Когда то сжигали ведьм, колдунов, еретиков, просто сомневающихся в религии. Потом, к счастью, наступило время цивилизации. Цивилизованные люди не сжигали публично, а цивилизованно сажали оппонентов в психиатрические лечебницы. В одной из таких больниц был до смерти забит сумасшедший, рассказывавший что, нас убивают крохотные невидимые человечки, от которых нужно защищаться. Что взять с психа, туда ему и дорога. Как там его звали? Земмельвейс, Игнац Филипп — венгерский врач-акушер, профессор, получивший прозвище «спаситель матерей». В СССР, оплоте науки и атеизма отправляли в дурку за критику теории Эйнштена. Следуя теории заговора, нужно задать вопрос - насколько независима была советская наука, если на Западе делали то же самое? Но это было в дремучем 20 веке. Мы уже живем в 21 м. Закрываем школы, больницы, строим церкви, мечети, дацаны. Вводим в учебных заведениях религиозные ограничения. Религиозные деятели освящают космические корабли. За сомнения в религиозных догмах можно получить реальный срок. И вот дождались. РАН объявляет сомнения преступными. А почему? Может быть потому что, доказать факт высадки на Луну людей однозначно не может? Все было бы проще, если бы существовала технология, способная справиться с подобной задачей, но на сегодняшний момент ее нет. И в сказки что она утрачена не верится. Ведь, по лору ее применяли не единожды. Шесть таких модулей совершили успешную посадку на Луну в 1969—1972 годах. Но это все не важно. Летали, не летали. Верят, не верят. Важно то, что нам посчастливилось дожить до того светлого, нефильтрованного будущего, когда сомневающихся объявляют преступниками и улюлюкающая толпа радостно это поддерживает. Все же в 21 веке живем. И делает это не какой нибудь служка-мракобес, а целая Академия Наук.
Не меньше половины из тех, кто знает как переустроить мир на новых основаниях и привести всё человечество к щасью, сидят в вонючем нижнем белье и замусоренной пыльной квартире...
Все мы знаем, что персонализированная медицина – это благородная цель, но пока что она больше напоминает красивую обёртку от конфеты, чем реальный прорыв. Постоянно говорят о революционных данных, о геномных чудесах, но когда дело доходит до реальной интеграции этих потоков информации, всё упирается в старые добрые проблемы совместимости и, будем честны, банальной небрежности. И вот, когда мы уже почти смирились с тем, что "Implementation of AI in Precision Medicine" станет очередным набором красивых слайдов, авторы этой работы заставляют задуматься: а не окажется ли, что главная сложность не в алгоритмах, а в том, что мы, как всегда, пытаемся прикрутить высокотехнологичное решение к системе, которая сама по себе разваливается?
Элегантная идея точной медицины на базе ИИ сталкивается с суровой реальностью: внедрение – это всегда компромисс между мечтой и тем, что реально работает. В этой схеме – все факторы, которые неизбежно сломают идеальную теорию.
Персонализированная медицина: Между надеждой и техническим долгом
Идея «персонализированной медицины» звучит, конечно, заманчиво. Обещания адаптировать лечение под конкретного пациента, выстраивая терапию на основе его уникального набора данных… Всё это, в теории, может радикально изменить здравоохранение. Но давайте смотреть правде в глаза: за каждым «революционным» прорывом скрывается тонна технического долга. Авторы этой работы, как и мы все, прекрасно понимают, что переход к AI-управляемой медицине – это не просто вопрос алгоритмов, а комплексная проблема, упирающаяся в существующую инфраструктуру.
В основе этого нового подхода лежит концепция Мультимодальных данных. Не просто генетический анализ, не только история болезни, но и образ жизни, привычки, даже данные с носимых устройств. Всё это – потенциальный источник ценной информации, который, в теории, позволяет выстроить более точную и эффективную модель лечения. Но, как известно, чем больше данных, тем больше головной боли. Интегрировать, очистить, структурировать, обеспечить безопасность… Это задача, которая требует огромных ресурсов и, главное, хорошо продуманной архитектуры.
Авторы подчеркивают, что просто создать «умный» алгоритм недостаточно. Необходимо решить ряд серьезных проблем, связанных с внедрением AI в существующую систему здравоохранения. Нехватка квалифицированных специалистов, устаревшее оборудование, разрозненные базы данных, отсутствие стандартов… Всё это – препятствия, которые необходимо преодолеть, чтобы AI-управляемая медицина перестала быть красивой теорией и превратилась в реальность. Они говорят, что часто «оптимизируют ради оптимизации» и, в итоге, только усложняют процесс.
Авторы подчеркивают, что успешное внедрение AI требует не только технических инноваций, но и серьезных организационных изменений. Необходимо пересмотреть существующие процессы, обучить персонал, обеспечить взаимодействие между различными подразделениями. И, самое главное, необходимо помнить, что AI – это всего лишь инструмент, который должен помогать врачам, а не заменять их. Мы не создаем автоматизированные системы, мы реанимируем надежду, а это требует очень аккуратного подхода.
