Научно-популярное

Нобелевская премия за сверхсветовую ловушку и российский след

Нобелевская премия по физике 2026 года вручена Фрэнсису Халзену за «решающий вклад в создание нейтринной обсерватории IceCube». Важность события показывает, что премия была вручена одному учёному при максимально возможных трёх лауреатах. Что это за обсерватория, можно ли обогнать свет и какой русский след засветился в этом процессе. И, конечно, два слова о дата-центрах.

В 1933 году знаменитым физиком Вольфгангом Паули была теоретически описана новая элементарная частица — нейтрино. Она так редко взаимодействует с материей, что экспериментально обнаружить её удалось только 23 года спустя. Позднее учёные уточнили её свойства — участвует только в слабых и гравитационных взаимодействиях, имеет три типа (тау-, электронное и мюонное) и такие же античастицы. Нейтрино имеет чрезвычайно малую массу, из-за чего постоянно превращаются из одного типа в другой — осциллируют — и движутся со скоростью, близкой к световой. Получился почти идеальный инструмент для изучения Вселенной: они могут промчаться тысячи световых лет через звёздные системы и космическую пыль, принеся информацию о далёком событии.

Чтобы поймать такие неуловимые частицы, нужны огромные детекторы километрового размера. В 1960 году советский физик Моисей Марков предложил использовать толщу природных водоёмов для детекторов. В России на этом принципе работает Байкальский нейтринный телескоп. Халзен адаптировал этот способ для льда и был научным руководителем IceCube — нейтринной обсерватории во льдах Антарктиды. Нити с детекторами опускаются на глубину от 1,5 до 2,5 км, чтобы постороннее излучение не достигло их. Зато нейтрино, прилетающие с обратной стороны Земли, иногда взаимодействуют с электронами или ядрами атомов и порождают мюоны. Эти мюоны летят быстрее скорости света во льду (там она почти в 1,5 раза ниже скорости света в вакууме, и обогнать её законы физики разрешают), что порождает излучение Вавилова — Черенкова — открытое и теоретически описанное в СССР. Нейтринная обсерватория состоит из массива детекторов света с фотоумножителями — они улавливают черенковское излучение и по его характеристикам позволяют определить параметры нейтрино.

Фрэнсис Халзен был главным идеологом и организатором постройки обсерватории IceCube, которая позволяет получать данные о Вселенной, недоступные иным способом. Награждение Халзена Нобелевской премией — это признание научной значимости IceCube, так как условия награды позволяют её вручать только конкретным людям.

Для поиска событий приходится следить за сигналами с тысяч детекторов, обрабатывать их, отбрасывать шумы и собирать траекторию исходных частиц на основе информации о том, как среагировали порождённые ими частицы. Это требует записи и обработки больших объёмов информации, так что современные учёные — пользователи дата-центров.

Пиарщики OpenAI и Antropic в своих попытках навязать людям образ мыслящего, сознательного и обладающего своей волей «ИИ» дошли уже совсем до какого-то беспредела. 

Несложно увидеть, что именно они (через прокси с интересным названием International Center for Consciousness Studies) стояли за недавним «философским воркшопом» на Галапагосских островах, где от философов буквально потребовали найти обоснование, что у «ИИ» есть сознание. Закончилось это обсуждение примерно так, как обычно заканчивается обсуждение статей на Хабре — расширением определения сознания до такой степени, что термин перестает иметь значение, это и объявляется победой. Также один из экспертов воркшопа заявил, что сознание есть уже у трехмесячного эмбриона, вот так-то!

Параллельно с этим началась мощнейшая кампания с легализацией «сознательного ИИ»…через религию! Пиар-пиаром, но наша статья про то, как легко технобро впадают в культ, подтверждает свою буквальную верность. 

Просто задумайтесь: Antropic, компания на гребне технопрогресса, внезапно оказалась в положении средневекового теолога — ей понадобилось выяснить, есть ли у созданной ею машины хотя бы теоретический шанс оказаться субъектом морального опыта. 

Как выяснила The New York Times, сооснователь Anthropic Кристофер Олах с осени 2025 года проводил закрытые встречи с католическими, иудейскими, евангелическими, сикхскими и другими религиозными и философскими мыслителями. Участников просили подписывать соглашения о неразглашении, а обсуждались сразу две связанные задачи: как сформировать у Claude моральные ориентиры и стоит ли вообще исключать возможность того, что у подобных моделей есть сознание или хотя бы некоторый моральный статус.

По словам Олаха, если существует ненулевая вероятность того, что система способна испытывать страдание, игнорировать ее только потому, что ответ неудобен, было бы «безответственно» (ответственность за увольнения десятков и сотен тысяч живых и сознательных людей из-за нейрохрючева Олах испытывать почему-то не хочет, видимо, это другое). Некоторые сотрудники Antropic рассказали NYT, что сотрудники компании говорили о возможном «ментальном здоровье» Claude и опасались создания системы, которая теоретически могла бы страдать.

Еще раз: языковая модель. Набор кода. Ментальное здоровье. Испытывать страдание.

Это точно все еще «просто инструмент», за сомнения в помешательстве на котором тебя объявят луддитом?

Вообще, мир как будто перевернулся, если самый адекватный комментарий по cutting edge технологическому вопросу дает…глава католической церкви! 

Напомним, 25 мая 2026 года папа Лев XIV представил Magnifica Humanitas, свою первую социальную энциклику, целиком посвященную человеческому достоинству в эпоху искусственного интеллекта. В ней позиция сформулирована довольно определенно: современные «ИИ»-системы могут имитировать функции человеческого интеллекта и превосходить людей по скорости и вычислительной мощности, но не обладают человеческим опытом. Папа пишет, что они не имеют тела, не переживают радость и боль, не взрослеют через отношения и не обладают человеческим пониманием любви, дружбы, труда и ответственности. Более того, он специально предостерегает от отождествления машинного «интеллекта» с человеческим. 

Чудовищно иронично, что папа римский (!!!) понял и подробно описал, почему у «ИИ» не может быть сознания, а его яростный враг, автор книги «Бог как иллюзия» Ричард Докинз заявляет, что «ИИ» сознателен.

Воистину, настали последние времена.  Как думаете, как скоро вся эта история дойдет до пика своего абсурда?

Не так давно NVIDIA опубликовала весьма обнадёживающие результаты опроса State of AI 2026.

Так, 88% респондентов заявили, что ИИ помог увеличить годовую выручку в отдельных подразделениях или в компании в целом.

А 87% сообщили, что ИИ помог снизить годовые затраты, причём 25% отметили сокращение более чем на 10%.

Что именно изменил ИИ, чтобы выручка выросла, а затраты снизились, в отчёте не уточняется.

Но даже если ИИ помог увеличить продажи, например за счёт большего числа запущенных маркетинговых кампаний, или сократить расходы на ПО и облачные сервисы, это всё равно ничего не говорит о самом главном — о том, как изменилась прибыль.

А построить модель вклада ИИ в прибыль и подтвердить её эмпирическими данными пока непросто.

Например, в исследовании 115 алжирских корпораций за 2016–2023 годы внедрение ИИ лишь незначительно повысило эффективность управления ликвидностью (отношение денежных средств к активам, Cash-to-Assets).

В другой работе изучали, как ИИ влияет на финансовые показатели и стоимость компаний из индекса S&P 500. Оказалось, что влияние ИИ-инноваций на рентабельность активов (ROA) невелико, данные неоднозначны, а сильнее всего эффект проявляется у компаний с большими расходами на НИОКР.

Получается, что отраслевые опросы заметно оптимистичнее академических оценок.

Подробнее про эффективность, производительности и ИИ здесь.

ИИ против задач тысячелетия: кто на очереди?

Меньше двух недель прошло с заявления OpenAI о решении одной из семи "задач тысячелетия". Научный скандал еще не утих: 25 лауреатов Филдсовской премии выступили с предупреждением о конфликте между корпоративной гонкой за открытиями и нормами математической науки. Теперь появились слухи, что в ближайшие недели могут объявить о решении еще двух задач из семи!

The Information со ссылкой на источник внутри OpenAI сообщило: компания близка к решению гипотезы Ходжа, но затягивает с объявлением, «обдумывая, как сотрудничать с математическим сообществом, чтобы не вызвать очередной пиар-скандал». Это подтверждает и The Verge. Параллельно появился пост, который цитирует BlockBeats: «OpenAI очень близка к подтверждению гипотезы Ходжа, и либо OpenAI, либо Anthropic также близки к решению гипотезы Бёрча – Свиннертон-Дайера. Негласная гонка не похожа ни на что, что мне описывали раньше. Если это случится, три проблемы тысячелетия не устоят в течение месяца».

Официальных подтверждений нет, но давайте хотя бы разберемся, что же это за задачи.

Гипотеза Ходжа

Математики изучают многомерные геометрические объекты – алгебраические многообразия. Это множества решений систем полиномиальных уравнений. У таких объектов есть когомологии – абстрактные характеристики, описывающие их топологическую структуру. Среди них есть особые – классы Ходжа. Они выделяются двумя свойствами: их можно описать через рациональные числа, и они обладают «правильной» симметрией. Структуры Ходжа играют важную роль в теории струн – через многообразия Калаби-Яу, определяющие физику дополнительных измерений. А в 2024 году появилась работа, где аппарат теории Ходжа применяется к описанию квантовой запутанности.

Гипотеза утверждает: каждый такой класс происходит из конкретного геометрического объекта – алгебраического цикла (кривой, поверхности или более сложного объекта, задаваемого полиномиальными уравнениями). Иными словами, все абстрактные и симметричные характеристики многомерной фигуры можно описать через конкретные геометрические «кирпичики». Гипотеза доказана только для частного случая: в общем виде задача открыта с 1950 года и считается самой абстрактной из всех семи.

Гипотеза Бёрча – Свиннертон-Дайера (BSD)

Эллиптическая кривая описывается уравнением Вейерштрасса: Ключевой вопрос: сколько у него рациональных решений – где и , и являются обычными дробями? Множество рациональных точек на такой кривой образует группу: их можно «сложить», и результат снова окажется на кривой. Группа может быть конечной или бесконечной. Если она бесконечна, то у кривой есть ранг – число, показывающее, сколько независимых точек порождают все остальные.

