Недавние тренды рунета

Волатильность и неопределенность выросли и в 2019 вырастут еще больше

Если обобщить десятки уже опубликованных итогов года и прогнозов на следующий по широкому спектру тем (от технологий и экономики до социальной и политической жизни), интегральный прогноз получается такой.

1. Волатильность и неопределенность растут во всех странах, отраслях и рынках, равно как и в большинстве аспектов жизни человечества.
2. В следующем году этот процесс продолжится с ускорением.

Почему это происходит?

Разные эксперты из разных областей дают широкий спектр различных ответов на этот вопрос.

Мне среди них ближе всего версия Нассима Талеба (Nassim Taleb).

Причина в росте эпистемической неопределенности и эмерджентности вследствие техно-социального усложнения мира.

Попробую развернуть эту мысль Талеба, воспользовавшись его же аргументацией, как я её понимаю.

Супер-Твиттер-Батл 2018

Самой жаркой дискуссией уходящего года стал ноябрьский твиттер-батл Нассима Талеба против Нейта Силвера (Nate Silver) о том, когда и насколько можно доверять прогнозам.

Таллеб — всемирно признанный эксперт (теоретик и практик) в вопросах понимания вероятности в реальном мире, автор многих бестселлеров, как философского, так и технического характера на тему неопределенности и рисков.

Силвер — опытный статистик, соучредитель знаменитого ресурса по прогнозированию FiveThirtyEight, получившего широчайшую известность благодаря прогнозированию результатов выборов, звезда всех теле-шоу о прогнозах в политике и спорте.

Батл Талеба и Сильвера разразился после того, как Талеб публично заявил:

FiveThirtyEight не знает, как грамотно прогнозировать выборы.

Накал битвы был беспрецедентным. Аудитория — миллионы интеллектуалов — от математиков и социологов до брокеров и инвестбанкиров. И всё потому, что контекст этой темы убойный —

в стремительно усложняющемся и ускоряющемся мире важность прогнозов растет, а точность — падает.

И потому всем был интересен не только результат батла (как публичного мордобоя высоких интеллектуалов), но и сущностный ответ — когда и насколько можно нынче доверять прогнозам.

* * *

Результаты острой дискуссии обобщены в десятках статей и постов. Составлены даже специальные библиотеки примеров (данные и программы их анализа), иллюстрирующих позиции сторон. Желающих самостоятельно в этом разобраться адресую к отличной работе Исаака Фабера «Why you should care about the Nate Silver vs. Nassim Taleb Twitter war. How can two data experts disagree so much?».

Я же здесь лишь сформулирую сухой остаток спора, таким, как он видится мне.

Прав Нассим Талеб. Причем прав:

— и по части ответа на вопрос спора,

— и касательно того, что мотивирует Нейта Силвера, FiveThirtyEight и многие другие аналитические структуры придерживаться противоположной Талебу позиции.

Не все действительные числа от 0 до 1 являются вероятностями

Основным источником противоречий и путаницы вокруг прогнозов FiveThirtyEight является то, что они являются вероятностными. Практически это означает, что они не предсказывают победителя или проигравшего, а сообщают о вероятности того или иного результата.

Что еще более усложняет проблему, — эти прогнозы сообщаются задолго до события в виде точечных оценок (иногда с подразумеваемой ошибкой модели).

Однако используемые модели вовсе не являются копией реального мира. И что еще хуже, — никто на свете не может определить задолго до события, насколько велика ошибка моделирования.

Суть тут в следующем (и эта суть совсем не очевидна для большинства читателей прогнозов FiveThirtyEight).

Любые предсказания имеют два типа неопределенности: алеаторная и эпистемическая.

Алеаторная неопределенность связана с фундаментальными свойствами системы, а именно — со случайным характером изучаемых процессов (например, вероятностью выпадения шестерки на игральной кости).

Эпистемическая неопределенность связана с неопределенностью системы — а именно, с отсутствием достаточных знаний о процессах и замене знаний некоторыми неточными моделями.
Например, мы не знаем:

• сколько сторон у игральной кости,
• как маркированы её грани,
• по какой из граней (верхняя или нижняя) будет определяться результат,

— и потому мы просто не знаем вероятность выпадения шестерки в такой весьма неопределенной системе.

Иными словами:

• алеаторная неопределенность относится к результатам игры;
• а эпистемическая (или эпистемологическая — кому как нравится) неопределенность относится и к тому, в какую игру мы играем, и каков будет её результат.

Выборы обладают высокой эпистемической неопределенностью, когда нужно угадывать и игру, и её результат.

Угадать же игру зачастую просто невозможно, — она происходит во многом под ковром на фоне дымовой завесы ложных или отвлекающих новостей.

Но самое худшее, что политические игроки изо всех сил стараются сломать игру, если не подменяя правила, то, как минимум, трактуя их в свою пользу. С этой целью игроки инициируют сторонние действия третьих лиц (не являющихся участниками игры), способные повлиять на ход игры.

Например, в модели FiveThirtyEight просто отсутствовал вариант, что Глава ФБР Джеймс Коми возобновит расследование по электронной почте Хиллари Клинтон. Но он вдруг взял и возобновил. И это вызвало всплеск изменений прогноза, конечно же, повлияв и на результаты выборов.

В итоге, эпистемически неопределенные события априори игнорируются в прогнозах. А без учета наиболее важных неопределенностей, получить достоверную вероятность итога выборов невозможно.

* * *

Что же касается мотивов, толкающих FiveThirtyEight и многие другие аналитические структуры, занимающиеся оценкой общественного мнения и прогнозированием социально-политических событий, — то ими движет, по мнению Талеба, “гремучая смесь” из непонимания сути вероятностных прогнозов и вполне понятных корыстных целей.

Ведь это их бизнес. И лучший способ его приумножать — давать еженедельные вероятностные прогнозы, зарабатывая на их комментировании в СМИ и обсуждая их на ТВ шоу.

Казалось бы, занавес. Всё ясно.

Нам просто конопатят мозги, намеренно исключая из прогноза эпистемическую неопределенность, с целью заработать на прогнозах, не отягощая ни себя, ни нас вопросами точности предсказательных моделей.

Однако ситуация еще хуже. Нассим Талеб, хоть и расплющил Сильвера в споре, но в этом споре было сказал не всё.

Вопрос — откуда прилетают Черные лебеди эпистемической неопределенности — здесь остался без ответа

Так откуда же прилетают Черные лебеди?

Сначала ответим на вопрос — почему они прилетают.

