Фразы «учёные предполагают», «теория может объяснить» и даже само слово «теория» нередко отпугивают не близких к науке людей. Почему учёные всегда так неуверены? Неужели нельзя точно сказать, как же было на самом деле? Давайте разберёмся, почему это так и как работает наука

Ньютон не прав. Ньютон — лев! Только посмотрите на эту гриву

Как на самом деле устроен мир

Этого не знает никто. Подробный ответ на то, почему это так философы разрабатывали сотни лет. И вот в чём дело: предположим мы узнали какой-то факт об окружающем мире. Как мы можем быть уверены, что он описывает то, каким мир является на самом деле. Если мы увидели что-то своими глазами, мы могли плохо это разглядеть или не так понять. Если мы измерили какой-то показатель прибором, то с чего мы взяли, что прибор не врёт? Если мы прочитали факт в книге, то откуда нам знать, что он правдив, даже если так написано в этой книге. Одна гипсовая голова говорила "Я знаю, что я ничего не знаю", когда ещё не была гипсовой

Но в мире вокруг происходит множество вещей! Иногда идёт дождь, случаются солнечные затмения, а яблоки всегда падают только вниз. Очень хочется описать, как же это всё работает, найти закономерности. Пусть мы не можем знать, как это работает на самом деле. Давайте попытаемся сделать это хоть как-нибудь

И именно так и работают научные теории! Сначала люди пытаются описывать мир так, как могут. Более простым и очевидным образом. Земля кажется плоской — мы предполагаем, что она и есть плоская. Пусть мы не можем знать, какая она на самом деле, если жить с такой мыслью, можно уйти в депрессию. Давайте будем жить с той мыслью, что Земля плоская, пока не появятся свидетельства о том, что это не так

Очевидным предположением было, что все прочие небесные тела вращаются вокруг Земли — это называется геоцентризм. Научная ли это теория? Да! Это не псевдонаука (на том этапе развития человечества). Но со временем люди поняли, что если принять, что планеты в нашей солнечной системе вращаются вокруг Солнца, это позволит лучше и проще описывать наблюдаемые явления!

Так и работает наука. Учёный готов отвергнуть любую, даже самую красивую теорию, даже от величайшего человека, если она хуже описывает окружающий мир, чем новая. Пока же мы не изобрели новую теорию получше (или не доработали старую) мы пользуемся существующей. Как правило, у любой теории есть проблемы, есть вопросы, на которые она не может ответить полностью. Но если учёные её используют, значит она работает лучше всего, что ещё известно

Так что там с Ньютоном?

В школе все мы учили теорию гравитации Ньютона. Она была настоящим прорывом для своего времени. Но на данный момент она… неверна! Теория относительности Эйнштейна описывает мир куда лучше и поэтому встала на её место. Плоха ли теория Ньютона? Она очень хороша! Настолько хороша, что её достаточно, чтобы отправить человека в космос. Но мы готовы отвергнуть её в пользу более точной теории

Что же такое научная теория

Несмотря на то, что в этой статье я назвал геоцентризм и теорию плоской Земли научными, сейчас они такими не являются. Какими же свойствами должна обладать теория, чтобы она называлась научной?

1. Описание общих законов и сферы их применения. Наука должна правильно объяснять явления. Именно из-за несоответствия действительности была отвергнута теория плоской Земли

2. Предсказание неизвестных явлений. Если ваша теория может описать что-то уже существующее —это не так интересно. Важно, чтобы новая теория могла предсказывать новые явления — так наука движется вперёд

Например, Ньютон не просто понял, что яблоки падают вниз — наверняка, это замечали и другие люди. Гениальность Ньютона в том, что он предположил, что точно такие же законы притяжения работают для всех тел — в том числе небесных. Так Ньютон смог описать движение планет!

Из-за сложности предсказания новых явлений была отвергнута теория геоцентризма

3. Логико-математические выводы. Наука опирается на логику. Если в теории используются некорректные логические выводы или иррациональные понятия, она не научна

Поэтому любая религия не является научной теорией: она опирается на иррациональное — веру

4. Фальсифицируемость. Научная теория не может быть принципиально неопровержимой. Должен существовать такой эксперимент или факт, который мог бы её опровергнуть. Например, теорию относительности Эйнштейна можно опровергнуть: достаточно всего лишь одного несоответствия опыта её предсказаниям

Благодаря этому критерию теория эволюции является научной теорией, а психоанализ Фрейда — нет. Потому что психоанализ может объяснить любой факт в своих рамках

Надеюсь, после этого стало немного яснее неуверенность учёных и то, как на самом деле работает наука. Больше постов про науку, IT и учёбу — в моей группе ВК. Спасибо за чтение!

