Камеры на МКС, засняли в атмосфере Земли «эльфа» и «синюю струю» в грозовом облаке над Тихим океаном

Аппаратура зафиксировала, как над Землей произошла вспышка, а затем атмосферные слои пробил яркий столб света. «Синяя струя» - вид молнии, которая бьет вверх из грозового фронта. Такие молнии достигают нескольких десятков километров и длятся менее секунды.

«Эльфами» называют гигантские кольца света, с большой скоростью распространяющиеся в ионосфере.

С поверхности Земли эти фантастически красивые явления увидеть невозможно.

​Прямо чувствую как мы дошли до какой-то точки невозврата — робобудда по имени Миндар появился в древнем 400-летнем буддийском храме и ведет проповеди для молодого поколения на японском языке, голосом нечто среднее между женщиной и ребенком.

Что мне нравится, в традициях буддизма, монахи хорошо и даже по-философски приняли робота, например, фразами «большая разница между нами и роботом в том, что мы умрём» и «не важно как представлен путь Будды — машиной, куском металла или деревом» — моё уважение.

Робот создавался по подобию буддийской богини милосердия Кваннон, имеет рост 183 см, вес 32 кг и сделан в основном из алюминия (а, ну и стоит $1 млн.). Руки, лицо и плечи покрыты силиконом, чтобы больше было похоже на человеческую кожу, а в левом глазе встроена камера. Андроид запрограммирован на произнесение 25-минутной проповеди, при этом он двигает туловищем, руками и головой. Кстати, он не первый, вот тут можете посмотреть на Пеппера — он на похоронах читает сутры и стучит в барабаны.

Проповеди транслируются на экран сзади и переводятся на английский и китайский, с роботом, к сожалению, поговорить пока не получится. То есть никакого ИИ, но создатели не исключают такой возможности.

Короче, если вы до сих пор хотели посмотреть, что значит поклонение машинам, то вот это примерно так выглядит.

#science #vaccine #way

Прекрасная статья об исследованиях и открытиях, которые предшествовали изобретению вакцин от коронавируса, без которых этих вакцин бы не было — о десятилетиях работы, которая никого не интересовала, публикации отклонялись, лаборатории не получали гранты. И всё же однажды всё изменилось. Прямо баллада о науке:

https://www.nytimes.com/2022/01/15/health/mrna-vaccine.html

'ALERT: Human 910-25J-1Q38 has created a Youtube channel. Increase erratic jerkiness of flying by 30% until safely out of range.'

#medic #drugs #antibiotic #death

Устойчивость бактерий к антибиотикам — серьёзная угроза для жизни, однако масштабы этой проблемы до сих пор трудно было оценить. Метаанализ данных о смертности по 204 странам показал, что в 12019 году из-за устойчивости умерло около пяти миллионов человек по всему миру. Резистентность заняла третье место среди причин смерти, обогнав даже ВИЧ и малярию:

https://nplus1.ru/news/2022/01/24/resistance-deaths

Знакомая глазу история Р-7 нечаянно создаёт иллюзию того, что хорошую ракету можно сделать лучше — отправить полезную нагрузку быстрее и дальше, скажем — добавляя ей изящно-стройных ступеней сверху.

На самом же деле, если ракета действительно хороша, то, добавив массы сверху, вы сломаете выверенную оптимальность всего того, что находилось снизу, и ощутимо уменьшите конечную скорость. После чего попытаетесь догнаться и выйти в плюс новой ступенью. Не исключено, что получится. Но далеко по этому пути пройти невозможно.

(При старте с планеты — хотя бы потому, что рано или поздно тяги первой ступени просто не хватит для того, чтобы поднять всё то, что вы добавили).

История «Сатурна» показывает, как это работает на самом деле. Чтобы всё та же полезная нагрузка получила добавку скорости — эта добавка должна возникнуть у ракеты еще до того, как включатся её двигатели. Новая ступень должна разогнать её всю целиком.

Ракета растёт вниз. (И вширь). Экспоненциально. И в этом — главное проклятие реактивного движения.

OpenAI говорят, что их новая версия GPT-3 которая называется InstructGPT гораздо лучше понимает инструкции, производит меньше ошибок, реже ругается или дерзит. И еще гораздо реже дезинформирует особенно в вопросах связанных с актуальными штуками вроде ковида. Короче мы получили первый заход на политкорректную и корректную версию GPT-3.

