Category: наука

Category was added automatically. Read all entries about "наука".

"Попёрло"



Hot streak или Success streak – полоса удач и везения, когда один успех влечет за собой другой, а потом еще и еще - в русском языке кратко называется "попёрло".
Феномен "попёрло" уже многие годы пристально исследуется, особенно, применительно к спорту, азартным играм и игре на финансовых рынках.

Доказано – "попёрло" случается раз в жизни.

Самое главное – его почувствовать и не пропустить.


Но что если поставить вопрос шире – применительно к карьере в любой творческой профессии: ученый, кинорежисер, художник и т.п.
• Существуют ли полосы цепной реакции успеха во всех этих профессиях?
• Какова роль "попёрло" в карьере творца?
• Когда и как "попёрло" случается, и что лежит в его основе?
• Может ли "попёрло" рассматриваться в качестве основного двигателя карьеры и ключевого фактора развития творческой области деятельности (науки, искусства, дизайна, программирования в конце концов)?
• Какова цена - упустить "попёрло"? (как для индивидуальной карьеры, так и для развития всей творческой области).

Всеми этими вопросами озадачилась группа междисциплинарных исследователей из США и Венгрии, осуществивших интересную и грандиозную по масштабу работу Hot Streaks in Artistic, Cultural, and Scientific Careers.

Аналитика больших данных была применена для детального исследования карьер 20 000 ученых (от Эйнштейна до нынешних нобелиатов), 6 000 кинорежисеров (отличников IMDB) и 3 500 художников (от Ван-Гога до нынешних самых дорогих мастеров).

Была построена модель временных серий успеха (формула длиной в четверть страницы с 5 интегралами и частными производными), которая прошла детальное тестирование с альтернативными гипотезами.
Модель проверялась на данных о «череде удач» (hot hand ), выявленных восемью численными методами (от условной вероятности до скрытой марковской модели) в предыдущих 50 исследований на эту тему.
«Череда удач» в науке определялась на данных из 30 различных наук.

«Сухой остаток» ключевых результатов, полученных исследованием:

1️⃣ "Попёрло" в науке и творческих профессиях реально существует и драйвит развитие во всех исследованных областях.
2️⃣ "Попёрло" случается раз в жизни творца и может продолжаться до 5 лет.
3️⃣ "Попёрло" образуется:
• абсолютно непрогнозируемым образом;
• никак не коррелирует ни с чем: творческий подъем, производительность труда, внешние обстоятельства и т.д., - вот просто случается и все тут;
• не существует «идеальной творческой формы» или возраста для пёра, - может случиться, как и когда придется;
4️⃣ Самое страшное и обидное – не заметить (не почувствовать), что это может быть "попёрло"; тогда – просто хана, и шансы на повторение подобного в жизни близки к нулю;
5️⃣ Людей творческих профессий нужно учить «чуять момент когда попрет»; от этого на 95% зависит успешность их карьеры и на 90% - интенсивность развития творческих областей деятельности.

Самое важное – что из этого следует:

Большинство "попёрло" просто не случаются из-за холодного душа отрицательных оценок экспертов («подумаешь, ничего особого в этом нет, а кто он вообще такой» и т.п.). Авторы скуксиваются и бросают свое начинание.
Поэтому, если верите, что придумали что-то выдающееся, положитесь на своё чувство и копайте дальше и глубже в том же направлении.

Конечно может "попёрло" и не случится.
Но если это вдруг оно, вы его не пропустите.

И это самое главное.

/Популярное изложение исследования/


Интересная работа работа «Талант против удачи: роль случайности в успехах и провалах» выявила, что самые успешные люди — не самые талантливые, а самые удачливые.

Новая работа:

✔️ показывает необходимость и достаточность всего лишь одного фактора случайности в карьерных, репутационных и финансовых взлетах как отдельных персоналий, так и компаний;
✔️ математически обосновывает ошибочность доминирующего в мире подхода к оценке успешности, который Нассим Талеб называет «феномен объяснительства», а Пол Лазарсфелд «суждением задним числом»;
✔️ предлагает стратегии, способные преодолеть доселе, казалось бы, непреодолимый «Эффект Матфея», когда «богатые будут богаче, а бедные беднее».

Мнгие думают, что мы живем в меритократии, в которой люди вознаграждаются за свой талант, интеллект и усилия.

Но есть проблема с этой идеей.

