Для себя узнал что:

• на Марсе температура кипения воды - минусовая, из-за отсутствия атмосферного давления и низкого присвоения. Это означает, что она в текущих условиях не может быть в жидком состоянии. Либо лёд, либо пар
• на Марсе сильные перепады давления - до 30 % суточно. Для сравнения на земле - это до 1%, и это сильно чувствуется метеозависимымт людьми. Этот аспект надо учитывать при планировании человеческих миссий на Марс
• метана на Марсе на самом деле очень мало, гораздо меньше чем по предыдущим исследованиями. Это вклад в копилку теорий об отсутствии жизни на Марсе

Д.А. Беляев

Вообще, космические исследования - это реально то, что объединяет потребность во всех человеческих знаниях при исследовании. И физика, и биология, и геология, и химия, и экономика, и социология… Да много чего :)

Вот что я не узнал на лекции, так это то, как храниться собранная информация. По моим скромным исследованиями, по многим из произведенным исследований данные находятся в не сильно удобном виде для использования всеми - куча paywal, не очевидных способов ее получения и пр Например, вот данные с лекции по содержанию воды на марсе. Как я понял, они были получены в рамках миссии exomars:

Я, допустим, хочу сам эти данные поисследовать, возможно совместить данные с данными других миссий, или чем то еще, что я думаю может быть связано….но я не могу! Возможно, я разучился гуглить, но в публичном доступе я пока не смог откопать данные по этой миссии - http://exomars.cosmos.ru/index.php?id=1&L=0 , (обновлю статью и выводы, если появится).

Получается, чтобы мне иметь возможность анализировать данные, я должен иметь к ним доступ - и это значит либо работать в лаборатории, либо “как то еще”. И я говорю не только про эту конкретную миссию, а про много остальных. Мы как человечество вроде бы собираем много информации, и по идее ее надо обрабатывать, но сама структура организации данных устроена так, что она замедляет наши возможности. Это схоже с “Воронкой продаж”, где покупателя переводят на следующий этап продаж с какой-то долей вероятности. Даже если есть, пусть 100 000 потенциальных исследователей на этапе “заинтерисованность в данных”, но они сталкиваются с тем, что не могут получить данные, то переход на следующий этап(пусть это будет “ревью данных”) составит мало - например 0,01%. Там еще много других этапов, где конверсия скорее всего будет еще меньше, но самые базовые, как мне кажется, должны присутствовать.

Кстати, насчет следующих этапов. Помимо того, что у нас есть данные, у нас еще есть и исследования, т.е. результаты анализа экспериментов и полученных данных. В этом процессе тоже есть “что можно поменять, чтобы это стало лучше”. Эти результаты в большинстве своем тоже находятся за paywall - попробуйте скачать какую нибудь статью из Springer - вот произвольная ссылка https://link.springer.com/article/10.1007/s40295-025-00490-x . Статья стоит 39 евро, как и большинство на которые она ссылается. Насколько я помню, автор должен доплатить чтобы сделать ее свободной. Помимо этого результаты еще не всегда можно воспроизвести. Воспроизводимость вообще тема отдельного топика, пока что оставлю вот это

Я не знаю, как и что скормили “модели уровня Phd” от openAI, к которой можно будет ставить задачу “делать исследования”, но “знать” = “осуществлять свою деятельность с учётом этой информации”. А раз AI чатбот не обладает “агентностью” в смысле действий на основе этой информации, то “знать” тогда относится к человеку, который эти вопросы задает. И если AI выдает информацию на основе неверифировнных источников, и я не говорю про вопросы типа “куда впадает Волга?” которые мы сами можем быстро проверить, а тех, которые мы сами быстро проверить не можем(иначе зачем нам этот чатбот был бы нужен для этих задач). Имея ответ от AI, мы все равно не решаем задачу применения знаний. Все равно главное - это делать. Действие является самым скучным, нудным и приносящем основные плоды. даже если мы будем получать данные в 5 раз быстрее, делать то это все равно - нам, с людьми договариваться - нам, думать - тоже нам.

Но для нашего познания, мы должны иметь доступ к первоисточникам - научным верифицированным данным. Чтобы сделать x5 для получения знаний, нужна или какая-нибудь универсальная платформа или система свободного доступа к научным данным, и это является очень важной темой в настоящее время. Возможно это и есть тема, в которую я закопаюсь в ближайшее время.

I had just such a project - or rather one of the zillion projects lying in my closet.

I had been meaning to move my blog from eleventy to something more suitable for a long time, and I found Jekyll to be appropriate for my needs.

