©"Семь искусств"
    года

Loading

Редукционистский метод, сведение сложного к простому, верой и правдой служил науке в Новое Время, условно отсчитываемое от Галилея и Декарта. Новое знание, знание компьютерной цивилизации, выглядит принципиально по-другому.

Михаил Носоновский, Эдуард Бормашенко

Михаил Носоновский  Эдуард Бормашенко

ПРОСТОЕ И СЛОЖНОЕ

Как Большие Данные изменили парадигму научного познания
(к четырехсотлетнему юбилею научного метода)

Чтоб ты жил в эпоху перемен!
Китайское проклятие

Возрождение метода: Галилей и Декарт

Нам довелось жить в эпоху перемен. Меняются самые основания научного метода, основания мышления, со времен Галилея служившие верой и правдой познанию природы последние четыреста лет. Годом рождения современной науки с большим на то основанием можно полагать 1623 год. В 1623 году Галилей публикует памфлет «Пробирных дел мастер», направленный против иезуитов, в котором излагает свою ошибочную теорию комет (Галилей полагал, что кометы — не космические тела, а оптические явления в атмосфере Земли). Позиция иезуитов (и Аристотеля) в данном случае была ближе к истине: кометы — внеземные объекты. Эта ошибка не помешала, однако, Галилею изложить и остроумно аргументировать свой метод, из которого выросло механистическое и редукционистское мировоззрение последующих веков, именуемое в просторечии «научным методом».

Всего через четырнадцать лет после этого, в 1637 году, Декарт публикует «Рассуждение о Методе», закладывающего вместе с работами Галилея основания научного метода, покоящегося на механицизме и редукционизме. Чуть позднее Декарт явно формулирует основы этого метода, которые могут быть органично объединены с идеями Галилея и резюмированы следующим образом:

1.

Мир упорядочен и умопостигаем, именно потому что упорядочен.

2.

Бог сотворил мир и законы природы, а далее Вселенная действует как самостоятельный механизм, машина; законы природы не зависят от наблюдателя, им безразлично наблюдаем мы явления окружающего мира или вежливо прикрываем глаза. Это и означает, что законы природы объективны.

3.

Первичным свойством материи является ее протяженность, все остальные свойства материи вторичны.

«Природа (тел) состоит не в твердости, которую мы иногда ощущаем, не в весе, теплоте и прочих качествах, ибо, рассматривая любое тело, мы вправе думать, что оно не обладает ни одним из этих качеств, но тем не менее, постигаем ясно и отчетливо, что оно обладает всем, если только имеет протяженность в длину, ширину и глубину. Отсюда также следует, что для своего существования тело в указанных выше качествах нисколько не нуждается, и что природа его состоит в том, что оно — обладающая протяженностью субстанция».1

Иначе говоря, единственным фундаментальным свойством материи является ее протяженность.

Остается поражаться сходству этого взгляда на природу с Эйнштейновской программой редукции физики к геометрии. Итак, движение происходит в пространстве и времени, которые в свою очередь однородны и изотропны. Сложное, для того чтобы стать понятным, может и должно быть сведено с простому, например, к геометрии пространства-времени.

4.

Тела состоят из частиц:

«для образования самого твердого тела, какое только можно себе представить, достаточно, чтобы все его частицы плотно соприкасались друг с другом… Для того чтобы составить самое жидкое тело, какое только можно найти, достаточно если бы все его мельчайшие частицы двигались по отношению друг к другу самым различным образом и с самой большой быстротой, и если вместе с тем, не могли бы соприкасаться друг с другом ни с одной стороны, расположившись на самом небольшом пространстве друг от друга, как если бы они были неподвижными. Я думаю, что каждое тело в большей или меньшей мере приближается к этим крайностям, в зависимости от того, насколько эти частицы удалены друг от друга».2

Опять же остается поражаться тому сколь мало мы продвинулись в сравнении с Декартом в понимании поведения конденсированных и газообразных фаз. Локальное взаимодействие частиц и производит все свойства фаз, если мы поймем, как именно частицы, составляющие вещество, взаимодействуют друг с другом, то поймем, и свойства твердых, жидких и газообразных тел. Именно подобную редукционистскую программу реализуют современные теории, вроде Density Functional Theory.

5.

