Интересный материал Scientific American. Оказывается, до нас не "только свет умерших звезд доходит", но еще и их пепел.
Железо 60 - это радиоактивный изотоп железа, который распадается на кобальт 60 с периодом полураспада 2,6 миллиона лет. Этот изотоп не типичен для Земли, и его наличие свидетельствует о том, что пепел взрыва сверхновой долетел до Земли.
Первоначально такой пепел нашли ученые, исследовавшие отложения межзвездной пыли на дне океана. Они обнаружили два широких пика содержания железа 60 с датировками около 7,5 млн и 2,5 млн лет назад. Модели исследователей показали, что материал провел около 200 000 лет в межзвездном пространстве, прежде чем упал на Землю.
Затем были найдены более свежие следы взрывов сверхновых. Крайний был 1,5 лет назад. Взорвавшаяся звезда находилась на расстоянии 300 световых лет от Земли. То есть австралопитеки этот взрыв наблюдали - для них он выглядел как вторая Луна на небосклоне. При этом общий выброс вещества на Землю, как утверждается в статье, составил несколько сот тонн (для сравнения - на Землю каждый день падает примерно столько же метеоритного материала).
"Вывод ошеломляющий: каждые несколько миллионов лет сверхновая взрывается достаточно близко к Земле, чтобы осыпать нас радиоактивными обломками. Это означает, что за время существования нашей планеты на нас тысячи раз падал пепел от взрывающихся звезд, и часть этого материала, вероятно, находилась достаточно близко, чтобы вызвать некоторые из глобальных разрушений".
#космология #наука
Железо 60 - это радиоактивный изотоп железа, который распадается на кобальт 60 с периодом полураспада 2,6 миллиона лет. Этот изотоп не типичен для Земли, и его наличие свидетельствует о том, что пепел взрыва сверхновой долетел до Земли.
Первоначально такой пепел нашли ученые, исследовавшие отложения межзвездной пыли на дне океана. Они обнаружили два широких пика содержания железа 60 с датировками около 7,5 млн и 2,5 млн лет назад. Модели исследователей показали, что материал провел около 200 000 лет в межзвездном пространстве, прежде чем упал на Землю.
Затем были найдены более свежие следы взрывов сверхновых. Крайний был 1,5 лет назад. Взорвавшаяся звезда находилась на расстоянии 300 световых лет от Земли. То есть австралопитеки этот взрыв наблюдали - для них он выглядел как вторая Луна на небосклоне. При этом общий выброс вещества на Землю, как утверждается в статье, составил несколько сот тонн (для сравнения - на Землю каждый день падает примерно столько же метеоритного материала).
"Вывод ошеломляющий: каждые несколько миллионов лет сверхновая взрывается достаточно близко к Земле, чтобы осыпать нас радиоактивными обломками. Это означает, что за время существования нашей планеты на нас тысячи раз падал пепел от взрывающихся звезд, и часть этого материала, вероятно, находилась достаточно близко, чтобы вызвать некоторые из глобальных разрушений".
#космология #наука
🔥7👍2
Расположение Солнца в галактике может повлиять на происходящее на Земле гораздо сильнее, чем ранее это считалось возможным. Статью с обоснованием данного вывода опубликовали астрофизики Бостонского университета в журнале Nature Astronomy.
Выкладки ученых показывают, что около двух миллионов лет назад Солнечная система столкнулась с межзвездным облаком, настолько плотным, что оно могло создать помехи для солнечного ветра.
Ведущий автор статьи - астрофизик Мерав Офер, профессор астрономии Бостонского университета и научный сотрудник Гарвардского института Рэдклиффа. В интервью порталу Phys она рассказала следующее.
Ученые построили трехмерную карту окрестности Солнечной системы и на несли на неё путь Солнца. (См. рисунок, прикрепленный к посту. Пунктир - движение Солнца. Солнце показано в плоскости галактики.) Из выкладок следует, что около двух миллионов лет назад Солнце столкнулось с краем "Ленты холодных облаков" - а именно с облаком Рыси.
"Эта статья - первая, которая количественно показывает, что столкновение Солнца с чем-то за пределами солнечной системы, могло повлиять на климат Земли", - говорит Офер.
Давление облака Рыси могло резко уменьшить размеры гелиосферы. Из-за этого Земля могла потерять защиту Солнца от космических лучей на какое-то время. Геологические данные, которые показывают увеличение изотопов железа 60 и плутония 244, подтверждают эту теорию.
Офер обращает внимание на то, что время столкновения с облаком совпало со временем глобального похолодания.
В заключении статьи утверждается.
"Необходимо исследовать физические связи между сжатием гелиосферы и климатом Земли. Последствия воздействия столкновения с туманностью рыси на Землю выходят за рамки настоящей работы. Здесь мы кратко прокомментируем некоторые из них. Во-первых, возможны последствия для климата Земли. Большое количество нейтрального водорода <...> изменит химический состав атмосферы Земли. <...> Возможно, был разрушен озоновый слой в средней атмосфере (50-100 км), что охладило бы Землю. <...> Было высказано предположение, что климатические изменения того времени могли повлиять на эволюцию человека. <...> Другим эффектом могло бы стать усиление ионизирующего излучения. <...> Кроме того, прохождение через такое плотное облако оказало бы дополнительное воздействие на атмосферу Земли за счет накопления межзвездной пыли. Это также следует исследовать."
Офер сейчас работает над тем, чтобы проследить, где находилось Солнце семь миллионов лет назад и раньше. Кроме того, идёт работа над моделями, которые позволят оценить влияние столкновения с межзвездными облаками на земную радиацию, атмосферу и климат.
"Это только начало", - говорит Офер.
#наука #астрофизика
Выкладки ученых показывают, что около двух миллионов лет назад Солнечная система столкнулась с межзвездным облаком, настолько плотным, что оно могло создать помехи для солнечного ветра.
Ведущий автор статьи - астрофизик Мерав Офер, профессор астрономии Бостонского университета и научный сотрудник Гарвардского института Рэдклиффа. В интервью порталу Phys она рассказала следующее.
Ученые построили трехмерную карту окрестности Солнечной системы и на несли на неё путь Солнца. (См. рисунок, прикрепленный к посту. Пунктир - движение Солнца. Солнце показано в плоскости галактики.) Из выкладок следует, что около двух миллионов лет назад Солнце столкнулось с краем "Ленты холодных облаков" - а именно с облаком Рыси.
"Эта статья - первая, которая количественно показывает, что столкновение Солнца с чем-то за пределами солнечной системы, могло повлиять на климат Земли", - говорит Офер.
Давление облака Рыси могло резко уменьшить размеры гелиосферы. Из-за этого Земля могла потерять защиту Солнца от космических лучей на какое-то время. Геологические данные, которые показывают увеличение изотопов железа 60 и плутония 244, подтверждают эту теорию.
Офер обращает внимание на то, что время столкновения с облаком совпало со временем глобального похолодания.
В заключении статьи утверждается.
"Необходимо исследовать физические связи между сжатием гелиосферы и климатом Земли. Последствия воздействия столкновения с туманностью рыси на Землю выходят за рамки настоящей работы. Здесь мы кратко прокомментируем некоторые из них. Во-первых, возможны последствия для климата Земли. Большое количество нейтрального водорода <...> изменит химический состав атмосферы Земли. <...> Возможно, был разрушен озоновый слой в средней атмосфере (50-100 км), что охладило бы Землю. <...> Было высказано предположение, что климатические изменения того времени могли повлиять на эволюцию человека. <...> Другим эффектом могло бы стать усиление ионизирующего излучения. <...> Кроме того, прохождение через такое плотное облако оказало бы дополнительное воздействие на атмосферу Земли за счет накопления межзвездной пыли. Это также следует исследовать."
Офер сейчас работает над тем, чтобы проследить, где находилось Солнце семь миллионов лет назад и раньше. Кроме того, идёт работа над моделями, которые позволят оценить влияние столкновения с межзвездными облаками на земную радиацию, атмосферу и климат.
"Это только начало", - говорит Офер.
#наука #астрофизика
👍5🔥2
Месяц назад мы обсуждали использование ИИ в фундаментальных математических исследованиях.
Пафос энтузиастов данной области применения ИИ следующий: "Ура! Наконец-то скоро закончится то тёмное время, когда человек, который доказывает математическую теорему, должен понимать всё целиком! Наконец-то как у всех нормальных людей можно будет разбить задачу на мелкие части, раздать эти части разным людям, которые понимают только свою узкую область, и поставить математического менеджера, который вообще ни оной из этих задач не понимает, управлять всем этим хозяйством!"
Попалась пара интересных статей научного журналиста Джона Хоргана, в которых он анализирует данную тенденцию (о том кто это писал ранее).
Статьи насыщены ссылками на первоисточники и заслуживают внимания.
Пафос первой статьи следующий.
https://johnhorgan.org/cross-check/the-horgan-surface-and-the-death-of-proof
В 1993 году мой босс в Scientific American, взволнованный новостью о том, что математик из Принстона доказал последнюю теорему Ферма, приказал мне написать подробный отчет по математике. <...>
Я начал брать интервью у выдающихся математиков и в конце концов придумал одну из самых громких историй в своей карьере, которая звучит следующим образом: на протяжении тысячелетий логические, пошаговые аргументы, известные как доказательства, служили золотым стандартом истины. Что может быть правдивее теоремы Пифагора? Но математика развивалась способами, которые подрывали статус традиционных доказательств.