В заключение, авторы отмечают, что преодоление этих трудностей является ключом к раскрытию всего потенциала AI в улучшении результатов лечения пациентов. Это не просто вопрос технологического прогресса, это вопрос нашей ответственности перед теми, кто нуждается в помощи. Всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно, и нам нужно быть к этому готовыми.
Данные: Основа надежного AI, или почему «мусор на входе – мусор на выходе»
Исследования показали, что точность и полнота исходных данных – краеугольный камень для создания действительно надёжных моделей искусственного интеллекта в здравоохранении. Нельзя построить замок на песке, и нельзя ожидать, что алгоритм выучит закономерности в хаосе. Авторы отмечают, что разрозненность данных, их противоречивость между различными системами – это прямой путь к неэффективности, к бессмысленному потреблению ресурсов. Каждая больница, каждая лаборатория хранит информацию по-своему, словно собирает пазл, детали от которого принадлежат к разным картинкам. И не удивительно, что «устройство» отказывается работать.
На практике это выглядит примерно так: данные одного пациента могут быть распределены между несколькими информационными системами, дублироваться, содержать ошибки или неполные сведения. Это, разумеется, вносит искажения в работу алгоритмов, заставляя их «видеть» ложные закономерности или игнорировать важные факторы. И даже самые сложные алгоритмы машинного обучения бессильны, если исходные данные – это мусор. Всё, что можно задеплоить – однажды упадёт. И это не вина разработчиков, а плата за пренебрежение к качеству данных.
Впрочем, недостаточно просто собрать данные в одном месте. Необходимо обеспечить их стандартизацию, унификацию и проверку на наличие ошибок. Авторы подчеркивают, что надёжная валидация моделей – это не просто техническая необходимость, а фундаментальное требование для обеспечения их применимости в реальной клинической практике. Модель, которая хорошо работает на одной группе пациентов, может оказаться совершенно бесполезной или даже опасной для другой. И тут важна не только статистическая значимость, но и клиническая релевантность.
Особое внимание исследователи уделяют проблеме обобщаемости моделей. Алгоритм, обученный на данных одной больницы, может плохо работать в другой, из-за различий в протоколах лечения, демографическом составе пациентов или особенностях оборудования. Чтобы избежать этой проблемы, необходимо проводить тщательное тестирование моделей на различных группах пациентов и в различных клинических условиях. Но даже это не гарантирует успеха. Любая абстракция умирает от продакшена. Всегда найдутся какие-то краевые случаи, которые модель не учтет, какие-то неожиданные факторы, которые повлияют на результат.
Таким образом, решение проблем с качеством данных – это не просто техническая задача, а комплексный процесс, требующий участия врачей, программистов, аналитиков и других специалистов. Это не просто исправление ошибок, а создание культуры качества, в которой каждый участник процесса осознает свою ответственность за достоверность и полноту информации. Авторы утверждают, что без решения этих проблем клинические выгоды от использования искусственного интеллекта останутся лишь на бумаге. И в этом, пожалуй, заключается главная ирония: самая передовая технология может оказаться бесполезной, если не обеспечить её надёжную основу.
Прозрачность и объяснимость: Почему врачи не доверяют «чёрным ящикам»
Исследования показали, что врачи, как и любые другие пользователи, хотят понимать, почему система пришла к тому или иному выводу. И это не прихоть, а необходимость. Ведь мы все знаем, как прекрасно работает «продакшен» — рано или поздно найдется случай, когда элегантная модель выдаст совершенно абсурдный результат. И тогда кто будет отвечать? Не алгоритм, конечно.
Поэтому методы Explainable AI (XAI) — это не просто модное словечко, а критически важный инструмент. Они должны давать врачам возможность заглянуть «под капот» и понять, какие факторы повлияли на рекомендацию. Врачи не хотят слепо доверять «черному ящику», они хотят видеть логику, пусть и сложную. Иначе зачем вообще что-то менять?
Системы поддержки принятия клинических решений, работающие на основе XAI, могут, конечно, улучшить диагностическую точность. Но давайте будем реалистами: они не заменят врача. Они должны дополнять клиническое суждение, предоставлять дополнительную информацию, а не диктовать условия. Врачи — это не операторы ввода данных, они — специалисты, и их опыт бесценен.
А вот Digital Twins — это интересная история. Создать виртуальную копию пациента, чтобы смоделировать его реакцию на лечение? Звучит красиво, но кто будет поддерживать эту модель в актуальном состоянии? Данные устаревают быстрее, чем успеваешь их обновить. Но если подойти к этому вопросу разумно, можно получить действительно полезный инструмент для разработки персонализированных планов лечения.
Однако внедрение этих решений в существующий клинический workflow — это задача нетривиальная. Нельзя просто взять и навязать врачам новый инструмент, не посоветовавшись с ними. Необходима тщательная подготовка, обучение и, самое главное, сотрудничество между разработчиками AI и медицинскими работниками. Иначе, всё это превратится в дорогую игрушку, которая будет пылиться на полке. В конечном итоге, мы все хотим одного — чтобы пациенты получали качественную медицинскую помощь. А это требует не только передовых технологий, но и здравого смысла.
