Пилотируемый космос вообще никакого смысла не имеет кроме дивергенции мотивации, новых технологий и отменного шоу и да это стоит всех вложений, это знали и у нас, но потом почему то решили что лучше строить футбольные стадионы и проч, а ведь куда не крути без сверх задач, ярких и фантастических, людей больше нечем сейчас объединять и воодушевлять. Так что да, каждый вложенный доллар окупится лояльностью населения и развитием класса людей причастных к технологиям, не дураки там сидят, и государство с умом вкладывает деньги.
Вымирание верхнего сегмента среднего класса, эти люди и двигали экономику вперед, большие зарплаты, большие расходы, уверенность в будущем, кто теперь будет покупать подписки Теслы и прочую лабуду. Кризис не за горами, перестройка экономики идет полным ходом. Прибыль корпораций растет, доходы людей падают, экономика улетает в штопор, нет потребителей. Ну у нас конечно как всегда проблемы свои но и нас зацепит, дополнительный бонус.
С теорией струн очень применимо слово «труд», десятилетия потрачены, по сути два три поколения физиков (обычно плодотворны первые 10-15 лет) потрачены впустую, вспахали поле, толку почти ноль, без озарений, примерно это я и имел в виду.
Ну раз интернет «дал возможность каждому высказаться, но не каждому быть услышанным», кто сказал не помню, так скоро каждый сможет снять свое кино, или изменить существующее, со своими трактовками концовками, ну хотят бы для себя, это будет следующий качественный скачек, возможно люди высвободят в себе что то действительно талантливое, даже представить себе сложно
Я из того поколения когда на программистов не учились, учились на математиков физиков инженеров, а дальше все изучалось по документации и с опытом, честно говоря всегда воспринимал ИТ как просто ремесло, если ты инженер или у тебя научное образование физмат для тебя все должно быть семечкам, ты и так знаешь теорию систем, статистику, да что угодно, так что что такое высшее образование со специальностью фронтэнд и зачем на это тратить 4 года не понятно. За 4 года как минимум надо стать инженером и плюс освоить весь стек.
Есть продвинутые гипотезы что мозг фрактальная структура, в частности Мандельброт, Прибрам и Бом (голономная теория мозга), а Лэшли экспериментально показал, что удаление разных участков коры мозга крыс не стирает специфические навыки (например, прохождение лабиринта).
Скажите спасибо что не объявили ИИ враждебной лже наукой, это уже большой прогресс, учитывая богатую историю с генетикой и кибернетикой, уровень чинушек все же растет.
Альтман рисует рай изобилия, но не понимает природы открытий. Настоящие прорывы в физике и математике рождаются не из перебора гипотез на вычислительных кластерах, а из внутреннего состояния озарения. Ученый не пилит задачу как питон на станке, он потребляет информацию годами и ждет момента, когда сложится пазл. И в этом первичен человек с идеей, а текущего темпа роста возможностей ИИ для науки и так хватает, их надо еще научится использовать. Автоматизированный перебор антибиотиков в медицине да, это рутинная работа, где ИИ поможет. Но капитальных прорывов в фундаментальной науке от ИИ-исследователей ждать бесполезно. Бурбаки, для тех кто в курсе что это, уже пытались заменить живое чутье формальным перебором, и это провалилось. Главная проблема не в том, чтобы поставить тысячи экспериментов, а в том, чтобы выбрать, какие из них имеют смысл. Генерировать логически непротиворечивые гипотезы достаточно легко, отличить гениальную идею от красивой бесплодной конструкции вот это есть та самая «грань», где ИИ пока беспомощен.Академическому ученому ИИ в общем-то и не нужен, любителю, полу профессионалу да поможет в этом есть ценность, но это все очень специфично, ждать от любителей прорыва можно но там свои проблемы. Так что пусть OpenAI и дальше рисует своих покемонов, а не обещает сжать десятилетия открытий в один год.