Во-первых, математика продолжала становиться все более сложной и специализированной, что затрудняло подтверждение некоторых предполагаемых доказательств. Показательным примером было заявление Эндрю Уайлса о том, что он доказал последнюю теорему Ферма. Лишь горстка экспертов была квалифицирована для оценки длинного и плотного доказательства Уайлса; они обнаружили ошибку, которую Уайлз исправил.
Тем временем математики все больше полагались на компьютеры для исследования математических структур, построения и подтверждения доказательств.
Кроме того, финансирующие агентства оказывали давление на математиков, заставляя их работать над такими приложениями, как криптография и распознавание образов, где мотивирующий вопрос смещается с Это правда? к Работает ли это?
Я сообщил обо всем этом в “Смерти доказательства”, статье на обложке Scientific American за октябрь 1993 года. “Компьютеры меняют способы, которыми математики открывают, доказывают и передают идеи, “ написал я, - но есть ли место абсолютной уверенности в этом дивном новом мире?”
Ничто из написанного мной не вызывало более яростной реакции.
Во второй статье анализируются социальные последствия таких изменений.
https://johnhorgan.org/cross-check/should-machines-replace-mathematicians
Механизация знаний напоминает мысленный эксперимент с "китайской комнатой". В этом знаменитом философском рассуждении вопросы, написанные на китайском языке, задаются человеку, находящемуся в комнате. Хотя этот человек не понимает по-китайски, у него есть руководство, в котором рассказывается, как ответить на одну строку китайских иероглифов другой строкой, которая представляет собой подходящий ответ на вопрос. Таким образом, человек в комнате имитирует понимание китайского языка. Философ Джон Серл задумал эксперимент с китайской комнатой как критику утверждения о том, что машины могут мыслить. Серл сравнивает компьютеры с человеком в комнате, бездумно обрабатывающим символы, не зная, что они означают.
Чем больше математики и ученые полагаются на машины в своей работе, тем больше они напоминают человека из китайской комнаты. <...> В будущем математика может напоминать фабрику, на которой роботы собирают автомобили. Несколько человек-техников бродят по цеху завода, проверяя, работают ли роботы должным образом, но роботы выполняют всю тяжелую работу. Тем временем и без того богатые и влиятельные люди, владеющие фабриками, продолжают становиться еще богаче и могущественнее.
#Джон_Хорган #наука
Пафос энтузиастов данной области применения ИИ следующий: "Ура! Наконец-то скоро закончится то тёмное время, когда человек, который доказывает математическую теорему, должен понимать всё целиком! Наконец-то как у всех нормальных людей можно будет разбить задачу на мелкие части, раздать эти части разным людям, которые понимают только свою узкую область, и поставить математического менеджера, который вообще ни оной из этих задач не понимает, управлять всем этим хозяйством!"
Попалась пара интересных статей научного журналиста Джона Хоргана, в которых он анализирует данную тенденцию (о том кто это писал ранее).
Статьи насыщены ссылками на первоисточники и заслуживают внимания.
Пафос первой статьи следующий.
https://johnhorgan.org/cross-check/the-horgan-surface-and-the-death-of-proof
В 1993 году мой босс в Scientific American, взволнованный новостью о том, что математик из Принстона доказал последнюю теорему Ферма, приказал мне написать подробный отчет по математике. <...>
Я начал брать интервью у выдающихся математиков и в конце концов придумал одну из самых громких историй в своей карьере, которая звучит следующим образом: на протяжении тысячелетий логические, пошаговые аргументы, известные как доказательства, служили золотым стандартом истины. Что может быть правдивее теоремы Пифагора? Но математика развивалась способами, которые подрывали статус традиционных доказательств.
Во-первых, математика продолжала становиться все более сложной и специализированной, что затрудняло подтверждение некоторых предполагаемых доказательств. Показательным примером было заявление Эндрю Уайлса о том, что он доказал последнюю теорему Ферма. Лишь горстка экспертов была квалифицирована для оценки длинного и плотного доказательства Уайлса; они обнаружили ошибку, которую Уайлз исправил.
Тем временем математики все больше полагались на компьютеры для исследования математических структур, построения и подтверждения доказательств.
Кроме того, финансирующие агентства оказывали давление на математиков, заставляя их работать над такими приложениями, как криптография и распознавание образов, где мотивирующий вопрос смещается с Это правда? к Работает ли это?
Я сообщил обо всем этом в “Смерти доказательства”, статье на обложке Scientific American за октябрь 1993 года. “Компьютеры меняют способы, которыми математики открывают, доказывают и передают идеи, “ написал я, - но есть ли место абсолютной уверенности в этом дивном новом мире?”
Ничто из написанного мной не вызывало более яростной реакции.
Во второй статье анализируются социальные последствия таких изменений.
https://johnhorgan.org/cross-check/should-machines-replace-mathematicians
Механизация знаний напоминает мысленный эксперимент с "китайской комнатой". В этом знаменитом философском рассуждении вопросы, написанные на китайском языке, задаются человеку, находящемуся в комнате. Хотя этот человек не понимает по-китайски, у него есть руководство, в котором рассказывается, как ответить на одну строку китайских иероглифов другой строкой, которая представляет собой подходящий ответ на вопрос. Таким образом, человек в комнате имитирует понимание китайского языка. Философ Джон Серл задумал эксперимент с китайской комнатой как критику утверждения о том, что машины могут мыслить. Серл сравнивает компьютеры с человеком в комнате, бездумно обрабатывающим символы, не зная, что они означают.
Чем больше математики и ученые полагаются на машины в своей работе, тем больше они напоминают человека из китайской комнаты. <...> В будущем математика может напоминать фабрику, на которой роботы собирают автомобили. Несколько человек-техников бродят по цеху завода, проверяя, работают ли роботы должным образом, но роботы выполняют всю тяжелую работу. Тем временем и без того богатые и влиятельные люди, владеющие фабриками, продолжают становиться еще богаче и могущественнее.
#Джон_Хорган #наука
Telegram
Заметки инженера - исследователя
☝️☝️☝️
Ну хорошо, рисовать это будут нейросети, изготавливать 3D принтеры, а собирать - роботы.
А кто это будет проверять? Что нарисовано что-то нормальное? Кто будет запускать эту собранную машину? Кто скажет что именно с ней не так?
Шаманы с бубнами…
Ну хорошо, рисовать это будут нейросети, изготавливать 3D принтеры, а собирать - роботы.
А кто это будет проверять? Что нарисовано что-то нормальное? Кто будет запускать эту собранную машину? Кто скажет что именно с ней не так?
Шаманы с бубнами…
👍3🔥1
Редактор и автор Nature Филип Болл опубликовал на Aeon интересный текст о новом взгляде учёных на ДНК, молекулярную биологию и т.п.
_______
Идею о том, что гены создают белки, а белки создают нас, легко понять. Реальную картину уловить гораздо сложнее. ... Это больше, чем привычка биологов к своеобразной немоте в отношении концептуальных достижений последних десятилетий.
Во-первых, слишком много вложено – интеллектуально, репутационно и финансово – в устаревший нарратив проекта "Геном человека" с его настойчивым утверждением о геноме как инструкции по изготовлению.
Чтобы объяснить, почему она до сих пор не принесла обещанных лекарств, проще сказать, что все оказалось гораздо сложнее, чем то, что мы изначально работали с неверной картиной.
<...>
Роль метафоры и нарратива, в отличие от новых теорий или экспериментов, слишком мало признается в обсуждениях коновской смены парадигмы науки.
Метафоры - это вообще не то, что нужно проверять: не существует критических инструментов, предназначенных для их проверки. Они рассматриваются просто как выражения того, как обстоят дела: невидимый компонент господствующей парадигмы.
Как таковые, их трудно выбросить, когда их полезность закончилась – ученые вместо этого найдут гениальные способы сохранить их.
Именно поэтому гены все еще могут быть "эгоистичными", а организмы все еще могут быть "машинами", мозги - "компьютерами", геномы - "чертежами".
И вот оно: под видом нейтральных инструментов коммуникации метафоры контрабандой перевозят идеологический груз. Если метафора - это своего рода ментальная карта, то "каждая карта - это чей-то способ заставить вас взглянуть на мир по-своему".
<...>
Наши гены, как правило, регулируются не отдельными молекулами, а целыми их группами. Факторы транскрипции действуют совместно с другими молекулами (особенно с регуляторной нкРНК) и с регуляторными сегментами ДНК, называемыми энхансерами, изоляторами и так далее, в огромных группах, которые собираются в свободные коллективы, которые некоторые называют конденсатами, которые появляются подобно каплям уксуса в масле для заправки салата.
Никто не знает, как все это работает, но это выглядит странно беспорядочно и аналогово – подумайте не о цифровом компьютере, а о ручках и циферблатах для управления старыми электрическими цепями – учитывая, что от его надежной и точной работы зависит наше здоровье и, возможно, наша жизнь.
Возникает соблазн развести руками и сделать вывод, что, по крайней мере, для людей, то, как устроена жизнь, превосходит всякое понимание. Некоторые биологи подразумевали это, предполагая, что мы, возможно, никогда по-настоящему не поймем жизнь механистически, а просто будем полагаться на интеллектуальный анализ данных с помощью искусственного интеллекта черного ящика, чтобы делать прогнозы о том, что к чему приведет.
Но я не думаю, что это так.
Напротив, нетрудно понять, почему, чем сложнее организм, тем более размытыми должны быть его молекулярные механизмы.
Огромная машина, которая работает только в том случае, если все ее бесчисленные компоненты взаимодействуют точно скоординированным образом, слишком хрупка, особенно если эти части, подобно молекулам, постоянно беспорядочно перемещаются в теплой и влажной среде. Точно так же, если бы жизнь полагалась на точное считывание бесчисленных геномных инструкций в совершенно правильном порядке, она была бы слишком уязвима для ошибок.
