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

💡 Интересная новость 2024-го года: машинное обучение в криминалистике и трудность преодоления устоявшихся канонов

Традиционно криминалисты не связывают отпечатки разных пальцев одного человека. Например, если преступник оставит отпечатки указательного пальца на одном месте преступления и большого пальца на другом, эксперты не могут доказать, что эти следы принадлежат одному человеку, если у них нет полного набора его отпечатков.

В 2024 году студент Колумбийского университета, Гейб Го, решил эту проблему, применив искусственный интеллект. Используя базу данных из 60 000 отпечатков, он обучил модель находить сходства между отпечатками разных пальцев одного человека.

📉 Почему это вызвало спор?
Когда Гейб представил свою работу криминалистам, они её отвергли. Основной аргумент: подход противоречит устоявшимся канонам и не учитывает специфику их работы. Однако студент предположил, что сходство между отпечатками пальцев может быть связано с закономерностями, заложенными на уровне ДНК.

🔄 Как он преодолел сопротивление?
Гейб отправил свою статью биологам, и те поддержали его гипотезу. После дополнительных проверок работа была опубликована в Science Advances.

🔍 Почему это важно?

Теперь можно находить связь между отпечатками разных пальцев одного человека, что может помочь связать следы преступника на разных местах преступления. Это открытие может привести к пересмотру старых нераскрытых дел. Подход предлагает учитывать биологические и генетические факторы в анализе отпечатков, что ранее игнорировалось.

Эта история показывает, как трудно преодолеть устоявшиеся каноны даже в тех областях, где технологии способны значительно повысить эффективность. Hасколько быстро криминалисты смогут адаптироваться к новым методам?

Меня лично всегда восхищает, что машины могут находить такие закономерности, которые нам, людям, недоступны. Мы не умеем думать в многомерных пространствах, а ИИ свободно работает с такими сложными структурами и выявляет скрытые связи.

Литературные/исторические персонажи, психология и нейрoсети

@felixg_haifa предложил взглянуть на личностную классификацию исторических и литературных персонажей по Big-Five-Theory или по MBTI с точки зрения искусственных нейросетей. За что ему огромное спасибо, потому что это оказалось очень интересно 😄! Я пока не знаю, что там можно получить в разумное время и с разумными затратами, но начнём по-немногу! 🚀

Как пример я взял героя романа Штефана Цвейга "Нетерпение сердца". Сюжет романа прост: молодой лейтенант Антон Гофмиллер, стремясь следовать этикету, совершает оплошность. Решив загладить ошибку, он начинает регулярно навещать девушку с инвалидностью, дочь местного аристократа Кекешфальвы, и оказывается не в состоянии противостоять приятным чувствам — принятию в светском обществе и осознанию, что делает что-то хорошее. Но прав ли был главный герой, что так легко поддался кратковременному сиюминутному чувству? Или лучше было перетерпеть и действовать более обдуманно? 🤔 Кульминацией истории Гофмиллера становится внезапная и неосознанная помолвка, за которой следуют испуг и желание выкрутиться из ситуации. В результате его невеста покончила с собой, а сам Гофмиллер, спасаясь от чувства вины, отправился на войну. На войне импульсивность оказалась преимуществом: смелость, а точнее, безрассудство, хоть и сделали его героем, но никак не излечили его душевные раны. 💔

Другой герой романа, аристократ и магнат Кекешфальва, отец погибшей девушки, в романе описывается так:

«Он старался наскрести лишний крейцер где только мог — и на побегушках у купца, и посыльным из деревни в деревню. В том возрасте, когда другие дети еще играют в стеклянные шарики, он уже точно знал, сколько стоит каждая вещь, где и что продается или покупается и как сделаться незаменимым, исполняя мелкие поручения; сверх того, он находил еще время, чтобы немного подучиться. <...> Конечно, проявив столько энергии и упорства, можно нажить немало добра. Однако настоящие состояния, как правило, образуются лишь при особом соотношении между доходами и расходами, между прибылью и издержками. И вот в этом и заключался второй секрет преуспеха нашего приятеля: Каниц почти ничего не расходовал, если только не считать того, что он подкармливал кучу родственников и платил за учение брата. Единственное, что он приобрел для себя лично, — это черный сюртук, да <...> очки в золотой оправе, благодаря которым он прослыл среди крестьян за „ученого“».

Очевидно, что классифицировать личности обоих героев романа по MBTI или Big-Five довольно легко вручную, просто прочитав роман. 📚 Но для меня тут возникают несколько вопросов:

#LLM #AI #CognitiveScience #Literature #Sociology

Может ли нейросеть дать более точную характеристику героев, чем человек, исходя из текста романа? 🤖
Нейросети могут анализировать текст на более глубоком уровне, выявляя скрытые закономерности и связи, которые могут быть неочевидны для человека. Но насколько эта характеристика будет "точной"? И в каком контексте мы говорим о точности? В плане психологического профиля, более структурированного анализа поведения или какого-то другого аспекта?

Может ли нейросеть, используя многомерные пространства, описать личности этих литературных героев более тонко и комплексно, чем традиционные классификационные системы, такие как MBTI или Big-Five, которые оперируют всего 4-6 измерениями? 🌌
В отличие от традиционных систем, которые классифицируют личности по нескольким ключевым признакам (например, экстраверсия/интроверсия, нейротизм, открытость и т.д.), нейросети могут использовать гораздо более сложные многомерные векторы. Эти векторы представляют не просто 4-6 характеристик, а могут учитывать гораздо более тонкие, почти бесконечно разнообразные аспекты человеческого поведения и личности. С помощью нейросетей можно создать многомерные модели, в которых персонажи, такие как Гофмиллер и Кекешфальва, будут отображены не по одной плоскости (например, по шкале "экстраверсия-интроверсия"), а по множеству переменных, которые гораздо точнее отражают их сложные психологические и социальные взаимодействия.

