«Подлинную историю стоит искать в «личных анекдотах и частной переписке тех, кто эту историю делает».

Джон Хэй

Научно-популярная литература очень интересна читателям Хабрахабра. Сегодня хочу поделиться своими впечатлениями о сборнике «Эврики и эйфории». Эта книга не столько о том, как устроен наш мир, сколько о людях, которые исследуют его. Она наполнена сотнями историй о выдающихся и гениальных ученых и их открытиях. Как и хороший анекдот, она не только развлекает, но и приглашает к размышлению.

Большой адронный коллайдер (LHC) уже начал свою работу. Его запуск вызвал значительный интерес и сопровождался большим количеством разнообразных и, порой, антинаучных слухов и спекуляций.

Одной из важных целей работы LHC является проверка суперсимметричных моделей. Суперсимметрия как раз является областью моей научной деятельности, и я решил в научно-популярной форме попытаться рассказать, что же это такое.

Я остановлюсь в этой статье на современных теориях физики элементарных частиц, на некоторых идеях и следствиях этих теорий. Среди рассмотренных тем следующие:

• Стандартная модель фундаментальных взаимодействий (описывает практически все экспериментальные данные в физике элементарных частиц),
  
• ее достоинства и недостатки,
  
• идея суперсимметрии,
  
• решение многих проблем Стандартной модели при ее суперсимметричном обобщении,
  
• некоторые особенности минимальной суперсимметричной Стандартной модели (МССМ),
  
• экспериментальный статус суперсимметрии.
  

Я постарался вести рассказ максимально популярно, поэтому пришлось отказаться от математической строгости. Однако кое-где предполагается, что хабралюди, все-таки, еще помнят школьную математику и физику. Без этого было бы затруднительно, если вообще возможно, изложить часть понятий и идей.

Если распознающая машина-персептрон на рисунок слона отзывается сигналом «мура», на изображение верблюда — тоже «мура» и на портрет видного ученого — опять-таки «мура», это не обязательно означает, что она неисправна. Она может быть просто философски настроена.
К. Прутков-инженер. Мысль № 30.

Строгая логическая функция активации

Копируя принцип действия биологического нейрона при создании искусственных нейронных сетей, мы особо не задумываемся, какой смысл приобретает функция активации логической модели нейрона. Функция всегда записывается в виде логической суммы, логического «И» для конкретного набора входов и именно одновременная активность этих входов активирует наш нейрон. Если откинуть внешнюю смысловую привязку входов мы можем описать активацию нейрона следующим образом. Для одного внешнего события состоящего из набора входящих образов происходит объединение конкретной группы из пришедших образов в новый чисто логический образ — абстрагирование. Уже для группы таких событий активирующих нейрон, происходит выделение общего набора — обобщение.

Издательство: Амфора, 2010 г.
Твердый переплет, 231 стр.
Книга на Ozon.ru

Посмотрев перевод ролика «Ричард Фейнман: Магниты и вопросы «почему?» вспомнился не менее известный физик Стивен Хокинг и его труды.
А вспомнился он не просто так. Ричард Фейнман в ролике пытается объяснить простую, казалось бы, вещь — почему магниты отталкиваются и притягиваются друг к другу. И бОльшую часть ролика объясняет, что без специальных знаний некоторые вещи понять невозможно, и чем сильнее мы упрощаем модель, тем дальше уходим от истины. Может оно и так, но для меня, знающего только школьный курс физики, стала откровением книга Стивена Хокинга «Краткая история времени», которая объясняет этот и многие другие вопросы. Несмотря на то, что книга весьма популярная, на Хабре нашел всего несколько упоминаний о ней.

Привет Хабр.

Почитав то, что на хабре пишут по нейронным сетям захотелось более простым и интересным языком рассказать о искусственном интеллекте. Идея такова, во-первых написать цикл статей об основах нейронных сетей, ну а во-вторых есть несколько идей для интересных проектов, совмещающих интерактивность присущую всему вебдванольному и обучаемость нейросетей, но это позже.

По мотивам серии постов про время и деньги (раз, два, три).
Прочитав их все по диагонали, я был сильно удивлен, не увидев ни единой отсылки к автору знаменитого «Время — деньги», Бенджамину Франклину.
А меж тем, оригинальная цитата, несомненно, заслуживает внимания никак не меньше, чем опубликованные на хабре тексты.
Вот она:

Помни, что время — деньги; тот, кто мог бы ежедневно зарабатывать по десять шил­лингов и тем не менее полдня гуляет или лентяйничает дома, должен — если он расходует на себя всего только шесть пенсов — учесть не только этот расход, но считать, что он истратил или, вернее, выбросил сверх того еще пять шиллингов.

