Привет. Я предсталяю вашему вниманию саммари на четыре прочитанные мною книжки: «Незаменимый» Сета Година, «Я слышу вас насквозь» Марка Гоустона, «Агрессия» Конрада Лоренца и «Позитивная иррациональность» Дэна Ариели. Саммари — это выжимка основных идей книги, концентрат идей и смысла. Саммари познакомит вас с книжками и поможет узнать много нового. Итак, поехали!

Перевод четвертой лекции из курса «Характер физических законов», самого яркого ученого двадцатого века Ричарда Фейнмана.
Лекция называется «Симметрия физических законов».
Курс не требует специальных знаний по физике и начинать смотреть можно с любой лекции. А эта лекция наверное самая интересная во всем курсе.
Вообще сегодня будет две лекции: одна видео лекция Фейнмана, другая небольшая заметка профессора университета Радбоуда (Голландия) Михаила Кацнельсона, поясняющая кое-какой принцип, о котором Фейнман умолчал.

Вчера закончил читать книгу Flow: The Psychology of Optimal Experience.

О чем же она? О счастье, в какой то мере.
Flow — это книга об оптимальном состоянии человека, о его компонентах и условиях его достижения. Автору удалось найти, на мой взгляд, идеальную смесь психологических исследований и истории философии. Применяя простые правила и принципы, описанные в ней, можно сделать свою жизнь и жизнь своих пользователей намного приятнее.

Тема глупых вопросов на собеседовании поднимается на Хабре довольно часто. Ниже мой перевод отличного комикса Oatmeal на эту тему:

Представляю вашему вниманию третью лекцию из семи прочитанных лауреатом нобелевской премии профессором Ричардом Фейнманом в Корнелльском университете в 1964г, которая называлась «Великие законы сохранения».



На яндекс видео:
video.yandex.ru/users/ztarlitz/view/5

Список лекций:

Лекция 1 — ПРИМЕР ФИЗИЧЕСКОГО ЗАКОНА — ЗАКОН ТЯГОТЕНИЯ
Лекция 2 — СВЯЗЬ МАТЕМАТИКИ С ФИЗИКОЙ
Лекция 3 — ВЕЛИКИЕ ЗАКОНЫ СОХРАНЕНИЯ
Лекция 4 — СИММЕТРИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЗАКОНОВ

Лекция 5 — РАЗЛИЧИЕ ПРОШЛОГО И БУДУЩЕГО
Лекция 6 — ВЕРОЯТНОСТЬ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ — КВАНТОВОМЕХАНИЧЕСКИЙ ВЗГЛЯД НА ПРИРОДУ
Лекция 7 — В ПОИСКАХ НОВЫХ ЗАКОНОВ

Горизонты будущего не спешат так быстро раскрываться. И особенно тяжко проходило понимание образа культуры. «Вот что-что, а про культуру уж все могут сказать» — думал я, и столь же быстро эта иллюзия таяла в моих глазах, когда я пытался ухватиться за опыт прошлого. Чем больше я пытался разобраться в прошлом, тем хуже становилось моё положение — фокус полностью терялся. Попытки спросить у Google о будущем культуры ровным счётом ничего не принесли (может не так спрашивал?). Я вынужден был отказаться от чтения всего написанного и приступить к генерированию среды будущего, отказавшись на время от понятия культура.

Да, и не вздумайте смотреть определение культуры в русской wikipedia — подойдёт если только для дежурного реферата. Зато стоит посмотреть в английской версии — culture.

Представляю вашему вниманию вторую лекцию из семи прочитанных лауреатом нобелевской премии профессором Ричардом Фейнманом в Корнелльском университете в 1964г, которая называлась «Связь математики и физики».



Я убежден, что не существует популярной науки, есть только популярная ее интерпретация. И это не самый мною любимый жанр, сейчас я практически не читаю научно популярных книг, наука не заслуживает того чтобы скользить вечно по поверхности. Однако какие-то книги я все-таки читал и вам советую, много и восхитительно писали: Бор с Эйнштейном (любой популярный текст, особенно советую их переписку), Паули (переписка), Гейзенберг «Часть и целое» (это уже больше философия в стиле Витгенштейна), сам Витгенштейн, Куайн «Две догмы эмпиризма», Дэвид Дойч «Структура реальности» (с оговорками- совершенно замечательная вещь), по квантовой механике опять же Фейнман «КЭД — удивительное свойство света и вещества», по логике — Хофштадтер GEB (Гедель, Эшер, Бах) — книга моего детства, по биохимии Франк-Каменецкий «Самая главная молекула» — замечательная книга про ДНК, конечно советую Джеймса Уотсона «Двойная спираль. Воспоминания об открытии структуры ДНК».
И еще масса книг, которые я не вспомнил, от всех этих книг захватывает дух, но к сожалению на полках в книжных магазинах они растворились в бестолковом шуме какой-то сомнительной около научной литературы. И я не очень понимаю что собственно читают сейчас люди интересующиеся наукой.

