Forwarded from Олег Кубряк | KUBRYAK
Похоже, что идеей о том, что "интеллект", "разум" и "жизнь" не так просты (или "просты"), как вдруг кому-то казалось или хотелось утверждать, скоро зарядят главные информационные калибры
Сергей Карелов, приводя ссылки на статью Michael Levin "Artificial Intelligences: A Bridge Toward Diverse Intelligence and Humanity's Future", и развивающееся обсуждение, пишет о "парадигмальном сдвиге, превосходящим революционностью все предыдущие".
Из прежних, на мой взгляд, ближе всего по времени к нынешним, обсуждения 1960-х. Их задавали и участвовали (не обязательно вместе) такие гранды отечественной физиологии, как, например, П.К. Анохин и Н.А. Бернштейн, и, например, математический гений А.Н. Колмогоров. Некоторые их цитаты (сравните) привожу в публикациях и лекциях, включая колмогоровскую из 1961-го: "если свойство той или иной материальной системы “быть живой” или обладать способностью “мыслить” будет определено чисто функциональным образом (например, любая материальная система, с которой можно разумно обсуждать проблемы современной науки или литературы, будет признаваться мыслящей), то придется признать в принципе вполне осуществимым ИСКУССТВЕННОЕ СОЗДАНИЕ живых и мыслящих существ".
Мне показалось интересным, что Michael Levin работает на "стыке" биологических и компьютерных наук. Он "Distinguished Professor in the Biology department and Vannevar Bush Chair, serves as director of the Tufts Center for Regenerative and Developmental Biology". Ранее работал программистом ("software engineer and independent contractor in the field of scientific computing"). То есть, путь, ведущий сегодня к подобным рассуждениям, проходит где-то посреди этих дисциплин. Это отражается и в появлении новых научных специальностей у нас в России - например, 5.12.4. "Когнитивное моделирование".
Кстати, А.Н. Колмогоров отмечал:
Для ориентирования, как сказали бы, может, 60 лет назад, в "новинках кибернетики". Фотография из весеннего смартфона
Сергей Карелов, приводя ссылки на статью Michael Levin "Artificial Intelligences: A Bridge Toward Diverse Intelligence and Humanity's Future", и развивающееся обсуждение, пишет о "парадигмальном сдвиге, превосходящим революционностью все предыдущие".
Из прежних, на мой взгляд, ближе всего по времени к нынешним, обсуждения 1960-х. Их задавали и участвовали (не обязательно вместе) такие гранды отечественной физиологии, как, например, П.К. Анохин и Н.А. Бернштейн, и, например, математический гений А.Н. Колмогоров. Некоторые их цитаты (сравните) привожу в публикациях и лекциях, включая колмогоровскую из 1961-го: "если свойство той или иной материальной системы “быть живой” или обладать способностью “мыслить” будет определено чисто функциональным образом (например, любая материальная система, с которой можно разумно обсуждать проблемы современной науки или литературы, будет признаваться мыслящей), то придется признать в принципе вполне осуществимым ИСКУССТВЕННОЕ СОЗДАНИЕ живых и мыслящих существ".
Мне показалось интересным, что Michael Levin работает на "стыке" биологических и компьютерных наук. Он "Distinguished Professor in the Biology department and Vannevar Bush Chair, serves as director of the Tufts Center for Regenerative and Developmental Biology". Ранее работал программистом ("software engineer and independent contractor in the field of scientific computing"). То есть, путь, ведущий сегодня к подобным рассуждениям, проходит где-то посреди этих дисциплин. Это отражается и в появлении новых научных специальностей у нас в России - например, 5.12.4. "Когнитивное моделирование".
