Цифровая экономика – это новый золотой век? И для кого?
Реакция читателей на пост о «парадоксе производительности» при переходе к цифровой экономике показала – нужны пояснения:
1. Что за модель технологических революций (каждая с двумя длительными стадиями) упомянута в посте?
2. Когда, согласно этой модели, замедление роста производительности сменится на ускорение?
3. Ждет ли продвинутое человечество (развитые страны) «золотой век» с торжеством цифровой экономики?
Попробую предельно кратко это пояснить.
1) Речь идет о современной трактовке Циклов Кондратьева (волн Кондратьева или К-волн - Kondratiev waves, К-waves), увязываемых со сменой технологических укладов (технологическими революциями). Современное название этой теории - парадигма «Шумпетера - Фримана - Перес» (см. Carlota Perez «Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages» - есть перевод).
В двух словах речь вот о чем.
— С начала промышленной революции в развитых странах было 5 основных технологических циклов, каждый из которых длится примерно 50-60 лет https://goo.gl/fG683b
Каждый экономический цикл состоит из двух сильно разных периодов, длительностью, примерно, 20-30 лет.
— Период Становления (или период проб и ошибок внедрения) - время творческого разрушения, когда новые технологии выходят из лабораторий на рынок, предприниматели запускают много стартапов на основе новых технологий, венчурный капитал сфокусирован на экспериментах с бизнес-моделями, а новые предприятия приманивают значительные инвестиции и спекулятивный капитал. Все это неизбежно ведет к финансовому пузырю, который в конечном итоге с треском взрывается, что приводит к кризису.
— После кризиса наступает период Развертывания (или период реального массового внедрения) - время экономических преобразований и институциональной рекомпозиции. Теперь, еще недавно «новейшие и прорывные» технологии и бизнес-парадигмы становятся нормой, инфраструктуры и индустрии качественно улучшаются и становятся стабильными, производственный капитал стимулирует долгосрочный рост и расширение путем тиражирования и масштабирования успешных бизнес-моделей.
— Нынешняя (5я) техно-революция (цифровая) основана на инфо-коммуникационных технологиях и началась с 1971 г. Это самая глубокая трансформация повседневной жизни человечества за всю историю.
2) Развитые страны сейчас в этой точке цикла https://goo.gl/FGGZHH - окончание кризиса, после которого замедление роста производительности сменится на ускорение.
3) В результате, через несколько десятков лет может начаться «золотой век» цифровой экономики. Но в том-то и фокус, что этот «золотой век» может состояться в 2х вариантах:
— Устойчивый Глобальный Золотой Век для Всех (жителей развитых стран)
или
— Неустойчивый Золотой Век для Избранных (элит развитых стран)
Подробней о двух вариантах «золотого века» см. в материалах проекта BTTR (Beyond the Tech Revolution) https://goo.gl/GWH4AY
И в материале strategy+business (s+b) о круглом столе с Carlota Perez и партнером PwC UK Leo Johnson «Are We on the Verge of a New Golden Age?» https://goo.gl/cFegi8
PS На вопрос, в какой точке цикла сейчас находится Россия – есть 2 варианта ответа:
— Carlota Perez считает так: в России кризис 5го («цифрового») цикла еще даже не начался (отстаем на 10-20 лет);
— Перец из «Улитки на склоне», полагаю, сказал бы иначе: в России свой собственный четырехтактный цикл развития - реформа (революция) - заморозок - оттепель - застой (маразм).
#ЦифроваяЭкономика
Реакция читателей на пост о «парадоксе производительности» при переходе к цифровой экономике показала – нужны пояснения:
1. Что за модель технологических революций (каждая с двумя длительными стадиями) упомянута в посте?
2. Когда, согласно этой модели, замедление роста производительности сменится на ускорение?
3. Ждет ли продвинутое человечество (развитые страны) «золотой век» с торжеством цифровой экономики?
Попробую предельно кратко это пояснить.
1) Речь идет о современной трактовке Циклов Кондратьева (волн Кондратьева или К-волн - Kondratiev waves, К-waves), увязываемых со сменой технологических укладов (технологическими революциями). Современное название этой теории - парадигма «Шумпетера - Фримана - Перес» (см. Carlota Perez «Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages» - есть перевод).
В двух словах речь вот о чем.
— С начала промышленной революции в развитых странах было 5 основных технологических циклов, каждый из которых длится примерно 50-60 лет https://goo.gl/fG683b
Каждый экономический цикл состоит из двух сильно разных периодов, длительностью, примерно, 20-30 лет.
— Период Становления (или период проб и ошибок внедрения) - время творческого разрушения, когда новые технологии выходят из лабораторий на рынок, предприниматели запускают много стартапов на основе новых технологий, венчурный капитал сфокусирован на экспериментах с бизнес-моделями, а новые предприятия приманивают значительные инвестиции и спекулятивный капитал. Все это неизбежно ведет к финансовому пузырю, который в конечном итоге с треском взрывается, что приводит к кризису.
— После кризиса наступает период Развертывания (или период реального массового внедрения) - время экономических преобразований и институциональной рекомпозиции. Теперь, еще недавно «новейшие и прорывные» технологии и бизнес-парадигмы становятся нормой, инфраструктуры и индустрии качественно улучшаются и становятся стабильными, производственный капитал стимулирует долгосрочный рост и расширение путем тиражирования и масштабирования успешных бизнес-моделей.
— Нынешняя (5я) техно-революция (цифровая) основана на инфо-коммуникационных технологиях и началась с 1971 г. Это самая глубокая трансформация повседневной жизни человечества за всю историю.
2) Развитые страны сейчас в этой точке цикла https://goo.gl/FGGZHH - окончание кризиса, после которого замедление роста производительности сменится на ускорение.
3) В результате, через несколько десятков лет может начаться «золотой век» цифровой экономики. Но в том-то и фокус, что этот «золотой век» может состояться в 2х вариантах:
— Устойчивый Глобальный Золотой Век для Всех (жителей развитых стран)
или
— Неустойчивый Золотой Век для Избранных (элит развитых стран)
Подробней о двух вариантах «золотого века» см. в материалах проекта BTTR (Beyond the Tech Revolution) https://goo.gl/GWH4AY
И в материале strategy+business (s+b) о круглом столе с Carlota Perez и партнером PwC UK Leo Johnson «Are We on the Verge of a New Golden Age?» https://goo.gl/cFegi8
PS На вопрос, в какой точке цикла сейчас находится Россия – есть 2 варианта ответа:
— Carlota Perez считает так: в России кризис 5го («цифрового») цикла еще даже не начался (отстаем на 10-20 лет);
— Перец из «Улитки на склоне», полагаю, сказал бы иначе: в России свой собственный четырехтактный цикл развития - реформа (революция) - заморозок - оттепель - застой (маразм).
#ЦифроваяЭкономика
Голодные игры эволюции.
Матмодель «пока толстый сохнет, худой сдохнет» предсказывает риск вымирания и математически воспроизводит закон Дамута и правило Коупа.
Чтобы вымереть, много не надо - достаточно недоедать. Следствием будет недополучение энергии, похудание и ослабление репродуктивных функций. Ну а если эти «голодные игры» будут продолжаться на уровне всего вида, этот вид вымрет.
Существующие модели расчета риска исчезновения вида весьма просты и сводятся к моделированию комплексной экологической системы с линейной взаимосвязью между плотностью ресурсов и приростом населения. Такие модели широко используются для определения того, сколько ресурсов необходимо для выживания вида.
Новая и куда более продвинутая модель https://goo.gl/gMonBd только что опубликована междисциплинарной группой ученых с участием отрекламированного мною на прошлой неделе «мастера случайных блужданий» Сидни Реднера. Новая модель не только существенно точнее. Она также позволяет ответить на сакраментальный вопрос - почему виды животных, как правило, развиваются в сторону более крупных размеров тела.
Новизна этой модели сущностная. В отличие от предыдущих моделей, она учитывает размер тела и метаболическое масштабирование - изменение скорости обмена веществ при изменении размеров тела (подробней о «формуле жизни» и фрактальной геометрии всего живого см. мой пост https://goo.gl/bocG5L). В результате учета потребляемой энергии, размеров тела и скорости метаболизма, эту модель населяют не просто живые существа определенного вида, а «сытые» и «голодные» существа.
На 1й взгляд, новая модель кажется простой, если не примитивной: «голодные» существа склонны к вымиранию, поскольку только «сытые» способны к размножению.
Но т.к. энергетические потребности живых существ изменяются с размером тела, исследователи пришли, в итоге, к интереснейшему открытию - виды разных размеров тяготеют к наиболее устойчивым от вымирания популяционным состояниям.
Это открытие воспроизводит и математически описывает две часто наблюдаемые биологические закономерности.
Первая, закон Дамута об обратной зависимости между размером тела и плотностью населения: чем крупнее вид, тем меньше существ проживают в данной области.
Второе соотношение, правило Коупа, утверждает, что наземные млекопитающие имеют тенденцию развиваться к более крупным размерам тела. Новая модель математически описывает, что более крупные животные с более медленным метаболизмом наиболее устойчивы к вымиранию из-за голода. Эта модель даже предсказывает энергетически «идеальное» с точки зрения выживания в условиях недоедания млекопитающее. По размерам оно должно быть в 2,5 раза больше африканского слона.
Ну а поскольку эволюция таких существ не создала, значит есть для нее факторы посильнее, чем вымирание вида от голода.
Осталось лишь только эти факторы открыть и проверить на матмоделях.
#ТеорияЭволюции
Матмодель «пока толстый сохнет, худой сдохнет» предсказывает риск вымирания и математически воспроизводит закон Дамута и правило Коупа.
Чтобы вымереть, много не надо - достаточно недоедать. Следствием будет недополучение энергии, похудание и ослабление репродуктивных функций. Ну а если эти «голодные игры» будут продолжаться на уровне всего вида, этот вид вымрет.
Существующие модели расчета риска исчезновения вида весьма просты и сводятся к моделированию комплексной экологической системы с линейной взаимосвязью между плотностью ресурсов и приростом населения. Такие модели широко используются для определения того, сколько ресурсов необходимо для выживания вида.
Новая и куда более продвинутая модель https://goo.gl/gMonBd только что опубликована междисциплинарной группой ученых с участием отрекламированного мною на прошлой неделе «мастера случайных блужданий» Сидни Реднера. Новая модель не только существенно точнее. Она также позволяет ответить на сакраментальный вопрос - почему виды животных, как правило, развиваются в сторону более крупных размеров тела.
Новизна этой модели сущностная. В отличие от предыдущих моделей, она учитывает размер тела и метаболическое масштабирование - изменение скорости обмена веществ при изменении размеров тела (подробней о «формуле жизни» и фрактальной геометрии всего живого см. мой пост https://goo.gl/bocG5L). В результате учета потребляемой энергии, размеров тела и скорости метаболизма, эту модель населяют не просто живые существа определенного вида, а «сытые» и «голодные» существа.
На 1й взгляд, новая модель кажется простой, если не примитивной: «голодные» существа склонны к вымиранию, поскольку только «сытые» способны к размножению.
Но т.к. энергетические потребности живых существ изменяются с размером тела, исследователи пришли, в итоге, к интереснейшему открытию - виды разных размеров тяготеют к наиболее устойчивым от вымирания популяционным состояниям.
Это открытие воспроизводит и математически описывает две часто наблюдаемые биологические закономерности.
Первая, закон Дамута об обратной зависимости между размером тела и плотностью населения: чем крупнее вид, тем меньше существ проживают в данной области.
Второе соотношение, правило Коупа, утверждает, что наземные млекопитающие имеют тенденцию развиваться к более крупным размерам тела. Новая модель математически описывает, что более крупные животные с более медленным метаболизмом наиболее устойчивы к вымиранию из-за голода. Эта модель даже предсказывает энергетически «идеальное» с точки зрения выживания в условиях недоедания млекопитающее. По размерам оно должно быть в 2,5 раза больше африканского слона.
Ну а поскольку эволюция таких существ не создала, значит есть для нее факторы посильнее, чем вымирание вида от голода.
Осталось лишь только эти факторы открыть и проверить на матмоделях.
