Forwarded from Математическая эссенция
«Математик — это тот, кто умеет находить аналогии между утверждениями, лучший математик — тот, кто устанавливает аналогии доказательств, более сильный математик — тот, кто замечает аналогии теорий; но можно представить себе и такого, кто между аналогиями видит аналогии»
30 марта 1892 г. родился Стефан Банах, польский математик, один из создателей функционального анализа. Ввёл понятие полных линейных нормированных пространств (теперь их называют банаховыми пространствами), которые нашли применение в различных областях математического анализа, а также доказал ряд фундаментальных теорем. Банах занимался также ортогональными рядами, внёс вклад в разработку теории меры и интегрирования.
Львовские математики, во главе со Стефаном Банахом, собирались в кафе «Шкотская Кавьярня» (Шотландское кафе). На мраморном столике кафе решались математические задачи при попутном употреблении алкогольных напитков разной степени крепости. По-видимому, решение задач на столах кафе было общей физико-математической тенденцией первой половины ХХ в.
Рассказывают, процесс происходил так: кто-то предлагал задачу, а Банах её решал. Если Банаху не удавалось решить задачу сразу, её заносили в тетрадь и назначали премию (от 5 кружек пива за простые задачи, до жареного гуся за самую сложную). Чаще всего, однако, задача не добиралась до тетради, будучи решённой Банахом устно. При этом процесс решения Стефан сопровождал употреблением двух напитков — водки и кофе — по очереди.
Во время немецкой оккупации, чтобы прожить, Банах сдавал кровь для бактериологических экспериментов на медицинском факультете Львовского университета, что подорвало его здоровье гораздо сильнее, чем водка и кофе. После освобождения Львова он едва ли прожил год (умер в августе 1945).
А вот «Шкотская тетрадь», в которую записывали задачи, дошла до нас, была опубликована С. Уламом уже после войны. В частности, задачу стоимостью в жареного гуся удалось решить только в 1972 г. И шведский математик П. Энфло, решивший её, получил-таки в Варшаве своего жареного гуся в награду!
30 марта 1892 г. родился Стефан Банах, польский математик, один из создателей функционального анализа. Ввёл понятие полных линейных нормированных пространств (теперь их называют банаховыми пространствами), которые нашли применение в различных областях математического анализа, а также доказал ряд фундаментальных теорем. Банах занимался также ортогональными рядами, внёс вклад в разработку теории меры и интегрирования.
Львовские математики, во главе со Стефаном Банахом, собирались в кафе «Шкотская Кавьярня» (Шотландское кафе). На мраморном столике кафе решались математические задачи при попутном употреблении алкогольных напитков разной степени крепости. По-видимому, решение задач на столах кафе было общей физико-математической тенденцией первой половины ХХ в.
Рассказывают, процесс происходил так: кто-то предлагал задачу, а Банах её решал. Если Банаху не удавалось решить задачу сразу, её заносили в тетрадь и назначали премию (от 5 кружек пива за простые задачи, до жареного гуся за самую сложную). Чаще всего, однако, задача не добиралась до тетради, будучи решённой Банахом устно. При этом процесс решения Стефан сопровождал употреблением двух напитков — водки и кофе — по очереди.
Во время немецкой оккупации, чтобы прожить, Банах сдавал кровь для бактериологических экспериментов на медицинском факультете Львовского университета, что подорвало его здоровье гораздо сильнее, чем водка и кофе. После освобождения Львова он едва ли прожил год (умер в августе 1945).
А вот «Шкотская тетрадь», в которую записывали задачи, дошла до нас, была опубликована С. Уламом уже после войны. В частности, задачу стоимостью в жареного гуся удалось решить только в 1972 г. И шведский математик П. Энфло, решивший её, получил-таки в Варшаве своего жареного гуся в награду!
Forwarded from Математическая эссенция
Можно ли трёхмерный шар разделить на конечное число каких-нибудь частей, из которых затем сложить два точно таких же шара?
Оказывается, в теории множеств с аксиомой выбора, математический (т.е. бесконечно делимый) шар в трёхмерном пространстве можно разделить на 5 частей так, что, двигая и поворачивая эти части в пространстве, из них можно собрать ДВА шара, равных исходному. Это интересное утверждение, известное как парадокс Банаха–Тарского, иллюстрирует пределы человеческой интуиции и показывает, что можно получить если пытаться оперировать с таким понятием как бесконечность.
Подробнее об этом в заметке, посвящённой теореме Банаха–Тарского.
Чтобы никто не волновался, стоит упомянуть, что к практическим приложениям (например, удвоению ВВП) этот результат неприменим, поскольку условие бесконечной делимости, согласно современным физическим представлениям, невыполнимо. А сами части, на которые делится шар, не имеют объёма, т.е. являются неизмеримыми множествами.
Оказывается, в теории множеств с аксиомой выбора, математический (т.е. бесконечно делимый) шар в трёхмерном пространстве можно разделить на 5 частей так, что, двигая и поворачивая эти части в пространстве, из них можно собрать ДВА шара, равных исходному. Это интересное утверждение, известное как парадокс Банаха–Тарского, иллюстрирует пределы человеческой интуиции и показывает, что можно получить если пытаться оперировать с таким понятием как бесконечность.