Here’s a bit of an off-topic section about why I need my own static site - feel free to skip this paragraph if you’re not interested. I’m an advocate of using the right tool for the right task, and using anything other than a static site for a blog seemed excessive to me - it should load quickly (kilobytes, not megabytes) and have proper markup for comfortable reading on different devices. Although I know how to work with Angular and React, I didn’t need a blog to sharpen these skills (though this might be a suitable scenario for someone else), but rather to write texts. It’s often difficult to force yourself to transfer a whole bunch of thoughts into content, and if you also need to juggle with formatting and bugs - you might end up writing nothing at all :). I didn’t want to use blogging platforms because in that case the site doesn’t belong to me, creating a dependency on the platform. I had the idea of writing a static site from scratch, but that’s just inconvenient - too much manual work. Therefore, static site generators from markdown seemed like a convenient solution. And here came the agony of choice - which one fits and which doesn’t. I settled on eleventy at the time, but doing something even moderately complex with it was terribly inconvenient - somewhere the documentation was incorrect, somewhere there were limited capabilities of the proposed framework without the ability to work around them in another way. A bunch of non-obvious obstacles where they definitely shouldn’t be. In short, I needed to choose something else.

So the task was both boring and necessary. I decided to use cursor for it. They position themselves as an IDE for programming with various LLM models. The settings include all the popular ones, and you can add your own. By default, it uses Claude 3.5. The IDE is a modified vscode (free IDE from Microsoft) - after installing and launching cursor, even all my settings, themes, and fonts from vscode were preserved.

Cursor can be used in 1) documentation writing mode (I didn’t test this), 2) in question and answer mode about code - you can ask to explain a section of code or the entire project, and 3) agent mode - this is the most interesting part, you write what needs to be done and it does it. If a command needs to be executed in the command line, a window appears where you need to run it under your name.

Working with Agent Mode

I initialized the Jekyll project according to the instructions on the website

I opened the project through Cursor, shared the entire project context with it. I launched the project in dev-server mode (where you can see the results of changes live through the browser). For posts, I use markdown, which is a convenient format for working with text. To test, I dropped an image into the assets, wrote “Create a new post, insert an image in it” - and it did. I copied the folder with posts from the previous project (they’re also in markdown, but with inline imports from eleventy) and wrote “analyze the posts, transfer them to folders, copy the images, change the links in the posts”. Here I had to correct it a bit, because it did everything 1-3 posts at a time, and each time I had to write “do the same further”. Then I fixed a few flaws, manually checked that all posts were transferred, and basically everything worked. I spent more time manually checking each post for presence in the new version. The entire transfer took about 30-40 minutes, but this is just a transfer of posts, without “beautification” for users on different devices.

I wrote all instructions in English, since the amount of text for training in English is an order of magnitude, if not orders of magnitude more, so the result should be better.

After the initial transfer, I wanted to expand the functionality - so that I would have an English version for each post in Russian (and vice versa). That is, a user enters some post, but can switch to the English version of the site and see the same post in another language.

I formulated what I wanted in the form of a user story, and the result was obtained quite quickly. For me, working with cursor was not much different from working with a development team - the main thing is to correctly formulate what you want to get. If I can answer the question of how I can do this task and can perform it in a short finite time - then it should work out well. In my practice, a lot of time is usually spent on synchronizing the team to understand the task, so the skill of formally describing the task is important, since the quality of execution depends on the formulation. Perhaps it’s worth trying some area where nothing is known at all.

If it’s unclear in your head how something should work from the user’s point of view, then the result can also be strange - cursor will do what it’s asked to do, but this result will be harder to redo later, as it will be harder to explain what needs to be changed. Just like in regular software development :)

I did several iterations in the form of informal user stories. Of course, this is not such a complex project, and here all errors can be corrected by yourself quickly enough, but this is definitely something that makes life more convenient. And some things that would have taken me weeks (since usually only a little free time is spent on this, so you have to “load” the project into yourself each time), I did everything in just one evening - probably took me about 4 hours. This is definitely more efficient than doing it manually by yourself.

However, it still couldn’t automatically translate text properly from one language to another - I probably didn’t use the right model for this, so I had to use another service for now.

Conclusions

This thing speeds up certain types of work in software development, but you need to approach it with skepticism, you need to check the results.

Why should you try this? Because these are the same tools as excel or word before (or iron tools instead of stone ones), and you need to know which tools are suitable or not suitable for various tasks. I think that the market for both agents themselves and means of working with them will grow strongly, something may become outdated quickly, something may not, but you can get profit right now. Personally, I would have done the above task for several weeks with breaks, but here I managed to do it in one evening without straining.

This post is a translation of the original article in Russian: Вайбкодинг для пользы и удовольствия with claude-3.7-sonnet

У меня как раз такой проект был - точнее один и циллиона лежавщих в моем чулане проектов.

Я все давно никак не мог перенести свой блог с eleventy на что-то более подходящее, а подходящим для себя я нашел Jekyll.

