В США две пандемии.
А у нас?
Может ли уровень смертности от пандемии в одной стране отличается в разы для разных социальных групп? Может, и именно так обстоит дело в реальности. Смертность от COVID-19 среди афроамериканцев до 6 раза выше, чем среди белых американцев (1), (2).
Почему столь огромная разница?
Видно, прав Фристон, - нет одной пандемии, а есть много разных и много от чего зависящих. Например, от последствий имущественного неравенства.
Слишком разные, например, у афроамериканцев и белых условия жизни и работы, состояние здоровья и доступ к медицинской помощи. Первые, как правило, живут в более плотно населенных городских районах и домохозяйствах, где проживают вместе несколько поколений. Они же являются основными работниками, которые не могут работать из дома. У них меньше оплачиваемых отпусков по болезни и медицинской страховки, но больше заболеваний, вроде диабета, сердечно-сосудистых заболеваний, серповидно-клеточная анемии и астмы, - повышающих риск смертности от COVID-19. Вследствие всего вышеназванного, афроамериканцы куда чаще белых в упор не видят или, как минимум, недооценивают тяжесть своего состояния, когда обращаются за медицинской помощью. Последствия этого очевидны.
Более высокая смертность от COVID-19 (особенно в более молодом возрасте) согласуется с другими различиями в состоянии здоровья у афроамериканцев (3): в 4 раза выше вероятность смерти от осложнений во время родов, в 20 раз выше вероятность сердечной недостаточности до 50 лет и на 4 года меньше срок жизни.
Умножение многих аспектов неравенства с течением времени приводит к еще большему неравенству. По статистике благосостояние афроамериканцев в 10 раз ниже чем у белых американцев (4).
Вот и получается, что у афроамериканцев и белых, как будто, две разные пандемии: у первых куда чаще «пандемия бедных», а у вторых - «пандемия богатых».
Это вовсе не значит, что все афроамериканцы бедные, а все белые богатые. Бедные есть и среди белых. А доля афроамериканцев в населении составляет лишь 14%. Но статистика имущественного неравенства неумолима: белые – преимущественно, богатые, черные – преимущественно, бедные. А смертность от пандемии среди этих двух групп населения разная вовсе не из-за цвета кожи, а вследствие имущественного неравенства.
И еще о статистике. По показателям имущественного неравенства мы с США – близнецы и братья (см. приложенную диаграмму).
Так что ж, и у нас две разные пандемии?
#Эпидемия #США #Неравенство
А у нас?
Может ли уровень смертности от пандемии в одной стране отличается в разы для разных социальных групп? Может, и именно так обстоит дело в реальности. Смертность от COVID-19 среди афроамериканцев до 6 раза выше, чем среди белых американцев (1), (2).
Почему столь огромная разница?
Видно, прав Фристон, - нет одной пандемии, а есть много разных и много от чего зависящих. Например, от последствий имущественного неравенства.
Слишком разные, например, у афроамериканцев и белых условия жизни и работы, состояние здоровья и доступ к медицинской помощи. Первые, как правило, живут в более плотно населенных городских районах и домохозяйствах, где проживают вместе несколько поколений. Они же являются основными работниками, которые не могут работать из дома. У них меньше оплачиваемых отпусков по болезни и медицинской страховки, но больше заболеваний, вроде диабета, сердечно-сосудистых заболеваний, серповидно-клеточная анемии и астмы, - повышающих риск смертности от COVID-19. Вследствие всего вышеназванного, афроамериканцы куда чаще белых в упор не видят или, как минимум, недооценивают тяжесть своего состояния, когда обращаются за медицинской помощью. Последствия этого очевидны.
Более высокая смертность от COVID-19 (особенно в более молодом возрасте) согласуется с другими различиями в состоянии здоровья у афроамериканцев (3): в 4 раза выше вероятность смерти от осложнений во время родов, в 20 раз выше вероятность сердечной недостаточности до 50 лет и на 4 года меньше срок жизни.
Умножение многих аспектов неравенства с течением времени приводит к еще большему неравенству. По статистике благосостояние афроамериканцев в 10 раз ниже чем у белых американцев (4).
Вот и получается, что у афроамериканцев и белых, как будто, две разные пандемии: у первых куда чаще «пандемия бедных», а у вторых - «пандемия богатых».
Это вовсе не значит, что все афроамериканцы бедные, а все белые богатые. Бедные есть и среди белых. А доля афроамериканцев в населении составляет лишь 14%. Но статистика имущественного неравенства неумолима: белые – преимущественно, богатые, черные – преимущественно, бедные. А смертность от пандемии среди этих двух групп населения разная вовсе не из-за цвета кожи, а вследствие имущественного неравенства.
И еще о статистике. По показателям имущественного неравенства мы с США – близнецы и братья (см. приложенную диаграмму).
Так что ж, и у нас две разные пандемии?
#Эпидемия #США #Неравенство
Максимум сохраненных жизней и минимум ущерба экономике.
Впервые рассчитана оптимальная компромиссная стратегия.
Ясно, что поиск оптимальной стратегии самоизоляций, ограничительных мер, локдаунов и выходов из них – междисциплинарная задача для врачей, эпидемиологов, экономистов, математиков и политиков. Ясно, что это задача суперсложная, и поэтому с ее решением столь припозднились. Но вот 1й результат получен командой Дарона Асемоглу в исследовании под эгидой NBER.
Асемоглу в представлении не нуждается. Его исследования и книги говорят сами за себя. Чего стоит его матмодель, подтвердившая, что в России коррупцию быстро не извести. Но сейчас планка важности исследования поднята на максимальную высоту – спасение экономики и жизней колоссального числа людей в десятках странах. И эта работа выполнена командой Асемоглу превосходно.
Вот резюме результатов.
1. Выбор стратегии борьбы с пандемией между полюсами «сохранить экономику» или «сохранить жизни» весьма тяжел. Оптимальная политика «сохранить жизни» (удержание смертности среди взрослых на уровне менее 0,2%) влечет экономический ущерб 37%+ годового ВВП. Если же принимается политика «сохранить экономику» (дабы ограничить экономический ущерб менее 25% ВВП за год), то придется мириться с уровнем смертности среди взрослого населения 1%+.
2. Но сейчас главнейший вопрос уже иной - как выходить из ограничений и локдаунов.
И ответ на него такой - оптимальный выход (с точки зрения компромисса «экономика-жизни») обеспечивается лишь стратегией таргетированного ослаблений мер для разных возрастных групп.
-- группа 65+ лет остается в полной изоляции до прибытия вакцины (запрет на посещение домов престарелых, посещение аптек и продуктовых магазинов только в выделенные часы и т.д.);
-- с группы до 45 лет снимаются все ограничения кроме одного – полный запрет контактов с группой 65+ и ограничение контактов с 45-65;
-- группа 45-65 промежуточные меры ограничений.
3. Два варианта таргетированных мер (а) с приоритетом сохранения жизней и (б) с приоритетом сохранения экономики - могут дать такие результаты:
(а) потери менее 25% ВВП и смертность до 0,2%;
(б) потери до 10% ВВП и смертность до 0,48%
4. Если в дополнение к таргетированной стратегии задействовать оптимальную программу «межгруппового дистанцирования», а также выявления и отслеживания новых инфицированных, - можно довести смертность до 0,02% и потери экономики менее 7% ВВП.
Ежу понятно, что это лишь качественный прогноз, да еще на убогой эпидемиологической модели, да еще со многими неизвестными … Но!
Модель можно заменить на более совершенную (например, на причинную модель Фристона). Неизвестные одно за другим будут становиться известными.
И самое главное – полученные Асемоглу результата сильно устойчивы к параметрам и эпидем. модели.
Т.е. на эти качественные результаты можно (и нужно!) ориентироваться уже сегодня, выбирая стратегию выхода.
#Эпидемия #Модели #Экономика
Впервые рассчитана оптимальная компромиссная стратегия.
Ясно, что поиск оптимальной стратегии самоизоляций, ограничительных мер, локдаунов и выходов из них – междисциплинарная задача для врачей, эпидемиологов, экономистов, математиков и политиков. Ясно, что это задача суперсложная, и поэтому с ее решением столь припозднились. Но вот 1й результат получен командой Дарона Асемоглу в исследовании под эгидой NBER.
Асемоглу в представлении не нуждается. Его исследования и книги говорят сами за себя. Чего стоит его матмодель, подтвердившая, что в России коррупцию быстро не извести. Но сейчас планка важности исследования поднята на максимальную высоту – спасение экономики и жизней колоссального числа людей в десятках странах. И эта работа выполнена командой Асемоглу превосходно.
Вот резюме результатов.
1. Выбор стратегии борьбы с пандемией между полюсами «сохранить экономику» или «сохранить жизни» весьма тяжел. Оптимальная политика «сохранить жизни» (удержание смертности среди взрослых на уровне менее 0,2%) влечет экономический ущерб 37%+ годового ВВП. Если же принимается политика «сохранить экономику» (дабы ограничить экономический ущерб менее 25% ВВП за год), то придется мириться с уровнем смертности среди взрослого населения 1%+.
2. Но сейчас главнейший вопрос уже иной - как выходить из ограничений и локдаунов.
И ответ на него такой - оптимальный выход (с точки зрения компромисса «экономика-жизни») обеспечивается лишь стратегией таргетированного ослаблений мер для разных возрастных групп.
-- группа 65+ лет остается в полной изоляции до прибытия вакцины (запрет на посещение домов престарелых, посещение аптек и продуктовых магазинов только в выделенные часы и т.д.);
-- с группы до 45 лет снимаются все ограничения кроме одного – полный запрет контактов с группой 65+ и ограничение контактов с 45-65;
-- группа 45-65 промежуточные меры ограничений.
3. Два варианта таргетированных мер (а) с приоритетом сохранения жизней и (б) с приоритетом сохранения экономики - могут дать такие результаты:
(а) потери менее 25% ВВП и смертность до 0,2%;
(б) потери до 10% ВВП и смертность до 0,48%
4. Если в дополнение к таргетированной стратегии задействовать оптимальную программу «межгруппового дистанцирования», а также выявления и отслеживания новых инфицированных, - можно довести смертность до 0,02% и потери экономики менее 7% ВВП.
Ежу понятно, что это лишь качественный прогноз, да еще на убогой эпидемиологической модели, да еще со многими неизвестными … Но!
Модель можно заменить на более совершенную (например, на причинную модель Фристона). Неизвестные одно за другим будут становиться известными.
И самое главное – полученные Асемоглу результата сильно устойчивы к параметрам и эпидем. модели.
Т.е. на эти качественные результаты можно (и нужно!) ориентироваться уже сегодня, выбирая стратегию выхода.
#Эпидемия #Модели #Экономика
Вера в загробную жизнь – людям во благо или во вред?
Стивен Пинкер спровоцировал цунами споров вокруг снятия ограничений.
Поводом стал твит Пинкера, где он писал, что «вера в загробную жизнь - это вредное заблуждение, поскольку она обесценивает реальные жизни и препятствует действиям, направленным на то, чтобы сделать их продолжительнее, безопаснее и счастливее».
Твит относился к статье Washington Post, суть которой резюмирована в ее названии «Что на самом деле стоит за республиканцами, желающими быстрого открытия? Евангелисты». Автор статьи обсуждает версию, что в основе призывов к наискорейшему снятию COVID-ограничений стоит вера в загробную жизнь политиков – евангелистов.
Информация к размышлению.
• Американские евангелисты составляют четверть населения страны и её крупнейшую религиозную группу, - одновременно крайне влиятельную группу избирателей.
• Они почти единогласно поддерживают Трампа и считают его «избранником Бога» и «президентом мечты» (81% ответили, что Трамп «борется за то, во что я верю»).
• Именно они могут помочь ему снова выиграть президентские выборы в 2020 году.