Это самая мистифицированная идея науки. Она обросла таким количеством мифов и предрассудков, что многие ведут споры о ней, не понимая самого предмета дискуссии. Я надеюсь этим постом показать, что в теории эволюции нет ничего сверхъестественного — она максимально логична!

Главное заблуждение

Начну немного отвлечённо, а затем перейду к основам. Многие воспринимают эволюцию, как что-то осознанное, имеющее цель

Это в корне неверно. Эволюция — это просто процесс, протекающий совершенно естественным образом при соблюдении некоторых условий, о которых мы поговорим далее. Воспринимайте её как, скажем, гравитацию. Она не имеет цели, она просто есть. И работает совсем не созидательным способом

На этом отступление закончилось, теперь поговорим более структурированно

Основы

Здесь я опишу достоверно известные науке факты, которые пригодятся нам в дальнейшем. Уверен, многие из них вам знакомы!

1. ДНК несёт наследственную информацию. Все эукариотические (с ядрами в клетках) организмы строятся на основе информации в ДНК их клеток. ДНК можно воспринимать, как книгу, написанную всего четырьмя буквами — нуклеотидами, в которой содержится инструкция по сборке и работе тела

2. Живые организмы обладают наследственностью. Это значит, что дети рождаются не совершенно уникальными, а получают генетическую информацию от родителей. Поэтому дети похожи на своих родственников

3. Каждая особь уникальна. Каждый ребёнок (не считая близнецов) рождается с уникальным набором признаков. Даже несмотря на то, что признаки эти наследуются от родителей, их настолько много, что в целом получается совершенно новый организм! Это происходит вследствие рекомбинации — случайного перемешивания генов при оплодотворении

Есть и другая причина:

4. В ДНК происходят мутации. Наш организм состоит из огромного числа клеток. Большинство из них постоянно обновляются — делятся. При этом в каждой клетке содержится полный набор хромосом, который вновь воспроизводится при делении. Представьте, что нашу книгу-инструкцию постоянно перепечатывают! Кроме того, её ещё и постоянно используют — читают. Рано или поздно случаются ошибки

Например, в книге написано "Ток бежит по проводам"

Но при переписывании книги (не один, а десятки и сотни раз) рано или поздно происходят ошибки. Где-то теряется буква, где-то вставляется новая, а где-то буквы могут поменяться местами. Чаще всего получается, конечно, нечитаемый бред. Но очень редко получаются и осмысленные «фразы», которые довольно сильно меняют смысл написанного. Например, мы можем получить вместо исходной фразу «Кот бежит по проводам»

Такие случайные ошибки, называемые мутациями, также играют свою роль в уникальности организмов

5. Работают законы логики и причинно-следственные связи. Новая запись в ДНК по-новому влияет на работу целого организма — это понятно. Но я бы хотел сказать о другом. Проведём мысленный эксперимент. Представьте остров, на котором из съедобного растут только бананы. А также, группу обезьян, живущих на этом острове. Обезьяны живут в этом раю годами, наслаждаясь едой и размножаясь. Но однажды происходит случайная мутация и в новом поколении рождается обезьяна с аллергией на бананы. Но больше еды на острове нет! Что произойдёт с такой обезьяной? К сожалению, она умрёт в детстве. Это называется естественным отбором — неприспособленные к условиям погибают. Предположим, аллергия была бы генетически обусловленной и, появившись после мутации, смогла бы передаваться потомкам. Но особь с этими генами умерла в детстве! Так естественным образом из популяции ушли неподходящие гены. Здесь нет никакой осмысленной силы, желающей, чтобы обезьяны ели только бананы — только суровое стечение обстоятельств. Остаются только обезьяны, способные питаться едой вокруг

Если вы согласны со всеми условиями, описанными выше, то вы легко поймёте и теорию эволюции — она является всего лишь выводом!

Как это работает

Жизнь в реальных условиях не так проста, как в банановом раю. Жизнь — это конкуренция. Нужно постоянно бороться с условиями окружающей среды. Необходимо добывать еду. За неё приходится конкурировать с особями других видов, а также своего! На всех пищи может и не хватить. Среди двух голодных львов выживет тот, кто первый схватит добычу — самый быстрый. Другой погибнет и гены более быстрого льва передадутся потомству. Здесь также видно, что едой может быть и ваш вид — тогда нужно бороться за свою жизнь уже иначе!