Согласно Талебу, они прилетают вследствие эпистемической самонадеянности людей. Подробно Талеб пишет об этом в главе 10 “Черного лебедя” (но если нужно быстро освежить в памяти, можно взглянуть краткий конспект книги).

Суть понятия эпистемическая самонадеянность в том,

что наш запас познаний растет быстро, но наша самоуверенность в этих познаниях растет еще быстрее.

Как следствие, — мы переоцениваем свои знания и недооцениваем неопределенность.

В итоге, —эпистемическая самонадеянность и связанная с ней футурологическая слепота.

* * *

Теперь, наконец, можно перейти к вопросу — откуда прилетают Черные лебеди?

Согласно Талебу, Черные лебеди “зимуют в разных странах”, откуда они и прилетают к нам совершенно непредсказуемым образом и когда захотят.

Самая большая из стран зимовки Черных лебедей называемой эмерджентность.

Подробно Талеб пишет об этом в 3ей книге своего самого нового сборника «Рискуя собственной шкурой. Скрытая асимметрия повседневной жизни» (опять же, если нужно быстро освежить в памяти, можно взглянуть краткий конспект сборника).

Эмерджентностью называют качественный скачок в усложнении системы, когда вдруг совершенно самопроизвольно у неё появляются качества (свойства), отсутствующие у ее элементов, и возникающие исключительно благодаря объединению этих элементов в единую, целостную систему.

Элементами таких систем могут быть что угодно: от молекул вещества до автомобилей и живых особей.

Как пишет в своей недавней статье Джон Ренни, -

«Вы можете провести целую жизнь, изучая отдельную молекулу воды, но никогда не сможете определить свойства льда. Наблюдайте за одиноким муравьем под микроскопом столько захотите, но вы не можете предсказать, что тысячи таких муравьев могут вдруг совместно построить мост из своих тел, чтобы преодолеть пропасть. Изучите птиц в стаях или косяки рыб, но вы не найдете там никого, кто бы руководил удивительно слаженным движениями всех остальных».

Эмерджентность присутствует повсюду: в биологических, общественных, рыночных и прочих типах систем. Посмотрите этот 3х минутный новый ролик от Quanta Magazine, иллюстрирующий сказанное.

Именно эмерджентность определяет невозможность предсказания поведения систем, после прохождения ими «фазовых переходов», о которых рассказано в ролике.

Самопроизвольно возникающее новое свойство целого так и называют «непредвиденным» (эмерджентным). В итоге этой непредвиденности и появляется Черный лебедь.

Но ведь в привычных нам «фазовых переходах» из одного агрегатного состояния вещества в другое предсказать поведение системы после такого перехода теоретически возможно! Можем же мы предсказывать, как поведет себя лед, который получится после того, как замерзнет вода в бутылке.

Всё так. Но увы!

Для эмерджентности социальных, экономических и политических систем законы фазовых переходов пока что не известны.

И пока эти законы не будут открыты, из «страны эмерджентности» будут прилетать к нам Черные лебеди, предсказать появление которых не сможет ни FiveThirtyEight, ни кто-то еще на свете.

Резюме — TheWorldIsNotEasy

Да. Мир оказывается все более не прост. Мы думали, что квантовая механика и многомировая модель мира — это предел сложности в его понимании. Оказалось, нет.

✔️ Мы не знаем большинства “игровых правил” этого мира. И потому эпистемическая неопределенность не позволяет нам делать удовлетворительно точные прогнозы событий, до которых остается и всего-то несколько дней.

✔️ Эмерджентность социальных, экономических и политических систем порождает стаи Черных лебедей — не столь огромных и разрушительных, как те, о которых пишет Талеб в одноименной книге, но вполне способных абсолютно непредвиденным образом, кардинально менять ход событий, обесценивая любые прогнозы.

Тем не менее, хочется верить, что Эйнштейн, хотя бы частично, был прав, говоря, что Бог не играет в кости. В квантовой механике, к сожалению, не получилось найти некие “скрытые параметры”, незнание которых не позволяет построить “точную” квантовую механику природных систем.

Но с эмерджентностью искусственных (создаваемых людьми) социальных, экономических и политических систем далеко еще не все ясно. И точный расчет поведения таких систем после “фазовых переходов” вполне может оказаться возможным.

И тогда появится что-то типа психоистории Айзека Азимова. О чём, я надеюсь, впервые будет сообщено на канале TheWorldIsNotEasy.

Ну а пока, — мир, по-прежнему, не прост. И единственное, что можно предсказать точно, — что новый 2019 год по своей волатильности и неопределенности превзойдет уходящий 2018.

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Цифровая революция не закончилась, но переродилась в нечто иное

Не планировал я вас отвлекать в суете новогодних каникул, но не получилось. Поскольку без этого вы, скорее всего, пропустите, не просто очередное «малоизвестное интересное», а весьма важное и, по отзывам,

«самое блистательное и впечатляющее, радикальное и революционное, туманное и поэтичное»

эссе Джоржа Дайсона «Конец детства», написанное и опубликованное им 1го января 2019.

Плененное состояние человечества

28 марта 2019 назначена мировая премьера фантастического триллера «Captive State» режиссёра Руперта Уайатта, очаровавшего публику на полмиллиарда долларов своим предыдущим н/ф триллером «Планета обезьян» по известному роману Пьера Булля.

В основе нового н/ф проекта шедевр научной фантастики — опубликованный в 1953 роман выдающегося фантаста и провидца Артура Кларка «Конец детства».

Как нетрудно заметить, также называется и новогоднее эссе Джоржа Дайсона. Осталось объяснить — почему. И в этом — главная фишка и интрига.

Название нового фильма Уайатта — «Captive State» (плененное состояние) — у нас перевели «Битва за Землю». Это возможная (боевая) трактовка романа, хотя здесь было бы точнее название «Проигранная битва человечества». Наиболее же точно — именно «Плененное состояние» (имея в виду землян).

Вопрос — кто же пленил человечество?

Очевидный ответ — сверхцивилизация пришельцев.

По сюжету фильма пришельцы уже как десять лет успешно захватили Землю и установили на ней свой строгий порядок, сделавший человечество сильным, как никогда:

• уровень безработицы упал до минимума;
• удалось победить эпидемии и бедность;
• преступности и войн больше нет.

«Так воздадим же за это благодарность новым Сверхправителям Земли!»

— вещается из каждого гаджета осчастливленного таким образом человечества.

Многие земляне спокойно и счастливо уживаются с захватчиками, хотя есть и бунтующие повстанцы, готовящиеся начать революцию в Чикаго…

Увы, но в фильме такая фабула по-голливудски перерождается в сюжет всего лишь н/ф триллера с закосом на боевик.