Именно по этим причинам мы не машины - то есть не похожи ни на одну машину, когда-либо созданную людьми.
Гораздо лучшим и более надежным решением является поиск принципов, которые работают на многих иерархических уровнях, при этом работа на одном уровне не слишком чувствительна к мелким деталям нижележащих уровней.
Регуляция генов с помощью, скажем, довольно расплывчатых конденсатов, а не конкретных молекулярных переключателей, означает, что они все еще могут работать без присутствия каждой молекулы и ее корректности.
#наука
_______
Идею о том, что гены создают белки, а белки создают нас, легко понять. Реальную картину уловить гораздо сложнее. ... Это больше, чем привычка биологов к своеобразной немоте в отношении концептуальных достижений последних десятилетий.
Во-первых, слишком много вложено – интеллектуально, репутационно и финансово – в устаревший нарратив проекта "Геном человека" с его настойчивым утверждением о геноме как инструкции по изготовлению.
Чтобы объяснить, почему она до сих пор не принесла обещанных лекарств, проще сказать, что все оказалось гораздо сложнее, чем то, что мы изначально работали с неверной картиной.
<...>
Роль метафоры и нарратива, в отличие от новых теорий или экспериментов, слишком мало признается в обсуждениях коновской смены парадигмы науки.
Метафоры - это вообще не то, что нужно проверять: не существует критических инструментов, предназначенных для их проверки. Они рассматриваются просто как выражения того, как обстоят дела: невидимый компонент господствующей парадигмы.
Как таковые, их трудно выбросить, когда их полезность закончилась – ученые вместо этого найдут гениальные способы сохранить их.
Именно поэтому гены все еще могут быть "эгоистичными", а организмы все еще могут быть "машинами", мозги - "компьютерами", геномы - "чертежами".
И вот оно: под видом нейтральных инструментов коммуникации метафоры контрабандой перевозят идеологический груз. Если метафора - это своего рода ментальная карта, то "каждая карта - это чей-то способ заставить вас взглянуть на мир по-своему".
<...>
Наши гены, как правило, регулируются не отдельными молекулами, а целыми их группами. Факторы транскрипции действуют совместно с другими молекулами (особенно с регуляторной нкРНК) и с регуляторными сегментами ДНК, называемыми энхансерами, изоляторами и так далее, в огромных группах, которые собираются в свободные коллективы, которые некоторые называют конденсатами, которые появляются подобно каплям уксуса в масле для заправки салата.
Никто не знает, как все это работает, но это выглядит странно беспорядочно и аналогово – подумайте не о цифровом компьютере, а о ручках и циферблатах для управления старыми электрическими цепями – учитывая, что от его надежной и точной работы зависит наше здоровье и, возможно, наша жизнь.
Возникает соблазн развести руками и сделать вывод, что, по крайней мере, для людей, то, как устроена жизнь, превосходит всякое понимание. Некоторые биологи подразумевали это, предполагая, что мы, возможно, никогда по-настоящему не поймем жизнь механистически, а просто будем полагаться на интеллектуальный анализ данных с помощью искусственного интеллекта черного ящика, чтобы делать прогнозы о том, что к чему приведет.
Но я не думаю, что это так.
Напротив, нетрудно понять, почему, чем сложнее организм, тем более размытыми должны быть его молекулярные механизмы.
Огромная машина, которая работает только в том случае, если все ее бесчисленные компоненты взаимодействуют точно скоординированным образом, слишком хрупка, особенно если эти части, подобно молекулам, постоянно беспорядочно перемещаются в теплой и влажной среде. Точно так же, если бы жизнь полагалась на точное считывание бесчисленных геномных инструкций в совершенно правильном порядке, она была бы слишком уязвима для ошибок.
Именно по этим причинам мы не машины - то есть не похожи ни на одну машину, когда-либо созданную людьми.
Гораздо лучшим и более надежным решением является поиск принципов, которые работают на многих иерархических уровнях, при этом работа на одном уровне не слишком чувствительна к мелким деталям нижележащих уровней.
Регуляция генов с помощью, скажем, довольно расплывчатых конденсатов, а не конкретных молекулярных переключателей, означает, что они все еще могут работать без присутствия каждой молекулы и ее корректности.
#наука
👍6🔥6🤔1
Статья "Когнитивные функции метафоры в естественных науках" журнала Interdisciplinary Science Reviews.
Автор - Эвелин Фокс Келлер. Докторскую защитила в Гарварде. Работала на стыке физики и биологии, затем - занялась философией науки. Стипендиат Макартура.
Аннотация
Мой интерес к научной метафоре сосредоточен на ее роли в планировании нашего поиска знаний о еще не известном мире.
Как еще искать понимание нового, еще не понятного, если не путем сравнения с тем, что уже знакомо? Но сравнения вряд ли достаточно; полезный путеводитель по неизвестному также должен напоминать нам о странности, несравнимости, новизне.
Ценность метафоры заключается в нестабильности, которую она порождает, противопоставляя сходство с различием, настаивая на том, что человек одновременно является волком и не является им (homo homini lupus).
Потеряйте эту двойственность, и вы потеряете жизненность метафоры.
Мой вопрос почти обыденный: как конкретные метафоры, которые используют ученые, формируют их взгляд на мир природы? Насколько изменилось бы это знание, если бы оно основывалось на другом выборе? Есть ли особенности, выделяемые одной метафорой, которые теряют значение в рамках, предлагаемых другой? Как наша научная картина мира формируется под влиянием метафор, которые мы выбираем для руководства нашим поиском? К каким открытиям мог привести нас другой выбор?
Заключение
Сегодняшний геном выглядит совсем иначе, чем тот, с которого начиналась генетика. Вместо набора генов, инициирующих причинно-следственные связи, ведущие к формированию признаков, он больше похож на изысканно чувствительную реактивную систему — устройство для регулирования выработки специфических белков в ответ на постоянно меняющиеся сигналы, которые он получает из окружающей среды.
Правда, сигналы, которые он обнаруживает, поступают непосредственно из его внутриклеточной среды. Но они, в свою очередь, отражают информацию из внешней среды клетки и организма.
Люди — это особенно реактивные системы, и они таковы на каждом уровне, на котором они способны взаимодействовать: культурном, межличностном, клеточном и даже генетическом.
Переосмысление генома, которое я предлагаю, позволяет нам — на самом деле обязывает нас — отказаться от дихотомий между генетикой и окружающей средой, а также между природой и культурой, которые вызывали столько бесплодных споров на протяжении многих десятилетий.
Если большая часть того, что «делает» геном, заключается в том, чтобы реагировать на сигналы из окружающей среды, то разделение влияний развития на категории генетических и экологических не имеет смысла.
Аналогично, если мы понимаем термин «окружающая среда» как включающий культурную динамику, то не имеет смысла и разделение биологических и культурных факторов.
Мы давно поняли, что организмы взаимодействуют со своей средой, что взаимодействия между генетикой и окружающей средой, между биологией и культурой имеют решающее значение для того, чтобы сделать нас такими, какие мы есть. Исследования в области геномики, похоже, показывают, что на каждом уровне сама биология состоит из этих взаимодействий — даже на уровне генетики.
Но эта переформулировка оставляет нас с очевидным вопросом: если геном так реагирует на окружающую среду, как получается, что процесс развития настолько надежен? Это вопрос первостепенной важности в биологии, и быстро становится очевидным, что ответ следует искать не только в структурной (последовательной) стабильности генома, но и в относительном постоянстве входных воздействий окружающей среды и, что наиболее важно, в динамической стабильности системы в целом.
Геномы реагируют, но далеко не бесконечно; диапазон возможных ответов серьезно ограничен как организационной динамикой системы, в которую они встроены, так и их собственной структурой.
Недавние работы в области геномики наконец-то нарушили нарративы генетики развития, которые преобладали более столетия, генетикам теперь понадобится новый нарратив.
#наука
Автор - Эвелин Фокс Келлер. Докторскую защитила в Гарварде. Работала на стыке физики и биологии, затем - занялась философией науки. Стипендиат Макартура.
Аннотация
Мой интерес к научной метафоре сосредоточен на ее роли в планировании нашего поиска знаний о еще не известном мире.
Как еще искать понимание нового, еще не понятного, если не путем сравнения с тем, что уже знакомо? Но сравнения вряд ли достаточно; полезный путеводитель по неизвестному также должен напоминать нам о странности, несравнимости, новизне.
Ценность метафоры заключается в нестабильности, которую она порождает, противопоставляя сходство с различием, настаивая на том, что человек одновременно является волком и не является им (homo homini lupus).
Потеряйте эту двойственность, и вы потеряете жизненность метафоры.
Мой вопрос почти обыденный: как конкретные метафоры, которые используют ученые, формируют их взгляд на мир природы? Насколько изменилось бы это знание, если бы оно основывалось на другом выборе? Есть ли особенности, выделяемые одной метафорой, которые теряют значение в рамках, предлагаемых другой? Как наша научная картина мира формируется под влиянием метафор, которые мы выбираем для руководства нашим поиском? К каким открытиям мог привести нас другой выбор?
Заключение
Сегодняшний геном выглядит совсем иначе, чем тот, с которого начиналась генетика. Вместо набора генов, инициирующих причинно-следственные связи, ведущие к формированию признаков, он больше похож на изысканно чувствительную реактивную систему — устройство для регулирования выработки специфических белков в ответ на постоянно меняющиеся сигналы, которые он получает из окружающей среды.