Математика — мощный, универсальный, единственный и незаменимый метод познания природы, образец ясного интеллектуально прозрачного мышления для других наук.

Галилей и Декарт, в сущности, возрождали метод познания, придуманный древними греками, греческую мудрость. Уже Милетская Школа Философов искала первоэлементы, первокирпичики, из которых сложен мир (скажем, Фалес, таким первоэлементом полагал воду, Анаксимен — воздух). Эта идея — краеугольный камень редукционизма, изучаемый феномен и объект могут быть бесконечно сложными, но они непременно сводимы, редуцированы к простому и неразложимому (например, к воде, как у Фалеса или к неделимым атомам Демокрита). Сложное непременно возникает из простого. Требования к первоэлементам — довольно жестки, они должны быть идентичны и неделимы. Число первоэлементов должно быть минимально. В идеале лучше всего отыскать единственный первоэлемент, архэ, из которого построено мироздание.

Такие же требования предъявляются к перво-принципам, перво-законам природы: их должно быть немного, и они тоже неразложимы на более простые утверждения. Все лишние сущности должны быть обрезаны бритвой Оккама: «не привлекай новые сущности без крайней на то необходимости». Монах-францисканец Уильям Оккам (1285–1347) представляет собою звено, соединяющее греческую мудрость и науку Нового Времени, возрожденную Галилеем и Декартом.

Требование экономии сущностей, оказывается одним из наиболее плодотворных эпистемологических принципов Новой Науки. Идеальным знанием, моделью всякого знания является Евклидова Геометрия. В ней из очень простых, кажущихся самоочевидными посылок-аксиом строго доказываются весьма неочевидные теоремы. То, что медианы любого треугольника непременно пересекутся в одной точке, отнюдь не очевидно, но это именно так. Более того за каждым шагом этого поразительного доказательства можно проследить, стартовать с аксиом Евклида и добраться до светлого конца. Евклидова геометрия задала эталон и стилистику понимания. Что, вообще говоря, представляет собой понимание? Понимание состоит из двух основных компонент:

  1. Сведение сложного к простому
  2. Привыкание к новому знанию.3

Это не столь очевидно, но привыкание к новому составляет существенную часть понимания, а «понять» это очень во многом означает «привыкнуть». Такие гениальные математики, как Уильям Роуан Гамильтон и Джордж Буль не принимали комплексных чисел; Джордж Буль называл  неинтерпретируемым символом.4 Итак, Евклидова геометрия понятна ибо проста (сводит сложное к простому) и привычна. Отметим, что Евклидова Геометрия прекрасно монтировалась с греческой мифологией. Ибо мифологический мир — прост и понятен, все происходящее в нем имеет причину, и причина эта — воля богов.5 Антропоморфные боги греческой мифологии тоже просты и понятны, они гневаются, интригуют, завидуют, пируют, радуются и при случае залезают красавице под юбку.

Признание Евклидовой Геометрии идеальным знанием задает вполне определенную редукционисткую эстетику мышления. С младых ногтей мы приучены думать, что красивое решение задачи — простое, кратчайшее из возможных.

Ньютон, следуя Евклидову образцу, старается строить физику аксиоматически. В ней со временем обнаруживаются пробоины, но еще в начале ХХ века Давид Гильберт всерьез ставит задачу аксиоматизации физики. И кажется, что теория относительности Эйнштейна, проникнутая духом геометризации физики, является важным шагом этой программы.

Но тут наступает кошмар квантового мира, и в знаменитом курсе Ландау и Лифшица студента немедленно оглоушивают заявлением: «квантовая механика не представляет собою логически замкнутую теорию». А как же построение общей теории всего? Где вожделенный «архэ»? Где объективно существующий мир? Примирить вполне редукционистскую стандартную модель с общей теорией относительности не удается, физика остается фрагментарной, и только адепты теории струн сегодня веруют в то, что они интимно знаются с «архэ». Ни подтвердить, ни опровергнуть их уверенность невозможно.

Быть может, последней великой попыткой вытянуть всю Вселенную из единого волоса была попытка Джона Арчибальда Уилера «it is from bit”, предполагающая что первоэлементом Вселенной является один бит информации.6 Любопытно, что эта попытка, уже использует идеи теории информации, пришедшего компьютерного мира, призванного нанести тяжелый удар редукционистскому научному раю.