Тут будет немного оффтопа - зачем мне вообще свой статический сайт, если неинтересно - можно этот абзац пропустить. Я сторонник использования правильного инструмента для правильных задач, и использовать для блога что-то помимо статического сайта мне казалось излишнем - он должен быстро загружаться(не мегабайты, а килобайты), иметь правильную разметку для удобного чтения под разные устройства. Хоть я и знаю как работать с ангулярами и реактами,блог мне нужен был не для того, чтобы оттачивать эти навыки(но для кого то может быть подходящим сценарием кстати), а для того чтобы писать тексты. Часто себя сложно заставить перенести всю кучу мыслей в какой то контент, а если еще надо подпрыгивать с оформлением и багами - то вообще можно ничего не написать :) . Использовать блоговые платформы я не хотел, так как в таком случае сайт не принадлежит мне, появляется зависимость от платформы. У меня была идея писать с нуля статический сайт, но это просто неудобно -много ручной работы. Поэтому генераторы статических сайтов из markdown выглядели достаточно удобным решением. И тут были муки выбора - какой из них подходит, а какой нет. Я остановился тогда на eleventy, но что-то более менее сложное сделать на нем было жутко неудобно - где то неправильная документация, где-то – урезанные возможности предлагаемого фреймворка без возможности их обойти другим способом. Куча неочевидных преград там, где их точно быть не должно В общем, надо было выбрать что-то другое.

То есть задача как раз была скучная и нужная. Я решил для нее использовать cursor. Они себя позиционируют как IDE для программирования с помощью разных LLM моделей. В настройках есть все популярные, можно добавлять свои. По умолчанию используется Claude 3.5. IDE предстсавляет из себя переделанный vscode (бесплатная IDE от Microsoft) - после установки и запуска cursor’а у меня даже все настройки, темы и шрифты сохранились от vscode.

Cursor можно использовать в режиме 1) написания документации(не проверял), 2) в режиме вопросов и ответов насчет кода - можно попросить объяснить участок кода или весь проект и 3) агента - тут самое интересное, пишешь ему что надо сделать и он это делает. Если надо выполнить какую то команду в командной строке - появляется окно, где надо ее запустить от своего имени

Работа с режимом агента

Я инициилизиировал проект Jekyl по инструкции на сайте

Открыл проект через Cursor, расшарил ему контекстом весь проект. Запустил проект в дев-сервер режиме(это когда можно видеть результаты изменений вживую через браузер). Для постов я использую markdown, это удобный формат работы с текстом. Для проверки скинул картинку в ассеты, пишу “Сделай новый пост, вставь в него картинку” - он сделал. Я скопировал папку с постами из предыдущего прооекта(они у меня тоже в markdown, но с вкраплениями inline imports из eleventy) и пишу “разбери посты, перенеси их в папки, скопируй картинки, поменяй ссылки в постах”. Тут пришлось немного его поправлять, потому что он все делал по 1-3 поста за раз, и каждый раз надо было писать “сделай то же самое дальше”. Потом поправил несколько огрехов, вручную проверил что перенес все посты, ну и в принципе все заработало. Больше времени потратил на ручную проверку каждого из постов на наличие в новой версии. На весь перенос я потратил около 30-40 минут, но это конечно просто перенос постов, без “красот” для просмотра пользователей на разных девайсах.

Все инструкции я писал на англисйком, так как кол-ва текста для обучения на английском на порядок, если не на порядки больше, соответственно результат должен быть лучше.

После первоначального переноса я захотел расширить функционал - чтобы у меня для каждого поста на русском была английская версия(ну и наоборот). То есть пользователь заходин в какой нибудь пост, но может переключиться на английскую версию сайта и увидеть тот же пост на другом языке.

Я сформулировал что я хочу в виде user-story, и результат удалось получилось достаточно быстро. Для меня работа с cursor не сильно отличалась от работы с командой разработки - главное правильно сформулировать, что хочется получить. Если я могу себе ответить на вопрос как я могу сделать эту задачу и могу ее выполнить за короткое конечное время - то должно получится неплохо. По моей практике, на синхронизацию команды для понимания задачи обычно тратиться много времени, поэтому скилл формального описывания задачи важен, так как от формулировки зависит качество исполненния. Возможно, надо еще попробовать какую нибудь из областей где вообще ничего неизвестно.

Если же в голове непонятно как что-то должно работать с точки зрения пользователя, то и результат может быть тоже странный - cursor сделает то, что его просят, но этот результат потом сложнее будет переделать, так как сложнее будет объяснить, что надо поменять. Так же, как и в обычной разработке ПО :)

Я сделал несколько итераций в виде неформальных user-story. Конечно, это не такой сложный проект, и тут ошибки все можно поправить самому достаточно быстро, но это точно штука, которая делает жизнь удобнее. И какие-то вещи, которые у меня заняли бы недели(так как на это обычно тратиться немного свободного времени, поэтому приходится “загружать” проект в себя каждый раз), то тут я сделал все реально за один вечер - часа 4 наверное у меня ушло. Это точно более эффективно чем пилить самому руками.

Правда автоматически нормально перевести текст с одного языка на другой он все же не смог - я видимо не ту модель для этого использовал, пришлось пока что использовать другой сервис.

Выводы

Эта штука ускоряет некоторые виды работ в разработке ПО, но надо к ней относиться со скепсисом, надо проверять результаты.