И да, не забывайте о данных. Качество данных — это фундамент любой AI-системы. Если данные плохие, то и результат будет соответствующий. А хорошие данные — это дорого и сложно. Но это уже другая история…
Предвзятость и этика: Как не навредить, внедряя AI в медицину
Исследования, щедро описывающие возможности искусственного интеллекта в медицине, неизменно упускают из виду один важный момент: всё рано или поздно превращается в технический долг. Авторы этих работ, как правило, сосредотачиваются на элегантности алгоритмов и «бесконечной масштабируемости», но умалчивают о тех подводных камнях, которые неизбежно возникают при внедрении в реальную клиническую практику. Особенно это касается проблемы предвзятости алгоритмов.
Алгоритмическая предвзятость – это не абстрактная угроза, а вполне реальный риск, который может усугубить существующее неравенство в здравоохранении. Если обучающие данные содержат систематические ошибки или отражают предвзятое отношение к определенным группам пациентов, то итоговый алгоритм будет выдавать несправедливые или неточные прогнозы. И, как показывает опыт, выявить эту предвзятость на этапе тестирования бывает крайне сложно – особенно если тесты показывают только «зелёный свет».
Но предвзятость – это лишь одна сторона медали. Этические аспекты, связанные с конфиденциальностью данных пациентов, их безопасностью и ответственностью за принимаемые решения, приобретают первостепенное значение. Нельзя забывать, что за каждым набором данных стоят реальные люди, и их право на неприкосновенность личной жизни должно быть гарантировано. Идея о том, что данные можно «анонимизировать» и использовать без ограничений, наивна и опасна.
Чтобы минимизировать риски, необходимо придерживаться строгих стандартов при подготовке и обработке данных. Внедрение общих онтологий и схем метаданных позволит улучшить качество данных и снизить вероятность возникновения систематических ошибок. Это потребует значительных усилий и ресурсов, но в конечном итоге окупится. Всё равно, как и тщательное тестирование – в идеале, тестирование должно имитировать реальные условия эксплуатации, а не просто проверять синтаксис.
Впрочем, даже самые передовые технологии не смогут решить всех проблем. Важно помнить, что искусственный интеллект – это всего лишь инструмент, и его эффективность зависит от того, кто и как его использует. Необходимо обучать медицинский персонал работе с новыми технологиями, а также формировать у них критическое мышление. Иначе, все эти «революционные» алгоритмы превратятся в дорогостоящую игрушку, которая не принесет никакой пользы.
По сути, задача состоит в том, чтобы создать устойчивую экосистему, в которой данные собираются, обрабатываются и используются ответственно и этично. Это потребует совместных усилий со стороны ученых, врачей, разработчиков и регуляторов. И да, это будет непросто. Но если мы хотим, чтобы искусственный интеллект действительно улучшил здоровье людей, нам придётся приложить немало усилий.
В конце концов, всё возвращается на круги своя. Мы изобретаем новые технологии, надеемся на лучшее, а потом сталкиваемся с теми же проблемами, что и раньше. Но, возможно, в этот раз мы сможем сделать что-то по-другому. Иначе, все эти разговоры о «революции» останутся просто словами.
Всё это напоминает старую истину. Как говорил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на раковую опухоль: он будет расти, пока его не удалят». В контексте прецизионной медицины и внедрения ИИ, описанном в статье, мы видим ту же самую картину. Потенциал огромен, но без тщательной проработки качества данных и интеграции в клинический процесс, все эти «революционные» алгоритмы быстро превратятся в технический долг. Особенно важно помнить, что даже самая элегантная модель машинного обучения бессильна перед некачественными исходными данными – это и есть та самая «опухоль», которую нужно удалять, прежде чем надеяться на успех.
Что дальше?
Итак, мы снова говорим о чудесных перспективах искусственного интеллекта в персонализированной медицине. Как будто мы не слышали этого уже раз двадцать. Каждая "революция" неизбежно превращается в гору технического долга, и я подозреваю, что скоро кто-то назовёт эту гору "AI-driven healthcare platform" и получит инвестиции. Проблема, как всегда, не в алгоритмах, а в данных. Пока мы спорим о точности моделей, клинические базы данных продолжают страдать от хаоса и неполноты. Цифровые двойники? Звучит красиво, но кто будет поддерживать эту сложную систему, когда "простой bash-скрипт", который всё работал, сломается?
Нас ждёт неизбежное разочарование. Обещания "объяснимого AI" (XAI) кажутся особенно наивными. Объяснить, почему модель предсказала редкое заболевание, когда в данных были пропуски и ошибки – это задача для философа, а не для инженера. И, конечно, не стоит забывать об этических аспектах. Кто будет нести ответственность, когда "умная" система примет неверное решение? Я начинаю подозревать, что они просто повторяют модные слова, чтобы получить грант.
