Здравствуйте! Квантовая механика продолжается во второй части цикла Элиезера Юдковски, и сегодня вы узнаете немного больше о конфигурациях, а также поймёте, почему процесс наблюдения влияет на объект наблюдения. Критики в адрес непонятливого человечества, само собой, тоже будет предостаточно. В общем, не проходите мимо!

Здравствуйте! Я хотел бы представить вашему вниманию отличное введение в квантовую механику, написанное Элиезером Юдковским; быть может, он известен вам по своему сайту lesswrong.com, посвящённому рационализму, предрассудкам, когнитивным парадоксам и ещё многим интересным вещам.

Опыт человека показывает, что нельзя быстро выйти на свет. Нужно пройти через сумерки в проявляющийся день до того, как наступит полдень, и солнце зальёт ландшафт.
— Вудро Вильсон

Мы знаем, как формируется большинство чёрных дыр во Вселенной: после смерти массивных звёзд (от 20 солнечных масс и более), появляются чёрные дыры массой от трёх солнечных. Такие звёзды сжигают содержащееся в ядре горючее быстрее других – всего лишь за несколько миллионов лет – и когда ядро уже не может гореть, они коллапсируют. И ничто внутри звёзд, ни атомы, ни ядра, ни кварки с глюонами, не могут устоять перед гравитационным коллапсом, если в звезде было достаточно массы!



Когда звезда достигает массы в 100 солнечных, в её недрах начинают твориться очень странные вещи. В частности, внутреннее ядро звезды разогревается так сильно, что ощутимая часть фотонов достигает энергии, превышающей 511 КэВ, важный энергетический порог. Он достаточно большой для того, чтобы два сталкивающихся фотона могли спонтанно породить электрон-позитронную пару!

Наблюдаемая Вселенная

Говоря о нашей Вселенной, мы различаем «Вселенную» и «наблюдаемую Вселенную». Последнее включает лишь то, что мы можем видеть. Я не имею в виду, что у нас есть технология, чтобы реально «видеть» всю наблюдаемую вселенную. Я имею в виду под «наблюдаемыми» все объекты, свет от которых в принципе мог дойти до нас, учитывая время жизни Вселенной, скорость света и историю и будущее расширения Вселенной. Возраст Вселенной составляет 13,8 миллиардов лет. Из-за конечности скорости света мы не можем видеть то, что расположено от нас настолько далеко, что свету на путешествие до нас потребовалось бы больше времени, чем существует Вселенная. Это не технологическое ограничение – это ограничение того, существует ли в принципе тот свет, который мы могли бы увидеть, будь у нас в распоряжении любая технология.

Когда мы смотрим на окраины наблюдаемой Вселенной, мы смотрим в прошлое. Если свету потребовалось 13,7 миллиарда лет, чтобы дойти до нас, значит, мы видим Вселенную такой, какой она была 13,7 миллиарда лет назад, а не такой, какая она сейчас.

В целом Вселенная, возможно, бесконечна. Заявить это просто, но эту концепцию очень сложно представить, если подумать. Одним из решений этой проблемы можно назвать предложение не заморачиваться этим. Если вы задаёте себе вопросы типа «как она может расширяться, если она бесконечна», вы неправильно представляете себе бесконечность. Бесконечность – это концепция, а не число.

Однако Вселенной не обязательно быть бесконечной. Согласно ОТО, существуют и другие возможности. Я разделю их на две категории, но поговорим мы подробно только об одной из них.

Введение

Эта статья рассчитана на людей, имеющих начальные знания по квантовой механике, обычно входящей в вузовский курс теоретической физики, а также живой интерес к ней. Квантовая механика, как матанализ, требует определенных начальных знаний, и без этого любое чтение будет либо беллетристикой, либо приведет к неправильным представлениям. Все обещания квантовой механики для всех и даром сродни социалистическим предвыборным лозунгам. Тем не менее эти необходимые знания не так велики, как может показаться, особенно для знающих математику. В начале изучения у многих возникает проблема — вероятностный смысл волновой функции и связанные с этим вещи: процесс измерения и гипотеза редукции волновой функции, трудны для понимания. Тем более, что в дальнейшем при решении задач этот вероятностный смысл или интерпретация, как правило, не требуются, поэтому многие даже не задумываются над этим. Тем не менее хотелось бы разобраться, откуда это взялось и зачем вообще нужно, и нужно ли вообще. Оказывается, что соображения, которые, вероятно, легли в основу столь сложных и противоречивых постулатов, утратили силу по мере прогресса квантовой электродинамики. Глубоких знаний для понимания не потребуется — можно просто поверить хорошо известным результатам из учебников, но начальный уровень все же необходим.

По проблеме интерпретации волновой функции споры велись с самого начала разработки квантовой механики. Наиболее известный – дискуссия Бора и Эйнштейна, длившаяся много лет. Интерпретация волновой функции, как амплитуды вероятности, разработана, в-основном, Борном [1] и дополнена Бором и Гейзенбергом [2] — физиками «Копенгагенской школы». В дальнейшем в литературе было принято название «Копенгагенская интерпретация», далее КИ. Я использую стандартные обозначения, принятые в «Курсе теоретической физики» Л.Д.Ландау и Е.М.Лифшица [3] и в большинстве других аналогичных учебников. Во второй части статьи предлагаются критические эксперименты, которые могли бы опровергнуть или подтвердить КИ. К сожалению, они неосуществимы технически в наше время.