Можно ли из этой более точной классификации создать мостик к разделам психологии, где используются байесовские модели? 📊
Байесовские модели позволяют работать с вероятностями и неопределенностями, что идеально сочетается с задачей построения психолого-психометрических профилей. Если нейросеть сможет предложить более точную классификацию, эту информацию можно использовать в байесовских подходах, где каждый из аспектов личности рассматривается как вероятностная переменная. Например, можно будет вычислить вероятность определённых поведенческих реакций в различных ситуациях, что позволит получить более динамичное и адаптивное представление о характере героя.

Продолжение следует...

#LLM #AI #CognitiveScience #Literature #Sociology

Выбор романа и героев, чтобы оттолкнутся от темы, навеян этой публикацией:

Теория терпения. Как импульсивность героев Стефана Цвейга связана с экономикой.

Ну и по традиции разбавляем заумные темы боксом:

Мы движемся вперёд, и вовсе не так, как хочет наше воображение.
В нейросетке мы имеем грандиозный датасет с множеством входящих, но что мы имеем в реальности?
Возьмём сосудистую неврологию: часть неврологов нормируют дефицит мышечной силы от 0 до 5, а другая часть от 5 до 0. Вам мало путаницы?
Хорошо, идём дальше...
Цереброваскулярная болезнь и ишемия головного мозга синонимы? Разложим по степеням? А для нейросеток это равнозначные токены или разные? А как быть с диагнозами "ЦВБ, ишемия головного мозга I степени" и "ИБГМ, 2 степень"?
Я всего лишь зашифровал "Ишемическую Болезнь Головного Мозга".
Запутались? Ой...
Вот тут и проблема. Называется она "промежуточная инженерная модель".
Кто воткнул слово "инженерная" я не знаю, да это и не важно.
Речь идёт о том, что нужен специалист, который уравняет "Ишемия головного мозга" и "Инфаркт головного мозга", да и много других нюансов в диагнозе. Вы что-нибудь слышали о формулировках по МКБ-9, МКБ-10 итд? А это правила формулировки диагноза по Международной Классификации Болезней.
Что для врача уточнение диагноза, то для нейросети дополнительный токен.
Итак, получается засада: ЦВБ и ИБМ одинаково далеко друг от друга как от "Коксартроза".
Что я сказал на своём "птичьем языке"? Первые два термина означали недостаточность сосудистого кровоснабжения головного мозга, а термин в кавычках несостоятельность в суставах.
Врач такое считывает "на раз", а для ИИ это несколько токенов.
Добавим несколько стадий и опять получим увеличение количества токенов...
К этим токенам добавим симптоматику...


ВЫ ЕЩЁ ЗДЕСЬ???

Нет, я считаю, что будущее за нейросетями, но прямой штурм "в лоб" ничего не даст...
Хотя...
Давайте всех врачей Москвы загоним в ЕМИАС, там может и найдём закономерность... что штамп "окнодиспансера" на рентгене с вероятностью 90% означает рак...

В медицинский поступил сам, долго не мог определиться пока перед самым выпуском не узнал про мануальную терапию и как бывший спортсмен увлёкся.
В 1998-м мануальная терапия была только на базе двух специальностей: ортопедия и неврология. Так я оказался неврологом и даже 12 лет был заведующим отделением в поликлинике.
С 2003-го мне в нагрузку дали кабинет биомеханики, а потом стало интересно...

код, но он ещё не работает:

https://colab.research.google.com/drive/17KqfOyZPr-8byu-EFzCIonLdLCswJ1bg?usp=sharing

если кто захочет поискать ошибку - пожалуйста 😀

Методологическая ошибка предыдущей версии стала понятна когда я шаг за шагом начал разбирать семнатические сходства между предложениями:

https://colab.research.google.com/drive/1mW_3PO1yTPYBCZcWqYMBSIRci_3t6hOu?usp=sharing

Естественно, если я усредняю схожесть по всем предложениям, то я получу примерно одинаковую характеристику по всем пяти факторам. Идеи что делать? :)

Абстрактная математика и литература 📚➗

То, что мы сейчас пытаемся провернуть с героями Штефана Цвейга, имеет самую непосредственную связь с одной из самых абстрактных областей математики — теорией категорий, которую понимают единицы. И я не в их числе 😅.

Но я пригласил Дмитрия, который является специалистом в чистой, а не прикладной математике, и попрошу его прокомментировать то, чем я тут начал заниматься, с точки зрения абстрактной математики и теории категорий 🔢. Я ему уже намекал посмотреть, но он пока отшутился, мол, это слишком сложно для его ума 😄.

Прежде всего не переживать, можно сделать комменты)))
А потом скромность украшает, если нет других достоинств 😁

Задача по математике.
Просили? Есть у меня одна такая.

Возьмём движение точки на конечности у двух людей и получится две траектории в трехмерном пространстве. После чего фотографируем эти траектории под произвольными углами и получим два семейства линий на плоскости.
Вопрос: если мы произвольно возьмём две линии, сможем ли мы идентифицировать, относятся ли они к одному семейству или к двум разным?

Попробую сформулировать более (псевдо)научно: как доказать сходство или различие двух траекторий в 3-х мерном пространстве по их проекции на плоскость, которые сделаны под произвольными углом?