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
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
YouTube
Почему ДАРВИН победил? | История теории ЭВОЛЮЦИИ (часть 1)
В какой-то момент я поймал себя на мысли: теория эволюции Дарвина кажется нам сегодня чем-то само собой разумеющимся. Мы слышим про естественный отбор, про выживание наиболее приспособленных — и кажется, ну а как иначе вообще может быть устроен мир? Это настолько…
❤13👍7🗿2⚡1🔥1🥰1😍1🆒1
The Nature of Code.pdf
16.7 MB
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
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
1🔥33👍12❤6⚡1✍1🥰1🗿1🆒1
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
Эта картинка на основе сценария из ролика про Физарум.
Остальные в выложу в комментах.
@optozorax_dev
1🔥32❤7👍3⚡1🥰1👌1🗿1🆒1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
А я пока делаю мини-симуляцию для следующего видео, которое будет про видообразование и генетическое разнообразие внутри популяции.
Суть идеи: Есть два типа еды (синяя и оранжевая).
Изначально боты тратят 100 кадров на поедание каждой разновидности еды (на боте в это время крестик).
Есть набор генов, который определяет формы рта и позволяет быстрее съедать либо оранжевую либо синюю еду.
(что то вроде дарвиновских вьюрков с разным типом клюва)
То есть, например, синюю за 50 кадров, а жёлтую за 150 кадров.
Быстрее съедаешь, быстрее накапливаешь энергию, больше потомков.
Хочу посмотреть, будет ли разбиение на 2 вида, предпочитающие разные типы еды.
Осталось только добавить разное время поедания в зависимости от генов и что бы бежали к той еде, которую быстрее поедают.
Суть идеи: Есть два типа еды (синяя и оранжевая).
Изначально боты тратят 100 кадров на поедание каждой разновидности еды (на боте в это время крестик).
Есть набор генов, который определяет формы рта и позволяет быстрее съедать либо оранжевую либо синюю еду.
(что то вроде дарвиновских вьюрков с разным типом клюва)
То есть, например, синюю за 50 кадров, а жёлтую за 150 кадров.
Быстрее съедаешь, быстрее накапливаешь энергию, больше потомков.
Хочу посмотреть, будет ли разбиение на 2 вида, предпочитающие разные типы еды.
Осталось только добавить разное время поедания в зависимости от генов и что бы бежали к той еде, которую быстрее поедают.
2🔥33❤6⚡2👍1🥰1🗿1🆒1
https://habr.com/ru/articles/832862/
Тут подписчики статьи пишут на Хабре, а я только случайно узнаю :)
Тут подписчики статьи пишут на Хабре, а я только случайно узнаю :)
Хабр
Мои эксперименты с искусственной жизнью
Всем привет. Решил рассказать про свои эксперименты с симуляцией эволюции. Как это работает Мир разделен на квадратные клетки. В каждой клетке может находиться объект(бот или органика). У бота есть...
❤18🔥9👍5⚡1🥰1🗿1🆒1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Симуляция заработала. Есть два типа еды (синяя и оранжевая). На получение энергии из еды изначальные боты тратили 100 ходов. Но можно изменить форму «клюва», и тогда будешь тратить меньше времени на еду одного цвета и больше на еду другого цвета.
Популяция постепенно разбилась на два вида, где каждый вид предпочитает свой тип пищи (синюю или оранжевую). Произошло разделение одной экологической ниши на две.
Это позволило быстрее накапливать энергию и оставлять больше потомков.
Осталось над внешним видом поработать и графики приделать, что бы по графику видеть, как виды расходятся.
Много часов потратил на поиск бага, но об этом в комментах.
Популяция постепенно разбилась на два вида, где каждый вид предпочитает свой тип пищи (синюю или оранжевую). Произошло разделение одной экологической ниши на две.
Это позволило быстрее накапливать энергию и оставлять больше потомков.
Осталось над внешним видом поработать и графики приделать, что бы по графику видеть, как виды расходятся.
Много часов потратил на поиск бага, но об этом в комментах.