Правда, сигналы, которые он обнаруживает, поступают непосредственно из его внутриклеточной среды. Но они, в свою очередь, отражают информацию из внешней среды клетки и организма.
Люди — это особенно реактивные системы, и они таковы на каждом уровне, на котором они способны взаимодействовать: культурном, межличностном, клеточном и даже генетическом.
Переосмысление генома, которое я предлагаю, позволяет нам — на самом деле обязывает нас — отказаться от дихотомий между генетикой и окружающей средой, а также между природой и культурой, которые вызывали столько бесплодных споров на протяжении многих десятилетий.
Если большая часть того, что «делает» геном, заключается в том, чтобы реагировать на сигналы из окружающей среды, то разделение влияний развития на категории генетических и экологических не имеет смысла.
Аналогично, если мы понимаем термин «окружающая среда» как включающий культурную динамику, то не имеет смысла и разделение биологических и культурных факторов.
Мы давно поняли, что организмы взаимодействуют со своей средой, что взаимодействия между генетикой и окружающей средой, между биологией и культурой имеют решающее значение для того, чтобы сделать нас такими, какие мы есть. Исследования в области геномики, похоже, показывают, что на каждом уровне сама биология состоит из этих взаимодействий — даже на уровне генетики.
Но эта переформулировка оставляет нас с очевидным вопросом: если геном так реагирует на окружающую среду, как получается, что процесс развития настолько надежен? Это вопрос первостепенной важности в биологии, и быстро становится очевидным, что ответ следует искать не только в структурной (последовательной) стабильности генома, но и в относительном постоянстве входных воздействий окружающей среды и, что наиболее важно, в динамической стабильности системы в целом.
Геномы реагируют, но далеко не бесконечно; диапазон возможных ответов серьезно ограничен как организационной динамикой системы, в которую они встроены, так и их собственной структурой.
Недавние работы в области геномики наконец-то нарушили нарративы генетики развития, которые преобладали более столетия, генетикам теперь понадобится новый нарратив.
#наука
👍3❤1🔥1
Наш геном похож на генеративную модель ИИ
MIT Technology Review
26 июля 2024
Автор - Джессика Хамзелоу, старший репортер издания.
Когда я учился в школе, меня учили, что геном - это, по сути, компьютерный код для организма. В нем содержатся инструкции, необходимые для производства различных белков, используемых для построения наших клеток и тканей и поддержания их работоспособности. В рамках этого подхода имело смысл думать о геноме человека как о чем-то вроде программы для человека.
Но эта метафора разваливается, как только вы начинаете использовать ее на практике, говорит Кевин Митчелл, нейрогенетик из Тринити-колледжа в Дублине, Ирландия.
Компьютерная программа - это, по сути, последовательность шагов, каждый из которых контролирует определенную часть работы. С точки зрения человека, это все равно что иметь набор инструкций, с помощью которых можно начать с создания мозга, затем головы, а затем шеи и так далее. Но так все не работает!
Еще одна популярная метафора сравнивает геном со схемой, чертежом тела. Но схема - это, по сути, план того, как должна выглядеть структура, когда она будет полностью построена, причем каждая часть схемы представляет собой часть конечного продукта. Наши геномы так тоже не работают.
Далее следует метафора рецепта. В некотором смысле это более точно, чем аналогия с планом или программой. Возможно, было бы полезно представить наши гены как набор ингредиентов и инструкций, а также иметь в виду, что конечный продукт также зависит, например, от изменения температуры духовки или типа используемой формы для выпечки. В конце концов, однояйцевые близнецы рождаются с одинаковой ДНК, но к тому времени, когда они становятся взрослыми, часто они сильно различаются.
Но метафора рецепта слишком расплывчата, говорит Митчелл. Вместо этого он и его коллега Ник Чейни из Университета Вермонта заимствуют концепции у искусственного интеллекта, чтобы отразить то, что делает геном.
Митчелл указывает на генеративные модели искусственного интеллекта, такие как Midjourney и DALL-E, - обе могут генерировать изображения из текстовых запросов.
Допустим, вы пишете подсказку для изображения лошади. Модели были обучены на огромном количестве изображений лошадей, и эти изображения существенно сжаты, чтобы модели могли уловить определенные элементы того, что вы могли бы назвать “лошадиностью”. Затем искусственный интеллект может сконструировать новое изображение, содержащее эти элементы.
Мы можем думать о генетических данных аналогичным образом.
Согласно этой модели, мы могли бы рассматривать эволюцию как обучающие данные. Геном — это сжатые данные, набор информации, который может быть использован для создания нового организма. Он содержит необходимые нам элементы, но есть много возможностей для вариаций. (В статье, которая еще не прошла рецензирование, содержится гораздо больше подробностей о различных аспектах модели.)
Митчелл считает важным привести в порядок наши метафоры, когда мы думаем о геноме.
Новые технологии позволяют ученым все глубже проникать в наши гены и понять роль, которую они играют. Теперь они могут изучать, например, как гены экспрессируются в одной клетке и как это варьируется в каждой клетке эмбриона. "Нам нужна концептуальная основа, которая позволит разобраться в этом", - говорит Митчелл. Он надеется, что концепция гена как ИИ поможет в разработке математических моделей, которые могли бы помочь нам лучше понять сложные взаимосвязи между генами и организмом, частью которого они являются. Другими словами - понять как именно компоненты нашего генома способствуют нашему развитию.
#наука #ИИ
MIT Technology Review
26 июля 2024
Автор - Джессика Хамзелоу, старший репортер издания.
Когда я учился в школе, меня учили, что геном - это, по сути, компьютерный код для организма. В нем содержатся инструкции, необходимые для производства различных белков, используемых для построения наших клеток и тканей и поддержания их работоспособности. В рамках этого подхода имело смысл думать о геноме человека как о чем-то вроде программы для человека.
Но эта метафора разваливается, как только вы начинаете использовать ее на практике, говорит Кевин Митчелл, нейрогенетик из Тринити-колледжа в Дублине, Ирландия.
Компьютерная программа - это, по сути, последовательность шагов, каждый из которых контролирует определенную часть работы. С точки зрения человека, это все равно что иметь набор инструкций, с помощью которых можно начать с создания мозга, затем головы, а затем шеи и так далее. Но так все не работает!
Еще одна популярная метафора сравнивает геном со схемой, чертежом тела. Но схема - это, по сути, план того, как должна выглядеть структура, когда она будет полностью построена, причем каждая часть схемы представляет собой часть конечного продукта. Наши геномы так тоже не работают.
Далее следует метафора рецепта. В некотором смысле это более точно, чем аналогия с планом или программой. Возможно, было бы полезно представить наши гены как набор ингредиентов и инструкций, а также иметь в виду, что конечный продукт также зависит, например, от изменения температуры духовки или типа используемой формы для выпечки. В конце концов, однояйцевые близнецы рождаются с одинаковой ДНК, но к тому времени, когда они становятся взрослыми, часто они сильно различаются.
Но метафора рецепта слишком расплывчата, говорит Митчелл. Вместо этого он и его коллега Ник Чейни из Университета Вермонта заимствуют концепции у искусственного интеллекта, чтобы отразить то, что делает геном.
Митчелл указывает на генеративные модели искусственного интеллекта, такие как Midjourney и DALL-E, - обе могут генерировать изображения из текстовых запросов.
Допустим, вы пишете подсказку для изображения лошади. Модели были обучены на огромном количестве изображений лошадей, и эти изображения существенно сжаты, чтобы модели могли уловить определенные элементы того, что вы могли бы назвать “лошадиностью”. Затем искусственный интеллект может сконструировать новое изображение, содержащее эти элементы.
Мы можем думать о генетических данных аналогичным образом.
Согласно этой модели, мы могли бы рассматривать эволюцию как обучающие данные. Геном — это сжатые данные, набор информации, который может быть использован для создания нового организма. Он содержит необходимые нам элементы, но есть много возможностей для вариаций. (В статье, которая еще не прошла рецензирование, содержится гораздо больше подробностей о различных аспектах модели.)
Митчелл считает важным привести в порядок наши метафоры, когда мы думаем о геноме.
Новые технологии позволяют ученым все глубже проникать в наши гены и понять роль, которую они играют. Теперь они могут изучать, например, как гены экспрессируются в одной клетке и как это варьируется в каждой клетке эмбриона. "Нам нужна концептуальная основа, которая позволит разобраться в этом", - говорит Митчелл. Он надеется, что концепция гена как ИИ поможет в разработке математических моделей, которые могли бы помочь нам лучше понять сложные взаимосвязи между генами и организмом, частью которого они являются. Другими словами - понять как именно компоненты нашего генома способствуют нашему развитию.
#наука #ИИ
👍6🥴1
Второе.
Во всем этом участвует Кристоф Кох. А это очень заметная фигура во всех этих делах. (Напомню, год назад он участвовал в большом скандале вокруг "интегрированной теории информации" (IIT), утверждающей, что сознание возникает в любой системе, компоненты которой обмениваются "информацией". Этот скандал мы как-то обсуждали.)
То есть происходящее - не игры маргиналов.
Третье.
Кто дает на это деньги? Деньги дает некий фонд "Tiny Blue Dot". Научной составляющей работы фонда руководит Кристоф Кох. А генеральное руководство и спонсирование осуществляет Элизабет Кох (не родственники, однофамильцы).
Элизабет Кох (на фото) - дочь праворадикального миллиардера Чарльза Коха ($66 млрд), главы крупной компании Koch Industries (вторая по величине частная компания США). История компании. Бурная политическая активность Чарльза Коха.