Помни, что кредит — деньги. Тот, кто оставляет у меня еще на некоторое время свои деньги, после того как я должен был вернуть их ему, дарит мне проценты или столько, сколько я могу выручить с их помощью за это время. А это может составить значительную сумму, если у человека хороший и обширный кредит и если он умело пользуется им.

Помни, что деньги по природе своей плодоносны и способны порождать новые деньги. Деньги могут родить деньги, их отпрыски могут породить еще больше и так далее. Пять шиллингов, пущенные в оборот, дают шесть, а если эти последние опять пустить в оборот, будет семь шиллингов три пенса и так далее, пока не получится сто фунтов. Чем больше у тебя денег, тем больше по­рождают они в обороте, так что прибыль растет все быстрее и быстрее. Тот, кто убивает супоросную свинью, уничтожает все ее потомство до тысячного ее члена. Тот, кто изводит одну монету в пять шиллингов, уби­вает все. что она могла бы произвести: целые ко­лонны фунтов.

Остерегайся считать своей собственностью все, что ты имеешь, и жить сообразно с этим. В этот самообман впадают многие люди, имеющие кредит. Чтобы избегнуть этого, веди точный счет своим расходам и доходам. Если ты дашь себе труд обращать внимание на все мелочи, то это будет иметь следующий хороший результат: ты установишь, сколь ничтожные издержки вырастают в огромные суммы, и обнаружишь, что можно было бы сберечь в прошлом и что можно будет сберечь в бу­дущем.

За 6 фунтов годового процента ты можешь получить в пользование 100 фунтов, если только ты известен как человек умный и честный. Кто зря тратит 4 пенса в день, тот в год тратит бесплодно 6 фунтов, а это — плата за право пользования 100 фунтами. Кто ежедневно тратит часть своего времени стоимостью в 4 пенса — пусть это будет всего несколько минут,— тот теряет в общей сумме дней возможность использовать 100 фунтов в течение года.

Тот, кто бесплодно растрачивает время стоимостью в 5 шиллингов, теряет 5 шиллингов и мог бы с тем же успехом бросить их в море. Тот, кто потерял 5 шиллин­гов, утратил не только эту сумму, но и всю прибыль, которая могла быть получена, если вложить эти деньги в дело,— что к тому времени, когда молодой человек состарится, могло бы обратиться в значительную сумму.

Интересный документальный фильм BBC в котором профессор Джим Аль-Хэлили намеревается раскрыть одну из величайших тайн науки — что движет вселенную, которая начинается как пыль и в итоге заканчивается как разумная жизнь?
Просто и доступно доносятся очень глубокие, фундаментальные идеи о незаметной связи порядка и хаоса, природе нашего разума, внутренней способности вселенной к самоорганизации, происхождении человека и о многом другом. Русские субтитры.
1.

На MarketingCharts опубликован список интернет-магазинов с самым высоким уровнем конверсии, данные за январь 2010:

1. Schwan’s — 45,80%
2. Amway Global — 27,80%
3. Keurig — 27,10%
4. vitacost.com — 24,40%
5. 1800petmeds.com — 24,20%
6. Roamans — 20,60%
7. DrsFosterSmith.com — 20,50%
8. Woman Within — 19,10%
9. ProFlowers — 18,90%
10. Snapfish — 17,40%

Данные собирает и анализирует Nielsen MegaView Online Retail, подразделение Nielsen Company. В расчет принимаются интернет-магазины, в которые приходят не менее 500 тысяч уникальных посетителей в месяц.

Лидер — Schwan’s — продуктовый магазин. Конверсия впечатляет.

Google реализовала на мой взгляд давно очевидный механизм. Теперь каждый разработчик имеет возможность продавать свой онлайн сервисы через легкий и удобный магазин.

