​​С каждым годом ученые подбираются чуть-чуть ближе к пониманию принципов работы мозга. Их знания помогают создавать новые технологии на стыке IT и нейронаук. Какие разработки сегодня ближе всего к тому, чтобы расширить возможности медиков, пациентов и просто людей, желающих сделать апгрейд головы?

Анализ тысяч патентов в области нейротехнологий позволил выявить десять инновационных систем: диагностика на основе больших данных, интерфейс «мозг — компьютер», лечение в виртуальной реальности, совместные когнитивные симуляции и многое другое.

https://telegra.ph/Haknut-mozg-10-nejrotehnologij-dlya-apgrejda-golovy-12-12

Маньяк Джек Потрошитель известен не только серийными убийствами, но и письмами. Пока его безуспешно пытались поймать, в полицию приходили сотни посланий за его подписью с обещанием новых убийств.

Большинство из них — фальшивки, и только три являются настоящими. Некоторые подделки оказались настолько явными, что были разоблачены сразу, но вот то, что только три письма принадлежат самому Джеку Потрошителю, было доказано с помощью статистического анализа лишь 130 лет спустя.

https://telegra.ph/Potroshim-pisma-Dzheka-Potroshitelya-09-01

​​Дружба на расстоянии: как это устроено «Вконтакте»

Жизнь в сети стала почти такой же насыщенной, как и «в реале». А если у сети есть жители, то у них есть и география расселения. С января по март 2015 года группа программистов и географов провела цифровую «перепись населения», собрав информацию из анкет пользователей социальной сети «ВКонтакте», находящихся в открытом доступе. Географы не смогли обойтись без карт и нанесли на них почти все — начиная от пола и возраста и заканчивая популярными именами, хобби и дружескими связями (полный набор — на сайте webcensus.ru).

Интересно посмотреть, с кем и как «дружат» отдельные города. Видно, что самые сильные многолюдные дружеские связи в стране — между Москвой и другими миллионниками.

Если выбрать всего три самых сильных межрегиональных сети, это окажутся пары «Москва — Санкт-Петербург», «Москва — Казань» и «Москва — Екатеринбург».

Карта отражает сильнейшую централизацию нашей страны, не только в политике и экономике, но и в дружеских связях пользователей «ВКонтакте». Почти у каждого региона, города или района больше всего друзей в Москве; число друзей в соседних регионах обычно на порядок меньше. Даже Петербург сильно отстает от Москвы: его самые «крепкие» дружеские связи (с Татарстаном, Свердловской областью, Башкортостаном) располагаются только в третьем десятке рейтинга дружбы городов.

​​Шекспировские страсти

Уильям Шекспир не щадил своих персонажей — каждая вторая пьеса кончалась горой трупов. Мертвы не только Розенкранц и Гильденстерн, но и Гамлет, Ромео, Джульетта, Отелло, Дездемона, Макбет, леди Макбет... Всего в этом списке больше 70 имен. Но как именно они умерли? Какие виды смерти предпочитал Шекспир?

На этот вопрос помогает ответить инфографика. Из визуализации 74 смертей в пьесах Шекспира хорошо видно, что чаще всего герои гибли от холодного оружия. «Заколоты» или закололись сами 30 из 74 персонажей. Еще пятеро обезглавлены, четверо отравлены, трое — «отравлены и заколоты» одновременно (это, конечно, Гамлет и Лаэрт после дуэли с отравленной шпагой, а также убитый Гамлетом Клавдий).

Остальные причины смерти встречаются 1-2 раза. Здесь, например, Деметрий с Хироном, запеченные в пироге в пьесе Тит Андроник (первая и самая кровавая трагедия Шекспира). Здесь же персонаж комедии Зимняя сказка, который в какой-то момент «убегает, преследуемый медведем». Вероятно, это было вставлено просто чтобы повеселить публику в театре.

В общем, Шекспир умел радовать зрителей и убивать весело!

Словарный запас писателей — излюбленная тема филологов и лингвистов. Об этом написаны десятки работ и составлены целые словари — «Словарь языка Пушкина», «A Dictionary of Shakespeare» и т.д.

