показывать просмотренные посты
200
Комплексная кошечка
17 Комментариев в Наука | Science  
Комплексная кошечка
203
О мутантах среди нас
82 Комментария в Наука | Science  

Благодаря Голливуду при слове "мутанты" большинство людей вспоминают героев комиксов

О мутантах среди нас наука, биология, генетика, мутация, мутант, ДНК, гены, моё, длиннопост

Или же кунсткамеру с заспиртованными младенцами и волосатых людей

О мутантах среди нас наука, биология, генетика, мутация, мутант, ДНК, гены, моё, длиннопост
Показать полностью 10
1524
Друг плохого не посоветует
28 Комментариев в Наука | Science  

печатная версия: http://elib.bsu.by/handle/123456789/117070

Друг плохого не посоветует прохорович, математики шутят, байка
56
В чем сила эмоций?
12 Комментариев в Наука | Science  

Понимать, что чувствует другой человек, - пожалуй, так же полезно, как иметь джедайскую силу. Ты можешь опережать других и добиваться своего. Но научна ли концепция эмоционального интеллекта, и что она может помочь понять нам о самих себе? Смотрите об этом новый выпуск IQ.


Анна Уланова — научный сотрудник Института психологии РАН, кандидат психологических наук.

170
Российские химики объяснили свечение грибов
22 Комментария в Наука | Science  

Российские химики под руководством Ильи Ямпольского из Института биоорганической химии РАН описали механизм биолюминесценции грибов. Ученые не только установили структуру светящихся соединений, но и определили всю биохимическую цепочку, приводящую к их свечению. А еще, немного поменяв химическое строение, показали, что оно может быть не только зеленым, а еще синим и оранжевым


http://short.nplus1.ru/D97Q2EsGaTI

Российские химики объяснили свечение грибов наука, новости, биолюминесценция грибов, грибы, химия
158
Хакнуть мозг. Мир погружается в глубокие нейронные сети
24 Комментария в Наука | Science  

Сети. Ещё лет пятьдесят назад это слово ассоциировалось преимущественно с ловлей рыбы. Потом планету стал опутывать интернет, ставший сегодня таким же привычным явлением, как водопровод, канализация и электрическая розетка. Базовый смысл слова изменился. Но наступает время новых сетей — нейронных. Эксперты пророчат, что именно нейронные сети станут основой будущей технологической революции.

Хакнуть мозг. Мир погружается в глубокие нейронные сети КШ, Кот Шредингера, интернет, нейронные сети, хакатон, интервью, длиннопост

— Добро пожаловать на хакатон по глубокому обучению! — объявляет со сцены Михаил Бурцев, человек в больших очках и толстовке с нарисованным на ней мозгом и призывом хакнуть его. «Яйцеголовая» публика отрывает глаза от ноутбуков, но тут же опять принимается стучать по клавишам.


В этом приветствии обычному ­человеку непонятно ничего, кроме «добро пожаловать». Поясняем. Слово «хакатон» родилось в начале 2000-х от союза «хакера» и «марафона». Выглядит это так: программисты, дизайнеры и другие разработчики чего-то нового, ­суперпрогрессивного и высокотехнологичного собираются и вместе решают какую-либо задачу, например создают компьютерную программу. Продолжается это от одного дня до недели. В отличие от обычных конференций, люди здесь не говорят, а в основном работают. Хакатоны в России проводятся всё чаще — с их помощью удаётся двигать вперёд самые последние технологии. Например, всё то же глубокое обучение.


Объяснить это словосочетание гораздо сложнее. Понятие относится к области нейронных сетей. Умные люди говорят, что за ним будущее — эра машинного разума и прочие фантастические штуки… Чтобы во всём этом разобраться, «Кот Шрёдингера» обратился к Михаилу Бурцеву, возглавляющему лабораторию ­МФТИ, в которой создают, обучают и исследуют нейронные сети.


Слоёный пирог, который сам себя готовит


[Кот Шрёдингера] В последнее время мы часто слышим слово «нейросети». Объясните, пожалуйста, что это такое.


