Научпоп

Впервые я столкнулся с Лабораторией нейронаук и поведения человека буквально на этой неделе, прочитав статью на Хабре «ИИ может менять мнение человека. Мы проверили это на моральных дилеммах». Учитывая авторитет Сбера как разработчика лучшего в России ИИ, я отнесся к статье достаточно серьезно. Тем удивительнее было для меня то, что авторы (коллектив сотрудников Лаборатории нейронаук) отнеслись к своей статье менее серьезно.

Ошибки, которые я оптимистично классифицировал как опечатки, и крайне спорная интерпретация собственных экспериментов — всё это заставило меня попытаться проанализировать, что это за Лаборатория и какие цели она перед собой ставит.

Остров Уоллопс, штат Вирджиния — Более 20 лет космическая обсерватория НАСА «Свифт» вела плодотворную научную работу на орбите, ища признаки гамма-всплесков — самых мощных взрывов во Вселенной. Сейчас она падает на Землю и обречена сгореть в атмосфере к концу года по мере снижения орбиты.

Но, возможно, это не так.

Оказывается, НАСА готовит смелую спасательную миссию, которую ещё никогда не пытались осуществить в космосе: «Swift Boost». Это предприятие предполагает, что непроверенный космический аппарат, построенный аризонской компанией Katalyst Space Technologies, должен встретиться и состыковаться со «Свифт» — на что обсерватория никогда не была рассчитана — до того, как она упадёт на Землю.

Я всю жизнь занимаюсь программированием и привыкла смотреть на любую систему инженерно: искать паттерны, раскладывать сложное на части, строить модели. Через это же мышление я анализировала вопросы, которые меня всегда интересовали. Что такое Человек? Есть ли свобода воли? В чём смысл жизни? В итоге свои ответы я нашла, и у меня получилась простая формула. О чём я сейчас и расскажу.

Итак, чтобы ответить на вопрос «Что такое Человек», надо понять, чем человек отличается от животного, в чём заключается дельта между ними, надстройка. А правильный базис для поиска ответа лежит в том процессе, который и животного, и человека сделал. В эволюции.

В контексте роботизации городов обычно обсуждают энергоэффективность, полностью беспилотное движение и автономные сады. Но в реальном мире проблемы всплывают совсем в других плоскостях.

Роботы-доставщики уже стали привычной частью городского пейзажа. В Лос-Анджелесе по улицам одновременно ездят сотни автономных курьеров компаний Serve Robotics и Coco Robotics. Они развозят еду, объезжают прохожих, стоят на светофорах и даже просят людей нажать кнопку перехода, поскольку сами этого сделать не могут. И чем больше их становится, тем чаще возникает вопрос: а кто при этом должен иметь приоритет на тротуаре? Неужели все это роботизированное братство двигает человека с его позиции «владельца города»?

Чтобы понять, почему обычный робот-доставщик внезапно стал проблемой для мегаполиса, придется сделать небольшой экскурс в историю городского планирования. 

В прошлой части мы разобрали первые два произведения цикла «Двадцатый век»: роман с описанием жизни Парижа будущего и графическую новеллу о военном деле. Уже в них обнаруживается немало метких предсказаний, очень неочевидных для 1880-х годов, — к примеру, штурмовка с воздуха колонны бронетехники, думскроллинг мрачных новостей по телефону или рост популярности видеороликов длиной в несколько минут. Но третья книга, роман «Электрическая жизнь», представляет ещё более занятный и странный пример удивительно точного прогнозирования явлений, которые появятся только спустя век-полтора. К примеру, чего стоит одна только сцена найма на работу колонкой под управлением искусственного интеллекта — которая ещё несколько лет назад была бы нам куда менее понятной. Кроме того, тут есть всемирная и общедоступная сеть электронной связи с визуальным и звуковым контурами, дистанционное образование, а доставка готовой еды вместо домашней готовки стала обыденностью. А также вовсю стоит проблема перегрузки психики от постоянного онлайна, и существуют курорты для «цифрового детокса». Автор, знаменитый французский карикатурист, скорее всего, искренне полагал, что пишет пародию на научную фантастику и современные ему тенденции французского общества, — а Жюль Верн и критика поругивали его за странность, мрачность и невероятность описываемого будущего, которое ну никак не может стать реальностью. Итак, погрузимся в «киберпанк прапрапрадеда», который странным образом оказался похож на современность куда больше, чем классический «Нейромант» Уильяма Гибсона.

В первой статье синус оказался не просто функцией из учебника, а тенью крутящейся стрелки. Там я показал три главные двери: заморозить стрелку — проекция, пустить во времени — колебание, сложить несколько — волны. Здесь дверей будет больше — к трём главным добавятся поворот и кривизна, плюс бонус.

