В 90х я занимался прогнозированием аварий и конфликтов, обрабатывая большие ряды данных. Сейчас это делают нейросетками, я делал более старыми методами. Брал ряды событий (аварий там, например, на заводе), искал паттерны, циклические или иные процессы.
Метода худо бедно работала. И вот я решил попробовать так же спрогнозировать социальные события. Начал составлять событийные ряды, и внезапно понял одну вещь, который назвал «первым законом медиа». Звучал он так:
😂 смешно? Смысл в том, что для медиа каждый день нужна сенсация, катастрофа и драма. Каждый день нужно что-то показать в вечерних новостях. И если нет войны, то будет авиакатастрофа, нет ее - крупная автокатастрофа, нет ее - загадочная смерть лисы на окраине города. И во времена войн на самолеты и авто не найдется внимания, а лисе так вообще повезет раз в сто лет. И нет паттернов - есть каждый день тревожных событий. Да, конечно можно вешать веса, выбирать группы, в общем чистить данные (чем и занимался), но оказалось, что так тоже не работает. Как мерять вес войны? По жертвам? По масштабу? По последствиям? Все жутко субъективно. Например резня хуту и тутси дала миллион трупов - но о ней знали и знают только эрудиты, а с первых полос не сходят совершенно другие конфликты. И тп.
Но потом я наткнулся на «второй закон медиа». И звучит он так.
😂 да. Абсолютно всегда, в любом вопросе, можно найти данные, которые говорят о крахе. Финансовой системы США. Экономики России. Демографии в мире. Моральных устоев соседей сверху. И подкрепить эти данные прецедентами, моделями и расчетами.
И так делает миллион «аналитиков», зная простое правило - не сбывшиеся прогнозы забывают, сбывшиеся помнят. Это как венчур и ошибка выжившего - на единорога приходится тысяча компаний умерших и оставшихся малым бизнесом, но про низ не помнят и не думают. Хазин 20 лет морочит голову публике - но никому и в голову не придет напомнить ему все его точные даты «краха доллара» - уж больно всем хочется этого краха (то, что США это переживет легче всех остальных они по глупости не понимают).
Торговля трешем - совершенно безопасное для репутации алармиста дело. Более того, если нести много чепухи, то есть вероятность случайного попадания - и тогда можно попасть в пророки. Так вот Жирик попал - он пророчил катастрофы по 7 раз в неделю, но этот шум привычно все игнорировали. Зато задним числом он «внезапно» попал.
Так кстати работает бизнес экономических и биржевых «аналитиков», которые даже некоторые вполне респектабельны. Все забывают их неудачи, но помнят их успехи. И никто не считает итоговый баланс. Каждый кризис находится тот, кто «его предсказал». Но все забывают, что каждый день в прогнозах есть сообщение, что кто-то прогнозирует неизбежный крах. И да, это та самая причина, почему «Сталин не поверил разведке».
В экономике есть правило - закон с предсказательной силой перестает работать, когда он выявлен. Причина проста - к нему быстро адаптируются все игроки. Политика, экономика, бизнес - это высоко конкурентные среды с адаптивными и компетентными агентами. Они крайне быстро меняют стратегию, тактику, инструменты, модели и методы, если видят их неэффективность (я про мировых акторов, если что 😂). А значит, «очевидное всем» правило уже мертво - к нему уже вырабатывается механизм, уже скорректированы условия или связанные факторы, изменен показатель взаимодействия важных параметров - в общем, люди работают.
Только потому и возникают «черные лебеди» - системный сбой противоречит всему известному, порвалось в другом месте, о котором никто из аналитиков не знал, критическим стало значение, которое всегда было допустимым, или его никто никогда не мерял.
Короче,
Давайте назовем это третьим законом медиа.
Метода худо бедно работала. И вот я решил попробовать так же спрогнозировать социальные события. Начал составлять событийные ряды, и внезапно понял одну вещь, который назвал «первым законом медиа». Звучал он так:
«В мире каждый день что-то происходит»
😂 смешно? Смысл в том, что для медиа каждый день нужна сенсация, катастрофа и драма. Каждый день нужно что-то показать в вечерних новостях. И если нет войны, то будет авиакатастрофа, нет ее - крупная автокатастрофа, нет ее - загадочная смерть лисы на окраине города. И во времена войн на самолеты и авто не найдется внимания, а лисе так вообще повезет раз в сто лет. И нет паттернов - есть каждый день тревожных событий. Да, конечно можно вешать веса, выбирать группы, в общем чистить данные (чем и занимался), но оказалось, что так тоже не работает. Как мерять вес войны? По жертвам? По масштабу? По последствиям? Все жутко субъективно. Например резня хуту и тутси дала миллион трупов - но о ней знали и знают только эрудиты, а с первых полос не сходят совершенно другие конфликты. И тп.
Но потом я наткнулся на «второй закон медиа». И звучит он так.
«Всегда можно найти убедительные доказательства неизбежной катастрофы»
😂 да. Абсолютно всегда, в любом вопросе, можно найти данные, которые говорят о крахе. Финансовой системы США. Экономики России. Демографии в мире. Моральных устоев соседей сверху. И подкрепить эти данные прецедентами, моделями и расчетами.
И так делает миллион «аналитиков», зная простое правило - не сбывшиеся прогнозы забывают, сбывшиеся помнят. Это как венчур и ошибка выжившего - на единорога приходится тысяча компаний умерших и оставшихся малым бизнесом, но про низ не помнят и не думают. Хазин 20 лет морочит голову публике - но никому и в голову не придет напомнить ему все его точные даты «краха доллара» - уж больно всем хочется этого краха (то, что США это переживет легче всех остальных они по глупости не понимают).