Почему вам надо это попробовать? Потому что это такие же инструменты, как excel или word раньше(или железное орудие вместо каменного), и надо знать какие инструменты подходят или не подходят для тех или иных задач. Я думаю что рынок как самих агентов, так и средств работы с ними будет сильно расти, что-то может быстро устаревать, что-то - нет, но профит можно получать уже сейчас. Я лично вышеуказанную задачу делал бы несколько недель с перерывами, а тут получилось сделать за один вечер не напрягаясь

Вот так выглядят эпициклы:

• Анимированая модель
• Вот тут можно поиграться с моделью

Причем, как я понимаю, предсказания на основе этой модели можно было сделать в каком то смысле точными, хоть и сложными, которые еще больше усложнялись с введением новых данных и количеством циклов.

И изобретения Коперника в этом контексте горазод более революционное - до него геоцентрическая теория развивалась очень долго, и к ней пришли независимо разные народы. Что еще важно в его изобретении, что оно привело к формированию концепции гравитации

Новое(или забытое) для меня было в том, что мне казалось, что все было подчинено религии, и это движение объяснялось “влиянием ангелов”. Ан нет - вот оказывается были точные расчеты.

Еще я пытаюсь представить, хоть это и невозможно(потому, что современный прогресс был достигнут в том числе благодаря этой самой теории гелиоцентризма), как если бы в данный момент главенствующей была геоцентрическая модель - насколько сложно было бы перейти к другой концепции , той же гелиоцентрической, со всей той тонной информации которая у нас есть сейчас? Та информация которая сейчас есть - она же никуда не удалится, поисковые системы все так же ссылались бы на нее, все LLM - OpenAI, Claude и прочие все так же выдавали бы результат что “Вот, главенствующей моделью является то, что солнце вращается вокруг земли”. Сколько должно было бы пройти времени, чтобы окружающий информационный пузырь начал бы выдавать новый результат? Насколько существующая система подготовлена к новым изменениям? Кто должен будет эти изменения привнести в эту систему? Если брать LLM - кто-то должен их тьюнить, чтобы она принудительно там появилась, или дожидаться когда она туда дойдет естественным образом? А если такой информации будет очень много - не создавать же под это комитет :) , или …. ?

Из этого вытекает следующий логический вопрос - есть ли сейчас такие концепции, которые являются реально революционными - подтвержденными научным методом, но которые не могут пробраться через этот информационный пузырь?

Выглядит так, что нам надо теперь учиться жить со всем тем информационным пластиком который мы производим и который не гниет

Here’s what epicycles look like:

• Animated model - https://www.108hei.com/wp-content/uploads/2022/09/2022091511315754.gif
• Here you can play with the model - https://www.foothill.fhda.edu/astronomy/astrosims/ptolemaic-system/

From what I understand, despite the complexity, this model could actually make fairly accurate predictions — though as new data came in, more cycles were needed, making the model increasingly complicated.

In this context, Copernicus’ contribution was truly revolutionary. Before him, the geocentric model had been evolving for a long time and was independently developed by different civilizations. One key aspect of his breakthrough is that it eventually led to the concept of gravity.

Something new (or forgotten) for me was the realization that it wasn’t all just about religion. I used to think these planetary motions were explained away as “influenced by angels,” but in fact, there were precise calculations behind them.

I also tried to imagine — though it’s technically impossible, since modern scientific progress is tightly linked to the heliocentric model — what it would be like if the geocentric theory were still dominant today. How hard would it be to transition to another model, say heliocentrism, given the massive amount of information we’ve accumulated under the current paradigm? That data wouldn’t just disappear — search engines would still reference it, and all the LLMs like OpenAI’s, Claude, etc., would continue returning responses like, “The sun revolves around the Earth.”

How long would it take for the surrounding informational bubble to shift and reflect a new consensus? How prepared is our current system for integrating radical changes? Who would need to initiate those changes? If we’re talking about LLMs, would someone have to fine-tune them manually? Or wait for them to “learn” the new information organically? And if there’s too much conflicting information — are we going to need a committee just to sort it out? Or…?

Which leads to a bigger question: Are there any truly revolutionary, scientifically validated concepts right now that are being blocked from wider adoption by this kind of “informational plastic” — a non-degradable byproduct of the systems we’ve built?

It seems we now have to learn how to live with all this informational waste we’ve been generating — content that doesn’t rot. ——Translated with ChatGPT from original version—–

С одной стороны удивляюсь, как до многого дошла наука, а с другой стороны, как много всего предстоит сделать.

