Многие уверены, что боязнь змей «запрограммирована» в человеке с рождения. Но авторы ряда исследований показали другую картину.

Психологи обнаружили, что младенцы 9–10 месяцев не демонстрируют врожденной реакции страха при виде змей. Они не плачут чаще и не проявляют больше беспокойства, чем при виде других животных. Иными словами, сам по себе образ змеи не вызывает у них автоматического страха.

Однако есть важный нюанс. Хотя страха от рождения нет, человеческий мозг, по-видимому, действительно особенно чувствителен к змеям. В экспериментах младенцы быстрее обращали на них внимание и легче связывали изображение змеи с тревожными сигналами. Это говорит не о врожденной фобии, а о предрасположенности быстрее научиться распознавать потенциальную опасность.

Эта идея хорошо согласуется с эволюционной теорией. На протяжении миллионов лет змеи представляли реальную угрозу для наших предков. Поэтому естественный отбор мог сделать мозг человека более внимательным к таким объектам.

@boomscience

Завозик от Семихатова

С возрастом память теряет не события, а детали

Психологи из Университета Восточной Англии показали, что стареющая память работает не по принципу «стёрлось и всё». Она меняет жанр: от репортажа с места событий к пересказу сюжета.

Как проверяли. В работе участвовали 74 человека — 37 студентов и 37 пожилых участников из местного сообщества. Каждому давали слово-подсказку вроде «рынок» и просили вытащить два разных типа автобиографических воспоминаний. Специфические — конкретный разовый эпизод, скажем день рождения. И категориальные — общие, повторяющиеся: как вы обычно добираетесь до работы.

Сначала оба типа вспоминали по отдельности, спокойно. Потом задачу усложнили: заставили переключаться между режимами туда-обратно. Это нагружает когнитивный контроль — способность быстро перестраивать мышление под меняющиеся требования.

Первый результат общий для всех: на переключениях просели обе группы. Дальше начались различия. Пожилым участникам тяжелее давались именно рутинные, повторяющиеся воспоминания — те самые поездки на работу. А вот яркие разовые эпизоды переключение почти не задело.

Второй результат интереснее. Когда исследователи разобрали содержание рассказов, оказалось: у пожилых меньше эпизодических деталей — того, что было видно, слышно и что чувствовалось в тот момент. Зато больше семантических: общего знания о ситуации и её интерпретации. С категориальными воспоминаниями картина повторилась.

Да, сторителлинг, принятие решений и задачи, где надо на ходу перескакивать между типами припоминания, с возрастом даются тяжелее. Но опора на обобщённое знание — это ровно то, из чего складываются насмотренность, распознавание закономерностей и умение объяснять коротко.

@boomscience

В РФ создали клавиатуру, которая показывает, какой срок грозит за набранное сообщение.

Функция уже доступна для Android. Разработчики уверяют, что всё анонимно. Ссылка на гитхаб

Аналогов нет!

@boomscience

Новая модель OpenAI совершила фундаментальное математическое открытие — решила одну из семи «задач тысячелетия»

Речь идёт об уравнениях Навье-Стокса, описывающих движение воды и воздуха. Один из главных вопросов: могут ли их решения в какой-то момент математически «сломаться»? Иными словами, способно ли первоначально гладкое течение развить сингулярность, при которой скорость или её производные становятся неограниченными?

И вот OpenAI заявила, что её модель получила доказательство, показывающее возможность такого сценария. На это ей потребовалось 10 тысяч ИИ-агентов и 88 часов, тогда как люди не могли решить это почти 200 лет.

За все время агентами было отправлено 5 млн сообщений и потрачено 300 млрд токенов.

«Задачи тысячелетия» — это семь выдающихся математических проблем, объявленных Институтом Клэя в 2000 году. На данный момент общепризнанно решена одна — гипотеза Пуанкаре, доказанная Григорием Перельманом. А теперь вторую решила ИИ, что может стать одним из самых значительных достижений искусственного интеллекта в истории.

Гипотеза Римана в этом году?

@boomscience

Учиться лучше помогает не практика, а пауза после неё

Нейробиологи из японского Университета Тохоку нащупали любопытный эффект: стимуляция блуждающего нерва улучшает обучение — но только если включать её после тренировки, а не во время.

Опыты ставили на мышах. Стимуляция была инвазивной — крошечный электрод-манжету закрепляли прямо на шейном отрезке блуждающего нерва.

Мышей учили несложному навыку: следить глазами за движущимися полосками, это называется горизонтальный оптокинетический рефлекс. После каждого занятия часть животных получала стимуляцию. В день тренировки разницы не было никакой. А вот в следующие дни стимулированные мыши справлялись заметно лучше — эффект проявлялся на дистанции, к пятому дню.

