Две встречи в Лондоне в следующее воскресенье 15.09, приходите! Обе - про открытия последнего года.
Билеты тут
В 16:00 - шоу на английском языке, для семей с детьми 9+ (на ваше усмотрение)
В 18:00 - стендап на русском языке, для взрослых (но можно взять с собой подростков)
Темы этих двух встреч пересекаются примерно на 25%. Как ученые надеются пообщаться с животными при помощи ai, почему голый землекоп не стареет (и сможем ли мы), что можно узнать из сгоревших рукописей, лекарства из давно вымерших существ - и еще много всего!) до встречи!
Билеты тут
В 16:00 - шоу на английском языке, для семей с детьми 9+ (на ваше усмотрение)
В 18:00 - стендап на русском языке, для взрослых (но можно взять с собой подростков)
Темы этих двух встреч пересекаются примерно на 25%. Как ученые надеются пообщаться с животными при помощи ai, почему голый землекоп не стареет (и сможем ли мы), что можно узнать из сгоревших рукописей, лекарства из давно вымерших существ - и еще много всего!) до встречи!
Три нобелевские премии 2024: всё связано со всём
За первые три дня этой недели нобелевский комитет раздал премии ученым, и все они связаны с самой главной и любимой на этом канале наукой, биологией. Мне очень нравится такой итог нобелевского сезона 2024!
Во вторник присудили премию физикам, за вклад в создание нейросетей – и кстати, откуда это слово? из нейронауки же! Конечно, у нейросетей есть миллион применений – скажут мне, – но самая важная и сложная научная задача, которую они помогли решить – скажу я в ответ, – связана с биологией! В среду – премию по химии: ученым, которые применили нейросети к той самой важной и сложной задаче в биологии, ниже я расскажу как. А понедельник премию по физиологии или медицине присудили биологам, и их работа касается той же главной темы в биологии. Я очень надеюсь что вечером в пятницу вы обсудите с друзьями именно эту тему.
Итак вот эта главная тема: речь о том, как устроены белки, как они работают и как их работа создает всю сложность и разнообразие жизни на Земле. Чтобы оценить все эти выдающиеся исследования, нужно немного контекста. Это пять минут чтения, обещаю что будет не больно - по ссылке тут:
➡️➡️НЕМНОГО КОНТЕКСТА
А в следующих сообщениях я расскажу чуть подробнее о каждой из премий.
За первые три дня этой недели нобелевский комитет раздал премии ученым, и все они связаны с самой главной и любимой на этом канале наукой, биологией. Мне очень нравится такой итог нобелевского сезона 2024!
Во вторник присудили премию физикам, за вклад в создание нейросетей – и кстати, откуда это слово? из нейронауки же! Конечно, у нейросетей есть миллион применений – скажут мне, – но самая важная и сложная научная задача, которую они помогли решить – скажу я в ответ, – связана с биологией! В среду – премию по химии: ученым, которые применили нейросети к той самой важной и сложной задаче в биологии, ниже я расскажу как. А понедельник премию по физиологии или медицине присудили биологам, и их работа касается той же главной темы в биологии. Я очень надеюсь что вечером в пятницу вы обсудите с друзьями именно эту тему.
Итак вот эта главная тема: речь о том, как устроены белки, как они работают и как их работа создает всю сложность и разнообразие жизни на Земле. Чтобы оценить все эти выдающиеся исследования, нужно немного контекста. Это пять минут чтения, обещаю что будет не больно - по ссылке тут:
➡️➡️НЕМНОГО КОНТЕКСТА
А в следующих сообщениях я расскажу чуть подробнее о каждой из премий.
Премия по химии 2024: за расчет структуры белков
(пожалуйста прочитайте предыдущее сообщение тут)
15 лет назад наступила эра нейросетей -- компьютерных алгоритмов с принципиально новыми возможностями для решения сложных задач. Тогда же Лондоне возникла компания Deep Mind, и ее научные лидеры, Джон Джампер и Демис Хассабис сегодня поделили между собой вторую половину премии по химии 2024 (про первую половину и Д. Бейкера я написал выше). Именно их нейросети сначала стали обыгрывать всех людей в го и в шахматы, но главное применение связано с биологией. Они решили, что расчет 3d структуры белков – самая важная задача для человечества, и создали нейросеть AlphaFold. Ее третья версия провела расчеты для всех белков человека, и для большинства известных белков всех организмов. Еще эта же нейросеть создает гигантскую базу о возможных поломках белков. Все это должно потянуть за собой революцию в медицине – и в большинстве наук о жизни в ближайшее время. Авторы выкладывают все результаты онлайн и ими пользуются все биологи мира.