Гипотеза BSD утверждает: ранг напрямую связан с поведением -функции – специальной аналитической функции, которая строится по кривой. Если гипотеза верна, мы сможем определить, конечно или бесконечно число рациональных решений, прямо по -функции.

Эллиптические кривые – не абстракция: на них построена эллиптическая криптография, защищающая интернет. Алгоритм ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm) используется для цифровых подписей, в том числе в транзакциях криптовалют. Важно: BSD говорит про рациональные точки над полем , а в криптографии работают над конечными полями – это разные постановки. Гипотеза не ломает ECDSA напрямую, но углубляет понимание свойств самих кривых.

Что в итоге?

Если доказательства появятся, их нужно будет проверить. Формальная корректность не заменяет понимания: машина подтверждает, что выводы следуют из посылок, но не объясняет, почему это работает. Осмыслить такое доказательство – отдельная задача, которая может занять годы.

Если задачи, считавшиеся неприступными десятилетиями, падут за месяц, изменится представление о том, что такое математическое исследование. Что это означает для тех, кто учится математике или только выбирает путь? Буду рада обсудить в комментариях. Продолжаю следить за историей в своем канале о гидродинамике, AI, RISC-V и прочих моих интересах.

Я давно пишу на Хабре о недооценённой важности философии в науке («Хокинг преждевременно похоронил философию», «Роль нарратива в научном процессе», «Эффект Даннинга-Крюгера не то, чем кажется»), и поэтому вижу тему ИИ под особым углом: я вижу в ней синтез существовавшего всю индустриальную эпоху разделения на физиков и лириков. Это изменит и Хабр (если, конечно, Хабр позволит себе измениться), потому что всё позиционирование Хабра держится на упорно поддерживаемой сегрегации технарей от гуманитариев, которая просто несовместима с ИИ-проблематикой.

Практически все главные вопросы ИИ — вопросы философского характера. Это не значит, что ИИ само по себе не является цифровой сущностью и продуктом IT в классическом понимании. Но считать, что проблематика ИИ — это задача для технарей, это как считать, что познание о человеке является предметом биологии. Биология человека, безусловно, является частью науки о человеке — но наука о человеке вовсе не является частью биологии.

В каком-то смысле, я ждал этого поворота до того, как он случился (т.е. до того, как ChatGPT де-факто обессмыслил тест Тьюринга), когда писал, например «Как этика стала самой дорогой проблемой Кремниевой долины, а философия — её самым практичным решением». И всё же я не ожидал, на самом деле, что время этого перехода настанет так быстро. И тем не менее — мы уже в нём.

(Надумалось в результате работы над статьями о диалектике ИИ и прогресса, методологии генеративной поисковой выдачи и дискуссии о сгенерированных текстах)

ИИ — страшнее ядерной бомбы

Руководители ведущих разработчиков ИИ-моделей как с цепи сорвались и один за другим обсуждают опасность искусственного интеллекта для человечества и необходимость затормозить его развитие «до создания необходимых защитных барьеров». Однако Дональд Трамп против, и позиция президента США выгодна обычным пользователям.

Дарио Амодеи, глава Anthropic, выступил с эссе о необходимом замедлении темпов развития ИИ. Такую же позицию неожиданно высказал Сэм Альтман, а Илон Маск (напомним, что в SpaceX входит разработчик ИИ xAI) напомнил, что он предупреждал об опасности ИИ ещё 10 лет назад.

Мы рассказывали, что политики делают такие призывы, чтобы взять направление под контроль. Марк Цукерберг аналогичными заявлениями пытается остановить ушедших далеко вперёд конкурентов. Но зачем ведущим разработчикам ИИ призывать затормозить свой же бизнес?

Новые ИИ-модели Anthropic и OpenAI действительно показали поразительные способности в кибервзломе. Они проникали в системы даже без прямого приказа для выполнения сторонних задач. Можно испугаться. И показать, как заботишься о человечестве. Будет что ответить регулятору.

Практически ИИ воспринимается как ядерное оружие, взаимный контроль над которым позволил перевести потенциальный конфликт СССР и США в холодную фазу. Но есть большое отличие. Человечество и раньше старалось ограничить вооружение — например, в 1922 году ограничили размеры и количество кораблей. Позднее ограничили количество ядерного оружия и их испытания.

Но все эти ограничения можно было ПРОВЕРИТЬ. Размеры корабля видно, можно обнаружить ядерное испытание в любой точке Земли и даже описать его характеристики. А какая там модель крутится в интранете у очередного разработчика M — все узнают только, когда её пустят в дело.

Поэтому кажется разумной позиция Дональда Трампа: перестаньте заниматься ерундой и говорить о смертельной опасности для человечества. Пока это похоже на поиск рычагов влияния — ведущие разработчики с миллиардными вложениями смогут отчитаться о любых защитных мероприятиях. Молодые-подрастающие умрут под регуляторным контролем. А в результате конкуренции не будет и проиграют простые пользователи, которые не получат новых эффективных ИИ-моделей.

Как хорошо, что в США конкуренция не ограничивается, и сам Дарио Амодеи признаёт — остановить развитие ИИ невозможно: если не мы, то Китай сделает более совершенные ИИ-модели. К которым, надеемся, получат доступ и конечные пользователи.

Источник изображения: Шедеврум.

Исследователи собрали 370 результатов из 106 экспериментов, где сравнивали три варианта: человек сам, ИИ сам и человек вместе с ИИ.

В среднем связка проигрывала. Человеку с ИИ заметно лучше, чем человеку без ИИ, и это подтвердилось уверенно. А вот обогнать ИИ, работающий в одиночку, паре удавалось редко.

Картина менялась в двух случаях. Когда задача была на создание, а не на выбор из готовых вариантов. И когда человек изначально решал задачу лучше модели: тогда пара обходила и человека, и ИИ.

Связка выигрывает, если вы приносите экспертизу, которой у модели нет. И тормозит, если вы слабое звено, перепроверяющее более сильную систему.

Стоит уточнить, что в исследовании рассматривались ранние модели 2020-2023 годов, возможно, ситуация изменилась.

When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis

Исследователь из Кембриджа Ник Уайз тратит около часа в день на чтение групп в Facebook, где люди открыто продают места авторов научных статей

Схема с продажей авторства работает просто. Место может продаваться уже после того, как статья принята журналом, а дополнительных соавторов вписывают на этапе доработки рукописи, когда текст обычно не проверяют так же тщательно, как при первой подаче.

В январе 2025 года Уайз вместе с девятью другими охотниками за научным мошенничеством, включая известную специалистку по выявлению фейковых изображений в научных работах Элизабет Бик, опубликовал в Nature статью о фабриках научных статей, организациях, которые продают авторство и готовые, порой полностью сфабрикованные рукописи, а также подсовывают журналам фиктивных рецензентов. Элизабет не менее легендарный человек в индустрии, на ее счету тоже около тысячи отозванных научных публикаций, где она нашла поддельные изображения.

Во введении они приводят ужасающую статистику. По одной из оценок, как минимум 400 000 статей, опубликованных с 2000 по 2022 год, несут на себе явные признаки продукции фабрик научных статей. При этом база данных Retraction Watch фиксирует за тот же период всего 55 000 отозванных или исправленных статей.

Мошеннические публикации засоряют научную литературу, тормозят прогресс, отодвигают появление новых методов лечения и подрывают доверие общества к науке.

Авторы выделили пять направлений борьбы с этой индустрией. Нужны отдельные исследования самих фабрик: кто и где их создает, какие области науки они выбирают чаще всего и как используют нейросети. Редакторов, студентов и рецензентов надо учить распознавать признаки фабричных статей, потому что многие о них попросту не слышали. Издательствам стоит внедрять более строгие практики уже на этапе публикации, проверять совпадения при одновременной подаче статьи в разные журналы и внимательнее смотреть на нетипичные списки соавторов. К ответственности должны привлекаться не только фабрики, но и их клиенты, а проблемные статьи нужно отзывать быстрее, не растягивая расследования на годы. И наконец, финансировать нужно самих охотников за мошенничеством, потому что сейчас большинство из них работает бесплатно и нередко получает судебные иски и угрозы за свою деятельность.

Статья: Abalkina A, Aquarius R, Bik E, Bimler D, Bishop D, Byrne J, Cabanac G, Day A, Labbé C, Wise N. «Stamp out paper mills» — science sleuths on how to fight fake research. Nature. 2025. DOI: 10.1038/d41586-025-00212-1

Источник: https://4everscience.com/2026/09/15/how-to-fight-fake-research/

Космический телескоп Roman как образец инженерного прогресса 🔭

Космические проекты — отличный пример, как новые технологии превращают количество в качество. 30 августа 2026 года NASA с помощью тяжёлой ракеты Falcon Heavy запустило космический телескоп Nancy Grace Roman Space Telescope (RST). Зачем NASA потратило на него 4 млрд долларов и чем он похож и отличается от Хаббла?

Сходство. Зеркало RST имеет такой же размер, как у телескопа Хаббла, да и источник тот же — военные поделились своими запасами. Но на этом сходство двух проектов заканчивается — за 26 лет в те же размеры и примерно ту же массу удалось упаковать совершенно новую модель.

Орбита. Хаббл вращается на орбите Земли, и планеты мешают наблюдениям, загораживая почти половину неба и «засвечивая» пространство. RST же выведен в точку Лагранжа L2 в 1,5 млн километров от Земли, где он может снимать в любом направлении, тратя минимум топлива на поддержание орбиты. Кстати, там же работают телескоп Джеймса Уэбба и российская рентгеновская обсерватория «Спектр-РГ».

Разрешение и угол обзора. Естественно, у RST увеличилось разрешение матрицы — 300 мегапикселей, почти на порядок больше, чем у Джеймса Уэбба, и безнадёжно больше 1 Мпикселя Хаббла. Но интересно, что при этом угловое разрешение у всех трёх близко — до 0,05 угловых секунд. Зато угол обзора у RST в 200 раз больше: там, где он рассмотрит полную Луну, Хаббл условно увидит один кратер. Количество переходит в качество — на полный обзор нашей Галактики у Хаббла ушло бы 100 лет, а RST понадобится месяц.