🔥36❤8👍5🆒3⚡1🥰1😍1🗿1
Forwarded from АНТРОПОГЕНЕЗ.RU
- Кто такие «Y-хромосомный Адам» и «митохондриальная Ева»? (ТехноШаман)
Смотреть ролик: YT ВК
- Стоит ли вообще спорить? Ведь люди никогда не меняют своё мнение (Байесятина, победитель ХП-2024)
Смотреть ролик: YT
- Правда ли, что первая египетская пирамида — это несколько мастаб поставленных одна на другую? (Senmuth)
Смотреть ролик: YT ВК
- Как заставить параллельные прямые пересекаться? (Макар Светлый)
Смотреть ролик: YT ВК
В этой подборке — 4 ролика, недавно присланных авторами на конкурс «Хрустальный пингвинопитек». Ролики достойные, их стоит посмотреть, а на каналы — подписаться.
————-
Вы тоже снимаете научно-популярные ролики?
До 31 декабря можно (и нужно) подавать заявку на конкурс 2025 года.
Победители и лауреаты получат отличные призы.
Смотреть ролик: YT ВК
- Стоит ли вообще спорить? Ведь люди никогда не меняют своё мнение (Байесятина, победитель ХП-2024)
Смотреть ролик: YT
- Правда ли, что первая египетская пирамида — это несколько мастаб поставленных одна на другую? (Senmuth)
Смотреть ролик: YT ВК
- Как заставить параллельные прямые пересекаться? (Макар Светлый)
Смотреть ролик: YT ВК
В этой подборке — 4 ролика, недавно присланных авторами на конкурс «Хрустальный пингвинопитек». Ролики достойные, их стоит посмотреть, а на каналы — подписаться.
————-
Вы тоже снимаете научно-популярные ролики?
До 31 декабря можно (и нужно) подавать заявку на конкурс 2025 года.
Победители и лауреаты получат отличные призы.
YouTube
Y-Адам, mt-Ева и остальные предки. Моделирование.
На простой модели показываю, кто такие Y-хромосомный Адам и митохондриальная Ева, ближайший общий предок и что такое точка идентичных предков. Насколько мы все являемся родственниками и что нам досталось от предков
Поддержать канал можно на Boosty ( ht…
Поддержать канал можно на Boosty ( ht…
❤21🔥15👍3🥰2⚡1❤🔥1🆒1
Эффект Даннинга-Крюгера.
Скачал исходную статью от авторов.
Название статьи: "Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One's Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments".
В переводе будет: "Некомпетентен и не осознает этого: как трудности в распознавании собственной некомпетентности приводят к завышенным самооценкам".
На картинках показано стандартное представление эффекта в медийном пространстве и графики из статьи.
В статьях по оси X — реальный уровень (4 группы), а по оси Y — как человек сам оценивает свои знания.
График 1. Способность распознавать юмор (оценка шуток в сравнении с рейтингом профессиональных комиков).
График 2. Навыки логического мышления (тест, взятый из руководства по подготовке к LSAT).
График 3. Способность к грамматике английского языка.
График 4. Навыки логического мышления.
В медийном пространстве и в научной статье графики совершенно разные.
В статье люди любой компетентности оценивают свои знания в промежутке от 50 до 80, то есть каждый считает себя выше среднего.
В статье самая высокая самооценка (кроме графика 3) у экспертов, в популярном графике — у профанов.
Есть небольшой провал по середине.
Исследование показывает, что некомпетентные люди сильно переоценивают себя.
Ближе к высокому уровню начинают более-менее адекватно оценивать свои знания.
Лучшие эксперты начинают себя недооценивать.
Если нарисовать график ошибки в оценке себя (где сверху — переоценка, снизу — недооценка), то это будет почти линейный график, идущий из левого верхнего угла (максимальная переоценка у некомпетентных) в правый нижний угол (небольшая недооценка у экспертов).
Но людям понравился S-образный график, который жертвует точностью данных из статьи ради максимальной наглядности и драматизма метафоры эффекта.
Мне он тоже нравится, но, кажется, он отображает нечто иное, что то вроде динамики уверенности на пути обучения, а не прямой эмпирический срез, который на самом деле сделали Крюгер и Даннинг.
Изначально хотел написать пост про то, как меняются мои представления по теме по мере погружения в неё. Популярный график больше подходит для этого.
Скачал исходную статью от авторов.
Название статьи: "Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One's Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments".
В переводе будет: "Некомпетентен и не осознает этого: как трудности в распознавании собственной некомпетентности приводят к завышенным самооценкам".
На картинках показано стандартное представление эффекта в медийном пространстве и графики из статьи.
В статьях по оси X — реальный уровень (4 группы), а по оси Y — как человек сам оценивает свои знания.