Торговля трешем - совершенно безопасное для репутации алармиста дело. Более того, если нести много чепухи, то есть вероятность случайного попадания - и тогда можно попасть в пророки. Так вот Жирик попал - он пророчил катастрофы по 7 раз в неделю, но этот шум привычно все игнорировали. Зато задним числом он «внезапно» попал.
Так кстати работает бизнес экономических и биржевых «аналитиков», которые даже некоторые вполне респектабельны. Все забывают их неудачи, но помнят их успехи. И никто не считает итоговый баланс. Каждый кризис находится тот, кто «его предсказал». Но все забывают, что каждый день в прогнозах есть сообщение, что кто-то прогнозирует неизбежный крах. И да, это та самая причина, почему «Сталин не поверил разведке».
В экономике есть правило - закон с предсказательной силой перестает работать, когда он выявлен. Причина проста - к нему быстро адаптируются все игроки. Политика, экономика, бизнес - это высоко конкурентные среды с адаптивными и компетентными агентами. Они крайне быстро меняют стратегию, тактику, инструменты, модели и методы, если видят их неэффективность (я про мировых акторов, если что 😂). А значит, «очевидное всем» правило уже мертво - к нему уже вырабатывается механизм, уже скорректированы условия или связанные факторы, изменен показатель взаимодействия важных параметров - в общем, люди работают.
Только потому и возникают «черные лебеди» - системный сбой противоречит всему известному, порвалось в другом месте, о котором никто из аналитиков не знал, критическим стало значение, которое всегда было допустимым, или его никто никогда не мерял.
Короче,
«если человек в телеге может вам убедительно объяснить, почему настанет катастрофа - значит он или шарлатан, или полностью некомпетентен в вопросе».
Давайте назовем это третьим законом медиа.
👍29🔥12❤3👎2😁2🤔1
Любопытное наблюдение- как работает механизм стабилизации финансов США при мировых кризисах.
https://t.me/proeconomics/12863
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2200349119
https://t.me/proeconomics/12863
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2200349119
Telegram
Proeconomics
Третья Мировая война идёт с 2020 года – если смотреть на поведение американских казначейских обязательств.
Этой истории посвящена работа экономистов Холла и Сарджента.
Если совсем кратко, то при таких войнах правительство США заставляет держателей облигаций…
Этой истории посвящена работа экономистов Холла и Сарджента.
Если совсем кратко, то при таких войнах правительство США заставляет держателей облигаций…
👍8❤1
А кто не удивлен?) тот, кто знает, где крупнейшие центры software development’a и оффшорного программирования в России))
Россия подтвердила статус страны со средним знанием английского языка — такие результаты показало исследование EF Education First. В нем приняли участие 2,2 млн человек из 113 стран — и Россия оказалась на 41-м месте.
Интересно, что на первом месте «внутреннего» рейтинга оказался Челябинск. На втором месте — Новосибирск, за ним следует Санкт-Петербург. Москва оказалась на четвертом месте, а замкнул пятерку Екатеринбург. @bankser
👍9😁3👏2👎1
Forwarded from Proeconomics
Мало того, что прямые иностранные инвестиции в Китай упали до отрицательного уровня в III кв. 2023 года, исходящие прямые инвестиции Китая тоже росли, что привело к крупнейшему за всю историю чистому оттоку прямых инвестиций.
Деньги теперь не приходят, а уходят из Китая.
Деньги теперь не приходят, а уходят из Китая.
👍7🤔6❤3🔥1
Есть старая шутка, что чтобы увеличить надои с коровы есть две стратегии - лучше кормить или больше доить. И почему-то у депутатов и ученых резко расходятся оценки вероятности этих сценариев
https://www.pnp.ru/politics/v-ran-ishhut-sposob-ostanovit-ottok-mozgov.html
В конце упомянутой статьи следующие данные:
Судя по данным - примерно все так и есть. Но в абсолютных цифрах это смотрится еще сильнее.
«Для большинства респондентов, работающих в России, характерна пессимистическая оценка будущего науки: только 10 процентов респондентов считают настоящее российской науки светлым или очень светлым, будущее через один год позитивно оценивают 15 процентов, через пять лет — 26 процентов, а через десять лет — 33 процента», — показали результаты опроса.
При этом среди респондентов до 29 лет будущее науки через один год как мрачное или очень мрачное оценивают 64 процента, а среди ученых 30—39 лет — 56 процентов, отмечается в докладе.
Ученые не верят не только в будущее науки в целом, но и в возможность реализовать собственные профессиональные планы. Среди тех, кому до 29 лет, таких 55 процентов, а среди тех, кому от 30 до 39 лет, — 49 процентов.
https://www.pnp.ru/politics/v-ran-ishhut-sposob-ostanovit-ottok-mozgov.html
В конце упомянутой статьи следующие данные:
Важный показатель — и внутренние затраты на исследования и разработки. В России он колеблется от 0,9 до 1,1 процента ВВП. В пересчете на одного исследователя в 2021 году это было 126,8 тысячи американских долларов, следует из доклада. А, например, в Японии — 252,3 тысячи, в США — 427,7 тысячи, в Германии — 317,4 тысячи долларов США.
Судя по данным - примерно все так и есть. Но в абсолютных цифрах это смотрится еще сильнее.
😢7
Нашел любопытное - сравнение прогноза производства нефти (без доп инвестиций) с оценками ее потребления разными авторитетными аналитиками. А мы имеем при этом последовательное перенаправление инвестиций с нефти на зеленку уже который год.
