Тёмные мысли Техношамана – Telegram
Тёмные мысли Техношамана
1.12K subscribers
41 photos
26 videos
4 files
23 links
Всякие мысли, которые приходят в голову.
Могу постить что то серьёзное, могу мемчики и глупости.
Всё зависит от настроения.
Download Telegram
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.
👍246🔥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?
15👍6🌚3🗿2🥰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
👍3410🔥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.
125👍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.
🥰12👍5🔥3❤‍🔥2🗿1🆒1
Это не моё
6👍7🤔2
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
50🔥48👍83😍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
151🔥24👍12❤‍🔥2🥰2😍1🗿1
Я предполагаю, что понимаю принцип работы нейросети.
Традиционно их работу описывают, как последовательный подбор наиболее статистически вероятного слова (токена) в контексте диалога.
Но иногда возникает стойкое ощущение, что она реально понимает суть диалога. Я пишу финальный текст ролика и иногда спрашиваю у нейросети по возникающим вопросам. То есть нейросеть знает, что у меня есть симуляция, где я моделирую генетическое разнообразие в популяции.
В контексте диалога она догадывается, что у меня в модели только нейтральные мутации и предлагает очень интересные варианты усложнения модели.
(Полигамия - один самец - много самок, остальные самцы не оставляют потомства)

Мой вопрос:
Я провёл симуляцию с полигамией и получил снижение генетического разнообразия в популяции.
У меня возник вопрос.
Почему полигамия существует? Какие плюсы у неё есть с точни зрения эволюции


Часть ответа Gemini:
....
В вашей текущей модели, скорее всего, мутации либо нейтральные, либо их «полезность» не учитывается. Поэтому вы видите только негативную сторону — потерю данных (снижение разнообразия).

Если вы захотите усложнить модель, вы могли бы:

Ввести «цену» мутации (некоторые мутации дают +10% к шансу стать альфа-самцом).

Посмотреть, как быстро «полезный» ген захватит популяцию при моногамии и при полигамии.

Вы увидите, что полигамия — это ставка на краткосрочную эффективность в ущерб долгосрочной стабильности. Именно поэтому многие виды, оказавшиеся в изоляции (на островах), быстро вымирают: их полигамная структура вымывает разнообразие, и они не могут адаптироваться к новым изменениям среды.

Интересно, а в вашей симуляции популяция с полигамией дольше выходит на плато или быстрее?
1❤‍🔥18🤔8👍3🔥2🥰1🗿1🆒1
Задачка на ночь.
Надеюсь все знают парадокс Монти Холла.
Задачка достаточно простая, хотя первоначально вызывает удивление.
Но стоит затратить пару минут и на листочке выписать все исходы, то приходит понимание.
При стратегии "менять свой выбор", шанс на выигрыш увеличивается до 2/3.
Парадоксом является то, что многие люди не принимают этот ответ.
Но для того, что бы это работало, ведущий должен всегда открывать одну из дверей (без приза).
Без этого условия парадокс не работает, но, по какой то причине, это условие почти никогда не указывают.

Задача:
Ведущий может открыть дверь, а может не открыть.

Если он злой (желает вам поражения), а вы неверно выбрали дверь, то он сразу объявит вас проигравшим. Но будет предлагать сменить выбор, если выбрали дверь с призом.

Если он добрый (желает вам победы), то откроет дверь (без приза) и предложит вам поменять свой выбор, только если вы выбрали дверь без приза. Если вы выбрали дверь с призом, то сразу объявит вас победителем.

Какой стратегии надо придерживаться, если мы не знаем, добрый он или злой?
Примем это как равновероятные варианты.
Какой шанс на победу при правильной стратегии?
🏆12👍42🗿2🥰1🤔1🆒1
Тут вышла статья про то, что рисунки и тексты, сгенерированные с помощью нейросетей, приводят к куда меньшему выбросу СО2, чем если бы это был человек.
То есть это благо для экологии.
https://www.nature.com/articles/s41598-024-54271-x

В связи с этим вспомнил, как на заре появления компьютеров писали, что сохраним леса, так как весь документооборот будет в электронном виде.
Но с внедрением компьтеров потребность в бумаге резко возрасла.
(по крайней мере на начальном этапе)
Простота распечатки документов сделала своё дело.
То же самое и со сгенерированными картинками.
Раньше один художник нарисовал открытку "С Днём Рождения" и миллионы людей используют эту открытку. Сейчас эти миллионы людей генерируют по десятку открыток и выбирают среди них.
PS: в комментах написали, как это называется
Парадокс Джевонса заключается в неочевидном факте: рост эффективности использования ресурса ведет не к уменьшению, а к увеличению его потребления
😁38👍9💯5🆒5🤔21🥰1🗿1🦄1
https://www.youtube.com/watch?v=8w3ElTZFGO0
Онигири выпустил ролик и там есть обсуждение мира в виде тора.
Если в 2д игре объект выходит за верхний край экрана и появляется снизу, а выйдя за правый край и появляется слева, то мир имеет топологию тора.
Онигири рассматривает это как реальный 3д-тор и поэтому в разных частях мира получается разная кривизна пространства.
Я не силён в топологии, но кажется, с точки зрения топологии, в этом игровом 2д-мире нет "центральной дырки".
То есть можно игру свернуть в тор так, что "центральная дырка" может быть в любом месте игрового поля. Можно свободно перемещать эту "дырку" по полю и игрок, как бы он не перемещался, всегда будет, например, на внешней кромке тора.
При визуализации в виде 3д-тора, игрок (стрелка) должна выгледеть крупнее на внешнем крае и меньше внутри дырки.
20👍4❤‍🔥3🆒3🥰2🗿1
Скинул Gemini текст ролика (про формирование видов и генетическое разнообразие) и предложил сделать картинку на основе сценария.

Подобное делали и другие блогеры, и результат был интересным.

Но самый интересный результат у меня.

Мы привыкли обсуждать «галлюцинации» ИИ или его идеологические наклонности.
Но тут больше похоже на рекламу прямо в лоб.
И это наводит на мысли: а что, если это не баг, а фича будущего?

Представьте: вы просите ИИ нарисовать новогоднюю открытку, и на столе оказывается бутылка конкретного бренда шампанского, который проплатил интеграцию.

Как я понимаю, подобного пока нет (или есть?)

Но, скорее всего, к этому мы придём, так как это обещает хорошие доходы

Gemini на моё недоумение извинилась :
"Извините, произошла ошибка: предыдущее изображение было сгенерировано на основе стандартного примера, а не вашего текста."
💩16🤔9🌭7🤪5👀3😢2🤣2🥰1🗿1🆒1
Краткое содержание нового ролика.
139🔥10🥰3🤩3👍2😍1🗿1🆒1
Если бы я был Богом, то в священном писании оставил бы число Пи с точностью, эквивалентной сотне знаков после запятой в десятичной системе.
Своего рода подпись, которую в то время невозможно было бы подделать.
Она бы сняла бы все вопросы о подлинности текста на тысячелетия вперед.
Человечество подобралось к этой отметке только в XIX веке.
Но, увы, такой подписи в канонических текстах нет.
🔥54🤔26🤯7👍5😁51😢1🗿1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Спекулятивная биология.
Как могли бы работать мутации у инопланетной жизни.
Или даже не мутации, а работа генома, когда отключаются фрагменты, которые сейчас не используются и считывание с ДНК происходит по другому пути.
У меня профдеформация, везде геном вижу ))
Увидев эту работу, сразу стал представлять, как бы происходило считывание и переключение цепочек ДНК.

На самом деле, это пример из челенджа, где в январе с помощью кода делают разные красивые вещи на заданную тему. Тема меняется каждый день.
Эта работа на тему: "Everything fits perfectly."
GENUARY is an artificially generated month of time where we build code that makes beautiful things.
143👍12❤‍🔥4🥰3🔥21🗿1