Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Научно-популярное

Что не рассказывает про полиграф и почему его нельзя автоматизировать

01.12.2020 14:07:50 | Автор: admin


Сегодня мы подключим датчики полиграфа к шести девушкам, обучающимся в театральном вузе. Их задача говорить неправду в некоторых ситуациях. Ваша задача задавать вопросы и смотреть на телеметрию датчиков. А потом принимать решение, врёт испытуемая или нет.

Нужно это для того, чтобы вы сами решили и поняли, насколько творческий, интуитивный и неточный процесс тестирования. Потому что он полностью зависит от проводящего его человека.

Чтобы вам было легче освоиться, вот ссылка на учебное пособие полиграфолога, а в посте я расскажу основные вещи про устройство этого прибора и базовые техники работы специалиста.

Начнём с того, что ваш основной датчик КГР, кожно-гальваническая реакция. Без всего остального можно обойтись, но именно КГР будет давать вам больше всего информации. Измерение сопротивления кожи регистрируется очень быстро, и стрессовая либо гиперстрессовая реакция на КГР видна ещё при задавании вопроса. Остальные датчики нужны в первую очередь для контроля, что испытуемый не пробует обмануть полиграф.

На что смотреть?


Вот примерно так выглядит нормальный график:





Вас интересует в первую очередь гиперстресс на датчике КГР:



Вот детальнее:



Вас интересует реакция на вопрос, а не показания во время ответа. Почти всё решается в момент, когда испытуемый начинает понимать смысл вопроса, то есть где-то на середине фразы. Если вы видите реакцию гиперстресса это чувствительный для испытуемого вопрос. Если вы видите реакцию стресса нужно походить рядом. Если субстресс скорее всего, ответ будет правдив, но мы ещё смотрим КГР во время ответа.

Задача полиграфолога привести человека в такое состояние, когда он будет максимально эмоционально напряжён, но при этом не будет бояться. То есть вся подготовка направлена на то, чтобы амплитуда реакций КГР была максимальной.

Снизить амплитуду может усталость, нестерпимое желание пойти в туалет, больше после предыдущего вопроса (это в методичке осторожно называется неожиданная физическая боль, и нет, мы так делать не будем), разные психотропные средства и так далее. Каждая причина может применяться для введения полиграфолога в заблуждение. Например, испытуемый может принести канцелярскую кнопку в ботинке и нажать её в нужный момент, чтобы почувствовать боль. В отличие от ожидаемой реакции, вы увидите ещё одно движение на датчике, показывающем двигательную активность. Если испытуемый пробует задержать дыхание вы увидите это на графике дыхательной деятельности и так далее. Ещё испытуемый может зажать пальцы, попытаться скрывать тремор рук и так далее всё это будет видно на соответствующих датчиках. То есть при рассогласовании показаний КГР и других датчиков, скорее всего, речь о попытке обмануть прибор и полиграфолога.

Вот, человек, возможно, планировал совершить хищение. Реакция не означает, что он врёт, не означает, что он планировал, но означает, что вопрос его очень волнует. Обратите внимание на согласованность данных датчиков:



Вот здесь можно предположить, что стоит задать несколько уточняющих вопросов:



Вот здесь обратите внимание на рассогласование показаний датчиков. Это вибрация или тремор:



Вопросы распределяются в тесте таким образом, чтобы каждый прозвучал несколько раз в различных формулировках. Базовая методика предполагает три типа вопросов: для калибровки (Сегодня четверг?, Вас зовут Иван?, Вы верите в существование собак?), часть для отвлечения внимания и снятия последствий после прошлых вопросов (Как зовут коллегу за соседним столом?, Что вы ели на завтрак?), а часть значимые входит в тест. Значимые вопросы обычно предъявляются не подряд, поскольку нельзя истощать психику испытуемого слишком сильно, иначе КГР будет изменяться меньше. К стрессу можно адаптироваться, и люди это успешно делают со временем. Либо устают. Время от времени повторяются проверочные вопросы, ответ на которые известен это проверка калибровки устройства и отсутствия внешних стимулов, искажающих результаты.

Именно по этой причине на тест нужно приходить бодрым и выспавшимся. Чем менее вы бодры и выспались, тем более безразличны вы будете к вопросам. Это невыгодно полиграфологу. Во время предварительной беседы (когда датчиков ещё нет) полиграфолог будет проверять ваше состояние скорость речи и правильность работы речевых центров, посмотрит зрачки, установит общее состояние. Но он не может проводить медицинские тесты, поэтому задача просто определить годноту психического состояния. Отбраковываются люди после приёма транквилизаторов (в том числе дневных), в состоянии похмелья, болеющие, на определённых стадиях беременности, принимающие наркотики и так далее. Следующая задача полиграфолога во время беседы повысить ставки, то есть объяснить испытуемому плату за провал. А затем убедить испытуемого в том, что результаты толкуются однозначно и надёжно.

Естественно, вам врут. Никакой однозначности в толковании результатов быть не может. Но чем больше испытуемый убеждён в этом, тем легче полиграфологу в дальнейшем тесте.

Если на тестовую беседу приходит гиперактивный, мнительный или разгневанный человек, его нужно привести в нормальное состояние.

Во время беседы обычно озвучивается круг вопросов. На этой стадии ещё можно относительно безболезненно отказаться от части вопросов, но это вызовет нездоровый интерес у того, кто заказывал исследование.

После этого можно подключать датчики.


Внешний вид полиграфа




Полиграф с подключенными датчиками

Что за вопросы?


Типовой набор вопросов на собеседовании предполагает:
Поиск задолженностей и непогашенных кредитов (Вы должны кому-то большую сумму?).
Оценка уровня конфликтности (На предыдущей работе вы конфликтовали с кем-нибудь из сотрудников?).
Оценка склонности к коррупции (Получали ли вы дополнительное вознаграждение по сделкам за последние три года?). Про три года тут не случайно, потому что в вопросах этого уровня, как и воровали ли вы когда-нибудь, нас не особо интересует стыренная в шесть лет мелочь, а вот хищение со склада в прошлом году будет уже интереснее.
Проверка на зависимости игровая, наркотическая, алкогольная.
Проверка причины ухода с прошлой работы.
Проверка причины устройства на эту работу (а то вдруг казачок засланный).
Проверка резюме и подлинности документов.
Оценка состояния здоровья (не помешает ли что-то работе, например, начинающаяся беременность).
Вопросы по левакам, способным отвлекать от работы.

Примеры значимых вопросов:
  • Вы живёте в России?
  • Вы на прошлой работе делали фальшивые записи в отчётных документах?
  • Вы в течение последнего года серьёзно конфликтовали со своим руководством?
  • Вы часто обманываете коллег по работе?
  • Вам приходилось покрывать кого-нибудь из коллег, заранее зная об их виновности?
  • Вы поступали когда-нибудь нечестно на работе?
  • У вас есть серьёзные заболевания, которые могут мешать работе?

Каждый вопрос может вызвать три разнесённых во времени реакции: во время восприятия вопроса, во время обдумывания и во время ответа. Возможно наложение реакций от предыдущих вопросов на текущие, а также возможны артефакты например, испытуемый услышал вопрос про фальшивые записи в отчётных документах и представил себе ситуацию, в которой мог бы это сделать. И испугался, что сейчас его раскроют на детекторе, так как он подумал, что мог бы это сделать. Ваша творческая задача пытаться понять, что человек подумал во время обдумывания ответа, и объяснить колебания графиков.

При проведении САТ можно избежать использования биографических данных, предложив обследуемому выбрать и запомнить число от трёх до семи, а затем назвать его полиграфологу. Полиграфолог записывает выбранное число на чистом листе бумаги и с помощью кнопки или липкой ленты укрепляет лист на стене перед глазами обследуемого. Затем полиграфолог даёт инструкцию обследуемому внимательно смотреть на число и отвечать нет на все вопросы, которые будут ему задаваться в отношении выбранного числа. Вслед за этим полиграфолог включает полиграф и задаёт один и тот же вопрос: Вы выбрали число ...?, упоминая цифры от двух до семи, называя в общем порядке и ту, что выбрал обследуемый. По завершении этого теста полиграфолог сообщает обследуемому, что оборудование работает нормально, а реакция на вопрос о выбранном числе является выраженной, и становится ясным, как выглядят его физиологические показатели, когда ом лжёт или говорит правду (для подтверждения этих слов полиграфолог может продемонстрировать обследуемому полиграмму). При этом полиграфолог подчёркивает, что обследуемому не следует волноваться, если он искренен, так как исследование с высокой точностью подтвердит его правоту.

И насколько этот шаманизм достоверен?


Не очень. Всё держится на харизме полиграфолога. Собственно, вы сможете убедиться в этом лично, когда поведёте беседу с испытуемыми.

Тем не менее в России заключения пишутся бинарно: вор или нет, коррупционер или нет, алкоголик или здоровый человек. Потому что за исследование платятся деньги, и результат не ворует с вероятностью 90 % никого не устраивает. Результат теста решение о принятии сотрудника на работу, и считается, что если полиграфолог ошибся и забраковал невиновного, это не так страшно, как принять порочного сотрудника.

Есть исследование относительно тестов в государственной системе США. Основные выводы:
CONCLUSION: Polygraph testing yields an unacceptable choice for DOE employee security screening between too many loyal employees falsely judged deceptive and too many major security threats left undetected. Its accuracy in distinguishing actual or potential security violators from innocent test takers is insufficient to justify reliance on its use in employee security screening in federal agencies.

Polygraph screening may be useful for achieving such objectives as deterring security violations, increasing the frequency of admissions of such violations, deterring employment applications from potentially poor security risks, and increasing public confidence in national security organizations.

То есть проверка не имеет практического смысла для решения о принятии на работу. Тем не менее она имеет практический смысл в те моменты, когда вам нужно узнать детали какого-либо преступления или разобраться в причинах чего-то подозрительного.

С другой стороны, полиграфологов учат следующим образом: совершается тестовое преступление (кто-то один из группы крадёт предмет в контролируемой среде), и задача полиграфолога выяснить, кто это был. То есть событие вполне реально, но реакция слабее из-за понимания собственной безопасности. Обычно полиграфолог проводит примерно 1015 таких тестов во время обучения, а дальше учится на живых людях. Прямо в методичке написано, что нужно убедить испытуемого, что полиграфолог опытный, поэтому какой бы зелёный стажёр к вам ни пришёл, перед вами по вводной будет светило телепатии. Без вариантов.

Данные с полиграфа могут использоваться либо как свидетельское показание, либо как некий эфемерный довод в интересах испытуемого в суде. Но при этом в России и многих других странах не являются доказательством.

Следующий барьер достоверности это убеждённость испытуемого в своей правоте. Полиграф это не детектор лжи, а средство измерить уровень стресса с высокой дискретизацией. Если испытуемый спокойно относится к ответу, то вы легко получите результат правда. Предположим, у вас есть менеджер, который берёт откаты. Если сформулировать вопрос в духе делали ли вы что-либо плохое, он может быть уверен, что не делал. Потому что все его коллеги и всё его окружение брало откаты. И для него это норма. Ничего плохого. Либо если человек настольно недалёк, что в чём-то искренне убеждён, хоть это и противоречит логике. Обычно полиграфолог ищет логические несостыковки в вопросах и реакциях и указывает на них испытуемому, предлагая объяснить такую историю. Поэтому тестировать неумных людей сложнее, чем умных.

Важно предубеждение полиграфолога: как правило, это человек с психологическим образованием, и много интересного открывается ещё на предварительной беседе без датчиков. Дальше стратегия теста зависит от того, убеждён ли полиграфолог в том, что его пытаются обмануть в конкретных вопросах. Это зависит от харизмы испытуемого: приятные люди, умеющие расположить к себе, в этом плане наиболее опасны. Поэтому полиграфолог проверят подстройку по движениям к себе: если она достигается слишком быстро, это сигнал подобной ситуации.

Естественно, испытуемые обычно мнутся на вопросах про собственную честность и чаще всего про наркотики. Употребляли ли вы употреблял почти каждый, надо точнее формулировать. Поэтому вопрос обычно про что-то тяжелее марихуаны и в горизонте нескольких лет.

В российской школе запрещается задавать вопросы, которые могут унизить человеческое достоинство испытуемого. В профессиональной этике под этим подразумеваются вопросы о половой ориентации, сексуальной жизни, религии, политике, ряд вопросов о здоровье и так далее. При этом есть пограничные вопросы. Почему вы до сих пор не женаты может быть нормально для 20-летнего парня, но не очень для 35-летней женщины. В нашем тесте вы можете задавать любые вопросы, но, как и в реальном тесте, испытуемые могут не отвечать на них.

Ещё одна проблема оценки точности неверная интерпретация результата. Испытуемый почему-то волнуется. Почему? Вряд ли он это ответит.

На последнем месте стоит подготовка по противодействию: большинство приёмов выкупаются на разности показаний датчиков, но возможна подготовка по той же системе Станиславского, подразумевающая глубокое погружение в образ. В нашем случае со студентками театрального, полиграфолог рекомендует сразу же поднимать ставки и выбивать их из образа, указывая, что прямо сейчас вот эта вот видеокамера транслирует эфир на примерно десять тысяч человек, и каждый из них попиксельно рассматривает их лица.

Что будет, если отказаться от ответа?


Если сделать это прямо во время теста, сидя с датчиками, это огромная находка для полиграфолога и проблема для испытуемого. Например, если на вопрос спали ли вы с коллегами отказаться отвечать, дальше будет серия вопросов с просьбой пояснить причины отказа. Скорее всего, кончится тем, что будет назначен либо дополнительный тест по этой теме (беседа завернёт в это русло через полчаса-час), либо же будет ещё по тесту на коллег с вопросом про испытуемого и сексуальные отношения с ним.

Есть ли датчик пульса?


Частота сердцебиения не измеряется. Обычно стандартный набор датчиков включает дыхательную активность (но её также видно и глазами), КГР (основной показатель), датчик движения, электрическую активность мозга (без детализации), фотоплетизмограмму или пьезоплетизмограмму (реакция сосудов, поток крови). Раньше ставили датчик артериального давления вместо фотоплетизмограммы, но они взаимозаменяемы. ФПГ же ставится на безымянный или средний палец и не создаёт такого дискомфорта, как манжета.

Пример артефакта на вопросе про украденного кота:



Процесс установки датчиков должен быть внушительным и выглядеть как представление. Аппарат тоже должен впечатлять. Жаль, в нём ничего не дымится и не сверкает, но набор датчиков убеждает в серьёзности происходящего. Тот же сенсор электрической активности мозга на не-гиков производит наибольшее впечатление. На практике же он нужен в достаточно редких случаях.



На среднем пальце прикреплен датчик ФПГ/Фотоплетизмограммы (измерение плотности ткани). Датчик КГР/Потоотделение на указательном и безымянныом

Как быстро видно стресс на КГР?


Речь про секунды или доли секунды.

Стрессовая реакция свидетельствует о лжи?


Нет. Она свидетельствует о стрессовой реакции. Человек что-то представил, вспомнил, услышал трамвай на улице, подумал о чём-то ненужном, сосредоточился на ощущении в пальце руки или сделал что-то ещё. Чаще всего речь о том, что он что-то представил, а интуиция полиграфолога нужна для того, чтобы понять, как интерпретировать результат и что делать дальше по стратегии теста. Сложнее всего с тревожно-мнительными людьми, они будут реагировать на всё излишне, накладывать каждую ситуацию на себя и пугаться своего же хода мыслей. Сложнее всего с теми, кто не считает цену провала значимой и реагирует на всё спокойно.

Сильный отвлекающий фактор вроде желания сходить в туалет будет проблемой: будет излишняя стрессовая реакция, но с понятным источником. Через пять-десять вопросов кончится тем, что вы пойдёте в туалет вместе с полиграфологом.

Можно пример такого вопроса?


Люди чаще всего врут или недоговаривают про противоправные или сомнительные события, совершённые в последние несколько лет. Даже если они понимают, что полиграфолог раскроет их ложь, сознаваться в той же подделке документов (Ставили ли вы когда-нибудь подпись за своего руководителя в документах?) незнакомому человеку не очень умная идея. Пример: страховая компания, одни из руководителей департамента ведёт договоры с корпоративными клиентами. Учредитель обвинил его в сговоре с конкретным клиентом. Его работа подразумевает переговоры, и как он их проводит никто не знает. Может, в гольф играет. Может, проституток заказывает. Может, клиента бьёт телефонным справочником. Это не важно. Важно, получает ли откат. Человек на всех этих вопросах напрягался: давал гиперстресс, но в формате артефактов. То есть не совсем сразу. Как потом выяснилось, он докручивал прошлый рабочий процесс в другой компании. Там было взаимодействие с кладовщиком, они что-то подворовывали.

В итоге в заключение попало откат у данного клиента не берёт. Умный полиграфолог не будет включать находку про кладовщика в отчёт это не имеет отношения к текущему вопросу, но может навредить испытуемому. Но не все умные. А говорить о том, что все подобные не относящие к делу вопросы не будут включены в заключение, нельзя, потому что тогда человек сосредоточится на них и будет уверен, что они будут включены совершенно точно.

Поэтому ещё одна приемлемая стратегия даже если вы знаете, что вас поймают на лжи, не сознаваться и не уходить в детали.

Ок, ок, я готов пробовать!


Тогда дожидайтесь 14:15 и кликайте по вот этой кнопке.



Мы будем менять испытуемую девушку по мере того, как полиграфолог будет считать, что их психический ресурс достаточно истощён.

Попробуйте определить, сколько в этом методе шаманизма, а сколько объективных данных.

Краткий FAQ по игре:


Как набирать баллы


После каждого ответа девушки, у вас есть 20 секунд, чтобы определить, правду она говорит или ложь. Если вы правы вы получаете плюс балл, если нет или не успели ответить 0 баллов. Если вы вынесли свой вердикт система даст вам ответ, правду она сказала или ложь.

Я получу меньше баллов, если присоединился в середине?


Нет, в общем скоринге участвуют только те вопросы, на которые вы успели. Вы можете присоединяться в любой момент. На пересменке допрашиваемых девушек будет рекламная пауза в 15 минут если вы зашли на игру, но видите плашку рекламная пауза, не уходите далеко через пару минут на стул сядет новая испытуемая и вы сможете начать игру.

Игра продлится с 14:15 до 22:00.

Как задать свой вопрос


Мы создали специальный образ Ubuntu в , через который вы можете задать вопрос. Вот инструкция, как это сделать:

  1. Зарегистрируйтесь у нас на сайте ruvds.com.
  2. Выберите образ LieDetector в маркетплейсе.
  3. Закажите сервер на тестовый период это бесплатно. Чтобы не платить за сервер, переключите синий тумблер Использовать тестовый период.
  4. Дождитесь создания сервера это займёт порядка 5-7 минут.
  5. Подключитесь к вашему новому серверу по SSH.
  6. Введите команду ask-online в командой строке.
  7. Если ваш вопрос прошёл модерацию, вы получите ответ принято.


Какие вопросы можно задавать?


Самое важное, чтобы вопрос был сформулирован так, чтобы на него был однозначный ответ да или нет. Также то, что вы присылаете, не должно содержать больше чем одного вопроса.

Мы не будем пропускать те вопросы, ответы на которые могут создать девушке проблемы в личной или рабочей жизни, например вопросы про измены или запрещенные вещества. Излишне откровенные вопросы, затрагивающие физиологические и сексуальные подробности, также не пройдут модерацию мы беспокоимся за девушек и будем беречь их честь, достоинство и психологический комфорт.

Но это не мешает вам задавать им вопросы об отношениях или чувствах.

Дерзайте! И удачи вам в игре.





Подробнее..

Как победить гроссмейстера, не умея играть в шахматы. Про злоупотребление доказательства с нулевым знанием

02.12.2020 12:23:30 | Автор: admin

Это Алиса. Она не умеет играть в шахматы, но изучает защиту информации. Поэтому она сможет обыграть гроссмейстера. Для этого ей понадобится:

  • Два гроссмейстера,

  • Две шахматные доски с фигурами,

  • Две комнаты.

И вот как она этого добьется.

Проблема гроссмейстера

Алиса приглашает Гарри Каспарова и Анатолия Карпова сыграть с ней в шахматы в одном месте, в одно время, но в разных комнатах. Ни Каспаров, ни Карпов, не знают о присутствии другого.

Алиса играет белыми в партии с Каспаровым и черными в партии с Карповым.

Сначала Карпов делает ход первым, так как он играет за белых. Алиса записывает ход, идёт в комнату к Каспарову и повторяет записанный ход. Далее записывает ответ Каспарова черными и повторяет этот ход в партии с Карповым.

Так продолжается до тех пор, пока она не выиграет одну из партий, проигрывая другую. Либо обе партии заканчиваются вничью.

На самом деле Каспаров и Карпов играют друг с другом, а Алиса является просто посредником, передающим ходы одного другому. Однако, если Карпов и Каспаров не знают о присутствии друг друга, они крайне удивятся мастерством Алисы.

Проблема гроссмейстера это злоупотребление доказательства с нулевым знанием. Посмотрим, что это такое.

Доказательство с нулевым знанием

Это криптографический протокол, позволяющий доказать проверяющему знание о чем-либо, при этом проверяющий не получает никакую информацию о самом знании.

Доказательство имеет форму интерактивного протокола. Допустим Алиса хочет доказать Бобу, что знает секрет, но не рассказать сам секрет. Боб задаёт Алисе ряд вопросов. Если Алиса знает секрет, то ответит на все вопросы правильно. Но ни один из вопросов и ответов не даст Бобу содержание секрета, но докажет знание Алисы. Доказательство с нулевым знанием используется для доказательства идентичности. Эта схема была впервые предложена Уриелем Файгом, Амосом Фиатом и Ади Шамиром. Однако, она не совершенна, есть различные злоупотребления. И проблема гроссмейстера это доказывает.

В примере с проблемой гроссмейстера Алиса не знала секрета, но она нашла Виктора, который знает секрет. И когда Боб задавал вопросы Алисе, она задавала их Виктору, и ответы Виктора передавала Бобу, выдавая их за свои.

Так, Алиса воспользовалась злоупотреблением доказательства с нулевым знанием.

В данном примере некоторая сторона может доказать владение секретом, не обладая им на самом деле или, другими словами, может имитировать то лицо, которому на самом деле принадлежит секрет. Есть и другие злоупотребления доказательства с нулевым разглашением. Рассмотрим их.

Обман, выполненный мафией

Алиса ужинает в ресторане Боба. Кэрол выбирает дорогие бриллианты в ювелирном магазине Дэйва. Боб и Кэрол мафия, Алиса и Дэйв ничего не подозревающие люди.

Алиса завершает ужин и идёт расплачиваться. Для этого ей нужно доказать свою личность Бобу. Боб подает сигнал Кэрол по тайному каналу связи, и та идёт на кассу с бриллиантами подороже и собирается доказать свою личность Дэйву. И пока Алиса доказывает свою личность Бобу, Боб передаёт сведения об Алисе Кэрол, и та передаёт их Дэйву. Дэйв запрашивает сведения Кэрол, Кэрол передаёт их Бобу, и Боб запрашивает сведения у Алисы. Когда Алиса отвечает, Боб передаёт правильный ответ Кэрол, а та Дэйву.

Получается, что Алиса просто доказывает свою личность Дэйву, тем самым покупая бриллианты. А личности Боба и Кэрол остаются незамеченными.

Обман, выполненный террористами

Теперь Алиса и Кэрол действуют сообща, пытаясь обмануть Дэйва. Кэрол известная террористка, Алиса помогает ей въехать в страну. Дэйв офицер-пограничник. Алиса и Кэрол общаются по тайному каналу связи.

Кэрол на машине подъезжает к границе, где её встречает Дэйв. Кэрол должна доказать свою личность. Дэйв запрашивает вопросы согласно доказательству нулевого знания. Кэрол передаёт запросы Алисе, та отвечает на них, Кэрол передаёт ответы Дэйву.

Получается, что Алиса подтверждает свою личность Дэйву, а Кэрол попадает в страну незамеченной и устраивает теракт.

Предлагаемые решения

Эти злоупотребления возможны благодаря тайному каналу связи. В случае проблемы гроссмейстера тайным каналом является переход Алисы из комнаты в комнату. Одним из способов предотвращения обмана является проведение процедуры доказательства личности в помещении, блокирующем связь своеобразной клетке Фарадея. Тогда террористка Кэрол не получит сообщения от Алисы, хозяин ресторана Боб не передаст сведения Кэрол, а Алисе, запертой в одной комнате, придётся сдаться гроссмейстеру, чтобы не краснеть от стыда.

Тотас Бот и Иво Десмедт предложили ещё одно решение проблемы ограничить время доказательства личности. У мошенников не останется времени для обмена информацией. В случае с шахматами, если время на обдумывание хода поставить не больше одной минуты, то Алиса не успеет перебежать из комнаты в комнату и повторить ход.

Заключение

В реальном мире для доказательства личности используются физические символы паспорт, водительские права, кредитные карты. Эти носители содержат что-то, связывающее их с конкретным человеком фотографию, подпись. Но в цифровом мире не покажешь паспорт или права каждому запрашивающему устройству, и тогда на помощь приходят закрытые ключи и подобные схемы. Берегите свои данные и как говорится в смс, никому не сообщайте этот код!

Материал подготовлен при использовании литературы:

Шнайер Б. Прикладная криптография, 2-е издание: протоколы, алгоритмы, исходные тексты на языке Си //Под редакцией ПВ Семьянова. М., Триумф. 2002. С. 14.

Подробнее..

Как SpaceX пишет софт

30.11.2020 10:17:56 | Автор: admin

Даглас Хёрли и Боб Бенкен в капсуле Индевор

Компания SpaceX ведёт стремительную разработку проектов сразу по нескольким направлениям. Первая ступень ракеты Falcon 9 после запуска полезной нагрузки в космос возвращается на Землю для повторного использования, подобное тестируют для прототипов Starship. На МКС корабль Crew Dragon доставляет экипаж, готовится второе поколение грузовиков Dragon. Рой спутников связи Starlink выдаёт больше сотни мегабит в секунду для реальных пользователей открытого бета-теста.

Все эти проекты требуют высокой степени автоматизации, за которую отвечает команда разработки программного обеспечения. Про неё специалисты SpaceX рассказывают с удовольствием: это не только важно для привлечения соискателей на открытые вакансии, но и интересно для всех остальных.

Сложность космоса


14 декабря 1966 года в беспилотном испытательном запуске Союзакорабль 7К-ОК1 встал на стартовой площадке: не сработала зажигалкана одном из двигателей. Автоматика остановила последовательность действий запуска до того, как ракета успела отделиться от поверхности стартового стола. Персонал приблизился к ракете для её осмотра и оценки возможности повторного запуска. Внезапно сработала система аварийного спасения (САС) Союза. Её пороховые двигатели бережно вынесли спускаемый аппарат на высоту 700 метров и отдали его во власть парашютов, но также зажгли разлившуюся горючую жидкость системы терморегулирования приборного отсека, который остался на Земле. Верхушка ракеты загорелась. Как вспоминает Черток, память о катастрофе Неделина заставила людей покидать стартовую площадку бегом. Погиб один человек.