Итогом становится суперволатильный период, когда на стагнируюшем или даже снижающемся предложении будет расти цена.
Это было бы отличной новостью, если бы не санкции. Но в целом судьба нефтяного рынка предрешена, и крупнейшиехищники игроки бросились рвать его остатки на куски, пока еще течет кровь нефть.
Ближайший саммит по климату COP 28 начнется через 3 недели в Дубае. Интересно, драка вырвется наружу, или пройдет за закрытыми дверьми?)
https://t.me/technology_vs_geology/7532
Итогом становится суперволатильный период, когда на стагнируюшем или даже снижающемся предложении будет расти цена.
Это было бы отличной новостью, если бы не санкции. Но в целом судьба нефтяного рынка предрешена, и крупнейшие
Ближайший саммит по климату COP 28 начнется через 3 недели в Дубае. Интересно, драка вырвется наружу, или пройдет за закрытыми дверьми?)
https://t.me/technology_vs_geology/7532
Telegram
Технологии против геологии
За последние несколько лет сомнения инвесторов, давление ESG и геополитика оказали давление на цены на ископаемое топливо и сократили инвестиции в его добычу.
Российско-украинский конфликт привел к существенным структурным изменениям на мировом рынке энергоносителей…
Российско-украинский конфликт привел к существенным структурным изменениям на мировом рынке энергоносителей…
Forwarded from Victor Osyka, техноцивилизация
Ilya Sutskever, Head of Science в Open AI и родом из Н.Новгорода, 40 мин интервью в No Priors podcast:
Все было неочевидно
- Нейронки много лет были на обочине рисеча тк по ним нельзя же доказывать теоремы, поэтому не котировалось. А также долго не было достаточно compute, чтобы сработало: у AlexNet в сотни раз бОльший размер нейронок, чем ранее
- Мозг человека подсказал, что это может сработать: у нас много [похоже устроенных] нейронов, и они успевают процессить зрение в реальном времени. Хотя скептики долгое время считали, что бионейроны - другие
- Много звезд сошлось, когда украинец у Хинтона Alex Krizhevsky вдруг запрогал GPU для ускорения нейронок, плюс еще ноу-хау (convolutional networks итп) - и вот вам AlexNet, и это вдруг выстрелило - эмерджентные свойства
Open AI
- OpenAI начинали чтобы сделать AGI - автономные системы, которые смогут делать работу людей на благо всего человечества
- Начали как nonprofit, но тк нужно бесконечно compute, перетекли в компанию, но с profit cap, и кажется мы такие единственные в мире
- В 2016-2017г был каменный век нейронок, но вдруг случился сдвиг от “делай рисеч, пиши статьи, мелкий impact на мир” к масштабным проектам. Мы сперва с успехом нарастили размер сеток для игр, и появилась гипотеза - а может приложиться и к тексту? Трансформерами запилили GPT1 - и увидели признаки жизни. Это реально как в фантастике Артур Кларк или кто: “any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic”
- Мы комбинируем в нашей организации и bottom up ideas, и top down. И мы все время растим compute и datasets (на ближайшие годы проблема размеров данных решаема) - это всегда давало отдачу. Но разные вещи скэйлятся по-разному, естественно мы постоянно ищем что даст бОльшую отдачу
Развитие LLM
- Надежность ответов будет расти, сможем на них полагаться (типа последствия решений в реальном мире велики, как проверять?) + LLM будут глубже погружаться в домены знаний
- Для конкретных сфер люди будут хотеть как можно более компактные модели (e.g. 7 млрд параметров), а на больших моделях делать приложения
Open source
- Затрудняюсь предсказывать что-либо. Теоретически, спрос на такое в среднесрочной перспективе будет велик
- Но модели пока просто поиграться, что-то написать, что-то нарисовать. Но когда-то дорастут до способности много сложных шагов проделать самостоятельно, e.g. автономно сделать tech company или автономно делать science - и вы захотите такую модель выложить в открытый доступ? Может, поизучать сперва в closed source, а потом за пару лет open source будет catch-up?
AI vs. био и люди
- Есть гипотеза, что трансформерами все можно сделать - просто специализация сеток разная, ну как разные участки мозга. Известны кейсы когда детям отрезали половину мозга, а они вырастали в здоровых людей - мозг переназначает какой частью мозга какие задачи делать.. Или у хорьков нервы от глаза выводили на слуховую кору мозга - и все работало
- Однородность мозга у людей и животных подтверждает, что и в AI надо big uniform architecture. Да и в целом в биологии всего 20 белок-кодирующих аминокислот - и они программируют все остальное, эволюция ленива - и мы следуем по ее пути
- Жизнь станет цифровой когда системы станут и супер надежными, и автономными - а пока это не так
- Определения мы всегда выбираем из удобства. ОК. Reproduction (как живая жизнь же себя воспроизводит) - уже с нами (мы стали инфо от прошлых поколений реплицировать смартфонами), а автономность - еще нет
Будущее
- На 10 лет очень сложно предсказать. Можете себе представить живой data center? Если они станут умными, то хочется, чтобы они испытывали теплые/позитивные чувства к людям
- Я занимаюсь super alignment project, цель: чтобы у super intelligence были warm feelings к humanity. Не дружба, а хотя бы pro social AI
- В сфере alignment пока мало людей работает, надо больше
- Технологии развиваются волнами, и сейчас мы в фазе ускорения. AI не квантовая физика (где надо быть оч smart и много лет погружаться в graduate school), сажаем людей - прогресс в AI. А замедление - хрен знает, но когда-то будет..