Подробнее об этом в заметке, посвящённой теореме Банаха–Тарского.
Чтобы никто не волновался, стоит упомянуть, что к практическим приложениям (например, удвоению ВВП) этот результат неприменим, поскольку условие бесконечной делимости, согласно современным физическим представлениям, невыполнимо. А сами части, на которые делится шар, не имеют объёма, т.е. являются неизмеримыми множествами.
Telegraph
Парадокс Банаха-Тарского
Математическая эссенция Речь пойдёт о теореме, доказанной в 1926 г. польскими математиками Стефаном Банахом и Альфредом Тарским. Парадоксом эту теорему называют из-за её вопиющей антиинтуитивности. Теорема Банаха-Тарского утверждает, что шар равносоставлен…
🔥 Через неделю cтрим: Нейросети и большие языковые модели (LLMs) - взгляд под капот 🔥
Разбираем, как работают большие языковые модели и как их эффективно использовать на Python! Буду приводить в порядок код, делиться наработками и объяснять, как, шо и почему.
Так же постараюсь обьяснить очень просто математические трюки для понимания этой кухни: косинусное сходство, евклидово расстояние в многомерном пространстве, основы линейной алгебры и теории вероятностей
📅 6 апреля
🕕 18:00 CEST
🔗 [Ссылка на стрим]
Заходите, будет интересно! 🚀
П.С. заходить на стрим лучше с компа, а не с телефона. будет код, с телефона его плохо видно )
Разбираем, как работают большие языковые модели и как их эффективно использовать на Python! Буду приводить в порядок код, делиться наработками и объяснять, как, шо и почему.
Так же постараюсь обьяснить очень просто математические трюки для понимания этой кухни: косинусное сходство, евклидово расстояние в многомерном пространстве, основы линейной алгебры и теории вероятностей
📅 6 апреля
🕕 18:00 CEST
🔗 [Ссылка на стрим]
Заходите, будет интересно! 🚀
П.С. заходить на стрим лучше с компа, а не с телефона. будет код, с телефона его плохо видно )
Forwarded from 🏆 Data Feeling | AI (Aleron M)
Для стрима по LLM в следующее воскресенье мне ChatGPT сгенерировал картинку 🙂
Разбираем, как работают большие языковые модели и как их эффективно использовать на Python! Буду приводить в порядок код, делиться наработками и объяснять, как, шо и почему.
Так же постараюсь обьяснить очень просто математические трюки для понимания этой кухни: косинусное сходство, евклидово расстояние в многомерном пространстве, основы линейной алгебры и теории вероятностей.
Цель понять как это работает под капотом и что там внутри мозга🧠 нейросетей происходит.
📅 6 апреля
🕕 18:00 CEST
🔗 [Ссылка на стрим]
Разбираем, как работают большие языковые модели и как их эффективно использовать на Python! Буду приводить в порядок код, делиться наработками и объяснять, как, шо и почему.
Так же постараюсь обьяснить очень просто математические трюки для понимания этой кухни: косинусное сходство, евклидово расстояние в многомерном пространстве, основы линейной алгебры и теории вероятностей.
Цель понять как это работает под капотом и что там внутри мозга🧠 нейросетей происходит.
📅 6 апреля
🕕 18:00 CEST
🔗 [Ссылка на стрим]
👍2
Александр Гротендик: от революции в математике до уединения в Пиренеях
В сентябре 2014 года старик, которого знали как гениального математика Александра Гротендика, попросил у соседа Жан-Клода купить ему револьвер. Это было в Пиренеях, в уединённой деревне, где Гротендик жил в последние годы своей жизни, почти полностью отрезанный от мира. Он был слеп и почти глух, а его дом, забитый старыми записями и растениями, был полон следов его интеллектуального одиночества.
Револьвер ему не купили, и вскоре Гротендик умер в больнице, измождённый и одинокий. Но что скрывается за этим трагическим эпизодом? Почему человек, который оставил такой глубокий след в математике, решил уйти от всего, что когда-то создавал? Чтобы понять это, нужно вернуться к его математическим достижениям.
📚 Математика как отказ от стандартных представлений
Александр Гротендик не был просто учёным. Он был человеком, который перевернул саму концепцию математики в середине XX века. Его работы, прежде всего в области алгебраической геометрии, стали не просто новыми открытиями, а началом нового языка, который заставил перезадумать основные принципы этой науки.
Одним из его самых известных достижений стало создание теории категорий — абстрактной структуры, которая описывает взаимосвязи между математическими объектами. С помощью этой теории он смог объединить различные разделы математики, такие как топология, теория чисел и алгебраическая геометрия, в единую систему.