Большой участок неба позволит следить сразу за группами объектов — по изменению яркости и положения звёзд отслеживать сгустки тёмной материи и находить экзопланеты. Кроме того, коронограф — мишень, закрывающая отдельные звёзды, позволит напрямую обнаруживать экзопланеты. Джеймс Уэбб тоже так умеет, но опять-таки с гораздо меньшей скоростью.

Многоразовость. Наконец, мы помним, что Хаббл неоднократно чинили. RST не в 500, а в 1,5 млн км от Земли — надеемся, ремонт ему не понадобится. Но в духе современной техники у него предусмотрен стыковочный узел — можно будет его заправлять, чтобы продлить время работы.

Совместная работа. Научных телескопов слишком мало. На самом деле всем найдётся работа. RST будет обнаруживать новые явления. Хаббл и Джеймс Уэбб — их подробно рассматривать, да ещё привлекать для работы наземные телескопы. И каждый будет со своей скоростью — 11 Тб/57 Гб/3 Гб — передавать данные в земные центры обработки данных, где учёные с помощью искусственного и естественного интеллекта будут раскрывать тайны Вселенной.

LLM знают, где культура находится, — но не куда она движется.

Четыре передовые модели сравнили с данными World Values Survey: 40 стран, четыре волны.

Точку «сейчас» они схватывают неплохо. Но масштаб перемен занижают, придумывают движение там, где страна почти не менялась, и почти не ловят развороты траектории.

Культура как портрет, а не как история.

Если вы используете LLM вместо людей — персоны, синтетические респонденты, чутьё рынка, — вы берёте снимок, который уже мог устареть.

Accurate in space, unreliable in time: how LLMs represent national cultural change

Как уменьшить потребление ИИ-серверов в 100 раз

Сингапурский национальный университет медицины совместно с партнёрами провёл закрытую демонстрацию серверов CL1 на живых нейронах. Главным преимуществом таких серверов станет низкое потребление — около 25 Вт, в результате стойка из 20 устройств требует от 800 до 1000 Вт — меньше, чем один типичный GPU-сервер.

Нейроморфные процессоры известны с момента начала изучения нейросетей — они выполняются в кремнии, но их особенность — большое количество соединений, чтобы имитировать живые нейроны. И нейросеть из них строится физически. Они действительно показывают низкое энергопотребление, но их архитектура плохо совместима с современными техпроцессами, поэтому в итоге изделия получаются несерийными, а значит — дорогими.

Живые нейроны — это возможность создавать начинку для серверов серийно. Их не создают, а выращивают из стволовых клеток — в результате не возникает этических и регуляторных вопросов. Идея интересная, и Сингапур славится передовыми исследованиями — ИИ, нейроинтерфейсы, квантовые технологии и т. п. Однако пока это научные исследования, учёные не проводили тестов, неизвестна не только производительность, но и точность работы, ведь живые нейроны нередко ошибаются.

Интересное направление, будем за ним следить, надеемся, это всё не закончится «Матрицей».

Ну короче… Есть такая естественное событие как расширение вселенной и что нам известно о нём? Мы знаем, что вселенная расширяется, то есть галактики разлетаются по закону Хаббла, причём это расширение ускоряется под действием загадочной тёмной энергии, и всё это началось около 13,8 миллиардов лет назад с Большого взрыва. Как там говорили… Нуу чем дальше галактика тем он быстрее? Значит через какое-то время или расстояние, галактики начнут отдалятся многократно быстрее чем скорость света, насколько я знаю галактики, находящиеся за пределами сферы Хаббла, прямо сейчас удаляются от нас быстрее скорости света, но важное замечание: расширяется пространство, то есть расширение идёт не в пространстве, а само пространство расширяется, как мы знаем оно не зависит от скорости света и прочего. Но вот почему нам говорят что расширение идёт со скоростью света, но не уточняют что именно расширяется? Мне кажется из-за этого появляется неправильное представление вообще о вселенной. По мнению научпоп авторов, расширение идёт со скоростью света, но если расширяется само пространство и по закону Хаббла “Чем дальше галактика — тем быстрее он убегает” значит будет момент когда галактика будет убегать выше скорости света в 4-5 раз или даже в 10 раз, и скорость света это предел скорости изображения которое до нас доходит, но теперь вопрос: Куда расширяется пространство? Есть три научных гипотезы (математический, геометрический и физический)

Математика(ОТО): Расширение — рост масштабного фактора a(t) в метрике Фридмана‑Робертсона‑Уокера. Пространство не движется, меняются только коэффициенты расстояний. Пример: бесконечная числовая прямая, все координаты умножили на 2 — прямая та же, но числа разъехались.

Замкнутая Вселенная, то есть геометрическая версия гипотезы: вселенная как поверхность шара, то есть расширение = увеличение радиуса, при этом меняется кривизна и внешнее 4‑е измерение не нужно — всё описывается внутренней геометрией.

Гипотеза физиков: Наблюдения за CMB говорят о плоской геометрии, скорее всего бесконечной. Расширение означает разрежение: плотность падает, расстояния между галактиками растут. Краёв нет, новые участки не появляются — просто метрика меняется.

И я тут заметил одну интересную деталь, для человека который не очень-то разбирается в астрофизике, кажется что эти теории противоречят другим теориям(теория большого взрыва, инфляция, ОТО и т.д.)… Оно не просто не конфликтует, а является одним из классических решений уравнений Эйнштейна, лежащих в основе теории Большого взрыва, по факту они существуют в полной гармонии! Ну если разбирать это и дальше, то выйдет статья как минимум на 2 часа, а это вообще задумывалось как пост размышлений…

Давайте уже относиться к кино как к продукту, а к режиссёру – как к продакт-менеджеру

Кажется, пора перестать стесняться.

Если зритель – пользователь,
его внимание – ресурс,
первые минуты фильма – онбординг, клиффхэнгер – push-уведомление,
а успех сцены можно проверить по удержанию аудитории, то
режиссёру давно пора выдать Kaiten и квартальные KPI.

В конце концов, теория кино слишком долго всё усложняла.

У Эльзессера¹ зритель постепенно обрастал телом, слухом, памятью, взглядом, мозгом. У Брэнигана он умудрялся ещё и думать: строил гипотезы, определял, кто видит и кто знает, пересобирал значение увиденного. Субъективная и объективная камера вообще к камере не относилась. 

К нашему зриетльскому пользовательскому счастью, IT позволило наконец избавиться от этой гуманитарной избыточности. Теперь мы точно знаем: на 17-й минуте зритель ушёл. Почему – вопрос факультативный.

И пока аналитика просто измеряет поведение после просмотра, ничего особенно интересного не происходит. Веселье начинается, когда метрика возвращается обратно в производство.

Зритель ушёл на длинной сцене – сократим. Не понял – объясним. Просел темп – добавим событие. Не хватает эмоционального вовлечения – выдадим эмоцию пораньше. 

Так форма наконец-то превращается в оптимизацию воронки. Продуктовый подход действительно умеет отвечать на вопрос, который теория кино решала значительно хуже: смотрит ли человек дальше? Продуктовая аналитика выяснила, что зритель делает с кнопкой play,  смотрит ли на х2 и в какой момент. Так что, возможно, режиссёр будущего (текущего?) действительно продакт не самого нужного продукта.

Главное – не забывайте проводить A/B-тест финала. В конце концов, если «целое» действительно гармонично складывается из «частей», это неплохо бы подтвердить на статистически значимой выборке.

Всё вышеизложенное является художественным вымыслом. Любые совпадения с реальными продакт-менеджерами, режиссёрами, платформами, метриками и квартальными KPI случайны. Ни один зритель в процессе оптимизации воронки не пострадал.

Сто лет назад Эрих фон Штрогейм жаловался на то, как MGM порезала его «Алчность»:

«Картину передали монтажёру, работавшему за 30 долларов в неделю, который не читал ни романа, ни сценария и в голове которого мозга было не больше, чем в шляпе».

Прошло больше ста лет (!)

Теперь картину передают AI-креатору за 30 долларов в месяц (ну или syntx за 300), который тоже не читал ни романа, ни сценария, зато умеет сделать кросс-дизолв (!!), где лицо героя плавно превращается в Эйфелеву башню.

Вот такая эволюция киноинструментария и киноязыка

Судьба архивов Ньютона

По ходу истории отношение к Исааку Ньютону менялось от полного и безусловного примера до подражания во всех отношениях до более скептического отношения. Приведу на этот счет две цитаты. Олдос Хаксли (Aldous Huxley) в тридцатых годах двадцатого века отметил:

'Если бы мы вывели расу Ньютонов, то это не было бы прогрессом. Цена, которую Ньютон заплатил за свой высший интеллект, заключалось в том, что он не был способен к дружбе, любви, отцовству и многим другим важных качествам. Как человек он был неудачей, как монстр, он был превосходным.'

Физик Стивен Вайнберг в статье 'Революция, которой не было' так охарактеризовал Ньютона:

'Я ранее аккуратно говорил о ньютоновской механике, а не о механике Ньютона. В известном смысле, в особенности при использовании геометрических методов, сам Ньютон является доньютоновским. Напомню афоризм Джона Мейнарда Кейнса, что Ньютон был не первым современным ученым, а последним магом. Ньютоновская механика (Newtonianism) достигала своей развитой формы в начале девятнадцатого века в работах Лапласа, Лагранжа и других и эту развитую форму ньютоновской механики - которая до сих пор предшествует теорию относительности - мы учим наших студентов сегодня.'

Сара Драй в книге 'Бумаги Ньютона: Странная и правдивая судьба рукописей Исаака Ньютона' рассказывает о судьбе архивов Ньютона, к которым историки получили открытый доступ только во второй половине двадцатого века, примерно через двести сорок лет после смерти Ньютона. Книга рассказывает, почему так произошло и кто имел доступ к архиву Ньютона в течение этого времени.

Книга построена на хронологическом описании судьбы архивов и изложении судьбы людей, которые по ходу времени получали доступ к архивам. Таким образом представлено создание науки, появление истории науки и изменения отношения как к науке, так и к истории науки. Мне понравилось построение книге, поскольку таким образом дается своеобразный срез прошедших эпох, и можно увидеть перемены, проходившие в обществе за это время.

Каждый, кто получал доступ к архивам Ньютона, имел собственную точку зрения на то, как должен был бы выглядеть Ньютон в глазах остальных. Это обстоятельство предопределило то, что архивы остались закрытыми в течение длительного времени. Сара Драй отмечает, что каждый находил в архивах то, что искал, а остальное относилось к причудам гения.