С удивлением узнал, что на Хабре никто еще не осветил такую замечательную программу, как IOGraphica.
Для чего она нужна?
Фактически она зарисовывает все движения курсора мыши, а на месте его остановки рисует окружности, чем больше окружность — тем дольше курсор находился в этом месте.
Вот например 20 минут активного браузинга:

Тема Ebay в связи с его русификацией становится очень актуальной, поэтому решил поделиться с хабрасообществом несколькими советами из области как правильно покупать товары на Ebay, чтобы не нарватся на мошенников и сделать правильную покупку. Большая часть описанного основана на личном опыте.

Итак, мы условно разделили весь процесс эволюции человечества на 8 этапов, которые, в свою очередь, в ходе собственного индивидуального развития проходит каждый разумный примат. Подобное разделение может казаться натянутым, но оно является удобной моделью и ничем больше. Эволюция не настолько простое и быстрое явление, чтобы быть описанным в 3-5 пунктах, а более подробное разделение думаю заинтересует не всех читателей)

Думаю многим будет интересна теория строения сознания человека от признанного гуру психоделической революции Тима Лири, и Роберта Антона Уилсона, эту теорию расширивший и во многом способствующий её распространению.

Рассмотрим наше сознание как биокомпьютер, имеющий программное и аппаратное обеспечение. Сознание не является компьютером, а лишь моделируется, что вполне допустимо. Аппаратная часть представлена собственно мозгом, вспомогательной нервной сетью и прочей периферией, достаточно изученными в современной науке.

БОльший интерес представляет программная составлющая — оно не только «находится в мозгу», но и вне его — в форме книги, хранящей сигналы давно умерших людей или статьи на хабре, где находятся сигналы людей здравствующих. Вообще программное обеспечение человека состоит из всех сигналов когда-либо проходящих через мозг. Будь сознание только неупорядоченным вневременным комком подобных сигналов, у нас не было бы ни индивидуальности, ни пресловутого «Я».

В институте Walter и Eliza Hall (Австралия), сделали несколько отличнейших анимаций о самых базовых процессах происходящих в нашем организме. Все процессы показаны в реальном времени.

1. Показано как молекула ДНК длинной ~1.8метра, упаковывается в хромосому.
2. Копирование ДНК с помощью молекулярной машины — Хеликазы.
3. Переписывание ДНК в РНК, чтобы произвести далее белок гемоглобин.
4. Перевод РНК в гемоглобин с помощью рибосомы.
5. Гемоглобин и Серповидно-клеточная анемия.

К сожалению у видео не очень хорошее качество. Пытался свести качественное видео с сайта института( оно там 600 x 480 ) с этим звуком — не сходится во многих местах ;(

Тут есть этот ролик, но без комментариев, зато в отличном качестве, а заодно и все остальные ролики по биологии. Большинство в 600x480. Апоптоз (программируемая смерть клетки), Диабет первого типа, Заражение малярией, Ответ имунной системы на заражение, злокачественная(рак) опухоли.
wehi.edu.au/education/wehi-tv

Я не помню где брал эту информацию, но она отражает суть нейросетей лучше всего. На пальцах.

Правила игры. НС обучается играть в игру «11 палочек». Можно брать либо 1 палочку, либо 2. Нужно вытянуть последним все палочки.

Берем 10 спичечных коробков и в каждый помещаем пуговки двух цветов. Например, черного и белого. По одной штуке. Номер на коробке будет отвечать за количество палочек в текущий момент.

Например, НС начинает ход.

1. Закрываем глаза и вытаскиваем наугад пуговку из коробки под номером 11. Если черная, то берем одну палочку, если белая — две. (Пусть будет белая — 2 палочки).
2. Ход человека. Например, он взял 2 палочки.
3. Далее, берем коробок под номером 11-2-2 = 7 и вытаскиваем наугад из него пуговку.

Так до тех пор пока игра не закончится.

Если НС выиграла, то поощряем найденное решение добавлением в задействованные коробки по одной пуговке сверху тогоже цвета что и вытягивали. Если НС проиграла, то наказываем, убирая из последнего коробка вытянутую пуговку.

Вот и вся нейросеть из 10 узлов которая, изначально, не зная даже правил, учится играть и начинает обыгрывать человека. Если изменить правила и, например, тот кто последний забирает палочки проигрывает, то НС переучится и опять начнет побеждать.

Тут, конечно, масштаб незначителен, но он хорошо показывает, что НС хороша тем, что есть возможность гибкого обучения и подстраивания под правила игры.