В конечном итоге, успех в этой области зависит не от гениальных алгоритмов, а от скучной, рутинной работы по очистке данных, интеграции систем и обучению врачей. А это, увы, не так гламурно, как "AI-powered healthcare revolution". И документация, как всегда, врёт.
Листал Пикабу, дискутировал о вечном и бесконечном, и тут взору предстал персонаж, о котором захотелось поведать всем. Я такую забористую дичь в последний раз видел только в сообществе плоской Земли в Вк. Теперь "их борьба" с прицелом на всю Вселенную. Ну а хули нет то? ;)
Астрономы, астрофизики, историки, да и вообще все люди, кто хоть немного читал научные книги, оценят его по достоинству.
Здесь совсем небольшая подборочка. В его постах и других комментах всё ещё более забористее))) Насчёт релятивистов прям "пунктик" у товарища, упоминаются в каждом втором комменте. Чувак сделал мой вечер)
Мне очень нравится теория о том, что мы живём в симуляции. Мне нравится размышлять об этом и изучать связанную с этим информацию.
Скажу сразу. Я не претендую на какой-то прорыв или ещё что-то. Всё представленное ниже - это лишь мысли простого человека без специализированного по теме образования. Я любитель и просто хочу обсудить это с другими людьми. И да, я понимаю, что светлые умы к моим размышлениям могли прийти гораздо раньше и куда лучше это объяснить.
Так же, уточняю. Тело текста - это результат моих рассуждений переданных в ChatGPT с целью сделать из этого цельный читаемый текст, после чего он был подвержен небольшой ручной редакции. Поэтому, знатоки могут обнаружить признаки генерации текста с помощью ИИ.
Собственно, мои размышления:
Я хотел бы поделиться гипотезой, которая поднимает вопрос о том, может ли наша реальность быть вычислительной симуляцией, где скорость света и другие физические константы не являются «естественными» законами, а следствием вычислительных ограничений, налагаемых на систему, которая поддерживает нашу реальность. Вдохновившись концепциями симуляций и вычислительных систем, я построил теоретическую модель, которая может предположить возможные объяснения различные физические явления, такие как релятивистские эффекты, скорость света и даже квантовую неопределенность. Хотелось бы обсудить, насколько эта гипотеза может быть связана с существующими теориями.
1. Скорость света как ограничение пропускной способности вычислительной системы
Предположим, что наша реальность — это не физическая вселенная в классическом понимании, а вычислительная симуляция, где вся информация об окружающем мире хранится и обрабатывается на некотором вычислительном «железе». В такой системе скорость света могла бы быть аналогом пропускной способности этого вычислительного устройства, то есть лимитом, определяющим максимальную скорость передачи данных через пространство. В отличие от традиционной физики, где скорость света воспринимается как фундаментальная константа, в этом контексте она становится ограничением, обусловленным вычислительными ресурсами самой симуляции.
Если рассматривать скорость света как физический аналог максимальной скорости, с которой может передаваться информация (или «отрисовываться» объекты), то это ограничение могло бы объяснить не только скорость света, но и другие фундаментальные константы, которые ограничивают физические процессы. Это поднимает вопрос: может ли вся наша реальность, включая все законы физики, быть следствием вычислительных ограничений симуляции?
2. Скачки объектов с околосветовой скоростью
Теперь предположим, что объект движется с околосветовой скоростью. В реальной физике мы сталкиваемся с эффектом замедления времени: для объекта, движущегося с высокой скоростью, время течет медленнее относительно внешнего наблюдателя. Однако если интерпретировать этот эффект с точки зрения вычислительных ограничений симуляции, можно предположить, что при достижении скорости, близкой к скорости света, система, поддерживающая симуляцию, начинает испытывать проблемы с корректной обработкой промежуточных состояний объекта.
Для наблюдателя такое движение будет казаться не плавным, а «перескакивающим» из одной точки в другую, как если бы система не успевала обрабатывать все промежуточные моменты. Грубо говоря, для наблюдателя падает ФПС для наблюдаемого объекта. Это можно интерпретировать как вычислительную «перегрузку»: при слишком большой скорости объект требует слишком много ресурсов для корректного отображения, и система не успевает обработать все данные, что приводит к видимым «скачкам».
Таким образом, можно утверждать, что ограничение скорости света в реальности — это не просто физическое явление, а следствие того, что система не может эффективно обрабатывать данные при сверхвысоких скоростях. Если объект преодолеет этот предел, это может привести к сбою системы (аналогично тому, как компьютерные игры или симуляции «крашатся» при обработке слишком сложных или быстрых сцен).
3. Фундаментальное ограничение вычислительных ресурсов как физическое явление
Здесь стоит подвести важный итог: ограничение скорости обработки данных становится не просто техническим аспектом, а фундаментальным физическим законом. Чем ближе объект движется к скорости света, тем больше вычислительных ресурсов требует его движение. Это может привести к тому, что скорость света будет недостижимой, поскольку при попытке преодолеть эту границу система столкнется с перегрузкой. Это, в свою очередь, может вызвать сбой или разрушение самой симуляции. Этот эффект можно рассматривать как аналог системного сбоя (например, "BSOD" в вычислительных системах), который приводит к нарушению стабильности реальности.