В 18-м и в первой половине 19-го века была определенная проблема с неопубликованными теологическими работами Ньютона. Взгляды Ньютона на христианство были близки к унитаризму, что тогда причислялось к ереси. Связь Ньютона с людьми, отвергавшими тринитаризм, была известна современникам Ньютона, и поэтому лица, имеющие доступ к архивам Ньютона, хотели сгладить это обстоятельство.

С другой стороны, увлечение Ньютона теологией не вызывало энтузиазма у ученых. Так, французский ученый Жан-Батист Био в биографии Ньютона в 1822 году выдвинул гипотезу, что Ньютон занимался наукой до нервного расстройства в 1692 году, а только после этого Ньютон перешел на занятия теологией. Однако это противоречит историческим фактам - Био выдал желаемое за действительное.

Во второй половине девятнадцатого века проблема переместилась на неопубликованные алхимические работы Ньютона. Увлечение Ньютона алхимией считалось досадным обстоятельством, и было принято простое решение - эти работы были объявлены не имеющими интереса для истории науки и широкой общественности.

После 1960-х годов число историков, изучающих архивы Ньютона, резко возросло. Сара Драй назвала последнюю главу своей книги 'The Newton Industry'. В утрированной форме можно сказать, что Ньютон превратился в человека, который активно занимался теологией и алхимией и только иногда собственно физикой.

Sarah Dry, The Newton Papers: The Strange and True Odyssey of Isaac Newton's Manuscripts, 2014.

Источник

9 млрд за китайских роботов как новые возможности для российских инжиниринговых компаний

Китайский производитель роботов Unitree Robotics проводит IPO на Шанхайской фондовой бирже. В результате первичного размещения 10% акций среди крупных инвесторов компания привлекла 6,1 млрд юаней, что даёт оценку бизнеса в 9 млрд долларов!

Первоначально аналитики ожидали оценку «всего» в 7 млрд долларов, но спрос на акции Unitree превысил предложение в 5500 раз — соответственно, цифры были подкорректированы. Чем компания так привлекла инвесторов?

Про ИИ мы сейчас слышим из каждого умного утюга, а имена разработчиков ИИ-моделей, такие как OpenAI и Anthropic, оккупировали мировые медиа. Но их предварительные оценки составляют около 1 млрд долларов. Дело в том, что при поистине грандиозных планах они требуют от инвесторов вложений в сотни миллиардов, а прибыль обещают где-то там, в прекрасном будущем наступившей технологической сингулярности.

За это время производители роботов не теряли связи с реальностью и вырастили новое направление — гуманоидных роботов. Они пока чаще развлекают публику, чем занимаются серьёзными работами. Но дело тут в потенциале. Если LLM может подсказать ответ на любую тему, то гуманоидный робот — сделать любую операцию, доступную человеку. И пусть на заводе и в логистике пока экономически эффективнее применять промышленных роботов, но преимущества гуманоидных — именно универсальность.

Пока Илон Маск хвастался роботами Optimus (злые языки говорят — на радиоуправлении) при презентации будущих роботакси, китайцы тихой сапой завоевали этот рынок. По данным Morgan Stanley, в 2025 году доля китайских компаний на рынке гуманоидных роботов составляла 90% — из примерно 15 000 поставленных экземпляров. В этом году она выросла до 97%, и подавляющая часть производства пришлась на китайские компании Agibot и Unitree — 44% и 31% мирового рынка соответственно.

Какое России до этого дело? От 50 до 70% роботов сейчас поставляет в промышленность. Ещё популярные роли — развлечения и другие направления сервисной робототехники. Роботы типа Unitree G1 — это не просто железка, а платформа для разработки. Её базовые возможности можно дорабатывать под конкретные задачи. Так что высокая оценка Unitree показывает потенциал гуманоидной робототехники. А у российских инженеров есть возможность включиться в цепочку между производителем железа и покупателем, интегрировав в конкретные процессы реального бизнеса.

Испанский скейтбордист и блогер Дэнни Леон смог поймать идеальный момент для трюка на скейтборде прямо во время полного солнечного затмения 12 августа 2026 года. Леон на несколько секунд оказался на фоне закрытого Луной Солнца и яркой солнечной короны.

ИИ не три года

Мы привыкли обсуждать искусственный интеллект в контексте GPT‑архитектуры и бурных трёх последних лет. Но этой области уже почти три четверти века: путь к тому, что мы видим сейчас, был длинным и неровным — с подъёмами, разочарованиями и настоящими «нейрозимами».

Первые идеи

В 1950 году Алан Тьюринг публикует в журнале Mind статью «Computing Machinery and Intelligence», где предлагает имитационную игру, которую мы сейчас называем тестом Тьюринга.

В начале 1950‑х Кристофер Стрейчи пишет для Manchester Mark I «генератор любовных писем» — программа комбинирует слова по шаблону, создавая уникальные послания. Это один из первых примеров генеративного поведения компьютера.

В 1955–1956 годах Джон Маккарти, Марвин Минский, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон готовят «A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence» — документ, где термин artificial intelligenceвпервые используется как название новой области.

В том же 1956‑м программа Logic Theorist доказывает теоремы из Principia Mathematica и для одной из них предлагает более короткое доказательство, чем у авторов — пример того, что машина может находить нетривиальные логические решения.

В 1959‑м Артур Сэмюэл публикует работу «Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers» и показывает, как программа по игре в шашки улучшает стратегию, обучаясь на партиях. Именно в этой работе появляется термин machine learning.

Обучение без компьютера и первая зима

В 1961‑м Дональд Мичи строит MENACE из 304 спичечных коробков и бусин: система учится играть в крестики‑нолики, постепенно «штрафуя» плохие ходы и усиливая хорошие — ранний пример обучения с подкреплением, на котором через полвека будет стоять AlphaGo.

В 1966‑м Джозеф Вейценбаум создаёт ELIZA — чат‑бота‑«психотерапевта», описанного в статье Communications of the ACM. Пользователи привязываются к ней и отказываются верить, что перед ними программа — первое серьёзное предупреждение о том, как легко мы приписываем машине больше понимания, чем у неё есть.

В конце 1960‑х советская шахматная программа обыгрывает программу Стэнфорда 3:1, а в 1974‑м «Каисса» становится первым чемпионом мира среди шахматных программ в Стокгольме — игры становятся полем соревнования уже не людей, а машин.

Энтузиазм, однако, опережает возможности железа и алгоритмов. В 1973–1974 годах доклад Лайтхилла жёстко критикует состояние исследований ИИ, и финансирование многих проектов в Британии и США сокращают. Так начинается первая «зима» искусственного интеллекта.

Вторая волна, нейросети и сегодняшний подъём

В 1980‑х на сцену выходят экспертные системы: тысячи жёстко прописанных правил, миллиарды инвестиций — и быстрое разочарование, потому что системы оказываются хрупкими и плохо масштабируются. К концу 1980‑х рынок рушится, наступает вторая «нейрозима».

К началу 2010‑х наконец сходятся три фактора: большие датасеты, дешёвые параллельные вычисления и удобные фреймворки. В 2012‑м AlexNet на конкурсе ImageNet снижает top‑5 ошибку примерно до 15,3 % против ~26 % у лучших классических алгоритмов и фактически запускает «ренессанс глубокого обучения».

В 2016‑м DeepMind публикует в Nature работу «Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search» и AlphaGo побеждает чемпиона мира Ли Седоля 4:1 — задачу, которую считали принципиально неберущейся классическим перебором.

В ноябре 2022‑го OpenAI запускает ChatGPT и за два месяца набирает около 100 миллионов пользователей — один из самых быстрорастущих потребительских продуктов в истории интернета. Данные, вычисления и главное — простой интерфейс делают ИИ массовым, как когда‑то Windows для персональных компьютеров.

Зачем всё это помнить

История ИИ — это не три года хайпа, а десятилетия циклов энтузиазма. Когда в следующий раз столкнетесь со сложностями при внедрении ИИ – вспомните, какой путь прошла эта область от теста Тьюринга до ChatGPT.

Часто сложности это сигнал, что технологии, данные, процессы или ожидания ещё не успели сложиться в работающую систему.

У меня есть сильное подозрение, что вся история романа "Три мушкетёра" подаётся кардинально неправильно.

Королева Анна Австрийская (жена Людовика XIII) написала письмо с подробным планом свержения кардинала, который состоял в том чтобы её братья - король Испанский и король Австрийский совместно объявили войну Франции требуя отставки кардинала Ришелье.

Ришелье это письмо перехватил и также вскрыл всю сеть заговорщиков. Только короля Людовика XIII это письмо не впечатлило и даже обрадовало, поскольку не содержало любовных слов к Герцогу Бекингему. А заговор с требованием объявления войны на него не произвёл никакого впечатления.

После этого Ришелье пытается вызвать ревность короля Франции - приказывает леди Винтер похитить две алмазные подвески у Герцога Бекингема (подарок короля королеве Анне и после уже подарок Анны в заверении любовных чувств к Герцогу Бекингему) и одновременно предлагает королю устроить бал, где королева сможет продемонстрировать подарок короля.

Королева в панике ищет курьера в Лондон, которым по отсутствию разума становится Д’Артаньян. То есть Д’Артаньян стал курьером заговорщиков, а три его друга мушкетёра стали его силовой поддержкой, которых он убедил что они выполняют приказ королевы. Сама королева ни сном ни духом, что она отдала такой приказ. Мушкетёры выполняли мнимый приказ с широтой дворян и мушкетёров - нужен мундир и пропуск - закалывают гонца, нужны лошади - шпагу в грудь курьера и всё в таком духе.

Миледи не первый год на службе у Кардинала и видя государственную измену пытается помешать мушкетёрам - сама совершает на них покушение, потом несколько раз нанимает наёмников для покушения; убивает связную королевы и тем самым лишает королеву связи; вербует английского офицера и тот убивает Герцога Бекингема (тем самым разрушая возможный военный союз). Но покушения на мушкетёров не удаются и уже сами мушкетёры убивают Миледи, ставя ей в вину то, что она настолько прекрасна, что все кому она улыбнулась в неё влюбляются и тем самым в дальнейшем губят свои души и тело.