Стимуляция запускала двухфазный ответ: объём крови сначала слегка падал, потом рос. А при повторах в мозге появлялись ритмичные колебания кровотока — в клочке мозжечка, области, отвечающей за тайминг движений.

Дальше команда хочет подобрать оптимальный момент и рисунок стимуляции и понять, как сосудистые ритмы участвуют в долговременной пластичности мозга.

@boomscience

Словосочетание дня: пресуппозиция выбора

Суть этого феномена в том, что вам предлагают выбрать один из готовых вариантов (например, «Мы встретимся во вторник или в четверг?»), намеренно скрывая тот факт, что можно вообще отказаться от встречи или выбрать любой другой день. Вас ограничивают рамками самого вопроса, заставляя выбирать внутри чужого сценария.

@boomscience

Как изменимся мы, когда изменится мир

Навье—Стокс взят ИИ.

Что это значит? OpenAI заявила о решении одной из самых знаменитых задач человечества. Уравнения Навье—Стокса описывают течение жидкостей и газов и применяются при создании самолетов, прогнозировании погоды, в медицине. Практические задачи люди давно умеют решать численно, на компьютерах. Но OpenAI заявила даже не способ описать любое течение, а лишь контрпример, когда при плавном воздействии на жидкость возможен неограниченный рост ее скорости. Тогда в чем же прорыв?

Прорыв не в том, что это сделал ИИ — для тех, кто следит за развитием ИИ, такие новости уже часть естественных ожиданий. Токены постепенно становятся столь же важны для науки, как и телескопы или коллайдеры.

Главное в этом событии — это изменения, к которым оно приведет через десять, сто лет. Каким станет этот мир?

Во-первых, дефицитом станут не ответы, а вопросы. Нам все время твердили, что идеи, даже хорошие, — это ничто, реализация — всё. (Отчасти потому что ресурсы для реализации находились в руках тех, кто это заявлял.) Но реализация становится все дешевле и проще. Я не знаю, написана ли уже фэнтези, в котором герой с бедной фантазией получает неограниченную возможность исполнять желания, но для героя это будет самый страшный хоррор. Ощутить свою исчерпанность, ощутить свою одинаковость с миллионами, хотя раньше думал про уникальность — это трагедия.

Миллионы советов о том, чему учить детей в эпоху ИИ, мечутся от софт-скиллов или критического мышления до математики и культуры. Но зачем софт-скиллы нужны потерянному маленькому человеку, который не знает, что делать? Зачем считать критическое мышление или математику главными навыками, когда ИИ делает это быстрее и лучше?
Чтобы ощущать себя человеком, уже недостаточно быть прокачанным и причесанным приматом.
Человек в эпоху ИИ — это тот, кто способен порождать смыслы. Тот, кто может задавать вопросы, о которых раньше никто не думал. Тот, кто может видеть общее и закономерности там, где другие видят лишь частности.

Знаете, что считал самым ценным в обучении великий математик Владимир Арнольд? Что он узнал от своего учителя Ивана Петровского и нес дальше?
Самое главное, что ученик должен узнать от учителя — что некоторый вопрос еще не решен. (Дальнейший выбор вопроса из нерешенных — дело самого ученика. Выбирать за него задачу — всё равно, что выбирать сыну невесту.) Вдумайтесь, учитель годами работает с учеником, но главное его наследство — не методологии, не навыки ученика, и уж тем более не воспитательные порывы, а вопросы, которые он оставляет ученику.

А какие вопросы вы оставите после себя? Я рискну утверждать, что масштаб человека часто соразмерен величине вопроса, за который он берется и который оставляет после себя. И это не только про обучение. Любая работа, по найму или на себя, начинается с вопросов и заканчивается ими.

В первом потоке челленджа «Включи новизну!» я добавил несколько упражнений на умение задавать вопросы. Они многим давались не сразу. Потому что вопрос — это способ двигать познание, находить несогласованности в понимании мира, трещины в объяснениях, неочевидные взаимосвязи. А мозг сопротивляется изменениям картины мира, и особенно сильно — когда включается страх потери привычного себя. И надо набраться достаточной смелости и отваги, чтобы увидеть и задать себе по-настоящему глубокие вопросы.

Во-вторых, мир станет заметно понятней. Не только мир природы, но и наш, человеческий мир. Вы сможете прогнозировать, как поведут себя сотрудники компании в какой-то ситуации, при каких условиях соседи поддержат начинание, сможете понять, как стать успешным в своей профессии — чего не хватает и как это исправить.

Представьте мир, в котором у физиков или социологов есть 99% ответов, причем в яркой форме фильмов и картинок. Всем известно, и что происходит, и как что-то сделать.

И тогда главным вопросом останется «зачем?», потому что он порождает смысл. Именно поиску ответа на него стоит учить детей. И задавать его себе, снова и снова.