Эта статья — каталог. Сорок два примера по пяти дверям и бонусу, и каждый со своим живым графиком: ниже не одна обложка на дверь, а отдельная карточка на каждый случай. Три из них — Доплер, ряд Фурье и гласные — со звуком: жми «слушать» и услышишь синус ушами.

Читать подряд не обязательно — это карта, а не маршрут. Электрик, скорее всего, осядет во второй двери, фронтендер — в четвёртой, штурман — в пятой. Идите туда, где ваше; остальное подождёт в закладках.

Сразу честная оговорка: 42 — это не «столько синусов в мире», а столько, сколько набралось у нас, с понятным перекосом в физику и инженерию. Синус не «применяется в N законах», как гвоздь в N досках — он следствие одной структуры: всё, что вращается, колеблется или имеет волновую симметрию, автоматически его порождает. А таких систем не конечное число, их класс. Так что ниже — не перепись, а полевой определитель: яркие представители бесконечного семейства. В конце я отдельно перечислю, чего тут нет.

Если смотреть на жизнь и эволюцию как на постоянный перебор решений случайным поиском, возникает резонный вопрос: почему интеллект так редок в природе? Эволюция умеет находить удачные решения и воспроизводить их снова и снова. Глаз, крыло, социальные сообщества — термитники, муравейники, ульи, переизобретались независимо десятки раз. А развитый ум, способность строить модели мира и решать новые задачи, почему‑то не стал рядовым инструментом выживания. Обычно спрашивают, как человек стал разумным. А меня интересует, почему никто больше не стал? Почему острый ум, дающий такое невероятное преимущество, так и не стал рядовой способностью? Думаете, он новинка? Нет. Природа уже несколько раз бралась делать существ умными, и каждый раз бросала начатое на полдороге. Может, развитый интеллект — данайский дар, слишком опасный для принимающих его видов? Или, может, его преимущества не так очевидны?

Вероятно, если сейчас поставить перед инженером задачу создать устройство, которое бы могло регистрировать продолжительность солнечного сияния, в заданной точке на поверхности Земли, то результатом работы инженера, вероятно, станет устройство в котором микроконтроллер опрашивает датчик освещенности, а затем полученные результаты сохраняются на электронный носитель информации вместе с данными о времени наблюдения. В принципе даже из таких скудных данных можно получить не мало информации [1]. Однако еще не так давно по историческим меркам, задачу по определению суммарной величины солнечной радиации решали вообще без использования электроники. Для этого использовался остроумный метеорологический прибора – гелиорегистратора (еще иногда называемый гелиографом).

Исследователи могут вызвать конкретный тип смеха точечным разрядом тока.

Когда мы искренне хохочем над отличной шуткой и когда вежливо выдавливаем смешок на совещании ради приличия, со стороны это выглядит примерно одинаково. Но внутри нашей головы в эти моменты разворачиваются принципиально разные сценарии, которые ученые могут искусственно воспроизвести вообще без какого-либо социального контекста.

Нейробиологи Фаусто Каруана и Софи Скотт собрали данные многолетних исследований в масштабном обзоре для журнала Trends in Neurosciences и предложили модель, которая различает спонтанный (непроизвольный) и произвольный смех. Практически все надежные доказательства существования этих различий ученые получили благодаря прямой электрической стимуляции мозга у пациентов с тяжелой эпилепсией. Установленные по медицинским показаниям внутричерепные электроды дают редкую возможность исследовать эти контуры напрямую.

В комментариях к моей предыдущей статье о тестировании трех флагманских LLM моделей были примерно такие мысли и вопросы:

В статье раскрывается взгляд на проблему климата с позиции закона сохранения энергии и того, что истинная причина глобального потепления – это прямой нагрев планеты за счет производимого тепла. А изменения климата уже сейчас настолько масштабны, что мы успешно довели планету до катастрофы. И времени на ее решение у нас почти не осталось!

Также развеивается миф о влиянии парниковых газов на температуру планеты и приводятся доказательства, что не температура планеты зависит от содержания СО₂ в воздухе, а содержание СО₂ в воздухе зависит от температуры на планете.

Общепринятая точка зрения относительно причин глобального потепления объясняется производством парниковых газов. С другой стороны, например, при сгорании углеводородов или выработке электроэнергии выделяется тепловая энергия. Так как наша планета окружена вакуумом, который является идеальным теплоизолятором, то производимое тепло не может покинуть пределы нашей атмосферы и копится, приводя к прямому нагреву планеты. Сейчас эта энергия уходит в таяние льдов на полюсах, поэтому создается впечатление, что нагрев планеты незначителен. На самом деле изменения климата настолько колоссальны, что у нас осталось от 20 до 40 лет до наступления самого настоящего апокалипсиса!