Кстати, А.Н. Колмогоров отмечал:
Часто, сомневаясь в возможности моделировать человеческое сознание на автоматах, говорят, что количество функций высшей нервной деятельности человека необъятно велико и никакая машина не может стать моделью сознательной человеческой деятельности в полном ее объеме. Одних только нервных клеток в коре головного мозга 1010. Каково же должно быть число элементов в машине, имитирующей всю сложную высшую нервную деятельность человека? Эта деятельность, однако, связана не с разрозненными нервными клетками, а с довольно большими агрегатами их. Невозможно представить себе, чтобы, скажем, какая-нибудь математическая теорема "сидела" в одной-единственной, специально для нее заготовленной нервной клетке или даже в каком-то определенном числе их. По-видимому, дело обстоит совершенно иначе. Наше сознание оперирует небольшими количествами информации. Количество единиц информации, которое человек воспринимает и перерабатывает в секунду, совсем невелико. Вот один несколько парадоксальный пример: слаломист, преодолевая дистанцию, в течение десяти секунд воспринимает и перерабатывает значительно большую информацию, чем при других, казалось бы, более интеллектуальных видах деятельности, во всяком случае больше, чем математик пропускает через свою голову за сорок секунд напряженной работы мысли. Вообще, вся сознательная жизнь человека устроена как-то очень своеобразно и сложно, но когда закономерности ее будут изучены, для моделирования ее потребуется гораздо меньше элементарных ячеек, чем для моделирования всего мозга, как это ни удивительно.
Для ориентирования, как сказали бы, может, 60 лет назад, в "новинках кибернетики". Фотография из весеннего смартфона
👍4
Forwarded from МеталлургЪ
Прорыв в методах молекулярной динамики
#наука
Ученые представили решение конфигурационных интегралов для кристаллических тел с помощью тензорных сетей, преодолев «проклятие размерности».
Более века физики стремились к объяснению макроскопических свойств материи из динамики атомов и молекул. В макроскопических системах число частиц может превышать 10^23, что делает вычисление полной потенциальной энергии системы чрезвычайно сложным.
Новый фреймворк, названный THOR (Tensors for High-dimensional Object Representation), использует математику тензорных сетей для вычисления конфигурационного интеграла — ключевого уравнения, описывающего взаимодействие частиц внутри материалов. Этот расчет, который раньше занимал у суперкомпьютеров недели, теперь выполняется за часы.
Это открытие может значительно ускорить разработку новых сплавов и предсказание их свойств в зависимости от особенностей производства
Ваш МеталлургЪ
#наука
Ученые представили решение конфигурационных интегралов для кристаллических тел с помощью тензорных сетей, преодолев «проклятие размерности».
Более века физики стремились к объяснению макроскопических свойств материи из динамики атомов и молекул. В макроскопических системах число частиц может превышать 10^23, что делает вычисление полной потенциальной энергии системы чрезвычайно сложным.
Новый фреймворк, названный THOR (Tensors for High-dimensional Object Representation), использует математику тензорных сетей для вычисления конфигурационного интеграла — ключевого уравнения, описывающего взаимодействие частиц внутри материалов. Этот расчет, который раньше занимал у суперкомпьютеров недели, теперь выполняется за часы.
Это открытие может значительно ускорить разработку новых сплавов и предсказание их свойств в зависимости от особенностей производства
Ваш МеталлургЪ
👍3
Forwarded from Михаил Лебедев (Mikhail Lebedev) — нейроученый
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Задачка Панчина про озеро площадью (N*a)*2^48, где a — площадь лилии, а N — их количество в первый день.
Мнение гпт на этот счет:
We’re missing two things to give a single number:
the area of the swamp on day 0 (A0),
and whether there’s any physical cap (can the covered area exceed Earth’s surface or not).
In general, if the swamp area doubles every day, the covered area on day 48 is:
A(48) = A0 × 2^48.
How big is that in realistic terms? here are a few example starting sizes to put it in perspective.
If A0 = 1 square meter (about the size of a large living room):
A(48) = 1 × 2^48 m^2 ≈ 2.81 × 10^14 m^2 ≈ 281,000 km^2.
That’s roughly the area of a medium-sized country (e.g., Turkey is ~500,000 km^2).
If A0 = 1 square centimeter (1 cm^2, about the area of a small post-it note):
A(48) ≈ 2^48 cm^2 ≈ 2.81 × 10^10 cm^2 ≈ 2,810 km^2.
