы и крупный план белого человека с глазами.)» То же самое относится и к четким, насыщенным изображениям: «Цвет постобработки и т. д. также не добавлен, все сделано в мире (кроме одного цветокоррекция денди, лежащего на полу для одного кадра.
)» Таким образом, большая часть эффектов была снята вживую, работая с доступными элементами Second Life, например, видео Dogme, снятое в мире, где реальность совершенно изменчива.
Чтобы создать небо слов, например: «Я сделал альфа-файл, затем добавил в один скрипт «повернуть изображение», а в другой — «повернуть объект».Я сделал текст светящимся с помощью новой функции в WindLight.» Нужна маленькая земля, по которой можно было бы бегать, или дверь, плавающая в море, «Я просто сделал вращающуюся планету и поместил ее в море, как и дверь.»
То же самое и с изображениями, которые были совершенно похожи на сон: «У меня был сценарий poseball поверх глазного яблока (в котором также был вращающийся сценарий) и добавлена анимация бега».
Это навязчивая и хрупкая работа, открытая для интерпретации, и Лэйни предпочитает оставить все как есть: «Я хочу, чтобы зритель пришел к своему собственному выводу», — говорит она, предлагая еще один слой символов поверх столь же зловещего сновидческого пейзажа.
Оригинальная проза Андерсона.»Это не в целом удачный перевод рассказа, но я доволен чего я добился.»
Раскрытие информации: я время от времени работаю консультантом Creative Commons и работаю с Лэйни над не связанным с ней проектом машинимы.
Dumb Muscle — ТВ-тропы
Если ты собираешься быть тупым, ты должен быть сильным
Когда тебя сбивают с ног, ты должен встать
Я не самый острый нож в ящике стола, но я знаю достаточно, чтобы знать
Если ты собираешься быть тупой, ты должен быть жестким!— Роджер Алан Уэйд
Характеристика, которая очень сильно опирается на мускулы в Brains Versus Brawn.Большой Парень и Громила обычно, по крайней мере, немного тусклые (на противоположном конце шкалы находятся Умный Парень и Злой Гений; они невероятно умны, но сбиты с ног сильным ветром). Обычно страдает формой речи Халка. Это распространенное предположение: есть причина, по которой Genius Bruiser должен быть шокирующим, хотя нет никакой реальной причины, по которой мозг и мускулы должны быть взаимоисключающими с самого начала в реальной жизни.
В некоторых случаях совпадает с Нежным Гигантом, а также с Крошеголовым Бегемотом.Подтроп личностных способностей. Часто играют для смеха.
Почти Всегда мужчина; только в крайне редких случаях очень сильные женские персонажи изображаются безмозглыми. Он может быть только Книжным Тупой, но Уличным Умом. Обратите внимание, что это также не всегда относится к тактике; персонаж с этим тропом может знать, как использовать каждое оружие, которое он берет в руки, но если это правда, ему все равно будет не хватать интеллекта за пределами этой специальности (в этом случае он показан как Гений Дитц).Когда этот персонаж причиняет травмы и материальный ущерб из-за своей неуклюжести из-за своей огромной силы, он смертельно глуп. Если он спортсмен, он, вероятно, Тупой Спортсмен.
Сравнить Смэш Мук. Сравните Genius Bruiser и Badass Bookworm. Может пересекаться с Властным, но Некомпетентным. Эти типы часто, но не всегда, являются крутыми парнями. Когда такой персонаж сочетается с его противоположностью — кем-то очень умным, но низкорослым и слабым, — он образует половину Мозгов и Сил.
Пожалуйста, без примеров из жизни!
Примеры подстраниц:
Другие примеры:
открыть/закрыть все папки
Реклама
Азиатская анимация
- В Моту Патлу Недостаток ума Моту компенсирует силой, особенно , если он ест самосу. Даже Боксер, который обычно является самым сильным человеком в Фурфури Нагар, не может противостоять мышечной силе Моту, если тот съест самосу.