В то время как распределение богатства следует степенному закону, распределение человеческих навыков и талантов, обычно, следует нормальному распределению, симметричному относительно среднего значения.
- Например, интеллект, измеренный с помощью тестов IQ, следует этой схеме. Средний IQ равен 100, и никто на свете не имеет IQ 1000 или 10000.
- То же самое относится к трудолюбию (усилиям, измеряемым часами работы). Некоторые люди работают больше, чем в среднем, а некоторые работают меньше. Но никто не работает в миллиард раз больше часов, чем кто-либо другой.

Однако, когда дело доходит до вознаграждения за работу, у некоторых людей в миллиарды раз больше денег, чем у других.

Более того!

Многочисленные исследования показали, что самые богатые люди, как правило, не самые талантливые.

Но если не талант, то какой другой фактор вызывает это перекошенное распределение богатства?

«Наше моделирование ясно показывает, что такой фактор — просто удача», — заключают авторы.

Авторы исследования решили применить его результаты для анализа эффективности при финансировании научных исследований:
Ведь финансирующие агентства (как и частные инвесторы) заинтересованы в максимизации отдачи от инвестиций в НИОКР (или в стартапы).
Европейский исследовательский совет инвестировал $1,7 млн. в программу по изучению serendipity (интуитивная прозорливость) — роль удачи в научных открытиях и того, как ее можно использовать для улучшения результатов финансирования.

Команда исследователей использовали свою модель для изучения различных способов финансирования, чтобы увидеть, какие из них дают лучшую отдачу, когда учитывается фактор удачи.

Команда изучила три модели, в которых финансирование исследований распределяется:
• поровну всем ученым;
• случайным образом некому подмножествк ученых;
• предпочтительно тем, кто был самым успешным в прошлом.

Как думаете — какая из стратегий лучшая (обеспечивающая наивысшую отдачу)?

Оказывается, первая — поровну всем ученым.
А на 2-м и 3-м месте по эффективности отдачи стратегии случайного распределения финансирования среди, соответственно, 10% и 20% ученых.

✔️ При таких стратегиях исследователи лучше всего могут воспользоваться интуитивной прозорливостью — неожиданными открытиями, которые они делают время от времени.
✔️ В то же время, тот факт, что ученый сделал важное открытие в прошлом, совершенно не означает, что он или она с большей вероятностью сделает это в будущем.

В течение веков, человечество находилось в плену «наивной меритократии», недооценивающей роль случайности среди детерминантов успеха и награждающей, как ей казалось, наиболее компетентных людей.

И дело даже не в том, что она награждает далеко не самых достойных.

А в том, что следование стратегии «наивной меритократии» не позволяет:
• сбалансировать риски от неучета случайностей;
• воспользоваться недоступным для «наивной меритократии» потенциалом «интуитивной прозорливости», увеличивая разнообразие исследований и способствуя появлению истинно прорывных инновации.

Не говоря уж о том, что ставшая для человечества аксиомой максима «богатые будут богаче», оказывается, совсем не обязательной в мире, где научились не только учитывать, но и использовать фактор случайности.

/Источник/
Buy for 10 tokens
Buy promo for minimal price.

Анализ 16 625 научных работ из arXiv показал тенденции развития искусственного интеллекта



Издание MIT Technology Review проанализировало 16625 статей из раздела artificial intelligence базы данных препринтов научных статей arXiv.org, чтобы понять, как развивались разработки в области искусственного интеллекта и какие направления будут популярны в ближайшее время.

Большинство достижений в области искусственного интеллекта сегодня относятся к глубокому обучению: медицина, робототехника, автономные автомобили. Но некоторые учёные полагают, что Deep learning (глубокое обучение) — это короткая тенденция, которая вскоре пойдёт на спад и откроет дорогу другим методам.
Стоит отметить, что публикация работ об ИИ на arXiv началась в 1993-м, в то время как термин artificial intelligence относится к 50-м годам. Кроме того, статьи в базе — только часть всех работ по данной теме. Однако это хороший источник для выявления тенденций развития отрасли.

Исследование выявило три основных тренда:

рост популярности машинного обучения в конце 90-х — начале 2000-х;
развитие нейронных сетей в 2010-х;
недавний рост числа разработок, основанных на обучении с подкреплением.