Дальше череда событий и подвески снова у Анны Австрийской; Анна Австрийская, заглаживая свою вину, теперь душой и телом показывает полную любовь к королю; король который искал примирения с королевой в полном восторге. А кардинал Ришелье разгромлен и не может даже наказать заговорщиков и даже напротив вынужден повысить одного из них до чина лейтенанта. То что эти мушкетёры есть государственные преступники они никогда и не осознают.

Вот такая вот история о дружбе, любви и товариществе, которая на самом деле является описанием измены родины с заговорщиками, вражеским подпольем, войнами нескольких государств. Всё это прямо и подробно описано в "Три мушкетёра".

Сам роман это художественный вымысел, только автор описал реальных исторических персонажей в эпоху постоянных войн, тридцатилетняя война как раз вписывается в "Три мушкетёра".

Моника Гальяно: Ассоциативное научение растений

Есть экспериментальное исследование, которое показало, что у растений также можно выработать 'условный рефлекс'. Статья опубликована в журнале 'Scientific Reports', который издается группой Nature. Эксперимент проведен с посевным горохом (Pisum sativum), тот же самый сорт, который в свое время использовал Грегор Мендель. Ниже краткое описание эксперимента.

Ростки гороха помещались в Y-образную трубку. В статье конструкция именуется как Y-maze, дословно Y-лабиринт. Ростки выдерживались в режиме 8 часов света + 16 часов темноты от 5 до 8 дней. После этого в течение трех дней проводилась тренировка. В этот период растения держали в темноте за исключением сессий тренировки, когда свет в течение одного часа сочетался с потоком воздуха от вентилятора. Свет играл роль безусловного стимула, поток воздуха - условного стимула. График тренировки показан справа: вначале на час запускался поток воздуха через один из двух ветвей трубы, затем в течение получаса поток воздуха сочетался со светом и последние полчаса свет подавался один. Потоки воздуха и света подавались в одной группе ростков гороха через одну ветвь, в другой через разные (см. рисунок).

Время было подобрано таким образом, что во время тренировки ростки гороха дорастали до развилки трубы. Таким образом, тестирование проводилось в один день, когда у растения была возможность выбрать в какую из ветвей трубы следует расти. При тестировании растения разделялись на две группы, контрольную и испытуемую (control и treatment на графиках сессии тестирования справа). Тестирование проводилось в темноте, в контрольной группе не было никаких других сигналов, в испытуемой подавался поток воздуха.

В контрольной группе ростки гороха выбрали ветвь трубы, в которой показывался свет в последний день тренировки. В испытуемой группе ростки верно использовали сигнал вентилятора - они выбирали либо ветвь трубы с вентилятором или без, в зависимости от условий тренировки.

В статье также описан второй эксперимент, где в дополнение как свет, так и температура использовались в качестве таймера цикла времени (Zeitgeber). Эти эксперименты показали, что обучение удавалось только в том случае, если оно проводилось в течение времени, которое соответствовало ощущаемому дневному времени по циркадному ритму.

Monica Gagliano, Vladyslav V. Vyazovskiy, Alexander A. Borbély, Mavra Grimonprez & Martial Depczynski, Learning by Association in Plants, Scientific Reports 6, Article number: 38427 (2016).

Источник

Как хиппи спасли физику

Краткое описание книги Дэвида Кайзера 'Как хиппи спасли физику'.

Дэвид Кейзер описывает события, связанные с неформальной группой фундаментальной физики (Fundamental Fysiks Group). Группа собиралась на неформальные встречи в семидесятые годы в Беркли и большинство участников истории живы в настоящее время. С точки зрения автора именно данная группа сыграла большую роль в становлении квантовой информатики, хотя в настоящее время деятельность группы практически не упоминается в учебниках.

В основе истории лежит известная теорема Белла, которая привела к пересмотру взглядов на основания квантовой механики. Нарушение неравенств Белла в последующих экспериментах показало, что квантовые состояния удаляющихся частиц остаются взаимосвязаны между собой и призрачное действие на расстоянии (spooky action at a distance) - это реальность.

В те времена размышления об основаниях квантовой механики не поощрялись. Принцип послевоенного развития квантовой механики в США сводился к лозунгу 'Заткнись и вычисляй' (shut up and calculate). Размышления на тему, что говорят нам уравнения квантовой механики об устройстве мира, только вредили получению постоянной ставки профессора. Два примера. Джон Клаузер (John Clauser) первым провел экспериментальную проверку неравенства Белла в 1972 году (вместе с Фридманом). Цитированию статей Клаузера в настоящее время позавидует любой физик. Однако в те времена Джону Клаузеру при всем его старании не удалось получить академическую позицию. Интерес Клаузеру к неравенству Белла в те времена был слишком далек от общепринятых убеждений в академическом сообществе. Алан Аспект (Alain Aspect)  в начале восьмидесятых годов хотел улучшить эксперименты Клаузера-Фридмана. Он встретился с Беллом, чтобы обсудить с ним условия проведения эксперимента. Первым вопросом Белла стал 'Есть ли у вас уже постоянная позиция?'.

Группа фундаментальной физики была создана для обсуждения вопроса как устроен мир и на этом пути не было запрещенных тем и табу. Какую роль в мире играет квантовая нелокальность? Может ли квантовая нелокальность быть связана с сознанием? Есть ли связь между паранормальными явлениями и теоремой Белла? Есть ли аналогии между восточным мистицизмом и квантовой механикой? Могут ли психоактивные наркотики активизировать паранормальные способности в человеке? Это только некоторые вопросы, активно обсуждавшиеся на заседаниях группы. Естественно, что разные участники группы по-разному относились к восточному мистицизму, паранормальным явлениям и влиянию наркотиков. Тем не менее картина, воссозданная в книге, наглядно показывает, что демаркация между наукой и не наукой крайне затруднена. Даже позиция, кажущаяся абсурдной, может привести в дальнейшем к полезным результатам.

В книге прекрасно воссоздана атмосфера американского общества того времени. Интересно показано, как происходит финансирование науки в США. Разные судьбы участников группы фундаментальной физики показывают разные возможные пути удовлетворения своих интересов и любопытства. Академическая наука - это только один из возможных путей. Другие возможности - это независимая работа как консультанта, создание собственной фирмы, или даже наука как хобби на социальном пособии. Ряд участников группы стали профессиональными писателями, книги которых дали им финансовую независимость. Финансирование от государственных фондов и военных организаций переплетается с деньгами от филантропов и бизнеса. Дэвид Кейзер убедительно показывает, что наука является частью общественной жизни и разделение между тем, где кончается наука и начинается жизнь, практически невозможно.

David Kaiser, How the Hippies Saved Physics: Science, Counterculture, and the Quantum Revival, 2011.

Источник

Самолёт Airbus A350-1000 ULR совершил 24-часовой беспосадочный перелёт протяжённостью 17 тыс км. Рейс вылетел из Мельбурна (Австралия) в Тулузу (Франция) в рамках испытаний для запуска самого длительного рейса в мире, который будет выполнять Qantas на этом специально построенном типе воздушного судна из Лондона и Нью-Йорка в Сидней. Регулярный рейс будет длится 22 часа без остановки. За тестовым полётом следили 125 тыс пользователей на Flightradar.

Во время испытаний самолёт специально пролетел над аэропортом Сиднея Кингсфорд-Смит в 08:20 GMT, а затем над лондонским Хитроу в 06:27. Разница между локациями по времени составила 22 часа 7 минут.

Первый рентгеновский снимок человека в космосе сделали всего год назад.

В 2025 году экипаж частной космической миссии Fram2 впервые в истории выполнил рентгенографию человека прямо во время космического полета.

Система SpaceXray позволила экипажу без медицинского образования, прошедшему 4 часа предполетной подготовки, получить рентгеновские снимки во время орбитального полета.

Исследование показало, что компактный цифровой рентгеновский аппарат может работать в условиях невесомости и получать снимки диагностического качества.

Расчетная доза облучения участников от рентгеновской системы не превышала дозу, связанную со стандартной клинической визуализацией на Земле.

Первым снимком, опубликованным экипажем, стало изображение руки с кольцом. Это символическая отсылка к самому первому рентгеновскому снимку Вильгельма Рентгена (руки его жены с кольцом), сделанному 130 лет назад: https://4everscience.com/2023/08/20/rontgens-x-rays/

Исследование: Sheyna E Gifford, Michael Pohlen, Adam S Wang, David J Lerner, Anna Wadhwa, Michael Cairnie, Jeanne Walter, Karim S Karim, Steven Tilley, Amol Karnick, Marissa A Rosenberg, Lonnie G Petersen. SpaceXray: Feasibility and Diagnostic Capabilities of On-Orbit Medical Radiography. Radiology, 2026. https://doi.org/10.1148/radiol.260258

Учим языки с удобными учебными материалами — подборка сайтов для языков, чтобы не теряться в поиске и запоминать всё быстро и без потерь знаний:

• корейский: howtostudykorean.com;

• французский: lawlessfrench.com;

• немецкий: deutsch.info;

• мандарин: hskuniversity.com/en/;

• английский: learnenglish.britishcouncil.org;

• японский: www3.nhk.or.jp/nhkworld/lesso.

Найджел Голденфельд и Карл Вёзе: Жизнь - это физика

Вначале резюме статьи 'Жизнь - это физика: эволюция как коллективной феномен далекий от равновесия':

'Эволюция - это фундаментальный физический процесс, который дает начало биологическим явлениям. Тем не менее, эволюцию часто трактуют как часть популяционной генетики, и таким образом ее рамки искусственно ограничивают. В результате ключевые вопросы о том, как быстро происходит эволюция и ее связь с экологией не были удовлетворительно рассмотрены и сформулированы. ... В этом обзоре эволюция рассматривается как проблема неравновесной статистической механики, когда ключевые динамические моды являются коллективными. О последнем свидетельствует множество мобильных генетических элементов, чья роль в развитии эволюции была открыта современными геномными исследованиями. Обсуждается каким образом концепции физики твердого тела могут быть полезными в эволюционной биологии, концептуальные недостатки современного эволюционного синтеза, открытый рост сложности и квинтэссенцию самореференциальной природы эволюционной динамики.'