If A0 = 1 hectare (0.01 km^2):
A(48) ≈ 0.01 × 2^48 km^2 ≈ 0.01 × 281,474 km^2 ≈ 2,815 km^2.
That’s about the area of a large city region.
For comparison with Earth’s water bodies:
Oceans cover about 361 million km^2.
Freshwater lakes and reservoirs cover roughly 2–3 million km^2 (varies by estimate).
Global wetlands (marshes and swamps) are on the order of a few million km^2.
So even starting from a tiny 1 m^2 patch, by day 48 the swept area (≈281,000 km^2) is smaller than the combined area of Earth’s lakes or wetlands, but still enormous—larger than many countries, and far smaller than the oceans. If you try to start from a larger A0 (e.g., 1 km^2), A(48) would be 2^48 km^2 ≈ 281 trillion km^2, which is bigger than the entire Earth’s surface, which is impossible in reality. That highlights the need for a cap in a real-world scenario (the swamp cannot cover more area than the planet).
If you can share A0 or specify a cap (e.g., “assume the swamp cannot exceed Earth’s total surface area”), I can give a precise numeric value for A(48).
Мнение гпт на этот счет:
A swamp is covered by water plants. The number of plants doubles every day. What is the size of the covered area on day 48? Use realistic numbers and compare with the earth lakes and seas.
We’re missing two things to give a single number:
the area of the swamp on day 0 (A0),
and whether there’s any physical cap (can the covered area exceed Earth’s surface or not).
In general, if the swamp area doubles every day, the covered area on day 48 is:
A(48) = A0 × 2^48.
How big is that in realistic terms? here are a few example starting sizes to put it in perspective.
If A0 = 1 square meter (about the size of a large living room):
A(48) = 1 × 2^48 m^2 ≈ 2.81 × 10^14 m^2 ≈ 281,000 km^2.
That’s roughly the area of a medium-sized country (e.g., Turkey is ~500,000 km^2).
If A0 = 1 square centimeter (1 cm^2, about the area of a small post-it note):
A(48) ≈ 2^48 cm^2 ≈ 2.81 × 10^10 cm^2 ≈ 2,810 km^2.
If A0 = 1 hectare (0.01 km^2):
A(48) ≈ 0.01 × 2^48 km^2 ≈ 0.01 × 281,474 km^2 ≈ 2,815 km^2.
That’s about the area of a large city region.
For comparison with Earth’s water bodies:
Oceans cover about 361 million km^2.
Freshwater lakes and reservoirs cover roughly 2–3 million km^2 (varies by estimate).
Global wetlands (marshes and swamps) are on the order of a few million km^2.
So even starting from a tiny 1 m^2 patch, by day 48 the swept area (≈281,000 km^2) is smaller than the combined area of Earth’s lakes or wetlands, but still enormous—larger than many countries, and far smaller than the oceans. If you try to start from a larger A0 (e.g., 1 km^2), A(48) would be 2^48 km^2 ≈ 281 trillion km^2, which is bigger than the entire Earth’s surface, which is impossible in reality. That highlights the need for a cap in a real-world scenario (the swamp cannot cover more area than the planet).
If you can share A0 or specify a cap (e.g., “assume the swamp cannot exceed Earth’s total surface area”), I can give a precise numeric value for A(48).
👍1
Forwarded from Михаил Лебедев (Mikhail Lebedev) — нейроученый
Выпуск журнала Big Think под названием «Тайна вашего “я”» посвящён сознанию — одной из самых загадочных тем, которая одновременно волнует учёных, философов и каждого из нас. Этот специальный выпуск объединяет разные точки зрения на сознание: научные, философские и личные. В нём авторы пытаются разобраться, что такое сознание, как оно работает и почему наши привычные представления о нём могут быть ошибочными.