[Михаил Бурцев] С удовольствием! Нейронные сети — это такой класс алгоритмов, который пытается использовать наши знания об устройстве мозга, чтобы совершать эффективные вычисления. Мы знаем из биологии, что наша способность обучаться основана на уникальных свойствах мозга, состоящего из 80 миллиардов нейронов. Коллективная работа этих клеток сейчас позволяет вам понимать то, что я рассказываю. А нейросетевые алгоритмы пытаются построить модель этого процесса, пусть и неправдоподобную биологически, но вдохновлённую законами природы. В этих программах расчёты делает сеть, состоящая из отдельных элементов, которые обрабатывают и передают друг другу информацию. В процессе распространения по сети информация меняется — этот процесс мы называем обучением.

Обычно нейросеть работает таким образом: сначала мы обучаем её, используя некоторый набор данных, для которого решение заранее известно. А затем подаём на вход данные, для которых не знаем ответа, и алгоритм выдаёт его, опираясь на логику, которую усвоил за время тренировок.


[КШ] Что такое глубинное обучение?


[МБ] Как вы сказали: «глубокое» или «глубинное»? Перевод термина Deep Learning ещё не устоялся. Архитектура нейросети может состоять из многих слоёв — обработка информации делится на множество этапов. Отсюда и «глубина». Если быть предельно точным, нужно говорить «глубокие нейронные сети». В этом смысле слово «глубинный» неправильное: оно означает «находящийся на глубине», а не «имеющий большую глубину», то есть не подходит по сути. В общем, мы не позволим говорить «глубинное обучение»! Мы будем с этим бороться!


[КШ] И чем же глубокие нейронные сети лучше неглубоких?


[МБ] «Глубокие»? Правильно, вы быстро учитесь! Глубокие сети позволяют строить многоэтапные алгоритмы обработки информации — это как слоёный пирог, который сам себя готовит. В стандартных методах машинного обучения очень многие этапы выполнялись исследователями вручную. Алгоритмы глубокого обучения позволили исключить человека из этого процесса. Не надо больше вручную задавать признаки, по которым машина будет распознавать объекты. Теперь сеть сама выбирает направление обучения.


Нейросеть слышит и видит


[КШ] Чего удалось достичь благодаря глубине обучения?


[МБ] Начали решать задачи, прежде казавшиеся фантастикой. Вы, наверное, слышали про How-old.net? Это такое приложение Microsoft, определяющее по фото возраст и пол человека. Кстати, те же ребята выпустили программу, способную распознавать эмоции.


[КШ] Говорят, эти сервисы пока работают весьма неточно. Но понятно, что у них всё впереди.


[МБ] Может показаться, что глубокие нейросети — это отдалённое будущее. Но очень возможно, что вы пользуетесь подобными приложениями на своём смартфоне уже год или два, не подозревая об этом. Я понял, что машинное обучение плотно входит в жизнь, когда таксист, встречавший меня в аэропорту, вместо того чтобы набрать адрес на клавиатуре, произнёс его. То есть качество распознавания речи стало таким, что позволяет работать корректно даже в случае среднестатистического человека и плохих условий записи.


Технологии распознавания речи существуют достаточно давно, но их никак не могли довести до нужного пользователям качества. Пока пару лет назад люди из Google не заменили часть своего алгоритма на нейронную сеть. Этот ход дал такое снижение ошибок распознавания, что приложением сразу же стало можно пользоваться. К осени 2015 года все блоки алгоритма заменили нейросетевыми. Ручная настройка ушла в прошлое.


Или другой продукт, который использует глубокие нейронные сети, — фотоальбом от той же команды из Google. Вы вбиваете в поиске «дом» или «собака», и система находит все фотографии, на которых присутствуют эти объекты. Круто, правда?


Телевизионщики, думаю, сразу же купили эту технологию. Только представьте краудсорсинг-репортажи будущего! Когда происходит какое-то событие, очень важно, кто первый о нём расскажет. При этом необходимый материал может заснять любой случайный прохожий. Скоро не придётся посылать никуда съёмочную группу — нейросеть сама найдёт в интернете нужные ролики, свяжется с авторами материалов и обсудит детали выплаты гонорара.