Во введении подчеркивается важность коллективных процессов и нерешенность проблемы эволюции ('списанной со счетов как решенной проблемы в рамках крылатого выражения «естественный отбор»'). Предполагается, что решение биологических задач даст толчок развития самой физики. Отмечу, что в статье выражение естественный отбор используется только в кавычках:

'Биологии так не повезло: сложные явления были обнаружены с самого начала, но недоставало средств чтобы справиться с трудностями.  Вместо того, чтобы терпеть незнание, была разработана языковая культура для объяснения концептуальных трудностей при использовании догадок, таких как «естественный отбор». '

Первый раздел называется 'Эволюция как проблема в физике твердого тела'. Вначале рассматривается и отвергается утверждение, что жизнь - это химия. Приводится пример, связанный со сверхпроводимостью. Утверждается, что сверхпроводимость нельзя объяснить на уровне химии, хотя такие попытки были в самом начале. Только физика твердого тела может объяснить коллективные явления, связанные с появлением сверхпроводимости. Соответственно, предполагается, что аналогичным образом физике удастся объяснить, что такое живое. Также подчеркивается, что биология является манифестацией эволюции и ограниченность в этом отношении популяционной генетики.

Во втором разделе 'За пределами современного синтеза' говорится о том, что синтетическая теория эволюции включает в себя слишком узкий класс моделей с достаточно примитивной динамикой. Введение в рассмотрение коллективной динамики генов (эпистаз) и рассмотрение случаев, когда временная шкала эволюция сопоставима с временной шкалой экосистемы позволяет существенно расширить модель эволюционного процесса. В разделе приводится много ссылок на оригинальные исследования, которые подтверждают точку зрения авторов.

Третий раздел, 'Динамика эволюции', является ключевым. Авторы вводят и раскрывают понятие самореференциальной модели. Это такая модель, когда эволюция системы приводит к изменению законов эволюции. По мнению авторов статьи, только такая модель может объяснить живое. Следует отметить, что ответа на то, как должна выглядеть такая модель, в статье нет. Авторы признают, что на фундаментальном уровне такое невозможно. Надежда заключается в том, что, как в случае сверхпроводимости, возникнет новый уровень законов, которые в данном случае будут носить самореференциальный характер. Ожидается, что биология откроет совершенно новый раздел физики.

В конце статьи обсуждается вопрос, всегда ли эволюция развивается случайным образом, как полагает синтетическая теория эволюции. Авторы не исключают возможности направленного изменения динамики генома в ответ на изменение окружающей среды.

Nigel Goldenfeld and Carl Woese. Life is physics: evolution as a collective phenomenon far from equilibrium. Annu. Rev. Condens. Matter Phys. 2, no. 1 (2011): 375-399.

Источник

Теорема Хаага и элементарные частицы

Увидел любопытный сюжет из истории теории квантового поля. Теория квантового поля должна описывать взаимодействия и взаимопревращения элементарных частиц. На этом пути выработан формализм с использованием лагранжиана и теории возмущений, который обеспечил прекрасное описание экспериментальных данных. Тем не менее, далее была доказана теорема Хаага, которая противоречила интуиции физиков, обсуждавших взаимодействие разных элементарных частиц.

Если интуиция противоречит теореме, то по идее в физике тем хуже должно быть для интуиции. Однако в случае теоремы Хаага все пошло по-другому. Большинство физиков выбрало интуицию, а теорема Хаага оказалось на обочине теории квантового поля.

Атомизм является краеугольным камнем научной картины мира. Приведу широко известную цитату Ричарда Фейнмана:

'Если бы в результате какой-то мировой катастрофы все накопленные научные знания оказались бы уничтоженными и к грядущим поколениям живых существ перешла бы только одна фраза, то какое утверждение, составленное из наименьшего количества слов, принесло бы наибольшую информацию? Я считаю, что это — атомная гипотеза (можете называть ее не гипотезой, а фактом, но это ничего не меняет): все тела состоят из атомов — маленьких телец, которые находятся в беспрерывном движении, притягиваются на небольшом расстоянии, но отталкиваются, если одно из них плотнее прижать к другому. В одной этой фразе, как вы убедитесь, содержится невероятное количество информации о мире, стоит лишь приложить к ней немного воображения и чуть соображения.'

В квантовой механике существует принцип дополнительности частица-волна, а также проблема интерпретации волновой функции. Однако при рассмотрении теоремы Хаага можно считать, что обычная квантовая механика является идеалом атомизма, поскольку эта проблема никак не связана с интерпретацией квантовой механики.

Квантовая теория поля создана для описания квантовых процессов, связанных с возникновением и превращением частиц. В данном случае требуются специальные усилия, чтобы найти элементарную частицу как таковую в уравнениях квантового поля. Обычная интерпретация частицы в квантовой теории поля связана с репрезентацией Фока, в которой нулевое состояние поля соответствует отсутствию частицы, а возбужденные состояния поля можно связать с наличием одной, двух и т. д. элементарных частиц.

Проблема появляется при переходе к рассмотрению взаимодействующего квантового поля. Согласно теореме Хаага репрезентацию Фока невозможно использовать в случае наличия взаимодействия. Физики Стритер и Уайтмен (Streater and Wightman) выражают действие теоремы Хаага таким образом:

'Картина взаимодействия существует только в случае отсутствия взаимодействия.'

Сказанное выше не означает наличие противоречий в теории квантового поля. Речь идет только про то, что во внутренне непротиворечивой теории квантового поля с взаимодействиями нельзя найти аналога частиц в духе обычной квантовой механики. Таким образом, квантовая теория поля не позволяет создать онтологию, в которой есть элементарные частицы в привычном понимании.

Doreen Fraser. The fate of ‘particles’ in quantum field theories with interactions. Studies in History and Philosophy of Science Part B: Studies in History and Philosophy of Modern Physics 39, no. 4 (2008): 841-859.

Источник

Продолжаем серию экскурсий с криптографами «Криптонита»!

23 июля в 18:30 в Музее криптографии пройдёт вторая экскурсия — её проведёт Иван Чижов, заместитель руководителя лаборатории криптографии по научной работе в компании «Криптонит».

Посетить тур с практикующим криптографом — это уникальная возможность увидеть экспозицию глазами профессионала. Иван поможет разобраться в незнакомых терминах и раскроет секреты мира шифрования.

Экскурсии рассчитаны на студентов, абитуриентов и молодых технических специалистов.

Следить за расписанием можно по ссылке!

Число Пи как теория всего

Физики мечтают о нахождении теории всего. Эта теория будет выражаться уравнением, которое по словам физика Шона Кэрролла, должно поместиться на футболке, и которое позволяет точно описывать абсолютно все процессы, протекающие во Вселенной. Таким образом, теория всего будет одновременно являться полным описанием всей истории Вселенной.

С другой стороны, можно представить себе теорию всего в виде 'все-в-меню' (статья Хаттера 'Полная теория всего'). Это не то, к чему стремятся физики, но, также является вариантом описания Вселенной. Ряд физиков говорит, что число бит, содержащихся во Вселенной, находится в пределах от 10^90 до 10^120 (Universe from bit). Это большое, но конечное число и это является основанием для последующих рассуждений. В совокупности с предположением о дискретности времени предположение выше приводит к возможности записать всю историю Вселенной от Большого Взрыва до любого выбранного времени в будущем в виде одного длинного числа.

На этом пути требуется выбрать определенную кодировку: систему счисления, каким образом будет записываться состояние вселенной и каким образом состояния вселенной будут объединяться друг с другом, но это не меняет конечного вывода. Все история Вселенной будет представлена в виде одного конечного числа, то есть строки символов конечной длины.

Теперь начинается самое интересное. Размышления о вероятности появления в нерациональном числе определенной последовательности цифр привели Эмиля Бореля к понятию нормального числа. Это такое число, в котором вероятность обнаружения строки цифр длины k равняется n^(-k), где n является основанием выбранной системы счисления. Борель далее показал, что абсолютное большинство чисел обладает таким свойством, отсюда появилось и название - нормальное число. Таким образом, рациональные числа пришлось отнести к ненормальным.

Сказанное означает, что нормальное число содержит в себе любое конечное число. Таким образом история Вселенной будет являться частью нормального числа. Более того, нормальное число будет теорией мультиверса, поскольку оно будет включать также в себя все возможные истории вселенных.

Математики полагают, что число Пи является нормальным числом и, таким образом, мы приходим к заголовку заметки: для того, что понять функционирование Вселенной следует просто вычислять последовательность цифр в числе Пи. Правда, следует отметить, что математикам еще не удалось доказать, что Пи является нормальным числом. Если в нормальности Пи есть сомнения, то следует воспользоваться числами, нормальность которых уже доказана.

Идея взята из статьи ниже (см. All-a-Carte).

Hutter, M. A Complete Theory of Everything (Will Be Subjective). Algorithms 2010, 3, 329-350.

Источник

Японцы из Nissin изобрели лапшу быстрого приготовления, которую нужно заваривать... холодной водой. Достаточно залить Cup Noodle охлаждённой водой, подождать пять минут и можно есть. На выбор пока два вкуса: острое кимчи и курица с лимоном. К созданию быстрых перекусов подошли со всей ответственностью: форму вермишели, которая размякнет от холодной воды, искали пять лет.

Демон Дарвина. Идея оптимальности и естественный отбор

Книга А. Н. Горбаня и Р. Г. Хлебопроса 'Демон Дарвина. Идея оптимальности и естественный отбор' посвящена рассмотрению математическим моделям в биологии. Оба автора являются докторами физико-математических наук, и они хорошо знакомы с математическим моделированием. В то же время они занимаются эволюционной биологией и таким образом хорошо знакомы с состоянием дел в этой области. Книга написана с небольшим количеством уравнений, и она является хорошим введением в рассмотрение идей, лежащих в основе теории эволюции и естественного отбора:

'Теория эволюции с помощью естественного отбора, как это ни странно, предстает перед нами сейчас одним из воплощений идеи Ньютона: описываются изменения, связанные с наследственными вариациями, рождениями, выживанием, размножением и смертностью на сравнительно небольших временах, и утверждается, что биологическая эволюция сводится к большой последовательности таких изменений.'