#ТеорияЭволюции
Nature Communications
Dynamics of starvation and recovery predict extinction risk and both Damuth’s law and Cope’s rule
Energetic constraints produce a fundamental tradeoff in starvation and recovery rates, impacting eco-evolutionary dynamics. Here, Yeakel et al. develop a nutritional state-structured model that predicts population size as a function of body mass known as…
Новейший завет - пятикнижие Нассима Талеба
27го выйдет 5й том пятикнижия Incerto - «Своя шкура на кону. Скрытые асимметрии в повседневной жизни» https://goo.gl/N7YGVE - вошедший во все топ-рейтинги самых ожидаемых междисциплинарных книг 2018 г.
Пропустить эту уникальную книгу - было бы большой ошибкой. Прочитать, а уж тем более, понять ее – это немалый труд.
Одни считают Талеба в числе самых важных современных мыслителей, гением и новым пророком, античной фигурой средиземноморской цивилизации.
Другие – ругачим балаболом, пиарящим себя многословным пересказом чужих идей, банальностей и анекдотов на темы, в которых он сам мало что понимает.
Талеб отвечает своим оппонентам наотмашь, называя их Интеллектуальными Идиотами, переквалифицировавшимися из астрологов в экономисты, из трепачей в психологов, а из грабителей в банкиры… И все потому, что они не желают поставить на кон свою собственную шкуру.
Так что же такое – эта своя шкура на кону? И о какой асимметрии идет речь в заглавии книги? Почему это, в конце концов, столь важно, чтобы писать об этом целое пятикнижие?
Коротко (для столь сложных тем это означает несколько десятков страниц) об этом рассказывается в предыдущем томе пятикнижия - «Антихрупкость» (см. книгу VII - Этика хрупкости и антихрупкости, главу 23 - Своя шкура на кону: антихрупкость и опциональность за чужой счет).
Ну а в 5м томе пятикнижья, уже на 300 страницах, все разложено по полочкам.
Напомню, что базовые тезиси новейшего завета Талеба, примерно, такие.
— Да, Бог существует. Но он совсем не такой, каким мы его представляли. Он называется неопределенность.
— И мир, где царит этот Бог, тоже совсем не такой, каким мы его представляли. Вероятность редких событий в этом мире просто не вычислима. А количество таких явлений (от наводнений до финансовых кризисов) огромно. И поэтому не нужно стремиться предсказывать будущее, а следует быть… антихрупким.
— Антихрупкость – это свойство всех естественных (и сложных) систем (людей, компаний, государств и т.д.), позволяющее в условиях неопределенности, не просто выжить, но и стать сильнее.
— Человечество находится в плену советско-гарвардского заблуждения – ненаучной завышенной оценки пределов научного познания. Из-за этого заблуждения большинство людей являются наивными рационалистами, верящими, что причины, по которым происходят события всегда познаваемы.
— Но самая опасная проблема современности – это пагубный перенос хрупкости и антихрупкости с одной группы людей на другую; в итоге одни извлекают выгоду, а другие ни за что вынуждены мириться с потерями (хотя они ничего и не делали).
Одни (бюрократы, политики, консультанты, различного рода анализирующие и предсказывающие «эксперты») – не ставят на кон свою шкуру. Они извлекают выгоду, перенося вред на других и обладая скрытыми опционами за чужой счет.
Другие (граждане, бизнесмены, активисты) – ставят свою шкуру на кон, принимая риски и негативные последствия на себя.
Третьи - ставят на кон свою шкуру, но ради других (святые, воины, пророки, диссиденты, революционеры), принимая риск за других и создавая универсальные ценности.
Из-за этой асимметрии и из-за этого переноса рисков пропасть между этическим и законным все время расширяется… а мир балансирует на грани глобальной катастрофы.
Этот четырехзвенный переход:
✔️ от технических наблюдений некоторых негауссовых феноменов,
✔️ к обобщению нашего восприятия действительности и того, как формируются знания,
✔️ а потом к методологии знания и роли индуктивного мышления,
✔️ и, наконец, к выходу всего вышеназванного на вопросы этики,
— и есть, по тонкому замечанию Бранко Милановича, уникальная по важности «Система Талеба», идущая от эмпирики к этике, что делает ее автора одним из самых значимых мыслителей современности https://goo.gl/2Zbzz8 .
PS Если сложно со временем и с английским, рекомендую этот краткий конспект «Антихрупкости» https://goo.gl/V96CdJ , где все сильно короче (в пределах часа чтения), но основное сказано.
#БББ
27го выйдет 5й том пятикнижия Incerto - «Своя шкура на кону. Скрытые асимметрии в повседневной жизни» https://goo.gl/N7YGVE - вошедший во все топ-рейтинги самых ожидаемых междисциплинарных книг 2018 г.
Пропустить эту уникальную книгу - было бы большой ошибкой. Прочитать, а уж тем более, понять ее – это немалый труд.
Одни считают Талеба в числе самых важных современных мыслителей, гением и новым пророком, античной фигурой средиземноморской цивилизации.
Другие – ругачим балаболом, пиарящим себя многословным пересказом чужих идей, банальностей и анекдотов на темы, в которых он сам мало что понимает.
Талеб отвечает своим оппонентам наотмашь, называя их Интеллектуальными Идиотами, переквалифицировавшимися из астрологов в экономисты, из трепачей в психологов, а из грабителей в банкиры… И все потому, что они не желают поставить на кон свою собственную шкуру.
Так что же такое – эта своя шкура на кону? И о какой асимметрии идет речь в заглавии книги? Почему это, в конце концов, столь важно, чтобы писать об этом целое пятикнижие?
Коротко (для столь сложных тем это означает несколько десятков страниц) об этом рассказывается в предыдущем томе пятикнижия - «Антихрупкость» (см. книгу VII - Этика хрупкости и антихрупкости, главу 23 - Своя шкура на кону: антихрупкость и опциональность за чужой счет).
Ну а в 5м томе пятикнижья, уже на 300 страницах, все разложено по полочкам.
Напомню, что базовые тезиси новейшего завета Талеба, примерно, такие.
— Да, Бог существует. Но он совсем не такой, каким мы его представляли. Он называется неопределенность.
— И мир, где царит этот Бог, тоже совсем не такой, каким мы его представляли. Вероятность редких событий в этом мире просто не вычислима. А количество таких явлений (от наводнений до финансовых кризисов) огромно. И поэтому не нужно стремиться предсказывать будущее, а следует быть… антихрупким.
— Антихрупкость – это свойство всех естественных (и сложных) систем (людей, компаний, государств и т.д.), позволяющее в условиях неопределенности, не просто выжить, но и стать сильнее.
— Человечество находится в плену советско-гарвардского заблуждения – ненаучной завышенной оценки пределов научного познания. Из-за этого заблуждения большинство людей являются наивными рационалистами, верящими, что причины, по которым происходят события всегда познаваемы.
— Но самая опасная проблема современности – это пагубный перенос хрупкости и антихрупкости с одной группы людей на другую; в итоге одни извлекают выгоду, а другие ни за что вынуждены мириться с потерями (хотя они ничего и не делали).
Одни (бюрократы, политики, консультанты, различного рода анализирующие и предсказывающие «эксперты») – не ставят на кон свою шкуру. Они извлекают выгоду, перенося вред на других и обладая скрытыми опционами за чужой счет.
Другие (граждане, бизнесмены, активисты) – ставят свою шкуру на кон, принимая риски и негативные последствия на себя.
Третьи - ставят на кон свою шкуру, но ради других (святые, воины, пророки, диссиденты, революционеры), принимая риск за других и создавая универсальные ценности.
Из-за этой асимметрии и из-за этого переноса рисков пропасть между этическим и законным все время расширяется… а мир балансирует на грани глобальной катастрофы.
Этот четырехзвенный переход:
✔️ от технических наблюдений некоторых негауссовых феноменов,
✔️ к обобщению нашего восприятия действительности и того, как формируются знания,
✔️ а потом к методологии знания и роли индуктивного мышления,
✔️ и, наконец, к выходу всего вышеназванного на вопросы этики,
— и есть, по тонкому замечанию Бранко Милановича, уникальная по важности «Система Талеба», идущая от эмпирики к этике, что делает ее автора одним из самых значимых мыслителей современности https://goo.gl/2Zbzz8 .
PS Если сложно со временем и с английским, рекомендую этот краткий конспект «Антихрупкости» https://goo.gl/V96CdJ , где все сильно короче (в пределах часа чтения), но основное сказано.
#БББ
Поп или смарт мастриды – кому что нужно.
Недавно опубликованный на канале «Мастриды» пост о будущем ИИ заставил задуматься:
— а что же предлагается под вывеской мастридов (не только на этом канале, а вообще)?
— и кому предлагается (всем, выборочно, кому-то конкретно)?
Эти вопросы потянули за собой другие:
— почему какой-то текст можно рекомендовать прочесть всем и каждому?
— а нужно ли мне такой текст читать?
— и в целом, существуют ли тексты, которые интересны и нужны всем?
Кембриджский словарь так определяет “must-read”:
— это некий текст, который
А) захотят прочитать многие, или
Б) следует прочесть конкретной группе людей.
Из определения получается, что это либо
А) хороший популярный текст для самой широкой аудитории, либо
Б) толковый специальный текст для его целевой аудитории.
Т.е. мастриды бывают 2х видов, которые условно можно назвать:
А) Попмастриды (по выражению Буратино, - «с ччччудными картинками и большими буквами»), главная цель которых – «продать» качественный текст как можно большему числу читателей.
Б) Смартмастриды – нелегкое чтение, адресованное лишь тем, кому это нужно и для кого это важно. Чаще всего, главная цель таких текстов – попытка разобраться в сложной теме и помочь читателям понять суть вопроса, самостоятельно ее проанализировав вслед за автором.
Ну и возвращаясь к поводу статьи, - что за 3 мастрида на тему будущего ИИ были рекомендованы.
По моему мнению, все названные тексты — однозначно, попмастриды. И хотя аудитории у них весьма разные (Wired, Waitbutwhy, Newyorker), но цель одна - «продать» довольно качественные тексты как можно большему числу читателей среди своей аудитории.
А вот полярный пример – настоящий смартмастрид на тему будущего ИИ «Технологическая сингулярность, теорема Пенроуза об искусственном интеллекте и квантовая природа сознания» https://goo.gl/NrMQex .
Это эссе А.Д.Панова, выдающегося российского ученого, автора нескольких десятков весьма интересных работ в широком спектре областей https://goo.gl/7VC7kk и особенно известного по легендарной «вертикали Снукса-Панова» (см. здесь https://goo.gl/M9UrKe), было опубликовано в 2014. Однако и сегодня, спустя 4 года, эта работа, по-прежнему, - топовый смартмастрид о прогнозах в отношении возможности создания сильного ИИ в ближайшие десятилетия.
Этой работе я хотел бы посвятить отдельную большую статью. А здесь лишь резюмирую ее суть.
В эссе показано, что все существующие прогнозы в отношении возможности создания сильного ИИ в ближайшие десятилетия основаны на трех плохо обоснованных предположениях и одном практически полностью непонятом обстоятельстве.
Те, кому нужно разобраться в данном вопросе, для кого это действительно важно, - обязательно прочтите (must-read) этот непростой, но по-настоящему умный (smart) смартмастрид.
Те, кому хотелось бы самому разобраться, но не настолько важно, чтобы прямо сейчас голову ломать, - ждите моего поста по мотивам эссе Панова.
Остальным же можно не напрягаться и продолжить чтение попмастридов.
#Смартмастрид #ИИ
Недавно опубликованный на канале «Мастриды» пост о будущем ИИ заставил задуматься:
— а что же предлагается под вывеской мастридов (не только на этом канале, а вообще)?
— и кому предлагается (всем, выборочно, кому-то конкретно)?
Эти вопросы потянули за собой другие:
— почему какой-то текст можно рекомендовать прочесть всем и каждому?
— а нужно ли мне такой текст читать?
— и в целом, существуют ли тексты, которые интересны и нужны всем?
Кембриджский словарь так определяет “must-read”:
— это некий текст, который
А) захотят прочитать многие, или
Б) следует прочесть конкретной группе людей.