Откуда вообще берутся новые виды?

Путём постепенного очень медленного изменения текущих. Представьте океан, полный рыб. Еды катастрофически не хватает, многие погибают от голода. Но некоторые особи случайными мутациями получили то, что помогает искать пищу вне воды — конечности. Сначала в зачаточном состоянии, что могло позволить продвинуться чуть-чуть. Но те, кому это удалось, выжили и смогли передать гены конечностей потомкам! И так постепенно появлялись новые мутации, которые позволили живым существам выйти на сушу. Рыбы при этом никуда не делись: они также остались в океане! Но группе живых существ удалось покорить сушу и в этом раю, полном пищи, произвести также много потомства. А затем еды снова стало не хватать…

Почему мутации такие полезные?

Это ещё одно заблуждение! Мутации в абсолютном большинстве вредные. Исправлять что-то в инструкции по сборке организма — не лучшая идея (предложите программисту случайно изменить код и посмотреть, что будет). Чаще всего мутации летальны и особь с ними погибает ещё в зародышевом состоянии. В самом деле, какая польза от кошек в проводах, если нам нужно электричество? Небольшая часть мутаций — нейтральные. Например, изменение цвета глаз не очень поможет добывать пищу. И лишь крохотная часть от оставшейся доли процента мутаций могут принести какую-то пользу

И как же они тогда образуют столько новых видов?

На это есть две причины. Первую мы разобрали выше. Бесполезные мутации устранятся естественным образом — особь не выживет или не сможет оставить потомство. Зато полезные мутации закрепятся и распространятся. Представьте особь, которая получила доступ к огромному количеству пищи в океане голодных рыб! Она будет чувствовать себя прекрасно, найдёт пару для размножения и распространит свои гены.

Вторая причина — временные рамки эволюции. Это то, чего не понимают очень многие люди. Эволюция не измеряется сотнями или даже тысячами лет. Её время действия — сотни тысяч, миллионы и миллиарды лет. Жизни на Земле — два миллиарда лет. Вот как иллюстрирует Ричард Докинз в книге "Расплетая радугу" эволюционные рамки:

Раскиньте вширь руки в широком жесте, чтобы вместить всю эволюцию от начала у кончиков пальцев вашей левой руки, до сегодняшних дней – у правой.
На всём пути, проходящем через середину и дальше правого плеча, жизнь состояла только из бактерий.
Многоклеточная беспозвоночная жизнь расцвела где-то около вашего правого локтя.
Динозавры берут начало в середине вашей правой ладони, и вымирают в районе последней фаланги пальца.
Вся история Homo Sapiens и нашего предка Homo Erectus умещается на кончике ногтя.
Что же касается записанной истории, как шумеров, вавилонян, еврейских патриархов, династий фараонов, римских легионов, христианских отцов, неизменные законы мидян и персов; как Трои и греков, Елены и Ахиллеса и смерть Агамемнона; как Наполеона и Гитлера, Битлз и Билла Клинтона, их и всё что нам известно - сдуваются в виде пылинки от лёгкого прикосновения пилочки для ногтей.

Эволюция не стремится создать что-то прекрасное или совершенное. Она вообще не стремится ничего делать! Её метод — это метод слепого котёнка, перебирающего все варианты. Большинство вариантов погибают, но часть остаётся и оказывается способна распространить свои гены. Здесь нет никакого умысла, только прямая логика и жестокость окружающего мира. Мутации, наследственность и естественный отбор сливаются в то, что называется эволюцией. Приспособленные — отбираются, остальные — погибают. Эволюция не происходит по щелчку пальцев, она длится миллионы лет и достигается ценой миллионов смертей

И это ужасно! Такая суровая логика мира, «Приспособишься — выживешь», приводит к появлению существ самым мерзким образом цепляющихся за жизнь. Большая часть видов на планете — насекомые. 50% видов живых существ хотя бы на одной стадии развития являются паразитами

Я бы хотел жить в мире, который создало доброе и любящее существо, и чтобы после смерти нас ждало райское место. Но реальность, к сожалению, не такова

Больше постов про науку, учёбу и IT можно найти в моей группе ВК

Вчера победой Франции завершился чемпионат мира по футболу! А знаете ли вы, какой на самом деле формы футбольный мяч?