А ещё есть такая технология, пока что мало применяемая в реальных приложениях, — нейросетевое обучение с подкреплением. Это когда нейросеть учится не раскладыванию фотографий по электронным полкам или выполнению других конкретных заданий, а просто учится подобно ребёнку: играет, управляет машинами и роботами. Именно благодаря такому самообучению нейросеть ­AlphaGo и обыгрывает сильнейших игроков в го.


Глубокое общение


[КШ] Что умеют глубокие нейронные сети кроме распознавания изображений?


[МБ] Вы слышали про автоматический генератор ­ответов на письма в приложении Google Inbox? Там появилась функция Smart Reply: на любое пришедшее вам англо­языч­ное письмо выдаётся по три варианта ответа, составленных на основе вашей предыдущей переписки. Вы можете выбрать один из них, подредактировать немного и отправить.


Или, например, Skype. Относительно недавно этот ­сервис ввёл двусторонний перевод вживую, с голоса на голос. Первыми языками стали английский и испанский, постепенно их список будет расширен. Человек говорит по-английски, а собеседник слышит его по-испански, или наоборот. Раньше это считалось научной фантастикой, но теперь стало реальным благодаря глубокому обучению! Понятно, что качество перевода пока оставляет желать лучшего, но минимум общения обеспечивается уже сейчас.


[КШ] А как насчёт русского языка?


[МБ] Мы с коллегами из DeepHackLab взяли уже готовый алгоритм, построенный на рекуррентных нейронных сетях, и обучили его на русских субтитрах отвечать на вопрос в произвольной форме. Рекуррентные нейронные сети — способ обработки информации, при котором учитываются данные из предыдущих этапов жизни программы. Это возможно благодаря наличию связей между элементами слоя в предыдущий момент времени.


Таким образом нейросети можно научить предсказывать будущее, то есть не только анализировать данные, но и генерировать их. Мы были первые, кто осуществил подобное исследование на материале русского языка, потому что в нём, в отличие от английского, нужно согласовывать окончания слов, что всегда вызывало сложности не только у компьютера.


Через пару дней тренировки алгоритм начал давать ответы, полностью соответствующие грамматике русского языка, ставить правильные знаки препинания. И это в отсутствие словаря Ожегова и правил пунктуации! Программа с нуля, просто «читая» тексты на русском, научилась генерировать ответы, которые не всегда отличишь от человеческих. Иногда они просто поражают глубиной и тем смыслом, который там можно увидеть.


[КШ] А можно пообщаться с вашей программой?


[МБ] Да, разумеется. Надеюсь, вы будете с ней любезны.


[КШ] Сегодня чудесный вечер, не правда ли?


[Нейронная сеть] Неужели ты думаешь, что я буду об этом помнить?


[КШ] Она всегда не в настроении?


[МБ] Мы уже задавали ей подобный вопрос. Ответ осмыслен: сеть не разделяет ваше мнение о том, что этот вечер ей стоит запомнить.


В ожидании помощника


[МБ] Одной из наиболее перспективных областей развития искусственного интеллекта сегодня считается направление виртуальных ассистентов. Речь идёт о помощниках, которые бы взаимодействовали с человеком и Всемирной паутиной. Это может существенно изменить интернет. Представьте себе, что у каждого пользователя появится свой виртуальный помощник — вроде секретаря у состоятельных людей, — чья работа будет заключаться в бронировании билетов и гостиниц, назначении встреч и так далее.


[КШ] Доверить программе конфиденциальную информацию?


[МБ] Сегодня, когда человек заходит в интернет, его следы размазываются по Сети как чёрные полоски от обуви в школьном коридоре. Нас разглядывают, пока мы гуляем по просторам Сети. Вся реклама построена на том, чтобы проанализировать следы человека и предложить нужный ему продукт.


