On Interpretability

Я тут немного погрузился в тему interpretability пока проходил курс AI Alignment (https://yangx.top/gonzo_ML/2934). В целом в interpretability я особо не верил, потому что ситуация довольно быстро идёт к созданию систем очень большой сложности и чем дальше, тем больше надо пытаться интерпретировать сущность всё более близкую по сложности к мозгу (а в перспективе и более сложную). Глобально я не верю, что система меньшей сложности может хорошо интерпретировать работу системы большей сложности, кроме каких-то вырожденных случаев или прям очень сильных коррелятов какой-то целевой функции (что наверное будет редкостью). Так что, опять же глобально, я думаю, что жить нам дальше с системами, которые мы не сможем интерпретировать, как в общем мы и сейчас живём, не зная что там у соседа в голове.

Но тем не менее, полезно принять чужую точку зрения и посмотреть на ситуацию с неё, что я и сделал.

Одна из ценных находок для меня -- это посты Криса Олаха (Chris Olah, https://colah.github.io/), работы которого на Distill (https://distill.pub/) мне всегда нравились. Из работ после Distill у него и ко была хорошая серия про Transformer Circuits (https://transformer-circuits.pub/). Он кстати и кофаундер Антропика заодно, и в недавнем ноябрьском 5+ часовом (https://yangx.top/gonzo_ML/3036) Лексе Фридмане он тоже был.

В одном из довольно старых постов на Distill “Zoom In: An Introduction to Circuits” (https://distill.pub/2020/circuits/zoom-in/) мне понравилась метафора микроскопа и мысль про полезность для науки делать zoom in. Мол, микроскопы помогли нам увидеть клетки и открыли дорогу к клеточной биологии. Они дали не количественно новое понимание, а качественно. В этом смысле и, например, визуализации работы нейросетей могут выступить в такой же роли.

Работа про zoom-in делает три спекулятивных утверждения (хотя какие-то подтверждения этих тезисов мы видели):

1. Фичи (features, линейные комбинации конкретных нейронов) -- фундаментальные юниты нейросерей, они задают некие направления в линейных пространствах активаций нейронов слоя. Их можно подробно исследовать и осмыслять.
2. Цепи Схемы (circuits, вычислительные подграфы нейросети) -- образуются из фич, которые соединены весами. Тоже можно иследовать и изучать.
3. Универсальность (universality) -- самая спекулятивная часть -- аналогичные фичи и схемы формируются в разных сетях, решающих разные задачи.

Ну, прикольная программа. В 1 и 2 я очень даже верю, насчёт 3 сомневаюсь, вернее верю с оговорками, там конечно должно быть сильное влияние inductive biases и прочих данностей. Но прикольно, если окажется, что несильное.

Это конкретно ложится в тему mechanistic interpretability (mech interp), тут делают zoom-in, изучают выученные репрезентации, ищут circuits. Там рядом есть другие темы, которые мне в целом больше нравятся, например developmental interpretability (dev interp, https://devinterp.com/), где больше смотрят, как структура модели изменяется во время обучения, какие там есть фазы и т.п. Условный Гроккинг (https://yangx.top/gonzo_ML/831) или работы покойного Нафтали Тишби (https://www.youtube.com/watch?v=utvIaZ6wYuw) скорее сюда.

С dev interp начинать сложновато (хотя если выбрать хороший модельный объект, свою дрозофилу, то может это и не так…). Решил начать с mech interp, тут можно уже на готовых обученных моделях что-то делать, с более короткими циклами. Попутно это всё даёт возможность покопаться в основах, поближе к first principles. Ощущения почти как в старые добрые времена когда на ассемблере или в машинных кодах писал 🙂 Всегда хорошо под микроскопом посмотреть что там в трансформере на низком уровне происходит, а то все высоко в небеса нынче ушли.

У нас тут в чате в какой-то момент случился интересный диалог, который начался на "Любому вменяемому человеку очевидно". Как это ни странно, у любого вменяемого человека эта фраза вызывает желание ушатать. С вертушки в щщи.