Из определения получается, что это либо
А) хороший популярный текст для самой широкой аудитории, либо
Б) толковый специальный текст для его целевой аудитории.
Т.е. мастриды бывают 2х видов, которые условно можно назвать:
А) Попмастриды (по выражению Буратино, - «с ччччудными картинками и большими буквами»), главная цель которых – «продать» качественный текст как можно большему числу читателей.
Б) Смартмастриды – нелегкое чтение, адресованное лишь тем, кому это нужно и для кого это важно. Чаще всего, главная цель таких текстов – попытка разобраться в сложной теме и помочь читателям понять суть вопроса, самостоятельно ее проанализировав вслед за автором.
Ну и возвращаясь к поводу статьи, - что за 3 мастрида на тему будущего ИИ были рекомендованы.
По моему мнению, все названные тексты — однозначно, попмастриды. И хотя аудитории у них весьма разные (Wired, Waitbutwhy, Newyorker), но цель одна - «продать» довольно качественные тексты как можно большему числу читателей среди своей аудитории.
А вот полярный пример – настоящий смартмастрид на тему будущего ИИ «Технологическая сингулярность, теорема Пенроуза об искусственном интеллекте и квантовая природа сознания» https://goo.gl/NrMQex .
Это эссе А.Д.Панова, выдающегося российского ученого, автора нескольких десятков весьма интересных работ в широком спектре областей https://goo.gl/7VC7kk и особенно известного по легендарной «вертикали Снукса-Панова» (см. здесь https://goo.gl/M9UrKe), было опубликовано в 2014. Однако и сегодня, спустя 4 года, эта работа, по-прежнему, - топовый смартмастрид о прогнозах в отношении возможности создания сильного ИИ в ближайшие десятилетия.
Этой работе я хотел бы посвятить отдельную большую статью. А здесь лишь резюмирую ее суть.
В эссе показано, что все существующие прогнозы в отношении возможности создания сильного ИИ в ближайшие десятилетия основаны на трех плохо обоснованных предположениях и одном практически полностью непонятом обстоятельстве.
Те, кому нужно разобраться в данном вопросе, для кого это действительно важно, - обязательно прочтите (must-read) этот непростой, но по-настоящему умный (smart) смартмастрид.
Те, кому хотелось бы самому разобраться, но не настолько важно, чтобы прямо сейчас голову ломать, - ждите моего поста по мотивам эссе Панова.
Остальным же можно не напрягаться и продолжить чтение попмастридов.
#Смартмастрид #ИИ
Список Мюллера объявлен. Что запад намерен делать дальше?
Как ни удивительно, но ответ на этот вопрос пришел еще в декабре из Гааги.
Всем известно, что США обвинили 13 россиян во вмешательстве в американские выборы https://goo.gl/cJhSm6 .
Многим известно, что американские спецслужбы могли получить материалы, которые стали основой для обвинения России во вмешательстве в президентские выборы в 2016 году, от Нидерландов https://goo.gl/WwpYL8 .
Но мало кто в России знает о роли Нидерландов в выработке общей стратегии запада по недопущению подобных историй в будущем. Эта стратегия разработана Гаагским центром стратегических исследований (The Hague Centre for Strategic Studies (HCSS)).
74х страничное резюме этой стратегии, отвечающее на вопрос «Что запад намерен делать дальше?», содержится в отчете HCSS «Inside the Kremlin House of Mirrors: how liberal democracies can counter Russian disinformation and societal interference» (В зеркальном лабиринте Кремля. Как либеральные демократии могут противостоять российской дезинформации и социальному вмешательству).
Отчет висит в открытом доступе в разделе Research на сайте HCSS.
О политике я стараюсь не писать. Но о работе HCSS пишу на своем канале регулярно в контексте того, какой будет большая война, и каковы новейшие методы отслеживания техно-трендов.
Больше же в России об исследованиях HCSS не пишет никто. И даже не упоминают. За исключением единственного перевода Инопрессы статьи Newsweek за 2015 г., озаглавленной «Хакеры - возможно, самое мощное оружие России», где цитируется Александер Кимбург из HCSS:
"Сегодня киберпространство подобно Европе в 1914 году накануне Первой мировой. Правительства - точно сомнамбулы. Они не осознают могущества новых технологий и последствий неверного истолкования действий друг друга."
Вот так. Следовательно, российскими хакерами и агентами кибер-дезинформации в HCSS занимаются не 1й год. И возможно, это объясняет, почему именно нидерландские спецслужбы сумели взять под колпак фигурантов списка Мюллера.
Ну а теперь коротко, как предлагает HCSS бороться с дезинформацией, исходящей из «зеркального лабиринта Кремля» (метафора, метода искаженного отображения реальности).
Если метафорически одним предложением, то – предлагается «не отягощаясь моралью, бить в морду что есть силы, и, желательно, быстрее, чем это собирается сделать противник».
А это базовые принципы HCSS, кому и как бить.
1) Особенно не заморачиваясь с доказательствами из-за наличия обширной «серой зоны»:
— между очевидными фейковыми новостями / дезинформацией и контентом, заведомо таковым не являющимся;
— между цензурой и свободой слова.
2) Не только блокируя преднамеренные дезиформационные и пропагандистские выпады, но и нанося ответные удары, принимая самые жесткие меры (вплоть до уголовных) к распространителям такой информации.
3) Делать это, «не взирая на лица агентов влияния»: юридические или физические, СМИ или блогеры, организации гражданского общества или прокремлевские политики (в том числе, свои).
Но (!) стараясь не отвечать на пропаганду пропагандой, а апеллируя к западным ценностям.
4) Основной способ нейтрализации
— прокремлевских политиков:
открытые дебаты с ними, в ходе которых необходимо раскрывать общественности ложность аргументации таких политиков;
—прокремлевских политических партий и общественных организации:
максимально жесткий контроль за их финансированием и ужесточение правил финансовой прозрачности (что-то слышится родное).
—прокремлевских СМИ:
предельно допустимый контроль за ними со стороны регулирующих органов и дискредитация в профессиональной журналистской среде, как этих СМИ, так и персонально их авторов, как распространителей откровенно лживых историй (опять же, слышится родное).
#СценарииБудущего
Как ни удивительно, но ответ на этот вопрос пришел еще в декабре из Гааги.
Всем известно, что США обвинили 13 россиян во вмешательстве в американские выборы https://goo.gl/cJhSm6 .
Многим известно, что американские спецслужбы могли получить материалы, которые стали основой для обвинения России во вмешательстве в президентские выборы в 2016 году, от Нидерландов https://goo.gl/WwpYL8 .
Но мало кто в России знает о роли Нидерландов в выработке общей стратегии запада по недопущению подобных историй в будущем. Эта стратегия разработана Гаагским центром стратегических исследований (The Hague Centre for Strategic Studies (HCSS)).
74х страничное резюме этой стратегии, отвечающее на вопрос «Что запад намерен делать дальше?», содержится в отчете HCSS «Inside the Kremlin House of Mirrors: how liberal democracies can counter Russian disinformation and societal interference» (В зеркальном лабиринте Кремля. Как либеральные демократии могут противостоять российской дезинформации и социальному вмешательству).
Отчет висит в открытом доступе в разделе Research на сайте HCSS.
О политике я стараюсь не писать. Но о работе HCSS пишу на своем канале регулярно в контексте того, какой будет большая война, и каковы новейшие методы отслеживания техно-трендов.
Больше же в России об исследованиях HCSS не пишет никто. И даже не упоминают. За исключением единственного перевода Инопрессы статьи Newsweek за 2015 г., озаглавленной «Хакеры - возможно, самое мощное оружие России», где цитируется Александер Кимбург из HCSS:
"Сегодня киберпространство подобно Европе в 1914 году накануне Первой мировой. Правительства - точно сомнамбулы. Они не осознают могущества новых технологий и последствий неверного истолкования действий друг друга."
Вот так. Следовательно, российскими хакерами и агентами кибер-дезинформации в HCSS занимаются не 1й год. И возможно, это объясняет, почему именно нидерландские спецслужбы сумели взять под колпак фигурантов списка Мюллера.
Ну а теперь коротко, как предлагает HCSS бороться с дезинформацией, исходящей из «зеркального лабиринта Кремля» (метафора, метода искаженного отображения реальности).
Если метафорически одним предложением, то – предлагается «не отягощаясь моралью, бить в морду что есть силы, и, желательно, быстрее, чем это собирается сделать противник».
А это базовые принципы HCSS, кому и как бить.
1) Особенно не заморачиваясь с доказательствами из-за наличия обширной «серой зоны»:
— между очевидными фейковыми новостями / дезинформацией и контентом, заведомо таковым не являющимся;
— между цензурой и свободой слова.
2) Не только блокируя преднамеренные дезиформационные и пропагандистские выпады, но и нанося ответные удары, принимая самые жесткие меры (вплоть до уголовных) к распространителям такой информации.
3) Делать это, «не взирая на лица агентов влияния»: юридические или физические, СМИ или блогеры, организации гражданского общества или прокремлевские политики (в том числе, свои).
Но (!) стараясь не отвечать на пропаганду пропагандой, а апеллируя к западным ценностям.
4) Основной способ нейтрализации
— прокремлевских политиков:
открытые дебаты с ними, в ходе которых необходимо раскрывать общественности ложность аргументации таких политиков;
—прокремлевских политических партий и общественных организации:
максимально жесткий контроль за их финансированием и ужесточение правил финансовой прозрачности (что-то слышится родное).
—прокремлевских СМИ:
предельно допустимый контроль за ними со стороны регулирующих органов и дискредитация в профессиональной журналистской среде, как этих СМИ, так и персонально их авторов, как распространителей откровенно лживых историй (опять же, слышится родное).
#СценарииБудущего
Ведомости
США обвинили 13 россиян во вмешательстве в американские выборы
Среди них бизнесмен и знакомый президента Евгений Пригожин
Это похоже на новую теорию относительности.
А может быть, это даже и круче.
Предложена совершенно сумасшедшая идея о соответствии между квантовой и самоорганизующейся динамикой сложных систем «Entanglement, symmetry breaking and collapse: correspondences between quantum and self-organizing dynamics».
Если эта сверхреволюционная идея получит позитивное peer-review в междисциплинарном академическом журнале «Foundations of Science», мир может оказаться в ситуации, подобной той, что сложилась в 1915 г. с опубликованием Эйнштейном гипотезы, лежащей в основе Общей теории относительности.
Читать 3 мин. https://goo.gl/MyHymv
#КвантоваяФизика #СложныеСистемы #Самоорганизация
А может быть, это даже и круче.
Предложена совершенно сумасшедшая идея о соответствии между квантовой и самоорганизующейся динамикой сложных систем «Entanglement, symmetry breaking and collapse: correspondences between quantum and self-organizing dynamics».
Если эта сверхреволюционная идея получит позитивное peer-review в междисциплинарном академическом журнале «Foundations of Science», мир может оказаться в ситуации, подобной той, что сложилась в 1915 г. с опубликованием Эйнштейном гипотезы, лежащей в основе Общей теории относительности.
Читать 3 мин. https://goo.gl/MyHymv
#КвантоваяФизика #СложныеСистемы #Самоорганизация
Medium
Это похоже на новую теорию относительности
А может быть, это даже и круче
Обучение бездействием.
Новый прорывной метод машинного обучения чуть приближает ИИ к человеческому.
Революционная идея данного метода https://goo.gl/aWbX2T , изобретенного профессором David Wolpert и 2мя его постдокторантами, вдохновлена исследованиями по выявлению «бессмысленной информации» https://goo.gl/BCe6X4 и гипотезой, что ключевой целью и функцией памяти является способность забывать информацию https://goo.gl/D54ysu .
Трое исследователей задались вопросом - что получится, если нейронные сети будут обучены забывать бесполезную информацию (и как их научить это делать)?
На самом деле, задачей «забывания ненужной информации» при машинном обучении занимаются уже без малого 20 лет.