Всё это стало возможным благодаря нейросетям, которые так сильно меняют нашу жизнь сегодня. Нейросети используются в самых разных науках и ученые давно ждали, когда дадут за них премию – и все гадали, в какой номинации. Когда вчера присудили двум физикам, все развели руками – ну причем тут физика? Об этом в следующем сообщении.
(пожалуйста прочитайте предыдущее сообщение тут)
15 лет назад наступила эра нейросетей -- компьютерных алгоритмов с принципиально новыми возможностями для решения сложных задач. Тогда же Лондоне возникла компания Deep Mind, и ее научные лидеры, Джон Джампер и Демис Хассабис сегодня поделили между собой вторую половину премии по химии 2024 (про первую половину и Д. Бейкера я написал выше). Именно их нейросети сначала стали обыгрывать всех людей в го и в шахматы, но главное применение связано с биологией. Они решили, что расчет 3d структуры белков – самая важная задача для человечества, и создали нейросеть AlphaFold. Ее третья версия провела расчеты для всех белков человека, и для большинства известных белков всех организмов. Еще эта же нейросеть создает гигантскую базу о возможных поломках белков. Все это должно потянуть за собой революцию в медицине – и в большинстве наук о жизни в ближайшее время. Авторы выкладывают все результаты онлайн и ими пользуются все биологи мира.
Всё это стало возможным благодаря нейросетям, которые так сильно меняют нашу жизнь сегодня. Нейросети используются в самых разных науках и ученые давно ждали, когда дадут за них премию – и все гадали, в какой номинации. Когда вчера присудили двум физикам, все развели руками – ну причем тут физика? Об этом в следующем сообщении.
Премия по физике 2024: за нейросети
(продолжение, начало тут )
Эта история начинается, как всё хорошее в этом мире, тоже с биологии. А именно с наблюдения, которое сделал биолог Рамон-и-Кахаль больше ста лет назад. Он резал мозг разных животных и людей на тонкие слои, научился прокрашивать их серебром, и установил, что нейроны образуют связи между собой. И вот он увидел, что именно в тех участках мозга, к которым сходится информация от всего тела, у разных животных возникают слоистые структуры: нейроны уложены слоями. Например у человека в больших полушариях мозга -- пять слоев.
Я написал для вас небольшую новеллу о том, что такое нейросети - это чтение на пять минут.
➡️➡️НОВЕЛЛА ПРО НЕЙРОСЕТИ
Лауреаты этого года -- двое физиков, Джефри Хинтон и Джон Хопфилд. Они занимались первыми компьютерными нейросетями – и в процессе увидели, что у них получается что-то, что больше похоже на физические, а не биологические объекты. В этот момент они задействовали математику, то есть уравнения, которые до этого использовались в физике для описания того, как ведут себя микроскопические частицы (например, электроны внутри магнита или молекулы в газе). Эти уравнения помогли им решать возникающие задачи -- и вот поэтому премию дали по физике, к возмущению многих комментаторов.
Итог - “совершенно новый способ использовать компьютеры” как сказал Нобелевский комитет. Компьютеры, которые работают способом, похожим на человеческий мозг, и способные к обучению. Хинтон ушел из Гугла, чтобы иметь возможность открыто обсуждать его мрачные опасения по поводу наступающей эры ai: “У нас нет опыта жизни рядом с чем-то, что умнее нас”, сказал он в интервью NYT.
Как я говорил, лично для меня одно из самых выдающихся достижений нейросетей -- возможность точно выяснять как устроены белки. Давайте вернемся к ним и обсудим последнюю премию - в следующем сообщении.
(продолжение, начало тут )
Эта история начинается, как всё хорошее в этом мире, тоже с биологии. А именно с наблюдения, которое сделал биолог Рамон-и-Кахаль больше ста лет назад. Он резал мозг разных животных и людей на тонкие слои, научился прокрашивать их серебром, и установил, что нейроны образуют связи между собой. И вот он увидел, что именно в тех участках мозга, к которым сходится информация от всего тела, у разных животных возникают слоистые структуры: нейроны уложены слоями. Например у человека в больших полушариях мозга -- пять слоев.