«Вопрос бытия – темнейший во всей философии». Так заключил Уильям Джеймс, размышляя над самой основной из загадок: как что-то возникло из ничего? Этот вопрос выводит из себя, решил Джеймс, поскольку требует объяснения, отрицая саму возможность его наличия. «Для перехода из ничего в бытие не существует логического моста», писал он.

В науке объяснения строятся на причинах и следствиях. Но если ничто на самом деле ничто, у него нет возможности стать причиной. Дело не в том, что мы не можем найти правильного объяснения – просто перед лицом «ничто» объяснение не работает.

Этот отказ бьёт по больному месту. Мы существа, любящие повествования. Наши простейшие понятия приходят через истории, а как нечто появилось из ничего – это самая главная история, доисторическая повесть, более фундаментальная, чем «путешествие героя» или «парень встречает девушку». Но эта история подрывает суть истории. Эта повесть соткана из самоуничтожения и парадокса.

Проект беспилотного микроавтобуса на электроприводе "Shuttle" от «КамАЗ» и НАМИ. Впервые представлен публике в августе этого года на Московском международном автомобильном салоне

Общий тренд разработки беспилотных автомобилей, который сейчас развивают Lyft, Uber, Tesla Motors, General Motors, Google и другие компании, не обошел и отечественных производителей.

Интернет-гигант «Яндекс» подписал с автоконцерном «КамАЗ» и соглашение, в рамках которого компании и институт будут совместно разрабатывать беспилотный автотранспорт, в том числе пригодный и для использования в условиях мегаполиса. Чуть позже, уже к трио, присоединился и ФГУП «Научно-исследовательский автомобильный институт» (НАМИ) в качестве технологического партнёра проекта.

У компании «Яндекс» уже есть собственный транспортный сервис «Яндекс.Такси», необходимые для разработки высокоточных карт «Яндекс.Карты», и возможности для разработки программного обеспечения. У «КамАЗа» — машиностроительные мощности, на базе которых компании планируют в первую очередь разработать интеллектуальную систему помощи водителю. Как пример приводится удержание машины в полосе, выполнение маневра экстренного торможения и контроль за состоянием водителя.

Также в пресс-службе «Яндекса» для Geektimes ответили на ряд вопросов касательно будущего сотрудничества с «КамАЗом».

Предсказания, а не случайность

Как сделать предсказания любых событий так, чтобы тебе поверили серьезные учёные, ты стал знаменитым и получил нобелевку? Это очень просто: надо убедить учёных в том, что твои предсказания – это именно предсказания, а не случайность. Для этого вполне хватит школьного курса теории вероятностей. Итак, на надо выполнить лишь три пункта.

В нашем блоге на Хабре мы часто рассказываем о новых технологиях и трендах в мире IaaS. В сегодняшнем посте нам бы хотелось затронуть тему надежности и доступности облаков и поговорить о мерах, призванных удовлетворить требования, прописываемые в соглашении об уровне предоставления услуг поставщиков.



/ фото Robert Scoble CC

По оценкам Gartner, в 2016 мировой рынок облачных сервисов вырастет на 16,5% до 204 млрд. долларов, с 175 млрд. долларов в 2015 году. Самый высокий рост ожидается от сегмента IaaS – по прогнозам в 2016 году он поднимется на 38,4%.

В будущем ожидается достаточно большой скачок: к 2019 году сегмент IaaS достигнет 130 млрд., а расходы на аппаратное и программное обеспечение по данным Forbes могут вырасти с 25 млрд. долларов в 2015 году до 173 млрд. долларов в 2016. Чем обусловлен такой быстрый рост? Новые возможности для развития IaaS обеспечивает высокий «темп восприятия» сервиса малым и средним бизнесом и современные тренды: мобильность и возможность работать с собственного устройства (BYOD – Bring Your Own Device).

Мы в «ИТ-ГРАД» рассказываем в своем блоге об интересных технологиях в области виртуализации, например, недавно мы говорили об облачных ERP-системах, а также о виртуальных GPU.

Сегодня мы углубимся в «железную тематику» и поговорим о кэше процессора.



/ фото Isaac Bowen CC

Последние несколько лет словосочетание «глубинное обучение» всплывает в СМИ слишком часто. Различные журналы вроде KDnuggets и DigitalTrends стараются не упустить новости из этой сферы и рассказать о популярных фреймворках и библиотеках.

Даже популярные издания вроде The NY Times и Forbes стремятся регулярно писать о том, чем заняты ученые и разработчики из области deep learning. И интерес к глубинному обучению до сих пор не угасает. Сегодня мы расскажем о том, на что способно глубинное обучение сейчас, и по какому сценарию оно будет развиваться в будущем.