Популярность машинного обучения

В 1980-е годы учёные были сосредоточены на идее, что можно соединить и закодировать все знания человечества в систему правил и обучить искусственный интеллект здравому смыслу. Однако сообщество столкнулось с ограничениями: правил оказалось очень много, и закодировать их вручную было невозможно. После этого начался рост популярности машинного обучения. Разработчики решили запрограммировать машины, чтобы те самостоятельно извлекали закономерности из больших данных.
Нейронные сети

В нулевых учёные тестировали разные методы обучения нейросетей. Байесовские сети, метод опорных векторов, эволюционные алгоритмы тоже были популярными и конкурировали между собой.

Все изменилось в октябре 2012-го. Алгоритм, разработанный Джеффри Хинтоном (Geoffrey Hinton) и командой при поддержке Google, достиг высокой точности в задаче классификации 1000 объектов на фотографиях на конкурсе ImageNet. Команда использовала методы глубокого обучения и свёрточные нейронные сети. Таким образом, популярность этих методов быстро выросла.
Последняя тенденция — обучение с подкреплением

Последний перелом в научном сообществе произошёл в 2015 году. Одинаково популярными были три подхода к обучению нейронных сетей: обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением. Однако после того как алгоритм AlphaGo от DeepMind победил чемпиона мира по игре в го, используя обучение с подкреплением, в сообществе сразу наметился перекос в сторону роста исследований по этой теме.
Следующее десятилетие

Исследование показывает, как некоторые непопулярные подходы в одно мгновение становились самыми используемыми, благодаря внезапным вспышкам достижений. Нейронные сети доминировали в 60-х, после чего стали популярными вновь в 2010-х. Концепция «здравого смысла» была популярна в 1980-х, но сейчас некоторые учёные тоже к ней обращаются. Байесовские сети доминировали в 1990-х, а опорные векторы — в 2000-х.

В MIT (Massachusetts Institute of Technology) полагают, что 2020-е продолжат эту тенденцию. Это означает, что популярность методов deep learning уменьшится и на смену им придут новые разработки или переосмысленные методы из прошлого. Но пока у исследователей нет ответа, какие именно подходы способны заменить глубокое обучение. Сегодня этот вопрос вызывает ожесточённые споры.
https://22century.ru/popular-science-publications/ai-development-historical-trends?utm_source=sendpulse&utm_medium=push&utm_campaign=2666442
Источники: https://neurohive.io/ru/novosti/ai-development-historical-trends, https://www.technologyreview.com/s/612768/we-analyzed-16625-papers-to-figure-out-where-ai-is-headed-next

"Попёрло"



Hot streak или Success streak – полоса удач и везения, когда один успех влечет за собой другой, а потом еще и еще - в русском языке кратко называется "попёрло".
Феномен "попёрло" уже многие годы пристально исследуется, особенно, применительно к спорту, азартным играм и игре на финансовых рынках.

Доказано – "попёрло" случается раз в жизни.

Самое главное – его почувствовать и не пропустить.


Но что если поставить вопрос шире – применительно к карьере в любой творческой профессии: ученый, кинорежисер, художник и т.п.
• Существуют ли полосы цепной реакции успеха во всех этих профессиях?
• Какова роль "попёрло" в карьере творца?
• Когда и как "попёрло" случается, и что лежит в его основе?
• Может ли "попёрло" рассматриваться в качестве основного двигателя карьеры и ключевого фактора развития творческой области деятельности (науки, искусства, дизайна, программирования в конце концов)?
• Какова цена - упустить "попёрло"? (как для индивидуальной карьеры, так и для развития всей творческой области).

Всеми этими вопросами озадачилась группа междисциплинарных исследователей из США и Венгрии, осуществивших интересную и грандиозную по масштабу работу Hot Streaks in Artistic, Cultural, and Scientific Careers.

Аналитика больших данных была применена для детального исследования карьер 20 000 ученых (от Эйнштейна до нынешних нобелиатов), 6 000 кинорежисеров (отличников IMDB) и 3 500 художников (от Ван-Гога до нынешних самых дорогих мастеров).

Была построена модель временных серий успеха (формула длиной в четверть страницы с 5 интегралами и частными производными), которая прошла детальное тестирование с альтернативными гипотезами.
Модель проверялась на данных о «череде удач» (hot hand ), выявленных восемью численными методами (от условной вероятности до скрытой марковской модели) в предыдущих 50 исследований на эту тему.
«Череда удач» в науке определялась на данных из 30 различных наук.