Я написал для вас небольшую новеллу о том, что такое нейросети - это чтение на пять минут.
➡️➡️НОВЕЛЛА ПРО НЕЙРОСЕТИ
Лауреаты этого года -- двое физиков, Джефри Хинтон и Джон Хопфилд. Они занимались первыми компьютерными нейросетями – и в процессе увидели, что у них получается что-то, что больше похоже на физические, а не биологические объекты. В этот момент они задействовали математику, то есть уравнения, которые до этого использовались в физике для описания того, как ведут себя микроскопические частицы (например, электроны внутри магнита или молекулы в газе). Эти уравнения помогли им решать возникающие задачи -- и вот поэтому премию дали по физике, к возмущению многих комментаторов.
Итог - “совершенно новый способ использовать компьютеры” как сказал Нобелевский комитет. Компьютеры, которые работают способом, похожим на человеческий мозг, и способные к обучению. Хинтон ушел из Гугла, чтобы иметь возможность открыто обсуждать его мрачные опасения по поводу наступающей эры ai: “У нас нет опыта жизни рядом с чем-то, что умнее нас”, сказал он в интервью NYT.
Как я говорил, лично для меня одно из самых выдающихся достижений нейросетей -- возможность точно выяснять как устроены белки. Давайте вернемся к ним и обсудим последнюю премию - в следующем сообщении.
Премия по физиологии или медицине 2024
(окончание, начало - тут)
Почему у кошки родятся только котята? и почему среди них нет двух одинаковых? Сегодня на оба вопроса даже ребенок знает ответ: дело в передаче по наследству генов. В генах записана вся информация обо всех белках, которые нужны чтобы с нуля сделать котенка, и эти гены несколько различаются у двух котят -- и соответственно различаются белки, которые работают в их органах и тканях.
А еще: жизнь котенка начинается с одной клетки. Клетки делятся пополам и еще пополам, и так много раз. При каждом делении все гены удваиваются, в каждой клетке котенка есть все его гены. Но как получается, что какие-то клетки образуют глаз, какие-то мозг, а какие-то – хвост? Понятно, что в разных клетках и органах должны работать разные белки. Но как регулируется этот процесс?
Именно в этой области сделали открытие два лауреата этого года, Виктор Эмброс и Джери Равкун. Это захватывающая история и я надеюсь написать о ней подробнее. Но для короткого сообщения, я хочу выделить одну философскую часть. МикроРНК, которую открыли эти ученые - это такая система тонко настроенных … выключателей (!) которые запрещают работу каких-то белков в конкретных клетках. Сначала эти выключатели нашли у одного червя, на котором они работали -- но мир встретил это открытие ледяным молчанием, потому что всем показалось, что это какой-то экзотический пример.
А в следующие годы микроРНК нашли почти у всех организмов на Земле, и ученым открылась поразительная картина. Судя по всему, вообще вся многоклеточная жизнь на этой планете стала возможной лишь потому, что появились эти выключатели, сотни миллионов лет назад. Только благодаря им можно настроить систему из большого количества клеток так, чтобы каждая выполняла свою работу. Ключевой инструмент – запрет на работу каких-то белков. И чем сложнее устроены животные, тем больше в их генах записано разных выключателей, микроРНК. У млекопитающих больше разных выключателей, чем у рыб, а у людей -- больше чем у всех других животных.
Это довольно дорогостоящая и не очень рациональная система, потому что дешевле и разумнее было бы регулировать при помощи ВКЛЮЧАТЕЛЕЙ, а не выключателей. На самом деле, включатели тоже есть, но живые системы всегда работают на балансе этих двух процессов. И да, это дороговато -- но эволюция работает на коленке, из палочек и веревочек, часто имея дело с нагромождением последствий прошлых не самых рациональных решений, и весь этот ворох тянется в череде поколений и очень зависит от выключателей.
Поскольку премия за медицину, в этом месте надо обязательно сказать, что ученые надеются разработать лекарства, которые работали бы на принципе этих же выключателей. Пока что самое главное для медицины: поломка этих самых “выключателей” часто приводит к раку, и это открытие поможет нам бороться с раком.
(окончание, начало - тут)
Почему у кошки родятся только котята? и почему среди них нет двух одинаковых? Сегодня на оба вопроса даже ребенок знает ответ: дело в передаче по наследству генов. В генах записана вся информация обо всех белках, которые нужны чтобы с нуля сделать котенка, и эти гены несколько различаются у двух котят -- и соответственно различаются белки, которые работают в их органах и тканях.