Фонд Tiny Blue Dot существует для работы над концепцией "шкатулки восприятия", придуманной Элизабет Кох.
"Мы все живем внутри невидимых, но вездесущих ментальных рамок - рамок восприятия. Эта коробка искажает наше восприятие всего и вся вокруг нас. Это искажает нашу способность понимать других людей, ясно видеть их, устанавливать с ними контакт. И это искажает нашу способность по-настоящему знать даже самих себя", - говорит Элизабет Кох.
Элизабет Кох время от времени встречается с шаманом. В рамках своего "духовного пути" раздвигания стенок "шкатулки восприятия" проходила этап использования психоделиков.
На сайте Tiny Blue Dot сообщается, что цель существования фонда - "помочь людям понять, что они живут в своих собственных уникальных ячейках восприятия, стены которых можно расширить, чтобы свести к минимуму страдания, повысить уровень принятия себя и других и рассматривать травмы / другие проблемы как возможности для роста. Наша миссия - разработать методы модификации коробки восприятия, которые являются безопасными, эффективными, надежными, поддающимися измерению, широко доступными и простыми в использовании."
Помимо фонда Tiny Blue Dot, Элизабет Кох также является создателем и руководителем организации "Маловероятные соратники". Эта организация так определяет цель своего существования: "С нашей точки зрения, большая часть внешних конфликтов в мире является результатом бессознательного, неразрешенного внутреннего конфликта в каждом из нас".
И фонд Tiny Blue Dot, и организация "Маловероятные соратники" не являются "эксцессом" в семье Кохов. Это не дочь миллиардера с жиру бесится. Эти организации очевидным образом являются составной частью официально существующей "Сети Коха". В рамках работы над этой сетью, "Братья Кохи организовали богатых консерваторов, ориентированных на либертарианство, потратили сотни миллионов долларов собственных денег на создание "интегрированной" и "скрытой" сети аналитических центров, фондов, "низовых" движений, академических программ, адвокационных и юридических групп, чтобы "разрушить преобладающую государственническую парадигму" и изменить общественное мнение в пользу минимального правительства".
На этом месте давайте вернемся к третьему разделу исходной научной статьи. Где сообщается, что в будущем планируется связать мозг человека с квантовым компьютером, и что все исследования проводятся именно для этого. "Последовательная привязка мозга к внешнему квантовому процессору, в идеале с использованием неинвазивных методов, позволила бы создать технических помощников, которые могли бы расширить сознательный опыт человека в пространстве, времени и сложности".
Вывод
Без всяких додумываний и конспирологий можно сказать следующее. Сверхэлитная семья миллиардеров - "либертарианцев" Кохов пытается реализовать вариант будущего, в котором сознание людей в массовом порядке будет изменять "источник духовного развития" в лице квантового суперкомпьютера, черпающий мудрость из параллельных измерений.
Эти люди в прямом смысле слова держат на зарплате таких людей, как Кристоф Кох, определяющих мейнстримные направления развития современной науки о сознании.
#наука #мозг #сознание
Во всем этом участвует Кристоф Кох. А это очень заметная фигура во всех этих делах. (Напомню, год назад он участвовал в большом скандале вокруг "интегрированной теории информации" (IIT), утверждающей, что сознание возникает в любой системе, компоненты которой обмениваются "информацией". Этот скандал мы как-то обсуждали.)
То есть происходящее - не игры маргиналов.
Третье.
Кто дает на это деньги? Деньги дает некий фонд "Tiny Blue Dot". Научной составляющей работы фонда руководит Кристоф Кох. А генеральное руководство и спонсирование осуществляет Элизабет Кох (не родственники, однофамильцы).
Элизабет Кох (на фото) - дочь праворадикального миллиардера Чарльза Коха ($66 млрд), главы крупной компании Koch Industries (вторая по величине частная компания США). История компании. Бурная политическая активность Чарльза Коха.
Фонд Tiny Blue Dot существует для работы над концепцией "шкатулки восприятия", придуманной Элизабет Кох.
"Мы все живем внутри невидимых, но вездесущих ментальных рамок - рамок восприятия. Эта коробка искажает наше восприятие всего и вся вокруг нас. Это искажает нашу способность понимать других людей, ясно видеть их, устанавливать с ними контакт. И это искажает нашу способность по-настоящему знать даже самих себя", - говорит Элизабет Кох.
Элизабет Кох время от времени встречается с шаманом. В рамках своего "духовного пути" раздвигания стенок "шкатулки восприятия" проходила этап использования психоделиков.
На сайте Tiny Blue Dot сообщается, что цель существования фонда - "помочь людям понять, что они живут в своих собственных уникальных ячейках восприятия, стены которых можно расширить, чтобы свести к минимуму страдания, повысить уровень принятия себя и других и рассматривать травмы / другие проблемы как возможности для роста. Наша миссия - разработать методы модификации коробки восприятия, которые являются безопасными, эффективными, надежными, поддающимися измерению, широко доступными и простыми в использовании."
Помимо фонда Tiny Blue Dot, Элизабет Кох также является создателем и руководителем организации "Маловероятные соратники". Эта организация так определяет цель своего существования: "С нашей точки зрения, большая часть внешних конфликтов в мире является результатом бессознательного, неразрешенного внутреннего конфликта в каждом из нас".
И фонд Tiny Blue Dot, и организация "Маловероятные соратники" не являются "эксцессом" в семье Кохов. Это не дочь миллиардера с жиру бесится. Эти организации очевидным образом являются составной частью официально существующей "Сети Коха". В рамках работы над этой сетью, "Братья Кохи организовали богатых консерваторов, ориентированных на либертарианство, потратили сотни миллионов долларов собственных денег на создание "интегрированной" и "скрытой" сети аналитических центров, фондов, "низовых" движений, академических программ, адвокационных и юридических групп, чтобы "разрушить преобладающую государственническую парадигму" и изменить общественное мнение в пользу минимального правительства".
На этом месте давайте вернемся к третьему разделу исходной научной статьи. Где сообщается, что в будущем планируется связать мозг человека с квантовым компьютером, и что все исследования проводятся именно для этого. "Последовательная привязка мозга к внешнему квантовому процессору, в идеале с использованием неинвазивных методов, позволила бы создать технических помощников, которые могли бы расширить сознательный опыт человека в пространстве, времени и сложности".
Вывод
Без всяких додумываний и конспирологий можно сказать следующее. Сверхэлитная семья миллиардеров - "либертарианцев" Кохов пытается реализовать вариант будущего, в котором сознание людей в массовом порядке будет изменять "источник духовного развития" в лице квантового суперкомпьютера, черпающий мудрость из параллельных измерений.
Эти люди в прямом смысле слова держат на зарплате таких людей, как Кристоф Кох, определяющих мейнстримные направления развития современной науки о сознании.
#наука #мозг #сознание
👍7
Scientific Аmerican публикует интересную статью о поисках "темной материи".
Авторы - Трейси Р. Слэтьер - физик-теоретик из Массачусетского технологического института, область работы которого - "астрочастицы". И Тим М. П. Тейт - физик-теоретик из Калифорнийского университета в Ирвине, область работы - физика высоких энергий.
Два года назад этим людям было поручено подготовить итоговый, резюмирующий материал конференции Snowmass Process: "подвести итог 10-летнему прогрессу и потенциалу поисков темной материи". Эту конференцию американские физики проводят раз в десятилетие для того, чтобы согласовать приоритеты будущих исследований. То есть Слэтьер и Тейт - не маргиналы из подворотни и не непонимающие ничего толком популяризаторы, а уважаемые ученые.
Подводя итог своих усилий, Слэтьер и Тейт пишут, что "задача описать, сколько существует возможностей для объяснения темной материи и сколько идей существует для их изучения, казалась сложной". ("Карта" направлений научных поисков темной материи, приведенная в статье, прикреплена к посту.)
Слэтьер и Тейт отмечают, что ранее физики пытались найти такой механизм объяснения загадки темной материи, который попутно оказался связан бы с другими загадками физики, пролил свет и на другие тайны. Но время идет, а сделать этого не удается.
Хуже того, Слэтьер и Тейт пишут следующее: "Мы начинаем осознавать отрезвляющую идею: возможно, мы вообще никогда не узнаем природу темной материи. В первые дни охоты за темной материей эта идея казалась абсурдной".
А это уже очень сильное заявление. И сделано оно в журнале, который "приличные люди" читают для того, чтобы знать о чем нужно говорить в "приличном обществе".
Физики, введя в научную картину мира "темную материю" и тем более "темную энергию" сделали очень сильную заявку. По большому счёту они пообещали открыть все метафизические тайны. А сейчас они расписываются в том, что задача им не по плечу.
После таких заявлений ученых инициатива исследования тайн Вселенной переходит в руки к совсем другим людям.
Мистические учения сейчас очень сильны и, главное, только усиливаются со временем. А "темная материя" слишком хорошо ложится в различные окологностические мистические картины мира. Например, в каббале есть представление о клипотах (русская и английская википедии). У Байрона в "Каине" Люцифер катает Каина по этим мирам. Ефремов что-то написал на эту тему в "Часе быка" (в описании сквозьпространственных перелетов). В общем, традиция богатая. И то, что ученые признают свое бессилие в таких вопросах, резко усиливает позиции представителей этих течений.
Какие еще заявки снимет современная наука, и к каким изменениям структуры окружающей нас реальности это приведет?
#наука
Авторы - Трейси Р. Слэтьер - физик-теоретик из Массачусетского технологического института, область работы которого - "астрочастицы". И Тим М. П. Тейт - физик-теоретик из Калифорнийского университета в Ирвине, область работы - физика высоких энергий.