🌌 Геометрия, которая смотрит за пределы
До Гротендика геометрия воспринималась как описание пространства, состоящего из точек, прямых и плоскостей. Гротендик, однако, решил, что такие элементы слишком ограничены и не дают полного представления о математической реальности. Вместо того чтобы оперировать только конкретными объектами, он предложил концепцию схем — абстрактных объектов, которые позволяют описывать геометрические структуры на более глубоком уровне. Это открытие кардинально изменило подход к алгебраической геометрии.
Ещё одной важной частью его работы была теория мотивации — она позволила изучать числа и формы не как статичные объекты, а как части более сложных, связных структур. Его теоретические разработки стали основой для дальнейших исследований в математике, а многие из его идей остаются актуальными и в наши дни.
💔 Изолированность и конец
И вот, на фоне этих математических революций, Гротендик в конце концов ушёл от науки. Это произошло не внезапно — к 1970 году, когда он уже был признан одним из величайших математиков своего времени, Гротендик начал всё больше отстраняться от академического мира. Он оставил научную карьеру и уехал в Пиренеи, где стал жить в полной изоляции. Это решение не было связано с научными разногласиями, скорее, оно отражало его внутренний конфликт: Гротендик не мог согласиться с тем, что его работы, столь глубокие и универсальные, часто использовались в контексте практических, а иногда и политически мотивированных целей, с которыми он не мог мириться.
В последние годы своей жизни он продолжал записывать свои мысли — тысячи страниц, полных рефлексий о математике, философии и жизни. Однако он перестал верить в свои собственные работы, считая их малоценными и незначительными. Это отдаление от всего и привело к его трагической просьбе купить револьвер — символ окончательной утраты смысла для человека, который посвятил свою жизнь поиску истины.
📚 Что осталось?
После смерти Гротендика остались не только его математические труды, но и целый архив, который, возможно, до конца так и не будет расшифрован. Его открытия по-прежнему влияют на современную математику. Система, которую он создал, дала математикам инструмент для работы с гораздо более сложными и абстрактными объектами, чем те, которые они использовали до этого. Но что было важнее, Гротендик продемонстрировал, как далеко можно зайти в осмыслении мира.
статья на хабре
В сентябре 2014 года старик, которого знали как гениального математика Александра Гротендика, попросил у соседа Жан-Клода купить ему револьвер. Это было в Пиренеях, в уединённой деревне, где Гротендик жил в последние годы своей жизни, почти полностью отрезанный от мира. Он был слеп и почти глух, а его дом, забитый старыми записями и растениями, был полон следов его интеллектуального одиночества.
Револьвер ему не купили, и вскоре Гротендик умер в больнице, измождённый и одинокий. Но что скрывается за этим трагическим эпизодом? Почему человек, который оставил такой глубокий след в математике, решил уйти от всего, что когда-то создавал? Чтобы понять это, нужно вернуться к его математическим достижениям.
📚 Математика как отказ от стандартных представлений
Александр Гротендик не был просто учёным. Он был человеком, который перевернул саму концепцию математики в середине XX века. Его работы, прежде всего в области алгебраической геометрии, стали не просто новыми открытиями, а началом нового языка, который заставил перезадумать основные принципы этой науки.
Одним из его самых известных достижений стало создание теории категорий — абстрактной структуры, которая описывает взаимосвязи между математическими объектами. С помощью этой теории он смог объединить различные разделы математики, такие как топология, теория чисел и алгебраическая геометрия, в единую систему.
🌌 Геометрия, которая смотрит за пределы
До Гротендика геометрия воспринималась как описание пространства, состоящего из точек, прямых и плоскостей. Гротендик, однако, решил, что такие элементы слишком ограничены и не дают полного представления о математической реальности. Вместо того чтобы оперировать только конкретными объектами, он предложил концепцию схем — абстрактных объектов, которые позволяют описывать геометрические структуры на более глубоком уровне. Это открытие кардинально изменило подход к алгебраической геометрии.
Ещё одной важной частью его работы была теория мотивации — она позволила изучать числа и формы не как статичные объекты, а как части более сложных, связных структур. Его теоретические разработки стали основой для дальнейших исследований в математике, а многие из его идей остаются актуальными и в наши дни.
💔 Изолированность и конец
И вот, на фоне этих математических революций, Гротендик в конце концов ушёл от науки. Это произошло не внезапно — к 1970 году, когда он уже был признан одним из величайших математиков своего времени, Гротендик начал всё больше отстраняться от академического мира. Он оставил научную карьеру и уехал в Пиренеи, где стал жить в полной изоляции. Это решение не было связано с научными разногласиями, скорее, оно отражало его внутренний конфликт: Гротендик не мог согласиться с тем, что его работы, столь глубокие и универсальные, часто использовались в контексте практических, а иногда и политически мотивированных целей, с которыми он не мог мириться.
В последние годы своей жизни он продолжал записывать свои мысли — тысячи страниц, полных рефлексий о математике, философии и жизни. Однако он перестал верить в свои собственные работы, считая их малоценными и незначительными. Это отдаление от всего и привело к его трагической просьбе купить револьвер — символ окончательной утраты смысла для человека, который посвятил свою жизнь поиску истины.
📚 Что осталось?