Выяснение причин срабатывания САС на неподвижной ракете началось ещё до тушения стартовой площадки. Во время полёта ракета постоянно сравнивает отклонения инерциальной системы отсчёта от расчётной траектории. Если разница слишком велика, то срабатывает САС. Стоящая на стартовой площадке ракета всё же движется: она вращается с Землёй, а гироскопы привязанык звёздам. При проектировании аварийных систем Земля предполагалась неподвижной. За 27 минут набежало примерно 8 градусов, и на 32 пиротехнических заряда САС поступил сигнал зажигания.

Этот баг упустили из виду даже без сложностей современных компьютеров. Сегодня электроникой управляются все критические системы любого космического аппарата. Это уже даже не самый дорогой дефис в истории зонда Маринер-1 1962 года: в современных системах пространство для ошибок исчисляется десятками, сотнями тысяч строк кода. Любой заметный сбой программного обеспечения вызывает деградацию качества работы или вовсе приводит к потере аппарата.

Кажется, что зрелость направления и сама культура аэрокосмической разработки свели на нет любые детские ошибки. Но это не так. До сих пор ракеты взрываются с ошибкой преобразования переменной, марсоходы зависают с инверсией приоритета, а орбитальные зонды падают из-за значения не в той системе измерения. Даже Старлайнер, прямой конкурент Crew Dragon, не долетел до МКС из-за качества софта.


SpaceX выложила этот видеоролик с любовью к своей культуре проб и ошибок

На этом фоне любопытно выглядит пример SpaceX. Эта относительно молодая компания с заметными достижениями не случилась бы без программного обеспечения, которое быстро разрабатывают и тестируют небольшие команды.

Сокол на x86


Проблемы вызывает не только надёжность кода космос враждебен даже к железу. На Земле от радиации мы защищены магнитным полем и атмосферой. В космосе поток высокоэнергетических частиц с лёгкостью превратит единицу в ноль в ячейке памяти или вообще выведет из строя компоненты. Космическая микроэлектроника как минимум требует специальной сертификации, а иногда прибегает к специальным микросхемам, к примеру, на технологиях полупроводников кремния на сапфире.

В SpaceX игнорируют сформировавшееся щепетильное отношение к космическому оборудованию. Компания с момента основания выделялась своей любовью к относительно дешёвым компонентам. К примеру, в 2005 году журналисты сообщали, что в ракете Falcon 1 компьютеры общались по обычному кабелю Ethernet.

Как рассказывали (1, 2) инженеры SpaceX на конференции GDC 2015, на ракете Falcon 9 на каждой из ступеней установлены по три двухъядерных компьютера архитектуры x86. В каждом компьютере на каждом из двух ядер независимо друг от друга работает операционная система с полётным софтом. Также в ракете установлены микроконтроллеры архитектуры PowerPC. Они управляют разными исполнительными механизмами: двигателями, решётчатыми рулями и так далее.

Всё это оборудование объединено в систему actor-judge.

  • Почти всё выражается в традиционном для ТАУ виде контура управления: много раз в секунду с датчиков приходят данные, по ним и прошлым состояниям системы принимается решение, компьютер выдаёт сигналы устройствам.
  • Ядра выполняют вычисления независимо друг от друга. Результат работы двух ядер сравнивается. Если на обоих ядрах получился разный результат, этот инстанс команду не посылает.
  • Микроконтроллеры получают команды от трёх разных компьютеров. Микроконтроллер решает, кому из трёх верить, и выполняет команду. При рассинхронизации компьютеров контроллер положится на тот, который был самым точным в прошлом.
  • Успешный полёт Falcon 9 возможен всего с одним оставшимся компьютером из трёх.

Такая архитектура как упрощает тестирование на Земле, так и обеспечивает необходимый уровень устойчивости к радиации. Не нужны специальные дорогие микросхемы, у которых к тому же может оказаться архитектура, знакомая лишь небольшому числу разработчиков на рынке труда.

Управляющие компьютеры тестируют на так называемом стенде table rocket, ракете на столе. Мозги Falcon 9 раскладывают на плоской поверхности и соединяют так, как они работают в реальной ракете. Затем специалисты запускают полный симулированный полёт, следят за поведением системы, её производительностью и возможными отказами. Во время симуляции могут отключить один из полётных компьютеров, чтобы понять, как на это ответит ракета.

Также всю систему управления в состоянии виртуализировать одна рабочая станция, что делает возможными массовое автоматизированное тестирование и проверку кода для полёта всего за сутки.

Похожая система с тройной избыточностью установлена в космическом корабле Dragon, говорили на GDC 2015. В ответах 2020 года сотрудники туманно намекнули, что кораблём Crew Dragon управляет отдельный четырёхъядерный процессор, сравнимый по вычислительной мощности со смартфоном пятилетней давности.

Вообще, SpaceX не отчитывается о точных моделях процессоров. Возможно, контроллеры PowerPC это радиационно устойчивый RAD750, хорошо зарекомендовавший себя в марсоходах и зондах, а процессоры x86 промышленные встраиваемые решения с низким тепловыделением и скромной производительностью.

Но для космоса многого не нужно. Сама МКС управляется процессором Intel 80386SX-20 с математическим сопроцессором 80387. Даже на момент запуска станции это был продукт десятилетней давности.

В космос в браузере


30 мая компания SpaceX впервые запустила людей на орбиту. Наконец появилась вторая опция доставки экипажа на Международную космическую станцию. С 2011 года единственным решением для этого были российские Союзы.

Аудитория онлайн-трансляции обратила внимание, насколько корабль Crew Dragon выглядел крупнее трёхместной капсулы Союза. При схожем внутреннем объёме у корабля SpaceX 4 метра диаметра против союзовских 2,2 м. SpaceX изначально рекламировала корабль как семиместный, но НАСА будет запускать на пилотируемых Драконах четырёх астронавтов.

Кроме физических различий наиболее заметно было то, как управляли кораблём люди. Союз не отходит от традиций авиационно-космического машиностроения: экипаж нажимает на тумблеры и клавиши, а сигнальные табло выводят информацию. Крю Дрэгон всё делает по-своему. Для футуристичного корабля SpaceX основной элемент тачскрин.

Экраны Crew Dragon работают на браузерном движке Chromium, то есть интерфейсы созданы на HTML с использованием веб-компонентов, JavaScript и CSS. Внутри компании написали собственную реактивную библиотеку. Разработка интерфейсов идёт по методологии Agile с высокой планкой для покрытия юнит-тестами.


Скриншот браузерного симулятора стыковки.

Ещё до первого пилотируемого запуска SpaceX опубликовала браузерный симулятор стыковки Крю Дрэгона к МКС. Симулятор начинался как хобби двух разработчиков компании. Затем его решили закончить и опубликовали для широкой публики.

Симулятор остаётся симулятором: ничего общего с реальным кодом у него нет. Хотя оба продукта писала одна и та же команда, это два абсолютно разных проекта.

Всё это не значит, что космический корабль летает на JavaScript. Chromium на корабле используется только как средство отрисовки элементов пользовательского интерфейса. Слой взаимодействия с полётным программным обеспечением имеет все необходимые меры резервирования и находится за пределами дисплеев, говорят сотрудники SpaceX. Бэкенд написан на C/C++.

Обычный браузерный движок в космическом корабле дерзкое решение. В ответах сотрудники SpaceX заверяли, что вне зависимости от технологического стэка стандарты разработки одинаковы, принципы написания надёжного и производительного ПО не меняются, а для понимания возможных ошибок тестирование идёт под разнообразными условиями. На случай отказов есть соответствующие уведомления и процедуры. Наконец, к тестированию добавляются сотни часов обучения астронавтов на полётных симуляторах на Земле.

На всякий случай под тач-дисплеями расположены физические клавиши. Они предназначены для критических ситуаций, к примеру, пожара в кабине корабля. Также есть физические кнопки начатьи прерватьдля большинства операций, которые можно вызвать с дисплеев. НАСА разработало специальные требования к самим экранам, и решение SpaceX им соответствует.

Сотрудники SpaceX также объясняли, как они пришли к такому внешне нетрадиционному для аэрокосмической отрасли решению. Проект начинался как прототип для демонстрации образца дизайна для НАСА. Затем прототип с успехом запустили на реальном полётном железе. Разработчикам понравились современные функции, которые присутствовали в браузерном движке, да и разработчиков под него на рынке достаточно.


Диаграмма показывает, как код на JavaScript изолирован от основных систем управления телескопа Джеймс Уэбб

Если отвлечься от опыта SpaceX, то ничего возмутительного в выборе JavaScript для космической области нет. В случае космического телескопа Джеймс Уэбб код на JS будет выполняться прямо на аппарате. Он не будет напрямую контролировать, к примеру, двигатели, он будет лишь вызывать другие программы.

Почему в космосе нет звука?


Потому что ракета летает на Linux.

Софт Falcon 9 регулярно обновляют. Почти каждый запуск ракета летит с незначительно обновлённым кодом. Хотя обновления настолько часты, базу под каждый конкретный запуск специально не адаптируют. Этим занимаются другие отделы SpaceX, которые вносят свои коррективы в полётные конфиги: задают переменные ветра в день запуска, меняют пределы отказоустойчивости и так далее.

Crew Dragon управляется операционной системой Linux с патчем PREEMPT_RT для работы в реальном времени. В SpaceX не используют какой-то стандартный сторонний дистрибутив. В компании собрали собственное ядро и связанные с ним утилиты. За годы разработки ядро почти не модифицировали. Были лишь мелкие изменения и несколько специализированных драйверов для работы с аппаратным обеспечением.

Среди используемых проектов с открытым исходным кодом загрузчик операционной системы Das U-Boot, система сборки дистрибутива Buildroot, стандартная библиотека С++ и библиотека языка C Musl. Но вообще в SpaceX используют не так много написанного вне компании софта и выбирают открытые проекты только с максимально возможным качеством.

В SpaceX тесты пишут на Python, тестируют в LabVIEW, а летают на С++. При написании в С++ используют объектно-ориентированные техники языка, хотя предпочитают сохранять всё как можно более простым.

SpaceX на уровне кода закладывает возможность нормальной работы с потерей маршевых или маневровых двигателей с компенсацией алгоритмом. В конечные автоматы заложены всевозможные аварийные ситуации. К примеру, в конечный автомат корабля Дрэгон заложен автономный переход от сближения со станцией к уходу, если наблюдаются некоторые отказы.

Сотрудники SpaceX говорят, что в Dragon нет ИИ (вероятно, подразумеваются нейросетевые алгоритмы), хотя какое-то машинное зрение для навигации используется. Разработчики пояснили, что не исключают использование программ с машинным обучением когда-нибудь в будущем.

Starlink


Проект спутникового Интернета Starlink это ещё больше компьютеров. В каждом запуске ракета Falcon 9 выводит на орбиту 60 спутников, которые содержат более 4 тысяч компьютеров на Linux. SpaceX вывела на околоземную орбиту десятки тысяч нод на Linux и более тысячи микроконтроллеров.


Анимация показывает, как раскрывается солнечная панель спутника

Полгода назад Starlink генерировал около 5 ТБ телеметрии в сутки, и группировка стала лишь крупнее. Растёт число спутников, идёт работа над уменьшением объёма пересылаемых данных. Чтобы снизить объём данных, которые хранятся на борту и пересылаются на Землю, часть проблем диагностируются на самом устройстве.

Каждый из спутников Starlink снабжён двигателем на эффекте Холла. За счёт него спутник занимает нужную позицию в рое и уходит от столкновения с космическим мусором. Но эти манёвры ещё нужно правильно выполнить, а отдел управления у крупнейшей группировки спутников крошечный.

Поэтому программисты озадачились тем, как избегать столкновений и управлять положением спутников автоматически. В разработанной системе спутникам задают, в какое окно нужно попасть и они самостоятельно отправляются туда. Также несколько раз в сутки спутники получают с Земли данные по сближениям с другими объектами на орбите. Затем спутники самостоятельно вычисляют нужные манёвры и уходят от космического мусора.

Дублирование внутренних систем в случае спутника Starlink выполняется лишь до определённого предела. Из-за общего числа спутников отряд не заметит потери бойца. При отказе одной ноды пользователь на Земле будет подключаться к другому видимому в небе спутнику.

При разработке и тестировании каждый из спутников флотилии Starlink рассматривают не как отдельный спутник, а как сервер в дата-центре. Часть задач критически важна: это управление, обновление программного обеспечения, питание и безопасность. Под эти приложения пишутся отдельные тесты. Многие другие функции допускают более гибкий подход, похожий на разработку веб-сервисов. Поэтому команда разворачивает тестовый билд на небольшое число спутников и сравнивает, как они себя ведут в сравнении с остальной группировкой. Далее при возникновении проблем софт улучшают или откатываются к предыдущей версии.

Этот процесс тестирования нужен для быстрого улучшения системы. Разработчики SpaceX утверждают, что много раз так удавалось найти и исправить отказы, которые на Земле предугадать было невозможно.

Спутник Starlink пропускает через себя пользовательские данные, и компьютерный взлом угрожает прослушкой. В SpaceX предусмотрели этот случай и добавили оконечное шифрование. Также каждый из компонентовспутники, шлюзы и пользовательские терминалыисполняет только подписанный код, поэтому надолго в системе злоумышленнику не прописаться.

Культура разработки


Большая часть инженеров программного обеспечения SpaceX работает в Сиэтле (штат Вашингтон) и Хоторне (Калифорния), часть из офисов в Техасе.


Команда разработчиков ПО SpaceX, 2013 год

Традиционную аэрокосмическую отрасль повергает в шок и скорость разработки, и размер подразделений SpaceX. Как в 2019 году заявил (подкаст, отметка 44:00) главный директор по программному обеспечению ВВС США Николас Чайллан, там, где у государственных агентств потребовалось бы как минимум 2,5 тысячи программистов, SpaceX нанимает 50. При этом команда разработчиков пишет софт на девять разных аппаратов и проверяет код за 24 часа.

SpaceX пытается привлекать разработчиков из игровой индустрии. На GDC 2015 представители компании говорили, что у обладетелей диплома с направлением computer science навыков управления памятью нет. Неожиданно, но для космоса подходят темп работы и методы оптимизации игровых разработчиков. Как говорит Илон Маск, по сравнению с MMO стыковка двух кораблей это элементарно просто.

В рамках AMA на Реддите в 2013 году сотрудники рассказали про структуру отделов разработки программного обспечения.

  • В команде полётного программного обеспечения 7 лет назад было 35 человек. Примеры деятельности отдела: программы для ракеты Falcon 9, прототипа для отработки посадки первой ступени Grasshopper и космического корабля Dragon. Команда пишет основные компоненты для этих платформ, тестирует полётный код, разрабатывает программное обеспечение для связи и анализа данных на наземных станциях. Иногда эти сотрудники помогают в местном ЦУПе обеспечивать полёт.
  • С продуктами отдела разработки внутреннего корпоративного софта сталкиваются все сотрудники SpaceX. Основное направление внутреннее веб-приложение компании. Через него, к примеру, создают заказы на оборудование, проводят инвентаризацию и отслеживают часы работы. Для всего этого есть сторонние решения, но в SpaceX предпочитают самописную систему. Стэк разработки типичное веб-программирование начала десятых годов: C#, MVC4, EF, SQL; Javascript, Knockout, Handlebars, LESS; REST API, положительно охарактеризованный сотрудниками как super sexy.
  • В 2013 году 9 человек писали софт для полётных компьютеров, которые не летают. Чтобы управлять космическим аппаратом из современного ЦУПа, нужно передавать много данных в высокораспределённых системах. Эта команда разработчиков реализует сложные пользовательские интерфейсы со строгими требованиями.
  • Команда тестирования авионики работает с конструкторами авиационной электроники и пишет программы для тестирования аппаратного обеспечения. Такой софт обычно работает во время механических тестов в реальной среде. Цель этого отдела автоматизация поиска проблем с оборудованием.

Компания постоянно нанимает разработчиков и инженеров, и далеко не для каждой позиции нужно специальное образование. В офисах SpaceX звучит много разных акцентов, в том числе с пространства бывшего СССР. В компанию могут нанять не только обладателя американского паспорта, хотя ограничения режима контроля экспорта технологий военного назначения существуют. Для найма иностранцу потребуется вид на жительство грин-карта США. На её получение с нуля уйдёт несколько лет. Если гринка уже есть, то вопрос лишь в умении показать уровень квалификации на собеседовании.

Глава и технический директор SpaceX Илон Маск известен своей нелюбовью к 40-часовым рабочим неделям. Он неоднократно заявлял, что работает по 80120 часов в неделю. Каков поп, таков и приход. Частая жалоба на Glassdoor про SpaceX плохой баланс жизни и работы. В анонимных отзывах сотрудники и стажёры говорят про частое выгорание и ставшие нормой 12 часовые смены.
Подробнее..

В IT-образовании не работают лекции. Давайте это признаем и начнем учиться правильно

02.12.2020 20:12:10 | Автор: admin
Представьте мир, где внезапно произошли две фантастические вещи родители потеряли возможность влиять на решения своих детей, полностью, абсолютно. Просто физически не могут дать им ни малейшего совета и вызвать чувство вины.

Второе в этом мире отменили армию.

Я готов поставить большие деньги на то, что уже на следующий день начнут пустеть вузы. Еще через год две трети из них закроются, 90% факультетов исчезнут, через два года никто не вспомнит, зачем они были нужны.



Когда я думаю об этом, мне становится обидно. У меня есть пара друзей, которых вышвырнули из университета. Они любят говорить про это так: А знаешь, кто еще бросил вышку? Гейтс и Джобс! Сам я не враг высшему образованию, но мне не хочется с ними спорить.

Я чувствую, что у образования в наши дни большие просто гигантские проблемы. Думаю, лучше всего об этом сказал основатель Valve Гейб Ньюэлл: За несколько месяцев в Microsoft я узнал о разработке программ больше, чем за пару лет в Гарварде. В Гарварде я научился пить пиво, стоя на руках, это полезный навык, но не настолько.

Но мне не нравится просто так что-то ругать. Я потратил много времени, чтобы разобраться, как образование должно работать на самом деле.

Лекции не нужны


И я не говорю, что не нужно высшее образование. Напротив вуз должен научить учиться, социализировать, научить искать дополнительные знания самостоятельно, дисциплинировать.

Но вот обычные будни студента, которые не меняются уже гору десятилетий лекция, лекция, лекция, лекция, практика, лекция, экзамен. Университеты все хуже справляются со своей задачей. Больше того они сами перестают ее понимать. Когда студенты жалуются на программу и методологии вуз превращает свою миссию в отговорку: Университет и не должен вас учить.

В институте становится просто невозможно получить актуальные скиллы, которые пригодятся на настоящих проектах. Люди, определившиеся с профессией, ищут спасения в курсах, ведь там говорят: Преподы не умеют рассказывать и дают устаревшие знания. Покупайте мои курсы, в них вы найдете пользу.

Но проблема не в преподавателях и не в информации проблема в самой идее лекций


Весной 2014 года Скотт Фриман и его коллеги из Вашингтонского университета провели крупнейший анализ научных исследований, посвященных преподаванию естественных наук, технологий, инженерного дела и математики. Ученые сравнивали группы студентов, которым читали самые обычные лекции, и группы, где применялись так называемые методы активного обучения то есть такие формы, когда студенты добывают теорию сами и закрепляют ее на практике.

Для анализа ученые выбрали из 642 исследований 225, подходящих строгим критериям отбора в них сравнивали одинаковые группы учащихся, у которых были одни и те же преподаватели, проводились либо одинаковые экзамены, либо по одинаковой группе вопросов.

В группах с обычными лекциями экзамен не сдавали, в среднем, 34% студентов, а в группах с активным обучением 22%. Средняя оценка студентов из групп активного обучения была выше почти на целый балл.



У меня создается впечатление, что, если вы посмотрите на эти данные, продолжать читать лекции просто неэтично, отозвался об исследовании физик из Гарвардского университета Эрик Мазур. Он выступает против чтения лекций уже 27 лет. Приятно видеть, как из обилия доказательств вырисовывается четкая картина чтение лекций неактуально, старомодно и неэффективно.


Лекции стали чуть ли не главной формой учебы


Заучивание огромных объемов теории давно стало фундаментальным принципом образования. Причем конфликт теории и практики не новый. Об этом спорили еще в Древней Греции, а то и раньше. Тот же Сократ известный спорщик считал, что наставник должен лишь задавать ученику правильные вопросы, на которые тот сам будет искать ответы.

Для меня всегда было большим секретом, почему к нашему времени общепринятым методом обучения стали именно лекции.

Например, в начале 20-го века философ Джон Дьюи придумал концепцию, похожую на то, что сегодня бы назвали самостоятельным обучением на практике но к этому времени она уже считалась прогрессивной и экспериментальной. Дьюи считал, что ученикам нужно давать информацию только, когда они сами стремятся ее найти. Просто теорию, по его идее, изучать не нужно нужно решать практические задачи, которые встречаются в реальной жизни, а все теоретические знания ученики вынесут сами, пока эти задачи решают.

Но подход Дьюи приводил к странным перегибам. Например, он говорил, что все знания, у которых не может быть практического применения не нужны вообще, а истинно только то, что полезно. Тем не менее, его подход был популярен в Америке и СССР начала прошлого века.

В моменты, когда я вижу скучные перегруженные лекциями программы мне хочется изо всех сил топить за такой подход (если только отбросить радикальные идеи). Потому что на своем опыте я вижу люди начинают бешено прогрессировать, когда получают реальные задачи, попадают на стажировки или устраиваются джунами на первые работы.

Мой партнер по бизнесу Вася ушел из института на втором курсе, и это не помешало ему стать одним из лучших, на мой взгляд, экспертов по IT-инфраструктуре в нашей стране.

Я сам часто провожу собеседования и вижу иногда образованные люди говорят о технологиях так, будто видели, как с ними работают, только со стороны. Другое дело, когда человек решал задачи своими руками. Это сразу видно. Он говорит совсем по-другому, чувствует нюансы, видит проблемы и разные пути. И я начинаю думать, что год активной работы дает в разы больше пяти лет лекций.


Но понятно все это могут быть домыслы, когнитивные искажения и ошибки выживших. Поэтому я стал искать научные обоснования и исследования, чтобы понять почему люди начинают по-настоящему прогрессировать только на практике и почему студенты, которых активно вовлекают в дело, учатся лучше тех, кто просто слушает лекции.


Мозгу нужна практика


Наш ум, память, навыки это все мозг. А мозг материальный орган, и в нем много банальных физических ограничений. Я помню, как меня ошеломило осознание того, что все знания, которые мы получаем, имеют вполне реальный вес в голове.

Есть знаменитая история о лондонских таксистах, рассказывала об этом Ася Казанцева. Буквально несколько лет назад для того, чтобы стать настоящим таксистом в Лондоне, нужно было сдать экзамен по ориентации в городе без навигатора то есть знать как минимум две с половиной тысячи улиц, одностороннее движение, дорожные знаки, запреты на остановку, а также уметь выстроить оптимальный маршрут. Ученые сделали [таксистам] томограмму, чтобы посмотреть плотность серого вещества в гиппокампе. Это важная зона мозга, связанная с формированием памяти и пространственным мышлением. Обнаружилось, что если человек не хотел становиться таксистом или хотел, но не стал, то плотность серого вещества в его гиппокампе оставалась прежней. А вот если он хотел стать таксистом, прошел тренинг и действительно овладел новой профессией, то плотность серого вещества увеличилась на треть это очень много.

То есть, когда мозг учится, он выращивает связи между нейронами грубо говоря, наращивает вполне реальную плоть. Это сложный процесс, на который тратится много калорий, сахара, кислорода и энергии. И мозг их экономит ведь будь у него неограниченное количество энергии и бесконечная способность ее перерабатывать, мы бы запоминали абсолютно каждую секунду своей жизни в совершенстве.

Но ресурсов нет и память выборочная она дорого стоит мозгу. Естественно, он начинает фильтровать информацию и отращивать новые связи только для того, что считает по-настоящему нужным не всегда спрашивая нас. Так что любое осознанное обучение своего рода биохакинг.

Когнитивисты считают, что обучение это внутреннии процесс, в котором задеиствованы мышление, память, рефлексия, мотивация и метапознание, пишет в своей работе Мария Джанелли, педагог Американского музея естественнои истории и аспирант Городского университета Нью-Иорка. Информация воспринимается разными органами чувств, обрабатывается оперативнои памятью, ресурсы которои ограниченны, а затем поступает в долговременную память, не имеющую ограничении. Долговременная память организует сложныи материал в схемы, таким образом сокращая нагрузку на оперативную память и увеличивая ее потенциал. На производительность оперативнои памяти могут влиять как сущностные характеристики обрабатываемого материала (его природа), так и внешние условия (способы подачи материала). Если слишком большои объем материала подается так, что не может быть обработан оперативнои памятью и перенесен в долговременную, возникает когнитивная перегрузка.

Другими словами, чтобы эффективно учиться, мы вынуждены искать способы обходить физиологические ограничения мозга и подсознательные блокировки, которые они порождают. При этом мозг невероятно сложен, в нем множество отделов, и они распределяют между собой работу по трудноуловимым закономерностям.

В своем исследовании биофизик Джоел Майкл из медицинского колледжа Чикаго писал: Вероятно, первым, кто указал на разницу между знать, что нечто является правдой, и тем, как что-то сделать, был Гилберт Райл в книге The Concept of Mind. Учить факты это декларативное знание, а учить, как что-то делать, процедурное. Это два абсолютно разных процесса. Если вы хотите научить студентов решать какие-либо проблемы, вам необходимо предоставить им возможность делать это на практике.

И если одновременно включать в обучение разные процессы и задействовать тем самым разные участки мозга тогда-то и начинает расти эффективность обучения.

Например, такое исследование провел Эйдан Хорнер, психолог из университета Йорка. Он взял два одинаковых по длине текста и дал их прочитать группе испытуемых. Затем попросил перечитать первый текст еще раз, а второй постараться записать на бумагу по памяти.

После этого он провел три опроса по обоим текстам спустя разное время через пять минут, через два дня и через неделю. С тестированием, которое прошло через пять минут, все справились хорошо люди одинаково хорошо помнили оба текста. А вот спустя неделю в тестах уже была разница. На вопросы по тексту, который испытуемые просто перечитывали, они дали 40% правильных ответов. По второму тексту, который люди пересказывали, правильных ответов было 58%.

Небольшое усилие, дополнительное вовлечение мозга с дополнительной стороны а не только банальное впитывание информации значительно улучшило сохранение знаний в долгосрочной памяти.

Мне кажется, что так во всем. Если вы спросите, где на карте находится Маджуро и вам сразу дадут ответ вы его забудете практически сразу. Но если вам скажут, где лежит энциклопедия, и попросят найти Маджуро самостоятельно название этого города останется с вами надолго, потому что вы приложили усилие.



Мозг должен конструировать знания, а не впитывать


В активном обучении много подходов, каждый из которых показывает себя лучше классических лекций игровое, проблемно-ориентированное, коллективное и разные другие. Но сильнее всего мою голову перевернул конструктивистский подход эта концепция показалась мне ближе всех к образованию, которое я мечтал бы видеть в своем идеальном мире.

Суть подхода (или скорее философии) в том, что никакие знания нельзя передать ученику можно только создать условия, в которых он сам сконструирует их у себя в голове.