Но в первоисточнике гениального Артура Кларка «Конец детства» всё куда глубже, трагичней и ближе к нашей реальности:

• дети внезапно переходят на новую ступень эволюции;
• т.к. рождённые после определённого момента, начали включаться в глобальную сеть прямо с младенчества, они как бы переставали «принадлежать» своим родителям (напомню, это роман 1953, — за десятилетия до изобретения глобальной сети и всего вытекающего!);
• рожать становилось бессмысленно, хотя отдельные попытки не прекращались, пока предыдущие поколения не вышли из репродуктивного возраста;
• со временем включать в сеть больше стало некого… На чем и закончилась через сотню лет на Земле история человечества.

Последнее поколение людей (хотя фактически это уже и не люди) объединяется со Сверхразумом, уничтожив Землю. И тем не менее, могущественные Сверхправители завидуют человечеству — ибо сами они бесплодные акушеры на службе этого самого Сверхразума.

«Конец детства» Джоржа Дайсона — почти о том же. Но это уже не фантастика, а самый что ни на есть техно-реализм.

«Конец детства» по версии Джоржа Дайсона

Джорж Дайсон (сын знаменитого Фримена Дайсона и брат, наверное, не менее известной в России Эстер Дайсон)— историк науки, написавший такие замечательные книги, как «Дарвин среди машин. Эволюция глобального интеллекта» и «Храм Тьюринга: происхождение цифровой вселенной»).

Он разбирается в том, о чем пишет, переиначивая «Конец детства» Кларка с учетом знаний об уже случившейся на Земле цифровой революции.

«Все революции заканчиваются, независимо от того, успешны они или нет» — пишет Дайсон.

Вот и время цифровой революции, вроде как, только недавно начавшейся, уже прошло. И не то, чтобы она закончилась. Нет. Но она трансформировалась в нечто совсем иное.

Это случилось в результате «захвата Земли» новыми Сверхправителями — отнюдь не пришельцами из космоса, а мега-корпорациями «Хранителей Интернета».

Вот тут главное, — чтобы вы не прекратили чтение и продолжили его еще хотя бы на 1 минуту,

поскольку речь вовсе не об очередной антиутопической техно-страшилке левого толка, а об абсолютно новом видении роли цифровых технологий в эволюции человека и человечества.

Вот в чем это видение.

1) Результатом цифровой революции стало повсеместное использование цифровых вычислительный устройств в целях:

a. цифрового моделировании явлений реального мира, закодированных в виде алгоритмов,

b. использования результатов моделирования, в качестве выходных данных для управления чем-либо в реальном мире.

2) Алгоритмы и цифровое моделирование стали настолько встроенными в нашу культуру и мировоззрение, что мы считаем практически невозможным признать, что другие формы вычислений, без алгоритмов и цифровых моделей, эффективно контролируют большую часть мира.

3) Мы предполагаем:

a. что компания, занимающаяся поисковыми системами, создает модель человеческих знаний и позволяет нам обращаться с поисковыми запросами к этой модели;

b. или что другая компания (а может быть, и та же самая) создает модель дорожного движения и позволяет нам получить доступ к этой модели;

c. или что еще одна компания строит модель социального графа и позволяет нам присоединиться к этой модели по цене, которую нам даже не говорят (поскольку будто бы бесплатно);

d. и т.д. и т.п.

Т.е. мы предполагаем,

• что армии программистов все еще контролируют мир созданных ими цифровых моделей,
• а мы лишь радостно пользуемся этими моделями для удобства и комфорта собственной жизни, да еще и, большей частью, бесплатно.

Но на самом деле, так больше не происходит, поскольку
их модели больше не являются моделями.

Поисковая система больше не является моделью человеческих знаний. Вместо этого, она превратилась в человеческие знания. То, что начиналось как отображение смыслов человечества, теперь превратилось в смыслы человечества и стало контролировать, а не просто каталогизировать или индексировать человеческое мышление. Никто теперь этим уже не управляет.

Если приложением навигации в авто-трафике в реальном времени пользуется достаточное количество водителей, трафик контролируется без центральной модели, — он контролируется самим трафиком. В результате, и здесь модель перестает быть моделью, превращаясь в реальный объект материального мира — трафик.

Успешная социальная сеть больше не является моделью социального графа, это и есть социальный граф, в котором мы живем: общаемся, обсуждаем новости и проблемы, ссоримся, знакомимся, сожалеем об утратах …

Вот почему в мире, где прошла цифровая революция:

1. Победитель (мега-корпорация первой построившая какую-то из моделей мира, трансформировавшуюся затем в новую реальность одного из секторов материального мира) получает все.
2. Правительства, верные устаревшим моделям и системам управления, всё более теряют управление и становятся все более бессильными.
3. Новые «Хранители Интернета», контролируя потоки информации в глобальной сети, управляют превращением всё новых цифровых моделей реального мира в моделируемые ими объекты нового мира.

Но и «Хранители Интернета» уже не контролируют работу новых цифровых объектов, из которых складывается новый мир.

Доброжелательные Сверхправители романа «Конец Детства» Артура Кларка принесли и даровали землянам множество технологических благ, но привели тем самым к завершению человеческого рода.

Сегодня «Хранители Интернета», подобно Супер-Правителям романа Кларка, несут людям все новые блага, обещая полную автоматизацию рутины, освобождающую людей для счастья творчества, пребывая при этом в полном здравии и получая обязательный доход от работающих роботов.

Это тоже не закончится хорошо, пишет Джорж Дайсон в новогоднем эссе «Конец детства».

И предлагает выход — ренессанс аналоговых систем, через которые доминированию цифровых вычислений и моделей придет конец.

Аналоговый ренессанс стал бы достойным ответом эволюции тем, кто стремится управлять природой с помощью программируемых машин.

Ответ в том, чтобы люди пересоздали способные вычислять машины, природа которых не поддается программированию, а их модели являются точным отображением реальности, толерантным, в отличие от цифровых моделей, к ошибкам и работающих, как и люди, в реальном непрерывном времени, а не с ритмом тактовой частоты процессора…

Но мне пора остановиться, иначе, если я вообще все перескажу, зачем вам будет читать новогоднее эссе Джоржа Дайсона.

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Задач в продлении жизни океан, и всех их надо решать.

Можно брать любую отдельно и заниматься. Финансировать, организовывать, прямо самому работать над исполнением. Перечислю большие направления, которые сами состоят из подзадач. Естественно, это не исчерпывающий список, особенно, если речь идёт о науке.