Журналист Мэтт Дэниэлс решил сопоставить эталонный для английского языка словарный запас Шекспира, оцениваемый в 100 000 слов, с тем, что дает анализ текстов хип-хоп-музыкантов. Для этого использовались первые 35 000 слов из текстов песен каждого исполнителя.

Оказалось, что словарный запас рэперов гораздо больше, чем можно подумать!

https://telegra.ph/Ne-EHllochka-lyudoedka-rehpery-s-samym-bogatym-slovarnym-zapasom-01-21

В каких цветах страдало Средневековье? Какими красками рисовали фантастическое будущее в середине XX века?

Сегодня мы расскажем об интересном ресурсе, собравшем 180 цветовых палитр разных эпох — от древнего Египта до 1960-х годов.

https://telegra.ph/Najdi-svoj-cvet-v-istorii-01-21

​​Вчера мы говорили о цветах истории, а сегодня обратимся к звукам литературы.

Все знают, что в музыкальном произведении разные фрагменты имеют разную громкость. А есть ли колебания по громкости в литературном произведении? Учёные из Стэнфорда на примере романов показали, что громкость в литературе вполне измерима, и измерения эти поддаются интерпретации.

Как же измерить громкость романа и как она связана с развитием его сюжета и эпохой создания?

https://telegra.ph/ZHutko-gromko-zapredelno-tiho-zvuki-v-romanah-01-21

​​Илиада — кровавое произведение. Великий эпос Гомера рассказывает о Троянской войне — неудивительно, что к концу действия половина героев погибает. Знаменитая последняя строчка поэмы сообщает о похоронах главного защитника Трои:

«Так погребали они конеборного Гектора тело»

Но сколько именно троянцев и греков-ахейцев положил великий сказитель? Об этом расскажет инфографика по Илиаде.

Из диаграмм можно узнать, что в изображении Гомера греки воюют эффективнее: за весь эпос им удалось убить 201 защитника Трои, потеряв лишь 54 воина. Большая часть смертей приходится на песнь V — длинное описание битвы, в которой на поле боя лично выходит бог войны Арес (Арей):

Страшно, как будто бы девять иль десять воскликнули тысяч
Сильных мужей на войне, зачинающих ярую битву.
Дрогнули все, и дружины троян, и дружины ахеян,
С ужасом: так заревел Арей, ненасытный войною.

Личный рейтинг воинов Троянской войны тоже возглавляет грек. Но не Ахиллес, как вы могли подумать. Героя подвела забастовка: ведь Илиада начинается как раз с того, что Ахиллес разгневался на Агамемнона и отказался сражаться. Так что больше всего фрагов — у Диомеда (35). На втором месте — главный герой защитников, Гектор (29+1 раненый). Кроме Гектора у троянцев фактически нет супер-воинов — ни один из них не добрался даже до 10. А вот у греков таких еще несколько, в частности, Патрокл (27) и Ахиллес (23).

​​Умер Децл — культовый рэпер эпохи MTV. Децл был богом школьников конца 90-х – начала 2000-х. Мы все знали про «вечеринку у Децла дома», на которой «все двигают попами под музыку хип-хопа». Это был не просто крутой клип — это была воплощенная мечта, гимн отвязной свободе. Сегодня та вечеринка окончательно закрылась. «Всё, кончена пати», — сказал бы сам рэпер.

В память о Децле мы сделали визуализацию самых часто встречающихся слов в его текстах. Мы отфильтровали служебные слова вроде предлогов и союзов — и оказалось, что чаще всего Децл упоминал рэп и любовь. Кажется, это очень закономерный результат. Кстати, топ не меняется, даже если привести все слова в текстах Децла к начальной форме, то есть считать формы одного слова вместе.

На третьем месте по частотности — глагол «надоело». Из него почти полностью состоит одноименная песня. Ее первый (и последний) куплет отлично подходит, чтобы закончить этот памятный пост:

Надоело спать, надоело ждать,
Надоело врать, надоело убегать.
Надоело нервничать и кричать,
Надоело жить, надоело умирать.

​​10 художников.
11 лет.
11 картин.
5 главных цветов на каждую картину.
Простая, но говорящая инфографика. Видно, как у Ренуара наступает знаменитый «красный» период, а яркие поначалу гогеновские полотна с таитянками становятся более темными и менее контрастными к концу жизни художника.