График 1. Способность распознавать юмор (оценка шуток в сравнении с рейтингом профессиональных комиков).
График 2. Навыки логического мышления (тест, взятый из руководства по подготовке к LSAT).
График 3. Способность к грамматике английского языка.
График 4. Навыки логического мышления.
В медийном пространстве и в научной статье графики совершенно разные.
В статье люди любой компетентности оценивают свои знания в промежутке от 50 до 80, то есть каждый считает себя выше среднего.
В статье самая высокая самооценка (кроме графика 3) у экспертов, в популярном графике — у профанов.
Есть небольшой провал по середине.
Исследование показывает, что некомпетентные люди сильно переоценивают себя.
Ближе к высокому уровню начинают более-менее адекватно оценивать свои знания.
Лучшие эксперты начинают себя недооценивать.
Если нарисовать график ошибки в оценке себя (где сверху — переоценка, снизу — недооценка), то это будет почти линейный график, идущий из левого верхнего угла (максимальная переоценка у некомпетентных) в правый нижний угол (небольшая недооценка у экспертов).
Но людям понравился S-образный график, который жертвует точностью данных из статьи ради максимальной наглядности и драматизма метафоры эффекта.
Мне он тоже нравится, но, кажется, он отображает нечто иное, что то вроде динамики уверенности на пути обучения, а не прямой эмпирический срез, который на самом деле сделали Крюгер и Даннинг.
Изначально хотел написать пост про то, как меняются мои представления по теме по мере погружения в неё. Популярный график больше подходит для этого.
👍24❤6🔥3🥰2🤔1👀1🗿1
Мысленный эксперимент.
Мальчик Вася увидел Событие А и, долго обдумывая, пришел к своему объяснению.
Он поделился своей гипотезой с окружающими. Те ее отвергли и предложили свое, общепринятое объяснение.
Вася долго изучал версию окружающих. И ему показалось, что он нашел в ней логические ошибки и несоответствия. Он попытался указать на них, но его только высмеяли и назвали глупым.
(Мы не знаем, кто прав — Вася или окружающие).
Что произойдет с Васей?
Мальчик Вася увидел Событие А и, долго обдумывая, пришел к своему объяснению.
Он поделился своей гипотезой с окружающими. Те ее отвергли и предложили свое, общепринятое объяснение.
Вася долго изучал версию окружающих. И ему показалось, что он нашел в ней логические ошибки и несоответствия. Он попытался указать на них, но его только высмеяли и назвали глупым.
(Мы не знаем, кто прав — Вася или окружающие).
Что произойдет с Васей?
❤15👍6🌚3🗿2🥰1💔1👀1
Что произойдет с Васей?
Anonymous Poll
58%
Вася будет считать всех идиотами.
20%
Вася решит, что он немного туповат и не может осознать банальные вещи, очевидные окружающим.
21%
Вася потеряет связь с реальностью.
❤12😁7👍3💔1👀1🗿1
МЫ ВАСЯ
На самом деле такая ситуация возникает часто, тем более у людей, занимающихся научной деятельностью.
Дарвин лет 20 обдумывал свою теорию и не решался её опубликовать.
Только когда получил письмо с похожей теорией от Альфреда Рассела Уоллеса, он понял, что он не один и надо действовать.
Поэтому я с интересом посмотрел ролик про то, среди каких представлений рождалась теория Дарвина ( рекомендовал в одном из постов ).
Еще интереснее история Барбары Мак-Клинток. Она открыла мобильные генетические элементы ("прыгающие" гены), и ее долгие годы не воспринимали всерьез.
Она сама жила в состоянии, когда не могла понять: то ли все идиоты (не могут понять очевидное), то ли я туповата (сошла с ума).
Со временем её находки признали и вручили Нобелевскую премию(1983).
Только время и смена парадигмы покажет, кто был научным фриком, а кто совершил гениальный прорыв.
Мы все в этой точке неопределенности.
Вопрос лишь в том, на каком основании мы сомневаемся.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Мак-Клинток,_Барбара
На самом деле такая ситуация возникает часто, тем более у людей, занимающихся научной деятельностью.
Дарвин лет 20 обдумывал свою теорию и не решался её опубликовать.
Только когда получил письмо с похожей теорией от Альфреда Рассела Уоллеса, он понял, что он не один и надо действовать.
Поэтому я с интересом посмотрел ролик про то, среди каких представлений рождалась теория Дарвина ( рекомендовал в одном из постов ).