1. Внедрение диагностики старения
2. Систематизация маркёров и построение моделей старения
3. Улучшение диагностики старения, организация круглых столов, конференций
4. Клинические исследования (КИ) различных диагностических подходов старения
5. Создание тераностики старения
6. Клинические исследования тераностики
7. Создание глобальной базы знаний по старению и долголетию
8. Создание математической модели старения организма
9. Труды и публикации по эволюционно-сравнительной биологии старения
10. Приложения по сбору и анализу медицинских данных
11. Приложения по рекомендациям в области долголетия
12. Приложения для участия в КИ терапий старения
13. Приложения по мотивации к долголетию
14. Учебник по биологии старения
15. Цикл лекций, полный курс, по биологии старения на Youtube
16. Все исследования, поддержанные SENS
17. Все исследования института БАКа
18. Все исследования, поддержанные Майклом Гривом
19. Все исследования, поддержанные Международным Альянсом Долголетия
20. Все исследования группы Бельмонта
21. Все исследования Хорварта
22. Все исследования Гарвардской медицинской школы в отношении старения
23. Все исследования Майо Клиник в отношении старения
24. Все исследования Девида Чёрча
25. Исследования межклеточного матрикса
26. Исследования имуносенесцентности
27. Генетические сети старения и долголетия
28. Доставка генетического материала
29. Терапевтическое клонирование
30. Все исследования в сравнительной биологии старения
31. Эпигенетический откат
32. Пептидная регуляция
33. Нейрогенез и нейровоспаление
34. Применение стволовых клеток
35. Омоложение ниши стволовой клетки
36. Организация клинических исследований по инициативе пациентов
37. Разработка и внедрение диеты долголетия
38. Клинические исследования комплексных терапий Open Longevity
39. Селекция микробиоты на продление жизни хозяину
40. Ряд статей о взаимосвязи старения и рака
41. Систематические обзоры о борьбе со старением
42. Иммунотерапия
43. РНК-терапия
44. Метаболические карты патологий
45. Исследования митохондрий, в частности, пересадка митохондрий
46. Создание школ долголетия
47. Клиника долголетия
48. Турнир по биохакингу
49. Новости продления жизни. Youtube канал
50. Лоббирование государственных программ;
51. Редактирование Википедии и написание статей на темы продления жизни;
52. Создание территории долголетия
53. Моделирование деятельности мозга
54. Карта всех клеток организма
55. Модель метаболизма человека
56. Конференции по специализированным темам
57. Убеждение влиятельных людей действовать в пользу продления жизни
58. Фандрайзинговые вечеринки
59. Краудфандинг в пользу научных проектов
60. Премия за вклад в продление жизни людей
61. Центр коллективного пользования для исследовательских инициатив в продлении жизни
62. Акселератор проектов в долголетии
63. Строительство и содержание вивариев
64. Обучение студентов и аспирантов биологии старения
65. Шоу долголетия
66. Создание сайтов по всем темам, связанных с продлением жизни
67. Исследование мотивации к продлению жизни
68. Карта задач для волонтёров
69. Трансгуманистическая атрибутика
70. Книга «Бессмертие»
71. Лекции о продлении жизни
72. Потребительское общество для покупок товаров и услуг в области продления жизни, красоты и здоровья
73. Кооператив по реализации услуг в области продления жизни
74. Написание программ, подзаконных актов и законов в пользу продления жизни
75. Ветеринарная клиника долголетия домашних питомцев
76. Сертификация товаров и услуг на предмет влияния на продолжительность жизни.
77. Написание стратегий по продлению жизни
78. Написание инструкций для желающих действовать
79. Документальный сериал «Экспедиция долголетия»
80. Ресурс о наиболее вероятных методах продления жизни
81. Аналитика: люди, компании, проекты
82. Все гаджеты и приложения для продления жизни
83. Клубы для желающих продлить жизнь
84. Сайт, сравнивающий диеты, БАДы, терапии и лекарства для продления жизни. Аттестация клиник, курортов, технологий. Критика ложных обещаний продления жизни
85. Мониторинг клинических исследований терапий старения
86. Можно было бы и телеканал создать
87. Разработка и внедрение стандартов анти-эйджинговой медицины
88. Организация слушаний, работы комиссий и комитетов, взаимодействие с правительственными учреждениями
89. Выпуск газеты «Долголетие» для пенсионеров
90. Клуб “Кардио-спорт”
91. Развитие фитнеса для продления жизни. Специальные клубы
92. Создание позитивной картины будущего. Художественное произведение
93. Философия трансгуманизм. Цикл статей, лекций, книг
94. Иллюстрации для всего: книг, мероприятий, презентаций, публикаций, создание мемов
95. Исследования сна
96. Сайт про то, как улучшить сон
97. Постоянные собрания людей в пользу продления жизни;
98. Батлы и диспуты о продлении жизни;
99. Интервью с учёными;
100. Создание НКО различных направленностей
101. Покупка акций компаний, работающих над продлением жизни. Создание биржевого Лонжевити-индекса
102. Клонирование человека
103. Книга и исследование «Психология продления жизни»
104. Книга «Молекулярные механизмы красоты»
105. Нечто в современном искусстве в пользу продления жизни
106. Ответы на критику идеи продления жизни
107. Социальная сеть в пользу долголетия
108. Медийная раскрутка лидеров долголетия
109. Поддержка политиков, выступающих за продление жизни
110. Развитие крионики и криобиологии
111. Футболки с рекламой продления жизни
112. Разработка программы продления жизни жителей города
113. Создание алгоритма взаимного коучинга по продлению жизни
114. Управление волонтерами
115. Сайты по продаже всего, что связано с продлением жизни
116. Книга «Лучшие эксперименты по продлению жизни»
117. Кафе с научно обоснованным питанием для долголетия
118. Скрининг комбинаций геропротекторов на мышах
119. Панель биомаркеров старения приматов
120. Медицинский искусственный интеллект — стратегия развития
121. Блог на тему радикального продления жизни
122. Лайф-маркет продления жизни. Фестиваль
123. Из перечисленных пунктов сделать сайт и наполнить ссылками и отчетами, что уже делается по теме
124. Сайт “Как принять участие в КИ терапии старения?”
125. Переводы с русского на английский и наоборот
126. Переводы на другие языки текстов о продлении жизни

Список проектов в продлении жизни was originally published in Open Longevity RUS on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Оригинал и комментарии

Как держать любое количество фактов в долговременной памяти — ВЕЧНО!

