Научпоп

Существует тема, вокруг которой почти всегда возникает путаница: близкородственное скрещивание и мутации у потомства. Обычно её объясняют через два понятия — «защита» и «наказание». Якобы природа защищает вид от вырождения, а нарушителей наказывает уродливым потомством.

Но если убрать моральную окраску и посмотреть на те же факты без оценки, картина может оказаться иной. Не «природа наказывает», а «система переключается в другой режим». Не «уродство как кара», а «мутация как попытка найти новую форму».

Ниже я сначала опишу, как это принято объяснять. А затем — что говорится в новой формулировке тех же самых событий.

Большинство теорий сознания в вычислительном мейнстриме – от предиктивного кодирования до принципа свободной энергии – исходят из того, что мозг строит прогноз, а после его реализации результату присваивается оценка «хорошо/плохо». Но тогда остается трудная проблема сознания (hard problem): если прогноз – это чистая вычислительная операция, непонятно, зачем нужно переживание радости или горя. И даже если мы опишем все вычисления мозга, остается неясным, как и каким образом мозг порождает сознание?

В этой статье я хочу показать, что, если проследить эволюцию информационных потоков от РНК, а начинать не с уровня человека, можно увидеть, что порядок вычислений, начинается не с прогноза и сознание это не порождение мозга - это общий принцип всей живой материи – организовывать информацию о собственной структуре.

Общий принцип организации информационных потоков заключается в том, что все живые организмы сначала оценивают входящие (внешние и внутренние) сигналы, затем на основании накопленной памяти обо всех предыдущих состояниях самого организма осуществляют прогноз изменения своего внутреннего состояния. Это не вычисление будущего и не модель внешнего мира, это упреждающий поиск в сохраненной памяти собственных состояний и воссоздание нужной биохимии чтобы избежать или приблизить то или иное событие.

Затем через изменённую собственную биохимию совершается действие, и результат действия сравнивается с прогнозом. Положительный результат подкрепляет прогноз и порог его срабатывания снижается, делая его вероятностным, отрицательный его не устраняет, а повышает порог срабатывания этого прогноза.

Поэтому мы рассматриваем сознание как свойство всей живой материи организовывать информацию о собственной структуре. Человеческое сознание в этой рамке – частный случай: видоспецифическая форма той же организации информационных потоков.

Итан Сигел (американский астрофизик‑теоретик и научный журналист, автор рубрики «Спросите Итана», один из пропагандистов современных научных знаний), разбирает один из нерешённых вопросов современной физики: куда девается информация о различных частицах, попадающих в чёрную дыру, при том что чёрная дыра испарится путём излучения Хокинга и исчезнет?

@avshkol перевёл эту статью, поскольку здесь Итан подробно разбирает проблему, и если вы только начинаете изучение всего, что связано с чёрными дырами и информацией, то эта статья будет прекрасным введением в предмет. И ещё Итан утверждает, что, несмотря на огромнейшее количество работ по этой теме, парадокс потери (или сохранения) информации в чёрной дыре пока не разрешён!..

Согласно одной легенде, в молодости к Наполеону Бонапарту подошла цыганка и предложила погадать ему по руке. «На вашей руке почти не видна линия судьбы, вас ждёт заурядная жизнь» — сказала цыганка. Будущий император французов выхватил из ножен кинжал и, прочертив по своей руке кровавую линию, воскликнул: «Я сам определяю свою судьбу». Эта прекрасная, хоть скорее всего и вымышленная история служит прелюдией к теме моего сегодняшнего эссе — мы поговорим о предопределённости судьбы, детерминизме, свободе воли и возможности их совместить.

С древних времён люди задумывались о несовместимости представлений о свободе человеческой воли и представлений о том, что все события в мире безусловно подчинены неумолимому закону причинности. После создания Исааком Ньютоном названной в его честь физической теории гравитации философские споры лишь усилились. Представьте себе бильярдный стол: движение всех шаров на нём, их отражение от стенок стола и от взаимных ударов подчиняется строгим физическим законам, а значит, положение шаров в определённый момент времени после удара и их импульсы определяются исключительно силой и направлением изначального удара. По аналогии с этим можно сказать, что раз законы физики полностью детерминируют, то есть, строго определяют взаимодействие всех тел во Вселенной, то все будущие события должны быть уже заложены в самом первом моменте существования Вселенное. Такое представление никак не совместимо с представлением о том, что у человека есть свободная воля, и он свободен выбирать любое действие для решения вставшей перед ним проблемы, принимая на себя все последствия своего решения.