​​Пушкин с детства любил путешествовать и много поездил (царская немилость и ссылки способствовали). Но за границей так и не побывал. Хотя знал много языков, французским владел как вторым родным, а в произведениях изобразил и Париж, и Мадрид, и Италию, и Балканы. Вот что говорит сам поэт в своем главном травелоге — «Путешествии в Арзрум»:

«Граница имела для меня что-то таинственное; с детских лет путешествия были моею любимою мечтою. Долго вел я потом жизнь кочующую, скитаясь то по югу, то по северу, и никогда еще не вырывался из пределов необъятной России. Я весело въехал в заветную реку, и добрый конь вынес меня на турецкий берег. Но этот берег был уже завоеван: я все еще находился в России».

В общем, Пушкину не повезло. Хотя сегодня заграница — это не только Эрзурум на территории Турции, но и многие другие пушкинские места: Тифлис-Тбилиси, Кишинев, Киев, Одесса… И даже Уральск, куда поэт ездил вместе с Далем (да-да, тем самым человеком-словарем) для сбора сведений о Пугачевском восстании, ныне находится в Казахстане.

Всего Пушкин проехал более 34 тыс. верст — свыше 36 тыс. километров. Сюда включен и его последний путь — после гибели поэта (к очередной годовщине которой мы написали этот пост) тело отвезли во Псков и похоронили на территории Святогорского монастыря.

Изучить все маршруты Пушкина можно на карте:

​​Городские огни и нейроны демонстрируют поразительное сходство. Фотографии городов были сделаны с Международной космической станции, а изображения нейронов — получены с помощью флуоресцентной микроскопии. Снимки городов слева, нейронов — справа.

Флуоресцентная микроскопия представляет собой метод получения увеличенных изображений с использованием люминесценции возбужденных атомов и молекул образца. Флуоресцентная микроскопия позволяет наблюдать за внутренней микроструктурой клеток и даже небольших организмов, причем не только фиксированных, но и живых. В 2014 году за «создание флуоресцентной спектроскопии высокого разрешения» двоим американским и немецкому ученым была вручена Нобелевская премия по химии.

Что читать современному гуманитарию?

Продолжаем рассказывать о наших любимых каналах. В третьем выпуске — гуманитарные каналы с нешаблонной подачей и экзотическим контентом: средневековые редкости и аномалии, антропология и фольклористика третьего мира, музейные инсайды, современное музыковедение.

— @iconographical_mayhem — Иконографический Беспредел
Казусы иконографии, аномалии средневекового христианства, экзотизм неевропейских церквей, дикость современных икон. Когда появился миф о плоской земле и кто двигал небесный свод? Зачем даосскому божеству руки вместо глаз? И, наконец, был ли Иисус Христос грибом?

— @bezbra — Бездуховная брань
Увлекательные рассказы о путешествиях по кишлакам на Памире, женских, жреческих и торговых языках в Армении и Гане, смешении битбокса, госпела и народных текстов в песенной традиции Южной Африки... В общем, фольклор, языки и традиционные культуры.

— @voxmediiaevi — Vox medii aevi
Канал главного редактора журнала Vox medii aevi, где публикуются материалы для медиевистов и сочувствующих: объявления о грантах, конференциях и лекциях, новости о свежих книгах и проектах по медиевистике и, конечно, красивые картинки.

— @bibliothecarius — Дневники библиотекаря
Сотрудник «Российской национальной библиотеки» в Санкт-Петербурге публикует фото редких старопечатных книг, необычных экслибрисов, гравюр и переплётов из собрания библиотеки и рассказывает их историю.

— @Juntaex — Хунта Экспресс
Мелодии и ритмы третьего мира: иранские кочевники, индийские коммунисты, нигерийские кибер-шаманы, курдские партизанские песни, Северная Корея в 90-е, редкие кадры с Кадаффи и Эскобаром и многое другое.

— @museumlamer — Музейный Ламер
Digital-менеджер в сфере искусства делится тизерами к выставкам и анонсами лекций, собирает мемы и красивые картинки, рассказывает об интернет-проектах музеев и флешмобах в социальных сетях — в общем, помогает понять, что музеи — это здорово и весело.