В ответ на твит Пинкера, гневно-уничижительно выступил Алекс Березов - вице-президент по научным коммуникациям ACSH – Американского совета по науке и здоровью с миссией «пропагандировать науку и развенчивать псевдонауку».
Разоблачая, якобы, псевдонаучные идеи Пинкера, Березов назвал их «полной чушью», потому что:
• Религиозные люди (склонные, как правило, верить в загробную жизнь) более счастливы и более гражданственны, чем нерелигиозные.
• Они также склонны иметь лучшее психическое здоровье.
• Выглядит так, что люди эволюционно настроены на веру в высшую силу , поэтому, даже если религия - это куча фигни и сказок, она все равно полезна для конкретных людей и для общества.
Все это обосновано ссылками на ученые источники. А в качестве убойного аргумента есть ссылка на статистику, из которой, якобы, следует, что религиозные врачи гораздо дольше сохраняют жизнь безнадежным пациентам, тогда как нерелигиозные – зачастую способствуют уходу своих трудных пациентов.
Пинкер ответил в свойственном ему интеллигентно-научном стиле и, как обычно, наотмашь.
• Про то, почему стер свой твит (вовсе не из-за потока непристойных и оскорбительных писем).
• Про «счастье доверчивости» верящих в загробную жизнь (со ссылкой на Бернарда Шоу «Точка зрения, будто верующий более счастлив, чем атеист, столь же абсурдна, как распространенное убеждение, что пьяный счастливее трезвого. Счастье доверчивости - это дешевое и опасное качество счастья, а вовсе не жизненная необходимость»)
• Что вера в загробную жизнь способствует отсутствию рациональной заботы о социальных проблемах (и примеров много: от непризнания климатических рисков до призывов к скорейшему снятию противоэпидемических мер).
• Про еще более злокачественное последствие веры в загробную жизнь - институционализированные пытки; пытки человека до тех пор, пока он не признает некую истину, что приносит ему наибольшую пользу в его жизни: лучше пострадать несколько часов сейчас, чем потом страдать целую вечность.
• Ну и про Трампа, конечно же, с элегантной игрой слов - Christian virtue was trumped by political muscle (христианская добродетель была превзойдена политической силой)
Подробней– «Пинкер получает по сусалам за твит о "пагубном заблуждении загробной жизни”, удаляет твит, но защищается здесь».
#Эпидемия #Религия
Стивен Пинкер спровоцировал цунами споров вокруг снятия ограничений.
Поводом стал твит Пинкера, где он писал, что «вера в загробную жизнь - это вредное заблуждение, поскольку она обесценивает реальные жизни и препятствует действиям, направленным на то, чтобы сделать их продолжительнее, безопаснее и счастливее».
Твит относился к статье Washington Post, суть которой резюмирована в ее названии «Что на самом деле стоит за республиканцами, желающими быстрого открытия? Евангелисты». Автор статьи обсуждает версию, что в основе призывов к наискорейшему снятию COVID-ограничений стоит вера в загробную жизнь политиков – евангелистов.
Информация к размышлению.
• Американские евангелисты составляют четверть населения страны и её крупнейшую религиозную группу, - одновременно крайне влиятельную группу избирателей.
• Они почти единогласно поддерживают Трампа и считают его «избранником Бога» и «президентом мечты» (81% ответили, что Трамп «борется за то, во что я верю»).
• Именно они могут помочь ему снова выиграть президентские выборы в 2020 году.
В ответ на твит Пинкера, гневно-уничижительно выступил Алекс Березов - вице-президент по научным коммуникациям ACSH – Американского совета по науке и здоровью с миссией «пропагандировать науку и развенчивать псевдонауку».
Разоблачая, якобы, псевдонаучные идеи Пинкера, Березов назвал их «полной чушью», потому что:
• Религиозные люди (склонные, как правило, верить в загробную жизнь) более счастливы и более гражданственны, чем нерелигиозные.
• Они также склонны иметь лучшее психическое здоровье.
• Выглядит так, что люди эволюционно настроены на веру в высшую силу , поэтому, даже если религия - это куча фигни и сказок, она все равно полезна для конкретных людей и для общества.
Все это обосновано ссылками на ученые источники. А в качестве убойного аргумента есть ссылка на статистику, из которой, якобы, следует, что религиозные врачи гораздо дольше сохраняют жизнь безнадежным пациентам, тогда как нерелигиозные – зачастую способствуют уходу своих трудных пациентов.
Пинкер ответил в свойственном ему интеллигентно-научном стиле и, как обычно, наотмашь.
• Про то, почему стер свой твит (вовсе не из-за потока непристойных и оскорбительных писем).
• Про «счастье доверчивости» верящих в загробную жизнь (со ссылкой на Бернарда Шоу «Точка зрения, будто верующий более счастлив, чем атеист, столь же абсурдна, как распространенное убеждение, что пьяный счастливее трезвого. Счастье доверчивости - это дешевое и опасное качество счастья, а вовсе не жизненная необходимость»)
• Что вера в загробную жизнь способствует отсутствию рациональной заботы о социальных проблемах (и примеров много: от непризнания климатических рисков до призывов к скорейшему снятию противоэпидемических мер).
• Про еще более злокачественное последствие веры в загробную жизнь - институционализированные пытки; пытки человека до тех пор, пока он не признает некую истину, что приносит ему наибольшую пользу в его жизни: лучше пострадать несколько часов сейчас, чем потом страдать целую вечность.
• Ну и про Трампа, конечно же, с элегантной игрой слов - Christian virtue was trumped by political muscle (христианская добродетель была превзойдена политической силой)
Подробней– «Пинкер получает по сусалам за твит о "пагубном заблуждении загробной жизни”, удаляет твит, но защищается здесь».
#Эпидемия #Религия
Самая наглядная аналитика настоящего и будущего COVID-19.
Магия инфографики McKinsey проливает свет на неочевидные факты.
Этот 94 стр. отчет стоит посмотреть всем, кого хоть как-то волнует вопрос о вариантах развития событий. Здесь собрана масса инфы, она проанализирована, структурирована, упакована и оптимально визуально оформлена.
4 раздела: 1) COVID-19 Ситуация сейчас 2) Переход к другой нормальности 3) Планирование движения вперед через несколько горизонтов 4) Детали сценариев и результатов.
Комментировать качественно оформленную аналитику смысла нет. Кому интересно - смотрите сами.
Лишь один пример по самому актуальному для нас сейчас вопросу - своевременности ослабления мер и возможных последствиях этого.
На приложенной диаграмме показаны три подхода к ослаблению мер в зависимости от эпидемиологической обстановки:
- когда число новых кейсов идет к нулю (Китай, Юж. Корея)
- когда коэффициент распространения инфекции Rt < 1 (Италия, Испания, Германия)
- когда Rt > 1 (Индия, Нигерия, Пакистан)
У нас сейчас вот так.
А вот что бывает, когда снятие мер идет с осложнениями (пример Японии и Юж.Кореи)
#Эпидемия
Магия инфографики McKinsey проливает свет на неочевидные факты.
Этот 94 стр. отчет стоит посмотреть всем, кого хоть как-то волнует вопрос о вариантах развития событий. Здесь собрана масса инфы, она проанализирована, структурирована, упакована и оптимально визуально оформлена.
4 раздела: 1) COVID-19 Ситуация сейчас 2) Переход к другой нормальности 3) Планирование движения вперед через несколько горизонтов 4) Детали сценариев и результатов.
Комментировать качественно оформленную аналитику смысла нет. Кому интересно - смотрите сами.
Лишь один пример по самому актуальному для нас сейчас вопросу - своевременности ослабления мер и возможных последствиях этого.
На приложенной диаграмме показаны три подхода к ослаблению мер в зависимости от эпидемиологической обстановки:
- когда число новых кейсов идет к нулю (Китай, Юж. Корея)
- когда коэффициент распространения инфекции Rt < 1 (Италия, Испания, Германия)
- когда Rt > 1 (Индия, Нигерия, Пакистан)
У нас сейчас вот так.
А вот что бывает, когда снятие мер идет с осложнениями (пример Японии и Юж.Кореи)
#Эпидемия
Ущерб от коронакризиса, в форме болезненных трансформационных воздействий пандемии на экономику и общество, будет колоссален и разнообразен.
Вот четыре уже просматривающихся серьезных вызова, с которыми придется столкнуться в ближайшие месяцы.
В сфере экономики.
1. Потеря сотен миллионов рабочих мест по всему миру, которая может стать одним из крупнейших обвалов спроса на рабочую силу в истории человечества.
2. Форсированный массовый технологический переход в онлайн. Это разрушит многие до того вполне успешные офлайновые индустрии, главными выгодоприобретателями чего станут гиганты цифровых корпорации.
В сфере отношений общества к институтам управления наукой и социумом.
3. Кризис экспертных знаний и того, в какой степени экспертиза (научная, социальная, политическая) может и должна служить основой для выбора политик, регламентирующих жизнь общества. Это ведет к краху доверия общества к институтам.
4. Усиление неравенства и бедности, раскручивающие маховик возгонки социальной и политической напряженности.
Все четыре вызова и их болезненные последствия для экономики и общества довольно очевидны. Однако, далеко не столь очевидным (по крайней мере, на первый взгляд) является полное совпадение этих последствий с ожидаемыми последствиями расширения проникновения технологий искусственного интеллекта во все большее число сегментов жизни общества:
• потеря рабочих мест;
• разрушение офлайновых отраслей и укрепление цифровых гигантов;
• кризис доверия к экспертам и институтам;
• усиление неравенства,
- ровно эти последствия в последние годы называются в числе главных вызовов возможных сценариев ИИ-антиутопии.
И надо же было случиться пандемии COVID-19, чтобы миру представился шанс оценить, как может происходить переход к ИИ-антиутопии. Более того. В ходе адаптации к последствиям коронакризиса можно будет на практике разобраться в плюсах и минусах ответов на аналогичные, но еще более масштабные вызовы тотального распространения ИИ. И тем самым попытаться изменить какие-то важные моменты, дабы избежать наихудших сценариев.
Эта тема стала предметом «Дискуссии о COVID-19 и экономике ИИ» трех суперзвезд современной экономики: проф. Джозеф Стиглиц - лауреат Нобелевской премии, старший вице-президент и главный экономист Всемирного банка и бывший председатель Совета экономических советников президента США; проф. Диана Койл - кавалер ордена Британской империи, член Академии социальных наук, бывший советник казначейства Великобритании; Дарон Асемоглу – Institute Professor MIT, член Национальной академии наук США, входит в ТОР10 самых цитируемых экономистов мира.
Продолжить чтение (еще примерно на 3 мин.):
- на Medium https://bit.ly/3hfKUU2
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/NsmhQ
#ИИ #Экономика #Эпидемия
Вот четыре уже просматривающихся серьезных вызова, с которыми придется столкнуться в ближайшие месяцы.
В сфере экономики.
1. Потеря сотен миллионов рабочих мест по всему миру, которая может стать одним из крупнейших обвалов спроса на рабочую силу в истории человечества.
2. Форсированный массовый технологический переход в онлайн. Это разрушит многие до того вполне успешные офлайновые индустрии, главными выгодоприобретателями чего станут гиганты цифровых корпорации.
В сфере отношений общества к институтам управления наукой и социумом.
3. Кризис экспертных знаний и того, в какой степени экспертиза (научная, социальная, политическая) может и должна служить основой для выбора политик, регламентирующих жизнь общества. Это ведет к краху доверия общества к институтам.
4. Усиление неравенства и бедности, раскручивающие маховик возгонки социальной и политической напряженности.