Еще интереснее история Барбары Мак-Клинток. Она открыла мобильные генетические элементы ("прыгающие" гены), и ее долгие годы не воспринимали всерьез.
Она сама жила в состоянии, когда не могла понять: то ли все идиоты (не могут понять очевидное), то ли я туповата (сошла с ума).
Со временем её находки признали и вручили Нобелевскую премию(1983).
Только время и смена парадигмы покажет, кто был научным фриком, а кто совершил гениальный прорыв.
Мы все в этой точке неопределенности.
Вопрос лишь в том, на каком основании мы сомневаемся.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Мак-Клинток,_Барбара
👍34❤10🔥6🥰1💔1👀1🗿1🆒1
Фрагменты следующего ролика.
В ролике будут 3 мини-симуляции.
(Две уже готовы, третью в выходные сделаю, там будут только графики отображаться.)
При создании ролика, я часто создаю небольшие ролики по теме, а потом пытаюсь связать их одной сюжетной линией.
Для этого я сделал картинки по каждому фрагменту и закинул их в программу Obsidian.
Там есть холст для построения ментальных карт. Можно вставлять в произвольное место картинки и текст, свободно перемещать их по холсту и соединять стрелками.
Останется только расположить всё фрагменты в логичной последовательности и связать единым рассказом.
Для меня это самая сложная часть.
В ролике будут 3 мини-симуляции.
(Две уже готовы, третью в выходные сделаю, там будут только графики отображаться.)
При создании ролика, я часто создаю небольшие ролики по теме, а потом пытаюсь связать их одной сюжетной линией.
Для этого я сделал картинки по каждому фрагменту и закинул их в программу Obsidian.
Там есть холст для построения ментальных карт. Можно вставлять в произвольное место картинки и текст, свободно перемещать их по холсту и соединять стрелками.
Останется только расположить всё фрагменты в логичной последовательности и связать единым рассказом.
Для меня это самая сложная часть.
1❤25👍6🔥6🥰1🗿1🆒1
https://youtu.be/sNBaf7eDePk?si=r-Y8BpP909O2Vk5s
Вторая часть про то, как менялось отношение к идеям Дарвина с течением времени.
Борьба кланов: нео-ламаркисты, нео-дарвинисты, менделисты.
Мне нравится эволюция по Ламарку. Качаешь мышцы, погружаешься в математику и твои дети рождаются с хорошей мускулатурой и математическим складом ума. В таком мире люди бы более ответственно подходили к тому, чем они занимаются. Можно было бы направлять эволюцию в нужном направлении без генетических манипуляций.
( Вспомнилось идея создания нового советского человека :) Homo Soveticus )
Надеюсь у инопланетян, которых мы когда нибудь найдём, эволюция проходила по Ламарку.
Вторая часть про то, как менялось отношение к идеям Дарвина с течением времени.
Борьба кланов: нео-ламаркисты, нео-дарвинисты, менделисты.
Мне нравится эволюция по Ламарку. Качаешь мышцы, погружаешься в математику и твои дети рождаются с хорошей мускулатурой и математическим складом ума. В таком мире люди бы более ответственно подходили к тому, чем они занимаются. Можно было бы направлять эволюцию в нужном направлении без генетических манипуляций.
( Вспомнилось идея создания нового советского человека :) Homo Soveticus )
Надеюсь у инопланетян, которых мы когда нибудь найдём, эволюция проходила по Ламарку.
YouTube
Затмение Дарвинизма | История теории ЭВОЛЮЦИИ (часть 2)
В 1942 году Джулиан Хаксли опубликовал работу под названием : “Эволюция-современный синтез”. Именно в этой книге впервые было употреблено выражение «затмение дарвинизма», которое описывало период с конца XIX до начала XX века, когда естественный отбор…
🥰12👍5🔥3❤🔥2🗿1🆒1
Forwarded from Genomeia
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Реализовал почти полноценное бесполое размножение с использованием двух типов клеток: Zygote и Producer.
Zygote — сейчас это базовая стартовая клетка любого организма.
Producer — клетка, которая копирует геном в Zygote. Копирование требует много энергии, а его скорость зависит от размера генома. После завершения копирования клетка Producer делится, образуя новую Zygote, из которой затем вырастает организм (пока что - точная копия родительского организма, без мутаций).