Все было неочевидно
- Нейронки много лет были на обочине рисеча тк по ним нельзя же доказывать теоремы, поэтому не котировалось. А также долго не было достаточно compute, чтобы сработало: у AlexNet в сотни раз бОльший размер нейронок, чем ранее
- Мозг человека подсказал, что это может сработать: у нас много [похоже устроенных] нейронов, и они успевают процессить зрение в реальном времени. Хотя скептики долгое время считали, что бионейроны - другие
- Много звезд сошлось, когда украинец у Хинтона Alex Krizhevsky вдруг запрогал GPU для ускорения нейронок, плюс еще ноу-хау (convolutional networks итп) - и вот вам AlexNet, и это вдруг выстрелило - эмерджентные свойства
Open AI
- OpenAI начинали чтобы сделать AGI - автономные системы, которые смогут делать работу людей на благо всего человечества
- Начали как nonprofit, но тк нужно бесконечно compute, перетекли в компанию, но с profit cap, и кажется мы такие единственные в мире
- В 2016-2017г был каменный век нейронок, но вдруг случился сдвиг от “делай рисеч, пиши статьи, мелкий impact на мир” к масштабным проектам. Мы сперва с успехом нарастили размер сеток для игр, и появилась гипотеза - а может приложиться и к тексту? Трансформерами запилили GPT1 - и увидели признаки жизни. Это реально как в фантастике Артур Кларк или кто: “any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic”
- Мы комбинируем в нашей организации и bottom up ideas, и top down. И мы все время растим compute и datasets (на ближайшие годы проблема размеров данных решаема) - это всегда давало отдачу. Но разные вещи скэйлятся по-разному, естественно мы постоянно ищем что даст бОльшую отдачу
Развитие LLM
- Надежность ответов будет расти, сможем на них полагаться (типа последствия решений в реальном мире велики, как проверять?) + LLM будут глубже погружаться в домены знаний
- Для конкретных сфер люди будут хотеть как можно более компактные модели (e.g. 7 млрд параметров), а на больших моделях делать приложения
Open source
- Затрудняюсь предсказывать что-либо. Теоретически, спрос на такое в среднесрочной перспективе будет велик
- Но модели пока просто поиграться, что-то написать, что-то нарисовать. Но когда-то дорастут до способности много сложных шагов проделать самостоятельно, e.g. автономно сделать tech company или автономно делать science - и вы захотите такую модель выложить в открытый доступ? Может, поизучать сперва в closed source, а потом за пару лет open source будет catch-up?
AI vs. био и люди
- Есть гипотеза, что трансформерами все можно сделать - просто специализация сеток разная, ну как разные участки мозга. Известны кейсы когда детям отрезали половину мозга, а они вырастали в здоровых людей - мозг переназначает какой частью мозга какие задачи делать.. Или у хорьков нервы от глаза выводили на слуховую кору мозга - и все работало
- Однородность мозга у людей и животных подтверждает, что и в AI надо big uniform architecture. Да и в целом в биологии всего 20 белок-кодирующих аминокислот - и они программируют все остальное, эволюция ленива - и мы следуем по ее пути
- Жизнь станет цифровой когда системы станут и супер надежными, и автономными - а пока это не так
- Определения мы всегда выбираем из удобства. ОК. Reproduction (как живая жизнь же себя воспроизводит) - уже с нами (мы стали инфо от прошлых поколений реплицировать смартфонами), а автономность - еще нет
Будущее
- На 10 лет очень сложно предсказать. Можете себе представить живой data center? Если они станут умными, то хочется, чтобы они испытывали теплые/позитивные чувства к людям
- Я занимаюсь super alignment project, цель: чтобы у super intelligence были warm feelings к humanity. Не дружба, а хотя бы pro social AI
- В сфере alignment пока мало людей работает, надо больше
- Технологии развиваются волнами, и сейчас мы в фазе ускорения. AI не квантовая физика (где надо быть оч smart и много лет погружаться в graduate school), сажаем людей - прогресс в AI. А замедление - хрен знает, но когда-то будет..
👍12❤1
В эконом интернетах идет обсуждение статьи аналитика МВФ Ruchir Agarwal о рисках промышленной политики и форсированном создании «национальных чемпионов» (нет, это не «госкорпорации», как перевели в рус каналах, это совсем другое). Это ключевая экономическая дискуссия последних 20 лет - как стимулировать рост: через концентрацию ресурсов на лидерах, или через развитие рынка.
https://www.imf.org/en/Publications/fandd/issues/Series/Analytical-Series/industrial-policy-and-the-growth-strategy-trilemma-ruchir-agarwal
Несмотря на очевидность ответа, в долгосроке «ставка на лидеров» вредит устойчивому росту, потому что или тормозит рост (если ставка делается на «проверенные индустрии»), или разрушает финансовую стабильность системы (если ставка делается на высокорисковых чемпионов).
В долгосроке выигрывают те страны, в которых чемпионами становятся и перестают быть в результате свободной рыночной конкуренции за рынки и капитал. И пример Китая тоже в этой лунке - пром политика Китая состоит не в вытягивании за уши отдельных компаний, а в стимулировании спроса в новых секторах (например в ВИЭ и электроавтомобилях).
Возможно, кто-то найдет страны с успешными нацчемпионами, тогда можете оспорить тезис автора. Я склонен с ним согласиться
https://www.imf.org/en/Publications/fandd/issues/Series/Analytical-Series/industrial-policy-and-the-growth-strategy-trilemma-ruchir-agarwal
Несмотря на очевидность ответа, в долгосроке «ставка на лидеров» вредит устойчивому росту, потому что или тормозит рост (если ставка делается на «проверенные индустрии»), или разрушает финансовую стабильность системы (если ставка делается на высокорисковых чемпионов).