Все четыре вызова и их болезненные последствия для экономики и общества довольно очевидны. Однако, далеко не столь очевидным (по крайней мере, на первый взгляд) является полное совпадение этих последствий с ожидаемыми последствиями расширения проникновения технологий искусственного интеллекта во все большее число сегментов жизни общества:
• потеря рабочих мест;
• разрушение офлайновых отраслей и укрепление цифровых гигантов;
• кризис доверия к экспертам и институтам;
• усиление неравенства,
- ровно эти последствия в последние годы называются в числе главных вызовов возможных сценариев ИИ-антиутопии.
И надо же было случиться пандемии COVID-19, чтобы миру представился шанс оценить, как может происходить переход к ИИ-антиутопии. Более того. В ходе адаптации к последствиям коронакризиса можно будет на практике разобраться в плюсах и минусах ответов на аналогичные, но еще более масштабные вызовы тотального распространения ИИ. И тем самым попытаться изменить какие-то важные моменты, дабы избежать наихудших сценариев.
Эта тема стала предметом «Дискуссии о COVID-19 и экономике ИИ» трех суперзвезд современной экономики: проф. Джозеф Стиглиц - лауреат Нобелевской премии, старший вице-президент и главный экономист Всемирного банка и бывший председатель Совета экономических советников президента США; проф. Диана Койл - кавалер ордена Британской империи, член Академии социальных наук, бывший советник казначейства Великобритании; Дарон Асемоглу – Institute Professor MIT, член Национальной академии наук США, входит в ТОР10 самых цитируемых экономистов мира.
Продолжить чтение (еще примерно на 3 мин.):
- на Medium https://bit.ly/3hfKUU2
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/NsmhQ
#ИИ #Экономика #Эпидемия
Medium
Экономику ИИ нужно менять
Коронакризис, как предтеча ИИ-антиутопии
Как Италия потушила вспышку COVID-19 ограничением мобильности.
Почему этот опыт так важен для нас именно сейчас.
Впервые удалось получить подтверждение на конкретных цифрах целой страны, насколько эффективно ограничение мобильности для подавления распространения эпидемии.
Только что вышедшее исследование проанализировало «большие данные» мобильности (передвижений) итальянцев до и во время национальной блокировки (с 11.03.2020), а также после частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений (т.н. «фаза 2», с 4.05.2020).
Этот анализ выявил т.н. «эпимобильный паттерн» значительного совпадения динамики регионального коэффициента распространения инфекции Rt и показателя мобильности населения (см. приложенный график).
Выводы таковы:
1) Потребовалась всего 1 неделя, чтобы, путем снижения мобильности втрое, также втрое опустить коэффициента распространения инфекции Rt с примерно 3 до 1. А потом за вторую неделю еще раз втрое уменьшить Rt.
2) После частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений, Италии удалось выйти на новый «стабильный» режим мобильности (примерно 40% от уровня до блокировки) без какого-либо роста Rt. Это удалось сделать за счет (1) повышенного согласия людей на использование средств индивидуальной защиты и соблюдение социальных дистанций (по сравнению с этапом до блокировки), а также за счет (2) повышения способностью отслеживать, тестировать и изолировать инфицированных людей.
Результаты этого исследования показывают, что сейчас, когда Россия начала отменять карантинные меры, вопрос межрегиональной мобильности может стать ключевым. Повторить успех Италии видится вполне возможным при выполнении трех условий.
А) Не спешить со 100%-ным возвращением межрегиональной мобильности на допандемический уровень.
Б) Сохранить использование мер индивидуальной защиты и социальной дистанции.
В) Улучшать практику отслеживания, тестирования и изолирования инфицированных людей.
Инфографика снижения мобильности в Италии
Итальянский отчет и его онлайн-версия.
#Эпидемия
Почему этот опыт так важен для нас именно сейчас.
Впервые удалось получить подтверждение на конкретных цифрах целой страны, насколько эффективно ограничение мобильности для подавления распространения эпидемии.
Только что вышедшее исследование проанализировало «большие данные» мобильности (передвижений) итальянцев до и во время национальной блокировки (с 11.03.2020), а также после частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений (т.н. «фаза 2», с 4.05.2020).
Этот анализ выявил т.н. «эпимобильный паттерн» значительного совпадения динамики регионального коэффициента распространения инфекции Rt и показателя мобильности населения (см. приложенный график).
Выводы таковы:
1) Потребовалась всего 1 неделя, чтобы, путем снижения мобильности втрое, также втрое опустить коэффициента распространения инфекции Rt с примерно 3 до 1. А потом за вторую неделю еще раз втрое уменьшить Rt.
2) После частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений, Италии удалось выйти на новый «стабильный» режим мобильности (примерно 40% от уровня до блокировки) без какого-либо роста Rt. Это удалось сделать за счет (1) повышенного согласия людей на использование средств индивидуальной защиты и соблюдение социальных дистанций (по сравнению с этапом до блокировки), а также за счет (2) повышения способностью отслеживать, тестировать и изолировать инфицированных людей.
Результаты этого исследования показывают, что сейчас, когда Россия начала отменять карантинные меры, вопрос межрегиональной мобильности может стать ключевым. Повторить успех Италии видится вполне возможным при выполнении трех условий.
А) Не спешить со 100%-ным возвращением межрегиональной мобильности на допандемический уровень.
Б) Сохранить использование мер индивидуальной защиты и социальной дистанции.
В) Улучшать практику отслеживания, тестирования и изолирования инфицированных людей.
Инфографика снижения мобильности в Италии
Итальянский отчет и его онлайн-версия.
#Эпидемия
Стюарт Кауффман убедительно показал, что жизнь любой живой (биологической или социальной) системы не является вычислимой проблемой оптимизации. Для таких систем не существует эволюционных математических законов, подобных законам физики, поскольку невозможно заранее определить фазовое пространство состояний живых систем. А раз нет законов, значит и невозможно их проинтегрировать, чтобы вычислить эволюцию таких систем во времени. Итог всего этого – непредсказуемость эволюции живых систем, будь то биологических или социальных.
Из этого, вроде как, следует, что историческое прошлое любого социума несводимо сложно для точной (вычислимой) интерпретации. А будущее также не поддается математизации и потому принципиально непредсказуемо в точном численном представлении. Иными словами, получается, что гениальный Пифагор ошибался, полагая, что весь мир управляется числами. Выходит, он был прав лишь в части неживого, а на эволюцию живых систем это не распространяется.
Но как же тогда, например, относиться к предсказанию сегодняшних колоссальных массовых беспорядков в США, сделанному Петром Турчиным еще в 2010 году?
Случайное совпадение прогноза с реальностью?
Увы, но такое объяснение недостаточно убедительно, поскольку прогноз Турчина основан на проверяемой (и фальсифицируемой) гипотезе, подтверждаемой огромным объемом фактических исторических данных.
Так что ж тогда получается - Стюарт Кауффман не прав? Получается, будто бы прошлое объяснимо, а будущее предсказуемо?
Не спешите закончить чтение еще хотя бы на минуту.
Речь не идет о прошлом и будущем отдельных людей, семей и коллективов. Мы говорим о социумах - больших социальных системах, - обществах, образующих цивилизации. Действительно, для социума, подобно живой системе, невозможно точное описание его фазового пространства. И даже располагая большими массивами численных исторических данных, мы не может точно рассчитать, что случится. Однако рассчитать, что может произойти с большой вероятностью, вполне возможно.
В статистической физике также невозможно предсказать движение отдельных частиц. Но возможно вероятностное описание того, как из движения отдельных частиц складывается динамика развития системы в целом. В этом проявляется специфика статистических закономерностей, присущих макроскопическим телам.
Подобные же статистические закономерности можно выявить и при анализе исторической информации о жизни различных обществ в течение сотен и тысяч лет. И подчас результаты такого анализа просто ошеломляют точностью сделанных на их основе прогнозов.
Именно так и получилось с прогнозом «яростных 2020-х», сделанным еще 10 лет назад.
Продолжить чтение еще на 4 мин.
- на Medium https://bit.ly/30u2FJ2
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/NvKZB
#Клиодинамика #Прогноз #Насилие
Из этого, вроде как, следует, что историческое прошлое любого социума несводимо сложно для точной (вычислимой) интерпретации. А будущее также не поддается математизации и потому принципиально непредсказуемо в точном численном представлении. Иными словами, получается, что гениальный Пифагор ошибался, полагая, что весь мир управляется числами. Выходит, он был прав лишь в части неживого, а на эволюцию живых систем это не распространяется.
Но как же тогда, например, относиться к предсказанию сегодняшних колоссальных массовых беспорядков в США, сделанному Петром Турчиным еще в 2010 году?
Случайное совпадение прогноза с реальностью?
Увы, но такое объяснение недостаточно убедительно, поскольку прогноз Турчина основан на проверяемой (и фальсифицируемой) гипотезе, подтверждаемой огромным объемом фактических исторических данных.
Так что ж тогда получается - Стюарт Кауффман не прав? Получается, будто бы прошлое объяснимо, а будущее предсказуемо?
Не спешите закончить чтение еще хотя бы на минуту.
Речь не идет о прошлом и будущем отдельных людей, семей и коллективов. Мы говорим о социумах - больших социальных системах, - обществах, образующих цивилизации. Действительно, для социума, подобно живой системе, невозможно точное описание его фазового пространства. И даже располагая большими массивами численных исторических данных, мы не может точно рассчитать, что случится. Однако рассчитать, что может произойти с большой вероятностью, вполне возможно.
В статистической физике также невозможно предсказать движение отдельных частиц. Но возможно вероятностное описание того, как из движения отдельных частиц складывается динамика развития системы в целом. В этом проявляется специфика статистических закономерностей, присущих макроскопическим телам.
Подобные же статистические закономерности можно выявить и при анализе исторической информации о жизни различных обществ в течение сотен и тысяч лет. И подчас результаты такого анализа просто ошеломляют точностью сделанных на их основе прогнозов.
Именно так и получилось с прогнозом «яростных 2020-х», сделанным еще 10 лет назад.
Продолжить чтение еще на 4 мин.
- на Medium https://bit.ly/30u2FJ2
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/NvKZB
#Клиодинамика #Прогноз #Насилие
Medium
В 2020-х мир — это бензоколонка, на которой идет сварка
Почему подтвердился прогноз 2010 г. о массовых беспорядках в США в 2020
Возможно, для 80% COVID-19 не страшен.
Они под защитой «темной иммунной материи».
12 дней, прошедшие после моего поста о вызове, брошенном Карлом Фристоном пандемии COVID-19, реально потрясли мир.
Медиа взорвались мега-сенсацией о гипотезе «темной иммунной материи», делающей её носителей слабо восприимчивыми к вирусу SARS-CoV-2.
Если гипотеза верна, то это:
• избавляет до 80% населения от опасности заболеть при инфицировании вирусом SARS-CoV-2;
• подразумевает необходимость кардинального пересмотра основ иммунологии;
• означает, что большая разница между показателями хода пандемии в разных странах - например, в Великобритании и Германии, - не является определяющим следствием различных действий правительств, но лучше всего объясняется различиями между группами населения, которые делают долю восприимчивого населения Германии существенно меньше, чем Великобритании (а в России, возможно, еще меньше, да и вообще чуть ли не меньше всего в мире);
• позволяет в корне поменять стратегию выхода из карантинных ограничений (вместо постепенного снятия – отмена почти всего и сразу).
Это гипотеза. Но не менее обоснованная, чем гипотеза «темной материи» в космологии, общепринятая современной наукой. По словам Фристона, - «чисто технически, объем свидетельств существования «темной иммунной материи» является подавляющим; в том смысле, что обоснованность (маржинальная вероятность) нашей модели для конкретных региональных популяций намного выше, чем обоснованность остальных моделей, в которых фактор наличия «темной иммунной материи» отсуствует».
Иными словами, гипотеза Фристона объясняет практически всё.