Ему «помогла» слепота, перекинул ресурсы в память, которая и так была у него феноменальна и отсек лишние раздражители, стал крутить математику в режиме нон стоп, такое себе конечно, не каждому подойдет. В целом нужен общий антитропный эффект и искать его кроме как в физике негде, это кажется единственный путь к омоложению, кто в конце концов в науке отвечает за время.
Частичная замена (органы из клона) не работает из-за среды.
Старый организм это хроническое воспаление, сенесцентные клетки, окислительный стресс и изменённый метаболизм. Молодой орган, попав в такую среду, за 2–3 года деградирует до уровня хозяина: фиброз, потеря функции, старение на клеточном уровне. Это доказано в экспериментах с парабиозом и пересадкой старым мышам молодых органов. Плюс нельзя заменить всё: старый мозг, эндокринные железы, костный мозг и тимус продолжат убивать систему.
Полная замена (мозг в молодое тело клона) технически невозможно и биологически абсурдно.
Спинной мозг млекопитающих не регенерирует после перерезки связь не восстановить. Даже если чудом срастить нейроны, иммунная система уничтожит стык тканей. Мозг, извлечённый из старого черепа, уже имеет сенильные бляшки, тау-белок и потерю нейронов в молодом теле он не омолодится, а продолжит деградировать. И главное: личность, память и сознание жёстко привязаны к структуре старого мозга, который необратимо изношен.
это не наука, а спекуляция на страхе смерти богатых людей. Технологически проект лежит в той же плоскости, что «колонизация Марса за 5 лет» или «крионика с воскрешением». Разница лишь в том, что здесь добавляется этический шок-контент (детские трупики, беременные рабыни, диктаторы-бессмертные), который отлично продаёт подписки и гранты. Но с точки зрения реальной биологии это просто очень дорогое и очень глупое мошенничество.
Отличная статья, прекрасная аналогия, тогда картина получается законченной. Нейросеть это кодек. Сжимая данные, она строит базис внутреннее пространство, где факты становятся точками, а смыслы векторами. Артефакты сжатия (галлюцинации) это не ошибки, а векторы, которые кодек достроил сам, потому что потерял детали. При развёртывании (инференсе) эти векторы прокладывают геодезические в латентном пространстве пути, которых в исходных данных не было. Модель не придумывает новое, она находит в своём базисе траектории, которые топологически возможны, но не были явно заданы. Это не глюк, это механизм творчества. Мы делаем то же самое: сворачиваем реальность в память, а потом находим в этом базисе пути, которые ведут к новым решениям.
Во-первых такие попытки нужны и уместны, физика давно тупике и искать выход нужно. Ваше убеждение в том что надо иметь наглядные представления процессов тоже очень ценно. Отличная идея про границу между мирами, то что наш наблюдаемый мир вложен, это очевидно, вопрос куда. Однако есть еще и время, абсолютно полноправная структура. Если время не имеет внутренней структуры, то всё предопределено геометрией 4D-среды. А если всё предопределено, то нет свободы воли, нет выбора, нет антиэнтропии как направленного процесса, нет роли наблюдателя. Это возврат к декартовому детерминизму (пусть и с 4D-геометрией). Кроме того физика наука практическая, у нее есть цель, создание новых возможностей. Любая теория должна быть экспериментально проверяема и давать нам новые инструменты и приборы, я так понимаю вы интуитивно используете это в своей деятельности, очень требуется создать что то принципиально новое, что даст нам шанс вырваться из схлопываюшегося смысла, спасибо за ваши размышления, это ценно.
Кстати интересная тема. С одной стороны пользоваться помощником для стиля кажется не зазорным, с другой стороны если формировать ответы предвзято с целью запутать кажется заступ. Что с этим делать не понятно, издержки на спор в таком случае минимальны и ответы всегда похожи на что то содержательное. Может каждый коммент прогонять через ИИ уже на платформе и ставить ему метки, релевантность, машинность, корректность, было бы весело.
Могла ли модель «выучить» эту связь и затем экстраполировать её на планеты вокруг более бедных звёзд, такие как KOI-4878 b?
Второй. Действительно надёжных измерений масс (с погрешностью <15–30%) насчитывается порядка 200–300. На таком объёме данных любая ML-модель рискует оверфититься. Использовалась ли именно эта «чистая» выборка?