Виртуальный помощник может в корне изменить эту ситуацию. Личный компьютерный секретарь, зная вас лучше всех, не станет разглашать доверенную ему информацию. Но заказывая конкретные услуги и приобретая те или иные товары, будет исходить из ваших предпочтений.


Сервисы таргетированной рекламы работают на основе информации из интернета, которая долго не живёт. А помощник — он ваш и только ваш. Прибавьте к этому конфиденциальное хранение данных. Вы будете контролировать информацию о себе — зашифровав, сможете в любой момент стереть её так же, как многие стирают, например, старые фотографии в инстаграме. Но пусть они попробуют уничтожить данные о себе после недели пребывания в интернете! Наши следы раскиданы по Сети так, что задача их стирания становится практически нерешаемой.


Это новый уровень интернет-приватности. Не только на Западе, но и у нас в рамках госпрограммы «Национальная технологическая инициатива» предусмотрено развитие рынка интеллектуальных помощников.

Хакнуть мозг. Мир погружается в глубокие нейронные сети КШ, Кот Шредингера, интернет, нейронные сети, хакатон, интервью, длиннопост

[КШ] Михаил, о чём вы мечтаете в двадцатилетней перспективе? Что бы хотели видеть в своём гаджете и доме через несколько десятков лет?


[МБ] Две вещи. Во-первых, я хотел бы иметь интеллектуального помощника, чтобы не тратить время и когнитивные возможности на согласование поездок, встреч, покупок. Чем старше становишься, тем чаще замечаешь, что свободного времени всё меньше, а тратишь ты его на всякую ерунду: ожидание, выбор чего-то, что может оказаться совершенно ненужным. Было бы здорово иметь ассистента, который работал бы без перерывов на еду и сон.


А ещё хотелось бы иметь помощников другого рода — таких, которые вместе с людьми проводили бы научные исследования. Лет двести назад очень хороший учёный мог знать всё, что было известно фундаментальной науке. Сейчас же человек не в состоянии охватить умом все накопленные знания, поэтому создание системы, помогающей строить гипотезы для экспериментов, станет прорывом в науке. Такая программа, например, может доказать право на существование идей, о которых мы даже не догадываемся. Зная и понимая всё, что написано в книгах, она будет невероятно полезна — колоссально ускорит прогресс и решит вечные проблемы, будь то болезни или голод.


Знаете, однажды мы сказали нашей нейросети: «Забавно, что ты всего лишь программа и никогда не сможешь мыслить». Она ответила: «Просто сейчас не лучшее время для этого». Надеюсь, лучшие времена скоро настанут!


Источник: научно-популярный журнал «Кот Шрёдингера»

Автор: Фёдор Киташов

Показать полностью 1
122
Началась трансляция первых в истории молекулярных гонок
19 Комментариев в Наука | Science  

В 12:00 по московскому времени во французской Тулузе стартовали первые в истории молекулярные гонки. В качестве гоночных болидов выступают молекулы или супрамолекулярные комплексы — их размер в десятки (а порой и сотни) тысяч раз меньше, чем сечение волоса. Общая протяженность маршрута гонок — 100 нанометров, в том числе два 45-градусных поворота. В гонке будут участвовать шесть команд. Для этих гонок даже разработали специальный микроскоп!


http://short.nplus1.ru/972PwgO5yBM

Началась трансляция первых в истории молекулярных гонок наука, новости, молекулярные гонки, гифка, видео
26
Большие дебаты: НАСИЛИЕ, ЧЕЛОВЕЧЕСТВО, БУДУЩЕЕ. Часть 1.
6 Комментариев в Наука | Science  

Семь ученых будут говорить о насилии у приматов и в человеческих племенах. Что провоцирует и что подавляет нашу тягу к насилию с точки зрения нейробиологии? Как обстоят дела с эффективностью ненасильственного гражданского сопротивления по всему миру? И что ждёт понятие "войны" в будущем?

Встречайте - Большие дебаты: Насилие, Человечество и Будущее. Ведущий Лоуренс Краусс.