«Сухой остаток» ключевых результатов, полученных исследованием:

1️⃣ "Попёрло" в науке и творческих профессиях реально существует и драйвит развитие во всех исследованных областях.
2️⃣ "Попёрло" случается раз в жизни творца и может продолжаться до 5 лет.
3️⃣ "Попёрло" образуется:
• абсолютно непрогнозируемым образом;
• никак не коррелирует ни с чем: творческий подъем, производительность труда, внешние обстоятельства и т.д., - вот просто случается и все тут;
• не существует «идеальной творческой формы» или возраста для пёра, - может случиться, как и когда придется;
4️⃣ Самое страшное и обидное – не заметить (не почувствовать), что это может быть "попёрло"; тогда – просто хана, и шансы на повторение подобного в жизни близки к нулю;
5️⃣ Людей творческих профессий нужно учить «чуять момент когда попрет»; от этого на 95% зависит успешность их карьеры и на 90% - интенсивность развития творческих областей деятельности.

Самое важное – что из этого следует:

Большинство "попёрло" просто не случаются из-за холодного душа отрицательных оценок экспертов («подумаешь, ничего особого в этом нет, а кто он вообще такой» и т.п.). Авторы скуксиваются и бросают свое начинание.
Поэтому, если верите, что придумали что-то выдающееся, положитесь на своё чувство и копайте дальше и глубже в том же направлении.

Конечно может "попёрло" и не случится.
Но если это вдруг оно, вы его не пропустите.

И это самое главное.

/Популярное изложение исследования/


Интересная работа работа «Талант против удачи: роль случайности в успехах и провалах» выявила, что самые успешные люди — не самые талантливые, а самые удачливые.

Новая работа:

✔️ показывает необходимость и достаточность всего лишь одного фактора случайности в карьерных, репутационных и финансовых взлетах как отдельных персоналий, так и компаний;
✔️ математически обосновывает ошибочность доминирующего в мире подхода к оценке успешности, который Нассим Талеб называет «феномен объяснительства», а Пол Лазарсфелд «суждением задним числом»;
✔️ предлагает стратегии, способные преодолеть доселе, казалось бы, непреодолимый «Эффект Матфея», когда «богатые будут богаче, а бедные беднее».

Мнгие думают, что мы живем в меритократии, в которой люди вознаграждаются за свой талант, интеллект и усилия.

Но есть проблема с этой идеей.

В то время как распределение богатства следует степенному закону, распределение человеческих навыков и талантов, обычно, следует нормальному распределению, симметричному относительно среднего значения.
- Например, интеллект, измеренный с помощью тестов IQ, следует этой схеме. Средний IQ равен 100, и никто на свете не имеет IQ 1000 или 10000.
- То же самое относится к трудолюбию (усилиям, измеряемым часами работы). Некоторые люди работают больше, чем в среднем, а некоторые работают меньше. Но никто не работает в миллиард раз больше часов, чем кто-либо другой.

Однако, когда дело доходит до вознаграждения за работу, у некоторых людей в миллиарды раз больше денег, чем у других.

Более того!

Многочисленные исследования показали, что самые богатые люди, как правило, не самые талантливые.

Но если не талант, то какой другой фактор вызывает это перекошенное распределение богатства?

«Наше моделирование ясно показывает, что такой фактор — просто удача», — заключают авторы.

Авторы исследования решили применить его результаты для анализа эффективности при финансировании научных исследований:
Ведь финансирующие агентства (как и частные инвесторы) заинтересованы в максимизации отдачи от инвестиций в НИОКР (или в стартапы).
Европейский исследовательский совет инвестировал $1,7 млн. в программу по изучению serendipity (интуитивная прозорливость) — роль удачи в научных открытиях и того, как ее можно использовать для улучшения результатов финансирования.

Команда исследователей использовали свою модель для изучения различных способов финансирования, чтобы увидеть, какие из них дают лучшую отдачу, когда учитывается фактор удачи.

Команда изучила три модели, в которых финансирование исследований распределяется:
• поровну всем ученым;
• случайным образом некому подмножествк ученых;
• предпочтительно тем, кто был самым успешным в прошлом.

Как думаете — какая из стратегий лучшая (обеспечивающая наивысшую отдачу)?

Оказывается, первая — поровну всем ученым.
А на 2-м и 3-м месте по эффективности отдачи стратегии случайного распределения финансирования среди, соответственно, 10% и 20% ученых.