С 1979 по 2020г.г. величина ледяного покрова в Арктике сократилась на ~50% и продолжает сокращаться примерно на 13% за десятилетие. Если темпы производства тепловой энергии в мире останутся хотя бы на прежнем уровне, то оставшиеся 50% льда мы растопим еще максимум за 40 лет. Далее мы столкнемся с ростом температуры планеты.

Но парадокс состоит в том, что умереть нам предстоит вовсе не от того, что мы заживо зажаримся, а оттого, что попросту задохнемся.

Подробности под катом.

NASA, 23 сентября 1999 года. К тому моменту аппарат Mars Climate Orbiter уже девять месяцев летел к Марсу. Вот-вот он должен был выйти на орбиту планеты. Но что-то пошло не так: связь со спутником пропала. А вместе с ней — несколько лет кропотливой работы и около 125 миллионов долларов. Что же там произошло и кто оказался виноват в ошибке?  

Уже прошло два года с тех пор, как мы предложили схему 4.6-битного квантования и рассказали про нее, в том числе и на Хабре: раз и два. Вспомним, что при 4.6-битном квантовании веса и входы слоя принимают такие целые значения, что их попарные произведения помещаются в знаковый 8-битный тип данных. Такая схема позволила нам вычислять нейронные сети на процессорах мобильных устройств быстрее, чем в 8-битном формате, и точнее, чем в 4-битном, потому что уровней квантования больше.

За прошедшее время у нас появился опыт практического применения таких сетей, и оказалось, что для реального использования важны не только схема квантования и алгоритм умножения. Не меньше вопросов возникает по поводу того, как устроены активации, как хранить карты признаков между слоями, как обрабатывать ветвления и как именно обучается квантованная сеть. Сегодня в статье как раз поговорим про это.

Всем привет. Хотел бы поделиться своими результатами и обратиться за ответным мнением.

Представлюсь: Шевченко Максим Юрьевич. Работал мануальным тестировщиком (в том числе); считаю себя исследователем, в основном, в области математики.

Лет 10 тому назад мне удалось вывести обобщение тождества Деснано‑Якоби, связанное с методом конденсации Чарльза Доджсона (более известного как Льюис Кэрролл). Тогда это обобщение показалось мне интересным лишь с теоретической точки зрения, и никакого практического применения его я не предполагал. Некоторое время эта работа «пылилась в сундуке», пока я ее, наконец, не опубликовал на GitVerse (там же Python код, о котором позже).

В настоящее время, оказавшись без работы, я вдруг понял, что мой труд, как и я сам, снова пылится без дела и пользы, и почувствовал досаду. Дело еще в том, что будучи человеком без ученой степени, в академических кругах я часто сталкивался с так называемым «недоумением» в свой адрес по поводу моих научных изысканий. Работа моя была опубликована в нерецензируемом журнале. Так что до поры мне не удавалось осознать степень ее новизны и область применения.

И потому в качестве рецензента я решил наконец обратиться к искусственному интеллекту (далее «AI»). LLM‑модели не интересуются регалиями, не затягивают ответ на полгода и готовы отвечать на вопросы до бесконечности.

Конечно, с другой стороны AI может «галлюцинировать», а также выдавать желаемое за действительное, то есть заниматься «цифровым подхалимством»: сикофантией.

Несмотря на все усилия Бурбаки, Коши и Вейерштрасса, подлинно формальные доказательства всегда оставались предметом теории, а не практики. Некоторые математики теперь надеются, что компьютеры смогут это изменить.

Начиная с 1960-х годов исследователи разрабатывают компьютерные программы, называемые системами интерактивного доказательства. Используя такую систему, математик записывает каждую строку доказательства (включая каждое определение) на языке, понятном компьютеру, а затем система проверяет логику. Если хотя бы один шаг не вытекает из предыдущего — если не доказана каждая мелочь вплоть до того, что 1 + 1 = 2, — программа не примет доказательство.

Сейчас учёные надеются формализовать всю математику с помощью системы интерактивного доказательства под названием Lean. Уже создана библиотека, содержащая более 120 000 определений, и проверено четверть миллиона теорем. Несколько математиков поддерживают эту базу данных, обновляя её и проверяя новые данные. (Некоторые из них занимаются этой работой полный рабочий день.) Они уже получили более 10 миллионов долларов финансирования, в основном от миллиардера-финансиста Алекса Герко.