Но давайте поговорим подробнее «от какого наследства мы отказываемся», ведь редукционизм верой и правдой прослужил науке четыреста лет. Стоит остановиться на вопросе: почему редукционистский подход оказался столь плодотворен, подчеркнем, не истинен, а именно плодотворен? Дело в том, что редукционизм делает возможной невероятную экономию мышления: предположив однородность и изотропию пространства-времени, мы избавляем себя от необходимости проверять, а что предсказывает наша теория в другой точке пространства-времени и в иной момент времени. Результат будет тем же. Зная свойства одного электрона, мы знаем свойства всех электронов во Вселенной. Плодотворность этого подхода, оказалась поразительной, из нее выросли все чудеса цивилизации, включая и сам компьютер.

Григорий Соломонович Померанц редукционистские теории, сводящие все многообразие мира к небольшому набору фундаментальных принципов, называл «однониточными», в них весь Б-жий мир можно было вымотать, потянув единую ниточку. ХХ век был веком торжества однониточных, редукционистских теорий: марксизма, разматывавшего клубок истории за нитку общественных отношений, фрейдизма, подвесившего человеческую душу на леску либидо, и теории относительности, редуцировавшей тяготение к геометрии пространства-времени. Но уже к концу ХХ века на светлое поле редукционистской науки набежали облачка.

Редукционистский Метод в Науке

Со времен Галилея считается, что из всей совокупности окружающих нас событий можно выделить явления, связанные причинными связями, изолировать их, унести в лабораторию и исследовать. Такие события являются феноменами, то есть воспроизводимыми, повторяющимися явлениями, за которыми стоят законы природы. Галилей открыл относительность движения, а затем Ньютон понял, что закон тяготения сводится к гравитационному взаимодействию двух тел. Tело можно изолировать, и тогда оно движется равномерно и прямолинейно. До этого считалось, что для движения всегда нужен постоянно действующий фактор. Галилей же открыл линейные, малые колебания маятника. Линейные колебания возникают в изолированной системе и позволяют отделить частоты колебаний от амплитуды. Частота малых колебаний не зависит от их амплитуды. Таким образом выяснилось, что за событиями стоят повторяющиеся феномены, а за феноменами — законы природы.

Дальше открытия посыпались как из рога изобилия. Ученые стали проникать в тайны природы, одну за другой — теплота, свет, звук, электричество, затем явления в микромире, в космосе. Химические явления научились объяснить с помощью физических взаимодействий, а биологические — с помощью биохимии.

Однако ближе к окончанию ХХ века выяснилось, что многие явления сложны настолько, что их невозможно разобрать на кирпичики. Например, силы гравитации и электромагнитные силы описываются простым законом взаимодействия двух зарядов. А что делать с био-специфическими взаимодействиями между белками, где каждая пара «лиганд-рецептор» взаимодействует по-своему? Их приходится каталогизировать и описывать базами данных. Этим занимается специфическая область «протеомика«. Геномика подобным образом каталогизирует гены, метаболомика — взаимодействия при обмене веществ, а, например, коннектомика — соединения нейронов в мозгу. Появились новые науки «омики» и понятия генома, метаболома, протеома и коннектома.

Загадка Происхождения Сложного Целиком

Одновременно с этим, в разных отраслях знания, исследователи все чаще стали сталкиваться с ситуацией, когда сложные системы, хотя и состоят из частей, но свести их эволюцию и происхождение к простым частям не удается. Для существования жизни нужны самовоспроизводящиеся молекулы ДНК и РНК. Про их эволюцию известно многое, и считается, что началась жизнь из примордиального “супа РНК”. Но как появились первые РНК, биохимики сегодня сказать не могут. Для того, чтобы эти молекулы самовоспроизводились, они должны производить белки, которые кодируются достаточно длинными РНК, порядка тысяч оснований. Случайное происхождение такой длинной молекулы из атомов более простых молекул практически невероятно, его вероятность порядка 10 в минус тысячной степени.