В долгосроке выигрывают те страны, в которых чемпионами становятся и перестают быть в результате свободной рыночной конкуренции за рынки и капитал. И пример Китая тоже в этой лунке - пром политика Китая состоит не в вытягивании за уши отдельных компаний, а в стимулировании спроса в новых секторах (например в ВИЭ и электроавтомобилях).
Возможно, кто-то найдет страны с успешными нацчемпионами, тогда можете оспорить тезис автора. Я склонен с ним согласиться
👍10❤3👏2
Не знаю, насколько это актуально уважаемым подписчикам, но снова рубрика #немогумолчать по поводу публикаций в популярных каналах. Сейчас там рвут молодую профессорку Марию Ведунову (директора института биологии и биомедицины ННГУ им. Лобачевского) за слова, что "женщинам зря разрешили учиться"
https://newsnn.ru/news/2023-11-15/chelovechestvo-sdelalo-oshibku-nizhegorodskaya-uchenaya-rezko-vyskazalas-o-zhenschinah-3100434?ysclid=lp0yz48rj0325108010
Можно посмотреть видео и согласиться, что она просто стебалась. Но проблема в другом - действительно, падение рождаемости есть следствие выравниваия социальных ролей м и ж. Так что это не стеб а факт - вопрос в другом - как к этому относиться и какие делать прогнозы и планы? Это на самом деле острый для всех культур и стран вопрос, и ответа на него нет.
Недавно тоже все сообщество стебалось над Клаудией Голдин, которая в числе множества своих работ обсуждала и тему причин неравенства работающих м и ж, и выводом была сложная совместимость ценностей репродукции и карьеры (оно же современный образ жизни). И тоже тут нет простых ответов - какие меры предпринимать и что поддерживать.
Надо понимать, что человечество, пройдя два демографических перехода (сначала победив детскую смертность и позволив женщинам не рожать по 10 детей), затем уронив рождаемость до/ниже порога воспроизводства, не закончило эволюцию и развитие, а находится в долгом эволюционном пути. Острота вопроса формируется двумя тезисами - "некому будет работать (и воевать - что больше волнует начальство)", и "некому будет стакан воды подать (или точнее - страх изоляции и бедности на госпенсии)". Оба этих вопроса получают ответ в современности - роботизация и развитие медицины и социальных служб (второе заметно даже у нас), но все же не понятно, что делать в предельном случае (все женщины решили стать чайлдфри). Ну и многих беспокоит, что не все общества равномерно трансформируются и есть страны с огромным взрывоопасным котлом непристроенной молодежи (Газа например)
В этой ситуации профи просто не знают что сказать. Не признать проблему невозможно. Утверждать, что надо "запрещать аборты и образование женщин" - это путь в православный Иран (в самом Иране рождаемость тоже падает кстати), и убивать экономику (это всем очевидно, кто не идиот). Замещать выпадающие сегменты общества притоком молодежи с глобального Юга - опасно в большинстве случаев. Отсюда и появляются такие выступления, в которых проблема только обозначается, но нет прообраза решения.
Каким же может быть решение пока говорить сложно. Есть два полюса - социальные методы (например демпфирование бюджетом страны доходов женщин, возвращающих их в карьерно/социальную гонку). Это и пресловутое штатовское диверсити, и скандинавский мужской декрет, и наш социальный капитал. Есть технологические решения - минимизация социально/медицинскими методами сроков вынашивания/ухода, и в перспективе - artificial womb (внешнее вынашивание).
Каким путем пойдет общество сказать невозможно, можно и нужно спорить, но совершенно точно, просто механически "вернуть все взад" невозможно ни социально, ни экономически.
https://newsnn.ru/news/2023-11-15/chelovechestvo-sdelalo-oshibku-nizhegorodskaya-uchenaya-rezko-vyskazalas-o-zhenschinah-3100434?ysclid=lp0yz48rj0325108010
Можно посмотреть видео и согласиться, что она просто стебалась. Но проблема в другом - действительно, падение рождаемости есть следствие выравниваия социальных ролей м и ж. Так что это не стеб а факт - вопрос в другом - как к этому относиться и какие делать прогнозы и планы? Это на самом деле острый для всех культур и стран вопрос, и ответа на него нет.
Недавно тоже все сообщество стебалось над Клаудией Голдин, которая в числе множества своих работ обсуждала и тему причин неравенства работающих м и ж, и выводом была сложная совместимость ценностей репродукции и карьеры (оно же современный образ жизни). И тоже тут нет простых ответов - какие меры предпринимать и что поддерживать.
Надо понимать, что человечество, пройдя два демографических перехода (сначала победив детскую смертность и позволив женщинам не рожать по 10 детей), затем уронив рождаемость до/ниже порога воспроизводства, не закончило эволюцию и развитие, а находится в долгом эволюционном пути. Острота вопроса формируется двумя тезисами - "некому будет работать (и воевать - что больше волнует начальство)", и "некому будет стакан воды подать (или точнее - страх изоляции и бедности на госпенсии)". Оба этих вопроса получают ответ в современности - роботизация и развитие медицины и социальных служб (второе заметно даже у нас), но все же не понятно, что делать в предельном случае (все женщины решили стать чайлдфри). Ну и многих беспокоит, что не все общества равномерно трансформируются и есть страны с огромным взрывоопасным котлом непристроенной молодежи (Газа например)
В этой ситуации профи просто не знают что сказать. Не признать проблему невозможно. Утверждать, что надо "запрещать аборты и образование женщин" - это путь в православный Иран (в самом Иране рождаемость тоже падает кстати), и убивать экономику (это всем очевидно, кто не идиот). Замещать выпадающие сегменты общества притоком молодежи с глобального Юга - опасно в большинстве случаев. Отсюда и появляются такие выступления, в которых проблема только обозначается, но нет прообраза решения.