Вопросы не отменяют того что ESI действительно нуждается в дополнении. Но надо уточнить детали.
Еще вопрос, это исследование открытое, вы публикуете исходный ноутбук с расчетом, ссылки на датасеты, это было бы полезно и ваша работа приобрела бы более строгий научный вид. Хабр кстати вполне мог бы сделать конкуренцию arxiv.org для любительской науки, что давно напрашивается.
Кажется это надо довести до логического «свидания в кинотеатре», однако сейчас в кинотеатрах идет чешуя всякая, кто туда ходит не понятно, можно тогда запилить пиратский сервис с виртуальным совместным просмотром и обсуждением, может в чате или как то, а так в нормальных условиях киносети ваш клиент, место определили, компанию нашли, отправились смотреть, скидку на билеты получили, кто платит за попкорн опеределяет случайный генератор, так веселее и не будет нормисных терок, о том кто платит за еду
Как я уже отметил выше сначала надо делать инфраструктуру, то есть массово строить зарядные станции, создавать рынок а потом продавать электрички. Планы и стратегии в наших условиях обычно пустой звук, сначала дело потом слова а не наоборот.
А какой здесь медианный возраст, 35-40, все новое, в том числе AI в таком возрасте воспринимается со скрипом, скепсисом, это нормально, кто-то должен охранять устои, так сказать заботится о традиционных ценностях, а молодежь тем временем превращает тик ток в технологический блог и задает вопросы там. Если что мне самому за 50 и это не эдж хейт а нормальная диалектика развития
Пилотируемый космос вообще никакого смысла не имеет кроме дивергенции мотивации, новых технологий и отменного шоу и да это стоит всех вложений, это знали и у нас, но потом почему то решили что лучше строить футбольные стадионы и проч, а ведь куда не крути без сверх задач, ярких и фантастических, людей больше нечем сейчас объединять и воодушевлять. Так что да, каждый вложенный доллар окупится лояльностью населения и развитием класса людей причастных к технологиям, не дураки там сидят, и государство с умом вкладывает деньги.
Вымирание верхнего сегмента среднего класса, эти люди и двигали экономику вперед, большие зарплаты, большие расходы, уверенность в будущем, кто теперь будет покупать подписки Теслы и прочую лабуду. Кризис не за горами, перестройка экономики идет полным ходом. Прибыль корпораций растет, доходы людей падают, экономика улетает в штопор, нет потребителей. Ну у нас конечно как всегда проблемы свои но и нас зацепит, дополнительный бонус.
С теорией струн очень применимо слово «труд», десятилетия потрачены, по сути два три поколения физиков (обычно плодотворны первые 10-15 лет) потрачены впустую, вспахали поле, толку почти ноль, без озарений, примерно это я и имел в виду.
Ну раз интернет «дал возможность каждому высказаться, но не каждому быть услышанным», кто сказал не помню, так скоро каждый сможет снять свое кино, или изменить существующее, со своими трактовками концовками, ну хотят бы для себя, это будет следующий качественный скачек, возможно люди высвободят в себе что то действительно талантливое, даже представить себе сложно
Я из того поколения когда на программистов не учились, учились на математиков физиков инженеров, а дальше все изучалось по документации и с опытом, честно говоря всегда воспринимал ИТ как просто ремесло, если ты инженер или у тебя научное образование физмат для тебя все должно быть семечкам, ты и так знаешь теорию систем, статистику, да что угодно, так что что такое высшее образование со специальностью фронтэнд и зачем на это тратить 4 года не понятно. За 4 года как минимум надо стать инженером и плюс освоить весь стек.
Есть продвинутые гипотезы что мозг фрактальная структура, в частности Мандельброт, Прибрам и Бом (голономная теория мозга), а Лэшли экспериментально показал, что удаление разных участков коры мозга крыс не стирает специфические навыки (например, прохождение лабиринта).