Комиксы
Веерные работы
- Отродье Змея — это Восхождение Темных Лордов . Он невероятно мощный, способный уничтожить целый город всего лишь ударными волнами , вызванными его дыхательными атаками. Однако убийство — это единственная вещь, которую он знает: если его чувства заблокированы до такой степени, что он не может никого обнаружить, он думает, что все вокруг него мертвы, и снова успокаивается, чтобы ждать.
- В Мститель из стали это идеальное описание Соломона Гранди; нежить, контролируемая Рукой, которая, по-видимому, может вернуться к жизни, если ее убить, Гранди способен вступить в бой с Суперменом, но все, что он, по-видимому, может делать, это рычать и бить предметы.
- В My Iron Giant Причуда Изуку позволяет ему пилотировать Огромного Меха, но также лишает его автономии до такой степени, что он становится сродни высоко функционирующему Ному.
- Рюко и Мако — редкие женские экземпляры этой разновидности Book Dumb в Natural Selection . Хотя ни один из них не является «глупым», как говорится, они оба не очень умны: Рюко часто терпит неудачу в таких областях, как бизнес и другие интеллектуальные занятия, в то время как Мако невероятно нервничает, часто все высмеивают ее интеллект.В случае с первой Инумута даже прямо называет ее «убийцей-придурком». Тем не менее, оба являются физическими электростанциями до такой степени, что Рюко проводит первую половину сюжета как Непобедимый Злодей, в то время как Мако оказывается сильнейшей из Элитной Четверки в чисто физическом плане, вызывая дрожь и ударные волны своими кулаками, которые достаточно мощны. уничтожать армии.
- В Ночь разворачивается , это общая черта многих муков.
Орки, тролли, огры, мутанты… что угодно.Их относительная сила по сравнению с красными рубашками компенсирует их примитивный и неразумный характер.
- Артас в Metagaming? полностью уничтожил разум дракона. Это делает Драко-лича слишком глупым, чтобы мыслить тактически, просто атакуя то, что в данный момент причиняет ему наибольший вред. Примечательно, что когда Джайна защищает Луну от своего Дыхательного оружия ледяной стеной, Сапфирон продолжает дышать льдом в нее, хотя все, что он делает, это увеличивает стену.
Мифы и религия
- Геракл из греческой мифологии стереотипно изображался таким образом в аттической комедии (например, в « Птицах» Аристофана ). В «канонической» версии мифов, несмотря на склонность к приступам иррациональной ярости, он не глуп, а порой и довольно проницателен — одна из самых известных его историй — «Двенадцать подвигов», в которой он вынужден находить умные решения двенадцать, казалось бы, невыполнимых задач.
- Титан Атлас.После того, как Геракл взял на себя управление небом (небесами) для него, в то время как Атлас оказал ему услугу, Атлас решает не забирать его обратно, поскольку ему нравится его свобода. Геракл признает поражение, а затем просит Атласа вернуть небо на достаточно долгое время, чтобы Геракл надел ему на плечи свою львиную шкуру в качестве подушки. Атлас соглашается, и Геракл уходит. Этого парня выбрали другие Титаны, чтобы вести их против олимпийцев после того, как Кронос впал в немилость у остальных. Неудивительно, что они проиграли. Предотвращено в альтернативной версии мифа, в которой Геракл и Атлас просто пришли к взаимовыгодному соглашению, в котором Атлас оказал услугу, и Геракл построил Геркулесовы столбы, чтобы вечно нести груз Атласа.Эта версия была менее распространена, поскольку Атлас был непопулярным персонажем, а древним грекам нравилось выставлять его и злодеем, и идиотом.
- В библейской Книге Судей можно найти историю Самсона, человека, способного убить сотню мужчин ослиной челюстью, но не обладающего навыками распознавания образов до такой степени, что он не осознает, что его девушка активно предает его к врагам.