"Мяч должен быть сферическим» гласят правила игры в футбол от FIFA. Очевидная мысль, но так ли это просто сделать? Если присмотреться к мячу, можно увидеть, что он покрыт различными геометрическими фигурами. Образуют ли они сферу?

Природа хороша в изготовлении сфер, но людям это удаётся не так просто. Например, для игры в настольный теннис нужны идеально круглые мячи. Их изготавливают склеиванием двух полусфер, но так количество брака достигает 95%. Отбраковка некачественных мячей выглядит весело: специальная пушка запускает мячи в воздух. Круглые летят по прямой, а мячи неидеальной формы отклоняются вбок. Потому что физику не обманешь :)

Футбольные мячи сплавлением частей изготовить не получится. Они переносят очень сильные удары и должны быть обшиты прочным материалом. Раньше использовалась кожа, сейчас — синтетика. Части для обшивки всегда вырезают из плоских листов. Какой же формы их вырезать так, чтобы было возможно обшить ими сферу?

Древнегреческий философ Платон предложил пять «идеальных форм», состоящих из одинаковых геометрических фигур

1. Меньше всего компонентов — 4, требуется для пирамиды с треугольным основанием — тетраэдра. Но такой футбольный мяч будет не очень хорошим: у него слишком мало граней. Подойдёт разве что для игры в футболь

2. Из 6 квадратов можно составить куб. Кажется, что это тоже не очень хороший вариант, но он послужил основой первым футбольным мячам. Мяч для самого первого чемпионата мира 1930 года состоял из 12 прямоугольных полосок кожи, сгруппированных в шесть пар и расположенных таким же образом, как при сборке куба. Второй мяч чемпионата состоит из 6 кусков, вырезанных в форме буквы «H» и также основан на кубе

3. Восемь равносторонних треугольников могут быть составлены симметрично, образуя октаэдр. Это два тетраэдра, соединённые основаниями. При правильном соединении невозможно сказать, где был стык

4. Додекаэдр состоит из 12 пятиугольных граней. Видно, что чем больше граней, тем более круглым становится мяч

5. Лучшим приближением к сфере является последнее Платоново тело — икосаэдр, состоящий из 20 правильных треугольников. Более сферической формы из одной геометрической фигуры не составить

Другой древнегреческий учёный, Архимед решил улучшить Платоновы тела. Он не ограничивал себя одной плоской геометрической фигурой, а пытался достичь как можно более сферической формы, используя несколько

Его первой идеей было «срезать» углы у фигур Платона. Так, если отсечь углы у тетраэдра, треугольные грани превратятся в шестиугольные, а на месте разрезов появятся новые треугольники. Такая фигура называется усечённым тетраэдром и который выглядит уже более круглым, чем пирамида

Также Архимед поступил и с другими Платоновыми телами, получив из них 7 новых фигур. Кроме того, геометр дополнил их 6 фигурами собственного изобретения. Все вместе они стали называться Архимедовыми телами

Именно одно из 13 Архимедовых тел послужило основой новому футбольному мячу Teamgeist, представленному на чемпионате мира 2006 года в Германии. Этот мяч, слывущий самым круглым, состоит из 14 фигурных кусков, но структурно он соответствует усеченному октаэдру. Возьмите октаэдр, состоящий из восьми равносторонних треугольников, и обрежьте шесть его вершин. Восемь треугольников становятся шестиугольниками, а на месте шести вершин появляются квадраты

Возможно, будущие чемпионаты мира отличатся более экзотическими Архимедовыми футбольными мячами. Например, плосконосым додекаэдром, состоящим из 92 симметричных компонентов: 12 правильных пятиугольников и 80 равносторонних треугольников

Так даже за развлечениями скрывается интереснейшая наука!

Больше постов о науке, учёбе и IT можно найти в моей группе. Материал поста основан на книге Маркуса дю Сотоя "Тайны чисел"

Что такое Data Science?