Это заставило, например, такого видного биолога как Е. Кунин, привлекать антропный принцип и идею мультиверса для объяснения происхождения жизни7. Согласно этой концепции, среди огромного количества необитаемых вселенных, в одной вселенной на одной планете случайно зародилась жизнь, и мы в ней находимся, потому что другие некому наблюдать. Проблема с антропным принципом — в том, что он ничего не говорит о том, как это произошло. Если бы другие разделы науки были основана на антропном принципе, то у нас не было бы науки, объясняющей мир, а было бы лишь утверждение, что мир таков, какой он есть, потому что мы в нем находимся. То есть загвоздка остается: по современным представлением РНК/ДНК появляется сразу целиком как сложная система.

Другой пример — происхождение языка. Ученые первой половины ХХ века думали, что язык возник из каких-то более простых форм общения. Сначала были нечленораздельные крики, потом четыре слова, потом десять, потом сто, потом тысяча и наконец язык. Но при исследовании племен ученые ни разу не столкнулись с промежуточными стадиями языка. Языки народов с примитивными культурами не менее сложны по грамматике, чем языки развитых народов. Получается, что язык появляется сразу и целиком.

В семитских языках есть трехбуквенный корень из трех согласных фонем, (гласные в корень не входят). Семитологи-эволюционисты мечтали свести его к происхождение к более древнему двухбуквенному. Иногда это удавалось для частных случаев. Известно множество семантических рядов “родственных” корней, различающихся только одной буквой (фонемой). Также известны показатели классов, например, класс вредных животных на «-в» (зеев, арнав), другие примеры. Казалось, что еще одно усилие, и удастся реконструировать точку происхождения этой системы — корень согласный-гласный-согласный CVC). Акедемик Н.Я. Марр даже утверждал в 1920-е годы, что знает четыре первых слова («бер», «рош»,»йон» и «сал») от которых произошли все слова всех языков мира, но его учение оказалось шарлатанством.

Восстановить более простую стадию языка не удается. Сложная система не происходит из простого. Похожим образом, в генетике, кодон из трех базовых пар кодирует одну из 20 аминокислот. Были попытки свести «трехбукбенный» код к двухбуквенному, но они пока не удались.

Язык протестует и против бритвы Оккама, основы редукционизма. Язык, нормальный язык человеческого общения, представляет собою анти-оккамовский феномен. Язык с его метафорами, синонимами и исключениями тем лучше, тем адекватнее жизни, чем более он избыточен. Стихи на оккамовском эсперанто неумолимо убоги. Еще один пример неформализуемого знания — Талмуд. Его авторы и редакторы совершенно не озабочены простотой и прозрачностью текста. Талмуд сложен и неопрощаем, как несводима к простым истинам жизнь.8

Все это подводит к мысли, которая может показаться странной: становление сложной системы не дано нам в качестве феномена. Это становление нельзя наблюдать. Математик Д. Каждан отмечает, что становление в этом смысле подобно идее бесконечности.

Редукционистский подход сбоит при подходе к проблемам социологии и истории. Мы не можем указать единственной причины, вызвавшей Октябрьскую Революцию и мировые войны (Толстой ехидно издевался над историками, сводящими войну 1812 года к воле Наполеона). Мы не можем, анализируя эти события, свести сложное к простому. Мы не можем указать единственную причину изменения климата и эпидемии COVID. Редукционизм беспомощен даже и тогда, когда мы говорим о функционировании человеческого организма: мы никогда не можем указать единственную причину, вызвавшую заболевание. Гиппократ вполне в духе классического греческого редукционизма сводил все болезни к дисбалансу четырех жидкостей, наполняющих тело. Сегодня мы понимаем всю детскую наивность подобного подхода. К началу ХХI века начал оформляться новый, неклассический идеал рациональности, исходящий из того, что сложное не всегда разложимо на простое, чаще сложное происходит из сложного.

Знание в виде списка и знание в виде закона

Итак, если сложное (или многообразное) происходит не от простого, а от другого сложного, то как можно подступиться к его исследованию? Различие между событиями или происшествиями (occurrences) и феноменами (повторяющимися, воспроизводимыми явлениями), о котором мы говорили в связи с галилеевым методом, является крайне важным. За феноменами стоят законы. За происшествиями не стоит ничего, это набор данных. Вообще наше знание о мире делится на эмпирическое знание, то есть совокупность данных, и на знание законов природы. Илья Михайлович Лифшиц, сам страстный филателист, любил повторять шутку Резерфорда, что науки делятся на физику и коллекционирование марок. Современный мыслитель С. Чебанов использует неокантианские термины «идеография» и «номотетика» для обозначения описательных и дедуктивных наук.