Универсальная методика запоминания навсегда

С удовольствием рекомендую новый кейс для эффективного самообучения.

Каждый знает: повторенье — мать учения.

Один из миллиона знает, как правильно организовать эффективный процесс повторения, т.к. он освоил теорию и практику науки «интервальных повторений» (для информации: этому долго и серьезно учат, причем, большинство из учебных курсов — просто шарлатаны).

Один из 7 миллиардов, наконец, придумал новый метод изучения и освоения науки «интервальных повторений» с помощью его же собственной методики визуально-игровых «исследуемых объяснений» и игры в карты по 20 мин. в день.

Главная хитрость этой методики такова.

✔️ Для того чтобы запомнить… нужно почти забыть.

Это как при тренировке мышц: ты ничего не получишь с весом, который слишком лёгок…, как и с тем, что слишком тяжёл.

Кажется просто. На деле же — совсем не так.

Зовут придумавшего этот визуально-игровой метод — Ники Кейс (Nicky Case).

А вот и сам курс на русском (кому надо, есть и другие языки).

И вы сильно ошибетесь, если хотя бы не попробуете научить своих детей, да и сами научиться держать любое количество фактов в долговременной памяти — ВЕЧНО!

Наводку на другие кейсы Ники Кейса для эффективного самообучения см. в постах моего канала по тэгу #ExplorableExplanations

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Из неё следует, что стартапам нужны лисы, а не ежи!

Анализ больших данных о сложных сетевых системах приносит фантастические прорывные результаты во всё новых и новых областях.

Например, нынче почти все убеждены, что генетический код — лучший предиктор показателей здоровья. А на деле, наблюдаемый при тотальной урбанизации рост плотности, разнообразия, эпидемической связанности и неравенства населения привел к тому, что сегодня почтовые индексы людей являются лучшим показателем здоровья, чем их генетический код (см. рис.)

Еще пример совсем из другой области — как проводить оптимальные географические границы регионов. Оказывается, лучшим предиктором оптимального расположения границ является функциональная сеть транспортных потоков по пригородным маршрутам. (см. рис.)

А что, если проанализировать на национальном уровне большие данные о развитии всех предприятий страны за 10 лет в увязке с показателями человеческого капитала персонала каждой из компаний.

Это и было сделано в капитальном бразильском исследовании, сенсационные данные которого только что опубликованы.

Новый подход к оценке человеческого капитала

Авторы исследования «The role of industry-specific, occupation-specific, and location-specific knowledge in the growth and survival of new firms» пошли новым путем.

В течение уже нескольких десятилетий человеческий капитал признается в качестве важного фактора экономического роста. Но человеческий капитал работника — это результат далеко не только его формального обучения. Работники приобретают важные навыки, знания и контакты в ходе своей работы. 40-летний работник имеет куда больше знаний и опыта от работы, нежели чем от полученного им обучения. Этот опыт работы, характерный для отрасли, местоположения и рода занятий, должен влиять на рост и выживаемость компании, на которую он работает. И это справедливо для всех сотрудников компании, каждый их которых обладает уникальным опытом и знаниями.

Специфика этого знания сподвигла авторов исследования думать о человеческом капитале не только с точки зрения их интенсивности, но и с точки зрения их взаимосвязанности. Работники не просто осведомлены или квалифицированы, но обладают знаниями, связанными с конкретными видами деятельности, включая даже новые виды деятельности, которые никогда ранее не присутствовали в городе или стране.

Авторы исследования решили проверить, какой тип связанных знаний является более важным компонентом успеха новых фирм, которые ведут к развитию новых отраслей.

N.B. Хотя я использую в этом тексте термин стартапы (совсем молодые компании, финансируемые венчурными инвестициями), авторы в своем исследовании копают шире, имея в виду все виды компаний, возрастом до 8 лет.

Авторы при оценке знаний, как основного элементов человеческого капитала,

• используют их двухмерное представление: отраслевые и профессиональные знания;
• и рассматривают знания в виде динамической сети, отражающей взаимосвязь знаний между прошлой и настоящей деятельностью.

Звучит, наверное, сложно. Но вот простой поясняющий пример.

Представьте себе сейла — продавца. Продавцы необходимы для роста и выживания любой фирмы и обладают знаниями как по профессии, так и по отрасли.

Знания продавца по профессии включают в себя знания о том, как общаться с клиентами, развивать отношения и заключать сделки. Это навыки, которые могут быть легко переданы от одной фирмы к другой (с переходом продавца на работу из одной фирмы в другую).

Однако, отраслевые знания, необходимые продавцу, сильно зависят от продаваемого продукта или услуги. Продавец, имеющий опыт в продаже одежды, может плохо справляться с продажей корпоративного программного обеспечения не потому, что он не может установить отношения с клиентом, а потому, что ему может не хватать знаний, необходимых для понимания потребностей клиентов в программном обеспечении и технических возможностей команды клиента. Не говоря уж о том, что продавец может просто плохо понимать, что он продает и зачем.

Учитывая же колоссальное технологическое усложнение бизнеса, огромные различия отраслевых знаний появляются даже там, где еще лет 10 назад даже таких отраслевых сегментов не было.

Например, 10 лет назад продавец ПО был почти универсалом. Теперь же отраслевые знания продавца ПО для обновления запасов и ПО для индустриального интернета вещей пересекаются лишь чуть-чуть.

Вот как выглядит схема сетевой классификации отраслевых и профессиональных знаний, использованная в исследовании.

А так распределялись стартапы (фирмы-пионеры) и прочие фирмы по их чилу, годам открытия, численности персонала и регионам Бразилии.

Ключевой вывод исследования

Для стартапов отраслевые знания сотрудников являются куда более важным предиктором выживания и роста бизнеса, чем профессиональные знания.

Выживание стартапов значительно возрастает, когда в них нанимаются люди с отраслевыми знаниями (industry-specific knowledge) и опытом в этой области, а не со специальными знаниями (occupation-specific knowledge).

Очень важно, что исследование также показало, что со временем всё меняется на 180 градусов.
Для «нестартапов» (фирм, существующих 10+ лет) знания по специальностям играют относительно более важную роль, чем отраслевые знания.

Авторы исследования анализируют несколько гипотез, почему для стартапов важнее именно отраслевые знания и опыт сотрудников:

• от версии, что отраслевые знания приобретаются дольше, и, следовательно, изначальный интегральный человеческий капитал такого персонала выше;
• до версии, что первые наемные работники стартапов часто становятся управленцами, для которых отраслевые знания могут быть более важными, чем профессиональные.

Есть и иные объяснения, о которых желающие прочтут сами.

