Из истории вычислительной техники...
В доэлектронную эпоху было придумано много механических устройств для выполнения арифметических операций, самые известные из них: счеты и логарифмические линейки... Арифмометр намного сложнее... не все конструкции прижились... Арифмометр Чебышева...
https://habr.com/ru/companies/rshb/articles/770968/

Про теорию сборки (еще раз)

По мере усложнения у объектов увеличивается количество составных частей и повышается потребность в локальной памяти для хранения информации о том, как собирать этот объект из составных частей. Число шагов, необходимых для создания объекта из элементарных блоков, авторы "теории сборки" назвали "индексом сборки".
Один из ключевых аспектов теории сборки уже был проверен в лаборатории. Это определение индекса сборки с помощью масс-спектрометрии (аналитического инструмента, позволяющего измерять отношение массы к заряду в молекулах).
Можем буквально увидеть, сколько шагов требуется для того, чтобы различные фрагменты соединились вместе и образовали данную молекулу. Индекс сборки может быть измерен и с помощью других методов: инфракрасной спектроскопии и спектроскопии ядерного магнитного резонанса для различных типов молекул.
Использовав этот метод на биологических и небиологических образцах, ученые пришли к выводу, что молекулы с индексом сборки свыше 15 шагов можно обнаружить только в живых образцах.
Это доказывает, что есть способ проверки предположения, что жизнь — единственная система, способная генерировать сложные объекты. А единственный способ формирования столь сложных объектов — это эволюция.
В небиологических системах тоже возможен отбор и минимальная память (например, как наше Солнце образовало планеты, собрав вместе огромную массу материи). Но живые организмы и создаваемые ими технологии — будь то Lego или ракетостроение — без высокого уровня памяти и отбора невозможны.

https://arxiv.org/abs/2206.02279
На русском
https://hightech.plus/2023/04/06/soglasno-novoi-gipoteze-biofizikov-vremya---fundamentalnii-aspekt-zhizni
https://habr.com/ru/articles/771144/
https://hightech.plus/2023/10/05/teoriya-sborki-obyasnyaet-i-izmeryaet-estestvennii-otbor-i-evolyuciyu

Астрономы создали самую масштабную компьютерную модель от Большого взрыва до наших дней, чтобы исследовать, как эволюционировала Вселенная. Проект, получивший название «Фламинго», смог учесть все компоненты Вселенной — обычное вещество, тёмную материю и тёмную энергию в соответствии с законами физики.
https://www.ixbt.com/news/2023/10/24/samoe-masshtabnoe-kompjuternoe-modelirovanie-istorija-jevoljucii-vselennoj-ot-bolshogo-vzryva-do-nashih-dnej.html

Казалось бы, Chat GPT должен хорошо работать для выискивания всякой статистики по разным источникам... например, прошу его, перечисли планеты солнечной системы, укажи их массы и диаметры... это он легко справляется... а вот чуть сложнее задачка, перечисли самые распространенные противогриппозные вакцины и укажи доли их применения в общем количестве - эта информация есть и разбросана по большому количеству разных статей и отчетов... с помощью Гугла эти статьи можно найти... но вот чат боту лень перерывать статьи и он пишет что-то типа: обратитесь к фирмам производителям, чтобы выяснить их долю на рынке...

Об цифровых и аналоговых вычислительных машинах...
В истории вычислительной техники цифровые компьютеры на какое-то время почти полностью вытеснили аналоговые (я еще застал аналоговые вычислительные машины для моделирования сложных динамических систем в первой половине 90-х, после чего они были успешно отправлены на свалку).
Здесь уже писали о новых чипах, которые некоторые типовые сложные вычисления по обработке сигналов делают в аналоговом виде, что резко увеличивает быстродействие.
Вот новое сообщение, теперь уже не только аналоговые вычисления с помощью электронных схем, но и оптические аналоговые вычисления, что позволяет увеличить быстродействие в тысячи раз.
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06558-8/
На русском https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/770120/

Как выявить, написан ли текст человеком или AI?