В рамках этого подхода студентам обеспечивается возможность активно конструировать собственные знания на основе опыта, информация преподносится с самых разных точек зрения, предусмотрена помощь специалиста или наставника, студентам предоставляются время и возможности для развития метакогнитивных навыков, пишет Мария Джанелли.

Грубо говоря свобода выбора, трактовок, практика и обратная связь без строгих оценок по заданным заранее критериям.

Как мне кажется, этот подход лучше всего соответствует и физиологии. В природе не существует людей с идентично сформированными мозгами, у всех разные предрасположенности и разный опыт. И когда в голову попадает новое знание, оно абсолютно уникальным образом срастается с абсолютно уникальной сетью нейронов. Поэтому, естественно, все люди все понимают и видят по-своему. Но это и порождает море трудностей.

Конструктивистскии подход имеет ограничения: для создания контекстно ориентированного содержания обучения требуется много времени и труда, и еще больше времени и труда нужно для создания контента, которыи согласовывался бы с индивидуальными интересами и опытом учащихся. Педагог, использующии конструктивистскии подход к обучению, неизбежно ограничен в возможности сфокусировать внимание учащихся и направить его в определенное русло, и учащиеся в отсутствие внешних источников мотивации могут утратить интерес к работе. И наконец, в условиях конструктивистского обучения не всегда легко и даже не всегда возможно корректно оценить знания студентов, пишет Джанелли.

Узнав об этом, я кажется, начал догадываться, почему абсолютно бесполезный способ учиться с помощью лекций стал доминирующим он самый простой, и только он дает преподавателю иллюзию контроля над хаосом, полностью ложную. Преподавателю кажется, что он может просто взять и переложить в чужие головы знание в том же виде, в каком оно лежит в его голове, а затем оценить и направить учеников в направлении, которое только ему кажется правильным и неизменным.

Но это вообще не так. И сейчас, когда мир переполнился информацией, людьми, профессиями, технологиями, новыми способами учиться и применять знания эта иллюзия контроля над процессом обучения наконец начала трещать по швам.


Обучение это стихийный феномен


Не так давно я узнал историю индийского ученого и просветителя Сугата Митра. Сейчас он занимается созданием Самоорганизованных Учебных Пространств мест, где дети могут учиться почти без преподавателей. Это очень долгая и сложная затея. Она началась с эксперимента, который Митра провел в Нью-Дели в конце 90-х.

Он встроил компьютер в стену дома в трущобах, где дети компьютеров никогда не видели, не ходили толком в школу и не знали английского подключил его к интернету и оставил. Через несколько недель все местные дети умели пользоваться интернетом, учили друг друга и даже сочиняли на компьютере музыку.

Затем он провел такой же эксперимент в индийском городе Хайдарабаде. Митра собрал детей, которые говорили по-английски с сильным акцентом, дал им компьютер с программой, которая преобразовывает речь в печатный текст. Он попросил детей надиктовать слова но компьютер, конечно, записывал все неправильно.

Тогда я сказал: Хорошо, я оставлю компьютер здесь на два месяца. Сделайте так, чтобы компьютер вас понимал. Они спросили: Но как? А я сказал, что не знаю, и уехал. Через два месяца, благодаря этой программе, акцент у детей почти полностью пропал и они разговаривали на идеальном английском этот факт задокументирован в журнале Information Technologies & International Development, рассказывает Митра.

С тех пор он проводил подобные эксперименты во многих городах по всему миру. Оставлял группу детей с одним компьютером, давал задание и уезжал. И каждый раз результаты были феноменальными. Например, 12-летние дети из индийской деревни самостоятельно изучили биотехнологии на английском. Они сдали тесты на проходной балл, и результаты эксперимента были опубликованы в British Journal of Educational Technology.

Митра всего лишь хотел решить проблему с преподавателями потому что в Индии их не хватало. Они уезжали туда, где платят, но не ехали туда, где были больше всего нужны. А в результате Митра, похоже, открыл нечто более глубокое.

Знаете, что произошло? Я думаю, мы только что натолкнулись на самоорганизующуюся систему. Ее структура возникает без явного внешнего вмешательства. Самоорганизующиеся системы всегда непредсказуемы, они начинают делать такое, для чего не были задуманы. Поэтому мы так реагируем, ведь это кажется невозможным. Думаю, могу сейчас выдвинуть такой тезис: образование это самоорганизующаяся система, в которой обучение стихийный феномен.


Нужны задачи вместо лекторов


Несколько лет назад мы открыли свою компанию Fevlake чтобы настраивать IT-компаниям инфраструктуру. У нас был очень широкий стек технологий, и набрать на рынке много сильных девопсов в такую команду было очень сложно. Поэтому мы решили учить людей для себя сами.

Я пошел на обучение хотел разобраться, как правильно организовывать онлайн-образование. В итоге мы сделали курс, основанный на лекциях. Включили туда немного заданий, около 20, провели 2 потока и поняли, что надо менять подход.

Я строил обучение так, как учили меня, но интуитивно чувствовал, что должно быть по-другому. Мне казалось, что перед студентом с самого начала обучения должна встать задача. И это нормально, что у него не будет ни малейшего представления, как ее решить. Он должен искать способ, распутывать, раскалывать и разматывать читать, смотреть, слушать, спрашивать, обсуждать. Вот где нужна теория она должна быть ответом на запрос студента. А результатом обучения не идеально подходящий под задуманные кем-то лекала болванчик а совершенно уникальный специалист с неповторимым опытом.

Тогда, со следующей попытки, мы создали программу, целиком и полностью состоящую из задач, которые надо решить самостоятельно (и совсем немного из теоретических скринкастов, которые вводят в контекст). Вместо преподавателей мы привлекли действующих специалистов но они только проверяют, оценивают и направляют.

И вот первый приятный сюрприз правильных и крутых решений, оказывается, намного больше, чем мы могли себе представить. То есть, мы составляем задачу, подбираем к ней идеальный правильный ответ, а на практике оказывается, что правильных ответов два, три, четыре и больше. Люди думают по-разному, находят разные решения это просто невероятно круто!

В итоге, Fevlake был укомплектован спецами. Ребята, которых мы учили, уже работают лидами в нашей компании. За два года эта методология так выстрелила, что нам пришлось открывать еще одну компанию Rebrain, которая занимается чисто подготовкой DevOps-специалистов. Крупнейшие IT-компании, банки и корпорации заказывают у нас разработки подобных программ для себя и отправляют к нам своих специалистов.

И вот я рассказываю бывалым специалистам, как у нас все устроено, и слышу Круто, мне такого не хватало, когда я учился.
Подробнее..

Как интроверту найти друзей используем алгоритмы Facebook

28.11.2020 16:23:21 | Автор: admin
Почему утренняя лента начинается с трех подряд записей бывшего коллеги? Кого соцсети показывают в Рекомендованных друзьях? Как оказаться в ленте у людей, которых хочется узнать поближе? Вместе с телеграм-каналом Больше чем данные разбираемся, как Facebook с помощью скрытых алгоритмов решает, кто ваши самые близкие друзья.

Соцсети собирают и хранят о нас всевозможную информацию: сайты, которые мы посещаем, данные о поисковых запросах,деиндивидуализированныеданные из переписок. Во множество сайтов встроены трекеры Facebook, Twitter, ВКонтакте. Эти трекеры наблюдают за нашими действиями, чтобы, например, точнее таргетировать рекламу.Но применяются полученные результаты не только для рекламы. Одна из их функций обнаружение схожих черт между пользователями соцсетей.

Соцсети часть больших экосистем. Например, ВКонтакте и Одноклассники находятся в составе Mail.ru Group, а Instagram и WhatsApp принадлежат Facebook. Это значит, что количество собираемых ими данных огромно. Такой массив информации позволяет группировать пользователей в виде графа, где дистанция между ними определяется объединяющими факторами, которые обладают разным весом.





Как это делается


Построение графа главный способвыявления сходства между пользователями сети. Граф это абстрактный математический объект, представляющий собой набор вершин, соединенных ребрами. В нашем случае вершинами являются пользователи, а ребрами связи между ними.

Конкретное строение алгоритма Facebook не разглашается, но наличие у компании поискового сервисаGraph Searchпозволяет предполагать именно такой подход.


Так выглядит граф социальных связей

На основании графа соцсеть определяет группы пользователей, имеющих семейные, рабочие, культурные и иные связи. Если они еще не добавлены в друзья, Facebook покажет этих людей в блоке Вы можете их знать.

Работа алгоритма рекомендаций не раскрывается, нопользователи жалуются,что временами им подсовывают людей, преследующих их в сети.

Как попасть в рекомендации ко всем


Понимая, как работают алгоритмы, можно попробовать использовать их в своих интересах.

  • Отмечайте других пользователей на фотографиях. Такая активность ценится высоко и помогает попасть в топ рекомендуемых.
  • Стимулируйте пользователей заходить на вашу страницу. Чужая активность дает больше очков, чем ваша. Чтобы привлечь внимание, ставьте лайки и пишите комментарии. Это заметят и алгоритмы Facebook, и сами пользователи.
  • Избегайте жалоб. Они надолго выбрасывают из топа.



Что Facebook учитывает при ранжировании ваших друзей (скорее всего)


Поскольку отследить реальную жизнь соцсети пока не могут, нынешнее ранжирование в Facebook вызывает у пользователей много вопросов.Старый алгоритм отслеживал, насколько часто пользователи взаимодействуют друг с другом, как давно и каким образом.

Современный во многом опирается на машинное обучение. Как и при составлении рекомендаций, учитывается множество показателей. Но разумно предположить, что совместное присутствие на фотографиях обладает кудабольшим весом, чем лайки или комментарии.

Вот что скорее всего учитывается:

  • Местоположение;
  • Просмотры пользователем вашей страницы;
  • Лайки и комментарии ваших постов;
  • Присутствие на общих фото или видео общих друзей;
  • Данные из сторонних приложений (Facebook официально отрицает такой подход, но этовыглядит очень правдоподобно).


Мы знаем, что вы хотите услышать


Полученные результаты сильно влияют и на новостную ленту.Еслибы соцсети показывали всех, на кого вы подписаны, чтение ленты занимало бы гораздо больше времени, а добраться по ней до по-настоящему важных постов интересных вам людей было бы почти невозможно.

Чтобы сделать жизнь пользователей проще, используется ранжирование друзей. Сортировка пользователей в списке друзей по числу сообщений в переписке (как у ВКонтакте) только верхний уровень. Для формирования ленты этого недостаточно, потому что не отражает значимости людей в реальной жизни пользователя.

В сетевой переписке мы уделяем меньше внимания тем, с кем постоянно общаемся вживую.

Зачастую активность друзей столь высока, что алгоритмам приходится провести тщательный отбор.Как рассказали администраторы соцсети, Facebook скрывает около 80% постов наших друзей. При этом преимущество отдается тем, кого соцсеть считает более близкими пользователю.

Алгоритмы Facebook держатся в строжайшем секрете. Но опытным путем изучить их особенности все же можно. Так, в 2015 году журналистке Меган Нилудалось выяснить, что при создании рекомендаций Facebook выше ценит нашу активность на страницах других людей, чем чужую активность на нашей.
Ранжирование записей и предложение друзей иногда вызывают критику. Например, антропологи видят в них причину возникновения пузыря фильтров, когда пользователь оказывается окружен исключительно информацией, которая соответствует его взглядам и интересам (например, политическим), что закрывает возможности узнавать новое или пересматривать свои воззрения. Не меньше критики вызывает и сама возможность слежки в погоне за лучшими продажами рекламы. Однако и эти механики могут использоваться во благо. Так аргентинским службам спасенияудалось предотвратитьсамоубийство женщины, выложившей в соцсети намеки на желание покончить с собой.

Важно не забывать: то, что вы видите в соцсетях, зависит от ваших действий. Это не вся информация, а то, что подобрано именно под вас. Если научиться влиять на ранжирование, вы сможете изменить содержимое своей ленты. Методично лайкая и комментируя то, что вам по-настоящему интересно, и не ставя лайков из вежливости под постами скучных вам людей, можно всего за несколько дней изменить свою ленту до неузнаваемости.
Подробнее..

Кодируем и декодируем сообщение для внеземных цивилизаций

02.12.2020 00:05:21 | Автор: admin
Привет Хабр.

Мотивом для этой статьи, на самом деле, послужил грустный повод. Всемирно известный радиотелескоп обсерватории Аресибо в Пуэрто-Рико разрушился и восстановлению не подлежит. Многие годы это был самый крупный радиотелескоп в мире с полной апертурой (диаметр 304 м, диапазон частот до 10 ГГц), с помощью которого было сделано немало открытий. Здесь на фото из Википедии он в еще рабочем состоянии:



Но текст собственно о другом событии. В 1974 г с этого телескопа было отправлено в космос послание внеземным цивилизациям. Что и как было в нем закодировано, подробности под катом.

Кодирование


Для начала интересно понять, как сообщение передавалось. Как известно, размер сообщения был всего лишь 1679 бит (примерно 210 байт), и передавалось оно на частоте 2.380 МГц с мощностью 450 КВт. Для передачи использовалась частотная модуляция со скоростью 10 бит/с.

Готового радиосообщения в формате WAV мне найти не удалось, но в бинарном виде оно есть, а с помощью Python звук несложно сгенерировать самостоятельно. Желающие послушать, что услышат инопланетяне, могут скачать и запустить нижеприведенный код, который сгенерирует WAV файл. Для большей достоверности в сообщение также добавлен шум.

generate.py
import scipy.io.wavfile as wavimport scipy.signal as signalimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport osmessage = """0000001010101000000000000101000001010000000100100010001000100             1011001010101010101010100100100000000000000000000000000000000             0000011000000000000000000011010000000000000000000110100000000             0000000000101010000000000000000001111100000000000000000000000             0000000001100001110001100001100010000000000000110010000110100             0110001100001101011111011111011111011111000000000000000000000             0000010000000000000000010000000000000000000000000000100000000             0000000001111110000000000000111110000000000000000000000011000             0110000111000110001000000010000000001000011010000110001110011             0101111101111101111101111100000000000000000000000000100000011             0000000001000000000001100000000000000010000011000000000011111             1000001100000011111000000000011000000000000010000000010000000             0100000100000011000000010000000110000110000001000000000011000             1000011000000000000000110011000000000000011000100001100000000             0110000110000001000000010000001000000001000001000000011000000             0010001000000001100000000100010000000001000000010000010000000             1000000010000000100000000000011000000000110000000011000000000             1000111010110000000000010000000100000000000000100000111110000             0000000010000101110100101101100000010011100100111111101110000             1110000011011100000000010100000111011001000000101000001111110             0100000010100000110000001000001101100000000000000000000000000             0000000001110000010000000000000011101010001010101010100111000             0000001010101000000000000000010100000000000000111110000000000             0000001111111110000000000001110000000111000000000110000000000             0110000000110100000000010110000011001100000001100110000100010             1000001010001000010001001000100100010000000010001010001000000             0000001000010000100000000000010000000001000000000000001001010             00000000001111001111101001111000"""def fftnoise(f):    f = np.array(f, dtype='complex')    n_p = (len(f) - 1) // 2    phases = np.random.rand(n_p) * 2 * np.pi    phases = np.cos(phases) + 1j * np.sin(phases)    f[1:n_p+1] *= phases    f[-1:-1-n_p:-1] = np.conj(f[1:n_p+1])    return np.fft.ifft(f).realdef band_limited_noise(min_freq, max_freq, samples, samplerate=1):    freqs = np.abs(np.fft.fftfreq(samples, 1/samplerate))    f = np.zeros(samples)    idx = np.where(np.logical_and(freqs>=min_freq, freqs<=max_freq))[0]    f[idx] = 1    return fftnoise(f)message = ''.join(i for i in message if i.isdigit())print("Original message:")print(message)print()# Generate messagefs = 11025f1, f2 = 3000, 4000t_sym = 0.1data = np.zeros(int(fs * t_sym * len(message)))for p in range(len(message)):    samples = np.linspace(0, t_sym, int(fs * t_sym), endpoint=False)    freq = f2 if message[p] == '1' else f1    data[int(fs * t_sym)*p:int(fs * t_sym)*(p + 1)] = 10000*(0.25*np.sin(2 * np.pi * freq * samples) + band_limited_noise(50, 5000, len(samples), fs))wav.write('arecibo.wav', fs, np.int16(data))print("WAV file saved")

Для удобства прослушивания я увеличил разнос частот до 1 КГц, в оригинальном сообщении он был лишь 10 Гц. К сожалению, habr не позволяет приаттачивать звуковые файлы, так что желающим послушать звук, придется сгенерировать файл самостоятельно.

Да кстати, отправлено сообщение было в 1974 году. Вот туда:



Красивое звездное скопление M13 в созвездии Геркулеса, хорошо известное всем любителям астрономии, и доступное для наблюдений даже в небольшие телескопы. Скопление находится в 22 тыс световых лет, так что идти сообщение будет еще долго

С кодированием мы разобрались, теперь представим, что мы приняли подобное сообщение посмотрим как его можно декодировать.

Декодирование


Принцип частотной модуляции сам по себе прост нулю и единице соответствуют разные частоты. На спектре это выглядит примерно так:



Существуют разные способы декодирования FSK, в качестве самого простого метода просто отфильтруем одну из частот:

fs, data = wav.read('arecibo.wav')def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5):    nyq = 0.5 * fs    low = lowcut / nyq    high = highcut / nyq    b, a = signal.butter(order, [low, high], btype='band')    return b, adef butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):    b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)    y = signal.lfilter(b, a, data)    return yf1, f2 = 3000, 4000data_f2 = butter_bandpass_filter(data, f2 - 200, f2 + 200, fs, order=3)plt.plot(data)plt.plot(data_f2)plt.xlabel("Time")plt.ylabel("Amplitude")plt.title("Signal")plt.show()

Результат нас вполне устраивает:



Разумеется, сигнал прошедший 21 тыс лет в космосе, скорее всего будет немного ослаблен, но для простоты будем считать что у инопланетян хорошие и не китайские радиоприемники

Из картинки легко можно определить ширину одного бита. Нам нужно вывести биты в виде изображения. Т.к. послание отправлялось внеземной цивилизации тем кто, по определению, не знает земных систем кодирования передать растровую картинку было единственным логичным решением. В созвездии Геркулеса скорее всего не знают что такое ASCII или упаси бог, Unicode, но вывести растр на экран скорее всего, можно в любой точке Галактики. По крайней мере, цивилизация способная принять цифровой сигнал, скорее всего имеет и какое-то подобие монитора для его отображения.

Мы не знаем размера картинки, зато знаем размер одного бита и знаем размер всего сообщения. Можно просто перебрать все возможные варианты, благо их не так уж много:

ss = 1102  # Width of one symbol in samplesfor iw in range(12*ss, 25*ss, ss):    w, h = iw, 80    image = Image.new('RGB', (w, h))    px, py = 0, 0    for p in range(data_f2.shape[0]):        image.putpixel((px, py), (0, int(data_f2[p]//32), 0))        px += 1        if px >= w:            px = 0            py += 1            if py >= h:                break    image = image.resize((w//10, 100*h))    image.save("1/image-%d.png" % iw)


Для наглядности картинку пришлось растянуть, ибо 23 пиксела ширины по сегодняшним меркам это мягко говоря, маловато. Конечный результат вполне виден:



Окончательный вариант:



В картинке закодировано много всего (условно конечно), например вертикальная прямая из двух пикселов над головой человека это спираль ДНК (ведь очевидно же, разве нет?). Расшифровку остальных пиктограмм можно посмотреть в Википедии.

Заключение


Как можно видеть, в 210 байт можно закодировать довольно много информации. Вообще, сама по себе задача отправки сигнала в дальний космос является далеко не простой, т.к. можно надеяться лишь на самые простые методы модуляции. Дойдет ли сообщение до адресата? Разумеется, скорее всего, вряд ли. Я не знаю, оценивали ли при отправке энергетику такой линии связи и примерную чувствительность приемника, нужную чтобы получить сигнал. Да это на самом деле, не так и важно если подобные акции вдохновят кого-либо на изучение космоса, значит это было не зря. Ну а точный ответ мы сможем получить через 42 тыс лет, и я постараюсь обновить текст по мере поступления новых данных ;)
Подробнее..

Переводит и показывает нейросеть из устной речи в жестовую

02.12.2020 12:23:30 | Автор: admin

Британские ученые обучили ИИ трансформировать устную речь в видео с виртуальным сурдопереводчиком. Алгоритм самостоятельно оценивает качество работы. Нейросеть поможет людям с частичной или полной потерей слуха улучшить восприятие контента и свободнее чувствовать себя на публичных мероприятиях.

В мире десятки миллионов глухих и слабослышащих людей, использующих жестовый язык как основное средство коммуникации. С одной стороны, в онлайн-мире проблема общения для слабослышащих людей решается при помощи субтитров. Но с другой популярные сейчас вебинары, стримы и прочий контент приходится переводить на жестовый язык в режиме реального времени. Ученые давно исследуют эту проблему и ищут решение.

Сейчас исследователи смотрят в сторону нейротехнологий. В Университете Суррея разработчики создали алгоритм сурдоперевода нового поколения. ИИ преобразует устную речь в движения человеческого скелета. Затем скелету придают человеческий облик, и создается реалистичный видеоряд. С помощью технологии можно изготавливать видео и на основе текста.

К чему такие сложности и почему важно движение всего скелета? Язык жестов это не только знаки руками, в нем задействованы все части тела и даже мимика. Технологии, которые использовались ранее, часто генерировали размытые модели, что приводило к искажению смыслов или вовсе непониманию речи виртуального сурдопереводчика.


Фото: ru.freepik.com

Как устроена новая нейросеть


В основе алгоритма следующее: принимающий сигнал поступает в виде аудио, затем преобразуется в схематичную модель человеческого скелета, воспроизводящего соответствующими жестами речь. После этого последовательность поз подается сверточной нейросети U-Net. Сеть преобразует движения и позы в реалистичное видео.

Алгоритм работы виртуального сурдопереводчика

Чтобы добиться высоких результатов, ученые обучали нейросеть по видео реальных переводчиков жестового языка.

Для оценки получившейся модели разработчики провели эксперименты с участием добровольцев. Так, они попросили их сравнить новый метод с другими ранее используемыми способами трансформации речи. Из 46 человек 13 являлись носителями языка жестов. Сравнение проходило по четырем параметрам, по каждому из которых новый алгоритм обошел по качеству предыдущие версии.

Результаты исследования на добровольцах

Не только британские ученые


Исследователи с начала века ведут разработки в области сурдоперевода. Один из самых известных продуктов анимированный виртуальный переводчик от IBM. Но проект не получил развития. Несколько лет спустя его реинкарнировали в Новосибирске. Программа, придуманная учеными из Новосибирского академгородка, распознает речь, анализирует смысл и переводит на жестовый язык. Потом аватар показывает текст на экране.

Анимированный сурдопереводчик от новосибирских разработчиков

В то время считали, что разработка станет такой же популярной, как Google Translator. Сейчас протестировать программу можно в приложении Адаптис для AppStore и Google Play.

Скриншот приложения Адаптис в App Store

Несколько лет назад бельгийские ученые напечатали 3D-руку под управлением Arduino, которая также функционирует как сурдопереводчик. Проект назвали ASLAN. Рука состояла из 25 отдельных деталей из PLA-пластика. В перспективе к ней намеревались добавить еще одну руку и роботизированное лицо для передачи эмоций.

Перевод с языка жестов на привычный нам язык также представляет большие трудности. Российские ученые из Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (ИПУ РАН) несколько лет назад начали разработку подобного ИИ. Предполагалось, что в будущем он поможет перевести жесты в слова, фразы и буквы. Ученые тогда сообщили, что на создание алгоритма может уйти не один год.

Фото: ru.freepik.com

Российская программа будет базироваться на площадке, созданной слабослышащей сотрудницей ИПУ РАН. Она несколько лет развивает сайт Сурдосервер. Тогда же сообщалось, что российские ученые работают над мобильным приложением Сурдосервис и сурдооблаком для обмена информацией слабослышащими людьми.

Подробнее..

На сайте-музее Winamp выложили 65000 скинов плеера

30.11.2020 20:13:26 | Автор: admin

Разработчик из Facebook Джордан Элдридж (Jordan Eldredge) создал виртуальный музей Winamp в память о любимом плеере. На площадке можно бесконечно скроллить темы и ностальгировать по ушедшей MP3-эпохе. Мы провели здесь несколько часов, потратив это время далеко не впустую.

О Winamp на Хабре знают, наверное, все. Этот медиаплеер называют предшественником эры Spotify и iTunes. Когда-то любимые музыкальные композиции мы скачивали в формате MP3 (или брали у друзей жесткие диски с гигабайтами музыки) и загружали в проигрыватель. Легендарный плеер стал одним из самых популярных, его использовали десятки миллионов меломанов по всему миру.


Winamp проигрыватель компании Nullsoft, проданной AOL в 1999 году и ликвидированной в 2013. Главная особенность плеера возможность стилизовать его под предпочтения пользователя. По сети гуляли тысячи вариантов оформления.

И эти времена вернулись! Американский программист Джордан Элдрейдж вместе с некоммерческой организацией Архив интернета решили оставить онлайн-след о ключевой для многих эпохе становления и развития цифровой музыкальной индустрии. Они создали виртуальный Музей скинов Winamp. Страница музея выглядит как бесконечная лента из скинов плеера. Всего в коллекции 65 тыс. тем (!).

Скриншот витрины музея

Каждый из скинов в музее можно использовать как плеер с уже предустановленными музыкальными произведениями. Туда же при желании можно загрузить собственные композиции. При этом плеер не нужно устанавливать, достаточно просто щелкнуть на понравившийся скин. Любимые темы можно скачать и установить на собственный Winamp.


Джордан говорит, что музей стал данью уважения художникам, которые с помощью скинов создавали знаковые моменты в истории интернет-искусства.

История без точки


Придумали плеер Winamp в 1997 году восемнадцатилетний хакер Джастин Франкель и студент Дмитрий Болдырев. Первая версия приложения 0.20а работала только с одним файлом и не имела списков воспроизведения.


Популярность плеера выросла после выхода версии 1.00 через несколько месяцев после запуска. Эта версия имела спектрограмму, что было нетрадиционно для конца 90-х. За первые 18 месяцев существования медиаплеер скачали 15 млн человек. Версия плеера 2.90 сделала возможным просмотр видеофайлов.

Страница памяти о плеере

Официальная поддержка последней версии Winamp 5.666 (сборка 3516) заканчивалась 20 декабря 2013 года. Тогда Яндекс.Музыка предприняла попытку увековечить память о судьбоносной для электронной музыки эпохе. Была запущена страница под названием Вспоминая Winamp. Полностью кликабельная страница выполнена в виде интерфейса рабочего стола Windows. Справа открыто окно плеера. Слева, в ветви Проводника, можно было выбрать папки с музыкой. Сейчас страница недоступна.

Но на этом история не остановилась. Во-первых, поддержка плеера не закончилась. Во-вторых, в 2014 году бельгийская компания Radionomy Group выкупила плеер. Цена не разглашалась, но предположительно составляла от $5 до 10 млн. СМИ называют компанию Radionomy Group агрегатором интернет-радиостанций. Она собиралась использовать плеер для знакомства аудитории плеера с их собственным сервисом и обеспечения новым контентом.