Для тех, кто не знаком с этой историей, источником его силы были длинные нестриженные волосы.Когда она спросила об источнике, он дважды солгал ей (сначала сказал, что его нужно связать лентой, затем веревкой), и сразу же после этого на него напали мужчины, пытавшиеся удержать его, используя метод, о котором он ей рассказал. Наконец он признался в истинном источнике своей силы, когда она выступила против него, обвинив его в том, что он не доверяет ей.
Подкасты
- Dice Funk: Как боец группы, это роль Ринальдо, хотя его часто неудачные броски костей позволяют легко забыть об этом.
Радио
- В радиопередаче «Таверна Даффи » фигурировал персонаж Финнегана, который входил с длинным «дьюууууххх, Хеллоу, Аврч» в подходящее время. Типичные шутки включали: «Арчи умер? Что ж, это жизнь».
Технология
- Все компьютеры и калькуляторы — это тупые мускулы, выполняющие вычисления и визуализацию, но на самом деле не понимающие, что они делают, или вообще ничего не понимающие.
Театр
- Братья Иды в оперетте Гилберта и Салливана Принцесса Ида описывается как «неразумная» в своей песне «Мы воины трое». Они также совершают ошибку, снимая свои доспехи перед битвой с Иларионом и компанией, считая их слишком громоздкими для движения. (Они проигрывают битву.)
Игрушки
- БИОНИКЛ :
- Крекка, чья речь не так уж далека от речи Халка и забывает о своих силах.Он полагается на гораздо более умного Нидики, который скажет ему, что делать.
- Рейдаку нравится играть эту роль, потому что он искренне находит, что ломать вещи веселее, чем тактически мыслить, но он может быть удивительно осмысленным, когда того требует ситуация.
- Ноктюрн, который является самым смертоносным воином на службе у Барраки, но его разум лишь немного более развит, чем у зверя с мыслями, в основном посвященными убийству, и был заключен в тюрьму за случайное уничтожение целого острова .
- Карапар продемонстрировал некоторые оттенки этого из-за эффектов регулярного гипноза Такадокса на протяжении веков, особенно в отличие от тактика, которым он был военачальником. Хотя он, вероятно, все же умнее Крекки и Ноктюрна.
Веб-анимация
- Dreamscape : Vampire Lord описывает Бору как «одного из тех сильных, но глупых типов».
- В эпизоде The Fear Hole «All Hallows Adam» персонаж-антагонист представляет собой пародию на Немезиду с мозгом и личностью маленького ребенка.И он восхитителен. Хотя жаль, что с ним случилось…
- Strong Mad из Homestar Runner . Его представление о чтении — это смотреть на вафли с надписью «ЖУК» в сиропе. «ЭТА КНИГА СЛИШКОМ ДЛИННАЯ!»
- Джеймс Хэтфилд изображен таким в Napster Bad — как гориллоподобный неандерталец, говорящий на языке Халка. В «Metallica Millionaire» он показан слишком глупым, чтобы ответить на вопрос игрового шоу о том, в какой группе он играет, хотя каждый из доступных ответов — «Metallica», и ведущий прямо говорит ему выбрать что угодно.
Матфея 9:32 Когда они уходили, к Иисусу привели бесноватого, который был немым.