В 21 веке информация повсюду. Вы буквально не можете жить, не оставляя вокруг себя информационный след. Зашли вы утром в ВК поставить пару лаек или купили в магазине пармезан, информация об этом сохранилась в огромных базах данных. А вдруг эта информация может быть полезна? Может быть, покупая один продукт, люди часто покупают и другой — тогда имеет смысл поставить эти полки рядом (или наоборот — в разных концах магазина). А может быть, скрытые закономерности есть в научных данных? Какие существуют наиболее эффективные алгоритмы их обработки? Можно ли, анализируя данные с фотографий или видео, научить компьютер узнавать на них объекты? Этим и многим другим может заниматься data scientist

Почему появился этот пост

Мне довелось пройти Летнюю школу по анализу данных от ТГУ (Томск). На ней я надеялся получить структурированные знания с нуля о том, что такое анализ данных и машинное обучение, базовые знания для них. Коротко говоря, оказалось, что эта школа не совсем для новичков (как бы это ни позиционировалось в рекламе). Вот, что записано в моём блокноте на самой первой лекции:

Для первого дня сложно
Плюх в океан знаний
Я утонул

К концу школы структурированных знаний я так и не получил. Спикеры были очень разные и говорили на совсем разные темы. Зато какие были спикеры! Лекции нам читали (а некоторые и вели практику) люди из Яндекс, Сколтеха, IBM и томской IT-компании Rubius. Пусть я так и не узнал базовых вещей, а блокнот исписан терминами на погуглить. Зато, я увидел отличные примеры того, как можно применять анализ данных в самых разных областях: науке, индустрии и бизнесе. Базовые знания можно получить и самостоятельно, но понять, как можно их применять получается не всегда (отсюда работники Макдоналдс с красным дипломом). Школа явно показала пробелы в знаниях, которые необходимо заполнить

Об этом и данный пост. Здесь вы найдёте пошаговый план, как его видит человек, стоящий в начале этого пути. К каждой теме, которую следует изучить, будет прилагаться ссылка на курс. План рассчитан на людей без базы. Под базой я понимаю знание высшей математики и наличие навыков программирования. Для людей, обладающих этим, могу порекомендовать эту статью и специализацию по машинному обучению на Coursera. А также, буду благодарен за совет новичку. Итак, начнём!

0. Математический анализ

Если у вас нет высшего образования, пройти этот курс нужно обязательно. За алгоритмами машинного обучения и нейронных сетей скрывается в первую очередь математика. Если вам непонятны такие слова, как определитель матрицы или частная производная, начать следует именно отсюда. Если вы понимаете эти термины (или хотя бы знаете, где про них прочитать, чтобы вспомнить), этот пункт можно пропустить

1. Математическая статистика

В анализе данных без этой дисциплины никуда. Вот список курсов, которые обеспечат вам уверенное знание предмета:

•Курс «Основы статистики» на Stepik — отлично подойдёт для начала. Есть также продолжения курса, будет полезно пройти и их

•Курс «Математическая статистика» на Stepik — поможет закрепить полученные знания с помощью достаточного количества практики

•Курс «Статистические методы в гуманитарных исследованиях» на Coursera — пусть вас не отталкивает название, курс подойдёт для всех. Преподаватель потрясающий, так что будет понятно даже гуманитариям. Главное преимущество этого курса — параллельно идёт обучение работе в программах STATISTICA и R

2. Дискретная математика

Знание этого предмета не является обязательным, пункт можно пропустить. Но всё же, вы часто будете встречать некоторые термины как, например, графы. Для уверенного обращения с ними рекомендуется изучить эту тему. Тем же, кого интересует научная сторона Data science и разработка алгоритмов — этот пункт строго обязателен

•Курс «Основы дискретной математики» на Stepik

•Курс «Основы теории графов» на Stepik

•Курс «Дискретные структуры» на Stepik

3. Программирование на Python

Python и R будут вашими основными инструментами для работы. С R вы познакомитесь в курсе статистики, здесь же изучите второй язык

•Курс «Основы программирования на Python», Coursera

•Курс «Python: основы и применение», Stepik

4. Машинное обучение

Время переходить непосредственно к той области, которой хотите заниматься! В этом поможет классический курс от Andrew Ng (Стэнфордский университет) на Coursera. Курс на английском. Если вы его не знаете, можно поискать переводы курса, но рекомендуется начать изучать и язык

5. Получение опыта на Kaggle

Платформа для соревнований по машинному обучению поставит перед вами реальные задачи, а также позволит посмотреть на решения опытных людей. Лучшее место для начала применения своих знаний!

6. Дальнейшее обучение, собеседования

Полистайте список вакансий, подумайте, чего ещё вам не хватает и торопитесь получить работу мечты!

Больше постов про учёбу, IT и науку — в моём паблике ВК. Там же есть эта статья в более текстовом виде. Буду благодарен за советы и желаю всем удачи!