Мне же остается еще раз констатировать факт.

✔️ Человеческий капитал компании — это сложная система.

✔️ Проведенный анализ больших данных выявил четкие паттерны успешности стартапов в зависимости от состава их персонала первых лет существования.

✔️ Важнейшим фактором успеха является доминирование среди персонала людей с отраслевыми знаниями и опытом, а вовсе не наличие продвинутых профессионалов узкого профиля.

Короче, стартапам, условно говоря, нужны лисы, а не ежи!
(ведь «лиса знает много отраслевых секретов, а еж — только один, хоть и самый главный — профессиональный секрет своей деятельности» 😃)

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Предновогодний сюрприз — Microsoft раскрывает секрет самого умного ИИ мира

Секрет в том, что реальный ИИ — это гибридный ИИ

Система Microsoft XiaoIce — это самый популярный в мире социальный чат. Его уникальность в том, что он выполняет роль интеллектуального собеседника с эмоциональной связью, тем самым удовлетворяя потребность людей в общении, привязанности и социальной принадлежности.

Стандартный тест Тьюринга, как вы помните, в том, чтобы было трудно (или даже невозможно) отличить при общении с кем говоришь: с человеком или машиной.

Microsoft пошел дальше на основе расширенного теста Тьюринга — чтобы с машиной людям хотелось говорить больше, чем с другими людьми.

При проектировании XiaoIce принимался во внимание как интеллектуальный коэффициент (IQ), так и эмоциональный коэффициент (EQ), а также формируемые черты характера. Т.е. формула XiaoIce = IQ + EQ + Personality.

В результате социальный чат человек-машина:

1. превратился в систему иерархического принятия решений, математически описываемых марковским процессам — Markov Decision Processes;
2. оптимизирует долгосрочное вовлечение людей в общение (измеряемое в ожидаемом количестве обращений за сеанс — CPS — сколько раз человек захочет продолжить разговор с машиной после её ответа).

Одна из главных фишек XiaoIce — модуль эмпатических вычислений.

Microsoft впервые раскрыл секрет, как XiaoIce динамически распознает человеческие чувства и состояния, понимает намерения человека и реагирует на динамику его потребностей в ходе долгих разговоров.

С момента выпуска в 2014 году система XiaoIce общалась уже с более чем 660 миллионами людей и преуспела в установлении долгосрочных отношений со многими из них. Средний CPS XiaoIce, равен 23, что значительно выше, чем у других чат-ботов и даже человеческих разговоров.

Проверьте это на себе — сколько раз вы в среднем возвращаетесь к разговору с френдом в социальной сети (комментируете сказанное им или снова высказываетесь сами)?
Боюсь, что среднего показателя в 23 раза добьются единицы из нас!

Что значит XiaoIce уже превзошел среднего человека в искусстве общения. Общаться с ним людям более интересно, чем с другими людьми.

Это реальная сенсация. Поскольку практически означает, что в ближайшие год-два ИИ превзойдет ВСЕХ людей по привлекательности общения (включая супругов и любовников, а также родителей и детей)

А это для миллиардов пользователей сети будет куда круче и практически нужнее, чем абсолютное превосходство в шахматах и Го.

Как устроен этот гибридный ИИ, вы можете теперь узнать из только что опубликованной статьи Microsoft.

А как выглядит его высокоуровневая архитектура, показано на рисунке.

Хороший новогодний подарок для тех, кто понимает 😃 👍

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Если что и брать с собой почитать в длинные НГ каникулы, так что-то из этих книг (благо есть номинации на любой вкус)

Рекомендации канала «Малоизвестное интересное», с полным осознанием ответственности, делегированы

самой, имхо, интеллектуальной и беспристрастной мировой премии нонфикшн книг Non-Obvious Book Awards.

Победителями этой премии в 2018 стали:

1. Самая интересная деловая книга года —
   «Формула» Альберта-Ласло Барабаши.

Что если настоящий секрет знаменитости Эйнштейна был в том, что он оказался в нужном месте в нужное время? Почему только лидеры получают все лавры за коллективные достижения? Почему известные художники остаются известными, независимо от того, насколько хороши их работы? Первая в мире книга, посвященная науке об успехе.

подробней

2. Самая актуальная книга года —
«Бесполезные работы» Дэвида Гребера.

Вследствие ИИ автоматизации, у всё большего количества людей работа становится бессмысленной. Есть ли какая-то польза от однообразной рутины? Диагноз и эпидемиология вопроса.

подробней

3. Самая полезная книга года — 
«Фактологичность» Ганса Рослинга.

Десять причин, по которым мы ошибаемся насчет мира и почему все лучше, чем кажется» — о стереотипах мировоззрения, не имеющих ничего общего с реальность, и причинах, искажающих восприятие.

подробней

4. Самая оригинальная книга года — 
«Победители забирают всё» Ананд Гиридхарадас

О том, что «всё могут богачи» и что истинная власть в развитых странах находится в руках финансовых титанов, которых править согражданами никто не выбирал.

подробней

5. Самая разшариваемая книга года — 
«Бунтарский талант» Франчески Джино.

Нарушение правил игры сотрудниками помогает усилить позиции компании на рынке. Перед тем, как увольнять, изучите другие варианты. Почему принимать на работу сотрудников-бунтарей — один из эффективных способов для развития бизнеса.

подробней

Но это еще не всё!

Это — шорт лист из 15 книг

А здесь все списки с гиперссылками:

• 5 лучших книг,
• 15 книг шорт-листа,
• 35 книг лонг-листа, включая отличнейшие книги, которые я уже рекомендовал:

— от «21 урок для XXI века» Харари

— до «Сверхдержавы ИИ: Китай, Силиконовая долина и новый мировой порядок» Кай-Фу Ли

И поверьте, лучшей подборки из 35 книг для чтения в течение всего 2019, — не найдете! 👍

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Открыта формула коллективной памяти. Мы забывает всё в соответствии с универсальным законом

Рассказ из загробного мира

В увлекательной коллекции притч «Итог: сорок рассказов из загробного мира» нейробиолога Дэвида Иглмана описывается мир, в котором человек окончательно умирает лишь тогда, когда его совсем забудут. После физической смерти человек покидает Землю и попадает в что-то типа огромного зала, покинуть который будет можно лишь после того, как имя человека будет произнесено на Земле в последний раз.

«Это похоже на бесконечную зону ожидания аэропорта», — пишет Иглман. «Но состав людей в зале — просто потрясающий».