Непонятно насколько это логично, обучать нейронку тому, что не умеют люди. С другой стороны у GPT-3 нет задачи мимикрировать под человека, так что выглядит все это соблазнительно. Ну и вообще описание в блоге хорошее, не пропустите и прочитайте https://openai.com/blog/instruction-following/

На этой неделе было много научных новостей о которых я не писал, так что ловите дайджест:

✨Китайский термоядерный реактор проработал 17 минут, немного энергии «рукотворных звёзд» (Rus / Eng)

🕺 Физики воссоздали материю первых мгновений жизни Вселенной и обнаружили загадочные «частицы Х» (Rus / Eng)

💡Учёные получили электричество из пустоты, воссоздав в графене экстремальную силу нейтронных звёзд (Rus / Eng)

🐸 Учёные смогли заново отрастить лягушке отрезанные лапки — для этого использовали биореакторы с регенерирующим коктейлем (Rus / Eng)

🌌 Австралийские учёные нашли неизвестный ранее объект в Млечном Пути, излучающий минутные радиоимпульсы каждые 18 минут (Rus / Eng)

💉 Moderna начала тестировать на людях вакцину против ВИЧ, созданную на базе препарата от Covid-19 (Rus / Eng)

Я не удивлюсь если такими темпами ученые на следующей неделе откроют портал в параллельную вселенную, и буднично об этом напишут в виде исследования в pdf 🌚

Будущее прекрасно

#games #alchemy

Что?
Презентация модели алхимии для игр разных форматов и жанров.

Кто?
Сатарис (писать сюда — @satharis)
Дип

Смысл?
* тысячи ингредиентов и зелий
* алхимическая философия
* названия, номенклатура
* табличный формат
* электронная лаборатория алхимика
* адаптация под любой сеттинг
* Бонус — упрощенная система для ЛАРПа (модуль зельеварения).

Когда?
20 февраля 2022, воскресенье, 13:00-19:00

Где?
В зуме.

Нет, это не пришельцы*

Если вам когда-нибудь было интересно, как выглядят пролетающие на высоте 550 км спутники Илона Маска из Starlink, то вот вам видосик.

Автор утверждает, что это не таймлапс. Кстати - они не сталкиваются, они летят чуть выше друг друга.

*наверное, уточнить перед публикацией, не забы

Робот-эмпат и обучение с подкреплением

Искусственный интеллект пытается воспроизвести интеллект, и хотя есть такие штуки, как эмоциональный интеллект, ИИ, в первую очередь, направлен на когнитивные способности и мышление. Я считаю себя сильным эмпатом. Если мучается близкий человек - я мучаюсь почти так же. И хотя негативные эмоции эмпатировать легче, я думаю это просто потому, что они сильнее, и недавно я поняла, что сильные положительные эмоции я тоже легко считываю и перенимаю (это мое мнение, не подкрепленное чтением научной литературы). Недавно я подумала, а почему никто не пробовал (или пробовал?) сделать робота-эмпата, который только бы и делал, что зеркалил эмоции и как-то взаимодействовал с объектом отзеркаливания, утешал бы его? Натренировать такую сеть мне кажется несложным в парадигме обучения с подкреплением (reinforcement learning, дальше буду называть его RL), чем лучше воспроизводится эмоциональная реакция - тем больше за это вознаграждение.

Это может показаться бесполезной и тривиальной вещью, но мне кажется тут все не так просто и можно заносить типичную дилемму из ИИ. Если что-то выглядит и движется как утка… Если вы не можете отличить эмоции робота от человеческих, то как можно доказать, что он не чувствует их точно так же, как и мы? Это же как тест Тьюринга, только не на интеллект, а на эмоции, а тест Тьюринга машины стали проходить уже давным давно. Все это конечно придумала не я. Помимо самого факта схожести эмоциональных реакций, Рейчел сама не знает, репликант она или человек. В дизайне репликанта просто нет такого знания. Если сети никогда не говорить, что эмоции сети не настоящие и не человеческие, то доказать их “машинность” или несостоятельность будет еще сложнее.

Недавно у адептов RL вышла провокационная статья под названием “Reward is enough” - достаточно вознаграждения. Авторы утверждают, что нейробиологи / когнитивисты и компания изучают различные когнитивные функции, такие как память, язык, восприятие, как отдельные сферы, которые полезны для разных вещей и функционально по-разному вносят вклад в повышение приспособленности. Они говорят, что это путь в никуда. На самом деле конечной целью любого поведения можно считать максимизацию вознаграждения, и только благодаря этой цели, по пути к вознаграждению, можно развить кучу побочных ступеней в виде памяти, языка, и тд, которые помогут именно максимизировать вознаграждение. Вознаграждение, естественно, понимается в самом широком смысле - от базовых потребностей до интеллектуального превосходства или просто веселья. Аналогично RL, где функцией вознаграждения может служить что угодно, как например высокая степень отзеркаливания эмоций. Авторы приводят в пример AlphaZero у которого конечной целью (вознаграждением) было выигрывать в Go у соперника, а по пути к этой цели развилось огромное количество сложных игровых стратегий. У каждой стратегии есть своя ценность, но если мы будет изучать функцию каждой стратегии изолированно, то мы не поймем, почему AlphaZero стал настолько успешен.