New International Version
Когда они выходили, к Иисусу привели человека, который был одержим бесами и не мог говорить. New Living Translation
Когда они ушли, к Иисусу привели одержимого бесами человека, который не мог говорить. .English Standard Version
Когда они уходили, к нему привели немого, одержимого бесами. Berean Study Bible
Когда они уходили, к Иисусу привели бесноватого, который был немым.Верейская Буквальная Библия
И как они выходили, и вот, они привели к Нему немого, одержимого бесом. Библия короля Иакова
Когда они вышли, вот, они привели к нему немого, одержимого бесом .New King James Version
Когда они выходили, вот, они привели к Нему человека, немого и одержимого бесами. New American Standard Bible
И когда они выходили, вот, одержимый демоном человек, который не мог говорить к Нему привели.НАСБ 1995
Когда они выходили, к Нему привели немого бесноватого.NASB 1977
И когда они выходили, вот, к Нему привели немого, одержимого бесами. Расширенный перевод Библии
Когда они уходили, к Иисусу привели немого, одержимого бесами. Христианская стандартная Библия
Как только они выходили, к нему привели одержимого бесами человека, который не мог говорить. Стандартная версия
И когда они шли, вот, к нему привели немого, одержимого бесом.Арамейская Библия на простом английском языке
И когда Иешуа вышел, они привели к нему глухонемого, в котором был бес. Современная английская версия
Когда Иисус и его ученики были в пути, некоторые люди привели к нему человека, который не мог говорить, потому что в нем был бес. Библия Дуэ-Реймса
И когда они вышли, вот, они привели к нему немого человека, одержимого бесом. English Revised Version
И когда они шли, вот, к нему привели немого, одержимого бесом.Перевод хороших новостей
Когда мужчины уходили, некоторые люди привели к Иисусу человека, который не мог говорить, потому что в нем был бес.БОЖЬЕ СЛОВО® Перевод
Когда они уходили, несколько человек привели к Иисусу человека. Мужчина не мог говорить, потому что был одержим демоном. International Standard Version
Когда мужчины выходили, к нему привели человека, который не мог говорить, потому что был одержим демоном. Буквальный стандартный перевод
И когда они шли, вот, привели к Нему человека немого, одержимого бесами, NET Bible
Когда они уходили, к Нему привели человека, который не мог говорить и был одержим бесами.New Heart English Bible
И когда они вышли, смотрите, к нему привели немого человека, одержимого демоном. Weymouth New Testament
И когда они уходили от Него, к Нему привели немого демона. World English Bible
Когда они вышел, и вот, к нему привели немого, одержимого демоном. Иисус исцеляет слепого и немого
31Но они пошли и разнесли о Нем весть по всей земле.32Когда они уходили, к Иисусу привели бесноватого немого человека. 33. И когда бес был изгнан, человек начал говорить.Толпы дивились и говорили: «Ничего подобного не видели в Израиле!»…
Cross References
Исаия 35:6
Тогда хромой вскочит, как олень, и немой язык закричит от радости. Ибо потекут воды в пустыне, и потоки в пустыне. Матфея 4:24
Весть о Нем распространилась по всей Сирии, и люди приводили к Нему всех больных различными болезнями, страдающих острой болью, бесноватых , страдающих припадками и парализованных — и Он исцелял их.Матфея 12:22
Тогда привели к Иисусу бесноватого, слепого и немого, и Он исцелил человека, так что он стал говорить и видеть. Матфея 12:24
Услышав это, фарисеи сказали: Только с помощью веельзевула, князя бесовского, этот человек изгоняет бесов». Луки 11:14
Однажды Иисус изгонял беса, который был немым. И когда демон ушел, человек, который был немым, заговорил. Народ дивился,Сокровищница Писания
Когда выходили, вот, привели к Нему немого, одержимого бесом.
немой.
Матфея 12:22,23 Тогда привели к Нему бесноватого, слепого и немого; и Он исцелил его, так что слепой и немой и говорил и видел…
Марка 9:17- 27 И один из множества сказал в ответ: Учитель! я привел к тебе моего сына, который имеет немой дух; …
Луки 11:14 И изгонял беса, и было немым.