До III века любому вменяемому человеку было ясно, что Солнце вращается вокруг Земли. Причём до V века Земля была плоской. У тех, кто так не считал, знатно подгорало.

Большим сюрпризом для вменяемых людей оказалось, что наследственная информация хранится в молекулах ДНК. Потому что это же трындец как нерационально в каждой клетке держать полную сборочную инструкцию для всего человека. Ещё вменяемые люди не знали, что гены могут брать и перепрыгивать между видами горизонтальным переносом. Зато вменяемые люди короткое время знали, что память может храниться в РНК и передаваться между организмами.

Потом не каждому вменяемому человеку было очевидно, что большинство клеток нашего тела — бактериальные. Да, по массе это меньше, чем полкило, но по количеству их чуть больше человеческих.

Вменяемые люди не считали, что электроны могут быть в двух и более местах одновременно. Потом вменяемым людям казалось, что электрон — это вероятностное поле. Новое поколение вменяемых людей вообще считает их множителями.

Казалось нереальным, что птица или оса может использовать магнитное поле Земли для навигации.

Казалось нереальным, что наша память не имеет операции чтения (есть только уничтожающее чтение + перезапись заново).

Гравитация когда-то считалась силой.

И вот до совсем недавних пор было очевидно, что килограмм — это не единица энергии.

Вот вам ещё высказывания: растения не умеют считать и не обладают интеллектом; энтропия не может уменьшаться локально; мозг не регенерирует; гены не управляются внешней средой; сознание не влияет на клеточное здоровье; крокодил больше длинный, чем зелёный — все эти утверждения надо проверять.

Наука — это про то, что всем вменяемым людям без исключения очевидно, что хочется ушатывать прямо в волновую функцию тем, кто использует квантор общности для дешёвых манипуляций )

--
Вступайте в ряды Фурье! Любому вменяемому человеку очевидно, что атом похож на Солнечную систему. Только меньше и вообще другой!

Неоднократно натыкался в сети на рассказы про опыты Дезора пару десятков лет назад, но обычно их авторы врут-завираются! А между тем история сама по себе очень интересная.

Французский исследователь Дидье Дезор из Университета Нанси в 1990-х и 2000-х годах много работал с крысами и опубликовал ряд прелюбопытных работ, в частности - «Исследование социальной иерархии крыс в опытах с погружением в воду», забавное название (ну и прорву других работ, ссылку см.внизу). Вообще-то, если я правильно понял, изначально он изучал плавательные способности крыс, но, как это иногда случается у ученых, неожиданно получил результаты, скорее интересные для психологов и социологов. Дезор хотел опровергнуть (ну, или подтвердить, тут уже как получится) гипотезы о врожденно-разном мастерстве в нырянии, о врожденно-разном страхе воды и о некоторых других вещах, и для этого придумал довольно остроумные проверки.

Он поместил в одну клетку шесть белых крыс. Единственный выход из клетки вел в бассейн, который необходимо было переплыть, чтобы добраться до кормушки с пищей. На месте еду нельзя было съесть, нужно было вернуться в основное помещение. В ходе эксперимента выяснилось, что крысы не плыли все вместе дружно на поиски пищи. Все происходило так, как будто они быстро распределили между собой социальные роли: появились один или два эксплуататора, условно говоря (которые вообще никогда не плавали, а только отнимали у тех, кто решился сплавать и притащить еду), два-три эксплуатируемых пловца (которые кормили себя и грабителей-эксплуататоров) и один независимый пловец (который сам плавал за едой, но не делился и успешно давал сдачи, когда ее пытались отнять).

Дезор удивился (наверное) и повторял свой эксперимент с разными крысами, но в итоге происходило такое же распределение ролей. Даже когда в группе объединяли только эксплуататоров, только "рабов" или только независимых, их сообщество всё равно быстренько возвращалось к указанной иерархии (ну хотя бы стало ясно, что никакого особого врожденного мастерстав в нырянии и плавании у урыс, видимо, нет).