Два года назад этим людям было поручено подготовить итоговый, резюмирующий материал конференции Snowmass Process: "подвести итог 10-летнему прогрессу и потенциалу поисков темной материи". Эту конференцию американские физики проводят раз в десятилетие для того, чтобы согласовать приоритеты будущих исследований. То есть Слэтьер и Тейт - не маргиналы из подворотни и не непонимающие ничего толком популяризаторы, а уважаемые ученые.
Подводя итог своих усилий, Слэтьер и Тейт пишут, что "задача описать, сколько существует возможностей для объяснения темной материи и сколько идей существует для их изучения, казалась сложной". ("Карта" направлений научных поисков темной материи, приведенная в статье, прикреплена к посту.)
Слэтьер и Тейт отмечают, что ранее физики пытались найти такой механизм объяснения загадки темной материи, который попутно оказался связан бы с другими загадками физики, пролил свет и на другие тайны. Но время идет, а сделать этого не удается.
Хуже того, Слэтьер и Тейт пишут следующее: "Мы начинаем осознавать отрезвляющую идею: возможно, мы вообще никогда не узнаем природу темной материи. В первые дни охоты за темной материей эта идея казалась абсурдной".
А это уже очень сильное заявление. И сделано оно в журнале, который "приличные люди" читают для того, чтобы знать о чем нужно говорить в "приличном обществе".
Физики, введя в научную картину мира "темную материю" и тем более "темную энергию" сделали очень сильную заявку. По большому счёту они пообещали открыть все метафизические тайны. А сейчас они расписываются в том, что задача им не по плечу.
После таких заявлений ученых инициатива исследования тайн Вселенной переходит в руки к совсем другим людям.
Мистические учения сейчас очень сильны и, главное, только усиливаются со временем. А "темная материя" слишком хорошо ложится в различные окологностические мистические картины мира. Например, в каббале есть представление о клипотах (русская и английская википедии). У Байрона в "Каине" Люцифер катает Каина по этим мирам. Ефремов что-то написал на эту тему в "Часе быка" (в описании сквозьпространственных перелетов). В общем, традиция богатая. И то, что ученые признают свое бессилие в таких вопросах, резко усиливает позиции представителей этих течений.
Какие еще заявки снимет современная наука, и к каким изменениям структуры окружающей нас реальности это приведет?
#наука
🔥5👍3🤔1
Sakana AI, токийская исследовательская лаборатория ИИ, основанная бывшими сотрудниками Google, опубликовала подробности о новом проекте под названием "The AI Scientist".
Эта система предназначена для автоматизации всего научного процесса "путем объединения мощных возможностей больших языковых моделей, включая понимание языка, планирование, рассуждение и навыки кодирования".
В качестве примеров работы системы AI Scientist лаборатория Sakana AI приводит несколько "научных статей", посвященных науке о данных.
Восторги полезных дурачков, в т.ч. русскоязычных, высказанные по этому поводу, обсуждать глупо и скучно. Давайте лучше посмотрим что по этому поводу пишут в одном из штабов внедрения "разрушающих технологий" - в инвестиционной компании ARK.
В новостом билютене компании сообщается следующее:
"Системы ИИ, похоже, достигли переломного момента в автоматизации научных открытий, - похоже, свершилась мечта сообщества исследователей ИИ. Бывший сотрудник Open AI Леопольд Ашенбреннер считает, что автоматизация исследований ИИ является ключом к раскрытию возможностей сверхразума: как только мы автоматизируем научный процесс, то, как гласит его теория, научные прорывы будут зависеть не более чем от бюджета на вычислительную мощность".
Выделенные жирным слова я считаю ключевым моментом, осью происходящего.
Что касается самого этого "The AI Scientist", то наибольшее (пугающее) впечатление на меня производит этот момент описания системы:
"Мы также внедряем автоматизированный процесс рецензирования для оценки сгенерированных работ, написания отзывов и дальнейшего улучшения результатов. Он способен оценивать сгенерированные работы с точностью, близкой к человеческой".
Черт с ним, если ИИ будут писать "научные" статьи - и так 90% процентов это бессмысленные тексты. К тому же, по моим впечатлениям, очень большой процент работ (я думаю как минимум десятки процентов) даже сами авторы не потрудились внимательно прочитать. "Ученые" и сами хорошо справляются с дискредитацией публикационной активности, мы уже не один раз это обсуждали - 1, 2, 3.
А вот внедрение ИИ в систему рецензирования - это уже переворот правил игры.
(Коллеги делятся забавными наблюдениями о способности ИИ писать рецензии.)
Ну и еще один милый момент по "The AI Scientist". Описывая его недостатки, авторы отмечают всякую шелуху вроде того, что он не воспринимает графики и потому криво их рисует. И где-то в середине этого раздела пишут: "AI Scientist иногда допускает критические ошибки при ... оценке результатов. Например, он испытывает трудности при сравнении величины двух чисел, что является известной патологией ИИ. Чтобы частично решить эту проблему, мы обеспечиваем воспроизводимость всех экспериментальных результатов, сохраняя все исполняемые файлы".
И кто ж это будет проверять то, все эти исполняемые файлы? Другой ИИ?
"Сверхразум", не способный сложить два числа. Звучит как издевательство. Как же тогда этот "сверхразум" "планирует" и "рассуждает"?
#наука
Эта система предназначена для автоматизации всего научного процесса "путем объединения мощных возможностей больших языковых моделей, включая понимание языка, планирование, рассуждение и навыки кодирования".
В качестве примеров работы системы AI Scientist лаборатория Sakana AI приводит несколько "научных статей", посвященных науке о данных.
Восторги полезных дурачков, в т.ч. русскоязычных, высказанные по этому поводу, обсуждать глупо и скучно. Давайте лучше посмотрим что по этому поводу пишут в одном из штабов внедрения "разрушающих технологий" - в инвестиционной компании ARK.
В новостом билютене компании сообщается следующее:
"Системы ИИ, похоже, достигли переломного момента в автоматизации научных открытий, - похоже, свершилась мечта сообщества исследователей ИИ. Бывший сотрудник Open AI Леопольд Ашенбреннер считает, что автоматизация исследований ИИ является ключом к раскрытию возможностей сверхразума: как только мы автоматизируем научный процесс, то, как гласит его теория, научные прорывы будут зависеть не более чем от бюджета на вычислительную мощность".
Выделенные жирным слова я считаю ключевым моментом, осью происходящего.
Что касается самого этого "The AI Scientist", то наибольшее (пугающее) впечатление на меня производит этот момент описания системы:
"Мы также внедряем автоматизированный процесс рецензирования для оценки сгенерированных работ, написания отзывов и дальнейшего улучшения результатов. Он способен оценивать сгенерированные работы с точностью, близкой к человеческой".
Черт с ним, если ИИ будут писать "научные" статьи - и так 90% процентов это бессмысленные тексты. К тому же, по моим впечатлениям, очень большой процент работ (я думаю как минимум десятки процентов) даже сами авторы не потрудились внимательно прочитать. "Ученые" и сами хорошо справляются с дискредитацией публикационной активности, мы уже не один раз это обсуждали - 1, 2, 3.
А вот внедрение ИИ в систему рецензирования - это уже переворот правил игры.
Ну и еще один милый момент по "The AI Scientist". Описывая его недостатки, авторы отмечают всякую шелуху вроде того, что он не воспринимает графики и потому криво их рисует. И где-то в середине этого раздела пишут: "AI Scientist иногда допускает критические ошибки при ... оценке результатов. Например, он испытывает трудности при сравнении величины двух чисел, что является известной патологией ИИ. Чтобы частично решить эту проблему, мы обеспечиваем воспроизводимость всех экспериментальных результатов, сохраняя все исполняемые файлы".
И кто ж это будет проверять то, все эти исполняемые файлы? Другой ИИ?
"Сверхразум", не способный сложить два числа. Звучит как издевательство. Как же тогда этот "сверхразум" "планирует" и "рассуждает"?
#наука
👍4😱2🙈1
Примечательно, что написание статьи профинансировано из средств Фонда Джона Темплтона. С год назад мы обсуждали участие этого фонда в скандале вокруг "интегрированной теории информации", утверждающей, что сознание возникает в любой системе, компоненты которой обмениваются "информацией".
Фонд Темплтона - это организация, спонсирующая проведение научных исследований в интересах популяризации и развития протестантского мировоззрения. Что он Гекубе, что ему Гекуба?
Пара цитат из текста.
(1) Если нейтрино продемонстрируют правильный уровень дисбаланса, <...> это открытие поддержало бы дикую теорию под названием ‘механизм качелей’, которая утверждает, что нейтрино, которые мы видим сегодня, являются потомками ультрамассивных нейтрино, существовавших сразу после Большого взрыва. Эти громилы должны были быть в квадриллион раз массивнее протона; по мере распада они могли бы стать непосредственным источником всех атомов, которые мы видим сегодня. Если это так, то все мы - потомки нейтрино.
(2) Крис Мосси, руководитель проекта DUNE в Fermilab в Батавии, штат Иллинойс: «Каждую секунду через каждый квадратный сантиметр вашего тела проходит 65 миллиардов нейтрино, и так на протяжении всей вашей жизни, начиная с 100 000 лет назад, когда по Земле ходили первые люди, — говорит он. — Что-то настолько вездесущее должно играть важную роль во Вселенной, и мы каким-то образом должны понять, что это такое».