/ фото xdxd_vs_xdxd CC

/ фото Jaro Larnos CC

Облачные технологии широко применяются в самых разных научных сферах: как-то раз мы рассказывали от том, как облака используются в физике и астрономии, а также географии и генетике. Виртуальные инфраструктуры позволяют ученым обрабатывать огромное количество информации в кратчайшие сроки, что приводит к новым открытиям.

Но есть еще одна технология, способная изменить наше представление об обработке информации. Речь идет о машинном обучении, которое в последнее время приобрело особую популярность.

Миллионы людей по всему миру пользуются музыкальными стриминговыми сервисами, то есть слушают песни, не скачивая их на устройства. Сегодня этот рынок обладает огромным потенциалом. За первую половину 2016 года количество аудиостримов в США удвоилось, по сравнению с 2015 годом.

Более того, к концу 2015 года количество подписчиков музыкальных стриминговых сервисов составило 68 миллионов по всему земному шару, и эта цифра продолжает расти. Сегодня на этом рынке работает множество популярных компаний начиная с зарубежных Spotify, Pandora, 8tracks и заканчивая российскими Яндекс.Музыка и Zvooq.

Почему пользователи так любят стриминг? Потому что это удобно – не нужно заморачиваться с физическими носителями, не нужно скачивать музыку к себе на устройство – все композиции находятся буквально в шаговой доступности. Но одна из главных причин популярности стриминга – это музыкальные рекомендации.



/ фото Patrik Nygren CC

Приложения, которые используют дополненную реальность, такие как Pokemon Go, представляют собой серьезную опасность для организаций, но есть шаги, которые помогут устранить эти риски.

При развитии free-to-play мобильной игры вместе с новыми фичами регулярно добавляется и новая графика. Часть ее включается в дистрибутив, часть скачивается в ходе игры. Для возможности запуска приложения на устройствах с небольшим размером оперативной памяти разработчики применяют аппаратно сжатые текстуры.



Формат ETC1 обязателен к поддержке на всех Android-устройствах с OpenGL ES 2.0 и является хорошей отправной точкой оптимизации потребляемой оперативной памяти. По сравнению с форматами PNG, JPEG, WebP загрузка текстур ETC1 осуществляется без интенсивных расчетов обычным копированием памяти. Также улучшается производительность игры по причине меньших размеров данных текстур пересылаемых из медленной памяти в быструю.

Пол Грэм, Undergraduation, март 2005
(Разделы этого эссе начали свою жизнь как ответы студентам, писавшим мне с вопросами.)

В последнее время до меня по e-mail внезапно начали домогаться младшекурсники: немного отступила, видимо, эйфория от поступления и вдруг появился вопрос: а что тут делать-то? Я, возможно, не лучший источник советов по поводу формального IT-образования, учитывая, что основным моим направлением была философия; впрочем, я посещал так много занятий по Computer Science, что тамошний народ считал меня своим. Уж хакером-то я точно был.

Дмитрий Малютов мало что может рассказать о своём творении.

Он работает в исследовательском отделе IBM, и часть своего времени посвящает созданию систем машинного обучения, решающих задачи корпоративных клиентов компании. Одна такая программа разрабатывалась для большой страховой компании. Задание было непростым, требовался сложный алгоритм. Когда пришло время объяснять результаты клиенту, возникла заминка. «Мы не могли объяснить им эту модель, потому что они не разбирались в машинном обучении».

А даже если бы и разбирались, это могло им не помочь. Потому что моделью была искусственная нейросеть, программа, принимающая данные нужного типа – в нашем случае, дела клиентов страховой компании – и находившая в них шаблоны. Подобные сети используются на практике уже полстолетия, но недавно они испытали возрождение, и помогают совершать прорывы везде, от распознавания речи и переводов до игры в Go и робомобилей.

5 июля 2015 года на 95-м году жизни скончался японский и американский учёный Ёитиро Намбу, лауреат Нобелевской премии, заложивший основы квантовой хромодинамики и сформулировавший математическое описание процессов, которые лежат в основе происхождения Вселенной согласно теории «Большого взрыва».

Как одна из первых проверок специальной теории относительности может привести к созданию величайшего ускорителя частиц всех времён.

Кажется, что прошлое остаётся таким, каким мы его оставляем, а настоящее постоянно движется; оно окружает тебя нестабильностью.
— Том Стоппард

Каждое естественное явление, наблюдавшееся нами во всей Вселенной, состоит из одних и тех же частиц: протонов, нейтронов и электронов, вместе с фотонами. По крайней мере, обычно так считается, но вместе с ними в деле участвует огромное количество нейтрино, антинейтрино, сверхмассивное количество тёмной материи, а также, набор нестабильных высокоэнергетических частиц. Одна из них, мюон, стала темой очень интересного вопроса от пользователя MegaN00B:

Недавно в вашем блоге вы упомянули, что космические лучи, входя в атмосферу, порождают частицы (мне кажется, мюоны), и то, как относительность помогает мюонам пройти дальше, чем они могли бы, поскольку они должны распадаться до того, как достигнут поверхности.
А как бы выглядел этот путь с точки зрения мюона?

Начнём сначала, и расскажем вам про мюоны.