Ученые сегодня не совсем понимают, каким образом алгоритмы машинного обучения преуспевают в «интеллектуальных» задачах, типа распознавания изображений и речи. Зато они точно знают, что для эффективной генерализации (классификации данных при поиске обобщающих шаблонов) алгоритм должен помнить важную информацию, забывая о бесполезной. Эта задача, которую часто называют «Информационное бутылочное горло» (“Information Bottleneck”), породила в последние годы волну исследований, будучи впервые сформулированной еще в 2000 году.
И только совсем недавно эта задача была переформулирована применительно быстро развивающейся области глубокого обучения (т.е. машинного обучения, работающего на многослойных нейронных сетях).
Ведь весьма возможно, что сети глубокого обучения столь эффективны при решении многих интеллектуальных задач, не только потому, что они учатся предсказывать, но и потому, что они учатся игнорировать ненужную информацию.
В своей последней публикации «Нелинейное информационное бутылочное горло» https://goo.gl/YQ5v1K , ученые представляют метод обучения алгоритма машинного обучения для идентификации объектов с использованием минимальной информации. Метод решает проблему того, как оценить объем информации, хранящейся в алгоритме, используя новую оценку, опубликованную авторами в июле прошлого года в журнале Энтропия.
Цель этой работы – научиться делать предсказания с использованием данных из ограниченной полосы пропускания.
Допустим, вы - спутник в космосе или удаленная метеостанция в Антарктиде. Вы не можете отправить все данные, которые вы собираете, - их слишком много. Но как тогда определить, какие именно части данных следует послать?
В принципе же, перспективы нового метода куда шире. Он может позволить нейронным сетям находить более абстрактные (более обобщенные) шаблоны, что потенциально может дать столь необходимый рывок в повышении производительности - от распознания пешеходов вблизи самоуправляемых автомобилей до получения пятидневного прогноза погоды с Марса.
И тем самым чуть приблизит ИИ к интеллекту человека.
#ГлубокоеОбучение #Информация #Память
Новый прорывной метод машинного обучения чуть приближает ИИ к человеческому.
Революционная идея данного метода https://goo.gl/aWbX2T , изобретенного профессором David Wolpert и 2мя его постдокторантами, вдохновлена исследованиями по выявлению «бессмысленной информации» https://goo.gl/BCe6X4 и гипотезой, что ключевой целью и функцией памяти является способность забывать информацию https://goo.gl/D54ysu .
Трое исследователей задались вопросом - что получится, если нейронные сети будут обучены забывать бесполезную информацию (и как их научить это делать)?
На самом деле, задачей «забывания ненужной информации» при машинном обучении занимаются уже без малого 20 лет.
Ученые сегодня не совсем понимают, каким образом алгоритмы машинного обучения преуспевают в «интеллектуальных» задачах, типа распознавания изображений и речи. Зато они точно знают, что для эффективной генерализации (классификации данных при поиске обобщающих шаблонов) алгоритм должен помнить важную информацию, забывая о бесполезной. Эта задача, которую часто называют «Информационное бутылочное горло» (“Information Bottleneck”), породила в последние годы волну исследований, будучи впервые сформулированной еще в 2000 году.
И только совсем недавно эта задача была переформулирована применительно быстро развивающейся области глубокого обучения (т.е. машинного обучения, работающего на многослойных нейронных сетях).
Ведь весьма возможно, что сети глубокого обучения столь эффективны при решении многих интеллектуальных задач, не только потому, что они учатся предсказывать, но и потому, что они учатся игнорировать ненужную информацию.
В своей последней публикации «Нелинейное информационное бутылочное горло» https://goo.gl/YQ5v1K , ученые представляют метод обучения алгоритма машинного обучения для идентификации объектов с использованием минимальной информации. Метод решает проблему того, как оценить объем информации, хранящейся в алгоритме, используя новую оценку, опубликованную авторами в июле прошлого года в журнале Энтропия.
Цель этой работы – научиться делать предсказания с использованием данных из ограниченной полосы пропускания.
Допустим, вы - спутник в космосе или удаленная метеостанция в Антарктиде. Вы не можете отправить все данные, которые вы собираете, - их слишком много. Но как тогда определить, какие именно части данных следует послать?
В принципе же, перспективы нового метода куда шире. Он может позволить нейронным сетям находить более абстрактные (более обобщенные) шаблоны, что потенциально может дать столь необходимый рывок в повышении производительности - от распознания пешеходов вблизи самоуправляемых автомобилей до получения пятидневного прогноза погоды с Марса.
И тем самым чуть приблизит ИИ к интеллекту человека.
#ГлубокоеОбучение #Информация #Память
www.santafe.edu
Learning by omission
<p>What would happen if neural networks were explicitly trained to discard useless information, and how to tell them to do so, is the subject of recent research by SFI's Artemy Kolchinsky, Brendan Tracey, and David Wolpert.</p>
Начало войны и ошибочный диагноз рака – следствие одного и того же.
Мир кардинально изменился. Но человечество пока этого не поняло. И это очень плохо.
Люди всегда были не очень сильны в оценке вероятностей. Но еще хуже они всегда были в принятии решений на основе таких оценок.
Сколько катастрофических ошибок для стран и народов делают политические лидеры, принимая военные решения, неверно трактовав оценку вероятности разных сценариев!
А сколько ошибок, катастрофических для конкретных людей и их близких, делают врачи, принимая ошибочное решение на основе оценки вероятности!
Но так было всегда.
Так в чем же дело? Почему это вдруг стало столь критично?
Об этом, а также об изменивших мир цифровизации и больших данных. И о том, как изменить мировоззрение людей, адаптировав его к условиям нового мира, я написал здесь (читать 4 мин)
https://goo.gl/kPMvtj
#БольшиеДанные #Вероятность #Неопределенность #ПринятиеРешений
Мир кардинально изменился. Но человечество пока этого не поняло. И это очень плохо.
Люди всегда были не очень сильны в оценке вероятностей. Но еще хуже они всегда были в принятии решений на основе таких оценок.
Сколько катастрофических ошибок для стран и народов делают политические лидеры, принимая военные решения, неверно трактовав оценку вероятности разных сценариев!
А сколько ошибок, катастрофических для конкретных людей и их близких, делают врачи, принимая ошибочное решение на основе оценки вероятности!
Но так было всегда.
Так в чем же дело? Почему это вдруг стало столь критично?
Об этом, а также об изменивших мир цифровизации и больших данных. И о том, как изменить мировоззрение людей, адаптировав его к условиям нового мира, я написал здесь (читать 4 мин)
https://goo.gl/kPMvtj
#БольшиеДанные #Вероятность #Неопределенность #ПринятиеРешений
Medium
Начало войны и ошибочный диагноз рака — следствие одного и того же
Мир кардинально изменился. Но человечество пока этого не поняло. И это очень плохо.
Найден способ заражать выродков - открыто недостающее звено в технологии создания социо-биологического оружия.
Сценаристы превосходного сериала «Черное зеркало» пока не догадались экранизировать вынесенный в заголовок футуро-кошмар. А ведь до возможностей его материализации немногим дальше, чем до массовых самоуправляемых авто.
Прорывной потенциал только что опубликованной в Royal Society Open Science работы троих испанских исследователей «Mixing and diffusion in a two-type population» видится мне колоссальным.
Результаты этого исследования, будучи доведенными до уровня технологии, позволят запускать сетевые ментальные (например, пропагандистские) эпидемии, не ослабляющие свой вирусный эффект из-за наличия в сети невосприимчивых к социальной заразе «инакомыслящих».
Получится что-то типа Башен-излучателей из экранизированного Бондарчуком романа Стругацких «Обитаемый остров». Только здорово усовершенствованных Башен. Так, чтобы даже «выродки» (те, на кого излучение/пропаганда не действует) не могли избежать влияния «излучения», отравляющего сознание пропагандой (и не важно какой: политической, коммерческой, моральной …)
Как это все может работать, что уже научились делать, что нового открыли испанцы и куда ведет этот техно-кошмар, я написал в своем новом посте на 9 мин. чтения
https://goo.gl/kbrmdc
#Инфокаскады #СоциальныеСети #СоциальноеЗаражение #Инакомыслящие
Сценаристы превосходного сериала «Черное зеркало» пока не догадались экранизировать вынесенный в заголовок футуро-кошмар. А ведь до возможностей его материализации немногим дальше, чем до массовых самоуправляемых авто.
Прорывной потенциал только что опубликованной в Royal Society Open Science работы троих испанских исследователей «Mixing and diffusion in a two-type population» видится мне колоссальным.
Результаты этого исследования, будучи доведенными до уровня технологии, позволят запускать сетевые ментальные (например, пропагандистские) эпидемии, не ослабляющие свой вирусный эффект из-за наличия в сети невосприимчивых к социальной заразе «инакомыслящих».
Получится что-то типа Башен-излучателей из экранизированного Бондарчуком романа Стругацких «Обитаемый остров». Только здорово усовершенствованных Башен. Так, чтобы даже «выродки» (те, на кого излучение/пропаганда не действует) не могли избежать влияния «излучения», отравляющего сознание пропагандой (и не важно какой: политической, коммерческой, моральной …)
Как это все может работать, что уже научились делать, что нового открыли испанцы и куда ведет этот техно-кошмар, я написал в своем новом посте на 9 мин. чтения
https://goo.gl/kbrmdc
#Инфокаскады #СоциальныеСети #СоциальноеЗаражение #Инакомыслящие
Medium
Найден способ заражать выродков
Открыто недостающее звено в технологии создания социо-биологического оружия
Большая война ближе, чем мы думаем
Счет становится 2:0 в легендарном споре Нассима Талеба и Стивена Пинкера о судьбе человечества.
Новое фундаментальное исследование, только что опубликованное в Science Advances под заголовком «Тренды и флуктуации тяжести межгосударственных войн», подтвердило выводы моей статьи «Большой войны не миновать» , опубликованной более года назад и вызвавшей столь колоссальный интерес у читателей, что ее прочли уже несколько сот тысяч человек.
С использованием новейших статистических методов, обработав данные о межгосударственных конфликтах во всем мире за 200летний период и построив проверочную матмодель, автор нового исследования Аарон Клаузет доказал:
Мы живем в циклической реальности, в которой на смену «долгого мира» придут еще более кровопролитные войны.
Об этом мой новый пост на 4 мин чтения
https://goo.gl/nk7qo3
#БольшаяВойна #УровеньНасилия
Счет становится 2:0 в легендарном споре Нассима Талеба и Стивена Пинкера о судьбе человечества.
Новое фундаментальное исследование, только что опубликованное в Science Advances под заголовком «Тренды и флуктуации тяжести межгосударственных войн», подтвердило выводы моей статьи «Большой войны не миновать» , опубликованной более года назад и вызвавшей столь колоссальный интерес у читателей, что ее прочли уже несколько сот тысяч человек.
С использованием новейших статистических методов, обработав данные о межгосударственных конфликтах во всем мире за 200летний период и построив проверочную матмодель, автор нового исследования Аарон Клаузет доказал:
Мы живем в циклической реальности, в которой на смену «долгого мира» придут еще более кровопролитные войны.
Об этом мой новый пост на 4 мин чтения
https://goo.gl/nk7qo3
#БольшаяВойна #УровеньНасилия
Medium
Большая война ближе, чем мы думаем
Счет становится 2:0 в легендарном споре Нассима Талеба и Стивена Пинкера о судьбе человечества
Новая социально-сетевая социология опросов не только точнее традиционной. Она способна свести к нулю выборные сюрпризы.
Только что опубликованы результаты «секретного» исследования группы ученых под руководством Мирты Галесич (называю его «секретным», поскольку о нем до сих пор не сообщалось из-за проведения проверки работоспособности его методики на президентских выборах в США 2016 и Франции 2017) «Вопросы о социальном окружении улучшают выборные прогнозы».
Результаты исследования подтвердили – учет «социального взаимовлияния»:
- ощутимо улучшает прогнозы результатов выборов;
- позволяет прогнозировать сюрпризы: как на уровне индивидуальных предпочтений, так и на уровне отдельных регионов (как это было в ряде штатов США);
- принципиально дополняет «формулу выборов» (см. мой пост «Открыта формула победы на выборах») возможностью прогнозировать явку избирателей (без которой невозможно предсказать итог выборов).