Итак, есть знание, которое дано нам в виде списка, и есть знание, данное в виде закона. Идея эта не чужда и традиционным культурам. Исследователь А. Львов как-то назвал Тору «Списком рода человеческого».9 Талмуд холодно относится к аксиоматическому знанию и даже и не пытается свести сложное к простому, предпочитая дискуссию, разворачивающуюся в бесконечность, выведению бесспорных умозаключений.

Однако выясняется, что в любых списках, в любой идеографии, присутствуют свои внутренние закономерности. Примерами таких закономерностей могут быть закон Бэнфорда или закон Ципфа. Это соображение наводит на мысль, что описательное и дедуктивное знание не разделены непреодолимой стеной. Идеография сама номотетична.

Закон природы служит для экономии мышления, и в этом он подобен знаку. У знака две стороны — обозначаемое и обозначающее, и обычно их принято считать независимыми друг от друга. Бывает, впрочем, так называемая «иконичность» (iconicity), когда в качестве знака выступает предмет, сам обладающий функциональностью. Хранимый как реликвия ключ от дома может быть символом возвращения домой, но иногда символический ключ может и подойти к реальному замку. Долгое время для лингвистов, последователей Хомского, было догмой, что синтаксис полностью независим от семантики. C развитием когнитивных наук и когнитивной лингвистики в 1980-1990е стало ясно, что синтаксис может зависить от семантики.

Недвойственность

Эти примеры подводят нас к мысли о том, что как символы, так и законы, выражающие мыслимую повторяемость и воспроизводимость феноменов, не всегда полностью противопоставлен совокупности «происшествий»— данных, не связанных отношениями причинности.

Mатематика независима от того, что моделируется. Суть математики в том, что 2+2=4 независимо от того, складываем мы яблоки, груши или электроны. Однако само разделение на идеальную модель и реальный фактический материал подвергается определенный ревизии.

Кстати, эта ситуация возникла не в последние 30 лет. По-видимому, похожими соображаниями руководствовался Эйнштейн при создании Общей Теории Относительнисти, когда он расчитывал, что одни и те же нелинейные уравнения смогут описывать и пространство-время, и материю, и движение. В линейном пределе они распадаются на описание материи и пространства-времени10.

Самое первое разделение, на субъект и объект, некоторые каббалисты представляли метафорически как разделение на свет и сосуды, один из образов здесь — вода в сосуде изо льда — может порадовать любителей физической химии.

В гуманитарных науках господствовавший много десятилетий ХХ века структуралистский метод сменился пост-структуралистской парадигмой, согласно которой все дуальные оппозиции (мужское-женское, белое-черное) сконструированы людьми и нуждаются в деконструкции.

Большие данные и корреляция без каузации

Итак, если знание в виде списка и знание в виде правила — это одно и то же, то как практически можно подступиться к такому знанию? Один из подходов здесь состоит в идее больших данных (Big Data). Современные компьютеры и новые вычислительные методы позволяют устанавливать корреляции в больших массивах данных, которые невозможно было раньше обнаружить “голыми руками”. Часто это приводит к неожиданным результатам. Вот что пишет Крис Андерсон в программном эссе 2008 года о новой парадигме науки:

Исследователей учат, что корреляция не является каузацией, причинно-следственной связью. Нельзя делать выводы только на основании корреляции между величинами X и Y (это может быть корреляция может быть случайным совпадением). Вместо этого нужно понимать лежащие в основе механизмы, которые соединяют эти величины. Когда у вас есть модель, вы может с уверенностью соединять наборы данных. Данные без модели — это просто шум. Но перед лицом Больших Данных такой подход к науке — гипотеза, модель, проверка — становится все более устаревшим.

Лучшим практическим примером этого является масштабное секвенирование генов Дж. Крейгом Вентером. Используя высокоскоростные секвенсоры и суперкомпьютеры для статистического анализа данных, Вентер перешел от секвенирования отдельных организмов к секвенированию целых экосистем. В 2003 году он начал секвенировать океан, повторив путешествие капитана Кука. А в 2005 году он стал секвенировать воздух. В процессе он открыл тысячи ранее неизвестных видов бактерий и других форм жизни.