В том числе, необъяснимые в рамках современной науки феномены:
• Почему, например, результаты Великобритании (вводившей локдаун) и Швеции (не вводившей) так мало отличаются?
• Что за небывало малая смертность в России?
• и т.д.
Все необъяснимые загогулины пандемии объясняются лишь популяционными различиями долей носителей «темной иммунной материи».
Её наличие – вовсе не бред Фристона.
1. Гипотезу наличия невосприимчивости к SARS-CoV-2 разделяют крупнейшие ученые (включая нобелиата Майкла Левитта).
2. Приблизительно у 30% пациентов с симптомами легкой - умеренной степени значимого количества антител не было обнаружено; это заставляет предположить, что иммунная система пациентов имеет какой-то механизм устранения инфекции еще ДО того, как начинается выработка антител.
3. В мае, как минимум, два авторитетных исследования подтвердили возможность подобного механизма иммунитета.
Это, по сути, 3й тип иммунитета: 1й – врожденный, 2й – приобретённый , 3й – новый, основан на Т-клетках. Они распознают в неизвестном пока вирусе некие черты, уже знакомые им по предыдущим вирусам. И когда они видят клеточную поверхность с торчащим из нее пептидом, они предполагают (из своего знания 4х уже известных им прежних коронавирусов), что клетка заражена. И убивают ее (подробней).
Эпидемиологи всего мира встают на уши от гипотезы Фристона, и далеко не все ее признают.
Политикам, ежу понятно, гипотеза совсем не нравится (выходит это не они спасли народ, а он сам как смог спасся; но экономику именно они угробили).
Но ни те, ни другие ничего по делу ответить Фристону не могут – у него все карты на руках. Например, он шутя берет модель Нила Фергюсона, подставляет туда 80% невосприимчивого населения, - и вуаля: модель верная, а правительство Великобритании зря струхнуло. И так для любой страны.
Главный наезд, что «экстраординарные заявления требуют экстраординарных доказательств», Фристон отбивает легко:
«Понятие «экстраординарное доказательство» отражает магическое мышление. Доказательство - это просто вероятность некоторых данных в рамках модели».
Что-то теперь будет 🥴
Читать.
Смотреть.
#Эпидемия #Фристон
Они под защитой «темной иммунной материи».
12 дней, прошедшие после моего поста о вызове, брошенном Карлом Фристоном пандемии COVID-19, реально потрясли мир.
Медиа взорвались мега-сенсацией о гипотезе «темной иммунной материи», делающей её носителей слабо восприимчивыми к вирусу SARS-CoV-2.
Если гипотеза верна, то это:
• избавляет до 80% населения от опасности заболеть при инфицировании вирусом SARS-CoV-2;
• подразумевает необходимость кардинального пересмотра основ иммунологии;
• означает, что большая разница между показателями хода пандемии в разных странах - например, в Великобритании и Германии, - не является определяющим следствием различных действий правительств, но лучше всего объясняется различиями между группами населения, которые делают долю восприимчивого населения Германии существенно меньше, чем Великобритании (а в России, возможно, еще меньше, да и вообще чуть ли не меньше всего в мире);
• позволяет в корне поменять стратегию выхода из карантинных ограничений (вместо постепенного снятия – отмена почти всего и сразу).
Это гипотеза. Но не менее обоснованная, чем гипотеза «темной материи» в космологии, общепринятая современной наукой. По словам Фристона, - «чисто технически, объем свидетельств существования «темной иммунной материи» является подавляющим; в том смысле, что обоснованность (маржинальная вероятность) нашей модели для конкретных региональных популяций намного выше, чем обоснованность остальных моделей, в которых фактор наличия «темной иммунной материи» отсуствует».
Иными словами, гипотеза Фристона объясняет практически всё.
В том числе, необъяснимые в рамках современной науки феномены:
• Почему, например, результаты Великобритании (вводившей локдаун) и Швеции (не вводившей) так мало отличаются?
• Что за небывало малая смертность в России?
• и т.д.
Все необъяснимые загогулины пандемии объясняются лишь популяционными различиями долей носителей «темной иммунной материи».
Её наличие – вовсе не бред Фристона.
1. Гипотезу наличия невосприимчивости к SARS-CoV-2 разделяют крупнейшие ученые (включая нобелиата Майкла Левитта).
2. Приблизительно у 30% пациентов с симптомами легкой - умеренной степени значимого количества антител не было обнаружено; это заставляет предположить, что иммунная система пациентов имеет какой-то механизм устранения инфекции еще ДО того, как начинается выработка антител.
3. В мае, как минимум, два авторитетных исследования подтвердили возможность подобного механизма иммунитета.
Это, по сути, 3й тип иммунитета: 1й – врожденный, 2й – приобретённый , 3й – новый, основан на Т-клетках. Они распознают в неизвестном пока вирусе некие черты, уже знакомые им по предыдущим вирусам. И когда они видят клеточную поверхность с торчащим из нее пептидом, они предполагают (из своего знания 4х уже известных им прежних коронавирусов), что клетка заражена. И убивают ее (подробней).
Эпидемиологи всего мира встают на уши от гипотезы Фристона, и далеко не все ее признают.
Политикам, ежу понятно, гипотеза совсем не нравится (выходит это не они спасли народ, а он сам как смог спасся; но экономику именно они угробили).
Но ни те, ни другие ничего по делу ответить Фристону не могут – у него все карты на руках. Например, он шутя берет модель Нила Фергюсона, подставляет туда 80% невосприимчивого населения, - и вуаля: модель верная, а правительство Великобритании зря струхнуло. И так для любой страны.
Главный наезд, что «экстраординарные заявления требуют экстраординарных доказательств», Фристон отбивает легко:
«Понятие «экстраординарное доказательство» отражает магическое мышление. Доказательство - это просто вероятность некоторых данных в рамках модели».
Что-то теперь будет 🥴
Читать.
Смотреть.
#Эпидемия #Фристон
Увы, но мое предположение о явлении джокера в ходе развития пандемии COVID-19 (см. мой пост от 20 мая) подтвердилось.
Джокер, найденный в только что опубликованном препринте команды Карла Фристона — самый серьезный из пандемических джокеров.
Это огромный скачек смертности, с которым, весьма вероятно, могут столкнуться многие регионы мира в процессе выхода из карантина.
От этого джокера не спасает даже «темная иммунная материя» (см. мой предыдущий пост). Ибо если этим непонятным пока защитным фактором обладает 80% населения, остается еще 20%.
И это очень много.
Но к счастью, есть управа и на этого джокера — достижение 40%-го FTTI (‘find’, ‘track’, ‘trace’, ‘isolate’): целенаправленной политики поиска, выявления, отслеживания и изоляции новых кейсов заражения.
Как показали расчеты Фристона на причинно-следственной модели COVID-19, 40%-й уровень FTTI способен предотвратить скачок смертности, сохраняя десятки тысяч жизней.
Фристон не только вычислил коронаджокера смертности для 9 регионов Великобритании. Но и показал, как его рассчитывать для любого из регионов мира (при наличии статистических данных). Исходные коды модельного расчета выложены в открытый доступ (см. в конце поста).
Теперь любой регион (Лондон и Москва, Нью-Йорк и Екатеринбург …) могут рассчитать свой локальный уровень коронаджокера и, соблюдя необходимый расчетный локальный уровень FTTI не допустить у себя скачка смертности.
Продолжить чтение еще на 3 мин.
- на Medium https://bit.ly/37uHOqC
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/NzofK
#Эпидемия #Фристон #Коронакризис #Будущее
Джокер, найденный в только что опубликованном препринте команды Карла Фристона — самый серьезный из пандемических джокеров.
Это огромный скачек смертности, с которым, весьма вероятно, могут столкнуться многие регионы мира в процессе выхода из карантина.
От этого джокера не спасает даже «темная иммунная материя» (см. мой предыдущий пост). Ибо если этим непонятным пока защитным фактором обладает 80% населения, остается еще 20%.
И это очень много.
Но к счастью, есть управа и на этого джокера — достижение 40%-го FTTI (‘find’, ‘track’, ‘trace’, ‘isolate’): целенаправленной политики поиска, выявления, отслеживания и изоляции новых кейсов заражения.
Как показали расчеты Фристона на причинно-следственной модели COVID-19, 40%-й уровень FTTI способен предотвратить скачок смертности, сохраняя десятки тысяч жизней.
Фристон не только вычислил коронаджокера смертности для 9 регионов Великобритании. Но и показал, как его рассчитывать для любого из регионов мира (при наличии статистических данных). Исходные коды модельного расчета выложены в открытый доступ (см. в конце поста).
Теперь любой регион (Лондон и Москва, Нью-Йорк и Екатеринбург …) могут рассчитать свой локальный уровень коронаджокера и, соблюдя необходимый расчетный локальный уровень FTTI не допустить у себя скачка смертности.
Продолжить чтение еще на 3 мин.
- на Medium https://bit.ly/37uHOqC
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/NzofK
#Эпидемия #Фристон #Коронакризис #Будущее
Medium
На выходе из карантина ждет коронаджокер смертности
Новое открытие Карла Фристона о COVID-19
Пока важные новости о пандемии отвлекают меня от завершения трилогии «Большой брат – сын Большого бога», коллеги из «Эксперта» удаленно обсудили со мной эту тему. Получилось хоть и сумбурно, но зато довольно лаконично для столь обширной и сложной темы. Посему рекомендую.
“Приготовьтесь читать очень страшный текст о том, почему цифровой контроль неизбежен, а вы или ваши ближайшие потомки скоро лишитесь свободы выбора и свободы воли добровольно, даже не очень заметив этого.
Эволюция привела нас к какому-то новому огромному скачку сложности мира. Мы все чувствуем быстро растущую неопределенность даже собственных поступков, не говоря уже о поступках и решениях правительств, мэров, всевозможных быстро возникающих социальных групп — «желтые жилеты», MeToo, «Я/Мы Иван Голунов», а скоро к ним прибавятся и организованные в группы умные устройства.
Как ответит человечество на эту сложность и потерю управляемости? Сможет ли оно опереться на нынешние представления о морали или потребуется внести кардинальные изменения в эти понятия? Надо ли считать изменение рамок приватности и конфиденциальности достаточно большой угрозой более широким представлениям о добре и зле, чтобы отстаивать их, несмотря на риск разрушить мир? И наоборот, отказавшись от приватности и конфиденциальности, мы действительно откажемся от добра и свободы выбора и таким образом создадим бо́льшую угрозу человечеству, чем несет в себе растущая сложность? И неужели наука не в состоянии решить эти проблемы, не разрушая наши моральные принципы? И разве политики не должны найти в себе волю ограничить рост сложности, раз угрозы столь велики?
Нет. Вы не найдете ответов на эти вопросы в этом тексте. Но вы их себе с тревогой зададите.
Интервью с Сергеем Кареловым экс-топ-менеджером международных ИТ-компаний IBM, SGI, Cray, независимым экспертом, ведущим авторского научно-популярного канала «Малоизвестное интересное»”.
Продолжение на страницах журнала «Эксперт»
https://expert.ru/expert/2020/25/bolshoj-brat-kak-naslednik-bolshih-bogov/
Первые две части трилогии «Большой брат – сын Большого бога»:
1я часть
- на Medium https://bit.ly/2X3ppiO
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/Gjshp
2я часть
- на Medium https://bit.ly/2mSjcoK
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/JKH7Z
3я часть, надеюсь, скоро будет.
#БольшойБрат #БольшиеБоги
“Приготовьтесь читать очень страшный текст о том, почему цифровой контроль неизбежен, а вы или ваши ближайшие потомки скоро лишитесь свободы выбора и свободы воли добровольно, даже не очень заметив этого.
