#biology #religion #lifeorigin

Поразительно, оказывается, есть прямо сейчас живые организмы возрастом больше 10 000лет.. деревья, морские губки. Редкий вид батюшки, "псевдопродвинутый". Прочитал и запомнил некоторые термины, а эволюцию отрицает. Где, мол, ваши доказательства? Ему про методы датирования, цепь плавно изменяющихся морфологических признаков, а он нет, не видит связи. Приводит в качестве доказательства отсутствия эволюции фотографии растений и животных, слабо изменившихся за миллионы лет. То есть простые и логичные положения теории естественного отбора он не понял совершенно. Научный метод познания он тоже не понимает, при этом спорит о сомнительности научного метода.. по видеосвязи через персональный компьютер в интернете. Если бы все люди были такими батюшками, мы бы до сих пор в пещерах молились. При этом, я думаю, мало кто из религиозных иерархов отказывается от благ научного прогресса, лечится подорожником и молитвой, перемещается на конном экипаже, не пользуется современными строительными технологиями, технологиями коммуникации. Поразительно их лицемерие.
В то же время это крайне современный батюшка, признающий возможность внеземной биологической жизни. Что самое удивительное, настоящее бессмертие человека приближает именно непрестанная работа учёных по расшифровке генома, колонизации других планет, созданию ИИ, а вовсе не упорствование служителей религиозных культов.

https://www.youtube.com/watch?v=wA0r5rwSnqU&ab_channel=ScienceVideoLab

#religion vs #science

Это вообще находка. Крайне корректный, интересный диалог умных собеседников. Очень эрудированный батюшка, который не видит, в отличие от предыдущего, никакой проблемы в том, что эволюция создана Богом. Но даже такого батюшку удалось загнать (на короткое время) в тупик мысленным экспериментом. Эксперимент, кстати, показал, что церковь догматична настолько, что если бы Христос сошёл во второй раз прямо сегодня, и так же как и 2000 лет тому стал творить чудеса, верующие... ему бы не поверили, и упекли в психушку. А учёные бы уже поверили. Это лучший диалог богослова и учёного, который я только видел.

https://www.youtube.com/watch?v=U6rOHLGRNMM&ab_channel=%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D0%BC

"Хотя ChatGPT и без того немало знает о нашем мире, дополнительные сведения ему обеспечат специальные плагины, позволяющие получить доступ к отраслевым хранилищам информации. Например, о времени авиарейсов и ценах на них можно получить данные с помощью плагина Kayak, сложном математическом моделировании — при помощи расширения Wolfram Alpha и т. д."

https://3dnews.ru/1083948/chatgpt-rasshirit-i-obnovit-krugozor-poluchiv-ot-openai-dostup-v-set

По поводу полезности логарифмирования фичи
Это полезно для бустингов на основе гистограммирования. Например, у нас есть количественная переменная, которая меняется в диапазоне от 0 до 10. Помимо этого у нас есть экстремальные значения 9999 (также вспомните, что часто пропуски при работе с древовидными алгоритмами кодируют большим отрицательным или положительным значением, например, -9999 или 9999). В этом случае биннинг, лежащий в основе гистограммирования и по умолчанию подразумевающий создание интервалов одинаковой ширины, может дать неоптимальное решение, потому что при создании интервалов будет опираться на значения минимума и максимума. Допустим, гиперпараметр «количество бинов» равен 10. Тогда ширина интервала будет вычислена как (9999 - 0) / 10 = 999,9. У нас будут всего два бина: 0-999,9 и 999,9-9999. Все значения переменной, кроме значений 9999, окажутся в одном бине 0-999,9, в итоге будет рассмотрен только один вариант разбиения. Поэтому при обработке переменных с асимметричными распределениями и выбросами для гиперпараметра лучше создавать интервалы, содержащие одинаковое количество наблюдений (квантили). В данном случае количество бинов уже будет задавать количество квантилей. Тут весь вопрос в том, есть ли возможность настраивать типы бинов у пользователя.
Можно получить более оптимальные расщепления по итогам гистограммирования переменной с асимметричным распределением и выбросами, предварительно выполнив преобразования, максимизирующие нормальность распределения. Для распределения, скошенного вправо (положительный коэффициент асимметрии), обычно применяются следующие преобразования: квадратный корень, кубический корень, свернутый корень и логарифм.