Если же группу увеличивали, результат получался еще более впечатляющий. Дезор посадил в испытательную клетку двести крыс. В образовавшемся сообществе сформировалась более сложная система подчинения. Эксплуататорам, которые стали СУПЕРЭКСПЛУАТАТОРАМ, еду приносили их вассалы, которые отбирали ее у рабочих пловцов. При этом кроме «независимых», образовался еще и класс «попрошаек»: они не плавали и не дрались, а питались крошками с пола.

Любопытно тут вот что - каждая отдельно взятая крыса способна выполнять практически любую социальную роль. Еще более любопытно то, что в ходе экспериментов исследователи пытались замерить уровень стресса доступными им тогда инструментами и пришли к выводу, что уровень стресса был очень высоким неожиданно у главных эксплуататоров, а не эксплуатируемых — видимо, они не без оснований опасались восстания со стороны заместителей и последующей даже не смены статуса, а гибели.

Авторы сделали вывод, что выбор ролей происходит случайным образом и обусловлен множеством факторов: и природой затруднения в добыче еды, и соотношением голода, опаски воды и опаски драки, и т.о. генетическая врожденная предрасположенность играет незначительную роль в этой социальной ситуации. Случайно выбранная роль затем, постоянно подкрепляясь успехом, становится постоянной: работнику проще лишний раз привычно-умело нырнуть, чем в одиночку сопротивляться грабителям, грабителю проще привычно-умело грабить, чем одолевать страх перед непривычным нырянием.

В свое время эта работа наделала много шуму. Ученые делали неутешительные выводы о неизбежности расслоения общества, а также о бесполезности революций, которые просто меняют одних эксплуататоров на других. Кажется, это немного натягивание совы на глобус — и всё же аналогия ожидаемая, правда? Сейчас эксперименты Дезора несколько подзабыты, а напрасно! Последняя работа за подписью Дезора вышла 13 лет назад, судя по PubMed. Но кто-то его знамя подхватит, уверен.


🔬https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11955772/

Не могу удержаться

​​#шутка_юмора
В названии этого канала есть слово "Наука", но что-то я всё о естественных науках тут пишу (что объяснимо, конечно). А ведь есть же еще и философия (спокойно, не разбегайтесь!). Итак, вот вам воскресный анекдот про философа, и в следующий раз я к философии вернусь еще нескоро:

==
Стоит Фридрих Ницше у прилавка и думает: "Какую половину рябчика взять: переднюю или заднюю? Вроде бы хочется отождествить акт поедания птичьей плоти с зарождением мира, с началом чего-то прекрасного, а с другой стороны, в задней части есть вкусные ноги, хотя это закат и омрачение. А может, вдоль его разрезать?"

Озадаченного учёного заметил продавец и поспешил поинтересоваться, о чём тот задумался. Ницше поделился своей бедой, на что продавец ему ответил:

- Ваша теория стройна. Она отражает объективную реальность и согласовывается с современными взглядами философов, однако истинная суть мироздания состоит в том, что рябчиков половинками мы не продаём.

А знаете ли вы, что влюбляться не только вредно, но и полезно?

Во-первых, согласно исследованиям итальянских нейробиологов, в ранней романтической фазе отношений в крови влюблённых значительно (227 пг/мл по сравнению со 123 пг/мл у контрольной группы) возрастает уровень нейротрофинов. Это белки, ответственные за рост, развитие и функционирование нейронов в нашей нервной системе. Фактически, влюблённость - это не только бабочки в животе, но и заметное улучшение когнитивных способностей (памяти, например). Причём, согласно тому же исследованию, чем сильнее страсть (не спрашивайте, как именно её измеряли 🙈), тем выше уровень нейротрофинов.

А ещё созерцание рыцаря/дамы сердца имеет обезболивающий эффект. Тестирования, проведенные на группе добровольцев, показали, что чувства, которые человек испытывает по отношению к своему партнеру, могут уменьшить сильную боль на 12%, а умеренную почти в два раза. Так что порой таблетку анальгетика можно заменить фотографией любимого человека ❤️

Муха Ephydra hians плавает в скафандре.