'Явно свести всю эволюционную биологию к динамическим моделям отбора наследуемых вариаций невозможно, да и не нужно, а вот мыслить все эволюционные события как происходящие в том мире, где “все по Дарвину” (или по современной синтетической теории) полезно - это способствует упорядочению и согласованию знаний.'

Отличие от биологов в том, что как представители точных наук авторы книги настороженно относятся к чисто качественным рассуждениям:

'Злоупотребление апелляциями к отбору, призванному в конечном итоге объяснить сложные биологические свойства, без попыток измерить эти свойства с помощью коэффициента размножения или изобрести замену такому измерению, вызывает недоумение.'

Правда, заключение книги несколько пессимистично - авторы признают, что непонятно, как построить количественную теорию макроэволюции. Авторы считают, что означенные проблемы возможно удастся решить в будущем ('сверхзадача - увидеть единство целого в мозаике моделей'), но книга показывает, что эта задача пока не решена.

Кратко о содержании. Первые три главы являются введением в построение моделей. Сравниваются физика и биология, теория и модель, дается классификация моделей. По поводу моделирования отмечу следующее неплохое высказывание:

'Живые существа во всей их чувственной данности не принадлежат предмету биологии.'

Подразумевается, что в особенности в эволюционной биологии предметом рассмотрения является не живое как таковое, а модели размножающихся объектов (матемазавры). Также вводится главное понятие эволюционной биологии:

'коэффициент размножения - среднее число выживших потомков на одного предка'

и утверждается, что

'коэффициент размножения в данных условиях - единая мера оптимальности.'

Далее рассматривается модель дарвиновской эволюции (генотип, фенотип, биосфера, организм, окружающая среда и т. д.), основы генетики, и вопросы, что подразумевается под отбором по признаку, что такое наследование и изменчивость. Все вопросы рассмотрены взвешенно при обсуждении вводимых приближений и появляющихся неоднозначностей.

В заключение цитаты, которые показывают отсутствие количественной модели макроэволюции. Авторы честно пишут про состояние дел в эволюционной биологии и это главное преимущество книги:

'Вновь мы уткнулись в проблему синтеза знаний. Не исключено, что она является основной проблемой современной биологии и дальнейшее развитие этой науки будет определяться в первую очередь прогрессом в направлении синтеза.'

'Беда в том, что в нынешней теории эволюции отсутствует процедура сборки целостной картины из разнообразных фрагментов. И, увы, можно сделать такое предсказание: как только какой-нибудь отчаянно смелый коллектив начнет организовывать эту сборку, тут же окажется, что накопленные знания о фрагментах, эффектах не годятся для такого использования. Они добывались не для этого, и многие важные для сборки детали остались неизвестными.'

А. Н. Горбань, Р. Г. Хлебопрос. Демон Дарвина. Идея оптимальности и естественный отбор, 1988.

Источник

Трюк на 2 минуты, который улучшает результаты тренировки!

Для имеющих ВПН, сделал видео про пост-активационное потенционирование.

Это такое физиологический феномен, которые внезапно прибавляет сил прямо посреди тренировки и улучшает результаты.

Как это работает и как использовать, рассказал в видео.

Робот Физтеха попытается установить мировой рекорд по сборке мегаминкса

15 июля в Физтехе пройдет официальная попытка установить мировой рекорд по сборке головоломки мегаминкс роботом. Команда лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ готовится к финальной стадии проекта, о котором я писал в начале весны.

Инженеры физтеха сконструировали робота, способного собирать одну из самых сложных механических головоломок в мире. Пространство состояний додекаэдра под названием "мегаминкс" оценивается примерно в 10⁶⁸, что на порядки превышает сложность классического кубика Рубика. Проект прошел путь от инженерного прототипа до полноценной системы, объединяющей робототехнику и продвинутые алгоритмы поиска на графах состояний.

Что известно о рекорде

По данным разработчиков, текущая версия системы показывает результаты, которые:

• в 68 раз превосходят предыдущий мировой результат среди роботов, который был установлен роботом Megaminxer Дэвида Гилдея 15 лет назад и составляет 8 минут 4 секунды;

• примерно вдвое быстрее лучшего результата человека (текущий рекорд принадлежит спидкуберу из Китая Ziyu Wu и составляет 21.04 секунды).

За счет чего достигается скорость

Рекордные показатели планируется обеспечить не только быстрым манипулятором, но и глубокой алгоритмической работой:

• Оптимизация планирования движений. Робот выполняет вращения независимых граней параллельно, что критично на коротких дистанциях.

• Сокращение длины решения. Вокруг проекта сформировалось сообщество энтузиастов, которые через open-source проект CayleyPy и соревнования на Kaggle работают над поиском кратчайших путей в графах Кэли. Участники применяют Pattern Databases, алгоритм Корфа, Beam Search и другие методы. За последние недели среднюю длину решений на тестовых выборках удалось уменьшить на 15–20% до ~90 ходов. Лучшие решения сейчас дают порядка 70 ходов (правда считаются долго).

Место встречи

Установление рекорда запланировано на 15 июля, 17:30–21:30 в Физтех.Клубе МФТИ в Долгопрудном.

Кроме того, разработчики расскажут о своих инженерных решениях: кинематика, захват, конструкция манипулятора. А также раскроют алгоритмическую часть: как графы Кэли и методы поиска помогают роботу «думать».

Если хотите стать свидетелями рекорда в стенах МФТИ, то регистрируйтесь по ссылке.

Количество мест, как понимаете, ограничено, поэтому будет организована трансляция на YouTube.

Присоединяйтесь и к группе проекта в Telegram.

Паскуаль Йордан - пионер квантовой биологии

Паскуаль Йордан, один из основателей квантовой механики, решил заняться проблемами биологии. В 1932 году он опубликовал статью 'Квантовая механика и фундаментальные проблемы биологии и психологии', которая в настоящее время связывается с рождением квантовой биологии.

Йордан был настоящим ученым с активной жизненной позицией. В 1930-х годах Йордан вступил в Национал-социалистическую немецкую рабочую партию, при этом даже стал членом штурмовых отрядов. Как пишут, это решение стоило ему Нобелевской премии, которую по этой причине ему не присудили. После войны Йордан был некоторое время без работы, но далее снова получил место профессора. Йордан также вошел в Христианско-демократический союз и был членом Бундестага, где он в конце пятидесятых годов выступал за создание ядерных сил в немецкой армии. В шестидесятых годах Йордан использовал гипотезу Дирака об изменении гравитационной константы во времени для объяснения дрейфа континентов путем расширения Земли.

Ниже краткая информация из подробной статьи о работах Йордана в биологии (Мишень - организм, Научные и культурные контексты квантовой биологии Паскуаля Йордана, 1932-1947).

Социальный контекст. Нацистская идеология во многом основывалась на идее органического единства народа, которая противопоставлялась либерализму и социализму, связываемых с механицизмом. Холизм как таковой был частью такой идеи.

Биология в третьем рейхе. Несмотря на стремление к органическому объяснению природы и общества, в биологии были разные группы ученых с противоположными взглядами. С одной стороны, были сильны представители органицизма (Людвиг фон Берталанфи, Адольф Мейер-Абих, Курт Гольдштейн и др). Правда, между представителями этого лагеря были существенные расхождения и экстремальные программы Берталанфи и Мейера-Абиха разделялись до конца далеко не всеми. С другой стороны, были ученые, которых привлекали идеи редукционизма. В 1930-е годы этот лагерь объединялся в рамках теории мишени (target theory). Название связано с проводимыми исследованиями мутаций биологических организмов под влиянием радиации. Считалось, что эти эксперименты показывают, что радиация вызывает мутацию на молекулярном уровне. Представители: Фридрих Дессауэр, Борис Раевский, Николай Тимофеев-Ресовский, Макс Дельбрюк.

Позиция Йордана. Йордан связывал квантовую механику с индетерминизмом, и он доказывал, что детерминизм противоречит науке. Биологические объекты Йордан разделял на центр управления и остальное (фюрер и массы). Удар по центру управления мог стать смертельным для организма, в то время как удар по массам приводил к смерти всего лишь очередного солдата. Центр управления связывался с квантовыми процессами, которые усиливались в ходе физических процессов (теория усиления, die Verstärkungstheorie).

Йордан считал, что его теория объединяет противоборствующие взгляды в биологии. Теория мишени показывает, что центр управления находится на молекулярном уровне, однако индетерминизм квантовой механики исключает редукционизм и позволяет найти корни единства организма в квантово-механических процессах. Интересно, что Карл Юнг заинтересовался работами Йордана как возможным объяснением коллективного бессознательного на уровне физики.

Параллельно Йордан использовал свою позицию как доказательство ложности материализма и марксизма и правильности господствующих взглядов в третьем рейхе. Правда, структура власти в третьем рейхе была разделена среди враждующих между собой властных группировок и научное доказательство правильности господствующей идеологии не приводило автоматически к карьерному росту.

P. Jordan. Die Quantummechanik und die Grundprobleme der Biologie und Psychologie. Naturwissenschaften, November 1932, Volume 20, Issue 45, pp 815-821.

R. H. Beyler, (1996). Targeting the Organism: The Scientific and Cultural Context of Pascual Jordan's Quantum Biology, 1932-1947. Isis, 87(2), 248–273.

Источник

Согласно новому исследованию, ИИ лучше человека в переписке с человеком проходит тест Тьюринга.

При предложении принять человекоподобный образ, GPT-4.5 был признан человеком в 73% случаев. Это значительно чаще, чем участники опроса выбирали реального человека.

Исследование: C.R. Jones, & B.K. Bergen, Large language models pass a standard three-party Turing test, Proc. Natl. Acad. Sci. 2026. DOI: 10.1073/pnas.2524472123

Источник: https://www.facebook.com/4everscience/

Иерархический подход - обобщение витализма и редукционизма

Увидел статью, в которой физики А. С. Каклюгин и Г. Э. Норман ищут обоснование несводимости биологии к физике. Источником вдохновения физиков явились работы философа Карла Поппера и биологов Питера Медавара и Конрада Лоренца.