Эволюция привела нас к какому-то новому огромному скачку сложности мира. Мы все чувствуем быстро растущую неопределенность даже собственных поступков, не говоря уже о поступках и решениях правительств, мэров, всевозможных быстро возникающих социальных групп — «желтые жилеты», MeToo, «Я/Мы Иван Голунов», а скоро к ним прибавятся и организованные в группы умные устройства.
Как ответит человечество на эту сложность и потерю управляемости? Сможет ли оно опереться на нынешние представления о морали или потребуется внести кардинальные изменения в эти понятия? Надо ли считать изменение рамок приватности и конфиденциальности достаточно большой угрозой более широким представлениям о добре и зле, чтобы отстаивать их, несмотря на риск разрушить мир? И наоборот, отказавшись от приватности и конфиденциальности, мы действительно откажемся от добра и свободы выбора и таким образом создадим бо́льшую угрозу человечеству, чем несет в себе растущая сложность? И неужели наука не в состоянии решить эти проблемы, не разрушая наши моральные принципы? И разве политики не должны найти в себе волю ограничить рост сложности, раз угрозы столь велики?
Нет. Вы не найдете ответов на эти вопросы в этом тексте. Но вы их себе с тревогой зададите.
Интервью с Сергеем Кареловым экс-топ-менеджером международных ИТ-компаний IBM, SGI, Cray, независимым экспертом, ведущим авторского научно-популярного канала «Малоизвестное интересное»”.
Продолжение на страницах журнала «Эксперт»
https://expert.ru/expert/2020/25/bolshoj-brat-kak-naslednik-bolshih-bogov/
Первые две части трилогии «Большой брат – сын Большого бога»:
1я часть
- на Medium https://bit.ly/2X3ppiO
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/Gjshp
2я часть
- на Medium https://bit.ly/2mSjcoK
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/JKH7Z
3я часть, надеюсь, скоро будет.
#БольшойБрат #БольшиеБоги
Эксперт
Эксперт - последние новости и публикации журнала Эксперт
Читайте свежие номера журнала Эксперт онлайн бесплатно. Эксперт - официальный сайт с последними новостями России и мира, экспертными публикациями и аналитикой. Подписка и доступ к архиву.
«Если кто-то сможет обеспечить монополию в сфере искусственного интеллекта, то последствия нам всем понятны — тот станет властелином мира», — сказал Путин.
По факту, ситуация в мире складывается так, что этот кто-то – Китай. И с каждым годом это становится все более очевидным.
Единственный технологический конкурент Китая – сегодняшний мировой ИИ лидер США, - вот уже почти год безуспешно пытается не дать Китаю обойти себя. Сейчас ситуация подобна гонкам на собачьих упряжках, когда лидер гонки уже дал себя догнать. И пёс-коренник его упряжки чувствует, что единственный способ не дать упряжке конкурента уйти в отрыв – впиться зубами в шею её коренника.
Это и пытается делать Трамп, чиня гадости Хуавею, а заодно и самим себе введением визовых ограничений для студентов и исследователей. Эти глупые, слабые ходы напоминают игру шахматного новичка, жертвующего слона в надежде, что противник в ответ зевнет ферзя. Но противник-то совсем не новичок…
Чтоб победить в конкуренции за лидерство в ИИ, нужны не тактические жертвы, а умная долгосрочная стратегия. А её у США до сих пор не было. Но теперь такая стратегия предложена. И, на мой взгляд, умная и способная привести к победе. Она называется «Стратегия учета условий местности» (THE TERRAIN STRATEGY).
Продолжить чтение еще на 2 мин:
- на Medium https://bit.ly/3hDGUwv
-на Яндекс Дзен https://clck.ru/P42f3
#Китай #США #ИИгонка #Стратегия
По факту, ситуация в мире складывается так, что этот кто-то – Китай. И с каждым годом это становится все более очевидным.
Единственный технологический конкурент Китая – сегодняшний мировой ИИ лидер США, - вот уже почти год безуспешно пытается не дать Китаю обойти себя. Сейчас ситуация подобна гонкам на собачьих упряжках, когда лидер гонки уже дал себя догнать. И пёс-коренник его упряжки чувствует, что единственный способ не дать упряжке конкурента уйти в отрыв – впиться зубами в шею её коренника.
Это и пытается делать Трамп, чиня гадости Хуавею, а заодно и самим себе введением визовых ограничений для студентов и исследователей. Эти глупые, слабые ходы напоминают игру шахматного новичка, жертвующего слона в надежде, что противник в ответ зевнет ферзя. Но противник-то совсем не новичок…
Чтоб победить в конкуренции за лидерство в ИИ, нужны не тактические жертвы, а умная долгосрочная стратегия. А её у США до сих пор не было. Но теперь такая стратегия предложена. И, на мой взгляд, умная и способная привести к победе. Она называется «Стратегия учета условий местности» (THE TERRAIN STRATEGY).
Продолжить чтение еще на 2 мин:
- на Medium https://bit.ly/3hDGUwv
-на Яндекс Дзен https://clck.ru/P42f3
#Китай #США #ИИгонка #Стратегия
Medium
Как не дать Китаю стать мировым гегемоном в ИИ
В США разработана стратегия на стыке Сунь-цзы, Макиавелли и Клаузевица
Привыкая к мысли о неизбежности тотального цифрового контроля, мы успокаиваем себя ограниченностью его возможностей.
• Подумаешь, Большой Брат может обнаружить меня среди протестующих по геолокации смартфона, — но ведь его можно и дома оставить.
• Подумаешь, ББ может распознавать лица демонстрантов, — но поди найди среди тысяч часов видеозаписи момент, когда я бросил в космонавта пластиковый стаканчик.
Старый «китайский подход» — решать проблемы числом, а не умением, усадив за анализ видео армию «видеоаналитиков», имеет массу недостатков. А при масштабировании наблюдения за пределы отдельных «горячих точек» и, тем паче, на весь мегаполис и страну, «китайский подход» вообще не реализуем, — слишком много нужно «видеоаналитиков» и, следовательно, слишком высока стоимость технологии наблюдения.
Так может ИИ в состоянии решить эту проблему, взяв на себя автоматизированный поиск, так сказать, «потенциальных правонарушителей»?
Мы успокаиваем себя, что это не под силу современному ИИ, умеющему решать лишь задачи статистического распознавания паттернов (в изображениях, текстах, речи и т.д.), но ни черта не понимающему, что он распознает. Он может распознать в потоке речи редкие слова, известные лишь немногим (типа, Frankenfood — генетически модифицированные продукты). Но при этом, на вопрос «How many legs does a centipede have» (сколько ног у сороконожки), ответ может быть и 4, и 8, но уж никак не 30 или 382.
Конечно, и этот ничего не понимающий ИИ можно научить распознавать что угодно. Но для этого нужно, чтобы его научили. А для обучения нужно иметь море размеченных данных (например, тысячи фото кошек с пометкой для ИИ, что это кошка, и тысячи фото собак, людей, птиц и т.д. с пометкой, что это не кошка).
Когда же встает задача, научить ИИ распознавать факт бросания в космонавта пластикового стаканчика, нужно загрузить на вход ИИ тысячи таких сцен.
Но и после того, как ИИ научится это делать, он не сможет распознать, когда в космонавта бросят урну (она же совсем не похожа на стаканчик).
Казалось бы, нам можно расслабиться. ББ далеко не всеведущ, хоть и научился распознавать наши лица.
Но тут появляется Большой Брат — 2, умеющий автоматически распознавать, что люди делают: стаканчик в космонавта бросают, урну или заточенную копьём арматуру. И не только это, но и вообще что угодно: закурил не там, где можно, или пописал в неположенном месте, — да мало ли что еще.
Продолжить чтение (еще 2 мин):
На Medium https://bit.ly/3ddTZcE
На Яндекс Дзен https://clck.ru/P7Xee
#БольшойБрат
• Подумаешь, Большой Брат может обнаружить меня среди протестующих по геолокации смартфона, — но ведь его можно и дома оставить.
• Подумаешь, ББ может распознавать лица демонстрантов, — но поди найди среди тысяч часов видеозаписи момент, когда я бросил в космонавта пластиковый стаканчик.
Старый «китайский подход» — решать проблемы числом, а не умением, усадив за анализ видео армию «видеоаналитиков», имеет массу недостатков. А при масштабировании наблюдения за пределы отдельных «горячих точек» и, тем паче, на весь мегаполис и страну, «китайский подход» вообще не реализуем, — слишком много нужно «видеоаналитиков» и, следовательно, слишком высока стоимость технологии наблюдения.
Так может ИИ в состоянии решить эту проблему, взяв на себя автоматизированный поиск, так сказать, «потенциальных правонарушителей»?
Мы успокаиваем себя, что это не под силу современному ИИ, умеющему решать лишь задачи статистического распознавания паттернов (в изображениях, текстах, речи и т.д.), но ни черта не понимающему, что он распознает. Он может распознать в потоке речи редкие слова, известные лишь немногим (типа, Frankenfood — генетически модифицированные продукты). Но при этом, на вопрос «How many legs does a centipede have» (сколько ног у сороконожки), ответ может быть и 4, и 8, но уж никак не 30 или 382.
Конечно, и этот ничего не понимающий ИИ можно научить распознавать что угодно. Но для этого нужно, чтобы его научили. А для обучения нужно иметь море размеченных данных (например, тысячи фото кошек с пометкой для ИИ, что это кошка, и тысячи фото собак, людей, птиц и т.д. с пометкой, что это не кошка).
Когда же встает задача, научить ИИ распознавать факт бросания в космонавта пластикового стаканчика, нужно загрузить на вход ИИ тысячи таких сцен.
Но и после того, как ИИ научится это делать, он не сможет распознать, когда в космонавта бросят урну (она же совсем не похожа на стаканчик).
Казалось бы, нам можно расслабиться. ББ далеко не всеведущ, хоть и научился распознавать наши лица.
Но тут появляется Большой Брат — 2, умеющий автоматически распознавать, что люди делают: стаканчик в космонавта бросают, урну или заточенную копьём арматуру. И не только это, но и вообще что угодно: закурил не там, где можно, или пописал в неположенном месте, — да мало ли что еще.
Продолжить чтение (еще 2 мин):
На Medium https://bit.ly/3ddTZcE
На Яндекс Дзен https://clck.ru/P7Xee
#БольшойБрат
Medium
Большой Брат — 2
Еще не всеведущ, но знает о вас куда больше, чем вы думаете
Долго ли осталось жить земной цивилизации?
Станет ясно в ближайшие полгода.
В современном обществе громче всех слышны голоса вовсе не самых умных и знающих, а самых популярных и горластых. В кризисы же это еще более усугубляется.
Вот и сейчас, в ходе пандемии COVID-19, медиа заполнены высказываниями сотен комментаторов - от дискредитировавших себя в прошлом экспертов до ничем не заслуживших наше внимание диванных аналитиков.
А вот мнение Джареда Даймонда - выдающегося мыслителя современности, известного на весь мир ученого и автора супербестселлеров с неповторимыми тиражами, удостоенного всех наград, званий и международных премий, - мало кому интересно.
Или может быть вы его мнение о значении COVID-19 для будущего цивилизации уже знаете? Вряд ли. И потому продолжу.
Посвятив последние годы изучению того, как разные нации/страны преодолевают серьезнейшие кризисы, Даймонд обобщил результаты анализа семи таких кейсов – Финляндия, Индонезия, Чили, Германия, Япония, Австралия и США, - в превосходной книге Upheaval: Turning Points for Nations in Crisis (Потрясение: поворотные моменты для наций в состоянии кризиса).
Теперь же Даймонд перенёс результаты своего анализа на глобальные кризисы всего человечества. Получилось примерно следующее.
• 3 ключевых условия преодоления кризиса: его нужно признать, принять ответственность на себя и обратиться к лучшим практикам его преодоления (нетрудно увидеть, что у большинства стран, от Китая до США, со всеми тремя условиями в ходе пандемии возникли проблемы).