(32) Немой, одержимый бесом. — Это повествование также дано только св. Матфеем. Ссылаясь на примечание в Экскурсе к Матфея 8:28 по поводу общего вопроса об «одержимости», здесь можно отметить, что явления, представленные в этом случае, были явлениями каталепсии, или безумия, проявляющегося в упрямом и угрюмом молчании. Немота была духовной болезнью, а не результатом врожденного уродства. Работа по исцелению вернула человеку здравомыслие, а не устранила телесное несовершенство.Комп. аналогичные явления в Матфея 12:22, Луки 11:14. Последнее настолько близко согласуется с этим, что, если бы св. Матфей не связал ответ нашего Господа на обвинение фарисеев со вторым из этих чудес, мы могли бы предположить, что они идентичны. Стихи 32-34. — Бес, изгнанный из немого. Изумление толпы и их признание. [Обвинение фарисеев.] Весь рассказ очень напоминает исцеление слепого и немого, одержимого бесом (Мф. 12:22-24; Лк. 11:14, 15), как видно из того, что следующие слова являются общими для обоих отрывков, причем скобки указывают на отсутствие точного соответствия в оригинале.И было, когда дьявол вышел, немой заговорил; и люди удивлялись.
«Привели к Нему бесноватого, немого, и тот [немой говорил]. И множество [говорило]… А фарисеев: Он изгоняет бесов чрез… князя бесовского». Одно из объяснений состоит в том, что эти два повествования взяты из разных источников, но представляют собой один и тот же случай; другой, что как в верс. 27-31, так и здесь повествования о двух сходных происшествиях ассимилировались. Во всяком случае, в случае вер. 34 вероятно, имела место ассимиляция, и то со времени написания Евангелия.Для:
(1) Вер. 34 отсутствует в D, древнелатинских манускриптах a и k, Hilary и Juvencns, и поэтому Уэсткотт и Горт правильно заключают его в скобки как, возможно, «западную неинтерполяцию» (2. § 240).
(2) Стих, кажется, едва ли полностью соответствует цели всего раздела, который заканчивается гораздо более подходящим воздействием на массы. В Евангелии от Матфея 12:24 этот стих является кульминацией (ср. Евангелие от Матфея 12:2, 10, 14). Но здесь с самого начала главы не было упомянуто противодействия (ибо нельзя так назвать непослушание слепых), так что чудовищное обвинение вступает совершенно неожиданно.
Заметьте, что это не тот случай, когда субъективные затруднения сами по себе являются prima facie аргументом в пользу подлинности фразы, поскольку первые переписчики очень мало заботились о вопросах внутреннего устройства и общей цели секций. Стих 32. — (И, исправленная версия), когда они вышли (четвертый, исправленная версия; версия 31). Они были еще на пороге (αὐτὼν δὲ ἐξερχομένων). Вот, к нему привели. Перевод исправленной версии «там принесли ему» неудобен, но избегает намека на то, что слепые принесли ему этот новый ящик.Немой человек, одержимый дьяволом. В Евангелии от Матфея 12:22 человек также был слеп.
Параллельные комментарии …
Греческий
Ас
δὲ (de)
Соединение
Стронга 1161: Первичная частица; но, и, и т.д.они
Αὐτῶν (Autōn)
Личное / Притяжательное Местоимение — Родительный падеж Мужского рода 3-е лицо Множественное число
Strong’s 846: Он, она, оно, они, их, тот же самый. От частицы au; возвратное местоимение self, употребляемое в отношении третьего лица и других лиц.уезжали,
ἐξερχομένων (exerchomenōn)
Глагол — Причастие настоящего времени Среднее или пассивное — Родительный падеж Мужской род Множественное число
Стронг’с 1831: Чтобы выйти, выйти.От ек и ерхомай; выдавать.одержимый демоном
δαιμονιζόμενον (daimonizomenon)
Глагол – Причастие настоящего времени Среднее или пассивное – Винительный падеж Мужской род единственного числа
Strong’s 1139: Быть одержимым, находиться под властью злого духа или демона. Средний голос от даймона; быть осуществленным d?Mon.человек
ἄνθρωπον (anthrōpon)
Существительное в винительном падеже Мужского рода единственного числа
Strong’s 444: Мужчина, представитель человеческой расы. От анер и опс; человекоподобный, т. е. человек.кто был немым
κωφὸν (kōphon)
Прилагательное — Винительный падеж Мужской род единственного числа
Strong’s 2974: (буквально: притуплено) тупой, тупой, глухой. из копто; притуплены, т.е. слуха или речи.
