Да или нет?

Полюбившийся многим формат, чтобы размять мозг или настолько заранее начать подготовке к Лабе в следующем году! 🤔

Правила: ниже будут три утверждения, ставьте палец вверх, если согласны и вниз, если считаете утверждение неверным.

Завтра мы опубликуем правильные ответы с пояснениями!

👍 — да
👎 — нет

Первое утверждение: человек умнее животных, потому что у него больше нейронов в мозге.

Второе утверждение: вся используемая компьютером электроэнергия превращается в тепло.

Третье утверждение: в дни солнцестояния день равен ночи.

Правильные ответы с пояснениями

1. Человек умнее животных, потому что у него больше нейронов в мозге.
Нет

Понятие «умнее», конечно, не является строгим научным термином, но примерно соответствует используемому в психологии понятию «интеллект», хотя и к понятию интеллекта тоже есть много разных подходов. И все же мы хорошо понимаем, что человек обладает определенными способностями к языку, абстрактному мышлению и творческому поиску, каких не наблюдается ни у каких других животных. Естественно, возникает вопрос о причинах столь существенных отличий.
Раньше интеллект пытались связать с размером мозга. Однако у африканского слона мозг в 3 раза больше, чем у человека, и нейронов у слона тоже втрое больше — 257 млрд. Правда, почти все они находятся в гигантском мозжечке, а на кору полушарий приходится лишь 5,6 млрд (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24971054). Но и по нейронам коры человек не является чемпионом — в коре мозга черного дельфина 37 млрд нейронов (http://idbras.comcor.ru/DevBiolNews/24052015.htm), тогда как у человека их почти в два раза меньше. Таким образом, интеллект не связан жестко ни с размером мозга, ни с количеством клеток в нем.
И раз простые количественные характеристики мозга не позволяют объяснить интеллектуальное превосходство человека, остается сделать вывод, что определяющую роль играют какие-то архитектурные особенности. Причем эти архитектурные особенности являются достаточно тонкими, поскольку в общих чертах строение мозга человека и, скажем, других приматов вполне сопоставимо.

Примечание

В мозге человека всего на порядок больше нейронов, чем транзисторов в процессорах современных компьютеров. А поскольку число транзисторов в новых процессорах удваивается каждые два года, через 10 лет их число будет сравнимо с числом нейронов в человеческом мозге. А суперкомпьютеры с десятками тысяч процессоров уже давно превосходят человека по числу элементов. Однако для получения искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим, числа элементов самого по себе недостаточно, нужна иная архитектура на уровне процессора или программного обеспечения, и мы пока не знаем, какая именно.

2. Вся используемая компьютером электроэнергия превращается в тепло.
Да

Компьютер не совершает никакой работы, которая могла бы приводить к долгосрочному увеличению потенциальной или кинетической энергии материальных тел. Поэтому в практическом смысле вся потребляемая компьютером, энергия переходит в тепло.
Это особенно впечатляюще проявляется на примере модной в последнее время деятельности по майнингу биткойна и других криптовалют. Биткойн-транзакции удостоверяются посредством алгоритма, который требует очень трудоемкого поиска специальных хэш-кодов. Это делается методом случайного перебора. Майнерские компьютеры по всему миру ежесекундно проверяют десятки квинтиллионов (1018) хэшей, расходуя на это столько энергии, сколько потребляет вся Новая Зеландия с пяти миллионным населением — более 40 тераватт-часов в год. Все эта энергия целиком переходит в тепло.

Примечание

При очень дотошном подходе к делу необходимо сделать несколько оговорок.
1. Если компьютер соединить с исполнительными механизмами, например, с лифтом или зарядным устройством для аккумуляторов, то часть потребляемой системой энергии будет переходить не в тепло, а в другие формы — кинетическую, потенциальную, электрическую или химическую. Однако в этом случае компьютер следует рассматривать отдельно от исполнительных устройств, занимающихся преобразованием энергии.
2. При записи информации в долговременную, например магнитною память, часть энергии компьютер расходует на изменение потенциальной энергии, содержащейся в ячейках памяти. Однако величина запасаемой в памяти энергии пренебрежимо мала, и, кроме того, если в память записываются реальные данные, то в них содержится примерно одинаковое количество нулей и единиц, а значит, в целом потенциальная энергия накопителя информации практически не будет меняться.
3. Часть энергии компьютеры испускают в виде электромагнитного излучения: радиоволн Wi-Fi-адаптеры, оптического излучения экраны и светодиодов. Однако это излучение практически полностью поглощается в ближайших окрестностях компьютера и превращается в тепло.

3. В дни солнцестояния день равен ночи.
Нет

День равен ночи в дни равноденствий (весной и осенью) — потому они так и называются. А в дни солнцестояний (летом и зимой) разница в продолжительности дня и ночи максимальна.
Слово «солнцестояние» отражает тот факт, что вблизи этих дней удаление Солнце от небесного экватора (склонение) достигает максимума и останавливается, прежде чем начать уменьшаться. Именно из-за этого замирания на максимальном удалении от экватора день зимнего солнцестояния долгое время остается очень коротким, а вблизи летнего солнцестояние — наоборот длинным.

В 2019 году исполнилось 500 лет со дня смерти великого художника и мыслителя Леонардо да Винчи (1452–1519).
На протяжении всей жизни Леонардо возвращался к идее полета человека. В его
дневниках сохранилось много рисунков летательных аппаратов, которые подобны
птичьим крыльям.
Такой аппарат, по легенде, был изобретен древнегреческим мастером Дедалом.
Построить такой летательный аппарат Леонардо да Винчи не удалось, но его рисунки вдохновили множество последователей.
Аппараты, которые за счет подъемной силы, развиваемой взмахом крыла способны подняться в воздух и лететь, получили название орнитоптеры.
Беспилотные аппараты уже летают.

В чём разница между темной материей и черным веществом?

С момента своего появления в 2017 году организаторы «Открытой лабораторной» подчёркивают, что основная цель акции – это не попытка выявить самого умного жителя страны.

Главное в мероприятии – совместный достаточно подробный разбор заданий, в ходе которого участники запомнят ответы на те вопросы, которые показались им самыми сложными.

Тем не менее анализ ответов тоже представляет определённый интерес. Люди любят играть в игры. Для организаторов «Открытой лабораторной» весь процесс, от обсуждения и выбора вопросов, до подготовки ведущих, привлечения людей на площадки и последующего сбора информации — это большая игра. У которой должен быть результат.

Посмотреть полную версию статьи с аналитикой Лабы этого года можно на сайте — https://openlaba.ru/news/openlaba2024_analytics

Какой бы увлекательной ни была игра, у неё должен быть конец. «Открытая лабораторная 2024» завершилась.

Это не повод расстраиваться, потому что скоро на сайте появится возможность проверить себя на вопросах этого года онлайн и посмотреть видео с детальным разбором правильных ответов.

Составители вопросов уже начали вносить в свои записные книжки варианты для следующего года.

Оставайтесь с нами и следите за анонсами!

Если вы вчера не смогли прочитать полную версию с итоговой аналитикой Лабы, то ниже будут два интереснейших блока с графиками!

По ссылке всегда доступна полная версия специально для вас — https://openlaba.ru/news/openlaba2024_analytics/

Статистика по участникам

Основными участниками «Открытой лабораторной» стали школьники (56%), на втором месте по представленности были студенты (28%), далее люди с высшим образованием (15%) и ученой степенью (1%). Гендерный состав участников был чуть смещен в женскую сторону (54%). Большинство пришедших на площадки Лабы сделали это впервые, лишь 9% уже участвовали в «Открытой лабораторной».