После смерти Гротендика остались не только его математические труды, но и целый архив, который, возможно, до конца так и не будет расшифрован. Его открытия по-прежнему влияют на современную математику. Система, которую он создал, дала математикам инструмент для работы с гораздо более сложными и абстрактными объектами, чем те, которые они использовали до этого. Но что было важнее, Гротендик продемонстрировал, как далеко можно зайти в осмыслении мира.
статья на хабре
Habr
Он был в мистическом бреду: был ли этот математик-отшельник гением, чьи идеи могли преобразовать ИИ, или сумасшедшим?
В сентябре 2014 года в одном из селений на склонах Пиренеев садовник Жан-Клод, которому было под 60, был удивлен появлением соседа у своих ворот. Они не разговаривали почти 15 лет после спора о...
👍4
Я уже писал про Евклида из Александрии и загадку, которую он подкинул человечеству на 2000 лет 🔗 тут
А сегодня в математическом чате кто-то выложил книгу на русском (pdf в комментариях), где разбирается взгляд Прокла Диадоха на Начала Евклида (примерно 300 г. до н. э.). Прокл Диадох (412–485 н. э.), а заодно и авторы этой книги, считают, что математика загнала себя в кризис из-за неправильную трактовку трудов Евклида.
Я всегда видел это так: Евклид был красава, придумал 10 аксиом, а потом на их основе логически вывел всё, что можно, — и правильно сделал.
Но авторы книги говорят: "А вот и нет!" По их версии, Евклид, будучи последователем Платона, вообще не стремился вывести всё подряд, а скорее искал гармонию мира. И его геометрия — это не просто дедуктивная машина вывода знаний, а способ построения так называемых Платоновых Тел, на которых, как считали древние греки, зиждется мироздание.
Если верить книге, математики недооценили платоновский подход, погнались за чистой математикой и в итоге оторвались от реальности. A надо было быть ближе к физике, а не создавать кучу непонятной чистоматематической мути. Хотя, с другой стороны, есть мнение, что в этом и есть кайф математики — заниматься ей ради красоты, а не ради пользы.
Книга оказалась довольно любопытной: пробежался по ней за час, и некоторые моменты заставили задуматься. Действительно ли роль золотого сечения (точнее, целых семейств золотых сечений), чисел Фибоначчи и других специальных рекуррентных соотношений так недооценена?
Авторы, конечно, не выглядят безусловными авторитетами, но на пару их идей точно стоит взглянуть! 🤔
#Math #Interdisciplinarity
А сегодня в математическом чате кто-то выложил книгу на русском (pdf в комментариях), где разбирается взгляд Прокла Диадоха на Начала Евклида (примерно 300 г. до н. э.). Прокл Диадох (412–485 н. э.), а заодно и авторы этой книги, считают, что математика загнала себя в кризис из-за неправильную трактовку трудов Евклида.
Я всегда видел это так: Евклид был красава, придумал 10 аксиом, а потом на их основе логически вывел всё, что можно, — и правильно сделал.
Но авторы книги говорят: "А вот и нет!" По их версии, Евклид, будучи последователем Платона, вообще не стремился вывести всё подряд, а скорее искал гармонию мира. И его геометрия — это не просто дедуктивная машина вывода знаний, а способ построения так называемых Платоновых Тел, на которых, как считали древние греки, зиждется мироздание.
Если верить книге, математики недооценили платоновский подход, погнались за чистой математикой и в итоге оторвались от реальности. A надо было быть ближе к физике, а не создавать кучу непонятной чистоматематической мути. Хотя, с другой стороны, есть мнение, что в этом и есть кайф математики — заниматься ей ради красоты, а не ради пользы.
Книга оказалась довольно любопытной: пробежался по ней за час, и некоторые моменты заставили задуматься. Действительно ли роль золотого сечения (точнее, целых семейств золотых сечений), чисел Фибоначчи и других специальных рекуррентных соотношений так недооценена?
Авторы, конечно, не выглядят безусловными авторитетами, но на пару их идей точно стоит взглянуть! 🤔
#Math #Interdisciplinarity
👍2
Сохраню тут, чтобы не потерять
🔥 УЛЬТИМАТИВНАЯ шпаргалка по трансформерам/LLM на основе курса Стэнфорда. На 4-х страницах — всё самое важное для новичков в ИИ:
✅ Трансформеры: архитектура и методы оптимизации.
✅ LLM: промптинг, файнтюнинг и прочие настройки.
✅ Приложения: RAG, ИИ-агенты и reasoning-модели.
#LLM #Transformers #Cheatsheet
🔥 УЛЬТИМАТИВНАЯ шпаргалка по трансформерам/LLM на основе курса Стэнфорда. На 4-х страницах — всё самое важное для новичков в ИИ:
✅ Трансформеры: архитектура и методы оптимизации.
✅ LLM: промптинг, файнтюнинг и прочие настройки.
✅ Приложения: RAG, ИИ-агенты и reasoning-модели.