• Главный фактор успешного преодоление кризиса – точка кристаллизации национальной идентичности, вокруг которой может сплотиться страна (напр. для Финляндии это была угроза вторжения (инкорпорации 😎) со стороны СССР, а для США - национальный позор поражения в Перл-Харбор).
• Для возникновения точки кристаллизации национальной идентичности нужен видимый общий враг, который быстро убивает, и становится ясно, что это враг для каждого. Этот общий враг объединяет людей и побуждает их к сотрудничеству.
• Так уж случилось, что самые опасные кризисы современной цивилизации (климато-экологический и дефицита ресурсов) не воспринимаются человечеством, как быстро убивающий общий враг. И потому они не смогли стать точкой кристаллизации «национальной идентичности» для человечества.
• COVID-19 стал первым таким кризисом, потенциально несущим быструю и неотвратимую смерть для многих, и с разной вероятностью почти для каждого. Этот вирус и стал первым видимым общим врагом для человечества, вошедшего в новую техно-эру.
• Теперь возможны 2 сценария.
(1) Каждый предпочтет бороться сам за себя - возобладают национализм и национальные интересы отдельных стран/наций (типа гонки за производство вакцин, когда страна, в которой она уже есть, будет использовать её лишь для себя, чтобы получить преимущество, а не спасать других).
(2) Человечество наконец ощутит свою «национальную идентичность» в сотрудничестве, а не в конкуренции – признает, примет на себя ответственность и обратится к лучшим практикам коллективной победы над общим врагом.
Если вариант 1, то человечеству хана. И не от COVID-19, а от куда более страшных общих врагов - климато-экологического кризиса и кризиса дефицита ресурсов.
Если же все же вариант 2, то борьба с COVID-19 послужит моделью для мира, как преодолевать общемировые проблемы. И тогда человечеству жить и жить.
Какой из вариантов будет выбран, - станет ясно уже в ближайшие полгода.
https://www.edge.org/conversation/jared_diamond-best-case-and-worst-case-scenarios
#Эпидемия #Будущее
Станет ясно в ближайшие полгода.
В современном обществе громче всех слышны голоса вовсе не самых умных и знающих, а самых популярных и горластых. В кризисы же это еще более усугубляется.
Вот и сейчас, в ходе пандемии COVID-19, медиа заполнены высказываниями сотен комментаторов - от дискредитировавших себя в прошлом экспертов до ничем не заслуживших наше внимание диванных аналитиков.
А вот мнение Джареда Даймонда - выдающегося мыслителя современности, известного на весь мир ученого и автора супербестселлеров с неповторимыми тиражами, удостоенного всех наград, званий и международных премий, - мало кому интересно.
Или может быть вы его мнение о значении COVID-19 для будущего цивилизации уже знаете? Вряд ли. И потому продолжу.
Посвятив последние годы изучению того, как разные нации/страны преодолевают серьезнейшие кризисы, Даймонд обобщил результаты анализа семи таких кейсов – Финляндия, Индонезия, Чили, Германия, Япония, Австралия и США, - в превосходной книге Upheaval: Turning Points for Nations in Crisis (Потрясение: поворотные моменты для наций в состоянии кризиса).
Теперь же Даймонд перенёс результаты своего анализа на глобальные кризисы всего человечества. Получилось примерно следующее.
• 3 ключевых условия преодоления кризиса: его нужно признать, принять ответственность на себя и обратиться к лучшим практикам его преодоления (нетрудно увидеть, что у большинства стран, от Китая до США, со всеми тремя условиями в ходе пандемии возникли проблемы).
• Главный фактор успешного преодоление кризиса – точка кристаллизации национальной идентичности, вокруг которой может сплотиться страна (напр. для Финляндии это была угроза вторжения (инкорпорации 😎) со стороны СССР, а для США - национальный позор поражения в Перл-Харбор).
• Для возникновения точки кристаллизации национальной идентичности нужен видимый общий враг, который быстро убивает, и становится ясно, что это враг для каждого. Этот общий враг объединяет людей и побуждает их к сотрудничеству.
• Так уж случилось, что самые опасные кризисы современной цивилизации (климато-экологический и дефицита ресурсов) не воспринимаются человечеством, как быстро убивающий общий враг. И потому они не смогли стать точкой кристаллизации «национальной идентичности» для человечества.
• COVID-19 стал первым таким кризисом, потенциально несущим быструю и неотвратимую смерть для многих, и с разной вероятностью почти для каждого. Этот вирус и стал первым видимым общим врагом для человечества, вошедшего в новую техно-эру.
• Теперь возможны 2 сценария.
(1) Каждый предпочтет бороться сам за себя - возобладают национализм и национальные интересы отдельных стран/наций (типа гонки за производство вакцин, когда страна, в которой она уже есть, будет использовать её лишь для себя, чтобы получить преимущество, а не спасать других).
(2) Человечество наконец ощутит свою «национальную идентичность» в сотрудничестве, а не в конкуренции – признает, примет на себя ответственность и обратится к лучшим практикам коллективной победы над общим врагом.
Если вариант 1, то человечеству хана. И не от COVID-19, а от куда более страшных общих врагов - климато-экологического кризиса и кризиса дефицита ресурсов.
Если же все же вариант 2, то борьба с COVID-19 послужит моделью для мира, как преодолевать общемировые проблемы. И тогда человечеству жить и жить.
Какой из вариантов будет выбран, - станет ясно уже в ближайшие полгода.
https://www.edge.org/conversation/jared_diamond-best-case-and-worst-case-scenarios
#Эпидемия #Будущее
Рассчитан график прихода и смертность 2й волны.
Новый прорывной результат модели Фристона.
Пока мир яростно и безрезультатно спорит о соотношении пользы и вреда от локдаунов, пока эксперты впустую тратят силы на доказательства самых разных версий летальности, смертельности и смертности COVID-19, пока правительства втихую все больше забивают на пандемию, а уставший и местами озверевший народ выживает и отрывается как может, - команда Карла Фристона продолжает публиковать все новые – истинно прорывные и абсолютно сенсационные результаты 1го в истории человечества прогнозирования пандемии на основе динамической причинной модели (ДПМ).
Новое исследование называется «Эффективный иммунитет и 2я волна». Вот его основные результаты.
1) Отталкиваясь от уже достигнутых в предыдущих исследованиях прорывных результатов – (1) создании куда более точной, чем существующие эпидемиологические модели, принципиально новой LIST-модели пандемии и (2) выявления у людей неизвестной ранее «темной иммунной материи», меняющей все представления об эпидемиях, группа Фристона сосредоточилась на главном – сценарии будущего пандемии в зависимости от длительности приобретенного в 1й волне иммунитета.
2) Результаты моделирования на ДПМ показали, что наиболее вероятен 3х месячный иммунитет, наихудший вариант – 1 месячный, лучший – 32 мес. Соответствующие 3 сценария 2й волны для Великобритании будут такими (рис. 1)
3) В наиболее вероятном сценарии (3х мес. иммунитет) 2я волна придет в следующие сроки (пики смертности 1й и 2й волн в 10 странах показаны в таб. 1).
4) На рис. 2 показаны размахи волн смертности 2х волн (от момента начала локальных эпидемий). А в таб. 2 собраны все основные показатели результатов 2х волн:
- пиковые показатели дневной смертности обеих волн,
- доля задействованного населения (effective) – численность населения минус число незатронутого эпидемией населения (non-exposed),
- % незаразного (Non contagious) и невосприимчивого к вирусу (Non susceptible) населения.
✔️ N.B. 1. Приведенный прогноз задает временные рамки, в которые нужно уложиться, чтоб сохранить тысячи жизней путем создания эффективной политики выявления новых кейсов, контроля, отслеживания и изоляции. Даже при коротком 3-х месячном иммунитете, такая политика способна вообще предотвратить 2ю волну.
✔️ N.B. 2. Насколько точен прогноз, что наиболее вероятен 3-х месячный иммунитет, станет скоро ясно:
- если смертность в Великобритании через несколько недель упадет в 0, модель точна;
- если число дневных смертей будет > 20, Фристон уточнит модель.
✔️ N.B. 3. Этот отчет об исследовании – препринт, не прошедший рецензирование. Но уже ясно, что при такой скорости выхода новых исследований по важнейшим темам, как показывает Фристон, никакая система рецензирования за ним не успеет. А значит систему надо менять.
#Эпидемия
Новый прорывной результат модели Фристона.
Пока мир яростно и безрезультатно спорит о соотношении пользы и вреда от локдаунов, пока эксперты впустую тратят силы на доказательства самых разных версий летальности, смертельности и смертности COVID-19, пока правительства втихую все больше забивают на пандемию, а уставший и местами озверевший народ выживает и отрывается как может, - команда Карла Фристона продолжает публиковать все новые – истинно прорывные и абсолютно сенсационные результаты 1го в истории человечества прогнозирования пандемии на основе динамической причинной модели (ДПМ).
Новое исследование называется «Эффективный иммунитет и 2я волна». Вот его основные результаты.
1) Отталкиваясь от уже достигнутых в предыдущих исследованиях прорывных результатов – (1) создании куда более точной, чем существующие эпидемиологические модели, принципиально новой LIST-модели пандемии и (2) выявления у людей неизвестной ранее «темной иммунной материи», меняющей все представления об эпидемиях, группа Фристона сосредоточилась на главном – сценарии будущего пандемии в зависимости от длительности приобретенного в 1й волне иммунитета.
2) Результаты моделирования на ДПМ показали, что наиболее вероятен 3х месячный иммунитет, наихудший вариант – 1 месячный, лучший – 32 мес. Соответствующие 3 сценария 2й волны для Великобритании будут такими (рис. 1)
3) В наиболее вероятном сценарии (3х мес. иммунитет) 2я волна придет в следующие сроки (пики смертности 1й и 2й волн в 10 странах показаны в таб. 1).
4) На рис. 2 показаны размахи волн смертности 2х волн (от момента начала локальных эпидемий). А в таб. 2 собраны все основные показатели результатов 2х волн:
- пиковые показатели дневной смертности обеих волн,
- доля задействованного населения (effective) – численность населения минус число незатронутого эпидемией населения (non-exposed),
- % незаразного (Non contagious) и невосприимчивого к вирусу (Non susceptible) населения.
✔️ N.B. 1. Приведенный прогноз задает временные рамки, в которые нужно уложиться, чтоб сохранить тысячи жизней путем создания эффективной политики выявления новых кейсов, контроля, отслеживания и изоляции. Даже при коротком 3-х месячном иммунитете, такая политика способна вообще предотвратить 2ю волну.
✔️ N.B. 2. Насколько точен прогноз, что наиболее вероятен 3-х месячный иммунитет, станет скоро ясно:
- если смертность в Великобритании через несколько недель упадет в 0, модель точна;
- если число дневных смертей будет > 20, Фристон уточнит модель.
✔️ N.B. 3. Этот отчет об исследовании – препринт, не прошедший рецензирование. Но уже ясно, что при такой скорости выхода новых исследований по важнейшим темам, как показывает Фристон, никакая система рецензирования за ним не успеет. А значит систему надо менять.
#Эпидемия
Yandex Disk
Рисунок 1.JPG
View and download from Yandex Disk
• О роли краудсорсинга в новом «фазовом переходе» человечества;
• о «зиме краудсорсинга», повторившего судьбу ИИ-технологий (только в 4 раза быстрее);
• как разведки мира, пытаются задействовать коллективный интеллект;
• как в марте 2020 ЦРУ на своем поле разгромно проиграло непрофессионалам-краудсорсерам;
• и как это подвигло Facebook заняться коллективным интеллектом.