Т.о. мир стал на шаг ближе к превращению прогнозирования выборов в науку путем междисциплинарной синергии теории сложных систем, социологии и социальной психологии.
Об этом я написал в новом посте на 5 мин чтения https://goo.gl/3Q9mUT
#Выборы #Поведение #СоциальныеСети #Прогнозирование
Только что опубликованы результаты «секретного» исследования группы ученых под руководством Мирты Галесич (называю его «секретным», поскольку о нем до сих пор не сообщалось из-за проведения проверки работоспособности его методики на президентских выборах в США 2016 и Франции 2017) «Вопросы о социальном окружении улучшают выборные прогнозы».
Результаты исследования подтвердили – учет «социального взаимовлияния»:
- ощутимо улучшает прогнозы результатов выборов;
- позволяет прогнозировать сюрпризы: как на уровне индивидуальных предпочтений, так и на уровне отдельных регионов (как это было в ряде штатов США);
- принципиально дополняет «формулу выборов» (см. мой пост «Открыта формула победы на выборах») возможностью прогнозировать явку избирателей (без которой невозможно предсказать итог выборов).
Т.о. мир стал на шаг ближе к превращению прогнозирования выборов в науку путем междисциплинарной синергии теории сложных систем, социологии и социальной психологии.
Об этом я написал в новом посте на 5 мин чтения https://goo.gl/3Q9mUT
#Выборы #Поведение #СоциальныеСети #Прогнозирование
Medium
Новая социально-сетевая социология не только точнее традиционной
Она способна свести к нулю выборные сюрпризы
«Милитаристский экстаз послания Владимира Путина Федеральному собранию, но куда больше – внешнему миру не имеет прецедентов не только в периоде его 18-летнего руководства страной, но и во все время новейшей российской истории» - написали «Ведомости» 1го марта.
Эта беспрецедентность не только повышает актуальность дискуссий о перспективах Большой войны, но и заставляет участников таких дискуссий максимально точно прояснять свои позиции, избегая двусмысленностей и туманных толкований.
Уж больно серьезен предмет дискуссии, и слишком велика цена ошибки при его анализе.
Название моего поста «Большая война ближе, чем мы думаем» https://t.me/theworldisnoteasy/427 , на сутки предварившего послание Президента, вполне могло бы стать заголовком статьи, анализирующей его содержание.
Среди реакций на этот пост, меня более всего поразила такая:
«По-прежнему считаю логику Пинкера отвечающей трансформационной природе социумов, а логику Талеба - разновидностью магического мышления с его паттернами "цикличности" и "колеса Фортуны"».
Т.е. мой уважаемый оппонент убежден, что правильность гипотезы Пинкера о, якобы, происходящем снижении рисков Большой войны, может подтверждаться всего лишь на уровне некой логики.
А конкретно, - логики «трансформационной природы социумов» (знать бы еще точно, что это такое). При этом, моего оппонента не смущает, что реальные данные, лежащие в основе этой гипотезы, её опровергают, что подтверждено уже двумя независимыми математико-статистическими анализами.
В этой связи. считаю важным сделать следующие 2 пояснения.
Описанная в моем посте новая работа Клаузета:
1) Дает математико-статистическое обоснование стационарных (не меняющихся во времени) показателей масштаба и частоты войн на Земле.
Исходя из этого, наблюдаемый «долгий мир» всего лишь уравновешивает предыдущий период «Великого насилия» 1914-1939 (по начальным годам Больших войн) по числу военных смертей.
2) Вовсе не противоречит гипотезе Пинкера в ее верном статистическом толковании. В мире действительно наблюдается снижение смертности от войн. Но это снижение смертности от войн на душу населения, а не абсолютной смертности.
Т.е. нет никакого снижения риска Больших войн. А вероятность того, что любой из нас в отдельности умрет на войне, снизилась – именно это и есть основной тезис Пинкера, - но это не противоречит выводу, что «нормы выработки мирозданием» войн разных масштабов остаются стабильны, несмотря ни на что (смена культур, политики, технологий, оружия …)
И следовательно, как это ни прискорбно, но большой войны, похоже, не миновать https://goo.gl/cfpNC4
В завершение 3 полезных ссылки:
Интервью Клаузета https://goo.gl/KGT7Cf
Слайды https://yadi.sk/i/kmO8FHVT3SzF6U и подкаст https://goo.gl/pjPkZW его доклада и панельной дискуссии в Peace Research Institute Oslo (как и для Талеба, все дороги при научном обсуждении данного вопроса ведут в Осло).
#БольшаяВойна #УровеньНасилия
Эта беспрецедентность не только повышает актуальность дискуссий о перспективах Большой войны, но и заставляет участников таких дискуссий максимально точно прояснять свои позиции, избегая двусмысленностей и туманных толкований.
Уж больно серьезен предмет дискуссии, и слишком велика цена ошибки при его анализе.
Название моего поста «Большая война ближе, чем мы думаем» https://t.me/theworldisnoteasy/427 , на сутки предварившего послание Президента, вполне могло бы стать заголовком статьи, анализирующей его содержание.
Среди реакций на этот пост, меня более всего поразила такая:
«По-прежнему считаю логику Пинкера отвечающей трансформационной природе социумов, а логику Талеба - разновидностью магического мышления с его паттернами "цикличности" и "колеса Фортуны"».
Т.е. мой уважаемый оппонент убежден, что правильность гипотезы Пинкера о, якобы, происходящем снижении рисков Большой войны, может подтверждаться всего лишь на уровне некой логики.
А конкретно, - логики «трансформационной природы социумов» (знать бы еще точно, что это такое). При этом, моего оппонента не смущает, что реальные данные, лежащие в основе этой гипотезы, её опровергают, что подтверждено уже двумя независимыми математико-статистическими анализами.
В этой связи. считаю важным сделать следующие 2 пояснения.
Описанная в моем посте новая работа Клаузета:
1) Дает математико-статистическое обоснование стационарных (не меняющихся во времени) показателей масштаба и частоты войн на Земле.
Исходя из этого, наблюдаемый «долгий мир» всего лишь уравновешивает предыдущий период «Великого насилия» 1914-1939 (по начальным годам Больших войн) по числу военных смертей.
2) Вовсе не противоречит гипотезе Пинкера в ее верном статистическом толковании. В мире действительно наблюдается снижение смертности от войн. Но это снижение смертности от войн на душу населения, а не абсолютной смертности.
Т.е. нет никакого снижения риска Больших войн. А вероятность того, что любой из нас в отдельности умрет на войне, снизилась – именно это и есть основной тезис Пинкера, - но это не противоречит выводу, что «нормы выработки мирозданием» войн разных масштабов остаются стабильны, несмотря ни на что (смена культур, политики, технологий, оружия …)
И следовательно, как это ни прискорбно, но большой войны, похоже, не миновать https://goo.gl/cfpNC4
В завершение 3 полезных ссылки:
Интервью Клаузета https://goo.gl/KGT7Cf
Слайды https://yadi.sk/i/kmO8FHVT3SzF6U и подкаст https://goo.gl/pjPkZW его доклада и панельной дискуссии в Peace Research Institute Oslo (как и для Талеба, все дороги при научном обсуждении данного вопроса ведут в Осло).
#БольшаяВойна #УровеньНасилия
P.S. Если кто не в курсе, часы «Судного дня» 25го января перевели вперед на полминуты, выставив на них 23:58, - т.е. 2 мин. до ядерного апокалипсиса https://goo.gl/ZDQx4S .
Ровно такое же время показывали часы «Судного дня» после испытания в США и СССР термоядерных боезарядов в 1953, и это был момент наивысшего риска ядерной войны в истории.
Теперь нужно снова подводить. Весь вопрос – на сколько?
Похоже, отсчет исторического времени до ядерного апокалипсиса впервые в истории пойдет уже не на минуты, а на секунды.
Ровно такое же время показывали часы «Судного дня» после испытания в США и СССР термоядерных боезарядов в 1953, и это был момент наивысшего риска ядерной войны в истории.
Теперь нужно снова подводить. Весь вопрос – на сколько?
Похоже, отсчет исторического времени до ядерного апокалипсиса впервые в истории пойдет уже не на минуты, а на секунды.
РБК
Стрелку Часов Судного дня сдвинули на 30 секунд ближе к концу света
Приближению ядерной катастрофы во многом способствовало обострение отношений между США и КНДР, заключили в журнале «Бюллетень ученых-атомщиков». Последний раз две минуты до полуночи часы показывали в
О том, что чувство вины – наше ключевое эволюционное преимущество,
о новом шаге в решении эволюционной головоломки «Зачем человеку совесть?», заодно уточняющем, почему Творец (Бог, природа, экспериментатор инопланетного сверхразума и т.д.) пошел иным путем, нежели создатели ИИ,
о только что опубликованной работе «Когда хорошо чувствовать себя плохо: эволюционная модель вины и извинения»,
- мой новый пост на 3 мин. чтения https://goo.gl/AiHwSS
#ЭволюционнаяПсихология #МультиагентныеСистемы #КогнитивныеСистемы
о новом шаге в решении эволюционной головоломки «Зачем человеку совесть?», заодно уточняющем, почему Творец (Бог, природа, экспериментатор инопланетного сверхразума и т.д.) пошел иным путем, нежели создатели ИИ,
о только что опубликованной работе «Когда хорошо чувствовать себя плохо: эволюционная модель вины и извинения»,
- мой новый пост на 3 мин. чтения https://goo.gl/AiHwSS
#ЭволюционнаяПсихология #МультиагентныеСистемы #КогнитивныеСистемы
Medium
Чувство вины — наше ключевое эволюционное преимущество
Новый шаг в решении эволюционной головоломки «Зачем человеку совесть?»
Наш мир – совсем не игра
О колоссальной сложности перехода от ИИ-играющего к ИИ-работающему.
Вы не задумывались, почему самые громкие и впечатляющие достижения ИИ лежат в области игр?
Именно здесь уже достигнуто абсолютно подавляющее превосходство нечеловеческого интеллекта над человеческим.
Речь идет не только о немыслимо высоком уровне игры, показываемой ИИ. Но и о нечеловеческой логике и сверхчеловеческой агрессивности игры ИИ, характеризуемой датским гроссмейстером Питером Гейне Нильсеном так:
«Я всегда задавался вопросом, как это было бы, если бы высший вид инопланетян высадился на Земле и показал нам, как они играют в шахматы… Теперь я это знаю."
Однако, речь не о том, а совсем о противоположном.
Почему ИИ, по человеческим меркам недостижимо умный в области игр, не только не показывает себя сверх-умным за пределами игр, но и даже не в состоянии дотянуть до уровня рядовых людей?
Детальному ответу на этот интереснейший вопрос посвящена довольно малоизвестная статья Джошуа Сокола «Почему самообученный ИИ имеет проблемы с реальным миром» (10-15 мин. чтения по англ.) – весьма рекомендую https://goo.gl/Dk3Lgn
Для тех же, кто хочет узнать шорт-версию ответа на этот вопрос здесь и сейчас, вот отжатый мною сухой остаток.
1) Ключевым фактором супер-достижений ИИ в играх (от шахмат и го до покера и Dota 2) является его самообучаемость.
Программа, реализующая ИИ на конкретной машине, учится игре, не перенимая умение от человека, а играя как бы сама с собой или со своей измененной копией.
Это позволяет преодолеть 2 принципиальных ограничения, непреодолимые никак иначе, чем самообучаемостью машин:
А) ограничение на недостаток данных (это человеку «достаточно прочитать и запомнить» десяток-другой тысяч шахматных партий из предыдущих турниров, а для самообучения ИИ требуются миллионы и миллионы партий – он всех их легко «проанализирует и запомнит»);
Б) ограничение медленности времени: мир игры порождается компьютером, а время там течёт тоже со скоростью вычислений, а не как в реальности. То есть сажаем бота играть самого с собой — и у него будет столько данных, сколько пожелаешь, и всё это обучение может происходить немыслимо для человека быстро.