было принесено
προσήνεγκαν (prosēnenkan)
Глагол — Аорист Индикативное Активное — 3-е лицо Множественное число
Strong’s 4374: From pros и phero; нести навстречу, т. е. вести, ласкать, лечить.[Иисусу].
αὐτῷ (autō)
Личное/притяжательное местоимение — дательный падеж Мужской род 3-е лицо единственного числа
Strong’s 846: Он, она, оно, они, их, тот же.От частицы au; возвратное местоимение self, употребляемое в отношении третьего лица и других лиц.Перейти к предыдущему
Демон Демонический Одержимый демоном Дьявол Немой Злой Далее Иисус Уходящий Немой Одержимый Силой Присутствие Духа РазговаривающийПерейти к следующему
Демон Демонический Одержимый демоном Дьявол Немой Злой Далее Иисус Уходящий Немой Одержимый Силой Присутствие Духа РазговаривающийСсылки
Ссылки
Матфея 9:32 NIV
Матфея 9:32 NLT
Матфея 9:32 ESV
Матфея 9:32 NASB
Матфея 9:32 KJVМатфея 9:32 BibleApps.com
Матфея 9:32 Biblia Paralela
Матфея 9:32 Китайская Библия
Матфея 9:32 Французская Библия
Матфея 9:32 Clyx Цитаты Евангелия Нового Завета: Матфея 9:32 Когда они вышли, вот немой (Матфей Матф. Mt)Странствия округа Уэйн Гомер Зеленое озеро Ариэль Остров немого
Сколько себя помню, меня всегда интересовала местная история.
Когда я учился в Wayne Highlands, я читал все, что попадалось под руку, особенно работы покойного великого учителя латыни HHS Вернона «Дока» Лесли.
Миссис Бирс подпитывала мой интерес в средней школе, в конце концов введя меня в вашингтонское Ирвингское отделение младших историков.
И именно во время одной из таких встреч я впервые встретил Гомера Грина.
Блестящий писатель
Местный адвокат и сын весьма уважаемого судьи округа Уэйн, Грин родился в 1853 году и прожил свою жизнь в семейном доме на холме с видом на Норт-Мейн-стрит в Хоунсдейле.
Хотя Гомер сделал успешную карьеру юриста, он наиболее известен как одаренный писатель.
Одно из его ранних стихотворений («Что сказал мой любовник») стало популярным по всей стране и со временем вошло во многие школьные учебники.
Что касается меня, то я всегда любил прозу Грина гораздо больше, чем его поэзию.
На протяжении многих лет я собирал экземпляры его рассказов, в том числе получившие признание критиков «Повесть о буксирной тропе» и «Слепой брат: рассказ об угольных копях Пенсильвании».
Тем не менее, несомненно, моя самая любимая композиция Гомера Грина называется «Остров Думмана: Повесть об озере Ариэль».
Это захватывающая и душераздирающая история о любви отца к своему сыну-инвалиду и о том, на что он идет, чтобы защитить бедного мальчика от сурового осуждения общества.
В центре басни Грина находится город Ариэль, как его когда-то называли. Его основным фоном является небольшой остров площадью два акра, который находится в юго-западном углу пруда Джонс … водоем, который мы знаем сегодня как озеро Ариэль.
Но прежде чем мы перейдем к самой истории, давайте познакомимся с ее автором.
Немного предыстории
Отец Гомера Грина, Джайлз, приехал в округ Уэйн из Клиффорда в округе Саскуэханна.
Он поселился в месте, которое впоследствии стало известно как озеро Ариэль, работая самым первым инженером самолета № 19 Гравитационной железной дороги.
Джайлз Грин стал важной фигурой в ранней истории округа Уэйн.