Введение

В данном топике я хочу рассказать о модели необычной нейронной сети, в разработке которой мне посчастливилось участвовать. Данная модель была разработана около года назад (про авторство написано в последнем разделе), однако исследование ее после этого прекратились из-за совершенной нехватки времени (занятости в своих собственных проектах). Тем не менее я опишу ее здесь в надежде на то, что некоторые мысли покажутся читателям интересными и дадут ростки возможных дальнейших исследований в данном направлении.

Сразу оговорюсь, что эта модель не претендует никоим образом на прототип ИИ. Мы скорее хотели исследовать возможность самоорганизации и перспективы возникновения целостного целенаправленного поведения в динамической системе «эгоистичных» (гомеостатических) нейронов.
Как мне кажется, для более полного понимания логики работы модели будет полезно прочитать мой топик про Теорию функциональных систем, однако опять же это на ваше усмотрение.

Поехали!

Мой хороший друг по собственной инициативе решил сделать перевод популярных лекций известного физика-теоретика, лауреата Нобелевской премии Ричарда Фейнмана, прочитанных им в Корнельском университете в 1964 году.

В настоящий момент предварительно готова одна лекция, которую я с удовольствием представляю Вашему вниманию. Уже готов вариант с субтитрами, по мере готовности версии с озвучкой обновлю пост.

Итак, «Характер физических законов», лекция первая.

http://vimeo.com/14174734

Те, кто интересуется, кто же такой Ричард Фейнман и почему его лекции настолько интересны, для начала могут ознакомиться со статьей в Wiki.

Аннотация

Используя нейронную сеть, мы хотим, чтобы транспортное средство управляло собой само, избегая препятствий. Мы добиваемся этого путем выбора соответствующих входов/выходов и тщательного обучения нейронной сети. Мы скармливаем сети расстояния до ближайших препятствий вокруг автомобиля, имитируя зрение водителя-человека. На выходе получаем ускорение и поворот руля транспортного средства. Нам также необходимо обучить сеть на множестве стратегий ввода-вывода. Результат впечатляющий даже с использованием всего лишь нескольких нейронов! Автомобиль ездит, обходя препятствия, но возможно сделать некоторые модификации, чтобы это программное средство справлялось с более специфическими задачами.

Введение

Идея в том, чтобы иметь транспортное средство, которое управляет собой само и избегает препятствий в виртуальном мире. Каждое мгновение оно само решает, как изменить свою скорость и направление в зависимости от окружающей среды. Для того чтобы сделать это более реальным, ИИ должен видеть только то, что видел бы человек, если бы находился за рулем, так что ИИ будет принимать решения только на основе препятствий, которые находятся спереди транспортного средства. Имея реалистичный ввод, ИИ мог бы быть использован в реальном автомобиле и работать так же хорошо.
Когда я слышу фразу: "Управление транспортным средством с помощью ИИ", я сразу же задумываюсь о компьютерных играх. Многие из гоночных игр могут использовать эту технику для контроля транспортных средств, но есть целый ряд других приложений, которые ищут средство управления транспортом в виртуальном или же реальном мире.
Так как же мы это будем делать? Существует множество способов реализации ИИ, но ведь если нам нужен "мозг" для управления транспортным средством, то нейронные сети подойдут как нельзя лучше. Нейронные сети работают так же, как и наш мозг. Они, наверное, и будут правильным выбором. Мы должны определить, что будет входом, а что выходом нашей нейронной сети.

В последние годы область крупномасштабного моделирования мозговой активности стала активно развиваться и все большее количество математиков и нейробиологов вовлекается в нее. В данном обзоре я проведу краткий обзор наиболее известных и удачных проектов в этой области. Также в заключении опишу мои мысли по поводу перспективы и полезности дальнейшего развития проектов подобного рода.

Где-то в архивах этого блога можно найти статью про тетрадь в клеточку и ее душевные переживания. Содержание у этой статьи скорее философское, чем прикладное. Но вот сама идея изобразить работу мозга с помощью карандаша и тетради в клеточку показалась мне довольно интересной. Как заметил автор той статьи, работу любой программы можно изобразить на бумаге. Будь то стек вызовов или регистры процессора – их легко можно изобразить с помощью клеточек.

Но это все низкоуровневые процессы. Возможность изобразить их на бумаге скорее теоретическая. На практике от нее мало пользы. Вот если бы можно было с такой же легкостью описывать более высокоуровневые процессы…

Множество исследований в области искусственного интеллекта сталкиваются с проблемой отсутствия на сегодняшний момент какой-либо мощной теории сознания и мозговой активности. Фактически мы обладаем достаточно скудными знаниями о том каким образом мозг обучается и достигает адаптивного результата. Однако, на данный момент происходит заметное увеличение взаимовлияния области искусственного интеллекта и нейробиологии. По результатам математического моделирования мозговой активности ставятся новые цели для экспериментов в области нейробиологии и психофизиологии, а экспериментальные данные биологов в свою очередь во многом влияют на вектор развития ИИ.