При построении графиков по математическим формулам, особенно если они заданы в полярных координатах или в параметрической форме в окрестностях некоторых точек они могут существенно искажаться. Обычно это происходит вблизи точки O с координатами 0;0, потому что ошибка округления в районе этой точки имеет такой же порядок или даже выше, что и значения функции. Но есть и вторая причина этого – для некоторых функций 0 является пограничной точки, то есть с одной стороны нуля, как правило, с положительной функция определена, а с другой, как правило отрицательной – неопределенна. Примером такой функции является квадратный корень.

В некоторых случаях это преодолевается с помощью математических выкладок...

В свои 42 года я нашел новую супер‑способность. Для многих из вас это привычное состояние, однако для меня это стало открытием...

Делюсь с вами тем, что позволило мне нащупать баланс, нащупать тот навык, который я хотел бы иметь с детства. Да я и имел его, вот только, с годами, я перестал им пользоваться... Этот навык — это видение собственного Я.

В статье я расскажу и про эксперимент, который помог мне нащупать свое Эго. Нащупать его и понять, как это переключать по желанию, осознанно.

А еще там есть мои личные наблюдения, что, как я считаю, я терял в этой жизни, забыв про себя и уйдя с головой в «новые задачи», «новые победы», «новые проекты».

У больших данных часто есть одна проблема: самые важные выводы зависят не от сложности алгоритмов, а от того, насколько аккуратно собраны и сопоставлены исходные источники. Автор собрал карту мелодий отправления для 2496 станций Большого Токио, объединив разрозненные вики, аудиоархивы и открытые данные, но столкнулся с тем, что даже названия станций оказались отдельной задачей для анализа.

В статье разбирается, как построить такой набор данных, какие ошибки возникают при очистке и проверке информации и почему итоговая карта показывает лишь часть реальной картины.

О динозаврах современным палеонтологам известно много всего. Благодаря кропотливой работе, тщательному изучению останков, мы можем предполагать, как они росли, чем питались и какой вообще вели образ жизни. Но есть и белые пятна — например, возможная теплокровность, растительность на коже (чешуя, перья или шерсть) и другие нюансы. 

По поводу теплокровности среди ученых много лет ведется дискуссия. Не так давно появились аргументы в пользу механизма внутреннего нагрева. Исследователи тщательно изучили зубы тираннозавра и сделали вывод: у этого суперхищника тело было теплым! Температура — около 36 °C, почти как у нас. Как ученые получили этот результат и насколько он надежен? Давайте разбираться.

Казалось бы, латиница всем хорошо знакома и привычна — прежде всего английская, глобальная и дефолтная в эру Интернета. Однако если посмотреть внимательнее, всё оказывается не так просто, особенно за пределами англосферы. Да и в самом английском языке раньше всё было не совсем так, как ныне: на заре английской латиницы в ней были дополнительные буквы, в том числе две бывшие руны, а ещё во времена войны за независимость США правильным написанием названия реки Миссисипи было Miſsiſsippi, с полузабытой ныне ſ, «длинной S». В других языках с подчас очень своеобразными фонетическими особенностями всё было не менее сложно и причудливо. Системы письма на основе латиницы вводили новые буквы и отказывались от них, алфавиты переделывались и реформировались — то под актуальную фонетику, то под романтическую древность. Причём у всех по-своему, и подчас специально, чтобы не как у горячо «любимых» соседей.