А еще: жизнь котенка начинается с одной клетки. Клетки делятся пополам и еще пополам, и так много раз. При каждом делении все гены удваиваются, в каждой клетке котенка есть все его гены. Но как получается, что какие-то клетки образуют глаз, какие-то мозг, а какие-то – хвост? Понятно, что в разных клетках и органах должны работать разные белки. Но как регулируется этот процесс?
Именно в этой области сделали открытие два лауреата этого года, Виктор Эмброс и Джери Равкун. Это захватывающая история и я надеюсь написать о ней подробнее. Но для короткого сообщения, я хочу выделить одну философскую часть. МикроРНК, которую открыли эти ученые - это такая система тонко настроенных … выключателей (!) которые запрещают работу каких-то белков в конкретных клетках. Сначала эти выключатели нашли у одного червя, на котором они работали -- но мир встретил это открытие ледяным молчанием, потому что всем показалось, что это какой-то экзотический пример.
А в следующие годы микроРНК нашли почти у всех организмов на Земле, и ученым открылась поразительная картина. Судя по всему, вообще вся многоклеточная жизнь на этой планете стала возможной лишь потому, что появились эти выключатели, сотни миллионов лет назад. Только благодаря им можно настроить систему из большого количества клеток так, чтобы каждая выполняла свою работу. Ключевой инструмент – запрет на работу каких-то белков. И чем сложнее устроены животные, тем больше в их генах записано разных выключателей, микроРНК. У млекопитающих больше разных выключателей, чем у рыб, а у людей -- больше чем у всех других животных.
Это довольно дорогостоящая и не очень рациональная система, потому что дешевле и разумнее было бы регулировать при помощи ВКЛЮЧАТЕЛЕЙ, а не выключателей. На самом деле, включатели тоже есть, но живые системы всегда работают на балансе этих двух процессов. И да, это дороговато -- но эволюция работает на коленке, из палочек и веревочек, часто имея дело с нагромождением последствий прошлых не самых рациональных решений, и весь этот ворох тянется в череде поколений и очень зависит от выключателей.
Поскольку премия за медицину, в этом месте надо обязательно сказать, что ученые надеются разработать лекарства, которые работали бы на принципе этих же выключателей. Пока что самое главное для медицины: поломка этих самых “выключателей” часто приводит к раку, и это открытие поможет нам бороться с раком.
Telegram
Голый землекоп
Три нобелевские премии 2024: всё связано со всём
За первые три дня этой недели нобелевский комитет раздал премии ученым, и все они связаны с самой главной и любимой на этом канале наукой, биологией. Мне очень нравится такой итог нобелевского сезона 2024!…
За первые три дня этой недели нобелевский комитет раздал премии ученым, и все они связаны с самой главной и любимой на этом канале наукой, биологией. Мне очень нравится такой итог нобелевского сезона 2024!…
Фраза "всё связано со всём" часто звучит в нашем подкасте - это цитата из одного моего знакомого пятилетнего мальчика.
Я был очень рад, когда участница на одной из офф-лайн встреч появилась вот в майке! будем считать что это мерч с открытым кодом - просто сделайте такую, и чувствуйте себя членом нашего сообщества!
Я был очень рад, когда участница на одной из офф-лайн встреч появилась вот в майке! будем считать что это мерч с открытым кодом - просто сделайте такую, и чувствуйте себя членом нашего сообщества!
Всем привет, это Илья Колмановский, мы хотим сделать сезон “Голого Землекопа” на английском! и нам нужна ваша помощь!
Ужасно приятно писать в пресс-службу крупного университета, а в ответ получать сообщение на русском, что люди там знают и слушают наш подкаст. Ну и моё любимое – на пресс-конференциях слышать “Naked Mole Rat, please unmute your microphone”.
Недавно после моего первого англоязычного шоу в Лондоне ко мне подошел техник, и подписался на наш фид в Spotify: сказал что будет ждать появления англоязычных выпусков там. Ну и мы начали записывать лучшие эпизоды на английском языке, и я еще попрошу вас поделиться ими с вашими друзьями.