#LLM #Transformers #Cheatsheet
👍2
Forwarded from История науки по-пацански
История науки по-пацански. Выпуск 10: как Эйнштейну «Нобеля» не давали
Давным-давно в одной научной галактике в семье хозяина предприятия «Пух и Перья» (ну, положим, называлось оно иначе, но производило именно их) родился человек, который потом разнес в пух и перья современную ему физику. Не сам, конечно, помогли ему, но факт остается фактом - Альберт Эйнштейн наворотил в физике многое.
При этом выделываться и мифы о себе создавать наш герой любил с детства. Вот, например, учился сначала в немецкой школе, а закончил швейцарскую школу. И никому не сказал, что в Германии оценивают всех по 10-балльной шкале, а в Швейцарии - по 6-балльной. Ну это ему коучи из будущего занесли, чтобы можно было говорить - вон, смотрите, даже у Эйнштейна было 6 по физике и математике, а это твердый трояк по-нашему, платите мне денежки и ваш сын станет гением! Если б все знали, что Алик учился на 4-5 по-нашему, - где таки мистика, где таки сострадание непризнанному гению!
Тем не менее, факт: в 1905 году 26-летний почти никому неизвестный хрен публикует три статьи, которые создают Специальную теорию относительности, основы квантовой теории и перетряхивают всю статфизику. Поэтому в историю науки год вписали как «Год, когда все физики охренели», но потом передумали, зачеркнули и написали Annus Mirabilis - год чудес.
Шли годы, смеркалось. Эйнштейн через 10 лет создал Общую теорию относительности, и, в общем, постоянно ставил Нобелевский комитет в неудобную позу - с одной стороны, ясно, шо гений. С другой стороны, давать премию за ЭТО (ну ок, за ОТО и СТО) - это положить болт на завещание Нобеля, который говорил о пользе для человечества. Хорошо еще, что Первая мировая какое-то время позволила вообще не присуждать премию. Но в 1921 году ситуация стала совсем фиговой: номинируют почти только Эйнштейна - с одной стороны. С другой, в Нобелевском комитете появился совсем уж редкий гад - лауреат по физиологии и медицине (ну ошиблись с наукой) физик Альвар Гульстранд.
Оптик Гульстранд получил своего «Нобеля» за работы по оптике глаза и был совсем старорежимен. Всю эту новую физику, планка-шманка, гейзенберга-фихтенгольца не переносил на дух. И вот, когда комитет собрался выбирать лауреата 1921 года, он заверещал: «Эйнштейн никогда не должен получить Нобелевскую премию, даже если весь остальной мир потребует этого». Ну, если б только заверещал - ладно, но он же еще в устав премии и в завещание тычет. А на дворе не 2021, а 1921. Ни спутников, ни GPS, которые на практике теорию относительности используют, еще и в проекте нет. И вот шо делать? Не дать Эйнштейну, а дать кому-то левому - волками позорными прослывешь, дать - этот швед беснуется и пальчиком в документы тычет…
Кто-то умный (ученые все же) нашелся: а давайте… никому не дадим! Я читал устав, так можно. Возьмем год на подумать, а там - или ишак, или падишах.
В итоге в 1921 году лауреата не назвали, а через год и на этот болт нашлась контрагайка. Среди одной из заявок с номинацией Эйнштейна нашлась та, которая была не за теорию относительности, а за фотоэффект.
Йоу, сказали физики. Солнечные батареи - это круто! Мы же в Швеции, будущей родине Греты Тунберг - и ты, товарищ Гульстранд, вот попробуй что сказать против нашей Греты или зеленой повесточки. Потомки проклянут!
Пришлось Гульстранду заткнуться, а Нобелевскому комитету дать таки Эйнштейну премию. За фотоэффект. А карандашом дописали: «и потому, что молодец». Как Квартет И наградил генерала Бурдуна. Не, конечно, на церемонии звучало «за выдающиеся заслуги в теоретической физике», но мы-то с вами понимаем…
На фото: Эйнштейн, его аттестат по шестибалльной шкале и портрет Альвара Гульстранда.
Давным-давно в одной научной галактике в семье хозяина предприятия «Пух и Перья» (ну, положим, называлось оно иначе, но производило именно их) родился человек, который потом разнес в пух и перья современную ему физику. Не сам, конечно, помогли ему, но факт остается фактом - Альберт Эйнштейн наворотил в физике многое.
При этом выделываться и мифы о себе создавать наш герой любил с детства. Вот, например, учился сначала в немецкой школе, а закончил швейцарскую школу. И никому не сказал, что в Германии оценивают всех по 10-балльной шкале, а в Швейцарии - по 6-балльной. Ну это ему коучи из будущего занесли, чтобы можно было говорить - вон, смотрите, даже у Эйнштейна было 6 по физике и математике, а это твердый трояк по-нашему, платите мне денежки и ваш сын станет гением! Если б все знали, что Алик учился на 4-5 по-нашему, - где таки мистика, где таки сострадание непризнанному гению!