↑ Рекомендую ML-канал Артёма Груздева, переводчика+автора известных в нашей стране книг о машинном обучении, создателя, пожалуй, лучших в России курсов по ML.

https://news.1rj.ru/str/Gewissta

Благозвучность наше всё!

Ничего, что текст про повреждённый банкомат? ) Видимо, это российские реалии.

#dancemydarling #apoda #gothic

https://www.youtube.com/watch?v=B5rJW68Ch2I&ab_channel=darkTunesMusicGroup

#biology vs #supernatural

так вот что это было

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%87

А вообще, конечно, интересно. Даже сериальчик есть на эту тему, John Doe.

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F

#openings #johndoe #neardeath

"In the opening scene of the series' pilot episode, a mysterious man awakens on an island off the coast of Seattle, Washington, naked, with absolutely no memory of who he is or how he got there. However, apart from the details of his own past, "John Doe", as he comes to call himself, seems to have access to the sum total of all human knowledge: he knows how many dimples are on a golf ball, the population of Morocco, and other such obscure (and not-so-obscure) facts."

https://www.youtube.com/watch?v=P4SOxu2XbKM&ab_channel=zumanji

"Сканирование мозга практикующих осознанные сновидения подтверждает достоверность существования данного состояния психики. В фазе быстрого движения глаз у этих людей активен дорсолатеральный участок префронтальной коры головного мозга, отвечающий за сознание, который бездействует во время обычного сновидения. Красочность и осознанность сновидения прямо пропорциональна зафиксированной мозговой активности дорсолатерального участка.

В 2011 году Обществом Макса Планка в Мюнхене были впервые применены аппараты магнитно-резонансной томографии и электроэнцефалографии для изучения содержания сновидения и коммуникации со сновидцем. Были отобраны несколько человек, заявлявших о своей способности видеть осознанные сновидения. Перед началом испытания учёные дали им задание — после того, как они осознают себя во сне, они должны будут поочерёдно сжимать кулаки, сначала правый, затем левый. На головах испытуемых были установлены датчики ЭЭГ, дабы с точностью установить время начала БДГ-фазы, а далее добровольцев поместили в аппарат МРТ. Сканирование мозга показало, что после начала осознанного сновидения у подопытных активизировалась чувственно-моторная кора головного мозга, регулирующая сжатие кулаков, более того, МРТ показала, что кулаки сжимаются, и учёным даже удалось установить последовательность сжимания кулаков разных рук. С помощью ближнего инфракрасного диапазона было также установлено, что во время эксперимента у испытуемых наблюдалось повышение активности области мозга, отвечающей за планирование движений."

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D1%81%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F

#sun

"Выброс коронарной массы Солнца — частиц солнечного вещества в виде облака плазмы — крайне тяжело наблюдать, особенно если он направлен в сторону Земли. На фоне Солнца его банально не видно, особенно если выброс КВМ происходит без вспышек на Солнце. Учёные ожидали чего-то подобного поле появления на нашей звезде огромного тёмного пятна размерами с 20–30 диаметров Земли, но не смогли оценить масштаб последствий этого явления."

https://3dnews.ru/1084019/gigantskoe-pyatno-na-solntse-stalo-prichinoy-silneyshey-za-poslednie-shest-let-geomagnitnoy-buri-na-zemle

"Гордон Мур (Gordon Moore), стоявший у истоков корпорации Intel, называл себя «случайным предпринимателем», но окружающие считали его талантливым инженером, позволившим создать одну из крупнейших компаний в полупроводниковой отрасли. Ещё в шестидесятых годах прошлого века ему удалось предсказать принципы развития всей индустрии. В минувшую пятницу Гордон Мур ушёл из жизни в возрасте 94 лет.

Сооснователь Intel давно находился на пенсии, и свои последние дни провёл в доме на Гавайях в окружении семьи и близких. В браке с женой Бетти он состоял с 1950 года, у них родилось двое детей. После выхода на заслуженный отдых Гордон Мур много времени уделял путешествиям и рыбалке, а последнее из увлечений подтолкнуло его основать благотворительный фонд, который занимался сохранением водной фауны в различных регионах планеты. Личное благосостояние Гордона Мура журнал Forbes на начало текущего года оценивал в $7,2 млрд."

https://3dnews.ru/1084010/ne-stalo-gordona-mura-odnogo-iz-osnovateley-intel-i-avtora-zakona-opredelivshego-razvitie-poluprovodnikovoy-otrasli