С точки зрения парадигмы “достаточно вознаграждения” можно легко отстаивать позицию, что если долго тренировать робота максимально правдоподобно зеркалить эмоции, то не будет ничего удивительного, если в итоге он эти эмоции разовьет в себе. Ну или разовьет какие-то еще хитрые стратегии, чтобы добиться этой цели, и на множество этих стратегий было бы интересно взглянуть, ведь это своеобразный искусственный и в каком-то смысле эволюционировавший укороченный путь.

Уже написав все это я стала думать, действительно ли весь ИИ направлен скорее на когнитивные способности, и скорее всего конечно нет. Что происходит внутри сети, которая на примере огромного количества размеченных данных учится распознавать эмоции на лицах людей? Если что-то типа конволюционной сети учится выбирать черты, характерные каждой эмоции и заучивает их с огромного массива данных, то будет ли это необходимым этапом, чтобы потом эти эмоции воспроизвести? Мне любопытно выслушать разные мнения на этот счет, так что делитесь тем, что знаете и кидайте в меня ссылками!

#video #Pixar #Lightyear

https://youtu.be/BwZs3H_UN3k

'Did you base the saucer shape on pop culture depictions of aliens, or was that stuff based on your ships? Does the rotational symmetry help with ... hey, where are you going?'

Нарешті в мене дійшли руки і очі прочитати інтерв'ю очільника Національної академії наук Анатолія Загороднього з промовистою назвою "Підсумки року".
Себто про те, що вчені Академії робили у 2021 році.

Все, як я люблю (окрім пдф-формату).
Про нові сплави для лопатей турбін авіадвигунів, які роблять Мотор-Січ та Івченко-Прогрес, і які досі не можуть налагодити у виробництві наші запоребрікові "брати".
Про відновлення елементів артилерійських снарядів.
Про співпрацю з Турбоатомом і будівництво 3-ї черги Дністровської ГАЕС.
Про ультрависокотемпературну кераміку, що працюватиме за 2 тисячах градусів за Цельсієм в продукції КБ Південне.

Ну, і, звісно, про речі не настільки тривіальні.
Рівняння Клейна-Гордона, стрічкові матриці, швидкоосцилювальні функції, теорему Неймана, розв'язки рівняння Дірака, міжзоряні середовища з холодною плазмою, нанопокриття з триоксиду вольфраму на нержавіючій сталі та інші карколомні речі, які я особисто не розумію.

Ну, і куди ж без соціогуманітарних наук.
Тут і тритомник "Україна. Нариси історії", і Енциклопедія сучасної України, і "Церковне мистецтво України", і "Історія української літератури" і т.і.

Ну, і трохи про реформування Академії, ліквідацію інститутів та передачу на приватизацію організацій.

Багато літер та інформації.
https://nas.gov.ua/UA/Messages/Pages/View.aspx?MessageID=8657

Єдине, чого б хотілося, аби подібні Підсумки зрештою викладалися в читабельному форматі на сайті.
Та з ілюстраціями.
Колосальна робота зроблена, але не кожен зможе осягнути.

Анатолій Загородній, дякую за інтерв'ю.

Майте гарний вечір.

Я к вам с еженедельным научным дайджестом. К сожалению, на этой неделе было не так много научных открытий или достижений, зато есть очень крутые, как одно за два:

🦾 Израильские врачи создали имплант, восстанавливающий спинной мозг, это лечит до 80% случаев паралича. Причём это не технический имплант, о которомя писал тут пару дней назад, а на основе клеток, то есть прям биотех (Rus / Eng)

🔭 Это свершилось, Джеймс Вебб прислал первые снимки и даже сделал селфи. Пока изображения без особой научной ценности, больше для колибровки камер, но селфи из дипспейса выглядит прям эпично (Rus / Eng)

🚀 Впервые за два года Маск озвучил подробности о Starship и провёл его презентацию. Обещает, что в этом году мы увидем корабль на околоземной орбите, не обошлось без красивого визуала (Rus / Eng)

🌕 NASA показали жутковаткие фотки тренировки участников миссии «Артемида», в практически полной темноте на дне бассейна, губиной 12 метров (Rus / Eng)

🦣 А тут про мамонтов, но не тех, котрых едят, а тех, кого хотят «воскресить» и получить патент на их производство. Это будет очень сложно (Rus / Eng)

Продолжаем наблюдение ✨

Небольшая но любопытная статья про то, как появление дата анализа и ИИ создало новый феномен Data Driven Discovery, т.е. открытия с помощью данных. Мы привыкли думать, что ИИ нужен для упрощения жизни обывателя, но и для ученых он много чем полезен, например если у тебя запланировано 10 тысяч экспериментов - критически важно выбрать сначала те, которые быстрее приведут к валидации гипотезы.
Короче хорошая статья и выводы интересные: "ИИ позволяет нам заниматься наукой в ​​беспрецедентных масштабах, и за последние несколько лет это породило множество инициатив и привлекло финансирование, которое продолжит вести нас дальше в эпоху автономных (читайте "без привлечения человека") научных открытий" https://thegradient.pub/how-ai-is-changing-chemical-discovery/