Дело в чём: обычные мухи могут быть покрыты своими волосками и воском, и получается гидрофобная защита. Но конкретно этим мухам надо плавать в щелочном озере, где вода отлично проходит такие защиты. Можно сказать, что она более текучая, но это будет очень грубое упрощение. А в щелочное озеро нужно нырять, потому что внизу еда.

Когда ныряет обычная муха, озеру плевать на воск, оно просто смачивает муху, и это габелла.

В общем, и наши мухи тоже там должны тонуть, но, как робот класса Буратино, отлично плавают и ныряют. Вот детальное исследование про это.

Интересно следующее:
— Всем мухам труднее выбраться из воды озера Моно, чем из пресной воды. Ключевой фактор — высокая концентрация карбоната натрия. Образуется небольшой отрицательный заряд на границе воздуха и воды, это смачивает муху.
— Эфидры лучше противостоят этому смачиванию в отличие от других убогих мух, которых топили учёные. Три главных фактора: больше щетинок, нет подушечек между коготками лапок и скафандр из кутикулярных углеводородов везде, кроме глаз. Простые алканы минимально взаимодействуют с ионами натрия. В работе, кстати, есть спектрометрия мух, погибших ради науки.
— Когда муха погружается в воду, между щетинками образуются крошечные воздушные карманы. Это называется состоянием Касси-Бакстера (вот пример другой работы с исследованием гидрофобных микротекстур). В этом состоянии вода фактически не контактирует с большей частью поверхности мухи, а находится на вершинах щетинок.
— В итоге вокруг мухи образуется тонкий слой воздуха. Этот воздушный пузырь полностью окружает тело и крылья мухи. Пузырь защищает муху от солей и щелочных соединений, присутствующих в воде озера и позволяет мухе дышать под водой воздухом из этого пузыря.

То есть потребность жрать из этого озера привела к тому, что мухи уменьшали количество мест на теле без волос и улучшали состав своей гидрофобной формулы, что привело к тому, что они не только ныряют, но ещё и таскают с собой довольно большой запас воздуха. Жалко, конечно, глаза волосатыми сделать не получилось, но такова жизнь.

Мух принёс Денис Песков из канала с кругозором.
#гуманитарии_познают_мир

--
Вступайте в ряды Фурье! Это утверждение ложно.

Понятно, что все люди братья и все от одного корня произошли. И поскольку человек разумный вышел из Африки, то все мы в некотором смысле бывшие негры, почти как Пушкин. Но когда и почему часть из нас побелела?

Вот тут есть загадка, потому что долгое время ученые (и я с ними заодно) считали, что побеление Homo Sapins случилось после очередной волны миграции в Европу из Африки 45 000 лет назад. Это объясняли необходимостью синтезировать витамин D в условиях недостатка солнечного света. Сделаю секундное отступление: без витамина D нам с вами не обойтись, НО в человеческом организме его нет, и проще всего его получить из дрожжей, хлеба, грибов ииии... солнечного света, точнее его ультрафиолетовой составляющей. Светлая кожа меньше защищена от ультрафиолета, то есть ей нужно меньше времени, чтобы началась химическая реакция, приводящая к образованию витамина D. Ну и дальше понятно - чем севернее, тем солнца меньше, поэтому кожа должна быть светлее, чтобы не лишить нас витамина. Логично? Логично, но, кажется, всё было не совсем так.

В 2014 году анализ ДНК охотника-собирателя из Испании, жившего 7000 лет назад, показал, что у него были темная кожа, голубые глаза и непереносимость лактозы. В 2018 году ученые реконструировали облик Чеддарского человека — жителя Британии, умершего 10 000 лет назад. Выяснилось, что и у него была темная кожа! Да что ж такое-то. Тогда многие специалисты усомнились в данных генетиков - да быть такого не может, мол. Частная ошибка!