Подробней это прекрасно описал еще полгода назад уважаемый Анатолий Левенчук https://goo.gl/qoiGby, придя, однако, к излишне оптимистическому выводу, что, натренировавшись в играх, ИИ начнет показывать тот же сверх-человеческий уровень, решая задачи в реальном мире.
Но этого, как хорошо показал Джошуа Сокол, не происходит и не может произойти, поскольку здесь большая засада (см. п.2)
2) Мир кардинально отличается от игр следующим:
А) Сложностью описания цели (целевой функции). Цель любой игры описывается просто. А в жизни, например, для самооправляемого авто, точно ее описать предельно сложно.
Б) Игра детерминирована, а мир непредсказуем.
Тут, во-первых, всего не предусмотришь (представляете, как выглядело бы целеописание в шахматах, если бы нужно было учитывать, например, вероятность, пусть и не высокую, кражи ладьи с доски противником?)
А во-вторых, в играх, обычно, игроки обладают «идеальной информацией» - знают все обо всем. А в жизни – не так. Здесь царит т.н. «несовершенная информация».
Представьте ИИ, которому нужно было бы выбирать ход, периодически не зная расположения фигур на части шахматных клеток.
А успехи ИИ, например, в покере, тоже не решают этой проблемы. Что иллюстрируется текущим фиаско в попытках ИИ обыграть людей в StarCraft II (хотя и пытаются со страшной силой).
В) ИИ для принятия решений должен иметь реалистичную модель того «мира», в котором он принимает решение.
Для настольных игр – это примитивная модель.
Для аркадных игр – посложнее, но не весть как.
Для StarCraft II - сложная (и потому ИИ продувает человеку).
А реальный мир для моделирования настолько сложен, что без тела и органов чувств, похоже, вообще не обойтись.
#ИИ #Игры
О колоссальной сложности перехода от ИИ-играющего к ИИ-работающему.
Вы не задумывались, почему самые громкие и впечатляющие достижения ИИ лежат в области игр?
Именно здесь уже достигнуто абсолютно подавляющее превосходство нечеловеческого интеллекта над человеческим.
Речь идет не только о немыслимо высоком уровне игры, показываемой ИИ. Но и о нечеловеческой логике и сверхчеловеческой агрессивности игры ИИ, характеризуемой датским гроссмейстером Питером Гейне Нильсеном так:
«Я всегда задавался вопросом, как это было бы, если бы высший вид инопланетян высадился на Земле и показал нам, как они играют в шахматы… Теперь я это знаю."
Однако, речь не о том, а совсем о противоположном.
Почему ИИ, по человеческим меркам недостижимо умный в области игр, не только не показывает себя сверх-умным за пределами игр, но и даже не в состоянии дотянуть до уровня рядовых людей?
Детальному ответу на этот интереснейший вопрос посвящена довольно малоизвестная статья Джошуа Сокола «Почему самообученный ИИ имеет проблемы с реальным миром» (10-15 мин. чтения по англ.) – весьма рекомендую https://goo.gl/Dk3Lgn
Для тех же, кто хочет узнать шорт-версию ответа на этот вопрос здесь и сейчас, вот отжатый мною сухой остаток.
1) Ключевым фактором супер-достижений ИИ в играх (от шахмат и го до покера и Dota 2) является его самообучаемость.
Программа, реализующая ИИ на конкретной машине, учится игре, не перенимая умение от человека, а играя как бы сама с собой или со своей измененной копией.
Это позволяет преодолеть 2 принципиальных ограничения, непреодолимые никак иначе, чем самообучаемостью машин:
А) ограничение на недостаток данных (это человеку «достаточно прочитать и запомнить» десяток-другой тысяч шахматных партий из предыдущих турниров, а для самообучения ИИ требуются миллионы и миллионы партий – он всех их легко «проанализирует и запомнит»);
Б) ограничение медленности времени: мир игры порождается компьютером, а время там течёт тоже со скоростью вычислений, а не как в реальности. То есть сажаем бота играть самого с собой — и у него будет столько данных, сколько пожелаешь, и всё это обучение может происходить немыслимо для человека быстро.
Подробней это прекрасно описал еще полгода назад уважаемый Анатолий Левенчук https://goo.gl/qoiGby, придя, однако, к излишне оптимистическому выводу, что, натренировавшись в играх, ИИ начнет показывать тот же сверх-человеческий уровень, решая задачи в реальном мире.
Но этого, как хорошо показал Джошуа Сокол, не происходит и не может произойти, поскольку здесь большая засада (см. п.2)
2) Мир кардинально отличается от игр следующим:
А) Сложностью описания цели (целевой функции). Цель любой игры описывается просто. А в жизни, например, для самооправляемого авто, точно ее описать предельно сложно.
Б) Игра детерминирована, а мир непредсказуем.
Тут, во-первых, всего не предусмотришь (представляете, как выглядело бы целеописание в шахматах, если бы нужно было учитывать, например, вероятность, пусть и не высокую, кражи ладьи с доски противником?)
А во-вторых, в играх, обычно, игроки обладают «идеальной информацией» - знают все обо всем. А в жизни – не так. Здесь царит т.н. «несовершенная информация».
Представьте ИИ, которому нужно было бы выбирать ход, периодически не зная расположения фигур на части шахматных клеток.
А успехи ИИ, например, в покере, тоже не решают этой проблемы. Что иллюстрируется текущим фиаско в попытках ИИ обыграть людей в StarCraft II (хотя и пытаются со страшной силой).
В) ИИ для принятия решений должен иметь реалистичную модель того «мира», в котором он принимает решение.
Для настольных игр – это примитивная модель.
Для аркадных игр – посложнее, но не весть как.
Для StarCraft II - сложная (и потому ИИ продувает человеку).
А реальный мир для моделирования настолько сложен, что без тела и органов чувств, похоже, вообще не обойтись.
#ИИ #Игры
Quanta Magazine
Why Artificial Intelligence Like AlphaZero Has Trouble With the Real World | Quanta Magazine
The latest artificial intelligence systems start from zero knowledge of a game and grow to world-beating in a matter of hours. But researchers are struggling to apply these systems beyond the arcade.
Давно собирался написать вводно-обзорный лонгрид про интеллектуальных кентавров – симбиоз интеллекта человека и AI (одна из самых волнующих меня тем), но все руки не доходили. И вот дождался, - этот текст за меня написал Ники Кейс.
Особо отмечу – превосходно написал. Ничего не забыл и все акценты правильно расставил.
Короче, получился мастрид на одну из самых малоизвестных тем, имеющую к тому же все шансы в недалеком будущем переключить на себя основное внимание в области AI. Да так переключить, что сегодняшний «обычный AI» просто станет всем неинтересен. Как когда-то вдруг всем стали неинтересны пейджеры, вытесненные из области массового внимания сотовыми телефонами.
Конечно же я говорю о «младшем брате обычного AI» по имени IA, которому при раздаче научно-технологических перспектив во 2й половине прошлого века не досталось ни мельницы, ни осла, а всего лишь жалкий кот по прозвищу Усилинтел - «Усилитель интеллекта».
О том, как обзаведшись сапогами за счет военного бюджета, этот «кот» вдохновил своего хозяина привязать к кирпичу карандаш, в результате чего человечество получило: персональный компьютер, мышь, всемирную паутину, видеоконференции, гиперссылки и, наконец, интеллектуальных кентавров, - обо все об этом за меня написал великолепный Ники Кейс.
Ну а я не смог отказать себе в удовольствии пересказать вам по-русски этот увлекательный изысканный мастлонгрид.
Получилось аж на 17 мин чтения.
Enjoy it!
https://goo.gl/TDfrbX
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA
Особо отмечу – превосходно написал. Ничего не забыл и все акценты правильно расставил.
Короче, получился мастрид на одну из самых малоизвестных тем, имеющую к тому же все шансы в недалеком будущем переключить на себя основное внимание в области AI. Да так переключить, что сегодняшний «обычный AI» просто станет всем неинтересен. Как когда-то вдруг всем стали неинтересны пейджеры, вытесненные из области массового внимания сотовыми телефонами.
Конечно же я говорю о «младшем брате обычного AI» по имени IA, которому при раздаче научно-технологических перспектив во 2й половине прошлого века не досталось ни мельницы, ни осла, а всего лишь жалкий кот по прозвищу Усилинтел - «Усилитель интеллекта».
О том, как обзаведшись сапогами за счет военного бюджета, этот «кот» вдохновил своего хозяина привязать к кирпичу карандаш, в результате чего человечество получило: персональный компьютер, мышь, всемирную паутину, видеоконференции, гиперссылки и, наконец, интеллектуальных кентавров, - обо все об этом за меня написал великолепный Ники Кейс.
Ну а я не смог отказать себе в удовольствии пересказать вам по-русски этот увлекательный изысканный мастлонгрид.
Получилось аж на 17 мин чтения.
Enjoy it!
https://goo.gl/TDfrbX
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA
Medium
Как стать кентавром
Вся история AI была о противоборстве интеллекта человека и компьютера. Новая история IA будет об их сотрудничестве. Мир устроен иначе, чем…
Взгляните сами на триумф лжи над правдой в социальных медиа
https://d2ufo47lrtsv5s.cloudfront.net/content/sci/359/6380/eaat4382/F1.medium.gif
Заполняющий пространство солнцеподобный объект – это инфокаскад (иерархия ретвитов) распространяющейся фейковой новости. Маленький зелененький (так и хочется сказать – кузнечик) объектик, которого скоро не станет (он потухнет в лучах фейкового солнца) – настоящая важная новость.
Единственный способ понять, как ложь убивает правду в медиапространстве – визуализировать инфокаскады.
Понять - означает ответить на вопросы:
1) кто это сделал?
(ответить на этот вопрос не очень сложно, и можно даже обойтись без визуализации)
2) как это сделано?
(вопрос посложнее, и здесь визуализация здорово помогает)
3) почему это произошло?
(самый важный и трудный вопрос, для ответа на который визуализация незаменима)
Ответить на все 3 вопроса без человека, машина пока не умеет. А с человеком может (в пандан вчерашнему посту о кентаврах 🤗)
Нет время читать, так хоть взгляните хотя бы картинки кавер стори нового выпуска Science «Визуализация распространения правдивых и лживых новостей в социальных медиа» https://goo.gl/tcburf
— Новый 3D симулятор/визуализатор инфокаскадов позволяет ответить на 3 вышеназванных ключевых и массу вспомогательных вопросов касательно происхождения и динамики инфокаскадов.
В том же номере:
— «Наука о фейковых новостях» https://goo.gl/9w2ADa
Чтобы мир не утонул во лжи, необходимо глобальное перепроектирование медиапространства и создание новостной экосистемы и культуры, мотивированных ценить и пропагандировать правду.
— «Распространение истинных и ложных новостей в Интернете» https://goo.gl/GhYyjM
Фейковые новости забивают правдивые почти что в ноль. ТОР 1% фейковых новостных каскадов достигают от 1000 до 100 000 человек, тогда как истина редко распространяется более чем на 1000 человек. Ложь также распространяется быстрее, чем правда. Причина наблюдаемых различий – кажущаяся степень новизны новости и эмоциональные реакции получателей.
✔️ Способны ли мы сделать правдивые новости более притягательными, чем фейковые?
✔️ Или это без вариантов – и новость о человеке, укусившем собаку, непобедима?
P.S. Предыдущие посты на тему фейков (т.к. тэгов раньше в канале не писал) ищите с помощью поисковой строки «фейковые»
#ФейковыеНовости #СоциальныеСети
https://d2ufo47lrtsv5s.cloudfront.net/content/sci/359/6380/eaat4382/F1.medium.gif
Заполняющий пространство солнцеподобный объект – это инфокаскад (иерархия ретвитов) распространяющейся фейковой новости. Маленький зелененький (так и хочется сказать – кузнечик) объектик, которого скоро не станет (он потухнет в лучах фейкового солнца) – настоящая важная новость.
Единственный способ понять, как ложь убивает правду в медиапространстве – визуализировать инфокаскады.
Понять - означает ответить на вопросы:
1) кто это сделал?
(ответить на этот вопрос не очень сложно, и можно даже обойтись без визуализации)
2) как это сделано?
(вопрос посложнее, и здесь визуализация здорово помогает)
3) почему это произошло?