А пока просьба: мы, студия ЛибоЛибо, ищем партнера для англоязычной версии подкаста “Голый землекоп”. Это может быть любая компания (не в России) -- мы будем рады любому партнерству. Ниже англ. версия для копипаста -- мы будем очень признательны если вы нас с кем-то познакомите. В этом сезоне замечательные гости из разных университетов мира, которые рассказывают о китах и искусственном интеллекте, происхождении менструации, матриархате у слонов, природе агрессии у человека - и другие интересные вещи. Если есть идеи - напишите нам пож [email protected]
Ниже по-английски:
Dear friends, we are looking for a partner for an English adaptation of some of the most popular science podcasts: Naked Mole Rat. If you can think of anyone -- please introduce us.
Naked Mole Rat is an audio adventure into the world of scientific discovery, hosted by Ilya Kolmanovsky and attended by world top experts, Nobel prize winners, researchers and their subjects. Named after the bald, wrinkly and long-lived rodent from East Africa, this podcast turns biology into a forward-thinking journey, spotlighting the research that is shaping our future.
Rather than lecturing, Kolmanovsky becomes your immersive reporter—whether having his brain scanned at MIT while talking to GPT-chat or crawling through the Kenyan savanna to understand matriarchy among elephants. He brings listeners up close to science, making it tangible, relatable, and urgent.
What can bats teach us about surviving deadly viruses? How do whales hold the key to fighting cancer? And why are scientists studying foxes to learn more about human tendencies toward war and peace? In Naked Mole Rat, biology is about the here and now — a captivating show of ideas that makes the complex world of science come alive.
Please drop us a line if you have any thoughts! [email protected]
Ужасно приятно писать в пресс-службу крупного университета, а в ответ получать сообщение на русском, что люди там знают и слушают наш подкаст. Ну и моё любимое – на пресс-конференциях слышать “Naked Mole Rat, please unmute your microphone”.
Недавно после моего первого англоязычного шоу в Лондоне ко мне подошел техник, и подписался на наш фид в Spotify: сказал что будет ждать появления англоязычных выпусков там. Ну и мы начали записывать лучшие эпизоды на английском языке, и я еще попрошу вас поделиться ими с вашими друзьями.
А пока просьба: мы, студия ЛибоЛибо, ищем партнера для англоязычной версии подкаста “Голый землекоп”. Это может быть любая компания (не в России) -- мы будем рады любому партнерству. Ниже англ. версия для копипаста -- мы будем очень признательны если вы нас с кем-то познакомите. В этом сезоне замечательные гости из разных университетов мира, которые рассказывают о китах и искусственном интеллекте, происхождении менструации, матриархате у слонов, природе агрессии у человека - и другие интересные вещи. Если есть идеи - напишите нам пож [email protected]
Ниже по-английски:
Dear friends, we are looking for a partner for an English adaptation of some of the most popular science podcasts: Naked Mole Rat. If you can think of anyone -- please introduce us.
Naked Mole Rat is an audio adventure into the world of scientific discovery, hosted by Ilya Kolmanovsky and attended by world top experts, Nobel prize winners, researchers and their subjects. Named after the bald, wrinkly and long-lived rodent from East Africa, this podcast turns biology into a forward-thinking journey, spotlighting the research that is shaping our future.
Rather than lecturing, Kolmanovsky becomes your immersive reporter—whether having his brain scanned at MIT while talking to GPT-chat or crawling through the Kenyan savanna to understand matriarchy among elephants. He brings listeners up close to science, making it tangible, relatable, and urgent.
What can bats teach us about surviving deadly viruses? How do whales hold the key to fighting cancer? And why are scientists studying foxes to learn more about human tendencies toward war and peace? In Naked Mole Rat, biology is about the here and now — a captivating show of ideas that makes the complex world of science come alive.
Please drop us a line if you have any thoughts! [email protected]
Помогите нам стать глобальнее! (см предыдущее сообщение)
Нас слушает очень много людей во всех странах Европы и США – так много, что где-то мы тесним Lex Fridman, а где-то -- RadioLab и ScienceVS.
Нас слушает очень много людей во всех странах Европы и США – так много, что где-то мы тесним Lex Fridman, а где-то -- RadioLab и ScienceVS.
Парейдолия: научить ai ошибаться как люди
Что вы видите на этих картинках? Они были использованы в исследовании американской группы ученых (MIT, NVIDIA, Microsoft, Toyota), которое было на днях представлено на конференции по компьютерному анализу изображений в Милане.
Ученые пытались научить ai ошибаться так, как ошибается мозг человека - они считают это умение бесценным.