ООООК! Тогда международная команда ученых изучила ДНК сразу 350 людей, которые жили в Европе в разные эпохи: от каменного века (45 000 лет назад) до времен Древнего Рима (1700 лет назад). Ученые исследовали маркеры в ДНК, извлеченной из костей и зубов, чтобы узнать цвет кожи, волос и глаз индивидов. Исследователи сосредоточились на генах, которые точно влияют на выработку меланина — пигмента, определяющего оттенок кожи (ну и глаз). И что оказалось?

Оказалось, что всего несколько тысяч лет назад больше 60 процентов древних европейцев имели полностью темную кожу. Только восемь процентов были такими светлокожими, как современные скандинавы. У оставшихся 30 процентов кожа была примерно такие, как у бывшего президента Барак Обама - нечто среднее, в общем. Анализ показал, что переломный момент произошел около 3000 лет назад, и после этого постепенно люди с бледной кожей стали составлять большинство в Европе. Вот это номер, да?

3000 лет назад - это ж совсем недавно, чуть больше сотни поколений назад, всего за пару сотен лет до того, как родился самый известный на свете поэт - Гомер. Это не значит, что все европейцы буквально «побелели» за условные 100–200 лет. Речь о том, что за относительно короткий по меркам эволюции срок (несколько столетий) доля светлокожих людей выросла.

Возможно, причина связана с изменением рациона питания. До перехода к земледелию охотники-собиратели ели много мяса, рыбы и диких растений. В этой пище и так хватало витамина D — не нужно было активно «добывать» его через кожу. Поэтому темная кожа не была проблемой.

Когда появилось земледелие (примерно 10 000 лет назад), рацион изменился: люди стали есть больше злаков и молока (после одомашнивания коров). Но в злаках витамина D мало, а молоко тогда еще плохо усваивалось взрослыми (не было гена толерантности к лактозе). То есть люди стали постепенно светлеть после аграрной революции, а сразу не после переезда из Африки. Интересно, что у неандертальцев, населявшие Европу до Homo sapiens, кожа, вероятно, была преимущественно светлая. Хотя неандертальцы и наши предки скрещивались, предки современных европейцев не унаследовали светлую пигментацию от неандертальцев — анализ ДНК исключил эту возможность. В общем, белые неандертальцы встретили черных мигрантов из Африки и постепенно исчезли, уступив им место, эта история мне даже что-то напоминает. Впрочем, мигранты потом и сами побелели.

🔬 Статья тут — https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.01.29.635495v2

​​#старые_шутки

Фотоны (это из которых состоит свет) движутся, разумеется, со скоростью света. Поэтому время их не касается, оно для них не существует. Даже если фотон летел до нас миллион наших лет, у него лично прошло ноль секунд ровно. На этом месте многие плюют и уходят обратно в религию.

(кстати, фотон, с его точки зрения, и не летел никуда, конечно. Он не способен воспринять путешествие через пространство. Все расстояния по направлению его движения сократятся до точки. Испустился —> и СРАЗУ поглотился. Тут вот есть недурная короткая статья по этому поводу https://habr.com/ru/articles/398315/).

Искал сведения об Игоре Шикломанове (это известный советский и российский гидролог), и окольным путем набрел на инфографику, в легенде которой ему приносят благодарность за "data".

Вообще сама по себе прелюбопытнейшая ведь инфографика. Мы привыкли смотреть на снимки Земли из космоса и думать о ней как о "голубой планете". А если смотреть на Землю со стороны Тихого океана, то она вообще практически выглядит планетой-океаном.

А на самом деле... А на самом деле вода - это лишь тонкая пленка на поверхности нашей каменистой планеты, и не стоит об этом забывать:
- Объем всей Земли 1,08321⋅10х12 км³
- Объем всей воды 1,39⋅10х9 км³ (то есть в тыщу раз меньше, это левый шарик на инфографике).
- Объем пресной воды типа 2,5⋅10х7 км³, то есть раз в 40 меньше
- А пресной воды в реках и озерах еще раза в три меньше (это самый крохотный шарик, его вообще еле видно), потому что бОльшая часть пресной воды - это ЛЁД.

