В четверг на прошлой неделе ходил на посиделки IT-шников в Нижнем Новгороде. (Gorky DrinkUp)
Там одна из лекций была про 3d-принтеры.
Это кубик из металла, распечатанный на 3d принтере спикера.
Словно губка. Прозрачный, если смотреть под нужным углом. Детализация поражает.
Я бы пирамиду Серпинского или губка Менгера распечатал.

Искусство придумывать названия роликам, что бы охватить максимальную аудиторию.
Так решают гены или не решают?
PS: название для роликом придумывает не Северинов, а те блогеры, которым он даёт интервью.

Проблема близкородственных браков.
Каждый ген существует в двух вариантах, которые достались от матери и отца.
(А) - заглавная буква - здоровый ген
(а) - маленькая буква поломанный ген
У родственикоа с большей вероятностью поломаны одни и те же гены.
Например, в какой то семье поломан ген (А).
У представителей этой семьи обычно это выглядит так (Аа).
Так как есть здоровый вариант, то человек здоров.

При скрещивании двух представителей этой семьи
(Аа) + (Аа),
могут получится такие варианты:
(АА), (Аа), (аА), (аа)

То есть в половине случаев будет результат, как у родителей,
в четверти случаев ребёнок получит оба здоровых гена и
в четверти случаев будут два поломаных гена и это приведёт к смерти или тяжёлому генетическому заболеванию.

При скрещивании не родствеников, вероятность, что поломаны одни и те же гены намного меньше и вероятность получить ребёнка с тяжёлым генетическим заболеванием уменьшается.

А как вообще будет развиваться динамика распространения поломанных генов в популяциях, где:

- распространены близкородственные скрещивания
- близкородственные скрещивания редки?

Я взял два гена (А) и (B)

Есть близкие родственники (Аа ВВ) и (Аа ВВ) с поломанным геном (а).
Есть близкие родственники (АА Вв) и (АА Вв) с поломанным геном (в).

Составил две таблицы полученных потомков при близкородственных и дальнеродственных связях.
Всего получается 16 вариантов, как у потомков могут сложится гены.

И при близкородственных связях и при дальнеродственных в четверти случаев будут дети только с хорошими вариантами генов.
Половина детей будет иметь один плохой вариант, как и родители.

Разница только в последней четверти.
У близкородственных встретятся поломанные гены от обоих родителей и будет смерть или тяжёлое заболевание.
У дальнородственных четверть потомков будут носителями и поломанного варианта гена (а) и гена (в), но из за того, что второй вариант хороший, то они не будут иметь проблем со здоровьем.

Итог:
При близкородственном скрещивании, если носители двух поломанных вариантов выбывают из размножения, происходит своего рода очистка генома. В создании следующего поколения будет участвовать треть организмов без поломанных генов.

При дальнеродственном скрещивании в создании следующего поколения будут участвовать только четверть организмов без поломанных генов, а четверть с двумя поломаными генами (а) и (в).

Гипотеза 1: количество генетических заболеваний будет примерно таким же.
Если в популяции есть близкородственные связи, заболевания будут концетрироватся в них.
Если нет близкородственных связей, то генетические заболевания будут равномерно распределены по всей популяции, так как поломанные гены никуда не исчезают и рано или поздно в ком то встретятся два поломанных варианта.

Гипотеза 2: при некоторых условиях и жёстком отборе, близкородственные связи приводят к очищению генома от поломанных генов.

Это всё мои наивные предположения.
Если есть ошибки в рассуждениях, пишите.
Как нибудь сделаю симуляцию и посмотрю, как всё это в динамике происходит

В продолжение к предыдущему посту.
Пример затасканный, но интересный.

Серповидноклеточная анемия — классический пример того, как "плохой" ген может быть полезным в определенных условиях.

Ген отвечает за производство гемоглобина.

"Хороший" вариант гена (Аллель A): Создает нормальный, круглый гемоглобин. Эритроциты имеют форму диска и легко движутся по сосудам.

"Плохой" вариант гена (Аллель S): Создает дефектный гемоглобин. При нехватке кислорода эритроциты меняют форму и становятся похожими на серп или полумесяц.

Два "хороших" аллеля (AA): Человек полностью здоров, но уязвим к малярии.

Два "плохих" аллеля (SS): У человека развивается серповидноклеточная анемия - тяжелое генетическое заболевание.