В 2018 году на сайте Winamp висело такое объявление

Плеер не обновлялся с 2013 года до осени 2018 года. Тогда вышла полностью бесплатная версия 5.8 с небольшими изменениями из нее были убраны все платные функции, появившиеся в 2002 году.

Тогда же Radionomy Group сообщила в СМИ об обещании выпустить через год новую версию популярного плеера. Версию Winamp 6 намеревались сделать мобильной и десктопной, удобной для прослушивания подкастов, плейлистов из облака и стриминговых радиостанций. Разработчики обещали сохранить былое наследие, но обогатить пользовательский опыт прослушивания. По оценке Radionomy Group, ежемесячная аудитория плеера в тот момент уже составляла 100 млн пользователей.

Однако релиз не случился. Для любителей осталась доступна браузерная версия медиаплеера.

Пока мы готовим новые материалы, пишите в комментариях, какие темы Winamp были у вас любимыми?

Подробнее..

Молоко пастеризация, туберкулез и болезни ЖКТ

29.11.2020 04:09:36 | Автор: admin

Итак, что такое молоко, и как от него эффектно умереть, разбирается ваш любопытный SV.

Молоко, как много в этом слове - коровьи груди, дети, бифидобактерии и лакто-культуры, болезни ЖКТ, пробиотики и йогурты. Легендарный напиток, вызывающий миллион вопросов, начинающихся с фразы а правда, что?.Его употребление во многом спорно, большинство людей на планете, около 65 %, вообще страдают непереносимостью лактозы. А та малая часть, что её переносит, постоянно норовит молоко сквасить или смешать с чем-нибудь экстравагантным, экспериментируя со всем подряд - от селедки до бананов - производя сюрреализм в рамках толстого кишечника, отвечающего за расцветку и консистенцию, к слову. А то и вовсе пытается пить молоко сырым, чтобы потом войти в статистику, на которой здоровым и неопытным рассказывают, как делать не надо.

Доим зубра.

Если мы возьмем среднестатистическую семью рогатых Bison bonasus - европейских зубров, ближайшего дикого соседа домашней коровы из рода настоящих быков, и посмотрим на него поближе, то первое, что вы спросите: "а что он такой здоровый?". Ну вот дикий бык Bos primegenius, которого мы одомашнили 8500 лет назад, был ещё больше, и, что характерно, с длинными рогами. Произошло это на Ближнем Востоке. И потом мы так же одомашнили более мелких. Но этот был первым. Если мы отправим вас к нему раздобыть молочка на завтрак, вы, скорее всего, умрёте жуткой и мучительной смертью от тысяч ударов копытами по лицу. В причины смерти запишут интимное оскорбление главы зубренного семейства и сексуальные домогательства к быку.

Живопись из пещеры Ласко, Франция/Скелет bos primegenius:

Все дело в том, что проблемы начинаются уже на определении грудей у дикого вида. Первое, что бросается в глаза - её нет. У самца там хоть что-то в мехах болтается, дикие самки же вообще плоскогрудые. Уверенно отличить самку от самца можно только если вы последнего возбудили ещё на подходе, но это уже другая проблема. С точки зрения природы - оно все вполне понятно. На кой фиг дикой корове, за которой охотятся волки, которая зимует на опушке леса, и в дождь и в слякоть бродит в поисках еды, аппетитная розовая грудь? Куда она с ней бегать будет? Да она как дура последняя без лифчика в первую же зиму затаскает вымя по сугробам отморозит и умрет.

Сравнение грудей дикого и домашних видов:

Зачем тогда было так заморачиваться и старательно одомашнивать плоскогрудых коров, а затем выводить самых сисястых тысячи и тысячи лет? Технически предков коров одомашнили на тысячу лет позже козы и на три тысячи лет позже овцы. То есть животных ради мяса выращивали вполне себе, да и козье молоко уже знали. Так что, почему бы и нет. Но даже когда коровы и появились, то резкого начала повсеместного употребления свежего и парного молока по всему миру это не вызвало. Молочно-сисечная революция не состоялась, и первыми продуктами около 6000 лет назад все ещё были творог и сыр, а тот и другой - продукты ферментированные. Такая ферментация позволяет дольше сохранять еду. Это у вас холодильник, а у Шумеров просто коза. Вот и выходит, что надо или копить запасы на зиму, или банально сквашивать в сыр во славу Иштар, пока всё не стухло.

И вот мы с момента первого появления нашего вида, как заправские паразиты, стали распространяться по земному шару, стараясь забраться в самые отдаленные его уголки. Зачастую условия проживания были очень сложными и нам приходилось приспосабливаться. Появились малые народности. Кто-то научился выживать под интенсивным ультрафиолетовым излучением, кто-то на большой высоте. Инуиты и чукчки, выросшие из мегацивилизации палео-эскимосов Дорсет, традиционно могли употреблять в пищу столько жира, что вас бы это убило - сначала понимание самого факта, затем вкусом, запахом и уже потом атеросклерозом. Ярким примером узкой специализации являются, например, индейцы Северной Америки Тохоно О-Одхам - они до прихода WASP (белых англо-саксонских протестантов) питались бобами, кукурузой, тыквой, редко - дичью. Они были стройными, спортивными фитоняшами, сплошные "Покахонтес" и "Бегущий олень". Сейчас Тохоно, как и почти все коренные американцы, страдают диабетом 2-го типа, жутковатого вида ожирением, и у всех, у каждого индейца поголовно - непереносимость лактозы.

Индейцы начала 20-го века:

Ферменты эволюции.

Лактоза сама по себе сахар, вернее двойной сахар - сложная молекула дисахарида, состоящая из простых сахаров - галактозы и глюкозы. Дисахариды мы вообще любим и научились их переваривать давно и повсеместно. А особо продвинутые их переваривают, а затем перерабатывают в подкожный жир, потребляя в разных видах. Сахарозу в составе фруктов, которых в колыбели человечества - Африке - в изобилии. Мальтозу, иди солодовый сахар, в злаках.

Выбить соединительную молекулу воды из соединения сложного сахара и развалить всё на простые и легко усваиваемые - задача лактозы. Ну а если точнее - лактоза-флоризин гидролазы. Как это всё работает?

Тонкий кишечник - основа пищеварения. Желудок - кислотные врата, разваливает и расщепляет, а толстый кишечник уже формирует стул. Именно в тонком расположен интересующий нас ворсистый эпителий. Три вида специальных клеток - энтероцитов, денно и ношно борются за то, чтобы проглоченное вами наспех было разбито на молекулы простых веществ и передано нуждающимся клеткам бренного тела. В первом отделе, 12-пёрстной кишке, начинает вырабатываться лактоза. Занимаются этим каёмчатые энтероциты. Они, вообще, хорошие парни, и в ЖКТ они почти что главные. Именно эти клетки вырабатывают ферменты для расщепления пищи и всасывают то, что получается. Лактозу замешивают в слизь на основе муцина, который производят соседи каёмчатых энтероцитов - бокаловидные (везде откуда у вас выделяется слизь - это их работа). В норме в генах всех млекопитающих содержится пунктик о выработке лактозы энтероцитами. Их производство резко увеличивается сразу после рождения и постепенно снижается к возрасту 5-10 лет, если вы, например, китаец.

В Китае один из самых высоких процентов непереносимости лактозы:

И тогда, если вы в ваши несравненные китайские 30 лет бахнете стакан кумыса или зальете кружку коровьего молока в ваше китайское бытие, вас ждут приключения. Лактазы не хватит, так как вы её лет 20 как не производите, и молочный продукт пройдет тонкий кишечник, не перевариваясь и никуда не впитываясь, и дойдет до толстого, где всё устроено по-другому. Большая часть вредных бактерий живет именно здесь. Мы существуем с ними в симбиозе, сохраняя здоровый баланс 80% полезных против 20% опасных. В кишечнике вообще целые битвы за территорию между родами Bacteroides и Clostridium, "Монтекки и Капулетти" вашего толстого кишечника. Ну или в случае с китайцем - враждующие школы кунг-фу.

И вот вы на поле битвы выплескиваете недопереваренное молоко с молекулами лактозы. Так как вы его не впитали, этим займутся "Капулетти", а в обмен вы получите смесь углекислого газа, водорода и метана. Газ раздует вашу тушку, создаст осмотическое давление, что вызовет приток воды вместо её всасывания. Водянистая масса под давлением, согласно всем законам физики, последует вниз, где потребует экстренного сброса того самого давления путем открытия клапана, или так начнет давить на верхние ёмкости, что поток еды остановится и начнет сдавать обратно - в итоге хлестанёт через первичный жижкозаборник, то есть рот, и вас вырвет.

Если же вы относите себя к тем гоминидам, что захватывали северные территории верхом на коровах, то выработка лактазы у вас не прекращается всю жизнь. И тогда всё переваривается и впитывается в тонком кишечнике, ничего не оставляя засранцам, живущим снизу. Процесс можно испортить, добавив что-нибудь водянистое, типа огурцов, сливы или дыни (SV плохого не посоветует), и тогда вы заставите лактозу путешествовать быстрее, и процесс рассоединения сложной молекулы на простые она пропустит. Можно добавить что-то, что ускорит ферментацию и сквасит молоко до того, как оно созреет: селедку, квашеную капусту, продукты брожения. С точки зрения биохимии продукты друг другу не противоречат, а при сильном желании к таким сочетаниям, может быть, можно и привыкнуть. Но с непривычки, да - хлестануть может.

Влагалище в бутылке.

Молоко в общем и целом, как продукт питания, безусловно штука интересная. Иначе быть просто не может, ведь это основной рацион новорожденных. А значит в нём должно быть вообще всё. Это должен быть некий суперфуд. Больше 50 элементов, огромное число всевозможных белков, жиров и углеводов. Казалось бы, да, Суперфуд. Универсальная еда будущего, но - нет. Почему? Ответ очень простой: вы не новорожденная корова. Вам попросту нафиг не надо такие объемы кальция, магния и витамина Д. То, что формирующийся копытный организм пустит на производство, внутри вас осядет песком. Но когда наш вид останавливал рационализм? За 2018 год мы выдоили 500 000 000 тонн молока.

Современные молочные фермы:

Так вышло, что природно лактоза, глюкоза, да и все виды углеводов и их сложные молекулы интересны многим, даже почти всем. Но из этих всех выделяется отдельная группа. Группа молочнокислых бактерий. Называются они так в первую очередь не потому, что квасят молоко, а потому, что из углеводов делают молочную кислоту. Молочная кислота тоже сплошной обман. Она на самом деле карбоновая. Просто в далеком 1780 году шведский химик Карл Шееле выделил её из скисшего молока. Карл был нереально крутым химиком и имея набор оборудования и реагентов скромнее, чем на вашей кухне, он с успехом наоткрывал кучу химическим элементов - от бария и марганца до вольфрама. Только с названиями Карл не ладил - открытый им хлор он, например, назвал дефлогистинизированной соляной кислотой в газообразном состоянии. Это потом его синтезируют ещё раз и назовут попроще - зелёным ( от греческого "khloros").

Группа "квасящих бактерий карбоновой кислоты" интересна в первую очередь тем, что для нас они безвредны, но та самая молочная кислота серьезно портит жизнь большинству патогенных штаммов. Молочнокислые друзья живут везде. На покровах рыб, птиц, растений, на поверхностях и плоскостях - везде, где есть разные соединения сахара. Эволюционно мы с ними стали симбиотами, наш организм подкармливает их, выделяя слизь с углеводными соединениями, они её квасят и занимают место, чтобы туда не пришли какие-нибудь стрептококки. Так например работает слизистая женского влагалища. Молочно-кислые бактерии мы мощно эксплуатируем и при изготовлении напитков, продуктов, и содержим их на коже, во рту и везде, где только можем.

Конкретно молоко сквашивает Lactococcus lactis- эти вот милахи встречаются в молоке уже просто сами по себе - именно они сворачивают его в простоквашку, а затем в кефирчик. Именно благодаря ним мы потом сепарируем кислую массу от сыворотки и делаем творог, сыр и прочее прочее. Сама же бактерия, сделав вам кефир из свежего-парного - самоубивается. Её размножение приводит к тому, что среда становится слишком кислой, что убивает не только патогены но и организатора процесса. Если ей не добавлять новый материал, то процесс будет конечным. И в первую очередь для неё. Вот такой вот друг камикадзе. Собственно, повсеместное распространение таких бактерий долгое время заставляло верить ученых в то, что процессы брожения, закисания и квашения происходят на основе химических реакций, а не воздействия микроорганизмов.

Lactococcus lactis под микроскопом:

Даже спустя 200 лет после того, как Левенгукв 1676 г. увидел сквозь "замочную скважину" забавный микромир, учеными мужами в сексуальных трико все ещё всерьез обсуждались теории самозарождения жизни. В 1830 г. при наличии микроскопов уже шли жаркие дебаты на такие темы, как происхождение дрожжей. Видеть их видели, а откуда они берутся - не понимали. Считалось, что это своего рода химическая реакция при контакте сока растений с воздухом. К 1850 г. разгораются нешуточные дебаты. Лидируют французские ученые Пьер Антуан Бешар и Луи Пастер. Бешар считает, что в основе устройства всего на свете - микрозимы. Что-то среднее между бактерией и молекулой. Вторых тогда не знали, а механизмы развития и устройство первых не понимали. Бешар считал, что в зависимости от состояния хозяина, микрозимы могут принимать разные формы, становиться вирусами, тромбами и всё такое. В общем, что это - такой универсальный набор частиц, из которых самозарождается жизнь. Пастер считал, что Бешар полный идиот, а процесс ферментации происходит на основе химии.

Первый микроскоп Левенгука сделан по принципу замочной скважины: через крохотную линзу с обратной стороны пластины смотрели на свет, два штатива были для удержания и фокуса:

По сути, открытию пастеризации мы обязаны мадам Маргарите Бусико. Жена гения маркетинга и владельца одного из самых успешных в истории магазинов Le Bon Marche - Аристида Бусико - выписала в 1880-х Пастеру чек на 100 000 франков, инициировав исследования брожения вина. Сумма была для Луи средней, чеки за гранты и призы для ученого колебались от 1500 франков в 1853 году от общества фармацевтов Франции, до 625 000 фр. от правительства Нового Уэльса за разработку средства от чрезмерного размножения кроликов. По разным данным тогда Пастеру скинулись не только мадам Маргарита, но и многие виноделы Франции, что позволило увеличить сумму в несколько раз. На эти деньги Луи долгое время скупал алкоголь и проводил тщательные исследования причин скисания вина и способов его сохранения, начав писать монографию под романтично-загадочным названием Исследования о вине.

Луи Пастер и Маргарита Бусико:

Научный подход достаточно быстро выявил, что для брожения вина оно должно быть открыто воздуху, а закрытое или прогретое оно не бродит, и более того, не скисает. Он приглашал знакомых сомелье, дегустаторов, искал наилучшие способы стерилизации, тратил и тратил спонсорские деньги. В итоге он произвел на свет научную теорию о том, что брожение вызывается микроорганизмами из воздуха, и для наилучшего сохранения вин нужно стерилизовать бутылки, а вино прогревать. Опубликовав Исследования о вине, Луи стал писать аналогичный труд "Исследования о пиве" (1876 год издания), собирая деньги с пивоваров. Нам же это дало открытие процесса пастеризации, который убивал бактерии в напитках, делая их безопасными и все ещё вкусными.

Туберкулез в кастрюле.

По мере развития медицины и изучения болезней всплывали ворохом и другие проблемы. Все знают, что в 1882 г. Роберт Кох открыл палочкообразные микобактерии туберкулеза. Но мало кто знает, что ещё он наоткрывал. В грибообразный род (myco - от гр. "гриб") входит ещё и Mycobacterium bovis, вызывающая туберкулез крупного рогатого скота. Кох решил, что она не опасна для человека, и перешел к исследованию Mycobacterium tuberculesis. Но такие ученые, как Теобальд Смит из США, поставили под сомнение его исследования и впоследствии доказали, что bovis - универсальный штамм и заразиться туберкулезом можно и от животных.

Огромный ассортимент заболеваний до конца 19-го, начала 20-го века, вообще просто и незатейливо назывался "лихорадка". А что и почему? Ну кто его знает. Например, на обширном побережье Средиземного моря наблюдалось одновременно два обстоятельства: употребление козьего молока и некоторый процент лихорадок, соответствующих разным районам: Крымская лихорадка, Итальянская, Неаполитанская, Гибралтарская, Кипрская. Они не расползались на континент и особо никого не волновали.

Но когда в 1850-х годах начинается Крымская война, и вместе с британскими солдатами в регион прибывают медики, странные случаи болезни попадают во внимание врачей. В 1886-ом Дэвид Брюс, полевой хирург британской армии, выделяет и исследует новый микроорганизм, из селезенки больного "Мальтийской лихорадкой". С его легкой руки болезнью заинтересуются и начнут изучать. В 1897 г. удастся выделить патоген из коровьего вымени (Br.abortus bovis), а в 1920-ом бактерию переименуют в Бруцеллу, в честь Брюса, а заболевание получит название Бруцеллез. Невероятно заразное с индексом смертности в 2%, оно конечно далеко от претендентов на пандемию вроде Эболы, но тем не менее, входило, например, в перечень биологического оружия в США из-за высокой живучести и эффективного выведения из строя живой силы противника.

В 1886-ом году Теодор Эшерих наблюдал за содержимым стула больных детей и обнаружил Campylobacter jejuni - спиралевидного короля инфекционных диарей. Только в Штатах эта бактерия отвечает за 2 000 000 случаев острого гастроэнтерита в год. Бактерия в норме живет в диких и домашних птицах, но при попадании с мухами или калом в любое пространство без последующей пастеризации с радостью попробует заселить ваш кишечник, заставив ваш организм очищаться вместе со всем содержимым неделю кряду.

К чему здесь это всё, мои дорогие читатели, спросите вы? А к тому что, когда вы видите облепленные этикетками, словно мухами, в жаркий день продукты, со смотрящими на вас телячьими глазками на фоне альпийских лугов, исписанные крикливыми - "нефильтрованное", "непастеризованное", натуральное, вам нужно помнить что "Natura" - с лат. "рождение", а "Natura Rerum" - "естественный порядок". Но это не вы в обнимку с этим теленком на упаковке. Это здоровенный, как слон, Bos primegenius с выменем, заляпанным дерьмом и почвой, в которой есть и смертельный для вас Listeria monocytogenes (листериоз) и туберкулез, и ещё с пару десятков друзей Natura Renum. И молоко "из-под коровы", мягкий "не пастеризованный" творог, "фермерский" сыр, могут напомнить вам это и без меня.

Всегда ваш - SV.

https://www.scientaevulgaris.com/

Подробнее..

Мечтают ли андроиды о нирване?

29.11.2020 20:05:10 | Автор: admin

В буддийских монастырях Китая и Японии появились роботы, которые проповедуют буддизм, читают сутры и помогают верующим. Куда катится колесо сансары?

От буддизма прошлого к религии будущего

В 19 в. жители многих стран Азии обвиняли буддизм в отсталости и косности, а монахов - в том, что они паразитируют на обществе и распространяют суеверия. Однако сейчас на Западе буддизм воспринимают как религию, наиболее близкую к науке и научной картине мира. Как так вышло?

Во-первых, сказалась изначальная практичность буддизма, ориентация не столько на веру, сколько на опыт. В буддизме правильное воззрение - понимание причин страдания, и практика - важнее веры. Во-вторых, большую роль сыграли западные ученые-буддологи, которые сначала познакомились с буддизмом по текстам, на основе которых сформировали книжный образ буддизма, весьма далекий от реальности. Позже к ним присоединились и представители других наук. В 1975 г. вышла книга американского физика Фритьофа Капры "Дао физики", которая стала бестселлером и была переведена на 23 языка. В ней автор пытается провести параллели между теоретической физикой и восточным мистицизмом, включая буддизм. Книга вызвала большой интерес у обычных читателей и буддистов, но физики раскритиковали ее за поверхностные выводы.

До сих пор по интернету гуляет цитата, приписываемая Эйнштейну: "Религия будущего будет космической религией. Она должна будет преодолеть представление о Боге как личности, а также избежать догм и теологии. Охватывая и природу и дух, она будет основываться на религиозном чувстве, возникающем из переживания осмысленного единства всех вещей и природных, и духовных. Такому описанию соответствует буддизм. Если и есть религия, которая сможет удовлетворять современным научным потребностям, это буддизм". На самом деле нет никаких доказательств того, что он когда-то такое сказал или написал, но это нисколько не мешает использовать имя великого физика для придания буддизму особого статуса.

Но, пожалуй, больше всего для создания нового, прогрессивного образа буддизма сделали сами буддисты. Буддизм известен своей гибкостью и способностью приспосабливаться к самым разным условиям. Есть мнение, что придя на Запад, буддизм принял наукообразную форму, чтобы стать понятнее и ближе западным людям, которые охотнее доверяют научным взглядам и рациональному подходу. Огромную роль сыграл Четырнадцатый Далай-лама, создавший институт "Ум и Жизнь" и регулярно устраивающий диалоги с учеными. Еще в 1992 г. в одной из бесед его спросили, сможет ли великий йогин переместить сознание в компьютер, на что Далай-лама ответил: если железо компьютера сможет стать основой для потока сознания, то вполне возможно, это вопрос времени.

Наконец, буддизм стал частью западной культуры. Можно вспомнить и фильмы о буддизме: "Семь лет в Тибете", "Кундун", "Весна, лето, осень, зима и опять весна", и фильмы, на которые буддизм оказал явное влияние. Наиболее яркие примеры - "День сурка" и "Матрица". Но тот образ буддизма, который сложился на Западе, имеет мало общего с тем буддизмом, который распространен в Азии. Там буддизм больше не про медитацию и психологию, а про обряды, ритуалы, подношения и поклонение. Но парадокс в том, что именно на Востоке буддисты смогли использовать новейшие научные достижения и технологии для своих обрядово-ритуальных целей.

Немного об автоматизации религии

Идеи автоматизации религиозной жизни появляются уже в Средние века. Один из первых механических монахов был сделан инженером Хуанело Турриано по приказу испанского короля Филиппа Второго в 1560 г. Он мог креститься, поднимать распятие и двигать губами. Фигура передвигалась на колёсах, но для придания реалистичности Турриано приделал ему ноги. Несколько лет назад в немецком Виттенберге появился робот-протестант BlessU2.

Он дает благословения на пяти языках (немецком, английском, французском, испанском и польском) и пускает лучи света из ладоней. Его создатели хотели таким образом устроить дискуссию о будущем церкви, о том, смогут ли роботы заменить священников. В 2019 г. францисканская сестра Илия Делио заявила, что роботы должны заменить священников. По ее мнению, у роботов есть важные преимущества: они гендерно нейтральны и не способны с сексуальным злоупотреблениям. Другие сестры выразили несогласие, поскольку роботы вряд ли могут передавать милость Божью.

В 2014 г. иранский учитель сделал робота из обучающего набора корейской компании Robotis Bioloid. Этот небольшой робот учит детей ежедневным молитвам. На сегодняшний день ни в одной из религий, включая буддизм, нет единства относительно использования технологий в целом и роботов в частности. Католическая церковь официально признала допустимость использования технологий в религиозных целях, но не все католики с этим согласны. В исламе технологии и роботы не запрещены, однако создание человекообразного существа подобного сотворенному Аллахом считается грехом. Более настороженное отношение к технологиям в иудаизме привело к созданию кошерных мобильных телефонов и смартфонов, а также к постановке более узких вопросов, например, может ли робот быть евреем? Нужно признать, что буддисты в этом плане продвинулись намного дальше.

Буддийский робот-монах Сяньэр

Он служит в пекинском монастыре Лунцюань, который можно назвать флагманом буддийского технического прогресса в Китае.

Наставник монастыря Сюэчэн был первым монахом-блогером в стране. По местной легенде, именно здесь искал вдохновения старший вице-президент Tencent Цзан Сяолун при создании WeChat. В монастыре есть своего рода IT-отдел во главе с наставником Сяньсинем - в прошлом программистом. Монах Лю Чжу, выпускник Пекинского университета, мог продолжить обучение в MIT, но он передумал и пошел в монахи. Помимо этого, в монастыре трудятся более 300 волонтеров, среди которых выпускники технических вузов. У монастыря есть сайт на русском языке.

История Сяньэра началась в 2011 г., когда при монастыре основали центр анимации. В 2013 г. один из монахов нарисовал персонажа по имени Сяньэр, что примерно означает "добродетельный, но глуповатый". То есть поначалу это был типичный мультипликационный герой. Вышло более тысячи мультфильмов, а также сборники комиксов.

Цель всего этого была в том, чтобы стать ближе к людям, привлечь их в храм и сделать буддийское учение доступным. Робот-монах стал логичным продолжением этой стратегии. Он был спроектирован монахами совместно с техническими специалистами и экспертами в области ИИ. Первую версию робомонаха представили в 2015 г., робота второго поколения - в 2016-м, третьего - в 2018 г. Тогда же монастырь подписал соглашение с компаниями iFlytek и Tencent о дальнейшем технологическом развитии робота. С роботом общаются на китайском или английском языках, лично или через WeChat, причем необязательно на буддийские темы: Сяньэр любит и просто пошутить.

Он не просто озвучивает ответ, а иногда отвечает вопросом на вопрос и спорит. Его можно использовать как наставника в медитации. В своем аккаунте в WeChat Сяньэр общается с людьми, публикует комиксы и видеоролики, аудиозаписи с фрагментами проповедей и чтения сутр.

В буддизме махаяны (одно из двух основных направлений или "колесниц" буддизма) есть понятие искусных методов (упая) - с их помощью наставник ведет ученика к просветлению. Монахи монастыря Лунцюань рассматривают Сяньэра как воплощение этой доктрины. Робот-монах - это искусный буддийский метод привлечения людей в монастырь и к учению Будды. Древний метод, судя по всему, работает: по местной монастырской статистике число посетителей с момента появления робота выросло. На 2018 г. у робомонаха насчитывалось более 1,37 млн поклонников, ежедневно он обменивался текстовыми и голосовыми сообщениями на китайском и английском языках с примерно 100 000 человек. Есть тут, конечно, и экономическая составляющая: за несколько лет Сяньэр превратился в популярный бренд, включающий в себя комиксы, гаджеты, мультики, робота, медиа и ресторан. Правда, когда поклонники попросили наладить выпуск таких монахов на продажу, в монастыре ответили отказом.

Япония: буддийский трансгуманизм

Первые механические куклы из дерева - каракури-нингё - появились в Японии еще в 16 в. Они "подавали" чай, писали простые фразы, а некоторые даже пускали стрелы. Один из изобретателей таких кукол, Танака Хисасиге, в 1875 г. основал первый в Японии механизированный завод, из которого впоследствии выросла корпорация Toshiba.

В 1952 г. Осаму Тедзука придумал героя манги Могучего Атома, известного на Западе под именем Астробой. Этот мальчик-андроид стал так популярен, что позже инженер-робототехник Йоджи Уметани сказал, что ни будь Астробоя и литературы о роботах в целом, не было бы и робототехники.