— @monachusludit — Мамкин медиевист
Кому молиться, чтобы соблазнить девушку? Какие хулиганские рисунки можно обнаружить на полях рукописей? Как стать святой покровительницей телевидения? Неизвестные рукописи, кулстори про монахинь и рыцарей, повседневность и менталитет — медиевистика, которую мы точно заслужили.

— @pithhelmet — Пробковый шлем
Канал о непростых отношениях европейских колонизаторов и колонизируемых в Африке, Азии и Океании. Киплинг и Ливингстон, вице-короли и набобы, индийские и бирманские борцы за независимость, а также постколониальное наследие.

— @shlsi — Школа-лаборатория свободных искусств
Современная академическая музыка, рецензии на новые книги и репортажи с конференций, альтернативный музыковедческий взгляд на популярную музыку и экскурсы в музыку старинную, новейшие технологии в музыкальном искусстве.

— @sysblok — Системный Блокъ
Канал о переходе культуры в цифру и применении технологий в гуманитарных науках и искусстве. В каких цветах страдало Средневековье? Как предсказать популярность художника по первой выставке? Как нейросети пишут музыку и как работают музыкальные поисковики? Системный Блокъ — это современный Вергилий, который проведет вас через девять кругов Big Data.

Хотите рассказать нам о своем любимом сообществе? Мы уже собираем продолжение. Пишите.

«Галактика каверов» (Galaxy of Covers) — это визуализация эволюции 50 наиболее популярных кавер-версий всех времен. Название проекта говорит само за себя: подобно планетам, каверы вращаются с разной скоростью по разным орбитам вокруг оригинала-солнца.

Проект позволяет не только проанализировать многолетний путь хитов от идеи до современных интерпретаций, но и насладиться красивейшими динамическими визуализациями.

https://telegra.ph/Muzyka-prosto-kosmos-02-15

PixelPlayer: нейросеть научили раскладывать музыку на партии

PixelPlayer — система, разработанная учеными из Массачусетского технологического института (MIT). Она способна выделять из видеозаписи партии отдельных музыкальных инструментов. Предыдущие разработки по выделению отдельных партий требовали аудиозаписей с ручной разметкой, в то время как PixelPlayer работает с неподготовленным видео.

Разработчики PixelPlayer видят потенциал в изучении синхронизации между зрением и слухом. Поэтому система задействует три алгоритма: для обработки видеоряда, аудиодорожки и для объединения первого со вторым. Необычно, что PixelPlayer определяет звук, относящийся к каждому из сегментов картинки.

На сайте разработки есть интерактивное демо. Там можно понажимать на разные сегменты видео и послушать, как они звучат (или не звучат).

Видео, демонстрирующее возможности PixelPlayer:
https://youtu.be/2eVDLEQlKD0

11 лет назад, 19 февраля 2008 года умер Егор Летов. Даже если вы не знакомы с его песнями, в вашей жизни точно была компания (и не одна!), назойливо распевающая «Все идет по плану», а мозг исправно подсказывает, что после «ооо» следует «моя оборона».

Противоречивые тексты Летова становятся темой научных статей, их орут во дворах, по ним защищают диссертации и пишут на заборе; они остаются современными и сейчас.

В честь годовщины смерти главного поэта русского панка мы подготовили небольшое корпусное исследование по его текстам и визуализировали самые интересные находки.

https://telegra.ph/Novyj-mertvyj-horoshij-vizualizaciya-tekstov-Grazhdanskoj-Oborony-02-19

Нейросеть-композитор учится у Баха, Бетховена и Шопена

Команда из Университета Дьюка создает музыкальные произведения, обучая алгоритмы на сочинениях композиторов-классиков.

Сама идея сочинения музыки автоматическим способом, с минимальным участием человека, имеет долгую историю. Сохранились сведения об игре «Музыкальные кости», существовавшей в XVIII веке. Участники брали небольшие музыкальные фрагменты и комбинировали их в порядке, который указывали брошенные на стол игральные кости. Первым же музыкальным произведением, полностью сочиненным компьютером, является «Illiac Suite» (1955-1956).