Публикация предваряется цитатой из "Шекспира":
Гамлет
Вы видите вон то облако, почти что вроде верблюда?
Полоний
Ей-богу, оно действительно похоже на верблюда.
Гамлет
По-моему, оно похоже на ласточку.
Полоний
У него спина, как у ласточки.
Гамлет
Или как у кита?
Полоний
Совсем как у кита.
Я расскажу подробнее об этом через час на марафоне "Дождя", он посвящен попыткам этого телеканала выжить при помощи донатов, так что поддержите его тоже пож., если вы не в России.
Это история о том как жить, если мозг постоянно показывает нам то кино, которое считает нужным. Про это же будет мое новое интерактивное шоу, с которым мы появимся в этом году в Вильнюсе, Варшаве, Праге, Мюнхене, Марбелье, Лиссабоне и Амстердаме - далее везде.
Что вы видите на этих картинках? Они были использованы в исследовании американской группы ученых (MIT, NVIDIA, Microsoft, Toyota), которое было на днях представлено на конференции по компьютерному анализу изображений в Милане.
Ученые пытались научить ai ошибаться так, как ошибается мозг человека - они считают это умение бесценным.
Публикация предваряется цитатой из "Шекспира":
Гамлет
Вы видите вон то облако, почти что вроде верблюда?
Полоний
Ей-богу, оно действительно похоже на верблюда.
Гамлет
По-моему, оно похоже на ласточку.
Полоний
У него спина, как у ласточки.
Гамлет
Или как у кита?
Полоний
Совсем как у кита.
Я расскажу подробнее об этом через час на марафоне "Дождя", он посвящен попыткам этого телеканала выжить при помощи донатов, так что поддержите его тоже пож., если вы не в России.
Это история о том как жить, если мозг постоянно показывает нам то кино, которое считает нужным. Про это же будет мое новое интерактивное шоу, с которым мы появимся в этом году в Вильнюсе, Варшаве, Праге, Мюнхене, Марбелье, Лиссабоне и Амстердаме - далее везде.
Тот факт, что вы видите тут лицо, говорит о двух вещах. Первое: у вас в голове есть мозг, и он устроен довольно сложно. Компьютеры, которые замечательно отличают вас от других людей (при фото ID) - совершенно не видят тут лиц.
И второе: умение мгновенно распознавать лица было критично для выживания, поэтому наши собственные нейросети очень чувствительны к этому образу. Настолько, что готовы иногда срабатывать зря: цена парейдолии, вот этих осечек -- невелика, зато уж когда в поле зрения будет настоящее лицо, они не ошибутся.
Наступила эра нейросетей, и ученые подумали: мб компьютеры уже стали настолько умны, что начнут ошибаться как люди? Группа исследователей (см прошл. сообщение) обучила нейросеть на большой выборке человеческих лиц. После чего они взяли подборку из 5000 картинок с разными пнями и пятнами от кофе, которую отобрали добровольцы: люди там видят лица в 100% случаев. Нейросеть нашла "лица" лишь на 6% картинок.
И тогда - самое интересное: ученые добавили 22000 портретов животных в обучающую подборку. И вот тогда процент найденных среди пней и пятен кофе "лиц" увеличился в 2.5 раза.
Гипотеза авторов: нейросеть повторила эволюцию человека - люди начали видеть лица среди пней, потому что очень всматривались в поисках хищников. Не знаю, покупаете ли вы это объяснение, но кажется больше всего ученых радует сам факт этих иллюзий у ai: это говорит об очень высоком уровне развития и близости к мышлению как у человека.
И второе: умение мгновенно распознавать лица было критично для выживания, поэтому наши собственные нейросети очень чувствительны к этому образу. Настолько, что готовы иногда срабатывать зря: цена парейдолии, вот этих осечек -- невелика, зато уж когда в поле зрения будет настоящее лицо, они не ошибутся.
Наступила эра нейросетей, и ученые подумали: мб компьютеры уже стали настолько умны, что начнут ошибаться как люди? Группа исследователей (см прошл. сообщение) обучила нейросеть на большой выборке человеческих лиц. После чего они взяли подборку из 5000 картинок с разными пнями и пятнами от кофе, которую отобрали добровольцы: люди там видят лица в 100% случаев. Нейросеть нашла "лица" лишь на 6% картинок.