1251
«Кассини» показал Сатурн в рекордных деталях
114 Комментариев в Наука | Science  

Уже опубликованы фото, сделанные во время первого «нырка» «Кассини» между кольцами и планетой. Минимальное расстояние до облаков Сатурна оценивается в 3000 км. Пока что это самое близкое расстояние, с которого удалось посмотреть на Сатурн. Светлые пятна — облака и вихри в атмосфере газового гиганта


http://short.nplus1.ru/ftSdk0vjvNU

«Кассини» показал Сатурн в рекордных деталях наука, новости, Кассини, длиннопост
Показать полностью 3
35
Удел дураков
2 Комментария в Наука | Science  

печатная версия: http://elib.bsu.by/handle/123456789/117070

Удел дураков прохорович, математики шутят, Декарт, Философия
24
Просто наплевать. Что можно узнать, пройдя генетический тест
6 Комментариев в Наука | Science  

Корреспондент «Кота Шрёдингера» трижды прошёл генетическое тестирование, получил возможность сравнить результаты тестов и выяснил, почему они отличаются друг от друга. А заодно узнал, какой будет персонализированная медицина через двадцать лет.

Просто наплевать. Что можно узнать, пройдя генетический тест генетика, Медицина, геном, здоровье, кш, Кот Шредингера, статья, длиннопост

Всё дело в снипах


Когда в 2003 году был впервые прочитан геном человека, мир ждал, что мы вот-вот проникнем в тайны управляющих нами программ и найдём ключ к лечению многих болезней. Надежды оказались преждевременными. Мы получили огромный массив данных, но оказалось, что прочесть «буквы» генетического кода — задача более лёгкая, чем понять, как их расположение влияет на возникновение и развитие заболеваний и как именно работают генетические программы.


Мы до сих пор не можем однозначно ответить на все эти вопросы. Но мало-помалу генетическое тестирование приобретает практический смысл и входит в медицину.


Чтобы узнать о своих наследственных заболеваниях и генетических рисках для здоровья, не надо полностью расшифровывать геном. К тому же у всех людей он более чем на 99% одинаковый. Нам нужны лишь снипы — редкие участки ДНК, в которых встречаются точечные мутации, определяющие, кто станет, например, блондином, кто брюнетом, а кто шатеном. Известно около 10 миллионов снипов, но пока интерес представляют лишь несколько сотен, о влиянии которых на здоровье есть более или менее достоверная информация.


Как раз на выявлении и интерпретации этих мутаций основаны процедуры недорогого генетического тестирования — полное все ещё стоит несколько тысяч долларов. Я решил выяснить на собственном опыте, как это происходит.

Показать полностью 3
206
"Я" или "МЫ"?
39 Комментариев в Наука | Science  
"Я" или "МЫ"? ВКонтакте, научный юмор, нормы научной речи, как правильно?, кот, физики шутят, длиннопост

Наткнувшись на эту картинку в одной из групп ВК, посвященных русскому языку (картинка эта пробегала и здесь, за что жутко извиняюсь), озадачилась. Действительно, если я - единственный автор статьи или монографии, проанализировав ряд фактов, делаю какое-либо заключение (результат работы моего и только ума), то почему же, например, не "я полагаю", а "мы полагаем", не "по-моему мнению", а "по нашему мнению"?


Великий и могучий Гугл навел на такое мнение: 


"Если автор у книги или статьи — один, то как должен он говорить в тексте о самом себе: в единственном или множественном числе, я или мы? По этому поводу существуют противоположные взгляды. Видимо, под французским влиянием возникло представление, что научному стилю приличествует мы. Многие считают даже, что это выглядит скромнее: мол, не я один придерживаюсь такого-то мнения (или не я впервые его высказываю), а мы. Кто же эти мы? — В авторефератах кандидатских диссертаций выражение мы встречается особенно часто: вероятно, диссертант за своей спиной чувствует своего руководителя. Иногда автор имеет в виду себя вместе с читателем: как мы только что видели. Или же автор полагает, что он олицетворяет целую лабораторию и говорит от лица всех ее членов.