Оно и понятно. Ведь большинство людей относительно быстро покидают «зону ожидания», как только туда прибывают их самые близкие (супруги и дети) — те немногие, кто вспоминал о них на Земле.

Но по-настоящему знаменитым приходится тусоваться в «зоне ожидания» веками. Некоторые, замучившись бесконечно пребывать в «зоне ожидания», молят богов о разрушении на Земле их последних памятников …

Рассказ Иглмана — метафора того, что психологи и социологи называют коллективной памятью. Это наиважнейший фактор формирования идентичности и мировоззрения, влияющий на все структуры и приоритеты общества.

Модель коллективной памяти

На прошлой неделе в журнале Nature Human Behavior была опубликована статья об удивительном открытии, связанном с коллективной памятью.

Характер ее распада (затирания) следует универсальному математическому закону, описываемому биэкспоненциальной моделью.

Команда исследователей проанализировала S (t) — показатель коллективной памяти (как часто воспоминают о ком-либо или о чем-либо) — пяти различных видов культурных объектов: музыка, фильмы, биографии спортсменов, патенты и научные статьи (конечно же это исследование стало возможным лишь в эпоху Интернета, где «все ходы записаны»).

Авторы утверждают, что для любых культурных объектов разрушение коллективной памяти происходит по биэкспоненциальной кривой — т.е. по 2ум экспоненциальным фазам.

Это связано с наличием двух видов памяти, одна из которых разрушается гораздо быстрее другой.

• Первый тип памяти называется коммуникативная память. Это память, подпитываемая нашим общением с другими в ходе различных видов социальных взаимодействий. Каждое упоминание культурного объекта (знаменитости, музыкального клипа, книги …) в разговоре, равно как и лайканье или ретвит его в соцсети, подпитывают нашу коммуникативную память об этом объекте.
• Культурная память, является вторым анализируемым типом памяти. Это то, что вы найдете об объекте культуры в Википедии, Ютубе, фонотеке или любом ином медиа-архиве (цифровом или традиционном). Поскольку этот тип памяти выходит за рамки взаимодействия между людьми, она сохраняется намного дольше. Но и она не вечна. Поэтому человечество постоянно теряет память и этого типа: музеи грабят, библиотеки горят и т.д.

Но самое неприятное в наше время «неуничтожаемой информации» — это ограниченное внимание человека к длине поисковой выдачи.

Поскольку того, что не попало хотя бы в первые десять страниц поисковой выдачи — считайте, что в культурной памяти уже нет.

Теперь поясним, как устроена новая модель коллективной памяти.

• На рис. А красная кривая показывает биэкспоненциальную функцию, прогнозирующую поведение модели в логарифмическом масштабе. Фиолетовая и синяя кривые показывают два экспоненциальных показателя коммуникативной и культурной памяти.
  Поясняющая вставка (справа)иллюстрирует основную механику модели. В любой момент времени (t) коллективная память — это сумма коммуникативной памяти (u) и культурной памяти (v).
  Каждый из 2х видов памяти характеризуется собственной скоростью распада: (p) для коммуникативной и (q) для культурной памяти.
  Показатель (r) определяет скорость перетекания информации из коммуникативной в культурную память (эта скорость для разных типов культурных объектов сильно разная).
• На рис. B показано поведение биэкспоненциальной модели при различных параметрах p, q, и r, демонстрирующее широкий диапазон шаблонов затирания коллективной памяти.
• На рис. С показано сравнение биэкспоненциальной модели (красная линия) с экспоненциальной и логнормальной моделями в логарифмическом масштабе (биэкспоненциальная модель существенно точнее).

Итак, коллективная память разрушается двумя фазами.
На 1й фазе она разрушается очень быстро, а на 2й фазе значительно медленнее.

Исследователи объясняют это так. На 1й фазе крутого спада преобладает процесс коммуникативной памяти — идет прямая передача информации «из уст в уста». На 2й, более длительной фазе бОльшую роль играет культурная память, которая поддерживается физической записью информации об объекте.

Модель, конечно же не абсолютно точно описывает всех и всё. У каждого из нас будет непредсказуемый срок пребывания в «зоне ожидания» Иглмана — ведь там на Земле всякое может случиться, и нас неожиданно могут снова вспомнить даже через 100 лет (наткнутся, например, на какое-то чудом сбывшееся предсказание в архиве канала «Малоизвестное интересное» и пожалуйста бриться — сиди еще пяток лет в «зоне ожидания»).

Но кабы то ни было, открытие формулы коллективной памяти — это большой прорыв, имеющий огромное значение. Ведь и раньше было понятно, что коллективной памятью можно управлять.

Но теперь можно все оценивать количественно (считать по формуле), а для мнемо-технологов можно даже конкретные KPI выставлять и проверять результаты мнемо-пропаганды.

Кроме того, это открытие — замечательный пример того, как миллионы случайных событий, складываясь в масштабы больших данных, позволяют выявлять основную закономерность.

Немного лирики

Забавно. Но авторы исследования считают, что двухфазность (биэкспоненциальность) функции затирания коллективной памяти открыта не ими, а чилийским поэтом Пабло Неруда, написавшим:

«Столь коротка любовь и столь длинно забвение».

Так ли это, — судить не берусь. Но зато можно с уверенностью сказать, что открытие формулы коллективной памяти, с легкой руки его авторов (среди которых, конечно же, и Альберт Ласло Барабаши) теперь заставит Пабло Неруда еще долго торчать в «зоне ожидания» Иглмана, куда, скорее всего, навсегда, со временем прибудет и сам Барабаши.

Возвращаясь к заголовку поста — так сколько же нас будут помнить после смерти?

Исследование показало, что дольше всего в нашей коммуникативной памяти остаются биографии (в среднем на 20–30 лет), а самое быстрое затирание происходит с музыкой — затирается через 5–6 лет.

Хитрость здесь вот в чем — т.н. «критическое время». Это время, по истечение которого коммуникативная память из доминирующего (наибольшего) элемента коллективной памяти превращается во вторичный (наименьший) элемент. Ну а культурная память– наоборот, становится доминирующим элементом коллективной памяти.

Формула критического времени такова.

И как видно из приведенных ниже графиков, критическое время для музыки, фильмов и статей (5–10 лет) в разы меньше, чем для биографий (15–30 лет).

Это означает, что

для биографий время, в течение которого доминирует коммуникативная память, длится в разы дольше, чем время доминирования культурной памяти.

И поэтому, если вы не признанная знаменитость, не возлагайте больших надежд, что написанное вами и о вас в Инете (СМИ, блогах, соцсетях) надолго сохранит память о вас. Новая модель коллективной памяти показывает, что это не так для биографий (в том числе, и для биографий каждого из нас).