- читайте в моем новом посте на 6 мин. чтения
- на Medium https://bit.ly/2BgfsVt
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/PGRgV
#Краудсорсинг #Прогнозирование #КоллективныйИнтеллект
• о «зиме краудсорсинга», повторившего судьбу ИИ-технологий (только в 4 раза быстрее);
• как разведки мира, пытаются задействовать коллективный интеллект;
• как в марте 2020 ЦРУ на своем поле разгромно проиграло непрофессионалам-краудсорсерам;
• и как это подвигло Facebook заняться коллективным интеллектом.
- читайте в моем новом посте на 6 мин. чтения
- на Medium https://bit.ly/2BgfsVt
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/PGRgV
#Краудсорсинг #Прогнозирование #КоллективныйИнтеллект
Medium
«Зима краудсорсинга» заканчивается
ЦРУ проиграло непрофессионалам и это подвигло Facebook заняться коллективным интеллектом
Новое исследование группы Фристона посвящено детальному анализу с помощью Динамической причинной модели (ДПМ) хода пандемии во Франции. Это анализ позволил сделать два важных вывода.
1. Существующие эпидемиологические модели не учитывают нелинейные обратные связи, возникающие в ходе эпидемии. Это, во-первых, наличие в популяции значительной доли населения, резистентного к новому вирусу (т.н. «темная иммунная материя»). И во-вторых, возникновение в результате локдаунов т.н. «недостижимых» — групп населения, до которой вирус просто не может добраться из-за их самоизоляции.
2. Учет в ДПМ эпидемии «резистентных» и «недостижимых» в корне меняет ход эпидемии и объясняет, почему с отменой локдаунов не происходят новые вспышки заражений.
Хорошая новость, следующая их этих выводов, в заголовке — снятие локдаунов не приведет к новым вспышкам.
Плохая же — в том, что используемые во всем мире традиционные и усовершенствованные эпидемиологические модели надо менять.
Продолжить чтение (еще на 5 мин.):
На Medium https://bit.ly/3ieU8jG
На Яндекс Дзен https://clck.ru/PLQe8
#Эпидемия #Фристон
1. Существующие эпидемиологические модели не учитывают нелинейные обратные связи, возникающие в ходе эпидемии. Это, во-первых, наличие в популяции значительной доли населения, резистентного к новому вирусу (т.н. «темная иммунная материя»). И во-вторых, возникновение в результате локдаунов т.н. «недостижимых» — групп населения, до которой вирус просто не может добраться из-за их самоизоляции.
2. Учет в ДПМ эпидемии «резистентных» и «недостижимых» в корне меняет ход эпидемии и объясняет, почему с отменой локдаунов не происходят новые вспышки заражений.
Хорошая новость, следующая их этих выводов, в заголовке — снятие локдаунов не приведет к новым вспышкам.
Плохая же — в том, что используемые во всем мире традиционные и усовершенствованные эпидемиологические модели надо менять.
Продолжить чтение (еще на 5 мин.):
На Medium https://bit.ly/3ieU8jG
На Яндекс Дзен https://clck.ru/PLQe8
#Эпидемия #Фристон
Medium
Снятие локдаунов не ведет к вспышкам
Причина в «темной иммунной материи» и «недостижимых»
Глобальный экспорт COVID-19 из Китая был в 37 раз больше, чем сообщалось.
Таков вывод исследования RAND Corporation, проанализировавшего официальную статистику Китая о заболевших и пассажиропоток авиаперевозок из Китая в январе 2020.
С 31 декабря 2019 года по 22 января 2020 года, Китай сообщал ежедневно в среднем о 172 новых кейсах COVID-19. Это количество подтвержденных кейсов было эквивалентно всего лишь одному на 8,2 миллиона жителей страны в день.
За тот же период из Китая вылетело больше всего в 5 стран: в Японию и Таиланд чуть более 1 млн. авиапассажиров, чуть более 750 000 - в Южную Корею, 500 000 - в Соединенные Штаты и менее 400 000 - в Тайвань. Итого менее 3,7 млн.
Если бы выдаваемая Китаем статистика была верной, это значило бы, что во все 5 стран улетело не более одного заболевшего. Но это было совсем не так, если исходить из предположения, что глобальный экспорт вируса в январе 2020 был только из Китая.
Реальные цифры зафиксированных кейсов в названных 5 странах, показывают, что Китай занижал свои цифры минимум в 37 раз.
https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA248-3.html
#Эпидемия
Таков вывод исследования RAND Corporation, проанализировавшего официальную статистику Китая о заболевших и пассажиропоток авиаперевозок из Китая в январе 2020.
С 31 декабря 2019 года по 22 января 2020 года, Китай сообщал ежедневно в среднем о 172 новых кейсах COVID-19. Это количество подтвержденных кейсов было эквивалентно всего лишь одному на 8,2 миллиона жителей страны в день.
За тот же период из Китая вылетело больше всего в 5 стран: в Японию и Таиланд чуть более 1 млн. авиапассажиров, чуть более 750 000 - в Южную Корею, 500 000 - в Соединенные Штаты и менее 400 000 - в Тайвань. Итого менее 3,7 млн.
Если бы выдаваемая Китаем статистика была верной, это значило бы, что во все 5 стран улетело не более одного заболевшего. Но это было совсем не так, если исходить из предположения, что глобальный экспорт вируса в январе 2020 был только из Китая.
Реальные цифры зафиксированных кейсов в названных 5 странах, показывают, что Китай занижал свои цифры минимум в 37 раз.
https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA248-3.html
#Эпидемия
www.rand.org
COVID-19 Cases in China Were Likely 37 Times Higher Than Reported in January 2020
Based on officially reported cases in China in January 2020, the odds of the novel coronavirus appearing by January 22, 2020, in Japan, Thailand, South Korea, the United States, and Taiwan—as it did—would have been minuscule.
Пора запрещать смартфоны и сеть.
Иначе тотальный раскол доведет нас до взаимного истребления.
Такие мысли навевает только что вышедшее исследование Центра коллективной динамики комплексных систем (США), Института Макса Планка (Германия) и Университета Васэда (Япония) - Enhanced ability of information gathering may intensify disagreement among groups.
В 21 веке Homo sapiens собрался превратиться в полубога, планирующего полет на Марс и создание всеведущего ИИ. Такой перспективой мы обязаны не сколько своей природе (не факт, например, что дельфины здесь уступают), сколько недостижимой для иных видов способности к неограниченно масштабируемой кооперации.
Весь прогресс человечества в науке, технологиях и социальном устройстве – результат долгосрочной кооперации колоссальных масштабов. Заключительным и самым мощным скачком прогресса, произошедшим уже на наших глазах, стал триумф инфо-коммуникационных технологий (ИКТ): интернет, цифровые медиа, социальные сети, смартфоны и другие формы высокоскоростного персонализированного высокопроизводительного общения.
Но оказывается, что те же ИКТ уже в ближайшем будущем могут поставить крест на дальнейшем масштабировании кооперации людей. Причина в том, что ИКТ стали главным драйвером растущих разногласий и конфликтов между различными социальными группами, которые имеют несовместимые взгляды на политику, экономику, международные отношения, религию, культуру, образ жизни и другие аспекты человеческого существования.
Простота и эффективность доступа к гигантским объемам информации, отражающей широчайший спектр мнений сыграли недобрую шутку с Homo sapiens. Наше самое сильное свойство – ориентироваться на социальное окружение, - оказалось несовместимо с обрушившейся на нас информационной лавиной, активировав и чрезвычайно усилив в нас древнейший инстинкт ассиметричного отношения к себе подобным: «мы» нормальные, а «они» ненормальные.
Повсеместно наблюдаемый в последние годы усиливающийся социальный раскол – это результат спонтанного формирования паттернов в пространстве мнений, в котором характерное расстояние между пиками показывает, насколько серьезным является разногласие между различными группами. Психология социальных взаимодействий такова, что группы имеют тенденцию объединяться иерархически, так, чтобы в конечном итоге сформировать небольшое количество больших групп, которые находятся в значительном несогласии друг с другом. Таков механизм нарастания тотального раскола, когда расстояние между мнениями групп становится все больше по мере того, как расширяются возможности людей получать информацию.
Может ли что-то, если не остановить, то хотя бы притормозить тотальный раскол? Ведь долго человечество в таком режиме не протянет. История дает массу примеров, чем заканчивались лавинообразные социальные конфликты и идеологическая эскалация ненависти.
Варианты есть, но все какие-то нереальные.
Например, - изменить поведение людей, чтобы они стремились к оригинальности, а не к социальному соответствию, тем самым изменяя динамику модели от автоагрегации к автоавидеации. Но как это сделать, - пока никаких идей.
Можно еще увеличить скорость случайной диффузии в пространстве мнений. Но и это пока лишь фантастика.
Есть еще пара способов, но тоже чисто теоретические. Так что, возможно, дело труба. Либо назад в средние века, либо тотальный раскол доведет человечество до тотального смертоубийства.
Как мы дошли до жизни такой, читайте в большой серии моих постов по тегу #Раскол.
Ну и конечно само чрезвычайно оригинальное исследование, только что опубликованное Physical Review Letters APS Physics (чего стоит методика из математической биологии с переносом модели процесса миграции живых организмов на миграцию мнений в инфопространстве).
Иначе тотальный раскол доведет нас до взаимного истребления.
Такие мысли навевает только что вышедшее исследование Центра коллективной динамики комплексных систем (США), Института Макса Планка (Германия) и Университета Васэда (Япония) - Enhanced ability of information gathering may intensify disagreement among groups.
В 21 веке Homo sapiens собрался превратиться в полубога, планирующего полет на Марс и создание всеведущего ИИ. Такой перспективой мы обязаны не сколько своей природе (не факт, например, что дельфины здесь уступают), сколько недостижимой для иных видов способности к неограниченно масштабируемой кооперации.
Весь прогресс человечества в науке, технологиях и социальном устройстве – результат долгосрочной кооперации колоссальных масштабов. Заключительным и самым мощным скачком прогресса, произошедшим уже на наших глазах, стал триумф инфо-коммуникационных технологий (ИКТ): интернет, цифровые медиа, социальные сети, смартфоны и другие формы высокоскоростного персонализированного высокопроизводительного общения.
Но оказывается, что те же ИКТ уже в ближайшем будущем могут поставить крест на дальнейшем масштабировании кооперации людей. Причина в том, что ИКТ стали главным драйвером растущих разногласий и конфликтов между различными социальными группами, которые имеют несовместимые взгляды на политику, экономику, международные отношения, религию, культуру, образ жизни и другие аспекты человеческого существования.
Простота и эффективность доступа к гигантским объемам информации, отражающей широчайший спектр мнений сыграли недобрую шутку с Homo sapiens. Наше самое сильное свойство – ориентироваться на социальное окружение, - оказалось несовместимо с обрушившейся на нас информационной лавиной, активировав и чрезвычайно усилив в нас древнейший инстинкт ассиметричного отношения к себе подобным: «мы» нормальные, а «они» ненормальные.
Повсеместно наблюдаемый в последние годы усиливающийся социальный раскол – это результат спонтанного формирования паттернов в пространстве мнений, в котором характерное расстояние между пиками показывает, насколько серьезным является разногласие между различными группами. Психология социальных взаимодействий такова, что группы имеют тенденцию объединяться иерархически, так, чтобы в конечном итоге сформировать небольшое количество больших групп, которые находятся в значительном несогласии друг с другом. Таков механизм нарастания тотального раскола, когда расстояние между мнениями групп становится все больше по мере того, как расширяются возможности людей получать информацию.
Может ли что-то, если не остановить, то хотя бы притормозить тотальный раскол? Ведь долго человечество в таком режиме не протянет. История дает массу примеров, чем заканчивались лавинообразные социальные конфликты и идеологическая эскалация ненависти.
Варианты есть, но все какие-то нереальные.