✔️ При таких стратегиях исследователи лучше всего могут воспользоваться интуитивной прозорливостью — неожиданными открытиями, которые они делают время от времени.
✔️ В то же время, тот факт, что ученый сделал важное открытие в прошлом, совершенно не означает, что он или она с большей вероятностью сделает это в будущем.

В течение веков, человечество находилось в плену «наивной меритократии», недооценивающей роль случайности среди детерминантов успеха и награждающей, как ей казалось, наиболее компетентных людей.

И дело даже не в том, что она награждает далеко не самых достойных.

А в том, что следование стратегии «наивной меритократии» не позволяет:
• сбалансировать риски от неучета случайностей;
• воспользоваться недоступным для «наивной меритократии» потенциалом «интуитивной прозорливости», увеличивая разнообразие исследований и способствуя появлению истинно прорывных инновации.

Не говоря уж о том, что ставшая для человечества аксиомой максима «богатые будут богаче», оказывается, совсем не обязательной в мире, где научились не только учитывать, но и использовать фактор случайности.

/Источник/

Псевдоистория и псевдоисторики ...

Оригинал взят у rozenbum Псевдоистория и псевдоисторики ...

История  - не наука. Мало того - история это на 80% даже не дисциплина, а часть идеологического механизма, отвечающая за "историческое обоснование" государственных похабств и народной веры в исключительность своей нации.

Что мы собственно наблюдаем сегодня. Одни правители оболванивают свое население тупыми рассказками о "древних украх", другие - ура-патриотическими прокламациями с "наконецтовозвратом Крыма".

По большому счету с середины восемнадцатого столетия, когда собственно история возникла как дисциплина и по сей день, процентов восемьдесят историков и их трудов однозначно имеют приставку "псевдо".
Чем во все времена занимались "исторические школы", что в Европе, что в России? Узурпировав первоисточники, создавали идеологические концепции, поставленные на службу тем или иным политическим силам. Изучаются и описываются не реальные события и личности, а мифы, наложенные на мифы.
Если рассматривать "научные изыскания" большинства историков с точки зрения логики следственных действий, то весьма хилые версии, которые сегодня являются чуть ли не истиной в последней инстанции, не то что суд не возьмет в производство - вменяемый прокурор по ним дела не возбудит...

Яркий пример системных псевдоисториков -  два советских академика - Рыбаков и Лихачев. Первый узурпировал обработку археологических данных и пел осанны "великой домногольской Руси", на корню уничтоженной "злобным игом". Второй, специалист по тюремной фене,  "крышевал" обработку летописей и древнерусских документов, выпуская вместо серьезных текстологических монографий литературные опусы...
История Великой Отечественной войны, благодаря традиционной закрытости военных архивов, и по сей день основывается не более чем на статьях журналистов, многократно цензурированных мемуарах и предельно идеологизированных "фундаментальных трудах", что до сих пор позволяет жировать на этой ниве как таким одиозным псевдоисторикам как Виктор Суворов, так и его многочисленным оппонентам...

К счастью, даже в самые мрачные времена полного доминирования "псевдоисториков в законе",  работали и публиковались настоящие ученые, которые работали всерьез над тем, чтобы разобраться "как все было на самом деле".
Их научно-исторические труды малоизвестны широкой публике. Они чаще всего узкоспециализированы, их чтение требует определенной профессиональной подготовки и, главное, они не содержат модных полемических дискурсов, а потому их просто не замечают СМИ. Пример - сиднейская группа по изучению средневековой логистики, текстологические анализы летописных хроник и т.д.  Считать историю научной дисциплиной можно только благодаря именно этому небольшому проценту специалистов.

Но есть еще одна группа псевдоисториков, которая благодаря свободному рынку и отсутствию хоть какого-то контроля (хотя бы в виде научного рецензирования) над издательской политикой, практически узурпировала нишу популярно-исторической литературы.

Речь идет о "вульгарных псевдоисториках", действующих вне всякой академической науки и измышляющих совершенно чудовищные теории, которые, тем не менее , пользуются популярностью среди малообразованной публики.

Речь идет о таких "ученых" как Фоменко с его "новой хронологией", множестве региональных теоретиков, которые обосновывают "древность" и "изначальность" своих народов, неважно о ком идет речь, украинцах, казахах или киргизах,  задорновском родноверии, работах Агджи и многих других.