Учёным впервые удалось сравнить тончайшие детали строения мозга самцов и самок мух и выявить различия, которые, по их словам, объясняют агрессивность самцов, их поведение во время ухаживания и исполнение любовных песен. Учёные из Кембриджа составили карту всех 124 миллионов соединений между нервными клетками в мозге самца мухи. Два года назад они сделали то же самое для мозга самки. Исследователи подчёркивают, что эта работа не объясняет различия между мужчинами и женщинами, поскольку человеческое поведение гораздо сложнее. Однако результаты могут помочь учёным лучше понять поведение человека и состояния, при которых генетические различия влияют на формирование нейронных связей, например аутизм и шизофрению.

Профессор Грегори Джефферис из Лаборатории молекулярной биологии Совета медицинских исследований и Кембриджского университета, один из руководителей проекта, заявил BBC News, что этот прорыв открывает «действительно важное новое направление в нейробиологии». Он сравнил его с изобретением нового мощного телескопа, который позволяет глубже понять устройство Вселенной. «У нас в голове находится удивительная система, которая позволяет нам делать невероятные вещи, например играть сонату или решать научную задачу. И это достижение может помочь нам понять, как работают такие системы».

В каждом коллективе есть он. Бросается в авантюры, берет обязательства и бесконечно уверен в собственной правоте. И несмотря на регулярные промахи, медленно растет в глазах начальства, а потом в карьере и зп. Да, хам. Да, поверхностный. Да, ошибается. Но как это работает и почему самоуверенность вместе со стратегией избегания потерь – это фича эволюции? Разбираем в новом исследовании.

Разработка и внедрение корпорацией технологии «ноу-хау» не всегда означает автоматическую победу в острой конкурентной борьбе: иногда (когда созданное либо опережает время, либо не учитывает затраченные фирмой расходы) завершается фиаско — расследованием, возбуждением уголовного дела или даже банкротством.

Как постулирует Второй Закон Термодинамики (великий и ужасный), без притока свободной энергии любая сложная система быстро деградирует и никакая движуха в ней становится невозможна. Естественно, бактериальные клетки не исключение. Поэтому, рассмотрение процессов, происходящих в ней, имеет смысл начать именно с энергетического аспекта.

В СССР с импортом, конечно, всё обстояло туговато. Но иногда иностранные машины всё же доходили до пытливых глаз и проворных рук советских гик-энтузиастов. Сегодня поговорим о таких компьютерах.

Шри Янтра — девять треугольников в круге, которые пересекаются так, что образуют 43 маленьких треугольника. Её часто называют самой сложной для построения фигурой индийской традиции, и на это есть причина: в правильной янтре в десятках мест три линии обязаны сходиться ровно в одну точку. Стоит сдвинуть одну линию на волосок, и точка распадается на крошечный лишний треугольник.

Мы решили разобраться всерьёз. Можно ли построить Шри Янтру абсолютно точно? Сколько таких фигур существует? И если их много, можно ли честно, без подгонки, выбрать среди них одну — «идеальную»?

Коротко: точных янтр бесконечно много, у них ровно четыре степени свободы. Единственной идеальной нет, но есть несколько естественных кандидатов, есть пара неожиданных теорем и есть внятный ответ на вопрос, почему идеальной нет.

Типичный ролик из недалёкого будущего: Гуманоид уверенно шагает рядом с полицейскими. Робособака обследует территорию. Робот-официант объезжает посетителя с таким выражением «лица», что чаевых сегодня не будет.

Хочется верить, что внутри каждого сидит единый искусственный разум: видит мир, понимает происходящее, принимает решения и управляет телом. Но это не совсем так.

Например, внутри AgiBot X2 Ultra работают три самостоятельных компьютера: для управления движением, взаимодействия с человеком и пользовательских вычислений. А ниже находится ещё и электроника приводов и датчиков. Это не один электронный мозг. Скорее небольшая организация, которой выдали общее тело. (Agibot)

Один отдел отвечает за то, чтобы робот не упал. Другой — за обработку изображений. Третий — за вежливое «Здравствуйте!». И желательно, чтобы совещание третьего отдела не мешало первым двум.

Разберёмся, зачем роботу столько компьютеров, что такое камера глубины, что на самом деле делает SLAM и сколько Робокопа содержится в китайском роботе-полицейском.