Тут невольно вспоминается одержимость темой нейтрино Станислава Лема. Серьезная научная фантастика не существует без опоры на эзотерические мистические искания (вспоминаем И.А. Ефремова, но не только; в конце концов - тот же Циолковский). С учетом этого интерес к теме со стороны накаленных протестантских групп, а наверняка и их участие в проекте, становится гораздо более сильно интригующим.
#наука
Фонд Темплтона - это организация, спонсирующая проведение научных исследований в интересах популяризации и развития протестантского мировоззрения. Что он Гекубе, что ему Гекуба?
Пара цитат из текста.
(1) Если нейтрино продемонстрируют правильный уровень дисбаланса, <...> это открытие поддержало бы дикую теорию под названием ‘механизм качелей’, которая утверждает, что нейтрино, которые мы видим сегодня, являются потомками ультрамассивных нейтрино, существовавших сразу после Большого взрыва. Эти громилы должны были быть в квадриллион раз массивнее протона; по мере распада они могли бы стать непосредственным источником всех атомов, которые мы видим сегодня. Если это так, то все мы - потомки нейтрино.
(2) Крис Мосси, руководитель проекта DUNE в Fermilab в Батавии, штат Иллинойс: «Каждую секунду через каждый квадратный сантиметр вашего тела проходит 65 миллиардов нейтрино, и так на протяжении всей вашей жизни, начиная с 100 000 лет назад, когда по Земле ходили первые люди, — говорит он. — Что-то настолько вездесущее должно играть важную роль во Вселенной, и мы каким-то образом должны понять, что это такое».
Тут невольно вспоминается одержимость темой нейтрино Станислава Лема. Серьезная научная фантастика не существует без опоры на эзотерические мистические искания (вспоминаем И.А. Ефремова, но не только; в конце концов - тот же Циолковский). С учетом этого интерес к теме со стороны накаленных протестантских групп, а наверняка и их участие в проекте, становится гораздо более сильно интригующим.
#наука
👍2🔥1
Продолжим тему науки.
Научпопом заниматься желания нет, и то что ниже - совершенно не он.
Автор текста ниже - Кэтрин Зурек (на фото) — заслуженный физик-теоретик из Калифорнийского технологического института. Её исследования сосредоточены на пересечении физики элементарных частиц с космологией, астрофизикой и квантовой природой гравитации.
Зурек обсуждает в тексте Scientific Аmerican тёмную материю. Самый важный, на мой взгляд, следующий кусок.
https://www.scientificamerican.com/article/dark-matter-may-be-a-whole-shadow-world-of-mysterious-atoms-and-forces/
Однако тёмная материя может состоять не из одной конкретной частицы — это может быть целый скрытый сектор тёмных частиц и сил. В этом тёмном секторе частицы взаимодействовали бы посредством собственных независимых сил и динамики, создавая скрытый мир космологии, параллельный нашему. Там могли бы быть тёмные атомы, состоящие из тёмных протонов, тёмных нейтронов и тёмных электронов, удерживаемых вместе тёмной версией электромагнетизма. Носители этой силы, тёмные фотоны, могут (в отличие от наших фотонов) обладать массой, что позволяет формироваться огромным тёмным атомным ядрам — так называемым самородкам. И совершенно иная динамика тёмной материи в этом тёмном секторе будет по-другому влиять на эволюцию обычной материи с течением времени.
То, что под "тёмной материей" всегда имелись в виду именно клипоты, было понятно. Но сейчас об этом говорят прямо. И не какие-то там блогеры - популяризаторы, а те, кто этим занимается. Не припомню ранее подобных заявлений. Откуда такая откровенность?
Ладно кабала, много ли людей ею серьезно занимаются.
Но клипоты же не только там. У того же Байрона черти Каина по ним катали. Для современных сатанистов это очень "вкусная" тема.
Как эта вся свистопляска с "кремниевой долиной" у власти в США началась, - пересилил себя, начал смотреть "Странного ангела" - очень качественно сделанный и широко продвигаемый американский сериал о начале космонавтики в США - про основание JPL (продюсер - Ридли Скотт). Мысль там только одна: развитие космонавтики стало возможно потому, что нарисованных в фильме пионеров космонавтики толкал вперед духовный порыв, источник которого - сатанизм, люциферианство. В 2022 ведущие "космические" СМИ, тот же SpaceNews, рекламировали серию подкастов про этот сюжет, в которой рассказывалось, что JPL "смешивает науку со сверхъестественным, заинтересована в исследовании глубин пустоты и поиске сущности темных богов". Каких именно темных богов? Так вот, космологи рассказывают.
В общем, в США "всплывает" на поверхность что-то совсем нехорошее.
#наука
Научпопом заниматься желания нет, и то что ниже - совершенно не он.
Автор текста ниже - Кэтрин Зурек (на фото) — заслуженный физик-теоретик из Калифорнийского технологического института. Её исследования сосредоточены на пересечении физики элементарных частиц с космологией, астрофизикой и квантовой природой гравитации.
Зурек обсуждает в тексте Scientific Аmerican тёмную материю. Самый важный, на мой взгляд, следующий кусок.
https://www.scientificamerican.com/article/dark-matter-may-be-a-whole-shadow-world-of-mysterious-atoms-and-forces/
Однако тёмная материя может состоять не из одной конкретной частицы — это может быть целый скрытый сектор тёмных частиц и сил. В этом тёмном секторе частицы взаимодействовали бы посредством собственных независимых сил и динамики, создавая скрытый мир космологии, параллельный нашему. Там могли бы быть тёмные атомы, состоящие из тёмных протонов, тёмных нейтронов и тёмных электронов, удерживаемых вместе тёмной версией электромагнетизма. Носители этой силы, тёмные фотоны, могут (в отличие от наших фотонов) обладать массой, что позволяет формироваться огромным тёмным атомным ядрам — так называемым самородкам. И совершенно иная динамика тёмной материи в этом тёмном секторе будет по-другому влиять на эволюцию обычной материи с течением времени.
То, что под "тёмной материей" всегда имелись в виду именно клипоты, было понятно. Но сейчас об этом говорят прямо. И не какие-то там блогеры - популяризаторы, а те, кто этим занимается. Не припомню ранее подобных заявлений. Откуда такая откровенность?
Ладно кабала, много ли людей ею серьезно занимаются.
Но клипоты же не только там. У того же Байрона черти Каина по ним катали. Для современных сатанистов это очень "вкусная" тема.
Как эта вся свистопляска с "кремниевой долиной" у власти в США началась, - пересилил себя, начал смотреть "Странного ангела" - очень качественно сделанный и широко продвигаемый американский сериал о начале космонавтики в США - про основание JPL (продюсер - Ридли Скотт). Мысль там только одна: развитие космонавтики стало возможно потому, что нарисованных в фильме пионеров космонавтики толкал вперед духовный порыв, источник которого - сатанизм, люциферианство. В 2022 ведущие "космические" СМИ, тот же SpaceNews, рекламировали серию подкастов про этот сюжет, в которой рассказывалось, что JPL "смешивает науку со сверхъестественным, заинтересована в исследовании глубин пустоты и поиске сущности темных богов". Каких именно темных богов? Так вот, космологи рассказывают.
В общем, в США "всплывает" на поверхность что-то совсем нехорошее.
#наука
🙈2🔥1
Продолжим обсуждение науки.
Pew Research Center - нейтральный и авторитетный американский исследовательский центр, занимающийся в т.ч. социологическими исследованиями.
Центр регулярно проводит социологические исследования, в которых изучает отношение американцев к науке. Опрос 2024 г. дал следующие результаты.
_______________________
76% американцев выражают большую или умеренную степень доверия к учёным.
Это немного больше, чем 73% в октябре 2023 года, и свидетельствует о прекращении снижения рейтинга, наблюдавшегося во время пандемии COVID-19. Учёные по-прежнему пользуются высоким рейтингом по сравнению с другими известными группами, включая выборных должностных лиц, журналистов и бизнес-лидеров. <...>
Около двух третей (65%) считают учёных-исследователей честными. <...>
Претензия, которую высказывают многие американцы, заключается в том, что учёные-исследователи считают себя выше других; 47% говорят, что эта фраза хорошо их описывает. <...>
51% опрошенных считают, что учёные должны принимать активное участие в дебатах о государственной политике в области науки. Напротив, почти столько же (48%) считают, что они должны сосредоточиться на установлении достоверных научных фактов и не участвовать в дебатах о государственной политике. <...>
Большее число демократов, чем республиканцев, уверены, что учёные действуют в интересах общества (88% против 66%).
Хотя разрыв в уровне доверия между партиями остаётся значительным, общий уровень доверия республиканцев к учёным вырос на 5 процентных пунктов по сравнению с прошлым годом — это первый рост доверия среди республиканцев с начала пандемии. <...>
В последние годы научное сообщество активно борется с падением доверия общественности, и существует множество организаций, которые работают над способами укрепления доверия к науке и улучшения коммуникации с широкой аудиторией.
Около трёх четвертей американцев говорят, что они в значительной степени (26%) или в достаточной степени (51%) уверены в том, что учёные действуют в интересах общества. По сравнению с прошлым годом эта доля немного выросла. Тем не менее уровень доверия к учёным остаётся ниже, чем в апреле 2020 года — в начале пандемии COVID-19. Тогда 87% выразили как минимум достаточную степень доверия к учёным, в том числе 39% сказали, что они в значительной степени доверяют учёным.
_______________________
На картинке - результаты ответа на вопрос о том, действуют ли ученые в интересах общества, по годам.
#наука
Pew Research Center - нейтральный и авторитетный американский исследовательский центр, занимающийся в т.ч. социологическими исследованиями.