По мере того как объект, имеющий массу, приближается к скорости света, его энергия и инерция (устойчивость к изменению движения) бесконечно возрастают. Чтобы достичь самой скорости света, понадобилась бы бесконечная энергия, а это физически невозможно.
Ещё одно ограничение предотвращающее такую возможность, буквально говорящее, что всех ресурсов будет недостаточно, чтобы одним объектом достичь предела нагрузки на систему.
4. Упрощение объектов и квантовая неопределенность
Один из недавних примеров Space Marine 2, где на фоне происходят красочные баталии. Но если приблизить, то становится забавно. Слава Императору!
Для избегания этой проблемы в модели симуляции, поддерживающей нашу реальность, добавлена система LOD'ов удаленных объектов. Они упрощаются для оптимизации вычислений. Это аналогично тому, как в компьютерных играх объекты, находящиеся на дальнем расстоянии, отображаются с меньшей детализацией. Только когда наблюдатель «приближается» к объекту, система увеличивает его детализацию, что позволяет воспринимать его как полноценный, точный объект.
Этот эффект можно интерпретировать через квантовую теорию, в которой неопределенность и коллапс волновой функции могут быть связаны с «упрощением» данных о частицах. Пока объект не наблюдается, его состояние не определено с точностью, а его «реальное» состояние становится доступным лишь в момент наблюдения. В этой гипотезе, если мы рассматриваем реальность как симуляцию, квантовая неопределенность может быть следствием того, что система не обновляет полностью информацию о ненаблюдаемых объектах, а только в момент их наблюдения выбирается одно из возможных состояний.
5. Скорость света как максимальная граница стабильности системы
Таким образом, можно предположить, что скорость света является не только физическим ограничением, но и ограничением для стабильности самой симулированной реальности. Это следствие вычислительных ограничений, налагаемых на систему. Преодоление этой границы может привести к системному сбою, что аналогично сбою вычислительных систем, когда они сталкиваются с задачами, выходящими за пределы их вычислительных мощностей. По этой причине - перемещение объекта со сверхсветовой скоростью считается невозможным, ибо в таком случае фреймрейта будет недостаточно, что может быть критичным для системы на которой функционирует наша реальность.
Заключение
Данная гипотеза представляет собой попытку связать ограничения вычислительных ресурсов "нашей реальности" с фундаментальными физическими законами, такими как скорость света, время и пространство. В таком контексте можно рассматривать эти законы как следствия из ограничений симулированной реальности, а не как неизменные физические параметры. Если эта гипотеза имеет смысл, она могла бы объяснить не только релятивистские эффекты и квантовую неопределенность, но и более глубокие вопросы о природе реальности, включая такие концепции как возможные аспекты квантовой гравитации.
Буду рад обсудить эту гипотезу и получить обратную связь от энтузиастов и может быть даже специалистов.
Просьба тапки оставить на ногах. Повторяюсь. Я не спец. Я не претендую на что-либо. Просто интересующийся человек. Если я вы не согласны с чем-то изложенным в тексте, то буду рад прочитать ваше мнение и обсудить. Я не ошалелый "симулятороземельщик", брызгать слюной в несогласных не буду.
P.S. к этому всему меня привёл мой мысленный эксперимент, который я могу оставить в комментариях. Но на самом деле, это будет просто тем же самым, что сказано в посте. Просто от лица "наблюдателя" и "объекта".
P.P.S. Я не хочу задеть чувства физиков, поэтому не знаю к какому сообществу прикрепить этот пост. Если есть возможность, сделайте это сами.
В 1477 году итальянец Донато Браманте (живописец и архитектор) написал одну фреску. Теперь она известна всему миру.
На фреске той - греческие мудрецы, Гераклит и Демокрит. Один плачет над людскими пороками. Другой смеется над их глупостями. Но речь, впрочем, не о них. А о глупостях людских.
Между философами художник поместил земной шар. Именно шар. Круглый, как мяч.
Выходит, в XV столетии у всякого грамотного человека не было сомнений в форме Земли. Вопрос считали на то время решенным. Любопытно, что сомнения эти появились гораздо позже. Уже в начале нашего, XXI века.
Почему? Непонятно. Наверное, ответ лежит в иной плоскости. Не в сфере науки и астрономии, а где-то между глупостью и романтикой.
В мире нет больше "белых пятен"
Наш мир давно измерили и рассчитали. Спутники летают, навигаторы показывают путь до одного метра. Ученые описали почти всю Вселенную одними только формулами и гипотезами. И в ней уже кажется, что не осталось места для Творца. Остались правда некоторые переменные непонятного толка, типа "темной материи" и "черных дыр".
Рационализм и бездушие техносферы победили окончательно. А потом появились они - последние романтики и "исповедники" Плоской Земли.