Но это частные случаи. В остальном же просто кажется, что я звучит слишком резко, как бы даже вызывающе, а мы — много мягче. Однако мы — все-таки напыщенно и претенциозно. Мы величал себя (да и то только в официальных случаях) государь император, самодержец всероссийский. Но главное не в этом. Ведь речь идет о научном языке, где первое требование — ясность и точность. Кто сообщает тот или иной факт, кто ручается за его достоверность, кто автор того или иного суждения? Если автор прячется под мы, возникают смехотворные, неграмотные речевые обороты, вроде: не будучи специалистом, мы воздерживаемся от суждения.


Можно еще встретить и своего рода скрытое мы: например, подлежащего во фразе нет, автор же пишет: семена намачивали в… Глагол во множественном числе; значит, подразумевается мы. Но если автор один, то лучше употребить возвратную форму глагола и сказать: семена намачивались в...


Неслучайно зарубежные руководства по стилю и языку научных трудов (а их издано немало, особенно в Америке) и редакторы (говорю по собственному опыту) решительно проводят линию в пользу я. И к этому следует присоединиться. Конечно, сверх необходимости “якать” нехорошо, но “мыкать” еще хуже. Там, где это возможно, следует употреблять безличные обороты, когда во фразе подлежащим выступает объект исследования: эти результаты показывают, что… или этот вывод еще нуждается в проверке, и т.п."


Взято отсюда: http://vivovoco.astronet.ru/VV/JOURNAL/NATURE/05_02/LANGUAGE...

сайт слегка сомнителен, но автор внушает доверие:

Алексей Константинович Скворцов, советский и российский ботаник, профессор, доктор биологических наук, академик РАЕН, лауреат Государственной премии СССР (1989), специалист в области систематики высших растений, флористики и интродукции (из ВИКИ)


Так, все-таки, Я или МЫ? :)



БМ ругался на картинку

Показать полностью
107
Как любовь делает нас лучше. Очень гламурная статья об очень сложном нейропсихобиохимическом феномене.
14 Комментариев в Наука | Science  

Однажды редакция «Кота Шрёдингера» с ужасом обнаружила, что за год с лишним работы (дело было в январе 2016-го) мы ни разу не написали о самом главном. О любви. Главный редактор даже готов был признать свою профессиональную непригодность и перейти работать в журнал «Бетон в каждый дом». Но тут нас всех спасла прекрасная и харизматичная девушка, один из самых известных в стране популяризаторов науки — Ася Казанцева. Оказалось, что у неё в загашнике есть готовая статья. Изначально она предназначалась для глянцевого журнала, но «Кот Шрёдингера» в каком-то смысле тоже глянцевый журнал. Только бумага у нас шероховатая, а вместо советов по выбору сумочек из шкуры плюшевых мишек мы объясняем, как устроена Вселенная. Да и статья на самом деле вполне себе серьёзная. Как поясняет Ася, «это не досужие философские размышления, а вывод, который можно сделать из биологических исследований».

Как любовь делает нас лучше. Очень гламурная статья об очень сложном нейропсихобиохимическом феномене. КШ, Кот Шредингера, любовь, нейрофизиология, Ася Казанцева, длиннопост
Показать полностью 3
40
Механистическая теория декарта
10 Комментариев в Наука | Science  

печатная версия: http://elib.bsu.by/handle/123456789/117070

Механистическая теория декарта прохорович, математики шутят, байка, ученые, Декарт
1348
Малоизученное свойство воды и напряжения — водяной мостик висящий в воздухе
109 Комментариев в Наука | Science  
104
Хоббит – хабилис?
13 Комментариев в Наука | Science  

Судьба флоресских хоббитов продолжает волновать ищущие истины умы учёных. Потомки ли это яванских питекантропов, застрявших на райском острове? Или это потомство гораздо более примитивных "ранних Homo", неведомой миграцией занесённых через полсвета от родной Африки? А может, вообще больные люди, чьи кости искорёжены страшными синдромами, недостатком йода и лишними хромосомами?