С тех пор исследователи опробовали множество вероятностных моделей и обучаемых алгоритмов для автоматизированного создания музыки.

Ученые из Университета Дьюка исследуют возможности использования для создания музыки вероятностных моделей временных рядов (в частности, скрытых марковских моделей и изменяющихся во времени авторегрессионных моделей) для алгоритмического создания музыки в стиле фортепианных произведений эпохи Романтизма.

Сочинения получаются вполне благозвучные. Однако ученые признаются, что пока не смогли «объяснить» машине-композитору законы развития мелодии.

Самый лучший результат выходит, если основывать обучение на музыкальных произведениях, состоящих преимущественно из консонантных интервалов. Таких, как, например, «Ода к радости» Бетховена или Канон Пахельбеля.

В «Яндексе» последовали примеру американских ученых и на днях объявили о созданной с помощью нейросети пьесе для альта с оркестром, которую 24 февраля, на закрытии Зимнего международного фестиваля искусств в Сочи, исполнил оркестр «Новая Россия». Однако искусственный интеллект сгенерировал лишь фортепианные партии, а превратил творение машины в полноценное музыкальное произведение и сделал его оркестровку уже человек — композитор Кузьма Бодров.

Больше примеров и подробности о том, как это работает — здесь.

Проработанная историческая обстановка — одна из причин любви критиков и фанатов к видеоиграм Assassin’s Creed. Действие Assassin’s Creed: Origins происходит в эллинистическом Египте; чтобы точно воссоздать эпоху, разработчики игры из Ubisoft обратились к египтологам.

В ходе совместной работы авторы задумались, насколько долгим и трудоемким до сих пор остается процесс перевода древнеегипетского языка. Так появилась идея проекта The Hieroglyphics Initiative — машинного переводчика египетских иероглифов. И фанаты Assassin’s Creed за одну ночь помогли собрать материал для его обучения!

https://telegra.ph/Kak-gejmery-drevneegipetskoe-pismo-rasshifrovyvali-03-03

​​Спасение утопающих ученых

Статьи в научных журналах — главный продукт современного ученого. Ежегодно исследователи производят около миллиона публикаций. Навигация в этом огромном информационном потоке остается нерешенной задачей. Одна из ключевых проблем — содержание научных статей трудно индексировать для электронного поиска. Мощным подспорьем здесь могут послужить алгоритмы машинного обучения (ML) и обработка естественного языка (NLP).

Уже сейчас существуют системы поиска, позволяющие находить в огромных массивах данных не просто ключевые слова, а скрытые взаимосвязи, и ранжировать результаты по релевантности. Увы, пока семантический анализ в системах поиска далек от идеального. Использование алгоритмов машинного обучения и NLP позволит улучшить качество поиска научных статей и существенно упростит работу.

Стартапы, внедряющие семантический поиск по научным статьям, уже существуют — например, Semantic Scholar. Многие из них предоставляют сервисы поиска близких по смыслу статей на основе ключевых слов, краткой аннотации (абстракта) или ссылки на документ. Получив их, такой поисковик возвращает близкие или смежные статьи в виде сети.

Близость статей передают через силу (вес) связей в получившейся сети. Так пользователь может увидеть на группы наиболее схожих статей в виде плотных клубков.

Еще научный поисковик может использовать рекомендательную систему, как в Amazon или Netflix. Статьи, которые понравились пользователю А, могут рекомендовать пользователю B, у которого схожие научные предпочтения.

В биомедицине поисковики пытаются искать не только по текстам, но и по изображениям. Однако результаты их анализа всё ещё требуют проверки человеком — алгоритмы компьютерного зрения не дают стопроцентной точности.

Ксения Михайлова

Большинство из наших читателей наверняка слышали про языковые корпуса: Британский национальный корпус (BNC), Корпус языка Пушкина, Национальный корпус русского языка (НКРЯ) с его подкорпусами — газетным, поэтическим, диалектным, историческим...

Но иногда лингвистам для исследований нужны совершенно нестандартные коллекции текстов, и сегодня мы рассказываем о таких необычных корпусах — от рассказов о грушах до учебников русского языка.

https://telegra.ph/Pomedlennee-ya-zapisyvayu-03-03