Нейроучёный Анил Сет объясняет, почему искусственный интеллект ещё очень далёк от того, чтобы обладать сознанием, и подчёркивает, что мы, в отличие от машин, существуем во времени и не можем застрять в бесконечных циклах, как компьютеры. Анннака Харрис утверждает, что наши интуитивные представления о сознании часто неверны, и это мешает науке двигаться вперёд — как если бы учёные до сих пор считали, что Солнце вращается вокруг Земли. Физик Макс Тегмарк подчёркивает, что понимание сознания критически важно для создания этики, морали и смысла жизни, особенно в контексте будущего с искусственным интеллектом.
Историк Томас Мойнихан рассказывает о гипотезах учёных и философов, которые размышляли о существовании «высших» форм сознания, превосходящих человеческое. Нейроучёный Эрл Миллер делится открытиями о том, как анестетики отключают сознание, влияя на мозговые волны одинаковым образом, несмотря на разные механизмы действия. Эрик Марковиц описывает личный опыт, когда мир вокруг него стал невероятно ярким и осмысленным, словно время остановилось, — это его взгляд на то, что значит быть по-настоящему сознательным.
Кевин Дикинсон напоминает, что человеческий разум легко обманывается: свет, угол зрения, ожидания и предубеждения искажают наше восприятие реальности. Нейроучёный Эрик Хоул сравнивает современные исследования сознания с химией 400-летней давности — наука о сознании пока в зачаточном состоянии, и любые громкие заявления о том, что оно полностью объяснено, стоит подвергать сомнению. Он также рассказывает, как в 60–90-е годы вопросы о сознании, которые долго считались слишком философскими, снова стали актуальными.
Физик Итан Сигел и философ Питер Годфри-Смит добавляют свои мысли: первый предлагает критически оценивать любые теории о сознании, а второй видит связь между воображением и опытом, предполагая, что сознание может быть эволюцией одной и той же черты в разных формах. В выпуске также рекомендуют книги, которые помогают глубже понять природу сознания и его роль в нашей жизни.
Этот выпуск — попытка показать, насколько сложен и многогранен феномен сознания, и предложить читателям задуматься о том, что делает нас теми, кто мы есть.
https://bigthink.com/collections/consciousness/
Нейроучёный Анил Сет объясняет, почему искусственный интеллект ещё очень далёк от того, чтобы обладать сознанием, и подчёркивает, что мы, в отличие от машин, существуем во времени и не можем застрять в бесконечных циклах, как компьютеры. Анннака Харрис утверждает, что наши интуитивные представления о сознании часто неверны, и это мешает науке двигаться вперёд — как если бы учёные до сих пор считали, что Солнце вращается вокруг Земли. Физик Макс Тегмарк подчёркивает, что понимание сознания критически важно для создания этики, морали и смысла жизни, особенно в контексте будущего с искусственным интеллектом.
Историк Томас Мойнихан рассказывает о гипотезах учёных и философов, которые размышляли о существовании «высших» форм сознания, превосходящих человеческое. Нейроучёный Эрл Миллер делится открытиями о том, как анестетики отключают сознание, влияя на мозговые волны одинаковым образом, несмотря на разные механизмы действия. Эрик Марковиц описывает личный опыт, когда мир вокруг него стал невероятно ярким и осмысленным, словно время остановилось, — это его взгляд на то, что значит быть по-настоящему сознательным.
Кевин Дикинсон напоминает, что человеческий разум легко обманывается: свет, угол зрения, ожидания и предубеждения искажают наше восприятие реальности. Нейроучёный Эрик Хоул сравнивает современные исследования сознания с химией 400-летней давности — наука о сознании пока в зачаточном состоянии, и любые громкие заявления о том, что оно полностью объяснено, стоит подвергать сомнению. Он также рассказывает, как в 60–90-е годы вопросы о сознании, которые долго считались слишком философскими, снова стали актуальными.
Физик Итан Сигел и философ Питер Годфри-Смит добавляют свои мысли: первый предлагает критически оценивать любые теории о сознании, а второй видит связь между воображением и опытом, предполагая, что сознание может быть эволюцией одной и той же черты в разных формах. В выпуске также рекомендуют книги, которые помогают глубже понять природу сознания и его роль в нашей жизни.