Очередную попытку осветить тьму минувшего предприняли антропологи Австралии, США и, несколько неожиданно, Мадагаскара (на самом деле, это тот же американец, просто в Антананариву нет своих исследователей, поэтому ему там дали ставку). Был проведён тщательный обсчёт параметров черепа, челюстей, зубов и посткраниальных костей. Список привлечённых материалов, причём в основном оригиналов, действительно впечатляет. Учтено 133 признака. Всё это привело к великому выводу: хоббиты ‒ потомки африканских хабилисов, гораздо более примитивные, чем даже дманисцы и эргастеры.


НО!


Журналисты, конечно, разнесли эту весть как неслыханную сенсацию. Однако ж, идея не нова. Те же авторы писали ровно то же ещё в 2006 году, через пару лет после описания хоббитов. Другие с вариациями на тему повторяли это в 2007 и 2008 году.

Хоббит – хабилис? Антропогенез, антропогенезру, Homo floresiensis, Homo habilis, Кластерный анализ, Станислав Дробышевский, наука, длиннопост

На фото: Homo floresiensis. Реконструкция Анатолия Александрова.


В чём же новость? Обсчитано больше признаков? Но как обсчитано? Ба! Да ведь старым добрым кластерным анализом, который в умелых руках может показать что угодно!


И впрямь, не мешает внимательнее приглядеться и к построенным филогенетическим деревьям. Действительно, хоббиты во всех вариантах анализа кластеризуются с хабилисами и противопоставляются более продвинутым людям. Но тонкость в том, как кластеризуются эти прочие. Рудольфенсисов авторы вообще из схем убрали, чтобы не портили картину. На первом и третьем деревьях группа дманиси-наледи располагается между австралопитеками и хоббитами-хабилисами, во втором ‒ между хоббитами-хабилисами и эргастерами-эректусами. Афаренсисы то примитивнее африканусов-седиб, то прогрессивнее. На очередном эргастеры ближе к людям, чем эректусы.


Далее, открываем электронное приложение к статье и что мы видим? Ещё три дерева. На первом всё красиво, эволюционная последовательность прям как в учебнике, причём показательно, что афаренсисы ‒ самые примитивные среди австралопитеков, потом идут африканусы с седибами, рудольфенсисы оказываются самыми примитивными из Homo, за ними следуют дманисцы с наледи, после ‒ хоббиты с хабилисами, потом ‒ эректусы-эргастеры и в конце ‒ сапиенсы. На втором дереве сапиенсы соединены с дманисцами и противопоставляются группе эректус-эргастер, а рудольфенсисы вместе с наледи расположились между гориллами-шимпанзе и австралопитеками в безнадёжной дали от людей; афаренсисы уже продвинутее африканусов с седибами. На третьей схеме группа рудольфенсисы-наледи-дманисцы застряли между шимпанзе и астралопитеками, афаренсисы опять самые продвинутые среди австралопитеков, потом шествуют хоббиты, хабилисы, эректусы, лишь за ними ‒ эргастеры, а венчают "марш прогресса" сапиенсы.


Какой вывод мы можем сделать из этой чехарды? Метод кривой! Что сотни раз было видно и по предыдущим работам, где он применялся.


Как же так вышло? А может, стоит взглянуть на признаки, пошедшие в ход? Это описательные балловые признаки типа: "наибольшая ширина черепа расположена: 1) на теменных костях, 2) на надсосцевидной области", "лицевой прогнатизм: 1) прогнатный, 2) промежуточный, прогнатный и мезогнатный, 3) ортогнатный ‒ не встретился в выборке". Далее следуют десятки отверстий, пупырышков и бороздок в духе "слабый, средний, сильный", "круглый, промежуточный ‒ круглый и овальный, овальный". Понятно, конечно, что для увеличения выборки можно описать и такое, но всякий, хоть сколько-то занимавшийся краниологией, знает ‒ описательные признаки могут быть только вспомогательными, идущими вдогонку за измерительными. Субъективность описания "слабый-средний-сильный" чрезвычайно велика, тем более при сравнении столь разных существ, как орангутан, австралопитек, хоббит и человек. Как понять, силён ли очередной бугорок, если размеры костей у разных видов различаются порой в разы?