Следующий мой пост будет посвящен детализированному разбору труда одного из характерных псевдоисториков, сейчас же хочу привести несколько простых признаков, по которым легко различить вульгарно-псевдоисторический труд.
Collapse )

Евтушенко и Бродский. О Нобелевке и о зиме

Оригинал взят у mikhail_epstein в Евтушенко и Бродский. О Нобелевке и о зиме


+T-

За годы нашего знакомства у меня было несколько  откровенных разговоров с Евгением Евтушенко. И всякий раз после долгого перерыва он чуть ли не с первых слов возвращался к истории своих отношений с Иосифом Бродском. Это было почти по-детски: обида выплескивалась сразу, он делился тем, что наболело. Вспоминал о том, как Бродский оклеветал его ("агент КГБ"),  написал на него донос в нью-йоркский университет ("кощунство над американским флагом"). Я не мог не сопереживать Евгению Александровичу, я верил ему. Другой стороны я, правда, не слышал, но, надеюсь, биографы разберутся.

В подтексте этой глубокой обиды была, конечно, Нобелевская премия, на которую Евтушенко был выдвинут еще в 1963 г., а получил ее Бродский в 1987 г.  Для русской словесности Нобелевка окружена особым магическим ореолом, позволяет как бы сразу вырваться из культурного гетто и вознестись над миром в облаке славы. После присуждения премии Светлане Алексиевич страсти как будто улеглись. Стало ясно, что Нобелевка — это не астрономия литературы, определяющая абсолютный размер звездных величин, а метеорология, показывающая всего лишь направление ветров и состояние атмосферы.

Collapse )


В.Ацюковский об ошибочности теории относительности в отношении эфира.

Оригинал взят у rozenbum в В.Ацюковский об ошибочности теории относительности в отношении эфира.

Замечательный российский  ученый, автор теории  эфиродинами,  доктор технических  наук В.Ацюковский  еще  в 1980-х  годах  обратил  внимание  на  ошибочность  выводов  теории  относительности Эйнштейна  в  отношении  отрицания  эфира  и  даже  высказал  предположение,  что  это  связано  не  столько  с  ошибочной  позицией,  сколько  с  нечистоплотной    и  явно  заказной  позицией  Эйнштейна  по  отношению к самой теории эфира.

Collapse )

Притча о муравьях-интеллектуалах

Оригинал взят у didgest Притча о муравьях-интеллектуалах

Эксперимент с муравьями показал, что без интеллектуальной элиты общество жить не может

Для чего нужны умные?

Этот текст про муравьев. Про то, как они организуют свое сообщество, как выбирают профессию, как проявляют гениальность, смекалку, героизм. А еще это текст о людях. Потому что всегда, когда мы говорим о животных, даже о самых маленьких, то имеем в виду самих себя.

Collapse )

В общем, муравьи-разведчики — существа близкие к гениальности. Процитируем статью Ацаркиной, Яковлева и Резниковой:

«Выяснилось, что разведчики являются однородной группой с высоким уровнем исследовательской активности и способностью часто переключаться на разные виды деятельности. Специфика исследовательской активности указывает на сходство разведчиков со сборщиками пади. <…>

После путешестия по бинарному дереву разведчики сообщают фуражирам, где именно находится еда.
После путешестия по бинарному дереву разведчики сообщают фуражирам, где именно находится еда.

По уровню агрессивности, проявляемому в тестах “встреча с врагом”, разведчики и привлеченные ими фуражиры занимают промежуточное положение между мирными сборщиками пади и агрессивными охотниками и охранниками. Примечательными чертами разведчиков являются преобладание исследовательских реакций по отношению к врагу, полное отсутствие проявления реакции “мертвой хватки”, смертельно опасной для муравьев и характерной для охранников, а также относительно высокая частота реакции избегания врага, отсутствующей в репертуаре охранников и охотников. По предварительным данным, полученным в тестах “поиск выхода из лабиринта”, можно полагать, что разведчики запоминают путь лучше и сохраняют память о нем дольше, чем мобилизуемые ими фуражиры».

«Философский пароход» на лабораторном столе

Иногда незаконченные исследования оказываются куда более яркими, чем те, что были полностью завершены, проверены и запротоколированы. Классический пример — Стэнфордский тюремный эксперимент, который так и не был доведен до конца, но попал во все учебники.