Скажите спасибо что не объявили ИИ враждебной лже наукой, это уже большой прогресс, учитывая богатую историю с генетикой и кибернетикой, уровень чинушек все же растет.
Альтман рисует рай изобилия, но не понимает природы открытий. Настоящие прорывы в физике и математике рождаются не из перебора гипотез на вычислительных кластерах, а из внутреннего состояния озарения. Ученый не пилит задачу как питон на станке, он потребляет информацию годами и ждет момента, когда сложится пазл. И в этом первичен человек с идеей, а текущего темпа роста возможностей ИИ для науки и так хватает, их надо еще научится использовать. Автоматизированный перебор антибиотиков в медицине да, это рутинная работа, где ИИ поможет. Но капитальных прорывов в фундаментальной науке от ИИ-исследователей ждать бесполезно. Бурбаки, для тех кто в курсе что это, уже пытались заменить живое чутье формальным перебором, и это провалилось. Главная проблема не в том, чтобы поставить тысячи экспериментов, а в том, чтобы выбрать, какие из них имеют смысл. Генерировать логически непротиворечивые гипотезы достаточно легко, отличить гениальную идею от красивой бесплодной конструкции вот это есть та самая «грань», где ИИ пока беспомощен.Академическому ученому ИИ в общем-то и не нужен, любителю, полу профессионалу да поможет в этом есть ценность, но это все очень специфично, ждать от любителей прорыва можно но там свои проблемы. Так что пусть OpenAI и дальше рисует своих покемонов, а не обещает сжать десятилетия открытий в один год.
Ему «помогла» слепота, перекинул ресурсы в память, которая и так была у него феноменальна и отсек лишние раздражители, стал крутить математику в режиме нон стоп, такое себе конечно, не каждому подойдет. В целом нужен общий антитропный эффект и искать его кроме как в физике негде, это кажется единственный путь к омоложению, кто в конце концов в науке отвечает за время.
Бедняга, хорошо что не стал себе голову отрезать.
Частичная замена (органы из клона) не работает из-за среды.
Старый организм это хроническое воспаление, сенесцентные клетки, окислительный стресс и изменённый метаболизм. Молодой орган, попав в такую среду, за 2–3 года деградирует до уровня хозяина: фиброз, потеря функции, старение на клеточном уровне. Это доказано в экспериментах с парабиозом и пересадкой старым мышам молодых органов. Плюс нельзя заменить всё: старый мозг, эндокринные железы, костный мозг и тимус продолжат убивать систему.
Полная замена (мозг в молодое тело клона) технически невозможно и биологически абсурдно.
Спинной мозг млекопитающих не регенерирует после перерезки связь не восстановить. Даже если чудом срастить нейроны, иммунная система уничтожит стык тканей. Мозг, извлечённый из старого черепа, уже имеет сенильные бляшки, тау-белок и потерю нейронов в молодом теле он не омолодится, а продолжит деградировать. И главное: личность, память и сознание жёстко привязаны к структуре старого мозга, который необратимо изношен.
это не наука, а спекуляция на страхе смерти богатых людей. Технологически проект лежит в той же плоскости, что «колонизация Марса за 5 лет» или «крионика с воскрешением». Разница лишь в том, что здесь добавляется этический шок-контент (детские трупики, беременные рабыни, диктаторы-бессмертные), который отлично продаёт подписки и гранты. Но с точки зрения реальной биологии это просто очень дорогое и очень глупое мошенничество.
Точное замечание, по факту это уже произошло, уже споткнулись о клубок, сейчас идет свободное падение, вопрос какой частью тела будет удар об асфальт.
Отличная статья, прекрасная аналогия, тогда картина получается законченной. Нейросеть это кодек. Сжимая данные, она строит базис внутреннее пространство, где факты становятся точками, а смыслы векторами. Артефакты сжатия (галлюцинации) это не ошибки, а векторы, которые кодек достроил сам, потому что потерял детали. При развёртывании (инференсе) эти векторы прокладывают геодезические в латентном пространстве пути, которых в исходных данных не было. Модель не придумывает новое, она находит в своём базисе траектории, которые топологически возможны, но не были явно заданы. Это не глюк, это механизм творчества. Мы делаем то же самое: сворачиваем реальность в память, а потом находим в этом базисе пути, которые ведут к новым решениям.