Этот выпуск — попытка показать, насколько сложен и многогранен феномен сознания, и предложить читателям задуматься о том, что делает нас теми, кто мы есть.
https://bigthink.com/collections/consciousness/
👍3
Forwarded from Букварьно
Нобелевскую премию по литературе за этот год пока не вручили. А Шнобелевскую (что интересно, посмертно) получил американский историк медицины Уильям Бин, который 35 лет отслеживал, фиксировал и анализировал скорость роста своего ногтя в зависимости от различных условий жизни, заболеваний и прочих параметров. За это время он опубликовал шесть статей, посвященных этому вопросу.
Еще одну награду из этой серии получила группа ученых из Нидерландов, Великобритании и США. Они провели эксперимент с участием 50 человек, которые изучали голландский как иностранный. Выяснилось, что небольшое количество алкоголя улучшает способность говорить на другом языке. За это им вручили Шнобелевскую премию мира.
#повесточка_дня
Еще одну награду из этой серии получила группа ученых из Нидерландов, Великобритании и США. Они провели эксперимент с участием 50 человек, которые изучали голландский как иностранный. Выяснилось, что небольшое количество алкоголя улучшает способность говорить на другом языке. За это им вручили Шнобелевскую премию мира.
#повесточка_дня
👍2
Forwarded from Букварьно
19 сентября 1858 года:
Поехал. Наслаждался. Решил, что надо любить и трудиться, и всё.
20 сентября 1858 года:
Приехал. Устал. Не любил и не трудился.
Из дневника Толстого. Как же он чувствовал…
#буквовски
Поехал. Наслаждался. Решил, что надо любить и трудиться, и всё.
20 сентября 1858 года:
Приехал. Устал. Не любил и не трудился.
Из дневника Толстого. Как же он чувствовал…
#буквовски
👍2
Forwarded from БОГЕМА ПИТЕРСКАЯ
Каждому дано нести свой крест, друзья! Просто у некоторых он с колёсиком.
😁4
Forwarded from Блумберг
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сотрудники DNS сложили пополам телевизор за 400 000 ₽ при транспортировке по эскалатору. @bloombusiness
😱3
Тест: у какого из этих котов кличка Кокс?
По вашему ответу понятно металлург вы или наркоман.
#engineershumor
#engineershumor
🤣5😁2
Forwarded from НИИ Антропогенеза (ARI) (Chagin Oleg A.)
Не ИИ отнимет рабочие места у людей… их отнимут инфорги
По оценкам IBM, наступает новая эра в разделении труда между людьми и машинами
Опубликованный IBM Institute for Business Value аналитический отчет озаглавлен «Дополненная работа в автоматизированном мире, управляемом ИИ»
Это первый в мире отчет на тему количественного и качественного влияния ИИ на профессиональную занятость:
• анализирующий эту тему с позиций кардинально новой парадигмы – новое разделение труда между людьми и машинами
• исходящий из двух принципиальных предпосылок:
1. что революция в области ИИ достигла переломного момента, и дальше скорость изменений скакнет на порядок
2. что не ИИ заменит людей, а люди, использующие ИИ, заменят людей, которые этого не умеют/ не хотят / не могут
Не трудно догадаться, что идущими на замену тех, кто не умеет, не хочет или не может, в первую очередь, будут инфорги (люди, проводящие в цифровой реальности больше, чем во сне – подробней см. здесь)
Ключевые прогнозы отчета, крайне важные для каждого работающего человека
1. В ближайшие три года 40 % работающих должны будут переквалифицироваться в связи с внедрением ИИ
Это означает, что переквалификацию должны будут пройти 1.400.000.000 человек из 3.400.000.000 человек мировой рабочей силы
2. Эта переквалификация подразумевает умение встроиться в новое разделение труда между людьми и машинами и освоение навыков «дополненной работы», когда партнерство человека и машины кратно повышает производительность труда и обеспечивает экспоненциальный рост отдачи от бизнеса
3. Примерный процент рабочих мест, перейдущих к «дополненной работе», составит:
три четверти в сфере маркетинга (73 %) и обслуживания клиентов (77 %) и более 90 % в сфере закупок (97 %), рисков и соблюдения нормативных требований (93 %) и финансов (93 %) …
Особо следует отметить радикальную смену приоритетов в наиболее важных навыках, требуемых от работников с наступлением эпохи дополненной рабочей силы
Ошиблись те родители, что вложились в STEM обучение своих детей!