У AI есть свой неподражаемый стиль...
Учёными химического факультета из Канзасского университета США описывается метод проверки текста с использованием машинного обучения (ML), где детектор анализирует 20 особенностей стиля письма, включая вариацию длины предложений, частоту повтора определённых слов и использование знаков препинания, чтобы определить, кто написал исследуемый текст: реальный человек или искусственный интеллект.
Для проверки точности детектора исследователи протестировали его на 200 публикациях в журнале Американского химического общества. Для 100 из них инструменту были предоставлены названия статей, а для других 100 — их аннотации.
По итогу, инструмент показал поразительные результаты и превзошёл онлайн-инструменты по типу ZeroGPT и прочие, идентифицировав написанные GPT-3.5 и GPT-4 тексты со 100% точностью.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666386423005015
На русском: https://www.securitylab.ru/news/543503.php

Испарение воды без нагрева

Одним из фундаментальных фактов является то, что вода испаряется при нагревании. Если в солнечный летний день поставить стакан воды на освещенную солнцем поверхность, то со временем воды в стакане станет явно меньше. Но, как уже не раз доказывала наука, даже самые явные и простые процессы могут оказаться куда сложнее. Ученые из Массачусетского технологического института (Кембридж, США) заметили, что вода в гидрогелях испаряется намного быстрее, чем должна была, при том или ином уровне нагрева. Они провели ряд опытов, которые показали, что испарение возможно и без нагрева за счет света, т. е. фотонов.
Это явление чем-то похоже на Фотоэффект — это явление «выбивания» электронов из вещества под действием света (электромагнитного излучения), здесь же под действием света "выбиваются" молекулы воды.
https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/772774/

Проходит ли ChatGPT-4 тест Тьюринга?

В исследовании ученые пытались это узнать. 652 человека общались через мессенджер с ИИ и/или людьми. Им нужно было определить, с кем они общаются, а также убедить других людей, что они общаются с людьми.
В лучшем, для СhatGPT4, задании, его восприняли за человека 41% респондентов. Людей же воспринимают людьми в 63% случаев.
30% достаточно, чтобы классический тест Тьюринга считался пройденным. Такого показателся GPT-4 добился в половине заданий.
https://arxiv.org/abs/2310.20216

Изучение морали способствует нравственному поведению?

Философов из Университета Калифорнии заинтересовал вопрос "какие философские книги чаще всего исчезают из академических библиотек?".
Выяснилось, что философские книги на тему этики не возвращают в библиотеку на 50% чаще, чем книги из других областей философии.
Возможно, это связано не только с психологическими особенностями читателей, но и востребованностью данных книг?
https://doi.org/10.1080/09515080903409952

Чтение мыслей...

Исследователи из Университета Дьюка создали мозговой имплантат, который может обеспечить общение на основе одних только мыслей. Устройство призвано помочь людям, страдающим речевыми расстройствами или неспособными на вербальное общение по тем или иным причинам.
Эксперименты по преобразованию мозговой активности в текст и голосовое общение путём сканирования сигналов головного мозга пациентов позволяют сегодня транслировать «мысли» в слова со скоростью до 78 слов в минуту. Это как слушать аудиокнигу на вдвое меньшей скорости, заявляют авторы исследования. Обычно человек проговаривает до 160 слов в минуту, что делает общение живым и естественным. Чтобы люди с поражением речевого аппарата также могли участвовать в таком общении, им нужны более точные датчики мозговой активности.
Группа учёных из Университета Дьюка совместно с лабораторией биомедицинской инженерии университета создали датчик активности мозга с 256 сенсорами на кусочке пластика размером с почтовую марку. Новый датчик способен улавливать сигналы от одиночных нейронов, что позволяет с высокой точностью определять их активность.
Учёные не собирались читать мысли напрямую. Но по комплексу сигналов для мышц речевого аппарата — языка, гортани и лицевых — они рассчитывали с высокой точностью определять невысказанные вслух мысли пациентов (речью управляют до 100 мышц, за сигналами к которым необходимо следить). Таким образом, мысленно произнесённая фраза должна была транслироваться в сигналы мышцам, и по этим прямо считанным с мозга данным нужно было воспроизвести всё, что пациент собирался сказать. В случае пациента с поражением речевого аппарата мысли так бы и остались в коре головного мозга и дальше сигналы бы не прошли, но считанные датчиком они получили возможность быть воспроизведёнными компьютером.
Эксперимент с четырьмя пациентами показал, что средняя точность распознавания мысленно произнесённых слов составляет 40 %, а максимальная — 84 %. Алгоритм распознавания обучался в режиме «слушай и повторяй». Пациент произносил бессмысленные короткие сочетания букв, на которых алгоритм учился распознавать мозговую активность для того или иного сочетания звуков.
https://www.sciencedaily.com/releases/2023/11/231106134844.htm
На русском https://3dnews.ru/1095578/uchyonie-ispitali-mozgovoy-implantat-dlya-obshcheniya-odnimi-tolko-mislyami