Догматы и святые плоской веры
Они утверждают: Земля - блин. А Солнце - маленькое и ходит над нами. Антарктида - это ледяная стена и край света. А все фото из космоса - подделка НАСА. Адепты теории утверждают, что нас опять обманывают. ЦРУ - сейчас, а Браманте раньше, еще в XV веке.
Сторонники теории собираются на конференциях. Показывают какие-то опыты. Пишут книги и выкладывают видеоролики. Смотрят на горизонт и не видят кривизны. Их аргументы просты и прекрасны в своей наивности. Космонавты для них - актеры. Спутники - воздушные шары. Гравитация - обман. Карта мира - заговор ученых.
Они создали свою картографию. Свою физику и историю. Это уже параллельная альтернативная цивилизация. Только пользуются они при этом смартфонами. А те как известно, работают от орбитальных спутников. Интересно, какое объяснение нашли "плоскоземельцы" для себя в этом факте.
Певец у микрофона на краю тарелки
Особенно трогателен пример певца Юрия Лозы. Который, между прочим, учился на географическом факультете. Правда, не закончил. Вероятно там говорили о форме планеты на старших курсах. А до них Юрий не дошел.
Как певец он состоялся. Его песни когда-то звучали на всех радиостанциях. Теперь доказывает, что мы живем на диске. Только не музыкальном, а Земном.
Однажды на телевидении в 2020 году он привел свои доводы: моряки не пользуются глобусом; в геодезии нет понятия о шарообразности; разная температура на полюсах; самолеты летают только по прямой и только в Северном полушарии. Последнюю "тайну" раскрыл ему дядя, прослуживший в авиации тридцать лет.
Юрий Лоза - идеальный последователь теории "плоскоземельцев". Он не физик и не астроном. Он - художник и мастер Слова. Ему нужна понятная картина мира. Но с долей фантазии и сказки. Иначе он не состоится как творческая личность. Наверное, так.
Заключение для тех, кто на Шаре
Их не так много. По разным опросам, в России - 3%. В США - побольше. Но движение растет. Особенно среди творческих людей. Художников, музыкантов, поэтов. И баскетболистов, как Шакил О’Нил.
Теория плоской Земли - это не болезнь невежества. Это тихий, упрямый бунт. Бунт против рационализма и "бездушия" техногенного мира. А еще - неплохой пиар. Иные знаковые люди больше известны как "плоскоземельцы", чем по своей основной профессии.
А может, им просто не нужна Вселенная, где они - пылинки в безразличной Пустоте. Им нужен уютный и обозримый мир. Мир в форме таза, с небом-колпаком и ледяной стеной по краю, чтоб не вытекла вода из океанов. Мир, который можно обойти, и в котором для чуда еще осталось место.
В конце концов, каждый имеет право на ту реальность, в которой ему удобнее.
Если вам любопытно каждый день узнавать об интересной технике и ее истории, приглашаю по ссылке на канал "ТехноДрама"
В основе вычислительной сложности лежит булева функция, простейшее, но мощнейшее отображение переменных в бинарные исходы. Однако, понимание границ этой сложности требует не только анализа алгебраической структуры – степени полинома, определяющего функцию – но и комбинаторной – способности функции разбивать пространство на подмножества, определяемой VC-размерностью. В исследовании ‘VC-Dimension vs Degree: An Uncertainty Principle for Boolean Functions’, авторы осмеливаются предположить, что эти два аспекта не могут быть одновременно минимальными, что указывает на фундаментальный компромисс между способностью функции к представлению и ее комбинаторной сложностью. Но действительно ли этот компромисс является универсальным, и какие типы функций достигают наилучшего баланса между VC-размерностью и степенью, открывая путь к более эффективным алгоритмам и более глубокому пониманию вычислительных границ?
Фундаментальные строительные блоки: Булевы функции и их сложность
В основе вычислительной сложности лежит булева функция – простое, но мощное отображение переменных в бинарные результаты. Подобно тому, как город развивается постепенно, без необходимости перестраивать весь квартал, понимание внутренней сложности этих функций имеет решающее значение для разработки эффективных алгоритмов и анализа вычислительных пределов. Булева функция служит фундаментальным строительным блоком, из которого можно создавать более сложные выражения.
Понятие индикаторной функции представляет собой основополагающий элемент для построения более сложных булевых выражений. Индикаторная функция, по сути, выделяет подмножество данных, удовлетворяющих определенному условию, и отображает его в бинарный результат. Это позволяет строить сложные логические конструкции, комбинируя несколько индикаторных функций. Подобно тому, как различные городские службы (транспорт, энергетика, водоснабжение) взаимосвязаны, индикаторные функции взаимодействуют друг с другом, формируя основу для более сложных вычислений.
Булевы функции – это не просто теоретические конструкции; они лежат в основе многочисленных реальных приложений, от проектирования схем до анализа данных. В цифровой электронике булевы функции используются для моделирования работы логических элементов и создания сложных схем. В области машинного обучения булевы функции используются для построения решающих деревьев и других моделей классификации. В анализе данных булевы функции используются для фильтрации и обработки больших объемов информации. Подобно тому, как инфраструктура города поддерживает все аспекты жизни, булевы функции поддерживают множество современных технологий.