В 1970 г. знаменитый японский инженер-робототехник Масахиро Мори основал исследовательский институт, где вместе с единомышленниками читал буддийские сутры и медитировал, пытаясь найти новые способы проектирования роботов. В 1981 г. Мори опубликовал книгу "Будда в роботе". В ней автор утверждает, что мы должны относиться к человекообразным роботам с таким же состраданием, какое проявляем по отношению к живым существам.

К началу 80-х в Японии насчитывалось 140 компаний, производивших роботов, для сравнения в США их было 20. И отношение к роботам у японцев кардинально отличалось от западного. Промышленные роботы перед запуском нередко благословлялись синтоистскими священниками, после чего рабочие аплодировали и приветствовали нового члена команды. Правда, сейчас такое отношение встречается все реже - роботов стало слишком много, они стали частью повседневной рутины.

Роботизация Японии и уникальное отношение японцев к роботам имеет разные объяснения. Некоторые исследователи связывают большое количество роботов в стране с демографической ситуацией. С одной стороны японское общество стремительно стареет, с другой - японцы негативно относятся к идее привлечения иммигрантов. Одно из возможных решений - использование роботов в обучении, воспитании детей, уходе за стариками и т.п. Еще в 2007 г. правительство утвердило план, предполагающий внедрение личных человекообразных роботов в домах и школах к 2025 г. Другие ученые указывают на распространенные в культуре образы соединения человеческого и нечеловеческого в аниме и манга. Третьи связывают это с ритуализированной, формализованной, "роботоподобной" традиционной культурой японцев. Наконец, находят объяснение в идее единства всего сущего, характерной для религии синто. Масахиро Мори в упомянутой выше книге пишет, что все имеет природу Будды, следовательно ей обладают не только люди, но и роботы. Похожу мысль - у всего есть немного души - озвучил один из священников по случаю похорон роботов-собак Aibo с традиционным возжиганием благовоний, чтением сутр и молитвами. Церемонию устроили перед тем, как разобрать собачек на "органы" - запчасти для других роботов.

В 2019 г. храм Кодай-дзи в Киото представил Миндара - андроида, воплощающего бодхисаттву сострадания (яп. Каннон), который цитирует и объясняет посетителям храма один из ключевых текстов буддизма махаяны - Сутру сердца, на японском, английском и китайском языках.

В пресс-релизе монастыря говорится о том, что статуи играли значительную роль в распространении буддизма, но за две тысячи лет не претерпели существенных изменений. В монастыре решили представить статую, которая двигается и говорит. В буддизме бодхисаттвы могут проявляться в разных образах, сегодня один из них - андроид. Еще точнее - это не робот, "переодетый" в бодхисаттву сострадания, напротив - это бодхисаттва, воплотившийся в форме робота. По словам Наташи Хеллер, доцента Университета Вирджинии, Каннон - идеальный кандидат на роль робота, потому что согласно Лотосовой сутре, Каннон может проявлять себя в любых формах, подходящих к конкретному месту и времени. И если на протяжении сотен лет верующие поклонялись неподвижным статуям из дерева, возможно, подвижная и говорящая версия привлечет их симпатии быстрее.

В отличие от Сяньэра Миндар не общается с посетителями. Он был создан командой под руководством известного робототехника и профессора Университета Осаки Хироси Исигуро и обошелся в $1 млн. Андроид способен двигать алюминиевым корпусом, руками и головой, покрытой силиконом, напоминающим человеческую кожу. В левый глаз вмонтирована камера. Верующие реагируют на Миндара по-разному. Интересно, что реакция нередко обусловлена культурно: западные туристы, чьи взгляды сформированы Франкенштейном и Терминатором, воспринимают андроида настороженно, в то время как выросшим на Асторобое японцам он близок и понятен.

По словам профессора Роберта Гераси, если у роботов есть природа Будды, и они способны накапливать заслуги для людей, возможно, однажды они смогут стяжать заслуги и для себя, и вообще они куда лучше в религиозном плане, потому что лишены человеческих слабостей. Но если так, то, наверное, им неведомо страдание и они уже достигли нирваны?

Подробнее..

Спутник-ретранслятор. Запуски года 98 всего, 4 от Японии

30.11.2020 02:21:16 | Автор: admin

Вячеслав Ермолин, 29 ноября 2020 г.

Текущая статистика запусковТекущая статистика запусков

Миссия:
Запуск японского спутника ретрансляции данных на геопереходную орбиту. Военные и гражданские задачи. Спутник двойного назначений, для военных и гражданских спутников на НОО. Для межспутниковой связи используются оптические (лазерные) каналы связи. Связь с землей по радиоканалу.

Инфографика текущего запускаИнфографика текущего запуска

Девиз:
Я маленькая страна, но хочу знать все и сразу.
Официального девиза нет.

Время и место старта:
29 ноября 07:25 UTC.
Космодром Танегасима, Япония.

Ракета-носитель:
H-IIA японская ракета-носитель среднего класса, семейства H-II. Использует криогенные компоненты топлива жидкий водород и кислород. Плюс 2 или 4 твердотопливных ускорителя. Создана по заказу Японского агентства аэрокосмических исследований (JAXA) компанией Mitsubishi Heavy Industries. Является развитием ракеты-носителя H-II (удалось снизить массу и количество деталей), что позволило повысить надёжность и вдвое снизить стоимость запусков. Есть четыре варианта носителя H-IIA для различного спектра применений, позволяющие запускать спутники на разные орбиты, включая низкую околоземную, солнечно-синхронную и геопереходную.

Полезная нагрузка:
JDRS японский спутник ретрансляции данных с военных и гражданских спутников на НОО. Военная полезная нагрузка оптической (лазерной) ретрансляции данных для соединения с разведывательными спутниками IGS-Optical и IGS-Radar последнего поколения. Гражданская полезная нагрузка JAXA JDRS-1 оптическая (лазерная, с длиной волны 1,5 мкм) ретрансляция данных LUCAS (Laser Utilizing Communication System) для использования с другими низкоорбитальными объектами JAXA. Данные передаются на наземную станцию по радиоканалу Ka-диапазона со скоростью до 1,8 Гбит/с антенной диаметром 14 см.

Орбита:
Геопереходная орбита 256 x 35 797 км, 28,4.
Конечная орбита геостационарная.

Интересное:
4-й запуск Японии в этом году. Все запуски успешные.
29-й запуск ракеты-носителя H-IIA-202 с 2001 года. Без аварий.
43-й запуск ракеты-носителя H-IIA. Одна авария.
98-й запуск года. Девять аварий.
Новый спутник заменит вышедший из строя в 2017 году экспериментальный спутник-ретранслятор Kodama [Data Relay Test Satellite, DRTS].
Официальной трансляции запуска не было. Как и данных по миссии.
Стоимость ракеты-носителя около 90 млн $.
Стоимость вывода 1 кг полезной нагрузки на НОО не менее 9 000 $.

Ссылкана изображение в высоком качестве.
Статьяс портала NSF.

Эмблемы и нашивки миссииЭмблемы и нашивки миссииЛегенда к статистикеЛегенда к статистике

Личное мнение:
Четвертый и последний запуск Японии в этом году. На орбиту выведен военный спутник-ретранслятор, который также предполагается для ретрансляции данных с гражданских японских спутников на низкой орбите. Время видимости спутника с наземных станций слежения в Японии около 10 минут из 90-минутного периода обращения типичного спутника разведки (оптического или радиолокационного). Поэтому спутник-ретранслятор необходим для оперативного получения данных.

Ракета-носитель H-II сравнима по возможностям и стоимости с американской Falcon 9. Но Япония собирается обновить ее в следующем году на новую H-III. Более дешевую и технологичную.

Подробнее..

Перевод Почему Вселенная левосторонняя?

30.11.2020 10:17:56 | Автор: admin

В нашей Вселенной отражение левой руки кажется правой рукой. Большая часть законов природы симметрична относительно зеркальных отражений и подчиняется тем же самым законам за исключением слабого взаимодействия. По какой-то причине слабо взаимодействуют только левосторонние частицы, но не правосторонние.

Помашите себе рукой в зеркале, и ваше отражение помашет вам в ответ. Однако сделает оно это противоположной рукой по сравнению с той, какую используете вы. Для большинства из нас это не проблема мы можем помахать и другой рукой, а отражение в свою очередь помашет противоположной. Но для Вселенной некоторые взаимодействия работают только для левосторонних частиц в частности, для частиц, испытывающих слабое взаимодействие. Их правосторонних версий, как мы ни искали, найти не удалось.

Но почему? Откуда у Вселенной такое качество, и почему оно проявляется только в случае слабого взаимодействия? Ведь сильное, электромагнитное и гравитационное взаимодействия идеально симметричны относительно левосторонних и правосторонних конфигураций. Этот факт в науке был проверен на множестве опытов, а для ещё более глубокой его проверки уже готовятся новые эксперименты. И хотя он хорошо описывается физикой Стандартной модели, никто не знает, почему Вселенная так устроена. Вот, что нам пока известно.


Преодоление квантового барьера называется туннельным эффектом. Это одно из странных свойств квантовой механики. У самих квантовых частиц тоже есть присущие им свойства масса, заряд, спин не меняющиеся после измерений.

Представьте себя на месте частицы. Вы движетесь в пространстве, у вас есть определённые квантовые свойства, вроде массы и заряда. А ещё у вас есть не только момент импульса относительно всех окружающих вас частиц (и античастиц), но и ваш внутренний момент импульса по отношению к направлению вашего движения спин. Ваши свойства, как частицы, полностью определяют, что вы за частица.

При помощи рук вы можете представить себе две версии себя левостороннюю и правостороннюю. Сначала направьте оба ваших больших пальца в одну сторону любую, но одну. Остальные пальцы сожмите. Если теперь посмотреть на большие пальцы так, чтобы они были направлены к вам, вы увидите, как различаются спины все левосторонние частицы с этой точки зрения крутятся по часовой стрелке [спин направлен против движения], а правосторонние против часовой [спин направлен по движению].


Левосторонняя поляризация присуща 50% фотонов, а правосторонняя другим 50%. При создании пары частиц (или пары частица-античастица) их спины (их внутренние моменты импульса) всегда суммируются с сохранением общего момента импульса системы. Невозможно ничего сделать для изменения поляризации безмассовой частицы типа фотона.

Большую часть времени физикам ваш спин не важен все законы и правила остаются одинаковыми. Волчок подчиняется одним и тем же законам физики, вне зависимости от того, крутится он по часовой или против часовой стрелки. Планета подчиняется одним и тем же правилам, крутится она вокруг оси по или против направления движения по орбите. Вращающийся электрон, переходящий на нижний энергетический уровень в атоме, испустит фотон вне зависимости от направления его спина. Почти в любых обстоятельствах законы физики, как говорят, лево-право симметричны.

Зеркальная симметрия один из трёх фундаментальных классов симметрии, которые можно применять к частицам и законам физики. В первой половине XX века мы считали, что существуют всегда сохраняющиеся симметрии, тремя из которых были:
  • Симметрия пространственной чётности (P), по которой законы физики одинаковы и для частиц, и для их зеркальных отражений.
  • Симметрия относительно заряда , по которой законы физики одинаковы для частиц и античастиц.
  • Симметрия по отношению к обращению времени (T), по которой законы физики не меняются от того, идёт система по времени вперёд или назад.


По всем классическим законам физики, а также по общей теории относительности и даже квантовой электродинамике, эти симметрии всегда сохраняются.


Природа не симметрична для частиц/античастиц, для зеркальных отражений частиц, или для всех этих свойств сразу. До обнаружения нейтрино, нарушающих зеркальную симметрию, потенциальными нарушителями P-симметрии были только слабо взаимодействующие частицы.

Но чтобы убедиться, что Вселенная и правда симметрична для всех этих преобразований, придётся проверить их всеми возможными способами. Первый намёк на то, что с этой картиной что-то не так, появился в 1956 году, когда мы впервые экспериментально обнаружили нейтрино. Эту частицу ещё в 1930 ввёл Вольфганг Паули в виде крохотного, нейтрального кванта, способного уносить энергию при радиоактивном распаде. После такого объявления часто цитируемый Паули жаловался: Я совершил нечто ужасное. Я постулировал существование частицы, которую невозможно обнаружить.

Поскольку было предсказано, что у нейтрино при взаимодействии с обычной материей поперечное сечение оказывается ничтожно малым, Паули не видел реалистичных способов обнаружить их. Однако через несколько десятилетий учёные не просто смогли расщепить атом ядерные реакторы стали обыденностью. По предположению Паули, эти реакторы должны в больших количествах вырабатывать античастицы нейтрино антинейтрино. Рядом с ядерным реактором был построен детектор, и первое антинейтрино было обнаружено в 1956 году, через 26 лет.


Фредерик Райнес, слева, и Клайд Коуэн, справа, за пультом эксперимента Саванна-Ривер, где в 1956 году открыли электронное антинейтрино. Все антинейтрино правосторонние, а все нейтрино левосторонние, без исключений. Хотя Стандартная модель всё это точно описывает, фундаментальных причин для этого нет.

Однако относительно этих нейтрино заметили нечто интересное: все они без исключений были правосторонними, их спин был направлен по их движению. Позднее мы начали находить и нейтрино, и обнаружили, что все они были левосторонними, со спином, направленным против движения.

Может показаться, что такие измерения невозможно провести. Если нейтрино (и антинейтрино) так сложно засечь, поскольку они очень редко взаимодействуют с другими частицами, как мы вообще можем измерить их спины?

Дело в том, что мы узнаём их спин не в результате прямых измерений, а в результате изучения свойств частиц, появляющихся после взаимодействия. Так мы делаем со всеми частицами, которые не можем измерить напрямую, включая бозон Хиггса единственную из известных на сегодня фундаментальных частиц с нулевым спином.


Каналы распада бозона Хиггса наблюдаемые и предсказанные Стандартной моделью. Включены последние данные с экспериментов ATLAS и CMS. Совпадение невероятное, но и разочаровывающее. К 2030-м годам у БАК будет накоплено примерно в 50 раз больше данных, однако точность во многих каналах распада всё равно останется на уровне нескольких процентов. Новый коллайдер мог бы увеличить точность на много порядков, и, возможно, открыть существование новых частиц.

Как это делается?

Бозон Хиггса иногда распадается на два фотона, спин которых может равняться +1 или -1. Отсюда следует, что спин бозона Хиггса может быть равен 0 или 2, поскольку такой будет сумма или разница спинов фотонов. С другой стороны, иногда бозон Хиггса распадается на пару кварк/антикварк, у каждого из которых спин бывает + или -. Складывая их и вычитая, можно получить 0 или 1. Одно из этих измерений не дало бы нам спин бозона Хиггса, но вместе они оставляют только одно возможное значение, 0.

Сходные технологии использовались для измерения спина нейтрино и антинейтрино, и для большинства учёных неожиданностью стало то, что Вселенная и её зеркальное отражение не одинаковы. Если поставить перед левосторонним нейтрино зеркало, его отражение будет правосторонним как в случае с левой рукой, которая в зеркале кажется правой. Однако в нашей Вселенной нет правосторонних нейтрино, как нет и левосторонних антинейтрино. По какой-то причине Вселенной не всё равно.


Поймав нейтрино или антинейтрино, движущиеся в определённом направлении, вы увидите, что их внутренние моменты импульса дают вращение либо по часовой, либо против часовой стрелке в зависимости от того, нейтрино это или антинейтрино.

Как всё это осмыслить?

Теоретики Ли Чжэндао и Янг Чжэньнин придумали идею законов чётности, и показали, что, хотя чётность кажется идеальной симметрией, сохраняющейся в сильных и электромагнитных взаимодействиях, её не проверили как следует в слабых. Слабые взаимодействия происходят, когда при распаде одна частица превращается в другую мюон превращается в электрон, странный кварк в верхний, нейтрон в протон (когда один из его нижних кварков распадается, превращаясь в верхний).

Если бы чётность сохранялась, тогда слабые взаимодействия (все и каждое) шли бы одинаково у левосторонних и правосторонних частиц. Но при нарушении слабые взаимодействия шли бы только с левосторонними частицами. Если бы только можно было проверить это в эксперименте


Ву Цзяньсюн, слева замечательный и выдающийся физик-экспериментатор. Сделала множество важных открытий, подтвердивших (или опровергнувших) несколько важных теоретических предсказаний. Ей так и не присудили нобелевскую премию.

В 1956 году Ву Цзяньсюн взяла образец кобальта-60, радиоактивного изотопа кобальта, и охладила его почти до абсолютного нуля. Известно, что кобальт-60 в процессе бета-распада превращается в никель-60. Слабое взаимодействие превращает один из нейтронов в ядре в протон, в процессе чего испускаются электрон и антинейтрино. Приложив к кобальту магнитное поле, можно выровнять спины всех атомов.

Если бы чётность сохранялась, можно было бы наблюдать как у испускаемых электронов также известных, как бета-частицы были бы как параллельные, так и антипараллельные спины. Если бы чётность нарушалась, то все испускаемые электроны были бы антипараллельными. Грандиозный результат эксперимента Ву состоял не только в том, что все испускаемые электроны были антипараллельными, но и в том, что они были максимально антипараллельными, насколько это возможно теоретически. Через несколько месяцев Паули в письме к Виктору Вайскопфу писал: Не могу поверить, что Бог слабый левша.


Чётность, или зеркальная симметрия одна из трёх фундаментальных симметрий Вселенной, вместе с обращением времени и заряда. Если спин частиц направлен в одном направлении и распадаются они по определённой оси, то их зеркальное отражение должно развернуть спин в другую сторону при распаде по той же оси. Для слабых взаимодействий это оказалось не так это было первым признаком наличия у частиц внутренней направленности. Это и обнаружила Ву Цзяньсюн.

Однако в слабом взаимодействии участвуют только левосторонние частицы по крайней мере, судя по нашим измерениям. В связи с этим возникает интересный вопрос, измерений по которому мы пока не проводили: когда в слабом взаимодействии участвуют фотоны, играют ли в нём роль и левосторонние, и правосторонние фотоны, или же только левосторонние? К примеру, прелестный кварк (b) превращается в слабых взаимодействиях в странный (s), что обычно происходит без участия фотонов. Однако крохотная доля b-кварков, менее, чем 1 из тысячи, всё же превратятся в s-кварк с испусканием фотона. Явление редкое, но изучать его можно.

Согласно ожиданиям, такой фотон всегда должен быть левосторонним. Мы считаем, что чётность в Стандартной модели работает так (нарушаясь в слабых взаимодействиях). Но если фотон иногда может оказаться правосторонним, в нашем текущем понимании физики появится ещё одна трещина. Среди предсказаний результатов подобного распада есть следующие:


Лучше всего такие возможности может изучать коллаборация LHCb в ЦЕРН. Недавно там как раз установили самое жёсткое ограничение за всё время на возможность наличия правосторонних фотонов. Если график ниже в результате дальнейших экспериментов искривится так, что перестанет включать начало координат (0, 0), это будет значить, что мы открыли новую физику.


Действительная и мнимая части коэффициентов правосторонних (C7-прайм) и левосторонних (C7) коэффициентов Уилсона в физике частиц должны оставаться в районе точки (0, 0), чтобы Стандартная модель оставалась корректной. Измерения различных распадов с участием b-кварков и фотонов помогают наложить на эти условия строжайшие ограничения. В ближайшем будущем коллаборация LHCb грозится провести ещё более точные измерения.

Мы совершенно точно можем сказать, что Вселенная идеально симметрична относительно зеркальных отображений, замены частиц на античастицы, направления времени, в котором разворачиваются процессы для всех взаимодействий и сил, кроме одного. В слабых взаимодействиях, и только в них, эти симметрии не сохраняются. Все измерения, которые мы проводили, показывают, что Паули и сегодня оставался бы в недоумении. Спустя 60 лет после первого открытия нарушения симметрии, по всему выходит, что слабые взаимодействия связаны только с левосторонними частицами.

Поскольку у нейтрино есть масса, одним из самых удивительных экспериментов был бы такой, в котором мы могли бы очень близко подойти к скорости света. Тогда мы бы обогнали левосторонний нейтрино так, чтобы его спин с нашей точки зрения изменился бы на противоположный. Проявила бы частица внезапно свойства правостороннего антинейтрино? Или бы она стала правосторонней, но вела бы себя всё ещё как нейтрино? Какие бы характеристики у неё ни оказались, она бы могла раскрыть нам новую информацию о фундаментальной природе Вселенной. А до того дня лучшей нашей возможностью разобраться с тем, действительно ли Вселенная настолько левосторонняя, как нам кажется, будут непрямые измерения. Как раз такой эксперимент сейчас идёт в ЦЕРН, где ищут двойной безнейтринный бета-распад.
Подробнее..

Технологии в мире животных бабочки как сверхчувствительный сенсор запахов и вкусов

30.11.2020 12:14:44 | Автор: admin

Кто способен почувствовать сотню молекул вещества в кубическом метре воздуха, тот бабочка

Природа весьма изобретательный и умелый инженер. Каждое живое существо уникально и удивительно. Одно из таких существ бабочка. Некоторые виды бабочек идеальные органы химического чувства, ведь обоняние и вкус у них если не совершенны, то близки к этому.

Почему и запахи, и вкус рассматриваем в рамках одной статьи? Дело в том, что оба чувства базируются на хеморецепторах. Только обоняние это определение наличия определенных веществ в воздухе, а вкус то же самое, только во влажной среде. У бабочек обоняние работает благодаря антеннам, а вкус благодаря ротовым органам.

Начнем с обоняния


У большей части насекомых за обоняние отвечают так называемые обонятельные сенсиллы. Их форма чаще всего коническая. Располагаются сенсиллы, как уже говорилось выше, на усиках. Чем больше сенсилл, тем насекомое более чувствительно к запахам.

Например, у пчел на антеннах располагается около 6000 сенсилл. У других насекомых их может быть больше. У некоторых видов бабочек количество сенсилл на одной антенне достигает нескольких тысяч. А у такого вида, как Antheraea polirhemus, количество сенсилл превышает 60 000.


Электронная микрофотография участка антенны кукурузной совки (Helicoverpa zea Boddie) с трихоидными сенсиллами (по Lee, Baker, 2008). Источник

Сенсиллы связаны со специализированными группами нейронов. В каждой группе их несколько десятков. Сенсиллы пористые, они играют роль уловителей молекул химических веществ. Те, попадая в поры, взаимодействуют с отростками нейронов, которые, в свою очередь, отправляют электрический сигнал в нервную систему. Это и является определением запаха.


Схема строения тонкостенной хеморецепторной сенсиллы насекомого (по Gullan, Cranston, 2005):
1 дендриты; 2 пора; 3 поровые трубочки; 4 полость кутикулярного отдела сенсиллы, заполненная рецепторной жидкостью; 5 кутикула; 6 гиподермальная клетка; 7 ресничный синус; 8 текогенная клетка; 9 трихогенная клетка; 10 тормогенная клетка; 11 шванновская клетка; 12 сенсорные нейроны; 13 аксоны; 14 сколопоидная оболочка.


Многие знают, что самцы бабочек, особенно ночных, имеют гребенчатые антенны и чувствуют наличие самки за многие километры. Все благодаря огромному количеству сенсилл. Самки испускают феромоны, а самцы их улавливают и слетаются к источнику. Соответственно, наследство могут оставить те, у кого самое чувствительное обоняние (ну или кто по счастливой случайности оказался ближе всех, что тоже логично).

Энтомологи неоднократно проводили эксперименты с сатурниями. Так, выпущенные из окна движущегося поезда на разных интервалах самцы бабочек были способны вернуться к самке, находившейся от них на расстоянии вплоть до 12 км. Самцы были помечены, и около 26% из них смогли найти предмет своего обожания с расстояния в 11 км.


Известно, что самцы бабочек способны уловить молекулы феромонов самок, находясь за 3-6 км от них. Такой вид, как грушевая сатурния (павлиноглазка грушевая), способна на еще более впечатляющие гендерные подвиги, чувствуя наличие самки за 10 км. На текущий момент грушевая сатурния занимает первое место в списке живых детекторов запахов среди насекомых. Самцам тутового шелкопряда хватает 100 молекул феромона на 1м3 для того, чтобы обнаружить самку.

Прочие насекомые, конечно, тоже чувствуют запахи. Так, растительноядные членистоногие определяют подходящие им растения как раз по запаху. Иногда может показаться, что такое насекомое просто блуждает в поисках еды, но это не так оно идет к своей цели, пусть и не по прямой.


Свою пищу определяют по запаху жуки-падальщики, мухи, комары и прочие радующие нас насекомые. Давно известно, что большинство общественных насекомых тоже идентифицируют своих по запаху. Если в колонию случайно попадает чужак того же вида, его отгоняют либо убивают. Ну а что, он пахнет не так, как положено.

А что насчет вкуса?


Здесь тоже все в порядке насекомые являются почти идеальными детекторами наличия разнообразных химических веществ в жидкостях и твердых веществах. Притом органы вкуса у них располагаются в ротовых органах, на антеннах, передних лапках (привет тем же бабочкам) или даже яйцекладе. Правда, в последнем случае речь идет не совсем о вкусе, а о химических характеристиках субстрата, в которых будут отложены яйца.

Что касается бабочек, то когда они прикасаются передними лапками к сладкому веществу, их хоботок тут же реагирует. Кстати, ногами бабочки чувствуют гораздо меньшие концентрации веществ, чем человек, они примерно в 2000 раз чувствительнее. Ученые определили, что представители Lepidoptera способны отличать разные вещества друг от друга, включая очень слабые растворы хинина, сахарозы и т.п.

В основе вкусовых детекторов все те же сенсиллы, природа решила не изобретать велосипед заново. Только в этом случае сенсиллы толстостенные, а у основания каждой расположено не несколько десятков, а 3-5 нейронов. В редких случаях их количество достигает 50 это у единиц видов-дегустаторов. Принцип работы здесь все тот же: через поры химическое вещество проникает к верхней части нейрона и взаимодействует с ним.


Интересно, что во многих случаях нейроны, которые находятся у основания вкусовых сенсилл, узкоспециализированы. Пример муха Phormiaregina, у которой группы нейронов состоят всего из трех элементов. Но зато один нейрон осязательный, второй определяет сладкий вкус, атретий соленый. Все, что нужно мухе, сладкая пища, так что больше вкусов ей определять и не нужно.


А вот у других насекомых, например, пчел, нейроны более функциональны. Они могут определять все вкусы как сладкий и соленый, так и кислый или горький. Чувствительность большинства насекомых ко вкусам примерно такая же или чуть выше или ниже, чем у людей. Отличились здесь все те же бабочки.

На этом суперспособности бабочек заканчиваются?


Нет, они еще способны различать инфракрасное излучение и слышать ультразвук. Что касается первой способности, то она дает им возможность находить цветы в полной темноте или определять партнера.

А вот ультразвук вынужденный эволюционный инструмент. Ультразвуковой эхолот дает возможность бабочкам избегать летучих мышей, слыша издаваемые теми звуки. Кроме того, некоторые бабочки каким-то образом используют эхолокацию для ориентации в пространстве. Насколько можно понять, они не излучают ультразвук, а ориентируются по отраженным звукам. Такая способность дает им возможность избегать препятствий.


Подробнее..