(самый важный и трудный вопрос, для ответа на который визуализация незаменима)
Ответить на все 3 вопроса без человека, машина пока не умеет. А с человеком может (в пандан вчерашнему посту о кентаврах 🤗)
Нет время читать, так хоть взгляните хотя бы картинки кавер стори нового выпуска Science «Визуализация распространения правдивых и лживых новостей в социальных медиа» https://goo.gl/tcburf
— Новый 3D симулятор/визуализатор инфокаскадов позволяет ответить на 3 вышеназванных ключевых и массу вспомогательных вопросов касательно происхождения и динамики инфокаскадов.
В том же номере:
— «Наука о фейковых новостях» https://goo.gl/9w2ADa
Чтобы мир не утонул во лжи, необходимо глобальное перепроектирование медиапространства и создание новостной экосистемы и культуры, мотивированных ценить и пропагандировать правду.
— «Распространение истинных и ложных новостей в Интернете» https://goo.gl/GhYyjM
Фейковые новости забивают правдивые почти что в ноль. ТОР 1% фейковых новостных каскадов достигают от 1000 до 100 000 человек, тогда как истина редко распространяется более чем на 1000 человек. Ложь также распространяется быстрее, чем правда. Причина наблюдаемых различий – кажущаяся степень новизны новости и эмоциональные реакции получателей.
✔️ Способны ли мы сделать правдивые новости более притягательными, чем фейковые?
✔️ Или это без вариантов – и новость о человеке, укусившем собаку, непобедима?
P.S. Предыдущие посты на тему фейков (т.к. тэгов раньше в канале не писал) ищите с помощью поисковой строки «фейковые»
#ФейковыеНовости #СоциальныеСети
Нейрокод благотворительности (от дроздовых тимелий до Билла Гейтса).
В самом широко разошедшемся посте этого канала «Матмодель подтердила – коррупцию быстро не извести» рассказывалось о превалировании социальных норм в обществе над ужесточением законов и их правоприменением.
Что же такое эти сверх-могучие социальные нормы, что оказываются сильнее любых законов и наказания за их нарушение?
Новейшие исследования на стыке эволюционной психологии и десятка других наук постепенно подходят к ответу на этот вопрос, - основополагающий для понимания того, как и зачем устроено человеческое общество https://goo.gl/yaYkQn
Главная цель эволюции после достижения физических пределов когнитивных возможностей индивида – максимизация потенциала сотрудничества как можно большего числа индивидов, т.е. построение общества, государства, цивилизации.
Для этого эволюция встроила в человека разные хитрые нейрокодированные супер-инстинкты, играющие роль механизмов сотрудничества:
- инстинкт коалиций https://t.me/theworldisnoteasy/369
- инстинкт выбора партнера для кооперации https://t.me/theworldisnoteasy/383
- инстинкты сострадания, зависти и корысти https://t.me/theworldisnoteasy/384
- инстинкт чувства вины https://t.me/theworldisnoteasy/432
- инстинкт реципрокного, или взаимного альтруизма (основанного на принципе «ты мне – я тебе») https://goo.gl/XqVNam
Но самым сложным и «когнитивно запутанным» из всех таких инстинктов является механизм под названием «непрямая реципрокность» https://goo.gl/XqVNam – альтруистическое поведение как средство повышения собственной репутации и социального статуса.
Выигрыш в данном случае достигается не за счет прямой отдачи по принципу «ты мне, я тебе», как при обычной реципрокности, а за счет демонстрации собственных качеств, ценимых особями противоположного пола и обществом в целом. В данном случае демонстрируются доброта, щедрость и материальная обеспеченность (позвольте мне дальше для упрощения называть «непрямую реципрокность» – благотворительностью).
Колоссальная сложность запаянной в человека нейропрогрограммы благотворительности включает в себя всего 2 параметра: репутация и статус. Но сам нейрокод умопомрачительно сложен и до конца не понятен.
Раньше для моделирования благотворительности использовались т.н. «бинарные модели»: потенциальный благотворитель либо дает, либо не дает, получая при этом либо хорошую репутацию, либо плохую – эдакий черно-белый мир. Но даже такие довольно грубые модели давали интересные результаты https://goo.gl/Q3e51y
Новая, куда более сложная 4х уровневая модель благотворительности предложена в работе «Сложность социальной нормы и прошлая репутация в эволюции сотрудничества» https://goo.gl/yaYkQn
Она учитывает текущую репутацию как Дающего, так и Получающего, а также предыдущую репутацию Получающего (что для примера благотворительности делает модель 100%но приближенной к условиям реальной жизни).
Хочется верить, что новая матмодель поможет нам приблизиться к пониманию сверхсложного кода, которым эволюция исхитрилась запрограммировать живых существ так, что по разным версиям одной и той же программы работает сознание известного благотворителя Билла Гейтса и дроздовых тимелий (род воробьиных птиц из семейства комичных тимелий), конкурирующих за право совершить «добрые поступки» (посидеть над гнездами в роли «часового», помочь ухаживать за птенцами, накормить товарища).
#ЭволюционнаяПсихология
В самом широко разошедшемся посте этого канала «Матмодель подтердила – коррупцию быстро не извести» рассказывалось о превалировании социальных норм в обществе над ужесточением законов и их правоприменением.
Что же такое эти сверх-могучие социальные нормы, что оказываются сильнее любых законов и наказания за их нарушение?
Новейшие исследования на стыке эволюционной психологии и десятка других наук постепенно подходят к ответу на этот вопрос, - основополагающий для понимания того, как и зачем устроено человеческое общество https://goo.gl/yaYkQn
Главная цель эволюции после достижения физических пределов когнитивных возможностей индивида – максимизация потенциала сотрудничества как можно большего числа индивидов, т.е. построение общества, государства, цивилизации.
Для этого эволюция встроила в человека разные хитрые нейрокодированные супер-инстинкты, играющие роль механизмов сотрудничества:
- инстинкт коалиций https://t.me/theworldisnoteasy/369
- инстинкт выбора партнера для кооперации https://t.me/theworldisnoteasy/383
- инстинкты сострадания, зависти и корысти https://t.me/theworldisnoteasy/384
- инстинкт чувства вины https://t.me/theworldisnoteasy/432
- инстинкт реципрокного, или взаимного альтруизма (основанного на принципе «ты мне – я тебе») https://goo.gl/XqVNam
Но самым сложным и «когнитивно запутанным» из всех таких инстинктов является механизм под названием «непрямая реципрокность» https://goo.gl/XqVNam – альтруистическое поведение как средство повышения собственной репутации и социального статуса.
Выигрыш в данном случае достигается не за счет прямой отдачи по принципу «ты мне, я тебе», как при обычной реципрокности, а за счет демонстрации собственных качеств, ценимых особями противоположного пола и обществом в целом. В данном случае демонстрируются доброта, щедрость и материальная обеспеченность (позвольте мне дальше для упрощения называть «непрямую реципрокность» – благотворительностью).
Колоссальная сложность запаянной в человека нейропрогрограммы благотворительности включает в себя всего 2 параметра: репутация и статус. Но сам нейрокод умопомрачительно сложен и до конца не понятен.
Раньше для моделирования благотворительности использовались т.н. «бинарные модели»: потенциальный благотворитель либо дает, либо не дает, получая при этом либо хорошую репутацию, либо плохую – эдакий черно-белый мир. Но даже такие довольно грубые модели давали интересные результаты https://goo.gl/Q3e51y
Новая, куда более сложная 4х уровневая модель благотворительности предложена в работе «Сложность социальной нормы и прошлая репутация в эволюции сотрудничества» https://goo.gl/yaYkQn
Она учитывает текущую репутацию как Дающего, так и Получающего, а также предыдущую репутацию Получающего (что для примера благотворительности делает модель 100%но приближенной к условиям реальной жизни).
Хочется верить, что новая матмодель поможет нам приблизиться к пониманию сверхсложного кода, которым эволюция исхитрилась запрограммировать живых существ так, что по разным версиям одной и той же программы работает сознание известного благотворителя Билла Гейтса и дроздовых тимелий (род воробьиных птиц из семейства комичных тимелий), конкурирующих за право совершить «добрые поступки» (посидеть над гнездами в роли «часового», помочь ухаживать за птенцами, накормить товарища).
#ЭволюционнаяПсихология
Nature
Social norm complexity and past reputations in the evolution of cooperation
Nature - Of all the schemes invoked in the quest to discover how altruism evolved in a world that's red in tooth and claw, indirect reciprocity is perhaps the most complex. It means that an...
Может ли человечество превратиться в единый суперогрганизм?
Существуют ли научно подтвержденные гипотезы, как подобное может произойти?
Инициированная предыдущими постами дискуссия о цели эволюции, с неотвратимой настойчивостью направляющей человеческий вид ко все большему сотрудничеству, сподвигнула меня посмотреть на новые публикации по этой теме.
Только что опубликованная работа о новой матмодели в области поведенческой экологии «Психофизические законы и суперорганизм» посвящена как раз этому https://goo.gl/xgv1UT
Исследователи данной области пытаются строить теоретические модели суперорганизмов и поверять их верность и точность на практике. В качестве полигонов для проверки моделей используются колонии социальных насекомых (пчелы, муравьи и др.), давно и небезосновательно подозреваемых в том, что они и есть первые из существующих на земле суперорганизмов.
Чтоб вам лишний раз не лезть в Википедию, уточню:
— суперорганизм - это организм, состоящий из множества организмов;
— или по-научному: собрание агентов, которые могут действовать согласованно, чтобы произвести явления, управляемые коллективно.
А как, собственно, проверить, что перед нами суперорганизм?
Да примерно так же, как при проверке, что перед нами утка. Если оно выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, вероятно, и есть утка.
Но поскольку утка – конкретный вид организмов, а суперорганизм – это множество видов, то выглядеть разные типы суперорганизмов могут по-разному. И потому остается всего один критерий проверки – поведение.
Т.е. если поведение суперорганизма подчиняется тем же законам, что и поведение организма, - значит перед нами суперорганизм.
Авторы новой работы ставили целью показать на модели (подтверждаемой на практике), что с точки зрения психофизических законов поведения, колонии социальных насекомых (пчел) являются суперорганизмами.
Новизна работы в том, что раньше удавалось доказывать применимость только отдельных психофизических законов (напр.: закон Хика - зависимость времени реакции выбора от числа альтернативных сигналов, или закон Пьерона – зависимость интенсивности порогового возбуждения и его продолжительности).
Теперь же авторам удалось доказать на целом букете законов, что колония ведет себя один в один, как организм. И, следовательно, вполне обоснованно предположить, что перед нами уже не просто колония, а именно суперорганизм.
Перенос методики проверки на человеческое общество – вопрос технический. Теория же для этого существует уже более 80 лет. Еще Анри Пьерон (его психофизиологический закон упомянут выше) теоретически обосновал гипотезу, что социальное воздействие на человека осуществляется в двух направлениях: оно изменяет, социализирует элементарные формы биологического поведения и порождает новые, специфически социальные формы поведения (вербальное поведение, образование и воспитание, поведение в труде и т.д.)
А раз так, то в самом недалеком будущем мы, вполне возможно, станем свидетелями идентификации первых человеческих суперорганизмов.
Тогда и выясним, - это ли конечная цель эволюции.
#ПоведенческаяЭкология
Существуют ли научно подтвержденные гипотезы, как подобное может произойти?
Инициированная предыдущими постами дискуссия о цели эволюции, с неотвратимой настойчивостью направляющей человеческий вид ко все большему сотрудничеству, сподвигнула меня посмотреть на новые публикации по этой теме.
Только что опубликованная работа о новой матмодели в области поведенческой экологии «Психофизические законы и суперорганизм» посвящена как раз этому https://goo.gl/xgv1UT
Исследователи данной области пытаются строить теоретические модели суперорганизмов и поверять их верность и точность на практике. В качестве полигонов для проверки моделей используются колонии социальных насекомых (пчелы, муравьи и др.), давно и небезосновательно подозреваемых в том, что они и есть первые из существующих на земле суперорганизмов.