Краткие выводы для себя (возможно, позже будут более развернутые, еще перерабатывать информацию)

1. Для решения проблем управления протезами или другими устройствами с помощью нейроинтерфейсов напрямую в мозг лезть не очень удобно, все существующие решение не сильно эффективны, потому что: 1.1 Алгоритмы, распознающую сигналы из чипов в мозгу приходится перетренировывать каждый день, так как нейроны в мозгу двигаются, и все, с чего они считывали информацию через несколько часов находится уже в другом месте 1.2 Чипы, погруженные в мозг (типа Utah Array или как у Маска) рано или поздно обрастают рубцовой тканью, которая сильно мешает считыванию электрического сигнала, они работают максимум до 4 лет (в отдельных случаях - до 8), но чаще - еще меньше 1.3 В сигналах много шумов
2. Похожая ситуация с миодатчиками от бионических протезов (это датчики, которые реагируют на изменение потенциала с мышц) - алгоритмы, считывающие управляющие сигналы тоже надо перетренировывать чуть ли не каждые три месяца, так как проводимость в мышцах тоже меняется, но ситуация лучше, чем в случае с инвазивными типами нейроинтерфейсов

Из этого следует, что возможно для управления разными физическими устройствами имеет смысл ориентироваться на нейроинтерфейсы близкие к перифирии. Понятно, что для некоторых пациентов это не вариант, но

Но вообще, каждая из лекций наполнена ссылками, терминами и знаниями которые еще надо препарировать - читать, размышлять, “спорить”. Я еще не так сильно обращал внимания на неинвазивные типы , хотя про них тоже кое что было

On one hand, I’m amazed at how far science has come, and on the other, at how much still remains to be done.

Some brief takeaways for myself (perhaps later I’ll expand on these, still processing the information):

When it comes to solving the problem of controlling prosthetics or other devices using neurointerfaces, it turns out that directly accessing the brain isn’t all that convenient. All existing solutions are not particularly efficient because:

1.1 The algorithms that decode signals from brain-implanted chips have to be retrained daily, since neurons in the brain shift position, and what the chip was reading from hours ago is no longer in the same place. 1.2 Chips implanted in the brain (like the Utah Array or Elon Musk’s design) eventually get surrounded by scar tissue, which significantly interferes with reading electrical signals. They typically last a maximum of 4 years (sometimes up to 8 in rare cases), but often much less. 1.3 There’s a lot of noise in the signals.

A similar issue exists with myoelectric sensors from bionic prosthetics (these are sensors that respond to changes in muscle potential) — the algorithms decoding control signals also have to be retrained every few months, since conductivity in muscles changes over time. However, the situation here is better compared to invasive brain interfaces.

From this, it seems that for controlling physical devices, it might make more sense to focus on neurointerfaces that operate closer to the periphery. Of course, for some patients that won’t be an option, but still.

In general, each lecture was packed with links, terminology, and knowledge that still needs to be dissected — read, reflected upon, and “argued with.” I hadn’t paid as much attention to non-invasive types before, although there was some material on those too. ——Translated with ChatGPT from original version—–

Мне кажется, если спросить произвольного человека как выглядит персона, занимающаяся наукой, то большинство представят сбе такую картину - “ученые в очках сидят в лабораториях над каким-нибудь документом или пробирками и с умным видом что-то пишут” . я после написания этого текста сделал запрос в Stable Diffusion (бесплатный, open source инструмент для генерации изображений, запускается локально на компе), он нарисовал примерно то что я и преполагал:

Хотя на самом деле научная деятельность имеет прямое отношение к каждому человеку, может, и должна применятся каждым.

Что вообще такое наука? Это все, что делает человек (или организация, или социум) для выработки объективных знаний о действительности. То есть “заниматься научной деятельностью” = “заниматься узнаванием и пониманием, как действительно работает этот мир” . Если знания плохие \ неправильные \ неполные - то и результат взаимодействия с этим миром - так себе. Даже успешный итальянский мафиози в Нью Йорке 30-х годов в какой то мере тоже занимался научной деятельностью, но это были социальные науки, менеджмент и логистика :) . Адекватные знания о мире позволяют принимать правильные решения и сокращают сроки решения задач в десятки, если не в тысячи раз, или позволяют избежать неприятностей - представьте, что например ваш ребенок не знает, что бывают ядовитые змеи и как себя с ними вести

Но сами по себе известные факты и теории, даже если они будут адекватными, не всегда помогут. важная составляющая знания применение его при мышлении. Это не тонны книг, лежащих на полке, и не куча энциклопедических фактов, помогающие блеснуть на вечеринке или разгадать кроссворд, а вполне себе практичная штука - осуществление мышления и выработка действий с учетом этой информации. То есть, если вы “знаете” что надо мыть руки перед едой и не делаете это - то вы этого не знаете. Если вы “знаете” что хранить пароли пользователей в в базе открытом виде - плохая идея, но храните их и ничего с этим не делаете - то вы это на самом деле не знаете

Также, далеко не все наши знания являются адекватными, хоть мы их и применяем. Мы можем быть в чем то уверенными, но эта уверенность может быть основана на устаревших данных. Такое достаточно часто случается - вспомните например модель атома. Какие то вещи могут быть “слухами” или намеренной пропагандой, и мир на самом деле работает не так, как вы себе это представляли. Исследуя это, и находя этому научные подтверждения (об этом ниже ) , могут следовать, и часто следуют контринтуитивные для внешнего наблюдателя выводы. Например, чтобы достичь большей высоты в олимпийский соревнованиях по прыжкам в высоту, надо перед самим прыжком перевернуться спиной вперед, или двухщелевой экспертимент , из которого некоторые делают выводы о наличии мультивселенных. Лично для меня таким моментом стало понимание, что нейроны и синапсы выглядят и работают не так, как в искусственных нейронных сетях. Поскольку у меня знания были больше про математику, чем про биологию, мне казалось, что передача информации между нейронами действительно действует как в какой нибудь модели:

Модель искуственной нейронной сети

Но устройство нейронов в мозгу имеет много принципиальных отличий. иллюстрация из книги Лизы Фельдман Баррет - “Семь с половиной уроков о мозге”

Отличий много, на как минимум, такие:

• Один нейрон может присоединятся несколькими терминалиями аксона к разным или тем же самым дендритам,
• между нейронами нет “слоев” как в исскуственных сетях в полном понимании - нейроны из миндалины могут заходить далеко на фронтальную кору
• информация между нейронами распространяется не дискретно, а “аналоговым” способом(если этот термин сюда вообще применим), то есть сигнал ко всем нейронам приходит не с какой-то частотой, а как получится и у каждого нейрона - по разному
• один нейрон участвует в кодировании нескольких сетей, а не одной
• аксоны и дендриты - растут, иногда даже очень быстро (какой то из отростков на картинке сверху может вырасти за день)
• помимо нейронных клеток, есть еще глиальные, которые активно участвуют в улучшении / ухудшении проводимости между нейронами
• способов, которым нейрон накапливает заряд - много (синапсы, ионные каналы на теле нейрона, которых тоже несколько типов)
• ну и вооще много еще разного… и это, если честно , завораживает, что мы можем еще открыть, если сможем включить какой то из важных аспектов в новые модели. К сожалению, нет уверенности, что существующие производственные мощности позволят выполнить такое моделирование в полной мере - мы обычные искусственные нейронные сети полноценно начали применять только лет через 70 с момента их первого описания

В принципе, любые знания или решения которые сейчас кажутся обыденными и шаблонными, были раньше контринтуитивными, и это отдельная работа переводить контринтуитивные работающие решения в шаблонные - называется инженерия. А находить эти контринтуитивные решения - изобретательство. Но все таки изобретательство отличается от науки. Если наука отвечает на вопрос “как все устроено?”, то изобретательство “ - “как решить эту проблему?”, а инженерная деятельность - на вопрос “как это сделать?”. От качества ответа на первые вопросы зависит качества ответа на последние.

Небольшое замечание - тут не обязательно, чтобы это были какие то материальные вещи. Например, новый способ думать может тоже быть вполне себе изобретением, и изначально казаться контринтуитивным.

А про научный подход - в следующем посте :)

I decided to write about my thoughts on science - what it is, why it’s important, and how it can be beneficial.

I think if you ask an average person what a scientist looks like, most would imagine someone sitting in a laboratory with glasses, examining documents or test tubes with a thoughtful expression. After writing this text, I made a request to Stable Diffusion, and it drew roughly what I anticipated:

Although in reality, scientific activity has a direct relevance to every individual and can and should be applied by everyone.

What is science anyway? It’s everything humans (or organizations, or societies) do to develop objective knowledge about reality. In other words, “engaging in scientific activity” = “engaging in understanding and comprehending how this world actually operates.” If knowledge is poor, incorrect, or incomplete, then the results of interacting with this world are mediocre. Even a successful Italian mobster in New York in the 1930s was in some way engaging in scientific activity, but it was in social sciences, management, and logistics :) . Adequate knowledge about the world enables making correct decisions, reduces the time to solve tasks by tens, if not thousands, of times, or helps avoid troubles - imagine, for example, if your child didn’t know that there are poisonous snakes and how to behave around them.

But mere facts and theories, even if they are adequate, do not always help. A crucial component of knowledge is applying it in thinking. It’s not about tons of books lying on a shelf or a bunch of encyclopedic facts that help shine at a party or solve a crossword puzzle; it’s quite a practical thing - implementing thinking and actions based on this information. So, if you “know” you should wash your hands before eating and don’t do it, then you don’t know it. If you “know” that storing user passwords in an open database is a bad idea but still do it and don’t take any action about it, then you don’t actually know it.

Also, not all our knowledge is adequate, even though we apply it. We may be confident in something, but this confidence may be based on outdated data. This happens quite often - remember, for example, the model of the atom. Some things can be “rumors” or deliberate propaganda, and the world may not actually operate the way you imagined. By researching this and finding scientific evidence for it (more on that below), counterintuitive conclusions may follow, and they often do. For example, to achieve greater height in Olympic high jump competitions, you have to flip backward before the jump, or the double-slit experiment, from which some draw conclusions about the existence of multiverses. Personally, for me, understanding that neurons and synapses look and function differently than in artificial neural networks became such a moment. Since my knowledge was more about mathematics than biology, I thought that information transmission between neurons really acts as in some model:

Artificial Neural Network Model

But the structure of neurons in the brain has many fundamental differences.