Тем не менее, факт: в 1905 году 26-летний почти никому неизвестный хрен публикует три статьи, которые создают Специальную теорию относительности, основы квантовой теории и перетряхивают всю статфизику. Поэтому в историю науки год вписали как «Год, когда все физики охренели», но потом передумали, зачеркнули и написали Annus Mirabilis - год чудес.
Шли годы, смеркалось. Эйнштейн через 10 лет создал Общую теорию относительности, и, в общем, постоянно ставил Нобелевский комитет в неудобную позу - с одной стороны, ясно, шо гений. С другой стороны, давать премию за ЭТО (ну ок, за ОТО и СТО) - это положить болт на завещание Нобеля, который говорил о пользе для человечества. Хорошо еще, что Первая мировая какое-то время позволила вообще не присуждать премию. Но в 1921 году ситуация стала совсем фиговой: номинируют почти только Эйнштейна - с одной стороны. С другой, в Нобелевском комитете появился совсем уж редкий гад - лауреат по физиологии и медицине (ну ошиблись с наукой) физик Альвар Гульстранд.
Оптик Гульстранд получил своего «Нобеля» за работы по оптике глаза и был совсем старорежимен. Всю эту новую физику, планка-шманка, гейзенберга-фихтенгольца не переносил на дух. И вот, когда комитет собрался выбирать лауреата 1921 года, он заверещал: «Эйнштейн никогда не должен получить Нобелевскую премию, даже если весь остальной мир потребует этого». Ну, если б только заверещал - ладно, но он же еще в устав премии и в завещание тычет. А на дворе не 2021, а 1921. Ни спутников, ни GPS, которые на практике теорию относительности используют, еще и в проекте нет. И вот шо делать? Не дать Эйнштейну, а дать кому-то левому - волками позорными прослывешь, дать - этот швед беснуется и пальчиком в документы тычет…
Кто-то умный (ученые все же) нашелся: а давайте… никому не дадим! Я читал устав, так можно. Возьмем год на подумать, а там - или ишак, или падишах.
В итоге в 1921 году лауреата не назвали, а через год и на этот болт нашлась контрагайка. Среди одной из заявок с номинацией Эйнштейна нашлась та, которая была не за теорию относительности, а за фотоэффект.
Йоу, сказали физики. Солнечные батареи - это круто! Мы же в Швеции, будущей родине Греты Тунберг - и ты, товарищ Гульстранд, вот попробуй что сказать против нашей Греты или зеленой повесточки. Потомки проклянут!
Пришлось Гульстранду заткнуться, а Нобелевскому комитету дать таки Эйнштейну премию. За фотоэффект. А карандашом дописали: «и потому, что молодец». Как Квартет И наградил генерала Бурдуна. Не, конечно, на церемонии звучало «за выдающиеся заслуги в теоретической физике», но мы-то с вами понимаем…
На фото: Эйнштейн, его аттестат по шестибалльной шкале и портрет Альвара Гульстранда.
😁2
Forwarded from ANNA
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from История науки по-пацански
История науки по-пацански. Выпуск 14: Петр I, Академия и задница Европе
Давным-давно в одной пока еще нифига не научной России жил молодой человек. Работал он царем. Ну а что, работа как работа: папа его был царь, дед был царь, старший брат был царь, еще один старший брат - тоже был царь. Даже сестра его Софья тоже как-то в этом направлении что-то делала, пришлось ее в монастырь того-с. А как стал царем самовластно - то все плюшки: и в солдатиков поиграть, причем в живых - так Семеновский и Преображенский полки появились, и кораблики построить - в натуральную величину, а поскольку «Звезды» или Rewell тогда еще не было, то все сам, все сам.
И поскольку, в отличие от Буратино, которого воспитывали «когда папа Карло, а когда никто», Петра не воспитывал никто, в школу он не ходил, а манеры в основном старшим вдалбливали, ему удалось сохранить детское любопытство и желание учиться до конца жизни. Для царя интерес к наукам - огромный плюс, но вот беда - науки в России не было. Ну а если нет, надо импортировать. Китай тогда только чай мог поставлять, Штаты отказали - там еще три четверти века Декларации независимости ждать. Как ни крути - придется идти в Европу.
Отдадим должное юному Петру - мозг он имел с самого начала, и как ни бухал, его не пропил. В результате первое, что он сделал - добыл загранксиву на Петра Михайлова, и поехал типа инкогнито по этим вашим Европам собирать данные. Ну и просто пошариться, пивка попить да и европеек за мягкое потрогать - любил это дело наш царь. И мы его даже не можем осуждать.
Товарищи в Европе сделали вид, что понятия не имеют, шо за Петр ростом два ноль четыре в составе посольства по Европе шарится, но, само собой, стали пытаться что-то с этого варвара поиметь.
Тогда же, давным-давно, в дофига научной Европе жил математик Готфрид Лейбниц. И прознав, что в дикой России новый взбалмошный диковинный царь, да еще по Европе шарится, быстро смекнул - он же неотесанный варвар. А мне тут, в Европе, наукой заниматься нифига не алле. ПНФ (прусский научный фонд) гранты зажимает, а если дает - то отчетами мучает, князья тоже все больше по музыке и войнушкам.