Научно-популярный обзор про гравитационные волны... что есть это такое...
https://habr.com/ru/articles/772910/

Обзор Llemma: новая математическая open-source модель

За последнее время было выпущено много больших языковых моделей, которые умеют поддержать диалог, решить математическую задачку, помочь составить презентацию и т.д. Однако, если обучать или дообучать модель на определенную сферу знаний, то это принесет больше пользы и к тому же на это будет потрачено меньше ресурсов. Например, модель Galactica, обученная на научных данных, превосходит более модели GPT3 и BLOOM. Также недавно выпущенная CodeLlama показывает результаты лучше, чем ее базовая модель Llama 2.
Авторы статьи решили создать открытую языковую модель Llemma, умеющую решать математические задачи. Также они собрали датасет Proof-Pile-2, на котором обучались. Модели, код для обучения и датасет были выложены в открытый доступ на GitHub и HuggingFace.
https://habr.com/ru/companies/mts_ai/articles/771476/

Транзистор для управления теплом — он поможет с терморегуляцией в микросхемах

Исследователи из Калифорнийского университета разработали первый в мире полевой транзистор, который управляет не электрическим током, а передачей тепла. Скорость переключения уникального прибора достигает 1 МГц. Он может быстро, дозировано и даже с увеличением мощности передавать тепло по цепи, что открывает целый спектр новых приложений для терморегуляции в электронике и не только.
Прибор показал способность менять тепловое сопротивление до 1300 %.
https://samueli.ucla.edu/ucla-researchers-develop-solid-state-thermal-transistor-for-better-heat-management/

На русском https://3dnews.ru/1095719/v-ssha-sozdali-upravlyayushchiy-teplom-tranzistor-on-pomoget-s-termoregulyatsiey-mikroshem

В статье обсуждается почему растения в своем строении подчиняются соотношениям Фибоначчи...

Если вы посчитаете, сколько витков спирали и сколько листьев умещается между двумя листьями, расположенными строго друг над другом, то, скорее всего, обнаружите, что эти числа из ряда Фибоначчи: один оборот и два листа, или два оборота и пять листов, или три оборота и восемь листов или 5 и 13, или 8 и 21... Причем если вы возьмете другое растение этого же вида, то и там это отношение будет точно таким же. А если вооружитесь линейкой, то можете заметить, что расстояния между соседними листьями укладываются в пропорции
золотого сечения.
Есть небольшая вероятность, что у вашего растения листья расположены как-то иначе, но у большинства растений — они прикреплены к стеблю по такой идеальной спирали.
https://nplus1.ru/material/2023/11/09/fibonacci-leaves

За зависть и злорадство отвечают очень близкие участки мозга (лимбической нервной системы) к тем, что и отвечающие за физическую боль и физическое удовольствие...
Видимо, где-то здесь же рядом и ревность, отличающаяся тем, что для зависти достаточно двоих, а для ревности нужны минимум трое... Мы завидуем лишь тем, кто схож с нами. Аристотель: гончар завидует гончару...
https://4everscience.com/2023/08/29/envy-and-schadenfreude/

Glasp (https://chrome.google.com/webstore/detail/glasp-social-web-highligh/blillmbchncajnhkjfdnincfndboieik) — плагин Google Chrome делает саммари на 🎞 YouTube-видео. Если не хотите потратить время зря, пусть Glasp сделает выжимку из видео, а вы решите, стоит на него тратить время или нет. Кстати, можно загрузить и свои лекции или другие видео на 🎞 YouTube в закрытую группу и сделать конспект.