#gpt #ai #inventions

Помнится, последним учёным, который ещё мог быть универсалом во всех науках, называли Ломоносова. С тех пор знания настолько углубились, и продолжают накапливаться, что человек не просто не может освоить новую область, ему нужно ежедневно читать хотя бы несколько публикаций, чтобы просто оставаться профессионалом в своей области (при том, что выходят сотни). Вместе с тем, для расширения кругозора советуют изучать, хотя бы неглубоко, и другие дисциплины, и пытаться заимствовать интересные идеи и способы решения проблем оттуда. О том же, по сути, и метод Цеттелькастен. Мне кажется, сейчас золотое время для реальных научных открытий, сделанных с помощью ИИ. GPT-4 не превосходит среднего специалиста-человека в глубине познания, но точно превосходит любого человека в широте познаний. Думается, если правильно сформулировать к ней запросы, делая упор именно на мультидисциплинарность, она сможет применить старые концепции в новых областях, получив поразительные результаты. Возможно, правда, для этого ей потребуется особое дообучение. Никогда у нас не было доступа к собеседнику, не просто знающему всё обо всём, но и способному связать понятия из разных областей и дать внятный ответ. Никто не желает потестировать её на задачах ТРИЗ?

Наткнулся на новость о сервисе whimsical.com, он предназначен для построения mind-карт. И в него добавили фичу добавления Ai-сгенерированных вершин. Проверил и это действительно круто работает. То, о чем я брейнштормил с другом несколько часов выдалось за пару кликов.

Мы живем во время, в котором все большую ценность приобретают навыки правильно задать вопрос и проверить ответ, а вот поиск ответа за последние десятилетия все более и более автоматизируется.

Думаю может добавить к тематикам блога реалистичный AI-оптимизм. Будет небольшой уголок спокойного предвкушения светлого будущего, а то утомила эта тревога сменяющаяся восторгом и наоборот. Что скажете?

#ai_инструменты

Предсказание: в ближайшие пару лет Rust наконец-то пойдет в массы.

Rust уже давно был в странной позиции самого любимого языка, на котором пишут в основном пет-проекты и редкие системы с повышенными требованиями к безопасности (читай веб3 и криптографию). Порог входа относительно высокий, разработчиков на рынке мало - нужно быть довольно рисковым, чтобы стартовать новый проект на нем. Но кажется, что для него есть еще две созревшие ниши:
1) очевидная - язык для dev-инструментов,
2) неочевидная - быть вторым языком в проекте.

Эти две ниши хорошо сочетаются.

Rust хорошо интегрируется с двумя самыми популярными языками современности: c Python через maturin, с JS через WebAssembly. Я не знаком с миром JS, видел краем глаза пару примеров дев-тулов на расте. В Python тусовке знаю больше: набирающий популярность линтер, два популярных токенайзера
(второй используют OpenAI!), новая версия валидатора pydantic. Уверен, что в течение пары лет появится популярный Python веб-фреймворк типа FastAPI/Starlite с ядром, написанным на расте.

И тут я наконец вверну кусок про LLM. У нас на работе Rust уже давно использовался именно как второй язык бэкенда, для ускорения узких мест, и за день перед отпуском (не начинать же Большую Задачу) в обучающих целях я решил слегка ускорить кусок препроцессинга. Нашел профайлером пару относительно медленных функций, скормил их в GPT-4, получил аналог на расте, поправил пару мест, повозился с интеграцией, получил комментарий на ревью от человека, который, в отличие от меня, на расте писать умеет, починил, смержил. Короче, оно уже в проде (люблю запах деплоя пятничными вечерами!), экономит 1 ms на запрос (в масштабах тысяч RPS имеет некоторый смысл), а ведь я даже учебник по расту не дочитал.

В мире JS уже есть даже специальные курсы типа Rust for JS devs. Думаю, автор учебника Rust for Python developers будет крайне успешен. Если кто-то из читателей хочет этим заняться, но не знает, как начать, пишите - поделюсь опытом работы с издательством.

#ml #geometry #informationtheory

Любопытный пакет infotopo для расчёта и визуализации всяких энтропий, взаимных информаций и прочего на решётках (почти на гриле). От французских учёных.

https://infotopo.readthedocs.io/en/latest/basic_methods.html