Только коммуникативная память наших друзей и близких, их детей и их друзей, — оставляет нам шанс пребывания в зале ожидания Иглмана несколько десятков лет .

А все написанное нами и о нас, даже самое важное и популярное сегодня, за 5–10 лет передвинется на 30ю или 155ю или 1001ю страницу поисковой выдачи … Иными словами, — затрется в коллективной памяти.

Поэтому, бросайте тратить время на тщетные попытки зафиксировать себя в коллективной культурной памяти. Общение с родными и друзьями оставит куда более прочный след в коллективной коммуникативной памяти.

И помните — «Столь коротка любовь и столь длинно забвение».

Дополнительные материалы

• 4х минутный видео-рассказ о результатах открытия формулы коллективной памяти.
• Постер-резюме исследования
• Открытая ссылка сквозь пейвол на итоговую статью о результатах исследования

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

и самые многообещающие тренды 2019

Это технический обзор с точки зрения практиков. И потому его написал специалист именно такого профиля — Пранав Дар из Analytics Vidhya (кто не слышал, рекомендую).

Почему в итогах 2018 говорится именно о ИИ & МО (машинное обучение), — долго объяснять не надо.

С т.з. инвестиций (на входе) и практики конкретных приложений (на выходе), сектор ИИ & МО составляет 90% всех передовых ИТ разработок.

Если сократить текст обзора итогов года до 1 слова, то получится –

• Impactful (во всем спектре переводов: от имеющий ударную силу до яркий, впечатляющий, плодотворный и показательный).

Обзор итогов проведен по 5 ключевым направлениям:

1) Обработка естественного языка

Главный итог: повсеместный переход на предварительно обученные модели (больше не надейтесь получить приличный перевод, предварительно не поучив переводчик на нужных вам текстах… Зато если поучите — получите вполне приличные переводы)

2) Компьютерное зрение

Главный итог: самостоятельное обучение (не тратя время на маркировку изображений вручную) выходит в мейнстрим.

3) Инструменты и библиотеки

Главный итог: начало преодоления разрыва между моделированием черного ящика и производством моделей с помощью machine learning interpretability (MLI)

4) Обучение с подкреплением

Главный итог: наконец-то, от академических задач (типа шахмат и Го) начинается переход к практическим задачам (поиск лекарств, оптимизация архитектуры электронных чипов, маршрутизация транспортных средств и пакетов и т. д.)

5) ИИ для добра — движение к этическому ИИ

Главный итог: государства всё больше влезают в эту сферу, и 2019 станет в данном тренде показательным, если не переломным.

Кто хотел бы рассмотреть итоги в режиме расширенного резюме (примерно на 5–10 мин. чтения) — вам сюда

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале«Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Предотвратить надвигающееся самое страшное землетрясение в истории США наука не может. Но сделан прорыв в его предсказании

Исследователи лаборатории Лос-Аламос использовали машинное обучение для прогнозирования землетрясений в районе разлома Каскадия (длинной в 700 миль от северной Калифорнии до южной части Британской Колумбии — примерно до Сиэтла).

В этой истории поражают 2 вещи.

1) Безграничные пределы человеческой близорукости.

Обнаруженная связь между громкостью акустического сигнала разлома — т.н. «Стоны Каскадии» — и его физическими изменениями, никому раньше просто не приходила в голову. «Стоны Каскадии» считались бессмысленным шумом, из которого ничего не следует.

Но стоило преодолеть эту близорукость и запустить машинное обучение на поиск шаблонов, как тут же нашли звуковой шаблон, указывающий на повышение активности в движении тектонических плит.

Как тут не вспомнить «Глас Господа» Станислава Лема.

2) Безграничный оптимизм людей, знающих о надвигающейся катастрофе, но продолжающих любить, рожать детей, строить дома …

Гигантская плита под Тихим океаном неуклонно скользит под Северную Америку со скоростью тридцать-сорок миллиметров в год. В результате в разломе Каскадия нарастает давление, и все обречено закончиться сильным землетрясением.

Два варианта:

• оно будет либо сильным (8–8,6 баллов),
• либо очень сильным (8,7–9,2 балла).

Вероятность 1го в ближайшие пятьдесят лет примерно 33%.

Вероятность 2го — примерно 10%.

Но в любом случае, это будет величайшая природная катастрофа в истории Северной Америки.

Континентальный шельф Каскадии, опустится на 2 метра и отскочит от 10 до 30 метров в западную сторону. В минуту произойдет выброс энергии, накопленной в результате столетнего сжатия. Вода поднимется вверх как гора, а затем быстро обрушится. Одна сторона гигантской волны пойдет на запад, в сторону Японии. Другая сторона — на восток. Тысяча километровая стена воды, сметая все на пути, достигнет Северо-Западного побережья где-то через пятнадцать минут после начала землетрясения.

Погибнут десятки тысяч человек. Миллионы останутся без крова. Вся инфраструктура будет разрушена…

Но никто не уезжает. Люди продолжают жить, как ни в чем не бывало. Авось на наш век хватит.

Но ведь шансы в 30%, что это может случится в ближайшие 50 лет, вовсе не отодвигают катастрофу на 50 лет. Это означает, что с такой вероятностью катастрофа может случиться, например, завтра или через месяц, или через год.

Подробней о расшифровке «Стонов Каскадии» (там же две ссылки на научные статьи)

Подробней о грядущей катастрофе в зоне Каскадия

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Дополнительные материалы

По просьбам читателей, что хотели бы лучше понять эссе Дайсона, но затрудняются пробиться сквозь смыслы не самого простого английского –

✔️ профессионально выполненный коллегой EVAN_GCRM синтез:

- чуть сокращенного и хорошо структурированного перевода эссе Дайсона (что делает его куда лучше читаемым, чем оригинал);

- моего поста об эссе с дополнением;

- хороших иллюстраций в тему (кому-то вполне достаточно будет посмотреть только их 😃)

[ссылка]

________________________________

Если вам понравился этот пост — не забудьте:

- нажать “палец вверх”;

- подписаться на обновления канала на платформе Medium;

- оставить комментарий.

Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Тут у меня есть довольно простой план. Показать читателю, что вот есть неструктурированный список различных задач и привлечь их к систематизации, планированию и написанию инструкций по теме.

Оригинал и комментарии

Ага, это сделали замечательные ребята из http://obraz.io (рекомендую также их канал на Youtube). Если присмотреться к постеру, в правом нижнем углу есть упоминание вашего покорного слуги. :)

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии