А вот так делается история спорта 👇

Реванш Усик-Фьюри: о чем говорили между раундами

Рождество и немного размышлений перед праздниками: пятый постулат Евклида в действии 🎄🤔

Выше мы начали тему Евклида, который за 300 лет до Рождества Христова умудрился подбросить человечеству задачку с пятым постулатом: тут

Первый постулат Евклида звучит так: Через любые две точки можно провести одну прямую. Логично! ✔️ Остальные постулаты тоже ничего. Например, второй — любую прямую можно продолжить в обе стороны без ограничения. Понятно же? Понятно! 😌

Однако знаменитый пятый постулат (постулат о параллельности) задал задачку. Звучит этот 5-й постулат так:

Если прямая пересекает две другие прямые так, что сумма внутренних углов на одной стороне меньше двух прямых углов, то эти две прямые, если их продолжить, пересекутся на той стороне, где сумма углов меньше двух прямых углов. 🔺📐

Как вам? Нравится? 🤨 Вот и никому не нравилось! Почему девять постулатов (аксиом) такие простые, а этот 5-й какой-то корявый и сложный?! Может его выбросить нафиг? ❌ Останется не 10, а 9. Мало шо-ли? Какая разница, одним больше — одним меньше, или есть разница? 🤷‍♂️

Что будет, если его выбросить, как думаете? 💭 Прежде чем мы перейдём к физике, которая следует из 5-го постулата Евклида, пишите в комментариях, что будет, если пятый постулат убрать вообще. ✍️

Гусары математики молчать! Mнения людей, которые вообще не математики, приветствуется! 🤗 Пишем в комментариях, не стесняемся!

А математикам такой вопрос: что будет, если заменить 5-й постулат на любую из теорем евклидовой геометрии, которые с помощью него доказываются 🤔 🧩

Продолжение и детали следуют…

#Logic #Decidability #Computability

Ну и шобы не нарушать традицию, чередуем новости про математику и про бокс подключая немного политики, добавляя искорку юмора и стуча кулаком гендерного (не)равноправия по столу 👇👇👇

Пришла беда откуда не ждали:

А как вы проводите рождественские праздники?

Какой ты Молодец всё- таки!!!
Это так восхищает способность людей дарить своё время и присутствие другому человеку.

Пять факторов личности и большие языковые модели 🤖🧠

Начав тут и тут , я постепенно разбираюсь с машинным обучением, нейросетями и их применениями. Пoка только по выходным доходят до этого руки, но всё же руки доходят по чуть-чуть!

Погнали в психологию с помощью больших языковых моделей! 🚀

Сегодня начнем сводить человеческую личность к числу! Точнее, даже не к числу, а к вектору. Причём не в каком-нибудь обычном евклидовом пространстве, а в пятимерном. Но чтобы туда попасть, сначала придётся подняться в 768-мерное пространство векторных эмбеддингов больших языковых моделей, а оттуда уже спуститься в "уютное" пятимерное пространство, чтобы соответствовать эмпирическим выводам психологов.

Итак, начнём с теории личности, основанной на «Большой пятёрке» — пяти измерениях человеческой личности (подробнее тут).
5 измерений 👇

1️⃣ Открытость опыту (Openness to Experience)
Характеризует любознательность, творческое мышление и склонность к восприятию нового. Люди с высоким уровнем открытости чаще экспериментируют, думают нестандартно и любят необычные идеи.
📝 Примеры слов: креативность, интеллектуальная любознательность, эстетическая чувствительность.

2️⃣ Добросовестность (Conscientiousness)
Отражает организованность, ответственность и целеустремлённость. Такие люди дисциплинированы, хорошо планируют и качественно выполняют задачи.
📝 Примеры: целеустремлённость, самоорганизация, аккуратность.

3️⃣ Экстраверсия (Extraversion)
Связана с энергичностью, общительностью и стремлением к социальной активности. Экстраверты любят быть в центре внимания и активно взаимодействуют с окружающими.
📝 Примеры: коммуникабельность, социальная активность, энтузиазм.

4️⃣ Согласие (Agreeableness)
Характеризует доброжелательность, альтруизм и готовность к сотрудничеству. Такие люди чаще проявляют эмпатию и заботу о других.
📝 Примеры: альтруизм, дружелюбие, эмпатия.

5️⃣ Невротизм (Neuroticism)
Отражает склонность к эмоциональной нестабильности, переживаниям и тревожности. Высокий уровень невротизма — это стресс, беспокойство и частые волнения.
📝 Примеры: тревожность, эмоциональная нестабильность, стресс.

💡 Важно: эта модель не делит людей на "чёрное" и "белое". Например, нельзя однозначно сказать, экстраверт человек или интроверт, добросовестный или нет. В каждом измерении человек получает свою оценку - число. Как говорил дедушка Фрейд, в психологии нет однозначностей, всё очень размыто. Каждый человек уникален, и в рамках модели его можно описать пятью числами — по одному для каждого измерения.

📊 Если в каждом измерении бесконечное множество значений, то в пятимерном пространстве этих чисел в пять раз больше, чем в одномерной бесконечности. Этого достаточно, чтобы описать всех людей, живших и живущих.

Теперь самое интересное: как разместить конкретную личность в пятимерном пространстве? 🤔

С помощью трёх основных инструментов: эксперименты, наблюдения, тесты. И здесь на помощь приходят большие языковые модели и методы машинного обучения, которые позволяют извлекать признаки из огромных объёмов данных (Feature Extraction).

О том, как всё это связано с 768-мерным пространством, расскажу в следующем посте.

Продолжение следует...

#LLM #Transformer #Psychology #Cognitive

Пять факторов личности: oт слов к делу коду 🚀

Вернёмся к теории личности "большая пятёрка" и математических моделей для неё, как было описано тут.

Проверим, как эмбеддинги (числовые представления текста) могут помочь в сравнении поведения с личностными чертами. Для этого мы вычисляем схожесть между фразами, описывающими поведение человека, и признаками из пяти факторов личности.

model = SentenceTransformer('distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens')
sentences = [
    "I like to work hard.", 
    "I enjoy being active.",
    "I like to meet new people.",  
    "I prefer to follow routines.",  
    "I love trying new things."  
]
factors = {
    'Openness to Experience': [
        "Creativity", "Intellectual curiosity", "Aesthetic sensitivity"
    ],
    'Conscientiousness': [
        "Goal-oriented", "Self-discipline", "Organization"
    ],
    'Extraversion': [
        "Sociability", "Enthusiasm", "Activity"
    ],
    'Agreeableness': [
        "Altruism", "Empathy", "Cooperation"
    ],
    'Neuroticism': [
        "Anxiety", "Emotional instability", "Stress"
    ]
}

# Получаем эмбеддинги для предложений
sentence_embeddings = model.encode(sentences, convert_to_tensor=True)

# Для каждого фактора личности, вычисляем схожесть с предложениями
for factor, keywords in factors.items():
    for keyword in keywords:
        factor_embedding = model.encode(keyword, convert_to_tensor=True)
        similarities = util.pytorch_cos_sim(sentence_embeddings, factor_embedding)

Результаты:
{'Sentence': 'I like to work hard.', 'Factor': 'Openness to Experience', 'Keyword': 'Creativity', 'Similarity': 0.23025937378406525}
{'Sentence': 'I enjoy being active.', 'Factor': 'Openness to Experience', 'Keyword': 'Creativity', 'Similarity': 0.4642907977104187}
....

полный список результатов в комментариях 👇

Что мы видим из результатов?

1. Активность и креативность
🏃‍♂️ *"I enjoy being active."* — высокая схожесть с креативностью (0.464). Люди, которые активны, часто проявляют творческий подход.

2. Рутина и открытость
🔄 *"I prefer to follow routines."* — низкая схожесть с креативностью (-0.072). Люди, предпочитающие рутину, менее склонны к нестандартному мышлению.

3. Активность и экстраверсия
🌟 *"I enjoy being active."* — очень высокая схожесть с экстраверсией (0.608). Активность напрямую связана с общительностью и жизнерадостностью.

4. Трудолюбие и тревожность
💼 *"I like to work hard."* — умеренная схожесть с тревожностью (0.220). Стремление к достижению целей может быть связано с переживаниями.

5. Невротизм и стресс
😰 *"I like to work hard."* — схожесть с уровнем стресса (0.220). Высокий уровень трудолюбия может быть связан с повышенным стрессом.

6. Невротизм и эмоциональная нестабильность
🌩 *"I like to work hard."* — умеренная схожесть с эмоциональной нестабильностью (0.182). Трудолюбивые люди могут переживать больше эмоций в стрессовых ситуациях.

Такие выводы помогают лучше понять, как привычки и предпочтения связаны с личностными чертами. Таким образом, с помощью эмбеддингов можно исследовать, как различные результаты психологических экспериментов, тестов и наблюдений соотносятся с личностными признаками в теории большой пятёрки.

полный список результатов в комментариях 👇
______________

Cсылка на код, вдруг кто захочет поиграться:

https://colab.research.google.com/drive/1-jXFB-5We8it_p8eL0_8G4xB1ODGxTX1?usp=sharing

не благодарите 😂

Источники:

📝 Wulff, D.U., & Mata, R. (2023). Automated jingle–jangle detection: Using embeddings to tackle taxonomic incommensurability.
📝 Hussain, Z., & Binz, M., & Mata, R. & Wulff D.U. (2024) A tutorial on open-source large language models for behavioral science
📝 Costa, P., & McCrae, R.R. (2022) Personality in Adulthood: A Five-Factor Theory Perspective

#LLM #Transformer #Interpretability #Literature

Если кто никогда не программировал, но хочет попробовать, то вам сюда:

https://t.iss.one/data_analyst_itpy

Помните: информатика - вторая грамотность (с) В.И. Ленин 😂😂😂

Могу скинуть кучу данных из лаборатории биомеханики, ныне закрытой.
Лаборатория работала 2014-2023, специализация на БОС (Биологическая Обратная Связь) у пациентов с неврологическими заболеваниями (преимущественно последствия инсультов и хроническая ишемия головного мозга), в базе много чего есть (психологические тесты), БОС с мелкой моторикой итд итп.: 5000 пациентов.
Пример выгрузки с джойстиками:
Папку можно получить по ссылке:

Джойстики выгрузка 2023 апрель
https://disk.yandex.ru/d/P7RmwCg2ui7ZsA

Что именно там навыгружал уже и не помню.

Настроение 31 декабря: Готовимся провожать и встречать