Ошиблись те, кто считал, что знание компьютера и иностранного языка всегда пригодятся!
Ошиблись те лидеры бизнеса, что полагали будто самой ценной способностью их персонала в 21 веке будет способность к инновациям и творчеству!
По оценкам IBM, наступает новая эра в разделении труда между людьми и машинами
Опубликованный IBM Institute for Business Value аналитический отчет озаглавлен «Дополненная работа в автоматизированном мире, управляемом ИИ»
Это первый в мире отчет на тему количественного и качественного влияния ИИ на профессиональную занятость:
• анализирующий эту тему с позиций кардинально новой парадигмы – новое разделение труда между людьми и машинами
• исходящий из двух принципиальных предпосылок:
1. что революция в области ИИ достигла переломного момента, и дальше скорость изменений скакнет на порядок
2. что не ИИ заменит людей, а люди, использующие ИИ, заменят людей, которые этого не умеют/ не хотят / не могут
Не трудно догадаться, что идущими на замену тех, кто не умеет, не хочет или не может, в первую очередь, будут инфорги (люди, проводящие в цифровой реальности больше, чем во сне – подробней см. здесь)
Ключевые прогнозы отчета, крайне важные для каждого работающего человека
1. В ближайшие три года 40 % работающих должны будут переквалифицироваться в связи с внедрением ИИ
Это означает, что переквалификацию должны будут пройти 1.400.000.000 человек из 3.400.000.000 человек мировой рабочей силы
2. Эта переквалификация подразумевает умение встроиться в новое разделение труда между людьми и машинами и освоение навыков «дополненной работы», когда партнерство человека и машины кратно повышает производительность труда и обеспечивает экспоненциальный рост отдачи от бизнеса
3. Примерный процент рабочих мест, перейдущих к «дополненной работе», составит:
три четверти в сфере маркетинга (73 %) и обслуживания клиентов (77 %) и более 90 % в сфере закупок (97 %), рисков и соблюдения нормативных требований (93 %) и финансов (93 %) …
Особо следует отметить радикальную смену приоритетов в наиболее важных навыках, требуемых от работников с наступлением эпохи дополненной рабочей силы
Ошиблись те родители, что вложились в STEM обучение своих детей!
Ошиблись те, кто считал, что знание компьютера и иностранного языка всегда пригодятся!
Ошиблись те лидеры бизнеса, что полагали будто самой ценной способностью их персонала в 21 веке будет способность к инновациям и творчеству!
Сегодня исполняется 68 лет космическим технологиям человечества.
4 октября 1957 года в СССР произведен успешный запуск первого спутника.
Над созданием искусственного спутника Земли, во главе с основоположником практической космонавтики С. П. Королёвым, работали учёные М. В. Келдыш, М. К. Тихонравов, М. С. Рязанский, О. Г. Ивановский, Н. С. Лидоренко, Г. Ю. Максимов, В. И. Лаппо, К. И. Грингауз, Б. С. Чекунов, А. В. Бухтияров, Н. А. Бересков и многие другие.
4 октября 1957 года в СССР произведен успешный запуск первого спутника.
Над созданием искусственного спутника Земли, во главе с основоположником практической космонавтики С. П. Королёвым, работали учёные М. В. Келдыш, М. К. Тихонравов, М. С. Рязанский, О. Г. Ивановский, Н. С. Лидоренко, Г. Ю. Максимов, В. И. Лаппо, К. И. Грингауз, Б. С. Чекунов, А. В. Бухтияров, Н. А. Бересков и многие другие.
🤔1