🔬 https://www.usgs.gov/special-topics/water-science-school/science/how-much-water-there-earth

Научная электронная библиотека elibrary подготовила свой подарок к 270-летнему юбилею МГУ. Они разместили выверенные библиографические профили многих выдающихся профессоров МГУ за всю историю университета. Об этом можно прочитать в их ТГ-канале, там же объясняется, как найти эти профили на сайте elibrary:

https://yangx.top/elibrary_ru_official/37

Этот информационный сервис готовился следующим образом. Сначала факультетам и институтам МГУ было предложено назвать выдающихся профессоров, чтобы для них был создан библиографический профиль. Конечно, профили почти всех современных ученых уже есть в базе elibrary, но важно было не забыть профессоров 18-20 веков, которых уже нет с нами. На основе представлений факультетов и институтов МГУ была воздана база, которая в настоящее время насчитывает 1935 профилей выдающихся профессоров МГУ (еще около ста профилей находятся в работе).

По ходу работы над этой библиографической базой данных возникла идея разместить дополнительно еще две базы: во-первых, вообще всех профессоров МГУ за всю историю университета, которых удалось найти сотрудникам elibrary (эта база в данный момент включает 4292 человека); во-вторых, обладателей почетного звания «Заслуженный профессор МГУ» (1034 человека, включая профессоров дореволюционного времени и тех, кто получил это звание после того, как оно было восстановлено в 1993 году).

Профиль каждого профессора включает список всех его трудов (включая книги и журнальные статьи), актуальный список ссылок на его труды и соответствующий библиографический количественный анализ. Кроме того, для тех коллег, у которых имеется персональная страница в Википедии дается ссылка на эту страницу (если кликнуть на значок Википедии появляется фотография/портрет с очень коротким текстом; кликнув еще раз на эту фотографию можно перейти на персональную страницу).

ТГ-канал elibrary также сообщает, что «проект "Выдающиеся профессора МГУ" является стартовым в более глобальном проекте "Выдающиеся ученые России", в рамках которого Научная электронная библиотека планирует постепенно создавать и выверять персональные профили для всех ученых, внесших заметный вклад в развитие советской и российской науки. В частности, к выборам РАН планируется закончить работу по выверке профилей всех действительных членов и членов-корреспондентов за всю историю Российской академии наук.»

Никогда не задумывался над цветом кошек. Ну ходят и ходят себе туда-сюда хвостатые и полосатые, и ладно. Случайно наткнулся на объяснение по поводу их цветов, и оно оказалось ужасно интересным (вы с большой вероятностью его знаете, но вдруг всё же нет?):

ИТАК. Если вы видите кого-то в юбке, то это женщина. НОооо не обязательно — это может быть и шотландец, или индонезиец. В общем, непросто по внешнему виду пол определять (уж про гендер я вообще молчу). А уж определить пол кошки по цвету ее шести кажется еще сложнее, однако это не так! Правда, для понимания придется на минутку стать генетиком, но совсем на школьном уровне, не страшно!

В общем, если вы видите трёхцветную кошку, этакую бело-черно-рыжую, то знайте, что это почти гарантированно самка. Дело в том, что при эмбриональном развитии млекопитающего в какой-то момент надо выключить лишние Х-хромосомы в женских клетках, иначе много чего лишнего будет производиться по две штуки. Х-хромосом в клетках девочек, напомню, по две штуки! У девочек набор XX, а у мальчиков XY. Поэтому в тот момент, когда в зародыше уже десятки или сотни клеток, в каждой случайным образом выбирается одна Х-хромосома для инактивации (правда, с неё потом всё равно экспрессируется потом до 15% генов, но по большей части она просто лежит в клетке и ничего не делает).