Не исключено, что подобная судьба ждет и Жанну Резникову с ее муравьями. Один из важнейших результатов ее эксперимента не попал в академическую публикацию из-за недостаточности выборки. Но он вполне может обсуждаться на страницах научно-популярного журнала как метафора человеческого общества.

Итак, разведчиков отселили из лабораторного гнезда на отдельную арену. Жанна Резникова сравнивает это с отплытием «философского парохода». Напомним, в 1922 году по приказу Ленина из России были высланы ведущие философы и ученые: Николай Бердяев, Сергей Булгаков, Семён Франк и многие другие. Хорошо, что не посадили и не расстреляли, но всё равно — страна лишилась достойных умов.

«Муравьи-разведчики, способные улавливать закономерности и использовать их для оптимизации сообщений, составляют всего 0,2–0,3% населения муравейника. Это интеллектуальная элита».

Вот и в лаборатории интеллектуальная элита муравьев покинула родину и стала объектом исследований, которые устраивает интеллектуальная элита людей. Один эксперимент, второй, третий…

— Мы так увлеклись экспериментом, что не обращали особого внимания на базовое гнездо, откуда взяли разведчиков. Конечно, мы их кормили, поддерживали влажность, но тщательно не следили, — признается Резникова.

И вдруг выяснилось, что, оставшись без интеллектуалов, муравьи забаррикадировались в своем гнезде и отказываются принимать пищу. Сначала некоторые еще выходили за едой и подкармливали остальных (в каком-то смысле у муравьев коллективный желудок). Но потом наступил тотальный бойкот. Насекомые начали вымирать. Прежде чем ученые спохватились и досрочно прекратили эксперимент, погибла чуть ли не половина муравейника. При этом в контрольном гнезде, откуда не забирали интеллектуалов, всё было нормально.

— Знаете, что забавно, — размышляет Резникова, — относительная численность муравьев-разведчиков сравнима с долей выпускников Новосибирского государственного университета, если рассматривать Новосибирск как муравейник…

У меня вырвалось:

— …И можно сказать, что история с муравьями — это притча о роли интеллектуалов в обществе. Если их изолировать, общество ждет беда. Так ведь?..

Но тут начинается чистая публицистика: роль интеллигенции в обществе, ученые-диссиденты советской эпохи, интеллект и власть, утечка мозгов из страны, проблема популяризация науки, внедрение инновационных технологий… Но это уже истории только про людей, а не про муравьев. Поэтому мы предлагаем подумать о них самостоятельно.

Опубликовано в журнале «Кот Шрёдингера» №3 (05) за март 2015 г.

</div>

Цивилизация 100000 лет назад.

Оригинал взят у krimulda в Цивилизация 100000 лет назад.
Оригинал взят у leppavaara в Цивилизация 100000 лет назад.
Оригинал взят у westaluk в Цивилизация 100000 лет назад.
Майкл Теллингер и тайна африканской цивилизации, созданной пришельцами из космических глубин



По Теллингеру, все древние цивилизации: шумерская, ольмекская, египетская, цивилизация Майа, вышли из лона цивилизации Аннунаков и их прародиной является Южная Африка.

В 2006 году на полках магазинов появилась книга под интригующим названием «Slave Species of god» (Порода рабов божества). Через год тот же автор издал труд «Adams Calendar» (Календарь Адама), а в мае 2010 завершил трилогию работой «Temples of the African gods» (Святыни африканских богов»). Все три книги авторства Майкла Теллингера были посвящены исчезнувшей цивилизации, созданной пришельцами из глубин космоса.





Эта империя построенная инопланетянами занимала территорию, как утверждает Теллингер, территорию современного Зимбабве и прилегающих к нему земель. Пришельцев звали Аннунаки, что означает «сошедшие с небес» или «те, в ком течет благородная кровь». Но прежде чем в самой краткой форме изложить содержание трех довольно объемистых трудов несколько слов о самом авторе.



Личностью Теллингер является незаурядной: телепродюсер, радиоведущий, артист, арт-продюсер, фармаколог по образованию, археолог-любитель, певец, художник… На любом поприще Теллингер добивался значительных успехов. Видео его дуэта «Call me» было признано одним из двух самых популярных видео на MIDEM в Каннах в 1983 году. Его песня 1986 года "Мы пришли из Йоханнесбурга" в 1986 году стала своеобразным гимном борьбы против апартеида. Из- за преследований со стороны режима Теллингер был вынужден уехать из ЮАР. За границей он издал самые полные каталоги работ южноафриканских художников. После возвращения Теллингер стал ведущим собственных теле и радио-шоу. И вдруг книги по археологии с сенсационной теорией. Художественная провокация, богатое воображение творца? Не спешите с выводами.