А тут - прям белый лист. Дай-ка я скажу Петру сделать Академию наук, выпишем всех моих корешей в Россию на мегагранты, а мне - пост главы Академии и суперпупермегагрант! И влияние на всю политику Петра заодно. Ну и то ли пересекся где-то с Петром, то ли просто записочку передал, но мысль у Петра появилась. Вряд ли только благодаря Лейбницу, но…
И потом они и встречались, и переписывались, и Академию Петр таки сделал. Но есть два «но».
Во-первых, он объехал кучу научных учреждений по Европе, посмотрел, как и чего. Заглянул в Парижскую академию - и настолько произвел впечатление на тамошних академиков, что они дружно избрали Петра в свои члены - так появился академик, который до конца жизни писал с ошибками.
Но Петр решил, что нам нужно сразу и Академия, и Университет, но давайте назовем это Академией, чтобы Университет Ломоносову оставить - а то что он будет с Шуваловым основывать-то?
А во-вторых, он, конечно, Лейбница слушал, записки его принимал, и на публике делал вид, что верит, что математик исключительно «за науку», и ничего для себя. А Остерману за очередным пивом (европейским, поди), заявил: «Мы возьмем все лучшее от Европы, «Мы возьмем у Европы все полезное, а потом повернемся к ней задом». Потрясающий был человечище!
На портретах: Лейбниц и Петр I
Давным-давно в одной пока еще нифига не научной России жил молодой человек. Работал он царем. Ну а что, работа как работа: папа его был царь, дед был царь, старший брат был царь, еще один старший брат - тоже был царь. Даже сестра его Софья тоже как-то в этом направлении что-то делала, пришлось ее в монастырь того-с. А как стал царем самовластно - то все плюшки: и в солдатиков поиграть, причем в живых - так Семеновский и Преображенский полки появились, и кораблики построить - в натуральную величину, а поскольку «Звезды» или Rewell тогда еще не было, то все сам, все сам.
И поскольку, в отличие от Буратино, которого воспитывали «когда папа Карло, а когда никто», Петра не воспитывал никто, в школу он не ходил, а манеры в основном старшим вдалбливали, ему удалось сохранить детское любопытство и желание учиться до конца жизни. Для царя интерес к наукам - огромный плюс, но вот беда - науки в России не было. Ну а если нет, надо импортировать. Китай тогда только чай мог поставлять, Штаты отказали - там еще три четверти века Декларации независимости ждать. Как ни крути - придется идти в Европу.
Отдадим должное юному Петру - мозг он имел с самого начала, и как ни бухал, его не пропил. В результате первое, что он сделал - добыл загранксиву на Петра Михайлова, и поехал типа инкогнито по этим вашим Европам собирать данные. Ну и просто пошариться, пивка попить да и европеек за мягкое потрогать - любил это дело наш царь. И мы его даже не можем осуждать.
Товарищи в Европе сделали вид, что понятия не имеют, шо за Петр ростом два ноль четыре в составе посольства по Европе шарится, но, само собой, стали пытаться что-то с этого варвара поиметь.
Тогда же, давным-давно, в дофига научной Европе жил математик Готфрид Лейбниц. И прознав, что в дикой России новый взбалмошный диковинный царь, да еще по Европе шарится, быстро смекнул - он же неотесанный варвар. А мне тут, в Европе, наукой заниматься нифига не алле. ПНФ (прусский научный фонд) гранты зажимает, а если дает - то отчетами мучает, князья тоже все больше по музыке и войнушкам.
А тут - прям белый лист. Дай-ка я скажу Петру сделать Академию наук, выпишем всех моих корешей в Россию на мегагранты, а мне - пост главы Академии и суперпупермегагрант! И влияние на всю политику Петра заодно. Ну и то ли пересекся где-то с Петром, то ли просто записочку передал, но мысль у Петра появилась. Вряд ли только благодаря Лейбницу, но…
И потом они и встречались, и переписывались, и Академию Петр таки сделал. Но есть два «но».
Во-первых, он объехал кучу научных учреждений по Европе, посмотрел, как и чего. Заглянул в Парижскую академию - и настолько произвел впечатление на тамошних академиков, что они дружно избрали Петра в свои члены - так появился академик, который до конца жизни писал с ошибками.
Но Петр решил, что нам нужно сразу и Академия, и Университет, но давайте назовем это Академией, чтобы Университет Ломоносову оставить - а то что он будет с Шуваловым основывать-то?
А во-вторых, он, конечно, Лейбница слушал, записки его принимал, и на публике делал вид, что верит, что математик исключительно «за науку», и ничего для себя. А Остерману за очередным пивом (европейским, поди), заявил: «Мы возьмем все лучшее от Европы, «Мы возьмем у Европы все полезное, а потом повернемся к ней задом». Потрясающий был человечище!