Он был назначен почтмейстером не кем иным, как президентом Авраамом Линкольном в 1861 году. Он также работал директором школы в городке Салем, прежде чем стать одним из самых уважаемых юристов в регионе.
Грин два срока был мировым судьей, затем был избран помощником судьи округа Уэйн в 1876 году. Он оставался на скамье подсудимых до своей смерти в 1892 году в возрасте 68 лет.
Гомер Грин родился у Джайлза и Харриет. 10 января 1853 года. Он учился в «Государственной школе Ариэля» под опекой мисс Аделаиды Парди.
Первая настоящая «работа» Грина в молодости была на Гравитационной железной дороге в качестве телеграфиста и грузового агента на самолете 19.
В конце концов, Гомер отправился в большой мир, посещая Военную академию Риверсайд в Покипси.Затем он поступил в Юнион-колледж в Скенектади, получив диплом инженера-строителя.
Оттуда Грин начал изучать юриспруденцию, получив степень доктора юридических наук в Олбани в 1877 году. Год спустя он был принят в Коллегию адвокатов штата Пенсильвания и вернулся в округ Уэйн, чтобы создать семью и начать свою карьеру.
Гомер долгое время успешно работал юристом, но писательство оставалось его страстью. За эти годы он сочинил бесчисленное количество стихов и рассказов, многие из которых были распространены по всей стране … в том числе мой любимый.
Удивительное открытие
«Остров Думмана: история озера Ариэль» был написан в начале 1890-х годов и опубликован в журнале «Молодежный компаньон».
Грин начинает свой рассказ с небольшой истории, подготавливая почву для рассказа, который уже превратился в легенду к тому времени, когда он собирался ее рассказать.
Много лет назад анонимный человек приехал в Ариэль и построил простой дом на маленьком острове, который находится на юго-западном конце того, что тогда называлось прудом Джонса.
Мужчина держался особняком и редко появлялся в шумной деревушке. Когда к нему подошли местные жители, в том числе члены семей Миллер и Полли, он указал им, что не может говорить.
Он был немым.
Горожане поверили мужчине на слово и оставили его в покое. Итак, он спокойно жил на своем острове 13 лет, прежде чем беда наконец настигла его.
По какой-то причине двое мальчиков Ариэль, Элиаким Джонс и Джейсон Полли, стали одержимы тайной «Острова тупых» … настолько, что они вынашивали план, как добраться до сути.
Ребята ждали до одного вечера, когда мужчина был в городе по поручению. Они вскочили в каноэ и гребли, как сумасшедшие, к острову.
Оказавшись там, они спрятали каноэ среди нависающих кустов к северу от галечного пляжа и пошли по тропинке вглубь суши.
И вскоре их любопытство было удовлетворено.
«Сзади к центру острова находилась хижина немого человека. Это было грубое строение из дерева. Мальчики направились к ней, но, не сделав и полдюжины шагов, остановились в изумлении, услышав пение.
По словам Грина, этот голос был не похож ни на что, что мальчики когда-либо слышали.
Они не могли разобрать ни слова, но мелодия была знакомой: «Это было очень мило и очень грустно … проникновенного, трепетного и неземного тона».
Джонс и Полли, по понятным причинам, испугались и помчались обратно к своему каноэ. Однако, прежде чем они успели отплыть, на место происшествия прибыл немой.
Языческие обряды?
Вернувшись из своего еженедельного визита в Ариэль за припасами, немой привязал свою лодку и пошел по тропинке.
Мальчики в ужасе смотрели, как что-то вышло из хижины.
«Это было странное существо, которое частично катилось, частично волочилось по тропинке. Если у него и были конечности, то они были невидимы.
Он не имел телесного сходства ни с человеком, ни со зверем, за исключением того, что казалось белым лицом, блеснувшим на мгновение в лунном свете».
Немой подхватил странное существо на руки, убаюкал, поцеловал и начал с ним разговаривать.
Со своей стороны, мальчики увидели достаточно, гребя так быстро и тихо, как только могли, обратно к берегу.