Перевод Подробнее о тайном математическом обществе, известном под именем Никола Бурбаки

30.11.2020 14:07:23 | Автор: admin

Почти сто лет подряд анонимные члены группы писали книги, выражающие чистые математические мысли



Некоторые из основателей группы: Анри Картан (стоит слева), Андре Вейль (стоит второй справа) и Шолем Мандельбройт (сидит справа).

Приглашение пообщаться с членами одного из старейших тайных математических обществ Антуан Шамберт-Луар получил по телефону. Мне сказали, что Бурбаки хотели бы встретиться со мной, чтобы обсудить возможную совместную работу, сказал он.

Шамберт-Луар принял приглашение, и одну из недель сентября 2001 года он провёл, читая вслух математические тексты по семь часов в день, и обсуждая их с членами группы, личности которых неизвестны остальному миру.

Официально вступить в группу его не приглашали, но в последний день его пребывания ему выдали долгосрочное задание закончить рукопись, над которой группа работала с 1975 года. Когда позднее Шамберт-Луар получил отчёт о встрече, он обратил внимание, что его отметили, как membrifi, то есть, члена группы. С тех пор он помогает развивать почти сизифову математическую традицию, начавшуюся ещё до Второй мировой войны.

Группа известна под именем Никола Бурбаки, и обычно её называют просто Бурбаки. Это коллективный псевдоним, фамилия которого была позаимствована у реального французского генерала XIX века, не имевшего, правда, никакого отношения к математике. Почему было выбрано такое имя, неясно, хотя, возможно, всё дело в розыгрыше, организованном основателями группы, когда они были ещё студентами парижской Высшей нормальной школы (cole normale suprieure, ENS).

У них была традиция, разыгрывать первокурсников. Один из таких розыгрышей состоял в том, чтобы убедить их, что в школу должен прибыть генерал Бурбаки, чтобы прочесть какую-то непонятную лекцию по математике, сказал Шамберт-Луар, математик из Парижского университета, исполняющий обязанности представителя группы, и единственный из известных её членов.

Группа Никола Бурбаки появилась в 1934 году по инициативе небольшой кучки недавних выпускников ENS. Многие из них были лучшими математиками своего поколения. Тщательно изучив эту область, они обнаружили проблему. Что именно это была за проблема известно только по слухам.

По одной версии, Никола Бурбаки был ответом на потерянное в Первой мировой войне поколение математиков. Основатели группы хотели придумать, как сохранить те математические знания, что ещё остались в Европе.

Есть история о том, что правительство не держало на особом счету молодых французских математиков, и многие из них отправились на Первую мировую войну, где и погибли, сказал Себастьян Гуэзель из Университета Ренна. Он, скорее всего, не связан с группой, но, как и многие математики, осведомлён о её деятельности.

Более прозаичной и правдоподобной версией появления служит то, что члены группы были недовольны качеством существовавших учебников и хотели создать что-то получше. Думаю, что начиналось всё с этой конкретной задачи, сказал Шамберт-Луар.


Один из учебников математики за авторством Никола Бурбаки под названием Элементы математики: группы и алгебры Ли

Какой бы ни была их мотивация, основатели группы начали писать книги. Однако вместо учебников у них получилось нечто новое: отдельные книги, описывающие передовые математические понятия без отсылок к внешним источникам.

Первый текст Бурбаки должен был описывать дифференциальную геометрию. Это совпадало со вкусами некоторых из ранних членов группы таких светил, как Анри Картан и Андре Вейль. Однако проект стал быстро расширяться, поскольку сложно объяснить одну математическую идею, не задействуя множество других.

Они поняли, что если хотят сделать всё чисто, им нужно брать идеи из других областей. Поэтому проект Бурбаки рос и рос, становясь просто огромным, сказал Гуэзель.

Одной из отличительных особенностей Бурбаки был стиль текстов: строгий, формальный, сведённый к чистой логике. В книгах математические теоремы формулировались с самого начала, без всяких пропусков. Такая тщательность необычна для математиков.

По сути, у Бурбаки нет никаких пропусков, сказал Гуэзель. Они сверхточные.

Но такая точность не проходит даром книги Никола Бурбаки очень сложно читать. Они не предлагают объяснений происхождения концепций, давая идеям говорить самим за себя.

Никаких комментариев по поводу того, что там происходит и почему, сказал Шамберт-Луар. Вещи постулируются и доказываются, ничего более.

Никола Бурбаки объединил отличительный стиль записей с отличительным стилем написания книг. После того, как один из членов составляет черновик записи, группа собирается вживую, читает его вслух и предлагает свои замечания. Затем эти шаги повторяются, пока все не согласятся с тем, что текст готов к выходу. Такой процесс может растянуться на десятилетие или более.


Никола Бурбаки остаётся тайным обществом, подчёркивая коллективную природу работы, хотя жёстких мер для сохранения анонимности членов не предпринимается

Упорство в сохранении анонимности проистекает именно из концентрации на совместной работе. Группа хранит тайну своего состава, подчёркивая идею о том, что книги являются чистым выражением математики по её сути, а не мнением отдельных субъектов. Такая этика кажется несовместимой с современной культурой математики.

Сложно представить себе, чтобы группа современных молодых учёных, людей, не имеющих постоянной работы на всю жизнь, посвящала огромное количество времени чему-то, за что они не получат признания, сказала Лилиан Пирс из университета Дьюка. Данная группа построена на альтруизме.

Группа Никола Бурбаки быстро стала влиять на математику. Некоторые из первых книг, опубликованные в 1940-х и 1950-х годах, ввели новый лексикон, сегодня являющийся стандартом например, такие термины, как инъекция, сюръекция и биекция, использующиеся для описания отношений между множествами.

Это был первый из двух главных периодов особого влияния Бурбаки на математику. Второй начался в 1970-х, когда группа опубликовала несколько книжек по группам Ли и алгебрам Ли, который повсеместно считается шедевром, сказал Шамберт-Луар.


Члены Никола Бурбаки ценят совместную работу, обсуждают работы вместе, проговаривая их вслух, и публикуют тексты только после всеобщего согласия.

Сегодня влияние книг группы угасло. Более известны они своими семинарами Бурбаки, лекциями по наиболее важным современным математическим результатам, проходящим в Париже. Когда Бурбаки в 2017 пригласили Пирс прочесть одну из таких лекций, она знала, что готовиться к ней придётся долго. Но с другой стороны, из-за статуса этих семинаров в её области занятий, от такого приглашения не отказываются.

И даже организуя и посещая публичные лекции, члены Никола Бурбаки не раскрывают себя. Пирс вспоминает, как, будучи в Париже, пошла пообедать с несколькими людьми, которые явно являлись частью сообщества, однако следуя духу идеи, я не старалась расслышать их фамилий.

По словам Пирс, сегодня анонимность поддерживается исключительно для развлечения. Суровых мер для сохранения тайны не предпринимают, сказала она.

Хотя их семинары сегодня стали более влиятельными, чем их книги, группа Бурбаки в которую входят порядка 10 человек всё ещё публикует тесты, соответствующие их основополагающим принципам. Время присутствия Шамберт-Луара в группе подходит к концу, поскольку ему уже 49 лет, а по традиции люди покидают группу по достижении 50.

Хотя он готовится выйти из группы, проект, который ему доверили после его первой недели работы, ещё не закончен. 15 лет я терпеливо записывал его на LaTeX, вносил правки, и год за годом мы всё это читали вслух, сказал он.

От начала и до завершения работы легко может пройти лет пятьдесят. По современным стандартам публикаций это долго часто работы оказываются в онлайне ещё на стадии черновиков. Однако, возможно, для продукта, который должен оставаться вечным, это не такой уж и долгий срок.
Подробнее..

Recovery mode А есть ли интеллект и прогресс? или по мотивам Будущего здесь нет или что останавливает прогресс

01.12.2020 00:06:56 | Автор: admin
Разумный гонится не за тем, что приятно, а за тем, что избавляет от неприятностей
Аристотель



Чтобы найти ответы на вопросы из заголовка, попробуем разобраться что такое прогресс и как он связан с разумом. Кто-то считает, что прогресс ускоряется, но есть и те, кто считает, что прогресс замедляется.

Как измерить прогресс?


Прогрессом принято считать процесс развития от простого к сложному, от менее организованного к более организованному. Многие признают этот процесс нелинейным и не всегда монотонным. И так устроено мышление человека, что если ему попадается сложная загадка, например, оценить прогресс, то обычно пытаются разделить такую задачу на какие-то отдельные части. Такими отдельными составляющими, по которым можно что-то понять о прогрессе можно считать те, что приведены в википедии:

  • социальная (приближение общества к свободе, равенству и справедливости),
  • материальная (материальное производство и удовлетворение потребностей),
  • духовная (переход к нравственным ценностям),
  • научная (непрерывное познание окружающего мира и научная деятельность).


Вообще, статьи о прогрессе обычно изобилуют перечислениями великих достижений, которые должны вдохновлять на ещё большие достижения. Сразу встречается и другая крайность, утверждается, что прогресс настолько стремителен, что его необходимо ограничивать искусственно. Однако нечасто можно встретить и описание обратной стороны этой ярко блестящей медали.

Попробуем рассмотреть отдельные составляющие как признаки прогресса и понять, как говорится, а есть ли мальчик?

Итак, первая составляющая социальная. Придётся рассмотреть несколько аспектов и сразу же можно наткнуться на препятствия.

Первый аспект касается организации власти. Будет опрометчиво утверждать, что в настоящий момент найден удачный способ осуществления политической власти. Даже нельзя сказать что лучше демократия, единовластие, тоталитаризм или какое-нибудь сочетание существующих типов управления. Что-то подсказывает, что эти способы далеки от идеала, кроме того все они известны практически столько, сколько существует человечество. Может быть, это всё устарело и пора придумать что-то новое в условиях глобализации? Но, к сожалению, среди основных государств, включающих в себя подавляющее большинство населения планеты, вряд ли можно найти такое, которое пытается реализовать, или хотя бы предложить что-то такое, что было бы шагом вперёд. И здесь все пристально и вопросительно уставились на Китай, и ждут. Как говорится, время покажет, созрело ли человечество на этот раз. Что же получается в плане власти, куда движемся мы по ступенькам прогресса, вверх или вниз? Пока создаётся ощущение, что вообще ступеньки отсутствуют, тысячелетия проходят а воз и ныне там.

Следующим аспектом считается социальное равенство в экономическом плане. Если посмотреть на степень разрыва между доходами самых богатых и самых бедных, то и здесь трудно утверждать, что наблюдается движение к лучшему, скорее наоборот. А если попробовать заглянуть в будущее? Существуют ли возможности реализовать социализм? Можно ли сказать, что капитализм это идеал, к которому стоило стремиться на протяжении всей истории человечества? Есть ли продвижение вперёд за последние 100 или 200 лет? И опять вряд ли.

Однако с точки зрения третьего аспекта качества жизни достижение в социальном плане, всё-таки, есть. Непрерывный рост населения и средней продолжительности жизни человека красноречиво свидетельствует о медленном, но всё-таки продвижении вперёд (по данным ВОЗ средняя продолжительность жизни на земле составляет более 60 лет, а когда-то в древности люди кое-как дотягивали до 30-40, как утверждают старожилы). Пока нельзя сказать, что человечество победило старость, но жить оно в среднем действительно стало дольше. Много это или мало можно понять, глянув на порог выхода на пенсию. И снова попробуем устремить взгляд чуть дальше носа. Собирается ли человечество побеждать старость? Нет, не болезни, а именно старение, запрограммированный износ организма? Что-то не видно сообщений о том, как учёным были выделены крупные суммы на изыскания в этой области, может быть, кто-то поправит? Всё это были аспекты социальной составляющей прогресса, как видим если и есть какая-то ступенька вверх, то она очень небольшая, пока особенно гордиться нечем.

Вторая составляющая прогресса материальная, то есть производство и удовлетворение потребностей. И здесь, наверняка большинство согласится, без сомнений, человечество достигло небывалых объёмов производства любой продукции, будь это продукты питания, различная техника, медикаменты и проч., практически всё, что угодно и всё это великолепие можно получить с небольшими затратами. Казалось бы, вот они плоды прогресса, живи да радуйся. Но если взглянуть на доступность этих благ, то возникают большие сомнения в том, что потребности каждого человека сейчас могут быть удовлетворены более-менее одинаково. Всё же современное экономическое устройство далеко от идеала. И здесь опять пристально все смотрят в сторону Китая, а вдруг мы когда-то что-то упустили? А там, в Китае, похоже, есть успехи, недавно они заявили, что победили бедность. Получается, что в материальном плане на данный момент из всего человечества есть продвижение вперёд только в Китае.

Третья составляющая духовная касается нравственности, религии и толерантности. Говорить о развитии в таких деликатных вопросах сложно. Можно ли утверждать, что нет угнетения человека человеком? Можно ли считать развитием ограничение на право рождения детей в том же Китае. Более того, существует такое прекрасное выражение золотой миллиард, это что, мечта человечества такая, всех и каждого? Да, ведьм уже не сжигают на кострах, но смертная казнь всё-таки есть. Последнюю ведьму казнили около двухсот лет назад, и с тех пор разного рода гадалки даже зарабатывают на своём ремесле. Неужели и это шаг вперёд? И не смотря на наличие социальных наук, вряд ли кто-то скажет нужны здесь изменения или нет и в какую сторону. Одним словом, если за последние сотни лет и есть какое-то движение вперёд в плане духовности, то увидеть его достаточно сложно.

Ну и, наконец, четвёртая составляющая прогресса наука. И здесь, наконец-то, действительно можно говорить об очевидных, громких и известных достижениях. Но опять-таки, это всё только с одной стороны. Большая часть достижений человечества, необходима для того, чтобы быстрее договориться, быстрее доставить, быстрее продать, то есть чтобы быстрее получить выгоду. Ядерный реактор, к примеру, это выгодно, то есть, условно говоря, можно потратить мало топлива, но получить много денег за электричество. И даже телекоммуникации и компьютерная техника служат в основном не для распространения знаний, а для извлечения прибыли. Любой здравомыслящий человек понимает, что количество действительно полезной информации в интернете убывает всё быстрее и быстрее. Телекоммуникации используются явно не для движения вперёд. Сами телекоммуникационные технологии вообще останутся навсегда лишь рядом с человеком, в космосе они совершенно бесполезны. На Марсе (а это ближайшая к нам планета) не будет никакого общего интернета с землей с помощью электромагнитных волн, это вам не вай-фай роутер установить, или вышку сотовой связи. От обмена данными останется всего лишь электронная почта раз в полчаса и на этом всё, это максимум.

Действительно, наука помогает получать прибыль, но в этом ли заключается основное назначение науки? Разумеется не в этом.

Вот ещё немного неудобных примеров.

  1. Уделяет ли наука достаточно внимания гармонии жизни людей друг с другом, например, внутри одного государства или же между государствами? Ответ скорее всего отрицательный. Веками люди пытаются ужиться друг с другом, самыми серьёзными достижениями к настоящему времени можно назвать лишь появление нескольких социологический теорий, точное количество которых даже трудно определить. Существующие, по большей части философские, объяснительные теории успешно конкурируют друг с другом, а некоторые исследователи даже утверждают, что единой теории вообще нет, поэтому говорить о том, что просматривается или хотя бы угадывается путь построения гармоничного общества не приходится. Что касается конфликтов между людьми, то их количество не особенно пытаются сокращать, и даже наоборот, конфликты планируют и реализуют для того, чтобы извлекать выгоду. Есть ли в этом что-то прогрессивное?
  2. Уделяет ли наука достаточно внимания экологии? вряд ли. Если от чего-то и надо охранять природу, то именно от своей же деятельности. А всё потому, что изготавливать продукцию так, чтобы она быстро не превращалась в мусор невыгодно. Свалки мы стали гордо называть полигонами. Кроме этого существует проблема накопления углекислого газа в атмосфере. Его доля составляет всего лишь какие-то сотые доли процента. Но что бы мы ни делали, количество СО2 неуклонно растёт, а вместе с ним растёт, а может быть нагнетается, страх, вот вам и возможности тераформирования. Вот если бы был Марс, тогда-то мы бы ого-го! говорят некоторые. Жаль только, что на земле всё тераформирование, на которое способен человек сейчас, исчерпывается увеличением количества и размеров полигонов и прочих могильников.
  3. Уделяет ли наука достаточно внимания доступности и качеству образования? Постепенно популярной становится идея, согласно которой нет нужды в большом количестве хорошо образованных людей. Если когда-то пытались ликвидировать безграмотность, то сейчас уже можно говорить о ликвидации грамотности, в подтверждение этим словам даже есть открытые заявления видных политиков о том, что общее образование, не требуется, видите ли, люди превращаются в непокорных вольнодумцев. А из остатков образования, как из процесса, опять же хотят извлечь лишь выгоду. И судя по всему, даже общее образование скоро станет платным и не всем доступным, как в старые добрые времена существования царей. Неужели прогресс и должен быть таким?
  4. Уделяет ли наука достаточно внимания доступности и качеству здравоохранения, ведь это именно то, чего хотелось бы каждому? И опять нет. Тут можно вспомнить об условности бесплатной медицины или ценообразовании медикаментов. Да, технологии совершенствуются, объёмы производства растут, но цены по отношению к зарплате, почему-то не падают, медицина доступнее не становится. А как обстоит дело с тем, чтобы начать побеждать вирусы? О победе над болезнями и старостью говорить не приходится. Кто знает, сколько бы ещё всего мог сделать какой-нибудь великий учёный, если бы не болезни и старость? В конце концов, решив эти проблемы и проблему продуктов питания можно лететь сколь угодно долго к какой-нибудь другой звёздной системе, о том, зачем это надо ниже. Никто не заинтересован в долгой и счастливой жизни, так как это невыгодно. Некоторые известные политики утверждают, что на земле случилось перенаселение. И какой мы должны сделать вывод, что здравоохранение вообще не нужно, потому что людей якобы слишком много?
    Это тоже такой шаг вперёд?

    И, наконец.
  5. Уделяется ли достаточно внимания самой себе, фундаментальной науке? И пятый раз нет. В настоящее время наука не нужна никому, потому что убыточна по своей природе. Кому захочется тратить дорогие денежки просто на то, чтобы появилось какое-то знание, которое в карман не положить, и которое непонятно как применить или хотя бы как продать. А попытки получить выгоду сразу почему-то в науку превращаться упорно не хотят. Кроме того, есть мнение, что количество значимых научных достижений в единицу времени сейчас снизилось примерно до уровня начала 17 века.

Ещё кое-что о науке. При всех видимых и значимых успехах науки, тем не менее, далеко не всё об окружающем мире нам известно. Например, не до конца известна и понятна причина массового вымирания практически всего живого на планете. Такое случалось неоднократно. И вообще говоря, происходило это не по вине человека, ведь тогда его просто не было. И сейчас отдельные виды живых существ исчезают, и человек неплохо прикладывает к этому делу свои руки. Но факт остаётся фактом: виды живых существ исчезали и исчезают на планете, это естественный процесс, он может быть медленным, а может быть очень быстрым. И если уж идти до конца в этом вопросе, то можно сделать весьма грустный вывод, что исчезновение человека как вида это лишь вопрос времени до тех пор, пока человек не предпримет какие-то меры, чтобы этого не произошло. Хотелось бы обратить на это внимание отдельно.

В один прекрасный момент может внезапно понадобиться решать очень (много раз слово очень) сложную задачу. Решать эту задачу придётся сразу всему человечеству, не какой-то одной стране, не какому-то одному учёному и, возможно, придётся делать это за очень короткий промежуток времени. Да и вообще, времени на решение задачи может вовсе не оказаться. За примером далеко ходить не надо. Последние события довольно красноречиво показали готовность системы здравоохранения (и не только её, и не только в какой-то отдельной стране) к такой проблеме как очередной явно не самый смертельный вирус. Говорить о какой-нибудь по-настоящему серьёзной угрозе и вовсе не приходится, всё, что останется сделать в этом случае это просто обернуться простынёй и тихонько ползти в сторону кладбища, и совершенно неважно откуда эта угроза появится, прилетит с метеоритом, или люди сами её создадут. Только давайте не будем который раз говорить о серьёзности происходящего в настоящий момент, дабы не отвлекаться от сути. Сценариев конца всего известно довольно много, даже отдельный пост был посвящён этому, вроде бы.

А суть вопроса такова: готовы ли мы не исчезнуть бесследно вместе с большинством исчезнувших видов на земле? По всей видимости, ответ будет отрицательным. А это означает, что наш отрыв от остальных видов на планете пока минимален и с точки зрения миллионолетней эволюции мимолётен во времени. И ступень развития, на которую мы поднялись на данный момент может оказаться не такой уж и высокой, потому что особенно гордиться пока нечем. Как бы нам не хотелось раздуть щёки пошире, одна вспышка на солнце может сдуть всю атмосферу, а то и всю планету и уже нельзя будет сказать, что в солнечной системе появилась разумная жизнь. Кто должен или может заплатить за решение этого вопроса и кому, и что немаловажно, может ли кто-то этот вопрос решить?

Выгода, выгода, кругом выгода, казалось бы, при чём здесь капитализм? И вот в сухом остатке, пожалуй, самым заметным продвижением вперёд с точки зрения прогресса можно назвать только зарождение науки у человечества как явление само по себе и совершенствование с её помощью мотыги в комбайн. А все неудобные вопросы трудно назвать прогрессом.

А как же интеллект?


И вот здесь хочется поговорить об интеллекте. Нет, к сожалению, не о модном искусственном, а о немодном естественном интеллекте, ведь в этих условиях он должен проявиться в полную силу. Так вот, чтобы исчезновения человека как вида не произошло, необходимо чтобы интеллект как-то проявил себя. И что мы видим с точки зрения хотя бы самого заметного научного прогресса? А там интеллект преследует лишь выгоду, а это есть поесть-подоминировать-поразмножаться, то есть больше похоже не на интеллект, а на обычные животные потребности и рефлексы. То есть торжества разумного начала, к сожалению, пока не видно. Главные атрибуты разума образование и наука на настоящий момент невыгодны и не являются приоритетом. Скорее это удел небольшого количества энтузиастов. Да, мы повернули реки вспять, но, уж простите за аналогию и бобёр умел строить плотины ещё до человека. Можно ли утверждать, что на планете земля появился разум, если он в своих действиях ничем здравым и разумным пока себя не выдаёт? Собственно, в этом и заключается ответ на вопрос куда подевалось наше будущее. В его основу не закладывается ничего разумного.

Что в итоге?


А в итоге можно сказать, что нужна наука. Но не наука сама по себе. Можно сказать по другому. Чтобы победить старость, болезни, войны, экологические проблемы, чтобы бросить вызов естественным законам природы и понять, как использовать новейшие достижения во благо, в конце концов, чтобы был прогресс необходимо, чтобы проснулся интеллект, а то создаётся ощущение, что он начинает засыпать. И образование обязательно должно быть доступным и бесплатным. Только при этих условиях будет больше учёных, а значит больше шансов на решение проблем, когда они появятся, будет больше шансов на решение проблемы, которой пока нет, но которая может появиться внезапно, но будет такой сложной, что хорошо бы иметь её решение уже сейчас, потом пить боржоми будет поздно.

Наверняка многие будут говорить, что образование уже доступно, мол, кладезь знаний интернет доступен любому. Безусловно, интернет это замечательно, он позволяет распространять знания. И действительно, слово образование от слова знать. Но вот что интересно, а много ли есть таких людей, которые без интернета знают какие растения съедобны в незнакомой местности, а какие нет? А много ли таких, кто знает как правильно вырастить много съедобных растений? Много ли таких, которые могут создать какой-нибудь механизм, облегчающий жизнь? Есть ли такие, которые могут вообще добыть хоть какой-нибудь металл, найти, отличить и добыть механически, химически? А много ли таких, кто знает всё это сразу?
Надо ли говорить, что знать это всего лишь половина дела? Чтобы образование было полным кроме знать необходимо ещё и уметь, это, кстати, тоже ещё Аристотель говорил. Много ли таких, кто знает и умеет всё это сразу? Как видим, всё указывает на то, что знаниями и умениями не обладает каждый, а обладает только всё человечество сообща.

А что, если интеллект находится вне человека, как у каких-нибудь насекомых? Ведь на самом деле знания хранятся не в головах у отдельных индивидуумов, а вне их, то есть в книгах, или в том же модном интернете. Получается, что память интеллекта хранится вне любого из нас. Мы можем только почерпнуть оттуда знания на время и попользоваться. Это во-первых. А во-вторых, как на счёт того, чтобы создать что-нибудь новое? Что-либо создать люди могут тоже лишь сообща. Ни один человек сейчас не в состоянии создать что-то новое в одиночку. Это означает, что и способность создавать, видимо, тоже принадлежит не каждому из нас, а только всем вместе.

И что же делать?


А остаётся лишь надеяться, что интеллект, если он и правда есть и если он не спит, то принадлежит человеческому виду и без него существовать не сможет. И чтобы можно было утверждать, что на планете земля появился разум и он развивается, необходимо, чтобы этот разум хотя бы научился держаться на плаву. Как сказал Джордж Карлин в одном из своих монологов планете земля вряд ли что-то угрожает, она переживала и не такое, и людей переживёт, а вот человечеству что-то угрожает однозначно, и вероятнее всего, оно само себя уничтожит (это если перевести на цензурный русский). Необходимо, чтобы интеллект, разум, здравый смысл, наконец, пробудился, иначе собственные усилия людей или катаклизм планетарного масштаба (не говоря уже о космическом стихийном бедствии) просто напросто приведут к исчезновению этой короткой по космическим меркам вспышки разума.
Подробнее..

Спутник фоторазведки на Союзе. Запуски года 99 всего, 13 от России

02.12.2020 06:07:25 | Автор: admin

Вячеслав Ермолин, 02 декабря 2020 г.

Текущая статистика запусковТекущая статистика запусков

Миссия:
Flight VS24 Arianespace. Запуск спутника фоторазведки для ВС Объединенных Арабских Эмиратов. Аналог французского спутника разведки Pleiades.

Инфографика текущего запускаИнфографика текущего запуска

Девиз:
Русская ракета выводит европейский спутник для арабов с французского космодрома в Южной Америке. Официального девиза нет.

Время и место старта:
2 декабря 01:33 UTC. Стартовая площадка РН Союз (ELS), Гвианский космический центр (CSG), Куру, Французская Гвиана.

Ракета-носитель:
Союз CT-A трехступенчатая ракета-носитель среднего класса, для запусков космических аппаратов c космодрома Куру для Arianespace. Аналогична модификации РН Союз-2.1а с доработками. Является одной из модификаций семейства РН Союз-2, разработанного путём модернизации РН Союз-У.

Полезная нагрузка:
Falcon Eye 2 cпутник фоторазведки для ОАЭ. ВС Объединенных Арабских Эмиратов заключили контракт с французскими компаниями Astrium Satellites на поставку системы оптической разведки высокого разрешения Falcon Eye из двух спутников. Спутники построены на основе модернизированной версии французских спутников наблюдения Земли Pliades-HR. Оснащены системой визуализации HiRI (High-Resolution Imager) с разрешением до 70 см в полосе обзора 20 км. Спутники весом около 1500 кг планировалась запустить на РН Vega в 2019 году. Первый спутник запущен 11 июля 2019 года, но был утерян из-за аварии РН Vega. Запуск второго перенесен на РН Союз-СТ-А/Фрегат.Спутник изготовлен EADS Astrium на платформе Airbus Defense and Space с полезной нагрузкой от Thales Alenia.