Выбор топологии и настройка весов связей искусственной нейронной сети (ИНС) являются одними из важнейших этапов при использовании нейросетевых технологий для решения практических задач. От этих этапов напрямую зависит качество (адекватность) полученной нейросетевой модели, системы управления и т.д.

Построение искусственной нейронной сети по традиционной методике выполняется, фактически, методом проб и ошибок. Исследователь задает количество слоев, нейронов, а также структуру связей между ними (наличие/отсутствие рекуррентных связей), а затем смотрит, что же у него получилось — сеть обучается с помощью какого-либо метода, а затем тестируется на тестовой выборке. Если полученные результаты работы удовлетворяют заданным критериям, то задача построения ИНС считается выполненной успешно; в противном случае — процесс повторяется с другими значениями исходных параметров.

Естественно, бурное развитие теории и практики использования генетических алгоритмов, заставило исследователей (лень — двигатель прогресса) искать способы применить их к задаче поиска оптимальной структуры ИНС (эволюция нейронных сетей или нейроэволюция), тем более, что, так сказать, proof-of-concept был налицо, или, точнее, в голове — природа наглядно демонстрировала решаемость подобной задачи на примере эволюции нервной системы с последующим образованием и развитием головного мозга.

Это статья уровня 2 (см. ниже).
Статья является логическим продолжением моего рассказа про сверточные нейронные сети и их применения для распознавания изображений.
Прежде чем продолжить хочу дать понимание чем же все таки занимаются люди из области Машинного обучения и какова их глобальная цель. Глобальная цель — это порабощение всех людей машинами создание методов и алгоритмов, способных путем обучения выстраивать сложные и нелинейные модели внешнего мира. В качестве пояснения предлагаю взглянуть на картинку, благодарно позаимствованную из [1]. Сейчас человечество уже умеет создавать алгоритмы, способные учится простым операциям, но что насчет такого вот преобразования — у нас есть изображение сидящего человека которое по сути является сырым вектором значений яркости картинки в каждой точке. И нам необходимо постепенно повышая абстрактность этих сырых данных сделать вывод «человек сидит». Отсюда собственно главный вопрос: Как создать систему способную не только понять простые (пусть и нелинейные) зависимости, но также обучиться сложным, многомерным и многоуровневым иерархиям представлений реального мира?

К написанию этой статьи меня побудила большая распространенность некоторых заблуждений на тему искусственных нейронных сетей (ИНС), особенно в области представлений о том, что они могут и чего не могут, ну и хотелось бы знать, насколько вопросы ИНС вообще актуальны здесь, стоит ли что-либо обсудить подробнее.

Я хочу рассмотреть несколько известных архитектур ИНС, привести наиболее общие (в следствие чего не всегда абсолютно точные) сведения об их устройстве, описать их сильные и слабые стороны, а также обрисовать перспективы.

Начну с классики.

(Сокращенный перевод.)

Эксперимент GEO600, Ганновер. В чистом поле — две перпендикулярные траншеи, покрытые металлом. Внутри — детектор, длиной 600 метров. Последние 7 лет там искали (не нашли) гравитационные волны, испускаемые нейтронными звездами и черными телами. Ученые в лаборатории не знали, как объяснить странный шум в результатах измерений. Внезапно появился некий Хоган (Hogan, USA) с объяснением. По его словам, GEO600 наткнулась на фундаментальное ограничение пространства-времени — точку, где континуум уже не может быть представлен как сплошной (по Эйнштейну), а ведет себя как «зерна», типа зернистости фотографии в газете. «GEO600 замеряет квантовые колебания пространства-времени. Если там происходит именно это то, то мы все живем в большой космической голограмме», говори Хоган.

Знаменитый физик, лауреат Нобелевской премии Ричард Филлипс Фейнман рассказывает о невообразимой сложности процессов, которые происходят постоянно вокруг нас, но мы не всегда замечаем их, об удивительной человеческой способности изучать Вселенную примитивным инструментом и о том, чем схожи космические лучи, тепло тела пустынной мышки и сигналы московского радио.

Я планирую перевести все похожие научно-популярные ролики с участием Фейнмана, потому что это потрясающий человек. Если вам он тоже понравился, то советую прочитать его автобиографическую книгу "Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман" (именно на Хабре мне посоветовали прочитать её после публикации другого перевода!)

P.S. Если вы знаете другие похожие книги о жизни ученых — очень прошу поделиться в комментариях. Спасибо!
P.P.S. Оригинал ролика здесь.