Привет, Хабр! Я Наталья, занимаюсь технологическим развитием агропромышленного комплекса в Россельхозбанке. Наша команда активно помогает инновационным компаниям расти, а агрохолдингам внедрять новые решения первыми. Кажется, тренд на эффективность и экологию дошёл и до удобрений, и теперь фермеры не готовы бесконтрольно вносить в землю обычные минеральные удобрения, повышающие урожайность. В этой статье хочу рассказать вам об одной из самых обсуждаемых тем в агро — удобрениях с программируемым высвобождением и биоудобрениях. Что это такое и с чем это едят?

Мы переходим от эпохи грубой силы к эпохе умного управления и комплексной работы с живой системой. Удобрения становятся операционной системой на почвенном компьютере. И мы только начинаем понимать, как ей грамотно управлять.

Блетчли-Парк, центр британской разведки во время Второй мировой войны, был хранилищем секретов в то время, когда нацистская угроза продвигалась по Европе. Но для некоторых эти секреты не исчезли и после окончания войны.

В начале XXI века много говорилось о мучительной личной жизни Алана Тьюринга — от его символического помилования британским правительством в 2009 году (после того как в начале 1950-х годов он был привлечён к ответственности и подвергнут химической кастрации за гомосексуальные отношения, которые тогда считались незаконными) до оскароносной биографической картины 2014 года «Игра в имитацию», в которой было показано его величайшее достижение военного времени — расшифровка сообщений, закодированных нацистской машиной «Энигма».

Однако по мере того, как жизнь и наследие Тьюринга становились всё более известными, вскрывались и новые загадки. Недавно обнаруженные документы свидетельствуют о том, что в тот же период, когда Тьюринг прославился как дешифровщик кодов, он также занимался другой, ранее неизвестной линией исследований, которая, возможно, привела к его самой революционной инновации.

Эти документы известны как «Документы Бейли» — по имени их прежнего владельца, Дональда Бейли, который в 1944–1945 годах был помощником Тьюринга в Ханслоуп-Парке и хранил эти документы до самой своей смерти в 2020 году. Как написал Джек Коупленд в статье для журнала «IEEE Spectrum», именно Бейли, недавно окончивший университет по специальности «электротехника», научил Тьюринга «практическим навыкам», необходимым для воплощения идей в области электротехники в реальные схемы. Бейли, который называл Тьюринга «профессором», делал обширные записи о мыслях и экспериментах Тьюринга во время их совместной работы над электротехническими проектами в Ханслоуп-Парке. Проработав там несколько часов, Тьюринг ехал на велосипеде пятнадцать километров до Блетчли-Парка, чтобы заняться своей тогда ещё секретной деятельностью по взлому кодов. Записи Бейли составляют значительную часть вышеупомянутых документов и дают совершенно новое представление о том грандиозном проекте под кодовым названием «Далила», над которым они оба работали.

Живые организмы живут на планете Земле уже очень долго. За все это время практически все из них претерпели изменения в той или иной степени выраженности, которые направлены на повышение шансов на выживание вида. В ходе эволюции кто-то покорил небеса, кто-то стал обладателем самой мощной челюсти, а кто-то обзавелся самым сильным и самым разрушительным инструментом — интеллектом. Человек считается самым умным существом на Земле, но это не значит, что у других ее обитателей в голове одни опилки. Смекалка осьминогов известна многим, но лишь недавно ученые из Дартмутского колледжа (Гановер, Нью-Гэмпшир, США) обнаружили, что осьминоги способны использовать зеркала в качестве инструментов. Какие опыты были проведены, и насколько умело осьминоги обращались с зеркалами? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

В 1963 году 21-летний аспирант из Кембриджа начал замечать странную неуклюжесть в движениях и вскоре услышал от врачей страшный диагноз — боковой амиотрофический склероз. Ему прогнозировали всего несколько лет жизни. Болезнь постепенно лишала его подвижности и речи, но его разум продолжал работать с поразительной силой. Его звали Стивен Хокинг. Спустя десятилетия он станет одним из самых известных физиков современности, напишет бестселлер «Краткая история времени», а его идея о квантовом излучении чёрных дыр серьёзно изменит представления о космосе.

«Теория всего» — это не учебник, а сборник из семи лекций. В них Хокинг почти не использует сложные формулы и последовательно проводит читателя через историю научных представлений о Вселенной: от античной философии до современных теорий.

Продолжаем исторический обзор странных, но порой гениальный нательных технологий! Во второй части мы поговорим о более новых наработках, исторически близких к нам по времени.