It's all in your mind

Статья про вакцины (интересно, сколько человек дочитает до конца поста после слова «вакцины»?)(мне очень нравится, когда люди рассказывают, что в ковид никто не рассказывал правду о вакцинах, только рекламу гнали — а когда спрашиваешь, какие источники у него были, оказывается, человек читал facebook с instagram’ом). О том, почему не надо бояться говорить, что мы чего-то не знаем. Что да, против вирусов есть три метода борьбы: химиотерапия (таблетки), серотерапия (введение антител) и вакцинация (сейчас, наверное, уже все в курсе, что это). Первое начали в 1920-х годах, развили в 1940-х. Второе появилось в XIX веке. Вакцинация — с конца XVIII века (на всякий случай, про ARN-вакцины он отдельно говорит — им уже лет 40, несмотря на то, что про степень их изученности говорят в TikTok’е). То есть, вакцинацию явно начали использовать до того, как поняли, как она работает. Да и сейчас к ней есть множество вопросов. Но при этом это и есть нормальная ситуация — люди тысячелетиями пользовались огнём, не подозревая, как он работает (да и сейчас к нему есть вопросы). И что люди, говорящие, что мы всё знаем про ту или иную вакцину, скорее вредят принятию этой технологии человечеством. Я не уверен, что разделяю оптимизм автора в вопросах способности человечества понять предыдущую фразу, тем более принять лекарство от человека, который говорит, что не знает, как оно работает, но лично мне да, приятно, когда мне рассказывают именно в таких терминах.

В колонке про экологию упоминают компанию Cargill, которая (наконец-то! мы дожили до реализации этого бредового сценария из нашего детства!) надевает на коров улавливающие метан аппараты. И природе от этого хорошо, и метан в хозяйстве пригодится. В этой же колонке не совсем внятное утверждение о том, что фермеры, выращивающие коров, сдают навоз и кишки на переработку для того же метана, и что это вроде как приносит больше прибыли, чем молоко и мясо. Мне (максимально далёкому от фермерства) сложно поверить, что это действительно выгоднее мяса. Но даже если менее выгодно, тот факт, что эта индустрия тоже запущена — это прекрасно!

Статья о кельтских петроглифах в Фонтенбло (IX век до нашей эры). Обнаружили 10 лет назад (!), и с тех нашли какое-то приличное количество. Пишут, что петроглифы сохранились в частности потому, что эта местность явно непригодна для сельского хозяйства (кто там был — оценит эту фразу).



Я особенно впечатлился левой картинкой. Вот эта свастика с головами оленя. 4 веточки — 4 головы оленя — 4 сезона. На каждой голове — своя стадия роста рогов. Учёные выдвигают какие-то гипотезы, как это можно было читать и интерпретировать, но это просто красиво!

Статья о том, почему галька не сферическая, а «приплюснутая». Действительно, можно на пальцах показать, что эрозия там действительно (некогда любимое слово моего сына) анизотропная. Положительная обратная связь: если изначально камень не идеально сферический, то ему проще обтёсываться с той стороны, где он уже обтесался (достаточно меньшей энергии волны — рассматриваем гальку на морском берегу, — чтобы покатать его по этой стороне, чем катать его необтёсанной ещё стороной).

Интересное применение LLM — FunSearch. Идея в том, чтобы обучить LLM на корпусе компьютерных программ. Грубо говоря, чтобы она не на человеческом языке генерила текст, а сразу на компьютерном. Потом берётся некая задача, для которой есть какие-то варианты неидеального решения (в статье рассматривают пример CapSET — поиск набора карточек игры SET, из которых нельзя составить set; и задача оптимальной упаковки), а также чёткий критерий сравнения разных решений (мы можем сказать, какое из двух решений лучше). Даём обученному LLM в качестве prompt’а имеющиеся решения — и он начинает генерить другие варианты. Берём полученный миллион программ, запускаем, сравниваем, отбираем лучшие — и добавляем в prompt. И так далее. Конкретно на этих двух задачах уже получилось найти лучшие алгоритмы чем те, которые у нас были до сих пор. Более того, в отличие от стандартной ситуации, когда ИИ нам что-то подсказал, но кроме конкретно этого решения у нас ничего нет (мы не понимаем, ни как ИИ к нему пришёл, ни что мы можем сделать дальше без ИИ), здесь у нас в результате есть работающие программы, логику которых мы можем понять, и логикой которых мы можем вдохновиться для других задач.

Статья про то, как работает бульб (вот эта хреновина под носом корабля, которая поднимает волну перед ним). На пальцах всего не пересказать, но в двух словах направление: корабль поднимает какую-то волну, и эта волна тормозит корабль. Если мы сделаем такой бульб, который поднимет такую волну, что она будет в противофазе с волной корабля, то торможение будет меньше. Гениальная, конечно, штука!

Номер олимпийский, сделали специальную вёрстку — можно перевернуть и читать «с конца», там 30 страниц тематических статей о науке спорта. Мне понравилась только статья о регби. О том, как в 2012 году французская сборная как-то особенно блистала в melées (по-русски это вроде как называется схватка), и что это произошло из-за того, что с 2010 года сборная Франции тренировалась при помощи робота M-REX. Цитируют учёного из лаборатории Cognac G (я в названии вижу не только коньяк, но и парижский музей Cognacq Jay — лаборатория на самом деле называется по Cognition and Action Group, не могу в очередной раз не восхититься юмором и отсутствием пафоса). В детали усовершенствований вдаваться не буду, я не настолько интересуюсь регби. Но пишут, что из-за этого робота переписали какую-то часть правил регби (к сожалению, я не смог найти, какую именно).