На портретах: Лейбниц и Петр I
🤣2🔥1
Forwarded from Мастриды
Если вы сможете прочесть всего один текст на этой неделе, прочтите этот: https://ai-2027.com (рекомендую читать с десктопа, чтобы удобнее было изучать все графики и получить удовольствие от оформления)
Это свежий мастрид с моделированием развития ИИ в ближайшие годы. Сначала нам предлагается наиболее вероятный сценарий развития событий в 2025-2027 (примерно в это время, по прогнозам большинства экспертов, появится AGI — "ИИ общего назначения"). А дальше, в конце страницы, вы можете выбрать одну из двух концовок:
(а) правительство США и доминирующая на тот момент ИИ-компания договариваются о замедлении развития последней модели из-за рисков её неполной сонаправленности с интересами человечества и невозможности контролировать её экспоненциальный прогресс
(б) замедления нет, потому что гонка с Китаем вынуждает идти напролом и ва-банк (угадайте, есть ли шанс на хэппи-энд в таком сценарии).
Почему эти фантазии о будущем стоит читать? Вот несколько причин:
1) один из авторов — бывший исследователь из OpenAI, почти все прогнозы по развитию ИИ от которого за последние годы сбылись. Он специализируется именно на аналитике трендов развития ИИ
2) другой автор — исследователь ИИ и профессиональный форкастер ("предсказатель", только не с помощью гадания на кофейной гуще). Он занимает первое место в рейтинге RAND Forecasting Initiative, то есть его прогнозы о будущем в среднем сбываются чаще, чем у любого другого эксперта
3) среди авторов есть ещё несколько экспертов по ИИ, но больше всего меня порадовало присутствие в их составе Скотта Александера — блогера-рационалиста, который тоже много лет пишет на эту тему. В материале он отвечает за редактуру и оформление (они впечатляют)
4) самый цитируемый учёный в современном Computer Science Йошуа Бенджио (один из трёх "крёстных отцов" ИИ) хвалит этот прогноз и считает его мастридом.
Думаю, этих аргументов достаточно. Выделите пару часов и почитайте вдумчиво — материал мощнейший. Обязательно изучите обе концовки, у меня были мурашки от каждой.
Понятно, что будущее туманно и не все прогнозы из мастрида сбудутся, но главные тренды на ближайшие пару лет авторы текста подсветили, а их точно нужно учитывать при планировании своей жизни и карьеры. После 2027-го начинается уже что-то больше похожее на научную фантастику, но это тоже выглядит убедительно.
Правда, история учит, что реальность, вероятнее всего, окажется даже более сюрреалистичной, чем самые необычные прогнозы.
#ИИ_мастрид #тренд_мастрид #золотой_фонд_мастридов
Это свежий мастрид с моделированием развития ИИ в ближайшие годы. Сначала нам предлагается наиболее вероятный сценарий развития событий в 2025-2027 (примерно в это время, по прогнозам большинства экспертов, появится AGI — "ИИ общего назначения"). А дальше, в конце страницы, вы можете выбрать одну из двух концовок:
(а) правительство США и доминирующая на тот момент ИИ-компания договариваются о замедлении развития последней модели из-за рисков её неполной сонаправленности с интересами человечества и невозможности контролировать её экспоненциальный прогресс
(б) замедления нет, потому что гонка с Китаем вынуждает идти напролом и ва-банк (угадайте, есть ли шанс на хэппи-энд в таком сценарии).
Почему эти фантазии о будущем стоит читать? Вот несколько причин:
1) один из авторов — бывший исследователь из OpenAI, почти все прогнозы по развитию ИИ от которого за последние годы сбылись. Он специализируется именно на аналитике трендов развития ИИ
2) другой автор — исследователь ИИ и профессиональный форкастер ("предсказатель", только не с помощью гадания на кофейной гуще). Он занимает первое место в рейтинге RAND Forecasting Initiative, то есть его прогнозы о будущем в среднем сбываются чаще, чем у любого другого эксперта
3) среди авторов есть ещё несколько экспертов по ИИ, но больше всего меня порадовало присутствие в их составе Скотта Александера — блогера-рационалиста, который тоже много лет пишет на эту тему. В материале он отвечает за редактуру и оформление (они впечатляют)
4) самый цитируемый учёный в современном Computer Science Йошуа Бенджио (один из трёх "крёстных отцов" ИИ) хвалит этот прогноз и считает его мастридом.
Думаю, этих аргументов достаточно. Выделите пару часов и почитайте вдумчиво — материал мощнейший. Обязательно изучите обе концовки, у меня были мурашки от каждой.
Понятно, что будущее туманно и не все прогнозы из мастрида сбудутся, но главные тренды на ближайшие пару лет авторы текста подсветили, а их точно нужно учитывать при планировании своей жизни и карьеры. После 2027-го начинается уже что-то больше похожее на научную фантастику, но это тоже выглядит убедительно.
Правда, история учит, что реальность, вероятнее всего, окажется даже более сюрреалистичной, чем самые необычные прогнозы.
#ИИ_мастрид #тренд_мастрид #золотой_фонд_мастридов
Ai-2027
AI 2027
A research-backed AI scenario forecast.