Один "хороший" и один "плохой" аллель (AS): Такой человек является носителем гена серповидноклеточной анемии, но обычно не имеет симптомов болезни. Самое главное — он получает защиту от малярии.

Эта генетическая особенность (AS) чаще всего встречается в регионах, где исторически была распространена малярия — в основном в Африке к югу от Сахары, а также в некоторых частях Ближнего Востока и Индии.

Там, где малярия была главной причиной детской смертности, естественный отбор благоволил носителям аллеля S (генотип AS). Они выживали и передавали свои гены дальше, в то время как люди с генотипом АА часто умирали от малярии, а люди с SS — от анемии.

На ютубе в shorts у меня засилие роликов сгенерированных Sora.
В большинстве случаев это про то, как собаки или кошки спасают своих или человеческих детёнышей.
Причём на многих даже не убран логотип Sora, но это не мешает им собирать миллионы просмотров и сотни тысяч лайков.
В комментариях два лагеря.
Одни пишут, что это ИИ, другие восхищаются смелыми кошечками и пытаются убедить остальных, что это реальные съёмки.
Их даже не смущает присутствие логотипа от нейросети.
Что нас ждёт через несколько лет, когда качество сгенерированных видео вырастет ещё сильнее?
Пишите в комментах свои конспирологические, апокалептические прогнозы.

В каком то произведении-антиутопии была мысль, что не надо бороться с правдой, она сама утонет в потоке лжи. Правда не нашёл источник.

Кто нибудь может подобные задачи решать?
Своё решение я выложу в комментах, но я не знаю, верное ли оно.

предок - гтацт атгцг атцат ццтгг цтатц тагта тттца

штамм А - гтацт атгцг атцат цатгг ататц тагта гттца

штамм B - гтацт атгтг агцат ццтгг цтатц гацга тттца

штамм C - гтацт атгцг агцат цгтгг цтатц гагга татца

Забавно, что я как раз делаю ролик про молекулярные часы и построение филогенетических деревьев и мне присылают задачи по теме.
При этом сам я никогда подобные задачи не решал и просто погрузился в тему, удовлетворяя своё любопытсво. Параллельно делаю ролик по теме.
Так как я могу что то понимать не так, послал фрагменты ролика на рецензию биологу Илье Удалову. Он обещал посмотреть в пятницу.
Это кадры из ролика, где деревья строятся по генетическому расстоянию (количество несовпадений) и методом максимальной экономии (парсимони)

Кстати, на этой основе можно сделать логическую игру.
Игрок получает последовательности и должен выстроить правильное древо.
С каждым уровнем количество и длина последовательностей растёт.

Следующий ролик будет про размытость понятия вида в биологии и про то, от чего зависит генетическое разнообразие популяции.
Всё это должно было войти в последний ролик, но он стал больше 40 минут и я разбил его на две части.
А потом, скорее всего, сделаю ролик про сумо-бокс, где надо либо послать противника нокаут, либо вытолкнуть противника за ринг.
(ring - кольцо, круг).
Проект делал уже давно. Фишка проекта в том, что боксёры сами должны научится боксировать. Они пробуют разные удары и комбинации и запоминают, в каких условиях это привело к результату.
Без гмо и нейросетей.

А это ещё молодые, неопытные боксёры, которые только учатся.

А так тренировка выглядит в реальности, если не уменьшать скорость для наблюдения.
Я уже забыл многие детали проекта, надо будет пытаться разобраться в собственном коде.
Можно будет попробовать сделать обмен приёмами между боксёрами.
Так ролик и назову:
"Преимущества полового скрещивания боксёров"

Попалась мне реклама
Главная просветительская награда страны. Российское общество «Знание».
Обещали выбирать по регионам.

"..Признание на мировом уровне. Наставничество от лидеров перемен..
Впервые у соискателей будет возможность получить не только сертификаты об участии, но и специальные региональные награды. Их вручат лучшему местному просветителю и просветительскому проекту."

Вроде меня можно назвать просветителем.
Часто делаю около-научные видео. Просвещаю людей.
Тем более, если будут выбирать отдельно по регионам, может и выиграю что нибудь.
Заполнил форму, отправил ссылку на свой Ютуб-канал.

Опубликовали список номинантов федерального уровня, по регионам обещали в конце месяца.

Читаю список номинантов

Владимир Соловьёв, Симоньян Маргарита, Пучков Дмитрий, Газманов...