Каким же может быть решение пока говорить сложно. Есть два полюса - социальные методы (например демпфирование бюджетом страны доходов женщин, возвращающих их в карьерно/социальную гонку). Это и пресловутое штатовское диверсити, и скандинавский мужской декрет, и наш социальный капитал. Есть технологические решения - минимизация социально/медицинскими методами сроков вынашивания/ухода, и в перспективе - artificial womb (внешнее вынашивание).
Каким путем пойдет общество сказать невозможно, можно и нужно спорить, но совершенно точно, просто механически "вернуть все взад" невозможно ни социально, ни экономически.
newsnn.ru
«Человечество сделало ошибку». Нижегородская ученая резко высказалась о женщинах
Директор Института биологии и биомедицины ННГУ им. Лобачевского Мария Ведунова заявила, что «человечество сделало огромную ошибку, когда женщине дало возможность получать образование». В том же интервью каналу «Эмпатия М... Новости Нижнего Новгорода и Нижегородской…
👍22❤4👎1
Иллюстрация
Обращаю внимание, что аттрактор (куда стремятся все страны мира) ниже 2х - уровня воспроизводства. И самые крупные резервуары (Индия и Китай) тоже.
https://t.me/rationalnumbers/6223
Обращаю внимание, что аттрактор (куда стремятся все страны мира) ниже 2х - уровня воспроизводства. И самые крупные резервуары (Индия и Китай) тоже.
https://t.me/rationalnumbers/6223
Telegram
Рациональные числа
Индекс человеческого развития и рождаемость в странах мира, 1990–2020 (Reddit)
ИЧР указан по горизонтали, рождаемость — по вертикали. Размером кружков обозначена численность населения стран
К сожалению, редакции не удалось обнаружить информации о том, все…
ИЧР указан по горизонтали, рождаемость — по вертикали. Размером кружков обозначена численность населения стран
К сожалению, редакции не удалось обнаружить информации о том, все…
👍11🤔4
Forwarded from The Idealist
The Atlantic: Белый дом готовится к будущему, в котором доминирует ИИ
Президент США Джо Байден подписал самый масштабный на сегодняшний день набор принципов регулирования искусственного интеллекта в Америке: пространный указ, который предписывает всем видам государственных ведомств обеспечить лидерство Америки в развитии этой технологии и одновременно устранить многочисленные опасности, которые она представляет. Указ прямо предписывает ведомствам устанавливать правила и рекомендации, писать отчеты, создавать финансовые и исследовательские инициативы для ИИ – «самой важной технологии нашего времени», по словам Байдена.
«Масштабы указа впечатляют, особенно если учесть, что бум генеративных ИИ начался всего год назад. Но многие части документа — а их немало — временами противоречат друг другу, демонстрируя общую путаницу в вопросе о том, каким именно должно быть главное отношение Америки к ИИ: является ли он угрозой национальной безопасности или справедливому обществу? Является ли он геополитическим оружием? Это способ помочь людям?».
https://theidealist.ru/whitehouseai/
#TheAtlantic #власть #технологии #США #ИИ
Президент США Джо Байден подписал самый масштабный на сегодняшний день набор принципов регулирования искусственного интеллекта в Америке: пространный указ, который предписывает всем видам государственных ведомств обеспечить лидерство Америки в развитии этой технологии и одновременно устранить многочисленные опасности, которые она представляет. Указ прямо предписывает ведомствам устанавливать правила и рекомендации, писать отчеты, создавать финансовые и исследовательские инициативы для ИИ – «самой важной технологии нашего времени», по словам Байдена.
«Масштабы указа впечатляют, особенно если учесть, что бум генеративных ИИ начался всего год назад. Но многие части документа — а их немало — временами противоречат друг другу, демонстрируя общую путаницу в вопросе о том, каким именно должно быть главное отношение Америки к ИИ: является ли он угрозой национальной безопасности или справедливому обществу? Является ли он геополитическим оружием? Это способ помочь людям?».
https://theidealist.ru/whitehouseai/
#TheAtlantic #власть #технологии #США #ИИ
👍6
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Я иногда пишу, что большие языковые модели будут в каждом тостере через пару лет – это только от части ирония, в видео разработчик запихнул языковую модель на 15М параметров в микроконтроллер стоимостью в ~$80.
Пишет она со скоростью ~2.5 токена в секунду, что уже можно считать нормальной скоростью.
Самое взрывающее мозг – в микроконтроллере всего 64 мегабайта оперативной памяти😵
Инструкция | Автор | Девайс
Phi 2 has joined the chat
Пишет она со скоростью ~2.5 токена в секунду, что уже можно считать нормальной скоростью.
Самое взрывающее мозг – в микроконтроллере всего 64 мегабайта оперативной памяти
Инструкция | Автор | Девайс
Phi 2 has joined the chat
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6😱2🤯1
Forwarded from Proeconomics
Как иногда удача помогает найти верное направление в бизнесе.
«Билл Гейтс учился в одной из единственных в мире средних школ, где в то время был компьютер.
Примечательна история о том, как в школе Lakeside, расположенной недалеко от Сиэтла, вообще появился компьютер. Билл Дугалл был военным лётчиком времён Второй мировой войны и стал преподавателем математики и естественных наук в средней школе. «Он считал, что без реального опыта изучения книг недостаточно. Он также понимал, что к моменту поступления в колледж мы должны будем кое-что знать о компьютерах», - вспоминал ныне покойный соучредитель Microsoft Пол Аллен.