[Spoiler (click to open)]
Работы Теллингера основываются на огромной коллекции снимков с воздуха, сделанных Йоханном Гейне. Командир эскадрильи противопожарной воздушной службы ЮАР собирал свою фотоколлекцию более двадцати лет. На снимках запечатлены более 100 000 археологических объектов, архитектонических конструкций и остатков рукотворных сооружений, чьё предназначение не имеет объяснения. В совокупности с иными сведениями Теллингер выстроил свою теорию.





Первыми источниками послужили португальские хроники и в частности записки Антонио Фернандеса, исследовавшего в XVI веке восточные районы Южной Африки. Местные жители говорили португальцу, что сооружения построили «Дети солнца», но кто они такие, туземцы внятно объяснить не могли. Теллингер обратил внимание, что культ солнца никогда не практиковался у племен Южной Африки. Опираясь на труды Захарии Ситчина, известного исследователя истории Древнего Шумера и Аккада, Теллингер утверждает, что сооружения это ничто иное, как сложная система городов и инфраструктуры цивилизации Аннуаков – пришельцев из космоса. Они колонизировали землю ради добычи золота, сосредоточением которого была Южная Африка, а люди – плод их генетических изысканий, продукт производства рабочей силы. Постепенно люди создавали альтернативную цивилизацию, заимствуя, похищая, копируя технологические знания Аннунаков.

Из археологических артефактов особое внимание Теллингер придает так называемому «Календарю Адама».



Это каменный круг диаметром в двадцать метров с двумя главными монолитами. Сооружение ориентировано на Пояс Ориона и служит календарем. Его возраст по самым скромным оценкам превышает 100 000 лет. Календарь Адама расположен на 31 градусе географической широты, как и пирамиды в Гизе. Сооружение является центром самой большой «городской» агломерации мира существовавшего 100 00 лет тому назад.



По Теллингеру, все древние цивилизации: шумерская, ольмекская, египетская, цивилизация Майа, вышли из лона цивилизации Аннунаков и их прародиной является Южная Африка. Круг сторонников теории южноафриканского исследователя все время расширяется. А вы оказались в черте или за чертой этого круга?                                                        
http://planeta.moy.su/news/majkl_tellinger_i_tajna_afrikanskoj_civilizacii_sozdannoj_prishelcami_iz_kosmicheskikh_glubin/2016-01-31-61239



Основа жизни

Оригинал взят у galicarnax


Биосемиотика: молекулярные коды как основа жизни

Иногда полезно на известные вещи посмотреть под новым углом. Например, Докинз не выдумал новых теорий, не выдвинул тестируемых гипотез, а просто повернул угол зрения на живые организмы (где-то на 180 градусов). Таким же альтернативным углом зрения является биосемиотика. Существует она уже десятки лет, но большинство биологов из тех, кто о ней слышал, поглядывают на нее искоса. Действительно, там есть спорные и даже необоснованные утверждения. Но против базовых положений, в общем-то, не попрёшь - они основаны на фактах. А именно, на фактах существования молекулярных (органических) кодов, наиболее известным представителем которых является генетический код. Однако помимо него клетки используют немало других кодов, например, гистоновый код, коды сортировки белков, коды трансдукции сигналов, коды сплайсинга и т.п.

Отличие лишь в том, что эти коды не универсальны и не имеют выраженный цифровой характер.
И вообще кодами обычно в биологии не называются.
А если и называются, то как бы метафорично.

Collapse )

Крейг Вентер: о телепортации

Оригинал взят у venigret_frik в Крейг Вентер: о телепортации


Хотя Крейга Вентера многие ученые считают авантюристом, никто не отрицает, что список его достижений весьма обширен. В 1990-х он решил составить конкуренцию Национальным институтам здравоохранения (NIH) США с их амбициозным проектом «Геном человека», основав частную компанию Celera Genomics. Вентеру, который занимался картированием генома на частные деньги, удалось, работая независимо от NIH (и используя другой метод), первым прочитать геном человека (свой собственный).

Collapse )