Оказавшись там, они побежали по домам и, затаив дыхание, рассказали старейшинам города об увиденном.
На следующий день молва распространилась по всему Ариэлю, и было принято решение сформировать «отряд», отправиться на остров и противостоять всему, что там находилось.
Каждый раз, когда я думаю об этой сцене, мне вспоминаются мобы из старых черно-белых фильмов … толпа разгневанных местных жителей с вилами, факелами и ружьями … взывая о крови любого нечестивого существа, скрывающегося на окраине города.
Отряд возглавляли в общей сложности 15 человек во главе с Симеоном Полли и старым капитаном Натаном Миллером, который служил вместе с Вашингтоном в Вэлли-Фордж.
Они были убеждены, несомненно, при поддержке дьякона Эбнера Джонса, что «немой предался языческим обрядам … что он держал на острове странное и ужасное существо, которому поклонялся как богу».
Когда они прибыли на пляж в массовом порядке, мужчины высадились и начали двигаться по тропинке.
Отцовская любовь
Из своей хижины вышел немой, вооруженный ружьем.Он приказал им стоять на своем.
«У нас здесь поручение», — крикнул Симеон Полли. «Есть те из нас, кто видел, как вы на этом острове ласкаете какое-то странное существо. Мы не хотим среди нас ни языческих богов, ни их поклонников».
Толпа выкрикивала свое одобрение и требовала, чтобы тупой мужчина вынес все отвратительные существа, лежащие в доме.
Как раз в тот момент, когда казалось, что кровопролитие неизбежно…
«Со стороны хижины донесся звук, странно похожий и непохожий на человеческий голос; прекрасный и волнующий, угасающий в печальный и трепетный вопль.
Крик заморозил всех на месте. Тупой выронил винтовку. Он упал на колени и, впервые заговорив, умолял мужчин уйти. Он попросил их вернуться через три дня, когда он все объяснит.
Неохотно они согласились и ушли. Через три дня мужчина появился у ближайшего к озеру дома. Было видно, что он плакал.
«Скажите мужчинам, прибывшим на мой остров три ночи назад, чтобы они снова пришли завтра и привели с собой кого-нибудь для совершения обряда христианского погребения.
Около полудня на следующий день мужчины вернулись с проповедником на буксире. На берегу их встретил бывший немой человек, который рассказал им свою историю.
«Друзья мои, мы в присутствии смерти. Вчера на рассвете из той хижины на небо поднялась душа. Своими руками я закопал глину и выкопал могилу.
«Тот, кто умер, был моим ребенком. Его телесная форма не была похожа на твою или мою. В человеческих глазах он был отвратительным. Тринадцать лет назад я привезла его сюда младенцем и прятала от посторонних глаз, чтобы он не осознал ужаса собственного уродства.
«Друзья мои, в этом бренном теле жила их самая милая и прекрасная душа, которая когда-либо переходила в бессмертие».
Мужчины были тронуты его словами, мгновенно простив ему то, что он все эти годы притворялся немым. Один за другим они пожимали ему руку и выражали свое сожаление по поводу смерти мальчика.
С нежностью отнесли тело юноши в могилу.
Нежно они читали слова христианского погребения.
В Его Тени
Ферма моих бабушки и дедушки лежит не на берегу озера Ариэль.Я провел много беззаботных дней, играя в его водах и вокруг них.
Теперь, когда я размышляю над этой душераздирающей историей, эти счастливые воспоминания окрашены легкой грустью. Каждый раз, когда я проезжаю мимо по 191, я смотрю через воду на этот маленький остров и вспоминаю историю Гомера Грина.
Согласно легенде, в тот день «немой» покинул Ариэль, и больше его никто не видел. Его рассказ заканчивается следующими строками … отец, в последний раз оглядывающийся через плечо на место последнего упокоения своего любимого сына, со слезами на глазах, когда береговая линия острова исчезает из поля зрения.
- # You-Guys-are-Dump