Исходя из вышесказанного становится ясно, что для будущего успешного развития бионического ИИ необходимо плотное сотрудничество математиков и нейробиологов, которое в итоге будет плодотворным для обеих областей. Для этого в частности необходимо изучение современных успехов теоретической нейробиологии.

На данный момент существуют три наиболее проработанных и отчасти экспериментально проверенных теории строения сознания в области теоретической нейробиологии: теория функциональных систем П.К. Анохина, теория селекции нейрональных групп (нейродарвинизм) Джеральда Эдельмана и теория глобальных информационных пространств Жана-Пьера Шанже (изначально сформулирована Бернардом Баарсом). Остальные теории либо являются модификациями названных, либо не подтверждены никакими экспериментальными данными. В данной статье речь пойдет о первой из этих теорий — Теории функциональных систем П.К. Анохина.

В комментах часто жалутся на обилие нежелательного контента на главной. Посты же не могут нравится всем сразу. Duh…
Вывод один — надо фильтровать. Кэп подсказывает Интуиция подсказывает, что фильтровать мы будем с помощью Yahoo.Pipes.

_{С картинками.}

В наше время все более популярными становятся сервисы Интернет-торговли. И, наверно, самый популярный из таких сервисов — Ebay. Если пару лет назад многие ни разу не слышали этого слова, то теперь о Ebay можно услышать даже в новостях.

Действительно, порой вещь, которую можно без проблем заказать из Америки, стоит в России в разы или в десятки раз больше. Плюс к этому, даже в наше время, многие вещи в розничных сетях России и СНГ найти не удастся. Этим и обусловлена такая популярность этого вида торговли.

Сейчас в сети легко можно найти много гайдов по процессу регистрации и покупки на Интернет-аукционах. Но даже при наличии такого количества самых разнообразных гайдов после регистрации и даже после некоторого числа покупок у многих остаются вопросы, ответы на которые не так просто найти. В данном Мини-FAQ, на примере Интернет-аукциона Ebay, я бы хотел дать ответы и советы по 10 ситуациям, с которыми чаще всего обращаются за помощью и которые чаще всего возникают после начала пользования сервисом. Сразу скажу, что именно эти вопросы выбраны на примере личного опыта и по мере просмотра вопросов на профильных форумах.

Есть многочисленные доказательства, что хорошие автомобильные симуляторы улучшают реальные навыки вождения человека (1, 2), а большой опыт виртуальных гонок способен спасти жизнь в экстремальной ситуации.

Мало кто в компьютерной игре выбирает вид из кабины. Обычно мы выбираем вид со стороны (чуть сзади и сверху), так всё выглядит красочнее. Но можно ли в реальной жизни управлять реальной машиной с такого угла зрения? Оказывается, можно. Вы буквально переноситесь в компьютерную игру, не выходя из своего автомобиля.

БЖРК — боевой железнодорожный ракетный комплекс РТ-23 УТТХ «Молодец» (по классификации НАТО SS-24 Scalpel).

По признанию специалистов, это самое грозное оружие, которое когда-либо существовало на земле. Его создали коллективы, руководимые братьями академиком РАН Владимиром Федоровичем Уткиным и академиком РАН Алексеем Федоровичем Уткиным.

В третьей части моего рассказа речь пойдёт о солнечных вспышках. Расскажу я о том, как они образуются и вообще что это такое.
В качестве примера изображения, получаемого нами, хочется привести изображение Солнца, полученного с телескопа TRACE. Белым квадратиком обозначен примерный размер Земли.


Предыдущие части здесь и здесь.

В первом посте я поверхностно описал процесс создания иллюстрации для книги. Попробуем рассмотреть теперь его более подробно.

Элвин Тоффлер — американский социолог и футуролог, один из авторов концепции «сверхиндустриальной цивилизации». В его основных работах проводится тезис о том, что человечество переходит к новой технологической революции, то есть на смену первой волне (аграрной цивилизации) и второй (индустриальной цивилизации) приходит новая, ведущая к созданию (сверхиндустриальной) информационной цивилизации.

Тоффлер предупреждает о новых сложностях, социальных конфликтах и глобальных проблемах, с которыми столкнётся человечество на стыке XX и XXI вв. Подробнее об авторе.

В книге «Революционное богатство» показан наш 21 век, в котором уже во всю идет переход в информационную эпоху. Рассматриваются США, Европа, Китай, Япония, Индия мельком Россия.



В книге приводится аналогия трассы, по которой несутся автомобили: от машин под 100 миль в час до ползущих 10, 5 миль в час. Первые это современный бизнес и частные организации, последние — образование, государственные учреждения и политика. Все это на примере США.

В дальнейшем каждая из тем детально раскрывается. Рассматривается переход от массовости к индивидуальному. Десинхронизация современного бизнеса и государства.

Коренное изменение образования. Переход от школ, которые создавались для индустриальной волны, готовившие рабочих для фабрик, к индивидуальному образованию.