Эволюция структуры булевой функции, ее способность адаптироваться к новым требованиям и сохранять при этом свою функциональность, является ключом к пониманию вычислительной сложности. Изучение различных представлений булевых функций, таких как сумма произведений или произведение сумм, позволяет находить более эффективные алгоритмы для их вычисления и анализа. Подобно тому, как город постоянно развивается, адаптируясь к меняющимся потребностям своих жителей, булева функция должна быть гибкой и способной адаптироваться к новым вычислениям.
В конечном счете, глубинное понимание булевых функций и их свойств имеет решающее значение для разработки эффективных алгоритмов, анализа вычислительных пределов и создания новых технологий. Это подобно пониманию базовых принципов градостроительства – без них невозможно создать функциональный и устойчивый город.
Размерность VC: Мера сложности и обобщающей способности
В архитектуре любой системы, будь то программное обеспечение или, как в данном случае, булева функция, необходимо понимать пределы ее сложности. Слишком сложная система, как правило, хрупка, а ее поведение трудно предсказать. В контексте булевых функций, измерение этой сложности требует формального подхода, и здесь на помощь приходит понятие VC-размерности.
VC-размерность, по сути, является мерой способности функции "запоминать" сложные закономерности. Она формализует интуитивное представление о том, что некоторые функции могут моделировать более широкий спектр входных данных, чем другие. Представьте себе функцию как "ученика", которому необходимо изучить определенный набор данных. VC-размерность показывает, насколько сложный набор данных этот "ученик" может освоить без переобучения.
Особый интерес представляет изучение подкубов внутри области определения функции. Подкуб, как геометрическая структура, позволяет визуализировать сложность и взаимосвязи между входными данными. Изучение того, как VC-размерность связана с наличием и структурой этих подкубов, дает ценные сведения о выразительной силе функции.
VC-размерность тесно связана с фундаментальными свойствами булевых функций. Она определяет их способность к моделированию, их чувствительность к изменениям входных данных и, в конечном итоге, их применимость в различных задачах. Понимание этих взаимосвязей имеет решающее значение для разработки эффективных и надежных алгоритмов.
Однако, как и в любом измерении сложности, важно понимать пределы VC-размерности. Слишком высокая VC-размерность может привести к переобучению, когда функция запоминает обучающие данные, но плохо обобщается на новые, ранее невиданные данные. В архитектуре, как и в жизни, важен баланс между сложностью и простотой. Задача состоит в том, чтобы найти оптимальный уровень сложности, который позволяет функции эффективно моделировать данные, избегая при этом переобучения и обеспечивая хорошую обобщающую способность.
Поэтому, понимание пределов VC-размерности имеет жизненно важное значение для предотвращения переобучения и обеспечения обобщения в моделях машинного обучения. Ведь хорошая система – это не просто сложный механизм, а элегантное решение, которое эффективно выполняет свою задачу.
Фурье степень и неравенство: Взаимосвязь сложности и представления
Исследование сложности булевых функций требует многогранного подхода. Рассмотрение лишь размерности или влияния не позволяет полностью понять внутреннюю структуру и потенциал для оптимизации. Подобно тому, как архитектура здания определяет его устойчивость и функциональность, внутренняя организация функции определяет ее поведение и эффективность. Гармоническое расширение, представляющее собой способ представления функции в более широком контексте, открывает новые возможности для анализа и понимания.
Гармоническая степень, представляющая сложность гармонического расширения, дает еще одно измерение для анализа свойств функции. Это не просто добавление нового параметра, а скорее взгляд на функцию под другим углом. Подобно тому, как различные инструменты позволяют инженеру оценить структуру из разных точек зрения, гармоническая степень позволяет математику оценить сложность функции в контексте ее гармонического расширения. Это расширение неразрывно связано с самой функцией и раскрывает информацию о ее внутренней структуре.
Анализ гармонической степени тесно зависит от свойств абелевой группы, управляющей областью определения функции. Представьте себе экосистему: каждый вид взаимодействует с другими и окружающей средой. Аналогично, свойства группы влияют на поведение функции и ее гармонического расширения. Различные группы обладают различными свойствами, и эти свойства влияют на сложность функции и ее гармонического расширения. Группа определяет "ландшафт", в котором существует функция, и этот ландшафт влияет на ее поведение.
Понимание взаимосвязи между гармоническими расширениями и структурой базовой группы может привести к более эффективным алгоритмам и представлениям данных. Невозможно починить одну часть системы, не понимая целого. Подобно тому, как архитектор должен понимать все аспекты здания, чтобы спроектировать его эффективно, математик должен понимать все аспекты группы, чтобы понять функцию и ее гармоническое расширение. Именно этот целостный подход позволяет создавать действительно элегантные и эффективные решения.