Например, - изменить поведение людей, чтобы они стремились к оригинальности, а не к социальному соответствию, тем самым изменяя динамику модели от автоагрегации к автоавидеации. Но как это сделать, - пока никаких идей.
Можно еще увеличить скорость случайной диффузии в пространстве мнений. Но и это пока лишь фантастика.
Есть еще пара способов, но тоже чисто теоретические. Так что, возможно, дело труба. Либо назад в средние века, либо тотальный раскол доведет человечество до тотального смертоубийства.
Как мы дошли до жизни такой, читайте в большой серии моих постов по тегу #Раскол.
Ну и конечно само чрезвычайно оригинальное исследование, только что опубликованное Physical Review Letters APS Physics (чего стоит методика из математической биологии с переносом модели процесса миграции живых организмов на миграцию мнений в инфопространстве).
Гражданская война или революция в США становятся возможны.
Так считает Петр Турчин, 10 лет назад предсказавший нынешний пик насилия в США.
Увы, это его предсказание сбылось. В США набирает обороты самая страшная вспышка социальной нестабильности с 1960-х годов. Только позавчера во время празднования Дня независимости прошли масштабные беспорядки с применением огнестрельного оружия, в результате погибли по меньшей мере 27 человек, трое из которых — дети.
✔️ Почему это происходит? (на чем основывался сбывшийся прогноз Турчина)
✔️ Каким может быть развитие событий? (если расширить рамки прогноза на ближайшее будущее)
Вот что ответил на эти вопросы Петр Турчин, третьего дня опубликовавший статью «Я предсказал, что 2020 год станет кошмаром для США. Может ли это помочь предотвратить вторую гражданскую войну?».
1. Данный прогноз был проверкой теории, которую Турчин и двое его коллег — Сергей Нефедов и Андрей Коротаев, - разработали, изучая прошлые общества, чтобы определить, какие факторы приводят в крупным социальным кризисам уровня революций или гражданских войн. Разработанные в этом исследовании модели позволяют делать количественные и проверяемые предсказания, путем анализа нескольких факторов – катализаторов социально-политических кризисов (подробней в моем посте «Яростные 2020-е: насилие, войны, революции».
2. Два ключевых фактора модели напоминают знаменитую формулу Ленина для революционной ситуации. Она возникает, когда «низы не хотят», а «верхи не могут» жить по-старому.
3. 1й элемент этой формулы в модели Турчина отражает уровень неравенства в обществе. Низы «перестают хотеть», когда неравенство выходит за рамки уровня, который большинство считает справедливым. К началу 2020-х отношение средней зарплаты к ВВП на душу населения в США упало до исторически низкого уровня, а минимальная зарплата с учетом инфляции ниже, чем в 1960-х годах. И это при том, что экономика США значительно выросла за последние 4 десятилетия, что позволило увеличить число миллионеров и миллиардеров в стране в 3-5 раз. Как тут низам «хотеть» подобного роста несправедливости?
4. 2й элемент – «перепроизводство элит». Модель Турчина предполагает, что определенная часть богатой элиты хочет преобразовать свою экономическую власть в политическую, либо баллотируясь на политические должности, либо инвестируя в кандидатов по своему выбору. В 4 раза больше миллионеров чем 40 лет назад означает, что теперь в 4 раза больше людей вовлечены в политику. Число кандидатов на власть увеличилось, но число позиций власти не изменилось: в Палате представителей США все еще 435 мест, 100 сенаторов и только 1 президент США. Внутриэлитная конкуренция становится столь высока, что «верхи не могут» жить по-старому. Нужно что-то капитально менять.
5. Дальше чистое моделирование. И оно показывает, что «революционная ситуация» в США в 2020х начинает зашкаливать из-за приливных волн недовольства в массах и среди элиты. США очень близко подошли к тому моменту, когда становится вероятной гражданская война или революция.
Конечно, такие «революционные ситуации» не всегда заканчиваются реальной революцией. В истории было по-всякому. Но слишком уж усложнилось общество, пишет Турчин. А сложным системам не подходят простые линейные решения, которые часто лишь ухудшают ситуацию из-за непреднамеренных последствий. Что мы ярчайшим образом наблюдаем на примере борьбы правительства США с COVID-19.
Дальнейший прогноз не радует. Под близким к закипанию недовольством масс зажглась мощная горелка экономического корона-кризиса. А конкуренция и конфликты в элитах вовсю подогревается самим Президентом, как будто поставившим себе цель расколоть страну и институт президентства.
#Клиодинамика #Прогноз #Насилие #Война #Революции
Так считает Петр Турчин, 10 лет назад предсказавший нынешний пик насилия в США.
Увы, это его предсказание сбылось. В США набирает обороты самая страшная вспышка социальной нестабильности с 1960-х годов. Только позавчера во время празднования Дня независимости прошли масштабные беспорядки с применением огнестрельного оружия, в результате погибли по меньшей мере 27 человек, трое из которых — дети.
✔️ Почему это происходит? (на чем основывался сбывшийся прогноз Турчина)
✔️ Каким может быть развитие событий? (если расширить рамки прогноза на ближайшее будущее)
Вот что ответил на эти вопросы Петр Турчин, третьего дня опубликовавший статью «Я предсказал, что 2020 год станет кошмаром для США. Может ли это помочь предотвратить вторую гражданскую войну?».
1. Данный прогноз был проверкой теории, которую Турчин и двое его коллег — Сергей Нефедов и Андрей Коротаев, - разработали, изучая прошлые общества, чтобы определить, какие факторы приводят в крупным социальным кризисам уровня революций или гражданских войн. Разработанные в этом исследовании модели позволяют делать количественные и проверяемые предсказания, путем анализа нескольких факторов – катализаторов социально-политических кризисов (подробней в моем посте «Яростные 2020-е: насилие, войны, революции».
2. Два ключевых фактора модели напоминают знаменитую формулу Ленина для революционной ситуации. Она возникает, когда «низы не хотят», а «верхи не могут» жить по-старому.
3. 1й элемент этой формулы в модели Турчина отражает уровень неравенства в обществе. Низы «перестают хотеть», когда неравенство выходит за рамки уровня, который большинство считает справедливым. К началу 2020-х отношение средней зарплаты к ВВП на душу населения в США упало до исторически низкого уровня, а минимальная зарплата с учетом инфляции ниже, чем в 1960-х годах. И это при том, что экономика США значительно выросла за последние 4 десятилетия, что позволило увеличить число миллионеров и миллиардеров в стране в 3-5 раз. Как тут низам «хотеть» подобного роста несправедливости?
4. 2й элемент – «перепроизводство элит». Модель Турчина предполагает, что определенная часть богатой элиты хочет преобразовать свою экономическую власть в политическую, либо баллотируясь на политические должности, либо инвестируя в кандидатов по своему выбору. В 4 раза больше миллионеров чем 40 лет назад означает, что теперь в 4 раза больше людей вовлечены в политику. Число кандидатов на власть увеличилось, но число позиций власти не изменилось: в Палате представителей США все еще 435 мест, 100 сенаторов и только 1 президент США. Внутриэлитная конкуренция становится столь высока, что «верхи не могут» жить по-старому. Нужно что-то капитально менять.
5. Дальше чистое моделирование. И оно показывает, что «революционная ситуация» в США в 2020х начинает зашкаливать из-за приливных волн недовольства в массах и среди элиты. США очень близко подошли к тому моменту, когда становится вероятной гражданская война или революция.
Конечно, такие «революционные ситуации» не всегда заканчиваются реальной революцией. В истории было по-всякому. Но слишком уж усложнилось общество, пишет Турчин. А сложным системам не подходят простые линейные решения, которые часто лишь ухудшают ситуацию из-за непреднамеренных последствий. Что мы ярчайшим образом наблюдаем на примере борьбы правительства США с COVID-19.
Дальнейший прогноз не радует. Под близким к закипанию недовольством масс зажглась мощная горелка экономического корона-кризиса. А конкуренция и конфликты в элитах вовсю подогревается самим Президентом, как будто поставившим себе цель расколоть страну и институт президентства.
#Клиодинамика #Прогноз #Насилие #Война #Революции
The Globe and Mail
Opinion: I predicted 2020 would be a mess for the U.S. Could that help prevent a second civil war?
Peter Turchin used a scientific approach to history to identify a cause of social unrest that accurately foresaw our current moment. That ingredient? Inequality
«Большой Брат—2» уже наблюдает
Пару недель назад я написал пост про «Большого Брата—2», который еще не всеведущ, но знает о вас куда больше, чем вы думаете. Он умеет автоматически распознавать, что люди делают: стаканчик в космонавта бросают, урну или заточенную копьём арматуру. И не только это, но и вообще что угодно: закурил не там, где можно, или пописал в неположенном месте, — да мало ли что еще.
Эту систему (пока что лабораторную) сделали кудесники из Amazon Go, тем самым доказав, что ИИ в состоянии решить проблему автоматизированного поиска «потенциальных правонарушителей».
Но Китай не был бы Китаем, если бы ответка американцам не прилетела мгновенно. И какая ответка! «Большой Брат—2» в Китае работает уже не в лабах, а в промышленной эксплуатации.
Пятеро молодых ребят из шанхайского НИИ сделали по заказу крупного девелопера систему социального контроля поведения в лифтах в реальном времени. Система автоматически выявляет (сама!) любую «ненормальную активность» в лифтах, - т.е. если люди делают что-то не то, что обычно делается в лифтах. Это может быть что угодно: торговля наркотиками, проституция, сексуальное домогательство, хулиганство … Или что-то не столь очевидное, но подозрительное – например, слишком много человек проживает на каком-то этаже (прямо мечта Собянина).
В настоящее время система развернута и обкатывается вживую на 100 000 лифтов. Заказчик не нарадуется. Система стучит на жителей весьма креативно. Например, настучала, что служба общественного питания работает из квартиры (что запрещено).
Это значит, что теперь возможна автоматическая идентификации любого, кто отклоняется от какой-либо нормы. И это очень перспективно для авторитарных режимов.
На приложенной картинке интерфейс инспектора, наблюдающего за работой системы.
#БольшойБрат #Китай
Пару недель назад я написал пост про «Большого Брата—2», который еще не всеведущ, но знает о вас куда больше, чем вы думаете. Он умеет автоматически распознавать, что люди делают: стаканчик в космонавта бросают, урну или заточенную копьём арматуру. И не только это, но и вообще что угодно: закурил не там, где можно, или пописал в неположенном месте, — да мало ли что еще.
Эту систему (пока что лабораторную) сделали кудесники из Amazon Go, тем самым доказав, что ИИ в состоянии решить проблему автоматизированного поиска «потенциальных правонарушителей».
Но Китай не был бы Китаем, если бы ответка американцам не прилетела мгновенно. И какая ответка! «Большой Брат—2» в Китае работает уже не в лабах, а в промышленной эксплуатации.
Пятеро молодых ребят из шанхайского НИИ сделали по заказу крупного девелопера систему социального контроля поведения в лифтах в реальном времени. Система автоматически выявляет (сама!) любую «ненормальную активность» в лифтах, - т.е. если люди делают что-то не то, что обычно делается в лифтах. Это может быть что угодно: торговля наркотиками, проституция, сексуальное домогательство, хулиганство … Или что-то не столь очевидное, но подозрительное – например, слишком много человек проживает на каком-то этаже (прямо мечта Собянина).
В настоящее время система развернута и обкатывается вживую на 100 000 лифтов. Заказчик не нарадуется. Система стучит на жителей весьма креативно. Например, настучала, что служба общественного питания работает из квартиры (что запрещено).
Это значит, что теперь возможна автоматическая идентификации любого, кто отклоняется от какой-либо нормы. И это очень перспективно для авторитарных режимов.
На приложенной картинке интерфейс инспектора, наблюдающего за работой системы.
#БольшойБрат #Китай