Орбита:
ССО: 611 км, 98,2

Интересное:
13-й запуск России в этом году. Все запуски успешные.
8-й запуск РН Союз СТ-А. Без аварий.
24-й запуск РН Союз для Arianespace с космодрома Куру.
1-й запуск РН Союз с космодрома Куру в этом году.
Стоимость ракеты-носителя около 48.5 млн $.
Стоимость вывода 1 кг полезной нагрузки на НОО не менее 6 600 $.

Ссылкана изображение в высоком качестве.
Статьяс портала NSF

Эмблемы и нашивки миссииЭмблемы и нашивки миссииЛегенда к статистикеЛегенда к статистике

Личное мнение:
Многострадальный Соколинный глаз наконец-то выведен на орбиту! Спутник для арабских военных переносился несчетное количество раз за последний год. На пути к орбите он сменил ракету-носитель, пережил длительный карантин из-за COVID-19, проблемы с разгонным блоком Фрегат, переносы запуска из-за погоды и по техническим причинам. Стартовая команда из России и специалисты Arianespace после запуска пьют шампанское и поздравляют друг друга, под суровыми взглядами арабских военных.

Подробнее..

Перевод Генный драйв и CRISPR история, потенциал и стартапы

02.12.2020 14:12:13 | Автор: admin
image

Скоро изменится сама природа человеческой расы. Эти изменения будут радикальными и быстрыми таких в истории нашего вида еще не было. Только что закончилась одна глава нашей истории и начинается следующая.

Революция существования людей станет возможной благодаря новой генетической технологии с безобидным названием CRISPR (произносится как криспр). Многие читатели уже могли встречать это название в новостях, и скоро его подхватят другие мейнстримные медиа. CRISPR аббревиатура от Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (короткие палиндромные повторы, регулярно расположенные группами). CRISPR для геномики то же самое, что и vi (визуальный текстовый редактор в Unix) для ПО. CRISPR это технология редактирования генома, которая дает генным инженерам беспрецедентные возможности: она превращает их в генных хакеров. До появления CRISPR генная инженерия была медленной, дорогой и неточной. Теперь же редактирование генома можно будет выполнять дешево, точно и воспроизводить результаты.

Этот текст очень не-технический пересказ истории развития CRISPR. Также мы поговорим о Gene Drive [1], биологическом методе, который при использовании вместе с CRISPR дает генным инженерам еще больше возможностей. Ниже я добавил несколько ссылок для тех, кому интересно углубиться в эту тему по ним можно почитать о технических подробностях. В конце я кратко расскажу о последствиях и перспективах этих технологий.

Кратко рассмотрим вводную информацию. Генетический код, описанный в ДНК, можно рассматривать как ПО, которое порождает всевозможные формы жизни, существующие на нашей планете. Генетики изучают методы расшифровки генома, но все затрудняет тот факт, что у них очень мало возможностей для изменения этого кода. Для сравнения представьте, если бы у разработчиков ПО был доступ к огромному количеству чрезвычайно мощных программ, которые они едва понимают, и код которых не могут изменять. Но если возможность редактировать код появится, и ученые смогут модифицировать генетическое ПО, то исследованиями можно будет заняться всерьез. У инженеров появится возможность не только изменять код, но и исправлять и улучшать его. Снова появятся хакеры.

Понять эту удивительную технологию будет проще, если узнать где она появилась. В 1980-х ученые из университета Осаки секвенировали ДНК бактерии E Coli и заметили нечто странное. ДНК состояла из длинных цепочек нуклеотидов, а внутри нее были повторяющиеся кластеры странных последовательностей нуклеотидов, которые находились не на своих местах. Они выглядели так, будто они прерывались случайными цепочками ДНК. Со временем подобные кластеры были обнаружены у нескольких других бактерий и получили название CRISPR (это название вполне емко описывает то, что обнаружили ученые). Впрочем, тогда никто не знал что это и каковы функции этой находки.

Существует несколько открытий, которые давали ученым ответы на эти вопросы, но стоит выделить два самых важных. Во-первых, три разные команды недавно использовали свежие базы данных генетического материала и заметили, что эти цепоки CRISPR похожи на необычную вирусную ДНК. Во-вторых, гениальный биолог-эволюционист из Национального центра биотехнологической информации Евгений Кунин критически пришел к заключению, что это бактериологический механизм защиты от вирусов. В итоге эта идея привела к формулированию предназначения CRISPR.

Мы, люди, постоянно сражаемся с различными бактериями и вирусами, так что для нас может быть неожиданным тот факт, что сами бактерии и вирусы миллиарды лет борются за собственное выживание. Каждый день триллионы и триллионы бактерий убиваются вирусами (вирусы, атакующие бактерии, называются фагами). Большинству людей удается справляться со своими фагами, во многом благодаря тому вооружению, которое у нас появилась после многих тысяч лет эволюции иммунитету. Оказывается, что CRISPR очень эффективное оружие, которое может быть использовано в иммунной системе.

Позвольте мне прояснить один момент во избежание путаницы. Ранее мы говорили о том, что CRISPR это описание определенных необычных цепочек ДНК. Чтобы использовать эти цепочки в качестве защитного механизма или для редактирования генома (об этом поговорим дальше), необходим инструмент, который называется Cas. Если будете читать о Cas-белках, вы можете также встретить упоминания Cas9 (или Cas3 и т.д.). Полный набор этих инструментов иногда называют CRISPR/Cas, но обычно говорят просто CRISPR, и я придерживаюсь именно этого термина.

Обсудим как все это работает. Когда бактериям, обладающим CRISPR, удается отбиться от атак вирусов, они используют белки Cas для захвата фрагментов вирусной ДНК и вставляют эти фрагменты в свою ДНК. Если вирусу не повезет напасть на столь хорошо подготовленную бактерию, то эта самая бактерия использует цепочку CRISPR как паттерн для распознавания вируса и использует Cas для того, чтобы раздробить вирус на безобидные частицы.

Это очень крутой механизм. Белки Cas копируют вирусные гены CRISPR из собственной ДНК в молекулы РНК (как и ДНК, РНК очень важна для записи структуры генома), за счет чего формируется структура, состоящая из Cas-белка и РНК. После своего создания эта структура начинает блуждать по клетке. Когда эта структура сталкивается с другой молекулой, она проверяет есть ли в ней ДНК и при обнаружении считывает нуклеотидную последовательность. Если эта последовательность соответствует хранимой цепочке CRISPR, то произошла встреча с известным вирусом. Затем РНК захватывается и ферменты CAS расщепляют вирусную ДНК подобно гильотине (или убивают ее, если вам хочется считать вирусы живыми). Если для вас все это звучит как некий иммунологический алгоритм, реализованный сущностями из биологии, то вы в целом правы:

CRISPR.блуждать() //пока не встретится другая молекула    если (новая молекула содержит ДНК и ДНК совпадает с CRISPR.ДНК)        CRISPR.cas9.захватить() //захват нового вирусного ДНК        CRISPR.cas9.уничтожить() //убить вируспродолжить

CRISPR.wander() - until encounter another molecule        If (new molecule contains DNA and DNA matches            CRISPR.dna) CRISPR.cas9.grab() // nab the viral dna            CRISPR.cas9.chop() // kill the virus!    continue

Круто, не правда ли? Расшифровка этой загадки могла бы принести ее автору докторскую степень или сделать доцента профессором, но теперь за нее можно получить даже Нобелевскую премию ведь мы говорим об открытии, которое может изменить судьбу человечества. Все дело в том, что над ним независимо работали несколько разных команд (и теперь они соревнуются между собой [2]), и на каждую из этих команд снизошло невероятное озарение. Они поняли, что иммунная система, появившаяся в результата в результате миллионов лет эволюции может совершить революцию в генной инженерии. Если у ученых появится возможность использовать механизм CRISPR, то они смогут точно выделять и вырезать отдельные фрагменты ДНК. Более того, с помощью CRISPR и двух разных белков Cas9, они смогут точно вырезать целые сегменты из произвольных структур. Конечно, это лишь половина задачи редактирования генома. После удаления нежелательной последовательности на ее место нужно будет вставить те гены, которые нам нужны. Как оказалось, это очень просто. Достаточно просто ввести ген(ы), которыми вы хотите заменить удаленные фрагменты, и уже существующие ферменты восстановления сами все соберут.

Одна из самых классных особенностей CRISPR заключается в том, что эта технология универсальна (в отличие от большинства уже существующих методов редактирования генома они работают с ограниченным множеством организмов). Теоретически, CRISPR может работать с любыми (земными) формами жизни.

Давайте минутку подумаем над тем, сколько всего хорошего может сделать CRISPR для будущего человечества. Мы сможем нейтрализовать своих врагов в животном мире. Мы сможем лечить генетические заболевания. Возможно, мы сможем разработать терапию против любых вирусных или бактериологических болезней, причем эта терапия будет индивидуальной и исключительно эффективной. Может быть, нам даже удастся найти лекарство от рака. И (или, возможно, следует сказать но) у нас появится возможность создавать людей по индивидуальному заказу, или, если уж на то пошло, любые другие формы жизни.

Такова CRISPR самая мощная из когда-либо созданных технологий генной инженерии. Впрочем, CRISPR позволяет нам изменять лишь один ген и лишь один организм за раз. Чтобы вносить изменения на уровне целого вида, в CRISPR нужно внедрить еще одну технологию: Gene Drive. Сначала дадим ей определение, а затем сделаем краткое, но уместное отступление и поговорим об одном из самых известном хаков в истории программирования.

Концепция Gene Drive существует уже порядка 15 лет. Некоторые версии генов (также известные как аллели) распространяются через поколения у видов, воспроизводящихся половым путем. Это значит, что аллель наследуется каждым из потомков с вероятностью 50% (при условии, что эта конкретная версия есть только у одного из родителей), поскольку от каждого из родителей происходит половина ДНК потомка. Итак, если у нас есть аллель для голубых глаз и аллель для карих, то глаза вашего ребенка буду голубыми или карими с вероятностью 50%. Очевидно, что независимо от внешних факторов в следующем поколении аллель передастся с вероятностью 25%, и так далее. О каких внешних факторах идет речь? Наиболее очевидный естественный отбор. Если некоторая аллель дает своему владельцу определенное преимущество, то имена она с большей вероятностью будет передаваться в дальнейшей популяции. Gene Drive это механизм, который делает гены эгоистичными, увеличивая вероятность их наследования с вероятностью свыше 50%, независимо от влияния отбора.

Эта идея очень важна, если мы хотим использовать CRISPR для оказания большого влияния на целые популяции. Например, для изменения комаров, чтобы они больше не разносили малярию, нам нужно будет не применять CRISPR к миллионам комаров и видеть, как наши внесенные изменения слабеют через поколения (при условии, что эти изменения не дают виду каких-либо преимуществ), а использовать Gene Drive, поскольку эта технология куда более эффективна для распространения генов в популяции. Здесь в нашей истории появляется новый персонаж, Кевин Эсвелт из MIT. Идея Эсвелта заключалась использовании Gene Drive в сочетании с исключительной точностью CRISPR. Таким образом, ему удалось создать самую мощную технологию Gene Drive в истории.

Чтобы понять что он сделал, давайте коснемся мира ПО. В 1984 году Кен Томпсон, изобретатель операционной системы Unix и один из величайших программистов всех времен, написал о своем любимом [3] хаке. Они написал блестящий рекурсивный вирус, который мог заразить инфраструктуру любой Unix-OC. Он работал следующим образом:

  • Сперва Томпсон модифицировал исходный код стандартной программы авторизации в Unix (написанный на языке C). Это нужно было для создания секретного бэкдора, позволяющего стать любым пользователем в системе.

если (пароль == пароль пользователя или пароль == специальный пароль Кена):
Авторизовать пользователя

if (password == users password or password == kens special password)
Log user in.

Столь нехитрый хак давал Томпсону возможность получить полный доступ к любой Unix-системе, в которую была встроена его версия программы входа в систему. Но это было очевидно для всех, кто видел исходный код этой программы.

  • Затем (и это поистине коварный момент) Томпсон модифицировал исходный код компилятора языка C, чтобы он мог распознавать компиляцию кода для входа в систему и внедрял вирусный код в результирующий файл, независимо от того, какой исходный код подавался на вход. [4]

Таким образом, код, который должен был пересобирать все ядро системы Unix был изменен для создания хакнутой версии ОС. И это хороший аналог того, как Кевину Эсвелту удалось взломать ДНК.

Эсвелт понял, что ДНК компилятор самой жизни. Все, что существует в жизни, включая цепочки CRISPR, было создано этим компилятором. Итак, подобно Томпсону, Эсвелт понял, что можно изменить сам компилятор для изменения того, что он компилирует (и неважно какие инструкции будут использоваться в исходной программе). Рассмотрим упрощенное описание хака Эсвелта:

  • Создать цепочку CRISPR, которая будет применена к ДНК эмбриона для внесений желаемых изменений. Например, заменим ген карего цвета глаз на ген голубого цвета.
  • Создать цепочку CRISPR, которая будет включать в себя инструкции, необходимые для создания цепочки из первого пункта в ДНК, с которым мы работаем. Иными словами, модифицируем компилятор жизни, чтобы он мог распознавать и модифицировать цепочки ДНК.
  • Во время оплодотворения, когда модифицированная ДНК встретится со своей парой, новые инструкции приведут к созданию цепочки CRISPR, которая применится к новой ДНК, гарантируя, что обе цепочки в результирующей паре будут иметь желаемые изменения. Таком образом, даже если в ДНК родителя (к которой не применялась CRISPR) содержится ген карего цвета глаз, он будет заменен на ген голубого цвета.
  • Результирующий организм и его потомки также будут иметь внесенные изменения. Прощайте, карие глаза!

В этом и заключается суть Gene Drive. Какие бы изменения вы не вносили, они будут воспроизводиться во всех потомках с вероятность 100% [5]. Это приведет к тому, что новые признаки будут проходить через геном всего вида с исключительной скоростью.

Когда мы будем будем пытаться контролировать различные организмы (от комаров до бактерий) появится множество применений и приложений технологии Gene Drive. Тем не менее, давайте представим ее применения к нашему виду. Кто-то может заявить, что модифицировать человеческие эмбрионы таким образом аморально. Политики, религиозные лидеры и специалисты по этике объявят, что применение CRISPR (особенно для изменения человечества) незаконно. С другой стороны, давайте подумаем о преимуществах. Генетические заболевания можно будет полностью устранять еще до рождения ребенка. Более того, мы все лучше и лучше понимаем структуру и устройство генома только представьте себе все те преимущества, которые мы сможем дать нашим детям (а с помощью Gene Drive и детям наших детей). Подумайте о преимуществах для общества, возможно мы сможем поднять IQ всех детей на 10 (или 20, или 30) баллов.

Что может помешать и остановить людей на пути к изменению характеристик популяции? Возвращаясь к приведенному выше примеру, что произойдет, когда (и если) ученые получат полное представление о генетических основах продвинутого интеллекта? Что помешает правительствам запретить изменения в своем населении? И что предпочтут делать конкурирующие правительства?

Мы в YCombinator уже начали инвестировать в CRISPR-стартапы, и я думаю, что мы будем развивать это направление. Важно понимать, что как только генные программисты получат доступ к коду жизни, пределов не будет. Разнообразие приложений (существующих и потенциальных) поражает уже сейчас. Ученые использовали CRISPR для внесения изменения в геном коз для того, чтобы они производили паучий шелк (очень необычный материал, который сложно производить в больших объемах) в своем молоке! Также было высказано предположение, что CRISPR может лечить гемофилию и даже заменит антибиотики. Китайские ученые использовали CRISPR для внесения изменений в эмбрион человека (нежизнеспособный), и этот случай вызвал много споров. Появление людей, прокачанных с помощью CRISPR не так далеко, как кажется.

Методы и технологии применения CRISPR становятся все лучше и лучше. Они становятся более точными, предсказуемыми и дешевыми. Мы узнаем о генетическом коде все больше и больше (отчасти благодаря тому, что с помощью CRISPR мы можем видеть что происходит, когда мы убираем один ген и вставляем на его место другой). Технологии не остановить и есть один неизбежный вывод: в не очень далеком будущем мы сможем программировать почти любых существ так, как пожелаем. Включая людей. Будем ли мы сопротивляться желанию пересмотреть определения существования человека вопрос открытый. Я думаю, что решительный шаг со стороны какой-то личности или общества, это лишь вопрос времени.

Спасибо Сэму Альтману, Крейгу Кэннону, Карен Лиен и Джону Ралстону, которые прочитали и прокомментировали ранние версии этого текста.

Ссылки


RadioLab CRISPR
Breakthrough DNA Editor Born of Bacteria Quanta Magazine
Rewriting the Code of Life The New Yorker, Jan 2 2017 Michael Spector
Emerging Technology: Concerning RNA-guided gene drives for the alteration of wild populations Kevin M Esvelt, Andrea L Smidler, Flaminia Catteruccia, and George M Church
Вики о CRISPR
Вики о Gene Drive

Примечания


  1. Если вы предпочитаете слушать, а не читать, то у RadioLab есть прекрасный подкаст о CRISPR, доступный по этой ссылке
  2. Калифорнийский Университет Беркли и институт BROAD в Массачусетсе два главных противника в споре о правах на CRISPR. Таймлайн работы BROAD можно увидеть здесь.
  3. Последствия взлома Кена Томпсона огромны. Вот классическое эссе Томпсона Размышления о том, можно ли полагаться на доверие и хорошее обобщение его выводов.
  4. Если вы почитаете о хаке Томпсона, то узнаете, что на самом деле он пошел еще дальше и модифицировал компилятор C, чтобы он мог распознавать сам себя и вводил код распознавания подпрограммы авторизации в программу для инъекции кода.
  5. Это утверждение не вполне верно для всех поколений. Несмотря на то, что поначалу эффективность должна быть очень высокой, биология часто подбрасывает нам сюрпризы. Исследователи обнаружили, что на самом деле организмы могут вырабатывать устойчивость к Gene Drive (во много это похоже на устойчивость к антибиотикам).

Полезные материалы


Подробнее..

Перевод Кризис воспроизводимости исследований в области искусственного интеллекта

02.12.2020 16:10:54 | Автор: admin

В исследованиях ИИ доминируют технологические гиганты, однако грань между реальными прорывами и рекламой коммерческого продукта постепенно размывается. Некоторые учёные считают, что пора это прекратить.




В прошлом месяце в журнале Nature опубликовали ругательный отзыв, подписанный 31 учёным. Им не понравилось исследование Google Health, ранее появившееся в этом же журнале. В нём компания Google описывала успешные результаты испытаний искусственного интеллекта (ИИ), искавшего признаки рака груди на медицинских фотоснимках. Критики утверждают, что команда Google предоставила так мало информации о коде и ходе испытаний, что исследование оказалось больше похожим на рекламное описание закрытой частной технологии.

Мы не могли это больше выносить, говорит Бенджамин Хайбе-Каинс, ведущий автор отзыва, изучающий вычислительную геномику в Торонтском университете. И дело не в этом конкретном исследовании мы уже много лет подряд наблюдаем подобную тенденцию, и это нас уже реально раздражает.

Хайбе-Каинс с коллегами принадлежат к растущему числу учёных, сопротивляющихся видимому отсутствию прозрачности в исследованиях ИИ. Увидев эту работу от Google, мы поняли, что это лишь ещё один пример из ряда восторженных публикаций в очень уважаемом журнале, не имеющих ничего общего с наукой, говорит он. Это больше реклама прикольной технологии. Мы с этим ничего сделать не можем.

Наука основывается на доверии, в том числе раскрытии деталей того, как ведутся исследования, достаточно подробном для того, чтобы другие могли повторить их и подтвердить полученные результаты. Именно так наука исправляет саму себя, и выкорчёвывает неподтверждённые результаты. Воспроизводимость позволяет другим основывать свою работу на этих результатах, что помогает двигать область знаний вперёд. Наука, которую нельзя воспроизвести, оказывается на обочине истории.

По крайней мере, теоретически. На практике мало какие исследования полностью воспроизводятся, поскольку большинству исследователей интереснее получать новые результаты, чем повторять старые. Однако в таких областях, как биология, физика, информатика, исследователи ожидают, что авторы дадут достаточно информации доля того, чтобы эти эксперименты можно было провести повторно даже если это и делается редко.

Амбициозный новичок


ИИ ругают по нескольким причинам. Во-первых, это новичок. Экспериментальной наукой он стал в последние лет десять так говорит Джоэль Пиньо, специалист по информатике из Facebook AI Research и университета Макгилла, соавтор жалобы. Сначала это была чисто теоретическая область, но теперь мы проводим всё больше экспериментов, говорит она. И наша приверженность строгой методологии отстаёт от амбициозности наших экспериментов.

Это не просто академическая проблема. Отсутствие прозрачности не позволяет как следует проверить новые модели и технологии ИИ на надёжность, отсутствие искажений и безопасность. ИИ быстро переходит из исследовательских лабораторий в реальный мир, что напрямую влияет на жизни людей. Однако хорошо работающие в лаборатории модели машинного обучения (МО) могут сломаться в реальном мире, что потенциально может привести к опасным последствиям. Воспроизведение результатов экспериментов разными исследователями в разных условиях быстрее вскроет возможные проблемы, что сделает ИИ надёжнее для всех.

ИИ и так страдает от проблемы чёрного ящика: иногда невозможно сказать, как или почему модель МО выдаёт именно такой результат. Отсутствие прозрачности в исследованиях только всё ухудшает. Большим моделям требуется как можно больше наблюдателей, чтобы большее число людей испытывало их и разбиралось в их работе. Именно так можно сделать использование ИИ в здравоохранении безопаснее, в обеспечении общественного порядка справедливее, в чатах вежливее.

Нормальной воспроизводимости ИИ мешают отсутствие трёх вещей: кода, данных и железа. В отчёте 2020 года "Состояние ИИ", проверенном ежегодном анализе ситуации в этой области, проводимом инвесторами Нэйтаном Бенайхом и Йеном Хогартом, указано, что кодом делятся лишь 15% исследований ИИ. Чаще плохо себя ведут исследователи из индустрии, чем учёные из университетов. В частности, в отчёте выделены компании OpenAI и DeepMind, которые меньше всего любят делиться своим кодом.

Отсутствие необходимых для воспроизводимости инструментов ощущается острее, когда речь заходит о двух столпах ИИ данных и железе. Данные часто хранятся в частных руках к примеру, данные, собираемые Facebook на своих пользователей, или оказываются чувствительными, как в случае с медицинскими карточками. Технологические гиганты проводят всё больше исследований на огромных и чрезвычайно дорогих компьютерных кластерах, доступ к которым есть у небольшого числа университетов или мелких компаний.

К примеру, обучение генератора языка GPT-3, по некоторым оценкам, обошлось OpenAI в $10-$12 млн и это только если учитывать последнюю модель, без учёта стоимости или разработки и обучения прототипов. Тогда эту цифру, вероятно, можно увеличить на один-два порядка, говорит Бенайх, основатель венчурной фирмы Air Street Capital, вкладывающейся в ИИ-стартапы. Крохотный процент крупных технологических фирм может себе такое позволить, говорит он: Никто больше не может разбрасываться такими огромными бюджетами на подобные эксперименты.


Гипотетический вопрос: у некоторых людей есть доступ к GPT-3, а у некоторых нет. Что будет, когда мы увидим появление новых работ, в которых GPT-3 используют люди, не относящиеся к проекту OpenAI, чтобы получить передовые результаты?
И главная проблема: выбирает ли OpenAI победивших и проигравших исследователей?


Скорость прогресса головокружительная. Каждый год публикуются тысячи работ. Однако если не знать, кому можно доверять, очень сложно продвигать развитие этой области. Воспроизведение позволяет другим исследователям проверять, что авторы не подбирали наилучшие результаты вручную, и что новые технологии действительно работают так, как описано. Всё сложнее отличить надёжные результаты от остальных, говорит Пиньо.

Что тут можно сделать? Как и многие другие исследователи ИИ, Пиньо делит своё время между университетом и корпоративными лабораториями. В последние годы она активно влияла на систему публикации исследований ИИ. К примеру, в прошлом году она помогла продвинуть список пунктов, которые исследователи обязаны обеспечить в работе, подаваемой на одну из крупнейших ИИ-конференций, NeurIPS. В него входят код, подробное описание экспериментов.

Воспроизводимость ценна сама по себе


Пиньо также помогла запустить несколько конкурсов по воспроизводимости, в которых исследователи пытаются воспроизвести результаты опубликованных исследователей. Участники выбирают работы, принятые на конференциях, и соревнуются друг с другом, запуская эксперименты на основе предоставленной информации. Правда, в награду они получают только признание.

Отсутствие мотивации не способствует распространению подобных практик во всех областях исследований, а не только в ИИ. Воспроизведение вещь необходимая, но она никак не поощряется. Одно из решений такой проблемы привлекать к этой работе студентов. В последние пару лет Розмари Ке, кандидат наук из Mila, исследовательского института в Монреале, основанного Йошуа Бенджио, организовала конкурс воспроизводимости, в рамках которого студенты пытаются в рамках обучения воспроизводить исследования, поданные на NeurIPS. Некоторые из успешных попыток рецензируются и публикуются в ReScience.

Воспроизведение чужой работы с нуля требует больших усилий, говорит Ке. Конкурс воспроизводимости вознаграждает эти усилия и отдаёт должное людям, хорошо выполняющим задачу". Ке и другие рассказывают об этих попытках на конференциях ИИ, организовывая рабочие семинары, поощряющие исследователей добавлять прозрачности в свои работы. В этом году Пиньо и Ке расширили свой конкурс уже на семь крупнейших ИИ-конференций, включая ICML и ICLR.

Ещё один проект, продвигающий прозрачность, называется Papers with Code [Работы с кодом]. Его организовал исследователь ИИ Роберт Стойник, когда работал в Кембриджском университете. Сейчас они с Пиньо вместе работают в Facebook. Сначала проект запустился в виде отдельного веб-сайта, на котором исследователи могли ставить ссылки с их работ на использовавшийся в них код. В этом году проект скооперировался с популярным сервером для препринтов arXiv. С октября все работы по машинному обучению, публикуемые на arXiv, имеют раздел Papers with Code, откуда идёт ссылка на код, который авторы работы готовы опубликовать. Цель проекта сделать распространение такого кода нормой.

Влияют ли на что-нибудь эти попытки? Пиньо обнаружила, что в прошлом году, когда появился список необходимых компонентов, количество содержащих код работ, отправленных на конференцию NeurIPS, выросло с 50% до 75%. Тысячи рецензентов говорят, что использовали код для оценки присланных работ. Количество участников конкурса воспроизводимости растёт.

Дьявол в деталях


Но это только начало. Хайбе-Каинс указывает, что одного только кода часто недостаточно для повторного запуска эксперимента. Для построения ИИ-моделей приходится вносить множество мелких изменений добавить параметр там, значение тут. Любой из них может сделать рабочую модель нерабочей. Без метаданных, описывающих, как модели обучают и подстраивают, код может быть бесполезным. Дьявол действительно в мелочах, говорит он.