В 1968 году Дугалл обратился в Клуб матерей школы Лейксайд с просьбой использовать средства, вырученные от ежегодной распродажи вещей - около 3000 долларов - для аренды компьютера Teletype Model 30, подключенного к терминалу мэйнфрейма General Electric для совместного использования компьютерного времени.
«Идея совместного использования времени появилась только в 1965 году», - говорил позже Гейтс. – «Кто-то был очень дальновиден».
В большинстве университетских аспирантур в то время не было и близко такого современного компьютера, какой был у Билла Гейтса в восьмом классе.
В 1968 году Гейтсу было 13 лет, когда он познакомился с одноклассником Полом Алленом. Аллен также был одержим школьным компьютером, и они нашли общий язык. Компьютер в Лейксайде не был частью общего учебного плана. Это была программа независимого обучения. Билл и Пол могли возиться с ним в своё удовольствие, давая волю своему творчеству после уроков, поздно вечером, в выходные дни. Они быстро стали экспертами в области компьютерных технологий. Во время одной из их ночных бесед Аллен вспомнил, как Гейтс показал ему журнал Fortune и спросил: «Как ты думаешь, каково это - управлять компанией из списка Fortune 500?». Аллен ответил, что не имеет ни малейшего представления. «Может быть, когда-нибудь у нас с тобой будет своя компьютерная компания», - сказал Гейтс».
(Из книги Моргана Хаусела «Психология денег. Непреходящие уроки богатства, жадности и счастья»)
«Билл Гейтс учился в одной из единственных в мире средних школ, где в то время был компьютер.
Примечательна история о том, как в школе Lakeside, расположенной недалеко от Сиэтла, вообще появился компьютер. Билл Дугалл был военным лётчиком времён Второй мировой войны и стал преподавателем математики и естественных наук в средней школе. «Он считал, что без реального опыта изучения книг недостаточно. Он также понимал, что к моменту поступления в колледж мы должны будем кое-что знать о компьютерах», - вспоминал ныне покойный соучредитель Microsoft Пол Аллен.
В 1968 году Дугалл обратился в Клуб матерей школы Лейксайд с просьбой использовать средства, вырученные от ежегодной распродажи вещей - около 3000 долларов - для аренды компьютера Teletype Model 30, подключенного к терминалу мэйнфрейма General Electric для совместного использования компьютерного времени.
«Идея совместного использования времени появилась только в 1965 году», - говорил позже Гейтс. – «Кто-то был очень дальновиден».
В большинстве университетских аспирантур в то время не было и близко такого современного компьютера, какой был у Билла Гейтса в восьмом классе.
В 1968 году Гейтсу было 13 лет, когда он познакомился с одноклассником Полом Алленом. Аллен также был одержим школьным компьютером, и они нашли общий язык. Компьютер в Лейксайде не был частью общего учебного плана. Это была программа независимого обучения. Билл и Пол могли возиться с ним в своё удовольствие, давая волю своему творчеству после уроков, поздно вечером, в выходные дни. Они быстро стали экспертами в области компьютерных технологий. Во время одной из их ночных бесед Аллен вспомнил, как Гейтс показал ему журнал Fortune и спросил: «Как ты думаешь, каково это - управлять компанией из списка Fortune 500?». Аллен ответил, что не имеет ни малейшего представления. «Может быть, когда-нибудь у нас с тобой будет своя компьютерная компания», - сказал Гейтс».
(Из книги Моргана Хаусела «Психология денег. Непреходящие уроки богатства, жадности и счастья»)
👍13❤3🤔1
Итак, давайте сделаем разбор полетов Старшипа)
Старшип сделал второй полет (или как его назвали fly test), и снова все закончилось красивыми взрывами. Тем не менее, сами SpaceX и большиснтво экспертов считают полет успешным. Я тоже) Почему?
Начнем с того, что старшип - принципиально новая ракета, не похожая по множеству элементов конструкции ни на что. И вся эта новизна тестируется «в бою» методом, который Маск привнес в космонавтику, сделав темпы разработки неверятно высокими. Метод - «тестировать по готовности» и «исправлять то, что отвалилось». Метод весьма дорогой, но цена компенсируется темпами. Так они и сумели, взорвав несколько Фальконов, выйти на невероятно устойчивую многоразовость, фактически пересоздав космонавтику.
Старшип содержит такое количество инноваций, что можно сказать, что он создан почти с нуля. Даже Фалькон - это модифицированная «классическая» ракета. Старшип - нет. Конечно, у каждого элемента были прообразы - но они почти полностью переосмыслены.
Многодвигательная схема - 33(!) двигателя. Н-1 Королева взорвалась 4 раза из 4х, и так и не достигла порога космоса. Новому поколению значительно проще - вычислительные возможности помогают вылечить проблемы такой компоновки. Но этим сходство ограничивается - конструктивно Старшип и Н-1 имеют очень мало общего. Н-1 это класссический «ракетоноситель». Старшип - это де-факто переосмысленный Шаттл, с двумя возвращаемыми компонентами - бустером и космическим кораблем.
Ключевой задачей конструирования Старшипа была экономичная мульти-многоразовость. Не 2-3 пуска - 50-100. Пришлось переделать все. Корпус (нержавеющая сталь). Конструкция двигателя (с неполным сгоранием топлива и сумасшедшей тягой). Уникальная топливная схема (крио пара метан - кислород). В общем - почти полный редизайн всех компонент ракеты. К примеру SLS - это ракета на двигателях Шаттла буквально - их даже не строили, а взяли из готовых запасов 90х. А тут все - заново и с нуля.