И тогда - самое интересное: ученые добавили 22000 портретов животных в обучающую подборку. И вот тогда процент найденных среди пней и пятен кофе "лиц" увеличился в 2.5 раза.
Гипотеза авторов: нейросеть повторила эволюцию человека - люди начали видеть лица среди пней, потому что очень всматривались в поисках хищников. Не знаю, покупаете ли вы это объяснение, но кажется больше всего ученых радует сам факт этих иллюзий у ai: это говорит об очень высоком уровне развития и близости к мышлению как у человека.
Скончалась Людмила Трут (1933-2024)
Грустно, что мы не успели поговорить… Людмила Трут исследовала поведение лисиц в рамках легендарного эксперимента по одомашниванию, в ходе которого ученые отбирали зверей на терпимость и дружелюбие к человеку. Эксперимент был начат в Новосибирске академиком Д. К. Беляевым, длится уже больше 60ти лет, и продолжается сегодня.
Идея в том, чтобы ускорить эволюцию в тысячи раз, и увидеть как дикое животное превращается в “собаку”. При этом можно узнать, какие изменения происходят в мозге, в генах, в работе всего организма. Со временем оказалось, что некогда похожие изменения произошли и у человека -- нас тоже кто-то одомашнил. Книга Л. Трут в соавторстве с Ли Дугаткин вышла в США и стала бестселлером NYT (а позже вышло издание и на русском).
Я нашел ее интервью и фотографии в сети, вдруг вам интересно:
➡️➡️ ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ ⬅️⬅️
...
Грустно, что мы не успели поговорить… Людмила Трут исследовала поведение лисиц в рамках легендарного эксперимента по одомашниванию, в ходе которого ученые отбирали зверей на терпимость и дружелюбие к человеку. Эксперимент был начат в Новосибирске академиком Д. К. Беляевым, длится уже больше 60ти лет, и продолжается сегодня.
Идея в том, чтобы ускорить эволюцию в тысячи раз, и увидеть как дикое животное превращается в “собаку”. При этом можно узнать, какие изменения происходят в мозге, в генах, в работе всего организма. Со временем оказалось, что некогда похожие изменения произошли и у человека -- нас тоже кто-то одомашнил. Книга Л. Трут в соавторстве с Ли Дугаткин вышла в США и стала бестселлером NYT (а позже вышло издание и на русском).
Я нашел ее интервью и фотографии в сети, вдруг вам интересно:
➡️➡️ ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ ⬅️⬅️
...
Мы рассказывали об этом эксперименте с лисицами в эпизоде “Как человек стал самым жестоким и самым дружелюбным существом на планете”. Гость эпизода, биолог Брайн Хэйр, ездил в Новосибирск, изучал очередное поколение одомашненных лисиц, и установил, что в отличие от диких родственников, эти лисицы хорошо понимают указательный жест — а ведь это недоступно даже шимпанзе.
Брайан прислал нам короткое сообщение:
“Лисицы были страстью для доктора Трут – как и всё, что они могли нам рассказать о поведении, эволюции и генетике. Она была выдающимся учёным и матриархом своей невероятной команды, которую она вела в течение десятилетий, занимаясь разведением, уходом и изучением уникальной популяции лисиц. Конечно же, она очень ценила своих студентов, сотрудников и все открытия, которые они сделали – но по-настоящему огромная улыбка появлялась на ее лице, когда она рассказывала истории о лисицах, которых она вырастила и с которыми установила связь. Она любила лисиц, возможно даже больше, чем свою науку — и открытия, которые дало её страстное увлечение бесценны для всех нас”.
Брайан прислал нам короткое сообщение:
“Лисицы были страстью для доктора Трут – как и всё, что они могли нам рассказать о поведении, эволюции и генетике. Она была выдающимся учёным и матриархом своей невероятной команды, которую она вела в течение десятилетий, занимаясь разведением, уходом и изучением уникальной популяции лисиц. Конечно же, она очень ценила своих студентов, сотрудников и все открытия, которые они сделали – но по-настоящему огромная улыбка появлялась на ее лице, когда она рассказывала истории о лисицах, которых она вырастила и с которыми установила связь. Она любила лисиц, возможно даже больше, чем свою науку — и открытия, которые дало её страстное увлечение бесценны для всех нас”.