Вспоминаем властелин колец, древни были чрезвычайно медленны, собственно взаимодействие между животными и растениями такой пример.
Во-первых такие попытки нужны и уместны, физика давно тупике и искать выход нужно. Ваше убеждение в том что надо иметь наглядные представления процессов тоже очень ценно. Отличная идея про границу между мирами, то что наш наблюдаемый мир вложен, это очевидно, вопрос куда. Однако есть еще и время, абсолютно полноправная структура. Если время не имеет внутренней структуры, то всё предопределено геометрией 4D-среды. А если всё предопределено, то нет свободы воли, нет выбора, нет антиэнтропии как направленного процесса, нет роли наблюдателя. Это возврат к декартовому детерминизму (пусть и с 4D-геометрией). Кроме того физика наука практическая, у нее есть цель, создание новых возможностей. Любая теория должна быть экспериментально проверяема и давать нам новые инструменты и приборы, я так понимаю вы интуитивно используете это в своей деятельности, очень требуется создать что то принципиально новое, что даст нам шанс вырваться из схлопываюшегося смысла, спасибо за ваши размышления, это ценно.
Кстати интересная тема. С одной стороны пользоваться помощником для стиля кажется не зазорным, с другой стороны если формировать ответы предвзято с целью запутать кажется заступ. Что с этим делать не понятно, издержки на спор в таком случае минимальны и ответы всегда похожи на что то содержательное. Может каждый коммент прогонять через ИИ уже на платформе и ставить ему метки, релевантность, машинность, корректность, было бы весело.
Спасибо за интересную работу! Критика ESI абсолютно справедлива.
Позвольте задать два уточняющих вопроса, которые касаются статистической основы предсказания масс.
Первый. Выборка планет с точно измеренными массой и радиусом неизбежно смещена в сторону ярких звёзд, которые в среднем богаче металлами. The Gaia–Kepler–TESS-host Stellar Properties Catalog: Uniform Physical Parameters for 10022 Host Stars and 10189 Planets - IOPscience
Могла ли модель «выучить» эту связь и затем экстраполировать её на планеты вокруг более бедных звёзд, такие как KOI-4878 b?
Второй. Действительно надёжных измерений масс (с погрешностью <15–30%) насчитывается порядка 200–300. На таком объёме данных любая ML-модель рискует оверфититься. Использовалась ли именно эта «чистая» выборка?
Вопросы не отменяют того что ESI действительно нуждается в дополнении. Но надо уточнить детали.
Еще вопрос, это исследование открытое, вы публикуете исходный ноутбук с расчетом, ссылки на датасеты, это было бы полезно и ваша работа приобрела бы более строгий научный вид. Хабр кстати вполне мог бы сделать конкуренцию arxiv.org для любительской науки, что давно напрашивается.
Кажется это надо довести до логического «свидания в кинотеатре», однако сейчас в кинотеатрах идет чешуя всякая, кто туда ходит не понятно, можно тогда запилить пиратский сервис с виртуальным совместным просмотром и обсуждением, может в чате или как то, а так в нормальных условиях киносети ваш клиент, место определили, компанию нашли, отправились смотреть, скидку на билеты получили, кто платит за попкорн опеределяет случайный генератор, так веселее и не будет нормисных терок, о том кто платит за еду
Как я уже отметил выше сначала надо делать инфраструктуру, то есть массово строить зарядные станции, создавать рынок а потом продавать электрички. Планы и стратегии в наших условиях обычно пустой звук, сначала дело потом слова а не наоборот.
А какой здесь медианный возраст, 35-40, все новое, в том числе AI в таком возрасте воспринимается со скрипом, скепсисом, это нормально, кто-то должен охранять устои, так сказать заботится о традиционных ценностях, а молодежь тем временем превращает тик ток в технологический блог и задает вопросы там. Если что мне самому за 50 и это не эдж хейт а нормальная диалектика развития