Но если выражение «открыть новый вид» напоминают вам Дарвина и рисунки птиц, возможно, вы застряли в старом способе делать науку. Вентер почти ничего не может сказать об обнаруженных им видах. Он не знает, как они выглядят, как живут и многое другое об их морфологии. У него даже нет полного генома. Все, что у него есть, это статистическое отклонение — уникальная последовательность, которая, в отличие от любой другой последовательности в базе данных, должна представлять новый вид. Эта последовательность может коррелировать с другими последовательностями, напоминающими последовательности видов, которые нам лучше известны. В таких случаях Вентер может сделать некоторые предположения о живых существах —например, что они преобразуют солнечный свет в энергию определенным образом или что они произошли от общего предка. Но его представление об этом виде не лучше, чем ваша Google модель, видящая вас пользователем и покупателем. Это просто данные. Анализируя, тем не менее, с вычислительными ресурсами качества Google, Вентер продвинул биологию больше, чем кто-либо остальное его поколение. Этот тип мышления обречен стать мейнстримом.«11

Корреляции используются в науке как отправная точка для дальнейших исследований. Однако новый подход предполагает примат корреляций над каузацией (причинностью) или даже замену последнего первым. Андерсон утверждает:

Петабайты (квадриллионы битов информации) позволяют нам сказать, что корреляции достаточно. Mожно перестать искать механизмы. Можно анализировать данные, не строя гипотез о том, что они означают. Можно скормить данные самым большим компьютерным кластерaм, которые когда-либо видел мир, и позволить статистическим алгоритмам найти закономерности там, где наука не может этого сделать. Корреляция заменяет причинно-следственную связь, и наука может развиваться даже без ясных моделей, единых теорий или каких-либо объяснений механизмов. Вместо того, чтобы искать точные результаты в контролируемых упрощенных условиях, ученые вынуждены видеть отражение сложности природы в беспорядке данных.12, 13

При применении методов машинного обучения информация предстает в виде алгоритмов, а не в виде формулы. Наиболее интересно применение методов машинного обучения и больших данных в тех областях, где пасуют более традиционнэ подходы. Одной из таких областей является изучение трения. Сухое трение универсально, однако оно не сводится к какому-то одному физическому механизму. Большое количество данных, относящихся к проблеме сухого трения, позволяет применять новые машинные методы для поиска неочевидных корреляций.

Заключение

Мы призываем осознать глубину того эпистемологического слома, при котором нам довелось присутствовать. Редукционистский метод, сведение сложного к простому, верой и правдой служил науке в Новое Время, условно отсчитываемое от Галилея и Декарта. Новое знание, знание компьютерной цивилизации, выглядит принципиально по-другому. Мы не можем проследить на каждом этапе за правильностью действий компьютера. При компьютерном моделировании мы изначально и не пытаемся свести сложное к простому. И мы физически, психологически, ментально не успеваем привыкать к чудесам и новостям современной науки. Это означает, что утрачивается классический идеал понятности, разложимый на редукционизм и наработанную интеллектуальную привычку. Евклидова геометрия понятна именно поэтому: она интеллектуально прозрачна и привычна. И с прозрачностью и с привычностью знания в мире больших данных придется попрощаться. Вопрос о том, что есть понятное и понятое в этом мире, остается открытым. Заметим, что интеллектуальная прозрачность и интеллектуальная привычность были в классической науке прозрачностью и привычностью для человека, и потому классическая наука есть высшее проявление гуманизма, объявившего человека мерой всех вещей. Кажется очевидным, что мир больших данных окажется неизбежно дегуманизованным. Не негуманным, а именно дегуманизованным. Нас ждет не «бунт машин», которым грезили фантасты, а дегуманизация познания.