В ближайшее время хочу выпустить новую альфа-версию в открытый доступ. Нужно доделать UI (особенно для мобильной версии) и исправить небольшое количество багов
Zygote — сейчас это базовая стартовая клетка любого организма.
Producer — клетка, которая копирует геном в Zygote. Копирование требует много энергии, а его скорость зависит от размера генома. После завершения копирования клетка Producer делится, образуя новую Zygote, из которой затем вырастает организм (пока что - точная копия родительского организма, без мутаций).
В ближайшее время хочу выпустить новую альфа-версию в открытый доступ. Нужно доделать UI (особенно для мобильной версии) и исправить небольшое количество багов
50🔥48👍8❤3😍3❤🔥1🥰1💯1🍓1🎄1🆒1
Для меня один из мощных инструментов познания является создание компьютерных моделей.
Как только появляется какая то идея, концепция и её можно реализовать в виде модели, то я это делаю.
Даже если изначально всё кажется простым и понятным, то при моделировании часто выясняется, что "не всё так однозначно".
Появляются множество тонкостей и шероховатостей, о которых и не подозревал.
Моделирование может полностью похоронить пришедшую в голову идею, либо открыть какие то новые грани.
Для примера, однажды я заинтересовался тем, как объекты движутся в космосе.
Создал модель и провёл с ней кучу экспериментов.
Теперь у меня есть интуитивное понимание орбитальной механики, так как в симуляциях ответил на все возникающие вопросы. Вряд ли я бы добился этого просто читая статьи и книги по теме.
Надеюсь, что в будущем в образовании компьютерное моделирование станет важной частью, так как часто позволяет максимально глубоко погрузиться в изучаемую тему.
Главное, всегда помнить, что компьютерная модель - это некоторое упрощение реальности.
Когда модель выдаёт результаты, которые противоречат нашим ожиданиям, то есть два варианта:
1. Модель не соответствует тому, что описывает и требуется менять/улучшать модель.
2. Мы неверно понимаем то, что моделируем и требуется менять наши представления.
Пока выясняешь это, становишься экспертом, интуитивно понимающим все тонкости.
Большая часть моего творчества как раз и базируется на компьютерных моделях.
То же самое можно сказать и про optozorax.
Хоть нас интересуют разные темы, но объединят то, что удовлетворяем своё любопытство посредством программирования.
Новое видео от optozorax.
https://youtu.be/qFYeJXKYj_E?si=E8FhbgZvD0cH6rwR
Как только появляется какая то идея, концепция и её можно реализовать в виде модели, то я это делаю.
Даже если изначально всё кажется простым и понятным, то при моделировании часто выясняется, что "не всё так однозначно".
Появляются множество тонкостей и шероховатостей, о которых и не подозревал.
Моделирование может полностью похоронить пришедшую в голову идею, либо открыть какие то новые грани.
Для примера, однажды я заинтересовался тем, как объекты движутся в космосе.
Создал модель и провёл с ней кучу экспериментов.
Теперь у меня есть интуитивное понимание орбитальной механики, так как в симуляциях ответил на все возникающие вопросы. Вряд ли я бы добился этого просто читая статьи и книги по теме.
Надеюсь, что в будущем в образовании компьютерное моделирование станет важной частью, так как часто позволяет максимально глубоко погрузиться в изучаемую тему.
Главное, всегда помнить, что компьютерная модель - это некоторое упрощение реальности.
Когда модель выдаёт результаты, которые противоречат нашим ожиданиям, то есть два варианта:
1. Модель не соответствует тому, что описывает и требуется менять/улучшать модель.
2. Мы неверно понимаем то, что моделируем и требуется менять наши представления.
Пока выясняешь это, становишься экспертом, интуитивно понимающим все тонкости.
Большая часть моего творчества как раз и базируется на компьютерных моделях.
То же самое можно сказать и про optozorax.
Хоть нас интересуют разные темы, но объединят то, что удовлетворяем своё любопытство посредством программирования.
Новое видео от optozorax.
https://youtu.be/qFYeJXKYj_E?si=E8FhbgZvD0cH6rwR
YouTube
Порталы не создают вечный двигатель, если телепортировать гравитацию
Порталы нарушают закон сохранения энергии? На самом деле нет. Просто нужно разрешить гравитации телепортироваться через порталы. Как только мы это сделаем, порталы начинают сохранять энергию и приобретают физический смысл. Но как это сделать? Как это меняет…
1❤51🔥24👍12❤🔥2🥰2😍1🗿1