Также не всегда понятно, какой код нужно распространять. Многие лаборатории используют особые программы для запуска моделей. Иногда это частное закрытое ПО. Также иногда сложно сказать, какой частью кода нужно поделиться, говорит Хайбе-Каинс.

Пиньо не особенно волнуют такие препятствия. Стоит ждать большой пользы от распространения кода, говорит она. Данными делиться сложнее, однако и тут есть решения. Если исследователи не могут поделиться данными, они могут дать инструкции по самостоятельному сбору подходящего набора данных. Или можно организовать доступ к данным небольшому количеству рецензентов, которые подтвердят результаты для всех остальных, говорит Хайбе-Каинс.

Самая большая проблема с железом. DeepMind заявляет, что крупнейшие проекты типа AlphaGo или GPT-3, на которые тратят деньги большие лаборатории, в конце концов пойдут на пользу всем. Недоступный другим исследователям на ранних этапах ИИ, требующий огромных вычислительных мощностей, в процессе разработки часто становится более эффективным и более доступным. AlphaGo Zero опередила предшественника AlphaGo, используя гораздо меньше вычислительных ресурсов, говорит Корай Кавукчуоглу, вице-президент по исследованиям в DeepMind.

В теории это значит, что даже если воспроизвести исследование получится с опозданием, это всё равно будет возможно. Кавукчуоглу отмечает, что Жан-Карло Паскутто, бельгийский программист из Mozilla, пишущий в свободное время программы, играющие в шахматы и го, смог воспроизвести вариант AlphaGo Zero, назвав его Leela Zero, используя алгоритмы, описанные в работах DeepMind. Пиньо также считает, что такие флагманские исследования, как AlphaGo и GPT-3, встречаются редко. Она говорит, что большинство исследований в области ИИ работают на компьютерах, доступных средней лаборатории. И такая проблема не уникальная для ИИ. Пиньо и Бенайхом указывают на физику частиц, в которой некоторые эксперименты можно проводить только на таком дорогостоящем оборудовании, как Большой адронный коллайдер.

Однако эксперименты по физике проводятся на БАК несколькими лабораторями совместно. А крупные эксперименты с ИИ обычно проводятся на оборудовании, принадлежащем и контролируемом частными компаниями. Но Пиньо говорит, что и эта ситуация меняется. К примеру, группа Compute Canada собирает вычислительные кластеры, чтобы дать университетам возможность проводить крупные эксперименты с ИИ. Некоторые компании, в том числе и Facebook, предоставляют университетам ограниченный доступ к своему оборудованию. Ситуация не полностью решена, говорит она. Но некоторые двери начинают открываться.


Редактируя или рецензируя рукопись, требуйте открыть общий доступ к соответствующему коду. Для науки это необходимость. Несмотря на отговорки Google, утаивающей код и подробности моделей, если бы в журнале Nature заявили, что не будут публиковать работу без этих подробностей, то в Google что-нибудь бы придумали.
Будем честны: следовать полезным практикам, делиться кодом, данными и другими материалами бывает неудобно для любых авторов (хотя некоторые практики могут облегчить эту задачу). Однако для развития науки это необходимо. Коммерческим предприятиям это не должно сходить с рук.


Хайбе-Каинс сомневается. Когда он попросил команду Google Health поделиться кодом от своего ИИ, ставящего онкологические диагнозы, ему сказали, что код ещё нужно дополнительно тестировать. Это же оправдание команда повторяет в формальном ответе на критику Хайбе-Каинса, также опубликованную в журнале Nature. Мы собираемся подвергнуть наши программы всесторонним проверкам, перед тем, как начать использовать их в клинических условиях, работать вместе с пациентами, поставщиками услуг и регуляторами, чтобы всё работало эффективно и безопасно. Также исследователи заявили, что им не разрешено делиться всеми медицинскими данными, которые они используют.

Так не пойдёт, говорит Хайбе-Каинс. Если они хотят сделать из этого коммерческий продукт, то я понимаю, почему они не хотят раскрывать всю информацию. Однако он считает, что если вы публикуете работу в научном журнале или на конференции, ваш долг опубликовать код, который могли бы запустить другие. Иногда можно выпустить версию, обученную нам меньшем количестве данных, или использующую менее дорогое оборудование. Результаты, возможно, получатся хуже, но люди смогут с ними повозиться. Граница между изготовлением коммерческого продукта и исследованием постоянно размывается, говорит Хайбе-Каинс. Думаю, что эта область знаний в итоге проиграет.

От исследовательских привычек тяжело отказаться


Если компании критикуют за публикацию работ, зачем вообще этим заниматься? Частично, конечно, дело в связях с общественностью. Однако в основном это нужно потому, что в лучших коммерческих лабораториях полно исследователей из университетов. В какой-то мере культура таких мест, как Facebook AI Research, DeepMind и OpenAI формируется традиционными академическими привычками. Также технологические компании выигрывают, участвуя в широком исследовательском сообществе. Все крупные ИИ-проекты в частных лабораториях строятся на множестве результатов, полученных опубликованными исследованиями. И мало какие исследователи ИИ не пользовались инструментами для МО с открытым кодом, типа PyTorch от Facebook или TensorFlow от Google.

Чем больше исследований будет проводиться в компаниях технологических гигантах, тем больше придётся решать компромиссов между требованиями бизнеса и исследований. Вопрос в том, как исследователи будут решать эти проблемы. Хайбе-Каинс хотел бы, чтобы журналы типа Nature разделяли свои публикации на отдельные потоки воспроизводимые исследования и демонстрация технических достижений.

Пиньо оптимистичнее смотрит в будущее. Я бы не работала в Facebook, если бы тут не было открытого подхода к исследованиям, говорит она.

Другие корпоративные лаборатории также настаивают на приверженности к открытости. Научная работа требует тщательного изучения и воспроизводимости со стороны других исследователей, говорит Кавукчуоглу. Это важнейшая часть подхода к исследованиям у нас в DeepMind.

OpenAI выросла в нечто очень не похожее на традиционную лабораторию, говорит Кайла Вуд, представитель компании. Естественно, к ней возникают вопросы. Она отмечает, что OpenAI работает с более чем 80 коммерческими и академическими организациями в рамках инициативы Partnership on AI, чтобы подумать о долгосрочных нормах публикации исследований.

Пиньо считает, что в этом что-то есть. Она считает, что компании, изучающие ИИ, демонстрируют третий способ проведения исследования, где-то между двумя потоками Хайбе-Каинса. Она сравнивает интеллектуальные результаты работы частных ИИ-лабораторий с фармацевтическими компаниями последние вкладывают миллиарды в разработку лекарств, и большую часть результатов оставляют себе.

Долгосрочное влияние практик, внедрённых Пиньо и другими, ещё предстоит проследить. Изменятся ли привычки насовсем? Как это повлияет на использование ИИ вне исследований? Многое зависит от того, в каком направлении пойдёт ИИ. Тенденция к увеличению моделей и наборов данных которой придерживается, к примеру, OpenAI будет поддерживать ситуацию, в которой передовые варианты ИИ будут недоступными для большинства исследователей. С другой стороны, такие новые технологии, как сжатие моделей и обучение за несколько итераций [few-shot learning] может прервать эту тенденцию и позволить большему количеству исследователей работать с менее крупными и более эффективными ИИ.

Так или иначе, крупные компании продолжат доминировать в исследованиях ИИ. И если всё сделать правильно, в этом не будет ничего плохого, говорит Пиньо: ИИ меняет систему работы исследовательских лабораторий. Главное убедиться, что у более широкой общественности есть шанс поучаствовать в исследованиях. Поскольку вера к ИИ, от которого зависит многое, начинается с передовых рубежей.
Подробнее..

Эпидемия летаргии заснувшие навсегда

02.12.2020 22:20:51 | Автор: admin

Вас когда-нибудь преследовал кошмар, в котором вам сниться, что вы не можете проснуться? Вы изо всех сил пытаетесь, но не можете сбросить с себя этот морок, расшевелить своё собственное тело, заставить себя встать, открыть глаза хотя бы закричать. Вы прикладываете максимум усилий, но вы всё равно спите. Звучит страшновато?

А что если я скажу, что этот кошмар - описание одной из самых массовых и самых странных эпидемий, с которыми мы когда-либо встречались? Что однажды сотни тысяч людей по всему миру стали внезапно замирать. С едой во рту, с книгой в руках, они впадали в оцепенение, из которого не могли выйти годами, а каждый третий умер, так и не вернувшись из своих снов. Они становились апатичными, полностью безразличными к еде, родным и близким, движениям, позам, судьбе своего тела, к боли, радости или печали, оставаясь в сознании, но лишь отчасти миллионы несчастных, обречённых и не вернувшихся. Добро пожаловать в пост Эпидемия летаргии: заснувшие навсегда.

Речь пойдёт про Encephalitis lethargica, или летаргический энцефалит. Энцефалон- гордое и мощно звучащее слово, по-гречески означает мозг, а Летаргикапроисходит от мифической Леты - 5-ой реки подземного мира. Всего в царстве Аида было пять рек: ледяной Стикс - смерть, отделял мир живых от мира мёртвых. Преодолев его, можно было стать неуязвимым, если сумеете вернуться, или кто-нибудь выдернет вас за пятку или что пообидней. Ахерон - поток печали, Кокитос - река плача, Лета - забвение и Флегетон - всепоглощающий огонь. Звучит достаточно уныло, но очень хорошо доносит тонкий смысл заболевания, скрытый уже в самом его названии - разум, перешедший за черту забвения. Но давайте покинем Древнюю Грецию и отправимся на поля сражений Первой мировой войны.

Гравюра с изображением Кокитоса в представлении Данте:

К концу 1915 года Пруссия решила, что сил для наступления широким фронтом у неё больше нет. Начальник генерального штаба, Эрих фон Фалькенхайн, прекрасно представлял себе последствия двух лет войны для Франции. Она была самым слабым противником для Рейха, потеряв около 3 000 000 солдат в окопной войне, и находилась на грани всенационального нервного срыва. Казалось, это был переломный момент, и добить слабого противника одним решительным ударом было делом чести. Также он понимал, что если решительной победы не случится, то поражение Германии будет вопросом времени. Для удара был выбран Верден. Это было сердце обороны западного фронта, город-крепость. За ним проходили линии снабжения для остальных районов. В него верили, как в несокрушимую твердыню, а его форт Дюомон и был таковым. Отсюда даже забрали часть орудий для подготовки наступления французов на Сомме - настолько в нем были уверенны. И именно поэтому его выбрали немцы. Битва при Вердене продлилась 10 месяцев и унесла около 1 000 000 жизней с обеих сторон, как непосредственных участников, так и около боевых потерь, многое подарив этому миру впервые: от осознания нового значения слова мясорубкапри виде перепаханной 40 млн. арт. снарядов местности, до первых боевых применений огнемётов и введения "Шталь Хельмов". Сражение при Вердене подарило миру и кое-что ещё.

Форт Дюомон, с разницей в 1 год:

Письмо солдата 4-го пехотного полка, ноябрь 1916 года:

...В Вердене большего всего страдают раненые и те, кто их переносит. Сначала их доставляют с линии фронта до медицинского поста, это1,5 км, затем их везут во Флери, оттуда ещё 2 км на носилках до первых машин, и только затем в госпиталь...

Огромное количество болезней и инфекций обрушилось на медицинский персонал по обе линии фронта, причём физические травмы и ранения - не самые большие проблемы. Тиф, холера, грипп, воспаления лёгких, гангрены - обыденная реальность. Но эта война получила имя Мировой не просто так - она принесла свежие патогены из всех уголков мира в Старый Свет, а колониальные войска - новые, эндемичные для далёких стран болезни. А собрав их всех вместе, Война столкнула людей друг с другом, омыла кровью, а затем вернула домой немногих уцелевших с совершенно новыми штаммами, перетасовав колоду эпидемиологических заболеваний по всему Земному шару. Невероятное истощение и голод, множество психиатрических симптомов, переполненные клиники абсолютно всех специализаций за линией фронта - всё смешалось. И только смерть правила своим мрачным балом.

Английский военный госпиталь в Чиппенхеме:

По невероятному стечению обстоятельств в этом кровавом хаосе выживают несколько человек со странными симптомами. Им удаётся пережить отправку с фронта и военно-полевые госпитали, откуда их, не имея возможности чем-то помочь, направляют в глубь страны. Париж и Вена. У двух непримиримых противников пациенты с одними и те же симптомами.

Французский врач Жан Рене Крюше, доктор медицины, занимавшийся до войны исследованиями тиковых расстройств, укачиванием и состоянием перегрузок, которые испытывают лётчики, интересовался проблемами мозга. И когда в бесконечном потоке стонов раненых к нему попал первый необычный пациент, в первую очередь он подумал, что это последствия применения иприта или нового оружия рейха. Но затем последовали новые пациенты. Ещё и ещё. Один за другим. У кого-то из них была температура, у кого-то нет, но были боль в горле, боль в мышцах, двоение в глазах, вялость, рвота. Всё это в условиях фронта и невероятных потерь, как прямых так и косвенных, было относительно неважно и безынтересно для опытного госпитального врача. Но вот что странно: у некоторых пациентов были и другие симптомы - задержка психического отклика, впадание в состояние полной обездвиженности и безмолвности. Поступившие начинали испытывать слуховые, зрительные и обонятельные галлюцинации. Они видели то, чего нет и слышали то, чего не может быть.

Жан-Рене в разные годы жизни:

Позднее, в 1941 году, состояние, в которое попадали эти пациенты, опишут как акинетический мутизм. Это заковыристый неврологический термин, обозначающий состояние пациента, когда он теряет способность говорить, двигаться, имея физическую возможность это делать. За редким исключением остаётся лишь возможность двигать глазными яблоками при полной пассивности всего тела. Выздоровевшие описывали это как ощущение некоей силы, которая мешала, наваливаясь на них каждый раз, когда они пытались сделать хоть какое-то движение. Всё это сопровождалось приступами Клазомании (от греческого Клазо- крик): казалось, застывшие безмолвные пациенты, не реагирующие даже на боль, начинали кричать с невероятным ужасом, и иногда крики были прерывистыми, переходили в лай, ругательства и бормотание. У Крюше было уже 64 таких пациента. Потратив несколько месяцев на их изучение, он готовил медицинский доклад о новом заболевании, которое во Франции позднее так и назовут болезнь Крюше.

Шёл январь 1917 года. В это же время в психиатрическую клинику им. Юлиуса Вагнера-Джаннера в Вене, пришёл странный мужчина. Он заснул прямо на приёме у врача, во время разговора и расспроса его о причинах визита. Его голова безвольно повисла. Попытки его разбудить приводили лишь к частичному открытию глаз - он смотрел сквозь узкие щели полузакрытых век, но оставался недвижим. Что было ещё необычнее, этот пациент не был военным. В это же время в психиатрические клиники начинается огромный приток больных с шизофренией, деменцией, слюнотечением и множеством других странных психических состояний, наступивших одновременно. При этом, они не свойственны пациентам ни по возрасту, ни по другим признакам. Всех больных объединяет лишь два параметра: первое - для их симптомов, собранных вместе, нет отдельной болезни, известной науке; второе - они засыпают.

В психиатрической больнице Вены в это время работал весьма интересный и талантливый доктор - Константин фон Экономо. Румын греческого происхождения, мигрировавший в Австрию и блестяще закончивший медфак Венского университета. Он специализируется на невропатологиях и психиатрии, был лётчиком и военным врачом. Огромное количество времени доктор Константин посвятил изучению функций мозга. И лично меня радует и удивляет до глубины души тот факт, что двух талантливых медиков, психиатров, столкнувшихся с одним и тем же неизвестным заболеванием на заре их карьеры в медицину привёл интерес к одним и тем же патологиям лётного состава.

Константин фон Экономо, летчик и врач:

Как бы то ни было, именно Экономо первым в Австрии систематизирует странные случаи и объединяет их в одно заболевание. В этой части Европы болезнь также назовут в честь первооткрывателя - болезнь Экономо.

Первая мировая война подарила миру множество психических расстройств. Нет, конечно, истерики, моральные травмы и фаллические ассоциации по Фрейду у пубертатной молодёжи бывали и раньше. Но массовая истерия и искалеченная психика у тысяч солдат, вернувшихся из мясорубок боевых действия были новыми. Это, кстати, и послужило взлёту психиатрии в начале 20-го столетия. Во Франции в 1890-х это был Жан-Мартин Шарко, утверждавший, что в основе всех заболеваний класса истерия лежит психологическая травма. Часто такая травматическая истерия проявлялась спустя годы инкубации в подсознании больных. Дело Шарко с успехом подхватил немец - Фрейд, изучавший психотравмы всю жизнь, а затем и англичанин - Чарльз Майерс. С травматичной истерии доктора Шарко начинается история и Shell shock(послебоевой невроз) и компульсивных расстройств, посттравматических синдромов (афганский синдром, вьетнамский синдром) и современных проблем военных и страховых компаний всего мира.

Учитывая всё это, первыми под подозрение Констанина фон Экономо попали психоневрологические стрессовые расстройства. Но пациентов становилось всё больше и больше. Привозившие их родные и близкие жаловались, что пациенты засыпали прямо за ужином, на работе или вовремя разговора. Родители пытались разбудить детей, которые не просыпались ото сна. Некоторые засыпали и уже не могли проснуться, медленно умирая во сне. Многие из них были слишком юными, чтобы вообще когда-либо испытывать психоневрологический стресс, способный привести к таким последствиям. И уж точно в психиатрии сон не должен убивать пациентов. А что на счёт инфекций? Константин бросается в архивы больницы и Австрийскую национальную библиотеку в поисках ответов.

Постэнцефалитный паркинсонизм:

Первая зацепка нашлась в монографии Отто Лейхтенштерна, сообщавшего о пандемии гриппозного энцефалита. Отто жил и работал в Кёльне, где в 1890-х он застал странный грипп. Болезнь начиналась внезапно, быстро разгоралась в теле больного, вызывая жар, бред, потерю сознания и судороги. Но что было необычно, во время болезни, в самом её начале или на пике, часто наступала апоплексия - паралич вследствие кровоизлияния в мозг. Лейхтенштерн также описал тюбингскую сонную болезнь 1712 года и коматозный грипп, когда острая форма гриппа перетекала в крайнюю сонливость или кому на период от нескольких часов до нескольких недель.

Вторая зацепка вела к эпидемии Ноны, впервые встретившейся в 1889-1890 гг. в северной Италии, а затем в Англии и в Нью-Йорке. Этимология названия эпидемии любопытна. Это или исковерканное слово кома, или la nonna - бабушка по-итальянски, что также отсылает к сонливости. В это же время встречаются исследования микробиологов по болезни тутового шелкопряда - Schlaf(f)sucht der Seidenraupen - вызывающей вялость животного и имевшую бактериальную природу. Из-за опечатки в Schlaff болезнь превратилась из расслабленности в гиперсомнию, сонливость. Но пациентов Ноны после смерти не изучали и вскрытие не производили. А болезни шелкопрядов могли не иметь отношения к больным австрийцам.

Bombyx mori или тутовый шелкопряд:

Обследование пациентов не дало однозначного результата ни по одному из случаев: параличи появлялись и исчезали, повышенная рефлекторная активность, судороги, нистагм (быстрые движения глаз в стороны). После лечения симптомы частично исчезали. Моча, анализ спинномозговой жидкости и тесты на известные инфекции - сифилис и тиф - были отрицательными. Казалось, к разгадке Константина приблизил случай. Экономо встретил пациентку другого врача: 32-летняя М.В. была выписана из больницы после лечения рассеянного склероза. Но Экономо увидел в её случае не рецессию, а острую фазу своего заболевания. Не смотря на оказанную помощь, у неё оставались тремор, нистагм, непроизвольный смех. Этот пример вынудил его обследовать остальных своих пациентов, уже выписанных или переведённых на амбулаторный режим.

К слову, спросите вы, дорогой SV, а чем тогда лечили таких бедолаг? Ну тогда, в начале 20-го века вполне успешно могли снять боль, снизить жар, минимизировать припадки, судороги и стимулировать активность у тех, кто её терял, и вылечить пару инфекций. Вирусные заболевания, сепсисы и гангрены до открытия пенициллина представляли большую проблему, нежели сейчас. Фармацевтической промышленности начала века были известны фенобарбитал, эфедрин, парацетамол, морфин и супер популярная новинка - аспирин.

Фотографии пациентов, больных Л.Э., начало 20-го в.:

Проверив остальных, Экономо пришёл к пугающим выводам: болезнь поражает серое вещество головного мозга. Аналогичными больными стал заниматься его коллега Ричард Виснер. Проведённые им вскрытия умерших подтвердили догадки: поражено серое вещество. Болезнь распространялась. В общей сложности, по сообщениям немецких врачей Германа Шлейзингера, Эмиля Рэдлиха, Марцела Розанковски, число случаев заболевания в стране можно было уже оценить в несколько сотен. Но отдельно задокументированные вспышки в санаториях и военных госпиталях не давали целостной картины. Болезнь поражает мозг, вызывая интенсивное воспаление, создающее огромное количество психоневрологических симптомов. Экономо тут же публикует статью с предупреждением для научного сообщества Пруссии и Австрии. Наступило 17 апреля 1917 года. Всего через пару дней точно такую же статью опубликует Жан Рене Крюшо. Но они оба сильно опаздывают.

Всего два месяца назад, за 16 000 километров от Австрии - в Австралии - также участвовавшей в войне, регистрируют вспышки новой неизвестной болезни, поражающей нервную систему. Симптомы те же - за 36 часов повышается температура, высокий пульс, лихорадка, переходящие в ступор, кому и смерть. Всего 134 случая, смертность свыше 70%.

Фотография больной Л.Э., попытки привести в сознание:

Болезнь разрастается, но до пожара ещё далеко. Военные действия продолжаются, а кроме того, на горизонте появляются первые зарева глобальной пандемии куда более пугающего противника - эпидемия испанки. За этой ширмой сонная болезнь остаётся тёмной лошадкой.

27 апреля 1918 года в английском журнале Ланцет выходит короткая научная статья про загадочную эпидемию во Франции с размытыми симптомами. Публикация обусловлена множеством обращений мед.работников и врачей из самых разных учреждений, столкнувшихся с потоком больных, чьё заболевание они не могут диагностировать. Уилфред Харрис, невролог из Лондонской больницы Святой Марии, сообщил о 7 случаях. При этом, ему удалось приблизиться к разгадке. Как он считал. В его сообщении было указано, что поражение серого вещества, скорее всего, является токсическим. Более того, он сумел провести аналогии с ботулизмом, установив, что трое из больных употребляли консервированные морепродукты накануне заболевания. В одном из случаев ему удалось выделить патоген, как две капли воды похожий на Clostridium botulinum.

И, возможно, это небольшое открытие изменило бы ход распространения эпидемии, но увы, в 1918 году при токсичных отравлениях назначали промывание ртутью и подкожные инъекции стрихнина. И то и другое убивает. Вдобавок ко всему, это не было ботулизмом. Также как и в Германии, британским учёным пришлось пройти несколько стадий подозрений и домыслов прежде, чем понять, что новая болезнь действительно новая. Это не ботулизм, потому что заболевают даже грудные дети, не употребляющие консервов. Это не газовая атака, и не психический синдром, так как многие из заболевших - обычные люди, далёкие от войны, так эффективно скрывшей от Британии отчёт доктора Экономо.

Английский доклад, дифференциация симптомов справа:

Британские медики начинают своё собственное расследование. В медицинских архивах всплывают случаи заболеваний снамив Копенгагене в 1657, в Британии в 1658, 1661, 1775. Возможно, такие произведения как Рип ван Винкль,написанный в 1819 году и повествующий о проспавшем 20 лет крестьянине, отражали реальные истории. Но более конкретной информации просто не было, что только усиливало мистический ореол болезни.

Иллюстрация к сказке про "спящего красавца" Рипа ван Винкля:

Спустя несколько месяцев, аналогичные случаи будут зарегистрированы в Нью-Йорке. Затем в Швеции, Индии, Египте, Китае, Алжире, Уругвае, СССР. Медленно, но верно за 2 следующих года заболевание распространится по всему Земному шару, и заболеют по меньшей мере около 5 млн. человек, каждый 3-ий из которых начнёт медленно засыпать, погружаясь всё глубже и глубже в воды Леты. Эпидемия исчезнет так же внезапно, как и началась, растворившись лёгким туманом под утренними лучами восходящих медицинских наук.

Тогда, в 1918 году, не найдя ответов, учёный совет больницы Королевы Мэри, извлечёт образцы тканей мозга пациентов, погибших от Летаргического энцефалита, потом бережно поместит их в стеклянные колбы с формалином и законсервирует воском на следующие 100 лет. Впоследствии Дж.Холл написал: Возможно поколения, что придут за нами, будут ясно видеть то, что мы только пытались нащупать. Но, увы, несмотря на его пожелания, мы не приблизились к ответу ни на сантиметр. Из образцов не удалось выделить патогенную бактерию или вирус. Более поздние вспышки были единичными. Всё, что мы знаем сегодня, это то, что, в начале 20-го века мы столкнулись с чем-то, что отравляло наш мозг, медленно убивая и погружая в сон. Чем-то, что осталось за ширмой мировых войн, революций и пандемией гриппа, и, возможно, ещё погрузит нас в вечное царство грёз.

Спасибо, что дочитали,

Ваш - SV.

https://www.scientaevulgaris.com/

Подробнее..

Ноябрь. Считаем запуски Лидер определился

03.12.2020 00:05:42 | Автор: admin

Вячеслав Ермолин 3 декабря 2020 года
Результаты пусковых программ за 11 месяцев 2020 года.

Статистика запусков с начала года (ноябрь). Легенда в конце текста.Статистика запусков с начала года (ноябрь). Легенда в конце текста.Легенда к статистикеЛегенда к статистике

Ноябрь месяц США и Китая. Индия (первый за год). Европа с аварией. Япония с одним запуском. Россия не запускала.

Все запуски ноября. Тринадцать.Все запуски ноября. Тринадцать.

Итоги ноября.

Количество запусков 13. Пять стран. Одна авария.

  • США.Шесть запусков. Один Starlink от SpaceX.Первая штатная пилотируемая миссия для МКС Crew Dragon с четырьмя астронавтами.Спутник наблюдения за океаном и GPS III на Flacon 9. Мелкая ракетка от Rocket Lab. Atlas V от ULA с чем-то для разведки.

  • Китай.Четыре запуска. Мелкие и большие. Одно из ожидаемых событий года запуск АМС к Луне для забора и возврата грунта. Первый старт новой ракеты Церера-1от частной китайской компании Galactic Energy.

  • Европа. Авария при запуске VEGA. Полезные нагрузки потеряны.

  • Индия.Радиолокационный спутник с попутчиками. Первый запуск в этом году от Индии.

  • Япония.Спутник-ретранслятор для работы на геостационарной орбите.

  • Россия.Нечего не запускала (но планы были).

  • Идет условное соревнование между США и Китаем по количеству запусков. Лидер определился это США. Заслуга славной команды SpaceX.

Амбициозные планы на 20-й год (останутся только планами).

Максимальный прогноз (неофициальный) на 2020 годМаксимальный прогноз (неофициальный) на 2020 год

Hiresстатистика
Hiresракетки

Подробнее..

Категории

Последние комментарии

© 2006-2020, personeltest.ru