Пришлось переосмыслить и переконструировать стартовую площадку - классические гигантские бетонные конструкции съели бы всю себестоимость системы в целом. Это же не государство со «стратегическими задачами» - это коммерческое предприятие с целями окупаемости. Охлаждаемый компактный космодром в мире был построен впервые.
Итак, если через призму сказанного смотреть на второй пуск, то что мы видим:
1. Бустер успешно вывел вторую ступень на расчетную траекторию. Это гигантский успех: на картинке сравнение первого и второго пусков, 33 богатыря-движка работают как одно целое. Был запланирован разворот на траекторию возврата - он не выполнен, но я уверен, он не ставился как первичная задача.
2. Система запуска (это стальные панели с водяным охлаждением поверх бетонных конструкций) выдержала огневой удар без существенных повреждений. Главное - ее деформации не нанесли вред кораблю (именно куски бетона побили на старте 6 двигателей и 2 трудопровода в первом пуске). Отчета по состоянию площадки еще нет, но по доступной информации она требует ремонта, не перестройки. Какая часть поломана, а не просто требует замены «расходников» - узнаем позже, но в целом космодром выдержал.
3. Вторая ступень успешно отделилась и продолжила полет. Причина ее утери не установлена, и это неудачная часть запуска, явно был план при успехе 1 задачи вытянуть космолет на орбиту. Что помешало - будем внимательно читать новости.
Итак, ключевые элементы концепции мульти-многоразового сверхтяжа прошли успешную проверку. Двигательная система работает. Вся конструкция на адаптированных к многоразовости компонентах летает. Удешевление системы пусков не вредит. Осталось допилить стабильность всей пачки и отладить возврат.
Всегда хочется чуда, но четкая работа по реализации идей работает значительно вернее)
Старшип сделал второй полет (или как его назвали fly test), и снова все закончилось красивыми взрывами. Тем не менее, сами SpaceX и большиснтво экспертов считают полет успешным. Я тоже) Почему?
Начнем с того, что старшип - принципиально новая ракета, не похожая по множеству элементов конструкции ни на что. И вся эта новизна тестируется «в бою» методом, который Маск привнес в космонавтику, сделав темпы разработки неверятно высокими. Метод - «тестировать по готовности» и «исправлять то, что отвалилось». Метод весьма дорогой, но цена компенсируется темпами. Так они и сумели, взорвав несколько Фальконов, выйти на невероятно устойчивую многоразовость, фактически пересоздав космонавтику.
Старшип содержит такое количество инноваций, что можно сказать, что он создан почти с нуля. Даже Фалькон - это модифицированная «классическая» ракета. Старшип - нет. Конечно, у каждого элемента были прообразы - но они почти полностью переосмыслены.
Многодвигательная схема - 33(!) двигателя. Н-1 Королева взорвалась 4 раза из 4х, и так и не достигла порога космоса. Новому поколению значительно проще - вычислительные возможности помогают вылечить проблемы такой компоновки. Но этим сходство ограничивается - конструктивно Старшип и Н-1 имеют очень мало общего. Н-1 это класссический «ракетоноситель». Старшип - это де-факто переосмысленный Шаттл, с двумя возвращаемыми компонентами - бустером и космическим кораблем.
Ключевой задачей конструирования Старшипа была экономичная мульти-многоразовость. Не 2-3 пуска - 50-100. Пришлось переделать все. Корпус (нержавеющая сталь). Конструкция двигателя (с неполным сгоранием топлива и сумасшедшей тягой). Уникальная топливная схема (крио пара метан - кислород). В общем - почти полный редизайн всех компонент ракеты. К примеру SLS - это ракета на двигателях Шаттла буквально - их даже не строили, а взяли из готовых запасов 90х. А тут все - заново и с нуля.
Пришлось переосмыслить и переконструировать стартовую площадку - классические гигантские бетонные конструкции съели бы всю себестоимость системы в целом. Это же не государство со «стратегическими задачами» - это коммерческое предприятие с целями окупаемости. Охлаждаемый компактный космодром в мире был построен впервые.
Итак, если через призму сказанного смотреть на второй пуск, то что мы видим:
1. Бустер успешно вывел вторую ступень на расчетную траекторию. Это гигантский успех: на картинке сравнение первого и второго пусков, 33 богатыря-движка работают как одно целое. Был запланирован разворот на траекторию возврата - он не выполнен, но я уверен, он не ставился как первичная задача.
2. Система запуска (это стальные панели с водяным охлаждением поверх бетонных конструкций) выдержала огневой удар без существенных повреждений. Главное - ее деформации не нанесли вред кораблю (именно куски бетона побили на старте 6 двигателей и 2 трудопровода в первом пуске). Отчета по состоянию площадки еще нет, но по доступной информации она требует ремонта, не перестройки. Какая часть поломана, а не просто требует замены «расходников» - узнаем позже, но в целом космодром выдержал.
3. Вторая ступень успешно отделилась и продолжила полет. Причина ее утери не установлена, и это неудачная часть запуска, явно был план при успехе 1 задачи вытянуть космолет на орбиту. Что помешало - будем внимательно читать новости.
Итак, ключевые элементы концепции мульти-многоразового сверхтяжа прошли успешную проверку. Двигательная система работает. Вся конструкция на адаптированных к многоразовости компонентах летает. Удешевление системы пусков не вредит. Осталось допилить стабильность всей пачки и отладить возврат.
Всегда хочется чуда, но четкая работа по реализации идей работает значительно вернее)
👍30❤8🔥5