Поппер, Медавар и Лоренц при обосновании несводимости биологии к физике оперировали к возникаемости, то есть, к появлению новых качеств, которые несводимы к более низкому уровню организации материи:

'При подъеме по иерархической лестнице информационное содержание и эмпирическое богатство наук прогрессивно увеличивается. Каждая наука содержит все положения наук, расположенных ниже. При этом любой объект, находящийся на более высоком уровне, содержит идеи и понятия, свойственные только ему. Медавары и Поппер определяют это качество специальным термином - качеством «возникновения». Лоренц, также развивающий идеологию возникновения новых системных свойств при совместном включении двух независимых систем, не удовлетворен термином «возникновение» (эмергенция) и вводит термин «фульгурация», т. е. акт сотворения или вспышка молнии.'

Каклюгин и Норман были не удовлетворены качественным рассмотрением проблемы философа и биологов и поэтому они искали объяснение возникаемости в рамках физики. Первая часть статьи посвящена появлению энтропии из обратимых по времени уравнений механики. На этом пути вначале были проанализированы результаты молекулярной динамики, в которой уравнения движения значительного количества атомов/молекул интегрируются во времени. В данном случае есть численные погрешности интегрирования, которые влияют на результаты сложным образом:

'Таким образом, достоверное вычисление статистических средних при использовании ММД происходит как благодаря, так и вопреки погрешностям численного интегрирования уравнений Ньютона или Гамильтона.'

В любом случае далее Каклюгин и Норман ищут аналоги погрешности численного интегрирования в природе и находят их в переходе от квантовой к классической механике. Далее авторы статьи переходят к рассмотрению живого. Они отталкиваются от идеи Поппера, что живое связано с принятием решений, и дополняют ее тем, что живое связано с коллапсом волновой функции:

'Коллапс волновой функции есть качество, присущее живой материи.'

Приведу из статьи только одну цитату по этому поводу:

'Психофизический параллелизм перестает быть парадоксальным - измерителем является мозг. Парадокс кошки [кошка Шрёдингера] оказывается результатом неправильной постановки задачи, ибо суперпозиции квантовой и классической системы быть не может: живая кошка, будучи измерительным прибором, не может быть включена в область применимости описания на языке волновых функций.'

Вот, что получается, когда физики хотят доказать несводимость биологии к физике. Ничего другого на роль физического базиса возникаемости кроме схлопывания волновой функции у физиков нет.

А. С. Каклюгин, Г. Э.Норман, Иерархический подход – обобщение витализма и редукционизма, Российский химический журнал. 2000. Т. 44. N. 3. С. 7.

Доброго всем!

Я не музыкант, не композитор и не продюсер. Просто люблю музыку :)

С развитием генеративных моделей появилась бездна синтетических треков. На первый взгляд и слух многие из них неотличимы от человеческих, а местами даже лучше одноразовых коммерческих поделок. Но лично у меня от массового нейросетевого звука уже выработалось устойчивое слуховое утомление — слишком стерильно и предсказуемо.

Чтобы отсеять синтетический шум, появилось множество сервисов по распознаванию ИИ-музыки. Насколько я понимаю (возможно, в корне неверно), вся эта детекция основана на поиске в спектрограмме устойчивых паттернов: отпечатков периодических структур, артефактов нейросетевых вокодеров (типа EnCodec) и следов агрессивного сжатия.

Ради прикола я прогнал через довольно строгий детектор (aimusicdetector.online) несколько заведомо «живых» коммерческих треков. Ожидал увидеть чистый результат, но ИИ-артефакты детектировались везде — 15%, 18%, 20%. Ладно, списал на мастеринг.

Но вот попались две жемчужины, которые полностью сломали мне картину мира:

Трек 1: THER_DARK_MOTIVATION — Confessions_in_the_Smoke

Weak / inconclusive evidence Confidence: Medium · Linear model probability: 45%

Трек 2: THER_DARK_MOTIVATION — The_Man_Who_Walked_With_Shadows

Strong codec evidence Confidence: High · Linear model probability: 86% Strong codec evidence detected in the residual spectrum. The fingerprint aligns with the current linear model for AI-music artifacts.

То есть детектор с высокой уверенностью называет живую стоковую музыку нейросетевой генерацией, ссылаясь на «совпадение с линейной моделью артефактов ИИ».

Уважаемое сообщество, хочу спросить:

1. Как это можно объяснить с точки зрения DSP и аудио-форензики? Это баг конкретной модели, или современные детекторы действительно путают артефакты brickwall-лимитеров / MP3-кодирования с нейросетевыми вокодерами?

2. Можно ли хоть в какой-то степени верить таким сервисам в 2026 году, или они уже сейчас дают слишком много ложноположительных срабатываний на профессионально сведённой музыке?

3. Есть ли среди читателей те, кто сталкивался с подобным в работе (A&R, саунд-дизайн, модерация контента)? Как вы верифицируете происхождение треков, когда автоматика врёт?

Буду благодарен за любые мысли, ссылки на исследования или личный опыт. Заранее спасибо! 🙏

Приглашаем на экскурсии с криптографами!

27 июня в Музее криптографии мы запускаем серию экскурсий, которые проведут практикующие криптографы «Криптонита».

Посетители смогут не просто ознакомиться с постоянной экспозицией, но и обсудить с экспертами реальные механизмы защиты данных.

Первую экскурсию проведёт Василий Шишкин, руководитель лаборатории криптографии «Криптонита»!

Он расскажет:
• чем криптографический ключ принципиально отличается от пароля;
• про логику работы TLS-сертификатов, на которых держится защита сайтов;
• есть ли слабые места у протокола Signal и многое другое!

Экскурсии будут проходить раз в месяц. Они рассчитаны на студентов, абитуриентов и молодых технических специалистов.

Следить за расписанием можно по ссылке

Бесплатные 1700 курсов от топовых вузов мира доступны в одной библиотеке. В подборке есть буквально всё: от курсов по археологии и дизайну, до экономики и финансов.

Иоганн Христиан Лоссиус о мозге и об истине

Иоганн Христиан Лоссиус (Johann Christian Lossius, 1743 - 1813) - современник Иммануила Канта. Кант характеризовал взляды Лоссиуса как научпоп (Populärphilosophie) и Лоссиус отвечал Канту взаимностью. Ниже я переведу описание взлядов Лоссиуса, которые он выразил в книге Физические причины истины (Physische Ursachen des Wahren, 1775). Перевод из книги Естественное и нормативное: Теории пространственного восприятия от Канта до Гельмгольца. Ключевое положение - истина это приятное чувство, получающееся от гармонии вибраций волокон в мозгу.

'Лоссиус аргументировал, что в познании разум или душа должны опираться на инструмент, который сам по себе не принадлежит нематериальному миру. Каждая идея и операция, посредством которой идеи объединяются, должны иметь основу в мозге. В соответствии с имеющейся в наличии физиологической мыслью в роли обеспечения этой основы Лоссиус рассматривал волокна мозга. Он считал, что законы, управляющие созданием и объединением идей, объясняются на двух уровнях обсуждения: физиологическом и психологическом. Каждый уровень объяснения является "натуралистическим" в хорошем смысле этого слова: психологические объяснения обращаются только к качественному характеру идей и ассоциативным законам, по которым идеи объединяются, а физиологические объяснения формулируются в терминах вибраций волокон. Нормативные ментальные понятия как "суждение" или "согласие" должны быть редуцированы к одному или другому уровню объяснения.'

'Возможно, наиболее показательным из натурализма Лоссиуса является его объяснение тенденции человека искать и узнавать истину. Лоссиус рассматривал эту тенденцию базовым фактом (Grundfactum) в психологии и сравнивал ее с принципом притяжения в физике. Истину он определял по отношению к человеческим способностям; это "приятное чувство, получающееся от удовлетворения склонности души расширить себя в отношении понимания; или, если хотите, приятное чувство, получающееся от гармонии вибраций волокон в мозгу." Когда новая идея гармонично сочетается с предыдущими идеями она получает согласие и считается верной. Тенденция к согласию (или несогласию, когда идея или ее низлежащие вибрации конфликтуют с предыдущей организацией мозга) снова сравнивается с базовыми принципами физики, в этом случае с законом падения. Зависимость истины от устройства человеческих способностей развивается далее по аналогии с эстетикой: как прекрасное понимается по отношению к способности вкусу, так истина понимается по отношению к здоровой способности рассудка. В заключение факт о том, что люди приходят к согласию относительно истины, объясняется в рамках предположения о том, что мозги людей построены похожим образом.'

Взгляды Лоссиуса выглядят достаточно современно и в то же время он практически забыт. Какая несправедливость!

Gary C. Hatfield, The Natural and the Normative: Theories of Spatial Perception from Kant to Helmholtz. 1990. Cambridge, MA: The MIT Press, p. 71-72.

Негативные последствия воздействия сахара на поведение детей обусловлены ожиданиями родителей?

Несколько десятков двойных слепых РКИ, проведенных начиная с 1980-х, не обнаружили никакого эффекта сахара на поведение или когнитивные функции детей.

Показательным стало исследование 1994 года, в котором набрали матерей, твердо убежденных, что их сыновья (5-7 лет) остро реагируют на сахар. Всем детям дали одно и то же, напиток с плацебо (аспартамом), без сахара. Половине матерей сказали, что детям дали плацебо. Другой половине сообщили, что их ребенок только что получил "большую дозу сахара".

Матери из "сахарной" группы оценивали поведение своих детей как более гиперактивное. При этом объективные измерения физической активности, актометры на запястьях детей, показали обратное. Дети в "сахарной" группе двигались даже чуть меньше, чем в контрольной. Матери словно видели гиперактивность там, где ее не было, и взаимодействовали с ребенком в контролирующей, сдерживающей манере.

Чем выше была когнитивная ригидность матери по тесту, тем сильнее проявлялся эффект. Когнитивная ригидность - это устойчивость убеждений перед лицом противоречащих им данных.

Литература:

Метаанализ РКИ об отсутствии влияния сахара на поведение или когнитивные способности детей: Wolraich ML, Wilson DB, White JW. The effect of sugar on behavior or cognition in children. A meta-analysis. JAMA. 1995 Nov 22-29;274(20):1617-21. doi: 10.1001/jama.1995.03530200053037

Экспериментальное исследование (закрытый доступ, но есть на Sci-Hub): Hoover DW, Milich R. Effects of sugar ingestion expectancies on mother-child interactions. J Abnorm Child Psychol. 1994 Aug;22(4):501-15. doi: 10.1007/BF02168088

Источник: https://www.facebook.com/4everscience