Illustration from Lisa Feldman Barrett’s book - “Seven and a Half Lessons About the Brain”

There are many differences, at least the following:

• One neuron can connect with several axon terminals to different or the same dendrites.
• There are no “layers” between neurons as in artificial networks in the full sense - neurons from the amygdala can reach far into the frontal cortex.
• Information between neurons spreads not discretely but in an “analog” way (if this term is applicable here), meaning the signal to all neurons does not come at a certain frequency, but as it happens, and each neuron responds differently.
• One neuron is involved in encoding several networks, not just one.
• Axons and dendrites grow, sometimes very fast (one of the protrusions in the picture above can grow in a day).
• Besides neurons, there are also glial cells, which actively participate in improving/worsening conductivity between neurons.
• There are many ways a neuron accumulates charge (synapses, ion channels on the neuron’s body, of which there are also several types).
• And lots of other things… and this, to be honest, is mesmerizing what else we can discover if we can incorporate some important aspects into new models. Unfortunately, there is no certainty that existing production capacities will allow such modeling to be fully implemented - we only started applying full-fledged artificial neural networks seventy years after their first description.

In principle, any knowledge or solutions that now seem mundane and routine were once counterintuitive, and it’s a separate task to translate counterintuitive working solutions into routine ones - it’s called engineering. And finding these counterintuitive solutions is invention. But invention still differs from science. If science answers the question “how is everything arranged?”, then invention is “how to solve this problem?”, and engineering activity is “how to do it?” The quality of answers to the first questions determines the quality of answers to the last ones.

A small note - it doesn’t necessarily have to be some material things. For example, a new way of thinking can also be an invention and initially seem counterintuitive.

As for the scientific approach - in the next post :)

Аниме

Выпущено в 1995 год 1 Это лихо закрученный сюжет, много политического контекста, который нужно осознавать. Чтобы не потерять нить повествования, надо разбираться с той информацией которую показывают - например, что за республика Гавел , какие взаимодействия между отделами, и пр. Много внимания оружию и работе с ним. Я знаю, что перед съемкой аниме специально ездили на полигон и записывали как выглядят эффекты от HV зарядов. Есть много технических деталей, которые проработаны - например, что человекоподобные киборги тяжелые из-за металла, и могут потонуть или может испортиться электроника, поэтому могут плавать только со специальным оборудованием. Очень много философии, вопросов сознания, личности, свободы воли. Конечно концепции “взлома” достаточно устаревшие, как и многие остальные(например, мобильная связь), но это хорошо вписывается в этот мир. Главная героиня - Мотоко здесь задумчивая, можно сказать отрешенная. И глаза… ее глаза - это глаза киборга. Она много думает. Ну и как мне показалось, постонянно думает она про сознание - кто есть человек. Ей как будто не хватает подтверждения, что она - живая. Ну и в конце кстати она получает возможность быть живой - новое сознание, продукт человека и ИИ, который может воспроизводится, иметь индивидуальность, умирать, оставляя возможность развиваться следующим итерациям…хотя это происходит в конце, и не сильно видно как это влияет на нее. Вообще в характеры в этом аниме веришь, будь то проходные персонажи в виде мусорщиков или докторов, или главные герои. Бато - бывший рейнджер, у него улучшенная оптику вместо глаз(им всем ее вставляют, по этим глазам их и можно опознать), Тогуса - бывший коп, который против сильной киборгизации тела. Продуманные, живые персонажи.

Фильм 2

Выпустили в 2017 году. Работало 3 сценариста , и получилось то, что получилось… По мне это очень непродуманная , лубочная история. Плохая корпорация незаконно использует простых людей для своих экспериментов, но у людей получается это понять, и хорошие ребята дают пендаля плохим. Мотоко - подросток, мозг которой поместили в кибертело, стерли память и закачали новую личность. Насчет непродуманного сценария - прям очень много таких вещей, из-за которых сценарий разъезжается. Еще, как мне кажется, его сняли с обычными для сегодняшнего дня “закладками”, чтобы можно, если пойдет, снимать продолжения. Например из-за недосказанносити, главредиска может возникнуть внутри сети. Но эти закладки и создают много вопросов. Мне много что не нравится в этом сценарии. Например, с точки зрения компании производителя было бы ооочень наивно ставить в элитное спецподразделение киборга, который не факт что стабилен и сделан из мозга подростка, и пытаться ставить его на руководящую должность(майор - глава отряда) и надеятся что все пойдет хорошо. Если в аниме понятно что все типа “давно работают в отделе”, а в манге понятно что они тоже давно команда, то тут мир рассыпается при малейшей попытке его поковырять. Как за год этот киборг смог стать майором? Какая корпорация в своем уме будет выкидывать на свалку предыдущую версию киборга, на которого она делает ставку на будущее? Главредиску типа отправили в утиль, потому что “мозг плохо принимал тело”. Но раз так - то как он может им нормально управлять, этим телом? И как происходила его утилизация - его типа просто выбросили на мусорку? Обект, стоящий миллионы долларов и являющийся большой инвестицией компании? В общем, как например в трансформерах(один из сценаристов автор серии фильмов Трансфомеры) можно вообще не напрягать мозг и просто смотреть на спецэффекты и эффектные кадры.