Литература

  1. Декарт Рене, «Начала Философии», Вторая Часть, Избранные произведения, Москва, Издательство Политической Литературы, 1950.
  2. Декарт Рене, «Трактат о свете», Глава 3, Декарт, Избранные произведения, Москва, Издательство Политической Литературы, 1950.
  3. Успенский, В. А. «Семь размышлений на темы философии математики», https://forallxyz.net/a-52
  4. Клайн М. Математика Утрата Определенности, М. РИМИС, 2007.
  5. Мамардашвили М. Лекции по античной философии, М. АГРАФ, 1997.
  6. Бормашенко Эд. Информационная Парадигма Естествознания, 7 Искусств 8 (135), 2021. https://7i.7iskusstv.com/y2021/nomer8/bormashenko
  7. Кунин Е. В. Логика случая: О природе и происхождении биологической эволюции — М.: Центрполиграф, 2014
  8. Бормашенко Эд. Эта идея должна умереть, 7 Искусств, 10 (79), 2016, https://7iskusstv.com/2016/Nomer10/Bormashenko1.php\
  9. Львов А. Список рода человеческого, Заметки по Еврейской Истории, https://berkovich-zametki.com/Nomer4/Lvov1.htm
  10. А. Эйнштейн. Автобиографические заметки
  11. Chris Anderson, «The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete» 6/23/08 Wired Magazine https://www.cs.hmc.edu/twiki/pub/CS5/Reading1Gold/end_of_theory.pdf
  12. Fulvio Mazzocchi “Could Big Data be the end of theory in science? A few remarks on the epistemology of data-driven science” EMBO reports, 16(10) 2015 https://www.embopress.org/doi/epdf/10.15252/embr.201541001
  13. Sauro and C. Peter V. 2019 Big data: the end of the scientific method? Phil. Trans. R. Soc. A.377 20180145 http://doi.org/10.1098/rsta.2018.0145
Print Friendly, PDF & Email
Share

Михаил Носоновский, Эдуард Бормашенко: Простое и сложное. Как Большие Данные изменили парадигму научного познания (к четырехсотлетнему юбилею научного метода): 122 комментария

  1. Simon Starobin

    Victor Blokh
    — 2023-05-05 19:22:12(964)

    Simon Starobin
    02.05.2023 в 18:55
    В ИИ основной прорыв произошёл где-то в 2014 году с введением так чазываемого Deep Learning. Имеется некоторый слой (каскад)параллельно расположенных нейронов и вход на них берётся с предыдущего слоя а выход на следующий.
    ——————————————
    Семен, Deep Learning и многослойные нейронные сети появились раньше. Уже в 1974 я участвовал в программировании МГУА (Метод группового учета аргументов) — что это за зверь, можно посмотреть, например в Википедии: //ru.wikipedia.org/wiki/Метод_группового_учёта_аргументов
    Я думаю, что большой прогресс в области ИИ в последние годы обусловлен появлением и широким распространением недорогих систем автоматического сбора данных (они необходимы для обучения высококачественного ИИ), широким распространением достаточно мощных компьтеров, что позволило привлечь к работе большое количество разработчиков (ИИ очень трудоемкий продукт) и коммерческим спросом на системы ИИ, возникшим благодаря достигнутым успехам в их практическом применении.
    ———————————————————————-
    Уважаемый Виктор, первое описание каскадных нейронных сетей появилось в конце 40-ых годов в книге Винера и биолога из Мексики (забыл фамилию).
    Потом постоянно возникал и затухал интерес к ним.
    В СССР центром исследований в этой области был ИППИ (институт проблем передачи информации). Я там работал, но никакого отношения к этому не имел.
    Зав лабараторией ИИ был профессор Пинскер. Мои знания в этой области были только на основании одной лекции Пинскера, которую он прочёл на семинаре отказников (его сын был отказником).
    Теперь почему возник интерес теперь. Появились график карты NVIDIA и они специально оптимизированы для так называемых CNN сетей. Вместо месяца обучения стало возможно делать это за несколько часов.
    Кстати в некотом смысле это и тормозит исследования в ИИ. Их карты оптимизированы только под определлённую структуру сетей.
    Ещё один фактор теперь можно пользоватьться cloud AZURE.
    P.S. Несколько слов о ИППИ. В Москве если ты не поступил в МГУ , физтех и т.д., то ты шёл в железнодорожный институт. Если ты молoдой кандидат или кончил с отличием что-то и тебя никуда не берут, то был шанс попасть в ИППИ. Уже в 80-е годы ИППИ был не хуже стекляшки по математике.