Эта история работает практически у всех млекопитающих, но вот с кошками вышла интересная загвоздка. Дело в том, что красный или не-красный цвет шерсти задаётся именно в Х-хромосоме, вот такое совпадение. Получается, что по поверхности кошки слои клеток расползаются полосами, пятнами, мозаикой: потому что где-то цвет Х-хромосомы отца, а где-то матери. Если одна X-хромосома, которую котенок получил от матери, кодирует красный цвет, и вторая (отцовская) — тоже, то получится одноцветная кошка. Ну то есть скорее двуцветная, потому что еще же есть белый цвет, который кодируется за пределами полового пакета. А если одна одна X-хромосома кодирует красный цвет, а вторая — черный, то вот и получились у нас три цвета (включая белый) и нормальная кто? кошечка!!! Не кот.

Любопытно, что если такую кошку клонировать, то она останется трехцветной, конечно, но — уже с другим рисунком. Почему так? Потому что на стадии эмбриона хромосомы для инактивации выбирались случайно с вероятностью около 50%, ну и сами клетки из эмбриона растут и делятся не с математической точностью и повторяемостью. В общем, по расположению цветов трехцветную кошку можно идентифицировать среди миллионов других с вероятностью, близкой к 100 процентам.

Так-так. А может ли быть трехцветная кошка мальчиком? Может! Правда, коты с трехцветным окрасом шерсти рождаются лишь в результате генетической ошибки, которая называется синдромом Клайнфельтера. То есть у такого самца кариотип вида ХХY, это примерно один случай на 3 тысячи. К сожалению, коты с синдромом Клайнфельтера стерильны. Но ЗАТО такой кот сам по себе он является уникумом и часто высоко ценится.

На всякий случай поясню, что из всех изученных млекопитающих только у кошек и у сирийских хомячков есть ген orange — сцепленный с полом ген, влияющий на цвет шерсти. Один аллель этого гена производит феомеланин (это и есть красный цвет), другой аллель блокирует. Геном кошки, хоть и был в целом расшифрован еще 14 лет, однако ген orаnge пока изучен не до конца.

Ну, а теперь, пройдя под моим руководством кратчайший курс генетики (бгг), вы и сами поймете, почему рыжий кот вон на том заборе - это именно кот, а не кошка. Потому что у кота только одна X-хромосома, и она велит коту быть либо базово рыжим (красным), либо базово черным. Так, хорошо, а чисто рыжие кошки бывают ли? Да, бывают, и еще как. А может, у них ген рыжести сразу на двух хромосомах, вот она и рыжая. Но из-за того, что у женщин гораздо больше возможных комбинаций, вероятность того, что они будут рыжими, куда меньше, и поэтому рыжих девочек всего 20%. Оставшиеся 80% рыжих - это коты.

Спасибо генетикам - благодаря им мы издали можем понять, что вон та хитрая рыжая морда - это почти наверняка кот, а не кошечка. Ну разве это не прекрасно?

Тессеракт, если кто забыл (от др. -греч. τέσσαρες ἀκτῖνες — «четыре луча») — это четырёхмерный гиперкуб, аналог обычного трёхмерного куба в четырёхмерном пространстве. А тут вот построили трехмерный, очень наглядно.

Змеиные укусы, между прочим, каждый год убивают сотни тысяч человек по всему миру. А создавать противоядия - очень сложная и дорогая процедура. Но теперь у нас есть что? ИИ у нас есть.

Раньше, грубо говоря, предсказывали 10 000 белков, заказывали синтез 10 000 синтетических генов, и из них лишь три в эксперименте работали, как нужно. Соответственно, все радовались что подход работает, но синтез одного гена может стоить десять или двадцать тысяч рублей. Соответственно, синтезировать 10 000 генов будет стоить уже миллион долларов или больше.

А теперь, новые методы позволяют заказать три-шесть генов, и половина из них — работают. Или, иногда, все работают.

Круто.

Статья тут: https://zanauku.mipt.ru/2025/02/25/baker-antidote/

Какие оптимистичные люди - планируют высаживать деревья на Луне и в ближайшие 50 лет строить там деревянные дома. ↓