Придумайте трёхзначное число и запишите его два раза подряд. Полученное шестизначное число разделите на 7, затем частное — на 11, и, наконец, еще раз на 13

Обнаружите, что все разделилось без остатка, да еще и в конце получилось задуманное число.

Гравитационная стрела времени

В 2014 году была построена удивительная компьютерная симуляция, авторами которой выступили Джулиан Барбур из Оксфордского университета, Тим Козловски из Университета Нью-Брансуика и Флавио Меркати из института теоретической физики «Периметр» в Канаде. Они предположили, что в основе стрелы времени лежит не термодинамика, а гравитация.
Была построена чрезвычайно упрощенная симуляция нашей Вселенной, в исходном состоянии которой присутствовала 1000 частиц, взаимодействовавших в соответствии с ньютоновскими законами тяготения. Поведение системы изучалось путем измерения степени ее «сложности», то есть, отношению расстояния между парой наиболее близких и парой наиболее удаленных частиц в этой системе. Сложность системы является наименьшей, когда все частицы сосредоточены в плотном облаке; в таком случае сама система имеет наименьший размер, а расстояния между частицами минимально отличаются, что примерно соответствует условиям перед Большим Взрывом. Ученые продемонстрировали, что практически любое количество частиц, удерживаемых взаимным притяжением, может прийти в состояние низкой энтропии именно под действием низкой гравитации.
Когда же такое состояние выходит из равновесия, частицы (согласно этой симуляции) начинают разбегаться не только в пространстве, но и сразу в _двух_ направлениях времени, одно из которых можно считать «положительным», а другое отрицательным. Вдоль обеих этих стрел времени происходят аналогичные процессы, которые можно уподобить формированию звезд, галактик и планетных систем. Иными словами, в такой раздвоенной модели одно прошлое и два будущих. При этом наблюдатель воспринимает только одну стрелу времени – ту, в которой оказался. В таком случае, именно гравитация может вытягивать Вселенную из первичного хаоса и приводить к усложнению, а сама гравитация по сравнению с другими взаимодействиями должна восприниматься очень слабой (так и есть), поскольку мы воспринимаем ее лишь наполовину или на меньшую долю, если в реальности подобная модель расширения не «раздвоена», а «разветвлена». 

Согласно модели Барбура и соавторов, гравитация также должна распределяться в двух направлениях с того момента, который они назвали «точкой Януса». Янус – это древнеримский двуликий бог, одно лицо которого обращено в прошлое, а другое – в будущее. В данном случае наиболее интересно, что в такой модели время является не одним из измерений, а спонтанно возникающим эффектом гравитации, то есть, распространения гравитации в двух направлениях, обратных друг другу.  
Таким образом, стрела времени становится двухконечной, и в направлении, противоположном от Большого Взрыва, развивается зеркальная Вселенная, в которой практически невозможно заметить следы существования нашей. С точки зрения наблюдателей из такой Вселенной, мы должны жить в их глубоком прошлом, за 14 миллиардов лет до Большого Взрыва – и при этом постоянно отдаляться от них во времени.
https://habr.com/ru/articles/596467/
https://physics.aps.org/articles/v7/111
https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.113.181101#fulltext
https://www.scientificamerican.com/article/2-futures-can-explain-time-s-mysterious-past/

Статистика пиццерий: цена пиццы растет приблизительно линейно с увеличением ее диаметра (каждый дополнительный дюйм добавлял около 1 доллара), это означает, что цена 100 г пиццы падает приблизительно линейно с ростом диаметра?