Что то как то по другому я просветителей представлял

https://roz-events.storage.yandexcloud.net/media/documents/Шорт_лист_Премия.pdf

Также послал видео про "Адама и Еву" на конкурс
"Хрустальный пингвинопитек 2025".
Результаты, видимо, в начале следующего года.

Основные требования к ролику:
- год выхода — 2025
- русский язык
- длительность от 5 до 25 минут
- Тематика – разоблачение лженаучных мифов в области биологии, медицины, истории, физики, астрономии и других направлений науки.

Подробно о конкурсе: https://videopitek.ru/videopitek-2025/

Я пытаюсь придумать архитектуры эксперимента, если бы я его проводил.
Культурная эволюция в популяции LLM-агентов
Создаём кучу агентов, которые могут общаться между собой,
Первые сутки они просто общаются и создают мемы.
На вторые сутки они могут создавать потомков.
Потомков (с большей вероятностью) могут оставлять только те, чьи мемы популярнее.
На вторые сутки возрастает вероятность того, что агент будет удалён.
Максимальный срок жизни агента - двое суток.
Вновь появившийся агент является клоном родителя.
Можно провести "мутацию", но не совсем понятно, зачем это делать, ведь цель эксперимента - культурная эволюция.
Когда появляется новый агент, то его "мозг" чист.
В популяции есть агенты разных возрастов.
Первые сутки молодой агент впитывает культуру от старичков и может приступать к генерации новых культурных мемов.
(возможно расслоение культуры по возрастам (зумеры, бумеры)).

И вот здесь непонятно, что за мемы это будут.
Что определяет ценность мема?
По какому критерию мем впитается другими членами популяции.
Как иследователю понять, чей мем распространился?
Возможно агент начнёт генерировать одну букву и это быстро распространится по популяции, так как это самое простое.
Возникнет популяция агентов, кричащих одну букву.
Так себе культура.

Короче, тема интересная, но у меня сразу возникает куча трудностей с построением архитектуры эксперимента

Подобный эксперимент ("Коэволюция мозга и культуры") был проведён биологом Александром Марковым.
Но там были не LLM-агенты.

TribeSim
В новой статье, опубликованной в журнале Ecology and Evolution, мы с сыном Михаилом попытались развить этот подход и сделать похожую, но более сложную модель, чтобы с ее помощью изучить влияние различных факторов на ход сопряженной эволюции мозга и культуры. Для этого была разработана компьютерная программа TribeSim — увлекательная сложная игрушка, проливающая свет на некоторые интересные и неожиданные стороны культурного драйва.

https://elementy.ru/novosti_nauki/433657/Koevolyutsiya_mozga_i_kultury_veroyatnyy_mekhanizm_stanovleniya_chelovecheskogo_razuma

https://youtu.be/59e0avj17ys?si=oOw3r382z7fSUULH
Интересный ролик про то, какие представления в научных кругах были во времена Дарвина, как была воспринята его книга и почему она вызвала большой резонанс.
Многие предствляют развитие науки, как линейный процесс, когда предоставляются доказательства и всё научное сообщество принимает их.
На самом деле бывает по разному и часто новые идеи продвигаются со скрипом, преодолевая мощне сопротивление.
Прослушал уже пару раз на фоне, занимаясь другими делами, ролик идеален для подобного прослушивания.
Жду вторую часть

В комментариях спрашивали про то, с чего начать, если интересует компьютерное моделирование.
Единственное, что я вспомнил, это книга "The Nature of Code".
У меня она на английском. Читал её очень давно.
Основная цель книги — рассмотреть явления, которые естественным образом происходят в физическом мире, и определить, как написать код для их компьютерного моделирования.

Имитация движения и физики: векторы, силы (гравитация, трение, сопротивление жидкостей), колебания, системы частиц

Моделирование поведения: Автономные агенты и их поведение, а также модели группового поведения.

Сложные системы: Клеточные автоматы и Фракталы.

Искусственный интеллект и эволюция: генетические алгоритмы и нейронные сети.

Если есть какие то другие ресурсы, ссылки, то можете скидывать в комментах

optozorax скормил нейросети Nano Banana Pro сценарии моих роликов (произносимый текст) и на основе этих текстов нейросеть сгенерировала картинки.
Эта картинка на основе сценария из ролика про Физарум.
Остальные в выложу в комментах.

@optozorax_dev