Манга 3

Ее начали писать давно, еще в 1989 году Мотоко здесь другая. Она тут “с характером”, любит подерзить начальнику Арамаки, да и не начальник он ей тут в полном смысле слова - она если уйдет, то и вся команда уйдет с ней , ведь они - независимый отряд, под который у Арамаки получилось выбить финансирование как “9-й отдел”, чье положение на самом деле сомнительно(ну и ессно порождает интересное взаимодействие между остальными отделами и министерствами) Она - пансексуалка, иногда использует кибернаркотики. Может выпить. И не так часто задается вопросами сознания. Манга длинная , писалась много лет. У автора есть возможность делать комментарии на полях, которых полно и они помогают лучше понять контекст. Еще больше информации, чем в аниме, еще больше политики и отношений на уровне страны, между отделами, разные подставы и подковерные интриги. Глава корпорации Ханка тут тоже присутствует, но он - киборг - мозг в железной коробке с 4 ножками, который использует своих высококачественных киборгов как экскортниц, которых он поставляет главам политических ведомств и корпораций в обмен на услуги и информацию. Есть много чего, не вошло в аниме или фильм(но частично есть в сериале) . Например, у отряда уже с самого начала есть паукообразные танки - футикомы, у которых залит в качестве мозгов ИИ, но он по уровне сравним с детским. Или, например, “копирование призрака” много где встречается и является преступлением, а в аниме показано только одной фразой , в фильме же его и нет в помине(те мутные фразы “я един во многих людях” - не в счет). Видно, что какие-то из сцен не такие эффектные как в последующих произведениях и интересние раскрыты в аниме. Та же сцена с танком - в манге просто проходная сцена, где давний враг Мотоко потратил много денег и сил чтобы купить танк, засинхронизироваться с его механикой, подстроил так, чтобы оказаться в нужном месте (поработав через 6-й отдел, которые обменяли ее на инфу о каком-то террористе), и весь бой показан 3-4 фреймами. А в аниме же ее сделали кульминационной, сцена происходит в музее эволюции, танк символично расстреливает дерево жизни, добираясь до высшего элемента - человека, подразумевая разное. В фильме же этот танк, управляемый директором компании, который самолично хочет уничтожить непокорных подростков в телах взрослых сильных людей. А сцена погони за мусорщиками - в манге это просто погоня, заканчивается простой поимкой, в аниме - эффектная сцена боя, как и в фильме. То есть с точки зрения визуального, манга - черновик для сцен в последующих произведениях

Конечно, гораздо больше интересен этот мир теми проблемами, который он исследует. Он раскрывается от вопросов, которые можно задать(фильм этим и неинтересен - заданные вопросы показывают что мир непродуман)

Например, можно ли “хакнуть призрак”?, Что под этим подразумевается?

Я даже до сих пор не знаю как правильно переводить это слово из названия. Концепция души в западной и восточной традиции - разная. Например , в японском есть слово “кокоро” - обозначает одновременно сердце , ум, сознание, душа 4. В русском же это отдельные понятия. В немецкой философии слово “дух” имеет смысл “разум”( например, “Phänomenologie des Geistes” Гегеля - это феноменология сознания, а не духа)5. Поэтому, чтобы по правильному его перевести, мне надо пообщаться с японскими философами(или хотя бы с носителем японского)

Мне показалось, что “призрак” по аниме или манге - это то сознательное + бессознательное, что находится в мозгу. Конечно, в этой концепции очень много упрощений и допущений (сам автор манги про это говорит). Как например скопировать “призрак”? - для этого надо понимать, как кодируется информация у нас в мозгу, а мы сейчас до сих пор пока в процессе этого понимания, это не делается с помощью “волшебного нейрочипа”. Или как с помощью нейроинтерфейсов в этой вселенной можно “запрограммировать” другой мозг? Он же биологический, клетки находятся в уникальном положении. Процесс кодирования даже той же памяти у всех людей разный(пока не нашли универсального алгоритма, который предсказал бы какая клетка мозга будет выбрана для создания энграмы - единицы памяти6), и невозможно скопировать структуры вплоть до глиальных клеток, от которых зависит проводимость тех или иных дендритов не представляется чем то таким простым (от этого процесса зависит например запоминаемость информации - чем чаще через определенную зону проходит сигнал, тем больше нарастает глиальной оболочки около синапса и дендрита, тем проще сигналу проходить через это место, это как увеличение весов функции активации между искуственными нейронами) (я бы даже сказал невозможным, но в науке многое что сначала считается невозможным - оказывается возможным). И это я говорю только про человеческий мозг - а ведь понимая и умея копировать, можно сделать то же самое без переноса в “биологическую” часть. Но поразмышлять над тем как “копирование призрака” возможно, или что надо сделать, чтобы безопасно перенести мозг в кибернетическое тело - очень интересно. И тут, как мне кажется, не только от успехов в области технологий, но и от успехов наработок в области философии сознания зависит тот арсенал, с которым мы зайдем на решение реальных проблем и задач в области создания комплексных систем из человека, ИИ и существующего общества.