Подобно тому, как масштабируемость не определяется серверной мощностью, а ясными идеями, эффективность алгоритмов и представлений данных зависит не от сложности самих алгоритмов, а от понимания внутренней структуры данных. Именно эта глубинная связь между теорией и практикой позволяет создавать действительно инновационные решения.
Гармоническое расширение и структура группы: Целостный взгляд на сложность
Фурье степень булевой функции раскрывает её сложность в частотной области, предлагая дополнительную перспективу к размерности VC. В то время как размерность VC измеряет способность функции разбивать пространство на подмножества, фурье степень отражает её сложность с точки зрения количества необходимых переменных для представления функции в виде полинома. Подобно тому, как хороший архитектор рассматривает как структурную целостность, так и эстетику, анализ булевой функции требует рассмотрения обеих этих мер.
Теорема о неравенстве устанавливает фундаментальную связь между размерностью VC функции и её фурье степенью, предоставляя нижнюю границу сложности. Эта теорема подчёркивает присущий компромисс: функция с высокой размерностью VC неизбежно обладает высокой фурье степенью, и наоборот. Проще говоря, чем сложнее функция разбивает пространство, тем сложнее её представление в виде полинома. Как показывает практика, попытки обойти это правило приводят к неустойчивым решениям.
Рассмотрим, к примеру, булеву функцию, предназначенную для классификации сложных данных. Если функция обладает высокой размерностью VC, она может точно классифицировать даже самые запутанные данные. Однако это достигается ценой высокой фурье степени, что требует значительных вычислительных ресурсов. Попытка снизить фурье степень, упростив функцию, может привести к снижению точности классификации. Эта дилемма напоминает задачу оптимизации архитектуры системы: необходимо найти баланс между функциональностью и эффективностью.
Этот результат имеет последствия для разработки алгоритмов, предполагая, что минимизация как размерности VC, так и фурье степени имеет решающее значение для эффективности. В частности, алгоритмы, использующие функции с низкой сложностью, как правило, более масштабируемы и устойчивы к ошибкам. Как показывает опыт, алгоритмы, игнорирующие эту взаимосвязь, часто сталкиваются с проблемами производительности в реальных сценариях. Подобно хорошо спроектированному мосту, устойчивость и эффективность алгоритма зависят от баланса между его различными компонентами.
Важно отметить, что эта взаимосвязь не является абсолютной. Существуют функции, которые могут достичь низких значений как для размерности VC, так и для фурье степени, что делает их особенно привлекательными для практических приложений. Однако, как правило, минимизация одного показателя требует компромисса с другим. Подобно опытному инженеру, разработчик алгоритмов должен тщательно взвешивать различные факторы, чтобы найти оптимальное решение для конкретной задачи. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается.
В заключение, теорема о неравенстве представляет собой ценный инструмент для понимания сложности булевых функций. Подчёркивая присущий компромисс между размерностью VC и фурье степенью, она предоставляет разработчикам алгоритмов ценную информацию для разработки эффективных и масштабируемых решений. Зависимости — настоящая цена свободы.
В своей работе мы видим, как сложность функции, измеряемая её степенью, неразрывно связана с её способностью различать примеры, то есть с VC-размерностью. Это напоминает слова Галилео Галилея: «Измерения — это основа всего». Как и в случае с физическими системами, где любое измерение влияет на наблюдаемую реальность, в наших булевых функциях VC-размерность и степень представляют собой взаимосвязанные характеристики. Увеличение одной неминуемо приводит к увеличению другой, что подчеркивает фундаментальный принцип неопределенности, аналогичный тому, что мы наблюдаем в природе. Структура, определяемая этими параметрами, действительно определяет поведение функции, и понимание этой взаимосвязи критически важно для создания эффективных и надежных систем.
Что дальше?
Полученное соотношение VC(f) + deg(f) ≥ n, конечно, приятно глазу своей элегантностью. Это напоминает принцип неопределенности, но, как и в квантовой механике, возникает вопрос: что скрывается за этой кажущейся фундаментальностью? Мы показали, что нельзя одновременно иметь высокую сложность по VC-размерности и низкую степень, но почему именно это так? Это не просто ограничение на конкретные функции, это, похоже, отражение более глубокой структуры пространства булевых функций.
Очевидный следующий шаг – попытка обобщить это соотношение на другие группы. Абелевы группы, безусловно, представляют интерес, но что произойдет, если мы рассмотрим неабелевы? Будет ли существовать аналогичное ограничение, или же мы столкнемся с функциями, которые "обходят" это ограничение, демонстрируя совершенно иную сложность? Более того, как это соотношение связано с другими мерами сложности, такими как глубина схемы или количество запросов к оракулу?
Полагаю, мы лишь прикоснулись к поверхности. Подобно тому, как в живом организме изменение в одной части вызывает отклик во всей системе, каждое новое открытие в этой области неизбежно потребует переосмысления всей картины. Истина, как всегда, кроется в простоте, но путь к ней, вероятно, будет усеян сложными деталями и неожиданными открытиями.