Центр регулярно проводит социологические исследования, в которых изучает отношение американцев к науке. Опрос 2024 г. дал следующие результаты.
_______________________
76% американцев выражают большую или умеренную степень доверия к учёным.
Это немного больше, чем 73% в октябре 2023 года, и свидетельствует о прекращении снижения рейтинга, наблюдавшегося во время пандемии COVID-19. Учёные по-прежнему пользуются высоким рейтингом по сравнению с другими известными группами, включая выборных должностных лиц, журналистов и бизнес-лидеров. <...>
Около двух третей (65%) считают учёных-исследователей честными. <...>
Претензия, которую высказывают многие американцы, заключается в том, что учёные-исследователи считают себя выше других; 47% говорят, что эта фраза хорошо их описывает. <...>
51% опрошенных считают, что учёные должны принимать активное участие в дебатах о государственной политике в области науки. Напротив, почти столько же (48%) считают, что они должны сосредоточиться на установлении достоверных научных фактов и не участвовать в дебатах о государственной политике. <...>
Большее число демократов, чем республиканцев, уверены, что учёные действуют в интересах общества (88% против 66%).
Хотя разрыв в уровне доверия между партиями остаётся значительным, общий уровень доверия республиканцев к учёным вырос на 5 процентных пунктов по сравнению с прошлым годом — это первый рост доверия среди республиканцев с начала пандемии. <...>
В последние годы научное сообщество активно борется с падением доверия общественности, и существует множество организаций, которые работают над способами укрепления доверия к науке и улучшения коммуникации с широкой аудиторией.
Около трёх четвертей американцев говорят, что они в значительной степени (26%) или в достаточной степени (51%) уверены в том, что учёные действуют в интересах общества. По сравнению с прошлым годом эта доля немного выросла. Тем не менее уровень доверия к учёным остаётся ниже, чем в апреле 2020 года — в начале пандемии COVID-19. Тогда 87% выразили как минимум достаточную степень доверия к учёным, в том числе 39% сказали, что они в значительной степени доверяют учёным.
_______________________
На картинке - результаты ответа на вопрос о том, действуют ли ученые в интересах общества, по годам.
#наука
В марте 2024 г. опубликована научная статья "Тенденции в общественном доверии США к науке и возможности для прогресса", в которой анализируются результаты социологических исследований National Academies’ Strategic Council for Research Excellence, Integrity, and Trust (Стратегический совет).
Цитата из аннотации.
Исследование Стратегического совета, начатое в 2022 году, показало, что доверие населения США к науке, научному сообществу и лидерам научных сообществ является высоким по сравнению с другими гражданскими, культурными и государственными институтами, для которых исследователи регулярно собирают такие данные. Однако за последние 5 лет доверие к этим институтам снизилось. Падение доверия к науке, хотя и является реальным, сопоставимо с падением доверия к другим группам или даже меньше. Недавнее исследование более подробно рассматривает общественное мнение о науке. Из этих данных мы видим, что многие опрошенные жители США сомневаются в том, насколько учёные разделяют их ценности или преодолевают личные предубеждения при представлении выводов. В то же время подавляющее большинство согласны с определёнными действиями, которые, по их мнению, должны предпринимать учёные. Например, 84% считают, что учёным «в некоторой степени важно» или «очень важно» раскрывать информацию о своих спонсорах. Девяносто два процента (92%) считают, что учёным «следует быть готовыми изменить своё мнение на основе новых данных». В совокупности эти данные дают представление о том, как население США относится к науке и учёным. Они также предлагают меры, которые могут повлиять на доверие общества к науке и учёным в ближайшие годы.
Цитата из заключения.
Многие люди сомневаются в том, насколько ценности учёных совпадают с их собственными, а также в том, защищают ли учёные и, предположительно, существующие структуры научные исследования от человеческих ошибок и предвзятости. <...>
Научному сообществу в целом необходимо удвоить свои усилия по проведению исследований, информированию, критике и — в случае обнаружения ошибки или неправомерных действий — исправлению опубликованных данных таким образом, чтобы заслужить доверие общественности. Эти действия особенно необходимы в условиях социальных и технологических изменений, которые регулярно вызывают и усиливают сомнения в достоверности научной деятельности.
#наука
Цитата из аннотации.
Исследование Стратегического совета, начатое в 2022 году, показало, что доверие населения США к науке, научному сообществу и лидерам научных сообществ является высоким по сравнению с другими гражданскими, культурными и государственными институтами, для которых исследователи регулярно собирают такие данные. Однако за последние 5 лет доверие к этим институтам снизилось. Падение доверия к науке, хотя и является реальным, сопоставимо с падением доверия к другим группам или даже меньше. Недавнее исследование более подробно рассматривает общественное мнение о науке. Из этих данных мы видим, что многие опрошенные жители США сомневаются в том, насколько учёные разделяют их ценности или преодолевают личные предубеждения при представлении выводов. В то же время подавляющее большинство согласны с определёнными действиями, которые, по их мнению, должны предпринимать учёные. Например, 84% считают, что учёным «в некоторой степени важно» или «очень важно» раскрывать информацию о своих спонсорах. Девяносто два процента (92%) считают, что учёным «следует быть готовыми изменить своё мнение на основе новых данных». В совокупности эти данные дают представление о том, как население США относится к науке и учёным. Они также предлагают меры, которые могут повлиять на доверие общества к науке и учёным в ближайшие годы.
Цитата из заключения.
Многие люди сомневаются в том, насколько ценности учёных совпадают с их собственными, а также в том, защищают ли учёные и, предположительно, существующие структуры научные исследования от человеческих ошибок и предвзятости. <...>
Научному сообществу в целом необходимо удвоить свои усилия по проведению исследований, информированию, критике и — в случае обнаружения ошибки или неправомерных действий — исправлению опубликованных данных таким образом, чтобы заслужить доверие общественности. Эти действия особенно необходимы в условиях социальных и технологических изменений, которые регулярно вызывают и усиливают сомнения в достоверности научной деятельности.
#наука
В статье приведены результаты исследований доверия научному сообществу. Синие точки - полное доверие, красная линия - частичное доверие, оранжевая линия - отсутствие доверия.
#наука
#наука
Комментарий
Было бы, конечно, очень интересно посмотреть на результаты подобных исследований в России в широкой исторической перспективе. Но раз их нет - давайте обсуждать американские.
При обсуждении и комментировании этих результатов утверждается примерно следующее: "Ну вот, всё классно, вера в науку, подорванная во время ковида, возвращается в общество". Мне такая оценка кажется крайне странной. Если бы сравнивалась готовность голосовать за Трампа или Байдена там, то тогда да. Вчера я хотел голосовать за одного, сегодня за другого.
Но с верой во что-то так не работает. "Вчера я верил в науку. Сегодня не верю. А завтра снова буду верить". Или веришь, или нет. Если вера сломалась - заново она уже не восстановится.
В США комментаторы обращают внимание на сильно проявляющиеся партийные различия. В Scientific Аmerican, например, с ума великого, пишут что всё нормально, это деревенщины республиканские не верят, а все правильные люди - верят в науку. Самое худшее что может сделать церковь во время гражданской войны и ее аналогов - занять позицию одной из сторон. Представители "церкви науки" целенаправленно пытаются занять такую позицию. Странные люди.
Глобально, описанные в материалах выше тенденции - это еще одна трещина, по которой разрушается тот мир, который мы знаем. Никакая религия уже не объединят широкие массы. В политиков, военных, или там предпринимателей, упаси Боже, уже никто не верит (массово; шиза узких групп на тему "такой-то ездит на трамвае на работу" никуда не делась). Был единственный общий авторитет - наука. Но вначале этот авторитет слили ради раскрутки ковидных ограничений. А теперь вот еще добивают в межпартийных битвах. Человечество стремительно распадается на враждующие племена. Совершенно непонятно как объединять их в целое.
#наука
Было бы, конечно, очень интересно посмотреть на результаты подобных исследований в России в широкой исторической перспективе. Но раз их нет - давайте обсуждать американские.
При обсуждении и комментировании этих результатов утверждается примерно следующее: "Ну вот, всё классно, вера в науку, подорванная во время ковида, возвращается в общество". Мне такая оценка кажется крайне странной. Если бы сравнивалась готовность голосовать за Трампа или Байдена там, то тогда да. Вчера я хотел голосовать за одного, сегодня за другого.
Но с верой во что-то так не работает. "Вчера я верил в науку. Сегодня не верю. А завтра снова буду верить". Или веришь, или нет. Если вера сломалась - заново она уже не восстановится.
В США комментаторы обращают внимание на сильно проявляющиеся партийные различия. В Scientific Аmerican, например, с ума великого, пишут что всё нормально, это деревенщины республиканские не верят, а все правильные люди - верят в науку. Самое худшее что может сделать церковь во время гражданской войны и ее аналогов - занять позицию одной из сторон. Представители "церкви науки" целенаправленно пытаются занять такую позицию. Странные люди.
Глобально, описанные в материалах выше тенденции - это еще одна трещина, по которой разрушается тот мир, который мы знаем. Никакая религия уже не объединят широкие массы. В политиков, военных, или там предпринимателей, упаси Боже, уже никто не верит (массово; шиза узких групп на тему "такой-то ездит на трамвае на работу" никуда не делась). Был единственный общий авторитет - наука. Но вначале этот авторитет слили ради раскрутки ковидных ограничений. А теперь вот еще добивают в межпартийных битвах. Человечество стремительно распадается на враждующие племена. Совершенно непонятно как объединять их в целое.
#наука
👍3🔥1