PC.ST
52. Как человек стал самым дружелюбным и самым жестоким существом на планете – Голый землекоп – PC.ST
Эволюционный биолог Брайан Хэйр и его жена и коллега Ванесса Вудс — специалисты по собакам и человекообразным обезьянам. Они написали книгу Survival of the Friendliest, где спорят с расхожим мнением, что в природе выживает сильнейший. Илья Колмановский поговорил…
Сколько букв "r" в слове "strawberry"?
Вчера наткнулся на обсуждение этой проблемы: попробуйте именно в этом виде задать вопрос любой нейросети. Скажет что две - хотя на самом деле три. Это связано с тем, что она воспринимает слово как единый токен, и не может в нем покопаться.
Если только не поменять промпт: попробуйте придумать самый короткий промпт при котором она дает правильный ответ?
Как лекарство от гордыни, прилагаю, разумеется, фотографию клубники, на которой нет ни единого красного пикселя - чтобы мы помнили, что и наши собственные нейросети легко ошибаются, и тоже врут нам.
В текущем туре - мое новое любимое шоу иллюзий ProMozg для семей с детьми от 6 до 106 лет - о том, как наш мозг нас обманывает, и как научиться с ним сотрудничать (эксперименты с переселением душ на сцене!) - и новогодние научные Итоги-2024 для взрослых -- и там сплошь истории о том, как ai несет нам прогресс. Лиссабон-Мабелья-Прага-Мюнхен-ТельАвив-Реховот-Хайфа-Амстердам-Рига (и наверное Вена-Франкфурт, чуть позже добавим). До встречи, дорогие, это ужасно веселые и согревающие для меня встречи (Вильнюс и Варшава были невероятные, спасибо всем участникам!)
Вчера наткнулся на обсуждение этой проблемы: попробуйте именно в этом виде задать вопрос любой нейросети. Скажет что две - хотя на самом деле три. Это связано с тем, что она воспринимает слово как единый токен, и не может в нем покопаться.
Если только не поменять промпт: попробуйте придумать самый короткий промпт при котором она дает правильный ответ?
Как лекарство от гордыни, прилагаю, разумеется, фотографию клубники, на которой нет ни единого красного пикселя - чтобы мы помнили, что и наши собственные нейросети легко ошибаются, и тоже врут нам.
В текущем туре - мое новое любимое шоу иллюзий ProMozg для семей с детьми от 6 до 106 лет - о том, как наш мозг нас обманывает, и как научиться с ним сотрудничать (эксперименты с переселением душ на сцене!) - и новогодние научные Итоги-2024 для взрослых -- и там сплошь истории о том, как ai несет нам прогресс. Лиссабон-Мабелья-Прага-Мюнхен-ТельАвив-Реховот-Хайфа-Амстердам-Рига (и наверное Вена-Франкфурт, чуть позже добавим). До встречи, дорогие, это ужасно веселые и согревающие для меня встречи (Вильнюс и Варшава были невероятные, спасибо всем участникам!)
Forwarded from hopescrolling
Может ли все-таки гореть 8 дней горшочек масла, рассчитанный на один день? Пора уже спросить специалиста.
Одним из первых людей, написавших нам в бот после 7 октября с предложением помощи и поддержки, был Илья Колмановский.
Илья — израильтянин, живущий за границей, научный журналист, биолог, популяризатор, ведущий подкаста «Голый землекоп».
Сегодня вечером Мотл Гордон и Анна Монгайт поговорят с Ильей о чудесах и закономерностях природы, о которых мы, как человечество, узнали в этом году, о том, как этот год прошел для него лично, и о том, чего рациональным людям ждать от будущего.
До встречи в прямом эфире в 21.30 по Израилю
https://youtube.com/live/WKgRZbSTaew
(Поставьте колокольчик и ютуб пришлет уведомление о начале 🔔)
Одним из первых людей, написавших нам в бот после 7 октября с предложением помощи и поддержки, был Илья Колмановский.
Илья — израильтянин, живущий за границей, научный журналист, биолог, популяризатор, ведущий подкаста «Голый землекоп».
Сегодня вечером Мотл Гордон и Анна Монгайт поговорят с Ильей о чудесах и закономерностях природы, о которых мы, как человечество, узнали в этом году, о том, как этот год прошел для него лично, и о том, чего рациональным людям ждать от будущего.
До встречи в прямом эфире в 21.30 по Израилю
https://youtube.com/live/WKgRZbSTaew
(Поставьте колокольчик и ютуб пришлет уведомление о начале 🔔)