Лев Ларин, технический директор Unibot

У нас есть курьер, у него есть 20 адресов и склад. Задача — объехать всех и вернуться, потратив как можно меньше времени. Количество вариантов объезда будет немногим больше 60 квадриллионов (а если точнее, то 60 822 550 204 416 000). Для сравнения: столько секунд прошло бы за два миллиарда лет. И это так называемая задача коммивояжера. Дальше расскажу про то, как ее пытались решать живыми бактериями, почему это красиво, и на каком месте все рухнуло. 

Это не эпизод сериала «Черное зеркало», а наука 90-х!

30 лет назад ученые пересадили зрелые дофаминовые нейроны, взятые из эмбриональных тканей после аборта, в мозг 20 людей с болезнью Паркинсона.

Зрелые они в том смысле, что они уже не будут делиться и что они дифференцированные до зрелого состояния (с аксонами и функциональными свойствами). То бишь, если бы те эмбрионы не померли, они бы ходили с этими нейронами и во взрослом возрасте. Поскольку нейроны, как правило, не делятся, иначе вы бы ничего не помнили.

Результаты исследования были опубликованы в New England Journal of Medicine в 2001 году.

Ученые брали ткань среднего мозга эмбриона человека, области, где формируются дофаминергические нейроны, из эмбрионов людей на 6–8 неделе развития. Эти клетки аккуратно отделили, превратили в суспензию и ввели в стриатум 20 пациентов с тяжелой формой Паркинсона. Перед пересадкой нейроны тестировали на возможность синтезировать дофамин.

Чтобы оценить эффект, была контрольная группа из 20 человек, которым провели операцию-плацебо: им буквально сверлили череп (не повреждая твердую оболочку), но не вводили нейроны. Это позволило сравнить, действительно ли трансплантация работает или улучшение связано с эффектом плацебо.

Результаты поразили. У 17 пациентов с пересаженными нейронами в течение 3 лет двигательные функции улучшились, а ПЭТ-сканирование показало рост дофаминовой активности (на картинке сверху до трансплантации и после, снизу до фейковой операции и после).

Посмертный анализ мозга умерших пациентов подтвердил, что пересаженные нейроны не только прижились, но и интегрировались, образовав синапсы с нейронами хозяина. Это доказало, что зрелые нейроны могут жить и функционировать в новом мозге, хотя не у всех пациентов эффект был одинаковым.

В конце прошлой недели нам стали попадаться заголовки о том, что новое исследование якобы показывает: у нас может быть два мозга вместо одного, который вроде бы виден на МРТ. Как это часто бывает, слухи можно проследить до единственного пресс‑релиза, выпущенного одним из университетов, где проводилась эта работа. У вас не два мозга. Это просто странный способ интерпретировать результаты новой статьи.

Но есть куда более содержательные способы взглянуть на эти результаты. Они помогают понять, как формируется мозг, и заодно иллюстрируют некоторые общие принципы биологии развития. Поэтому давайте разберёмся, что именно показало исследование, и поместим его результаты в контекст развития мозга.

Конец 1950-х, Гарвард, лаборатория Дэвида Хьюбела и Торстена Визеля. Кошке под наркозом через слайд-проектор показывают полоски света, а электрод фиксирует, как на это откликается отдельный нейрон зрительной коры. Никаких компьютеров, только аналоговые инструменты. Но из этого вырос один из главных результатов в истории нейробиологии: открытие нейронов зрительной коры, избирательно реагирующих на ориентацию. За него Хьюбел и Визель позже получили Нобелевскую премию.

В 2026 году все ровно наоборот. Мы можем открыть любой вес нейросети, посмотреть любую активацию, любой градиент, но вот что происходит внутри нее — до сих пор непонятно. Объект исследования стал доступнее, но знаем мы о нем куда меньше. 

Об этом и идет речь в свежем препринте «From Interpretability Methods to Interpretable Models». Пятнадцать лет подряд исследователи объяснимого ИИ (Explainable AI, или XAI) в компьютерном зрении занимались почти одним и тем же: улучшали методы объяснения, сравнивали их между собой, проверяли на достоверность и на устойчивость к манипуляциям. А вот вопрос, который напрашивался сам собой задавали на удивление редко. Стала ли модель после всех этих усилий понятнее человеку?