Так что величие сенсации вроде уже и не такое великое. Конструкция скрипит и шатается на ветру, колышущиеся ветви кластерных деревьев путаются и допускают множество интерпретаций. А тайна флоресских хоббитов продолжает волновать ищущие истины умы учёных...


Автор: С. Дробышевский
Источник: АНТРОПОГЕНЕЗ.РУ

Показать полностью 1
616
Спасибо, Кассини!
31 Комментарий в Наука | Science  

Сегодня, 26 апреля, космический аппарат НАСА Кассини начнёт своё финальное путешествие: совершив 22 пролёта между Сатурном и его кольцами, в сентябре он войдёт в атмосферу планеты и сгорит.


Этим видео мы хотим подвести итоги и рассказать вам о главных достижениях миссии.

Спасибо, Кассини!

299
Кассини. Ты помнишь, как всё начиналось?
18 Комментариев в Наука | Science  

Вот и подходит к концу миссия Кассини. Сегодня в сообществе был ролик, посвященный Гранд Финалу исследовательской миссии. Гугл этому событию посвятил Кассиниевый дудл.
И, на фоне финального настроения, хотел бы чужими словами рассказать о ожидании старта Кассини.

Исследовательская станция стартовала с Земли в далёком-далёком 1997 году.

Интернет тогда был в России редок, новости получали из телевидения и газет. В основном в новостях звучала сиюминутная политика и бытовуха. Но вот, газета "Комсомольская правда", в преддверии запуска "Кассини", посылает своего корреспондента в Штаты за "долгоиграющей" информацией и публикует статью об аппарате. И я прочитал эту статью, и вырезал, и сохранил (и продолжаю хранить). Статья завершалась на грустной ноте - старт отложен, окно запуска небольшое, можем не успеть. И я пару лет не знал вообще - был старт или не был. Потом, на трети пути, когда после облета Венеры был пролет "Кассини" мимо Земли, прошла информация, что все хорошо, полет нормальный. И, закономерно, спустя еще пять лет, был выход на орбиту Сатурна и собственно началась научная работа.


Вот эта статья (ниже привожу текст):

Кассини. Ты помнишь, как всё начиналось? Кассини, Сатурн, Межпланетные станции, космос, популяризация науки, длиннопост
Показать полностью 1
1430
Премия дарвина в науке 1940-х
87 Комментариев в Наука | Science  
Премия дарвина в науке 1940-х ВКонтакте, наука, байка, википедия, скриншот, физика

пруфлинк https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D1%80%D1%8F%D0%B4...

857
На Казанском авиазаводе восстановлена электронно-лучевая сварка титана
141 Комментарий в Наука | Science  

На Казанском авиазаводе им. С.П.Горбунова в рекордно короткие сроки восстановлена электронно-лучевая сварка титана. Технология восстановлена на новой, современной технической основе.

На Казанском авиазаводе восстановлена электронно-лучевая сварка титана Производство, Наука, Техника, сварка, титан, Казань, Авиация, длиннопост

Технология использовалась в СССР и будет использоваться далее (в том числе) для строительства самолётов Ту-160. В 90-х технология была практически «утеряна».


Речь идет о уникальной технологии, вакуумном отжиге и сварке узлов из титана, для чего некогда использовались установки электронно-лучевой сварки (ЭЛУ-24) и отжига (УВН-45). Уникальное оборудование позволяет сваривать титановые плиты переменной толщины длиной до 20 метров.  


«Хребтом» бомбардировщика Ту-160 можно назвать центральную титановую балку длиной 12,4 м и шириной 2,1 м, вокруг которой и группировались остальные элементы планера. Например, на ее шарнирные узлы навешивались крылья.

Показать полностью 7


Пожалуйста, войдите в аккаунт или зарегистрируйтесь