Чтоб вам лишний раз не лезть в Википедию, уточню:
— суперорганизм - это организм, состоящий из множества организмов;
— или по-научному: собрание агентов, которые могут действовать согласованно, чтобы произвести явления, управляемые коллективно.
А как, собственно, проверить, что перед нами суперорганизм?
Да примерно так же, как при проверке, что перед нами утка. Если оно выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, вероятно, и есть утка.
Но поскольку утка – конкретный вид организмов, а суперорганизм – это множество видов, то выглядеть разные типы суперорганизмов могут по-разному. И потому остается всего один критерий проверки – поведение.
Т.е. если поведение суперорганизма подчиняется тем же законам, что и поведение организма, - значит перед нами суперорганизм.
Авторы новой работы ставили целью показать на модели (подтверждаемой на практике), что с точки зрения психофизических законов поведения, колонии социальных насекомых (пчел) являются суперорганизмами.
Новизна работы в том, что раньше удавалось доказывать применимость только отдельных психофизических законов (напр.: закон Хика - зависимость времени реакции выбора от числа альтернативных сигналов, или закон Пьерона – зависимость интенсивности порогового возбуждения и его продолжительности).
Теперь же авторам удалось доказать на целом букете законов, что колония ведет себя один в один, как организм. И, следовательно, вполне обоснованно предположить, что перед нами уже не просто колония, а именно суперорганизм.
Перенос методики проверки на человеческое общество – вопрос технический. Теория же для этого существует уже более 80 лет. Еще Анри Пьерон (его психофизиологический закон упомянут выше) теоретически обосновал гипотезу, что социальное воздействие на человека осуществляется в двух направлениях: оно изменяет, социализирует элементарные формы биологического поведения и порождает новые, специфически социальные формы поведения (вербальное поведение, образование и воспитание, поведение в труде и т.д.)
А раз так, то в самом недалеком будущем мы, вполне возможно, станем свидетелями идентификации первых человеческих суперорганизмов.
Тогда и выясним, - это ли конечная цель эволюции.
#ПоведенческаяЭкология
Scientific Reports
Psychophysical Laws and the Superorganism
Psychophysical Laws and the Superorganism
Супер-идея для стартапа, который будет куплен Фейсбуком за миллиарды
Это не шутка и не преувеличение. И если Фейсбук не заплатит за эту технологию несколько ярдов (причем быстро и не торгуясь), то ее купит Амазон или Волмарт, - но уже за двузначное число ярдов. И остается только один вопрос – кто теперь сделает такую технологию первым.
Суть идеи в возможности автоматической идентификации возникновения стадного поведения, - т.е. поведенческих каскадов, вирусно охватывающих большие массы людей: обитателей социальных сетей, потенциальных покупателей и т.д.
Тот, кто способен автоматически идентифицировать только-только зарождающееся стадное поведение (в моде, покупательских предпочтениях, политических пристрастиях и т.п.), будет способен заработать на этом немыслимые деньги. Как если узнавать, какая из лошадей выиграет, уже на первых секундах забега, когда никто в мире этого еще не знает.
Новая работа «Оценка человеческого суждения о вычислительно-генерируемом роевом поведении» https://goo.gl/2kghNP - это развитие матмодели роя, предложенной Рейнольдсом еще в 1987 г.
Последний еще 30 лет назад поставил вопрос, - почему идентификация роевого поведения людьми столь быстра и эффективна, при том, что выполнение этой же задачи вычислительными методами, столь долго и затруднительно? Как человек делает это – на глазок и практически мгновенно? На какие параметры опирается человек, вынося суждение о том, что он видит формирующийся рой?
Развивая работы своих предшественников, авторы нового исследования таки придумали модель идентификации роевого поведения вычислительным образом, добавив к разработанной в 2015 модели еще 3 параметра: сила влечения, сила выравнивания и сила отталкивания «частиц» из которых формируется рой.
Уточню, что такое рой.
Это суперорганизм (см. вчерашний пост), состоящий из множества автономных особей (когнитивных агентов), полагающихся в своих поведенческих реакциях на собственные ощущения от коммуникации со средой, и взаимодействующих между собой таким образом, что в результате формируется глобальная форма поведения, проявляющаяся на уровне всего роя.
Т.е. динамика феномена рой в том, что структура на макроуровне возникает в результате взаимодействий на микроуровне.
Ключевые свойства роя:
- много-много частиц, кластеризующихся/группирующихся;
- частицы постоянно движутся, но их движение не является равномерно упорядоченным или выровненным, то есть отдельные частицы движутся в разных направлениях.
Поведение частиц роя напоминает свойства кипящих систем, «находящихся на краю хаоса».
Конечно же, любой умудренный знанием нейронных сетей читатель, тут же возразит, что элементарная нейронка легко распознает рой. Так в чем же прорывная идея?
А в том, что нейронка способна визуально распознать рой. А как она это сделает, если рой визуально не идентифицируем? Например, если рой (стадное поведение) формируется в социальной сети или шире, - в сетевом инфопространстве?
Для этого нужны идентификационные параметры, которые можно фиксировать и замерять.
А новое исследование предлагает работающую модель из 3х таких параметров: сила влечения, сила выравнивания и сила отталкивания «частиц» из которых формируется рой.
Дальше дело техники. Научиться оценивать эти 3 силы у когнитивных агентов, пребывающих в сетевом инфопространстве. И вуаля, - извольте бриться. Система будет способна идентифицировать зарождение стадного поведения на самой ранней стадии его возникновения.
Как сопоставить силы, характеризующие движение частиц роя, силам влечения, выравнивания и отталкивания мнений людей в инфопространстве, оставлю пока в тайне.
Лишь отмечу, что похожие «силы» можно фиксировать и измерять в модели синтеллектуального краудсорсинга, реализованного на платформе Witology.
#КогнитивныеАгенты #СтадноеПоведение #Инновации
Это не шутка и не преувеличение. И если Фейсбук не заплатит за эту технологию несколько ярдов (причем быстро и не торгуясь), то ее купит Амазон или Волмарт, - но уже за двузначное число ярдов. И остается только один вопрос – кто теперь сделает такую технологию первым.
Суть идеи в возможности автоматической идентификации возникновения стадного поведения, - т.е. поведенческих каскадов, вирусно охватывающих большие массы людей: обитателей социальных сетей, потенциальных покупателей и т.д.
Тот, кто способен автоматически идентифицировать только-только зарождающееся стадное поведение (в моде, покупательских предпочтениях, политических пристрастиях и т.п.), будет способен заработать на этом немыслимые деньги. Как если узнавать, какая из лошадей выиграет, уже на первых секундах забега, когда никто в мире этого еще не знает.
Новая работа «Оценка человеческого суждения о вычислительно-генерируемом роевом поведении» https://goo.gl/2kghNP - это развитие матмодели роя, предложенной Рейнольдсом еще в 1987 г.
Последний еще 30 лет назад поставил вопрос, - почему идентификация роевого поведения людьми столь быстра и эффективна, при том, что выполнение этой же задачи вычислительными методами, столь долго и затруднительно? Как человек делает это – на глазок и практически мгновенно? На какие параметры опирается человек, вынося суждение о том, что он видит формирующийся рой?
Развивая работы своих предшественников, авторы нового исследования таки придумали модель идентификации роевого поведения вычислительным образом, добавив к разработанной в 2015 модели еще 3 параметра: сила влечения, сила выравнивания и сила отталкивания «частиц» из которых формируется рой.
Уточню, что такое рой.
Это суперорганизм (см. вчерашний пост), состоящий из множества автономных особей (когнитивных агентов), полагающихся в своих поведенческих реакциях на собственные ощущения от коммуникации со средой, и взаимодействующих между собой таким образом, что в результате формируется глобальная форма поведения, проявляющаяся на уровне всего роя.
Т.е. динамика феномена рой в том, что структура на макроуровне возникает в результате взаимодействий на микроуровне.
Ключевые свойства роя:
- много-много частиц, кластеризующихся/группирующихся;
- частицы постоянно движутся, но их движение не является равномерно упорядоченным или выровненным, то есть отдельные частицы движутся в разных направлениях.
Поведение частиц роя напоминает свойства кипящих систем, «находящихся на краю хаоса».
Конечно же, любой умудренный знанием нейронных сетей читатель, тут же возразит, что элементарная нейронка легко распознает рой. Так в чем же прорывная идея?
А в том, что нейронка способна визуально распознать рой. А как она это сделает, если рой визуально не идентифицируем? Например, если рой (стадное поведение) формируется в социальной сети или шире, - в сетевом инфопространстве?
Для этого нужны идентификационные параметры, которые можно фиксировать и замерять.
А новое исследование предлагает работающую модель из 3х таких параметров: сила влечения, сила выравнивания и сила отталкивания «частиц» из которых формируется рой.
Дальше дело техники. Научиться оценивать эти 3 силы у когнитивных агентов, пребывающих в сетевом инфопространстве. И вуаля, - извольте бриться. Система будет способна идентифицировать зарождение стадного поведения на самой ранней стадии его возникновения.
Как сопоставить силы, характеризующие движение частиц роя, силам влечения, выравнивания и отталкивания мнений людей в инфопространстве, оставлю пока в тайне.
Лишь отмечу, что похожие «силы» можно фиксировать и измерять в модели синтеллектуального краудсорсинга, реализованного на платформе Witology.
#КогнитивныеАгенты #СтадноеПоведение #Инновации
Frontiers
Assessing Human Judgment of Computationally Generated Swarming Behavior
Computer-based swarm systems, aiming to replicate the flocking behavior of birds, were first introduced by Reynolds in 1987. In his initial work, Reynolds noted that while it was difficult to quantify the dynamics of the behavior from the model, observers…
Гипотеза «генотипа страны» на стыке нейрохимии и паттернетики.
Вот опять проголосовали, как и ожидалось. Но почему снова так?
Нынче, говоря о всевозможных российских особенностях, принято искать их корни в социокультурной матрице большинства населения. И не важно, о чем разговор: о скрепах и национальной идее или о неистребимости здесь коррупции и тяготения народа к централизованной деспотии.
Остается только понять, почему эта социокультурная матрица именно такая.
Почему в России социокультурные предпочтения большинства населения всегда на стороне господствующего центрального деспотизма, низкой ценности человеческой жизни и приоритета государства над личностью?
Почему это происходит при самых непохожих режимах, в рамках различных общественно-экономических формаций, при несопоставимых уровнях технологического развития на протяжении многих веков?
Может ли это быть связано с некой биологической инаковостью миллионов проживающих здесь людей? Этаким «генотипом страны», носителями которого является большинство населения?
Крайне интересный интегральный ответ на все эти вопросы могла бы дать синтетическая гипотеза на стыке нейрохимии и паттернетики.
Желающие узнать детали могут продолжить чтение (еще на 2 мин) моего нового поста здесь
https://goo.gl/cDqTRC
#Нейрохимия #Паттернетика
Вот опять проголосовали, как и ожидалось. Но почему снова так?
Нынче, говоря о всевозможных российских особенностях, принято искать их корни в социокультурной матрице большинства населения. И не важно, о чем разговор: о скрепах и национальной идее или о неистребимости здесь коррупции и тяготения народа к централизованной деспотии.
Остается только понять, почему эта социокультурная матрица именно такая.
Почему в России социокультурные предпочтения большинства населения всегда на стороне господствующего центрального деспотизма, низкой ценности человеческой жизни и приоритета государства над личностью?
Почему это происходит при самых непохожих режимах, в рамках различных общественно-экономических формаций, при несопоставимых уровнях технологического развития на протяжении многих веков?
Может ли это быть связано с некой биологической инаковостью миллионов проживающих здесь людей? Этаким «генотипом страны», носителями которого является большинство населения?
Крайне интересный интегральный ответ на все эти вопросы могла бы дать синтетическая гипотеза на стыке нейрохимии и паттернетики.
Желающие узнать детали могут продолжить чтение (еще на 2 мин) моего нового поста здесь
https://goo.gl/cDqTRC
#Нейрохимия #Паттернетика
Medium
Гипотеза «генотипа страны» на стыке нейрохимии и паттернетики
Вот опять проголосовали, как и ожидалось. Но почему снова так?