    1. Victor Blokh

      Семен, я думаю, эта ссылка тоже будет интересна:
      «Перцептро́н, или персептрон (англ. perceptron от лат. perceptio — восприятие; нем. Perzeptron) — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1958 году и впервые реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.»
      //ru.wikipedia.org/wiki/Перцептрон

      1. Aharon L.

        Хотелось бы Виктор, осторожности при установлением приоритетов, Многие идеи, концепции, техники появляются раньше, чем термин, который в какой-то момент становится устойчивым.

        1. Victor Blokh

          Безусловно. Реализованный древними принцип двух инстанций в судопроизводстве я воспринимаю как (простейшую) реализацию принципа перцептрона.

          1. Aharon L.

            Вы неисправимый редукционист)). Но я не стал бы настаивать на эксгумации и анализе ДНК ML, и даже вспоминать error diffusion или Хебба.

    2. Александр Денисенко

      Уважаемый Victor Blokh! (Если я не запутался в иерархии комментариев). Несколько слов про ИППИ. Я на первом курсе в 1970 с подачи Коли Константинова общался там с остатками группы Мики Бонгарда (Лосев, Смирнов, Вайнцвайг). Их проект назывался «Животное», и мне казалось это как раз про то, что потом назвали нейросетями, когда перестали гадать над алгоритмами распознавания. Термина ИИ там тогда не слыхал. Было очень интересно и познавательно. Нынешний подход — это явный отказ от попыток познания природы срабатывания и вообще устройства живых сетей. Может, я что-то путаю? С Вашей оценкой роли и уровня ИППИ в те непростые годы совершенно согласен.

      1. Victor Blokh

        Александр Денисенко
        06.05.2023 в 05:08
        ———————
        Александр, я думаю, что адресуя этот комментарий мне, вы имели в виду Семена Старобина. Я ничего не знаю об ИППИ, нам в Донецке ближе был Киевский институт кибернетики. И хотя выражение — «искуственный интеллект» — нам было знакомо (помните шутку тех времен: «Что такое искусственный интеллект? — Такое портативное, на печатных платах») и понятие перцептрона тоже, мы никак не связывали свое использование МГУА с искусственным интеллектом, наши статистики рассматривали его лишь как инструмент для более точного выявления статистических зависимостей.

  2. Simon Starobin

    Aharon L.
    — 2023-05-03 22:44:30(739)

    Странная реплика. Я откликнулся на сомнение Александра по поводу своего толкования каскада. Упомянутое Вами chain rule — это совсем о другом. Описанный Вами каскад функциональных вложений ничему не противоречит, но пример связи с нейронами не помешал бы. Желательно бесплатно.
    ——————————————————————
    Уважаемый Aharon, Вы отвечаете и не даёте ссылку к кому это относится. Вот я и запутался. Теперь сделал поиск и посмотрел Ваши комментарии. Похоже Вы заинтересовались ИИ и делаете предложения (тензор, сетевая модель, динамическое программирование и т.д.). Я очень заинтересован чтобы кто-то ещё занялся и можно было обсудить.
    Для Вас чтобы войти в курс дела обязательно :
    1. хорошо освоить Pyphon
    2. изучить TensorFlow и хотябы keras
    3. сделать много упражнений с большими и маленькими базами данных
    4. соединиться с Kaggle
    5 освоить Anaconda Notebook или последние версии VS
    Кроме того надо иметь компютeр с не менее 64 Гб оперативной памяти и 4 Тб hard drive
    и не менее NVIDIA Geforce rtx 3070.

    1. Aharon L.

      Неожиданно, Simon, я подумаю. Пока я склоняюсь к тому, чтобы остаться футболистом.

  3. Simon Starobin

    Aharon L.
    03.05.2023 в 18:00
    У Вас симпатичная ирония. Однако «функция», «градиент»… это не в традиционном смысле.
    —————————————————————————-
    Для меня это функция, могу её выписать на бумаге, как функцию от функции (каскады) и так на всю глубину (довольно часто сотни каскадов).
    Если Вам видится по-другому, дерзайте. Критикoвать не могу, а вдруг получится. Могу только сказать, что в настоящее время никто толком не знает.
    Имеются специалисты , которые пo интуиции создают удивительные вещи. Зарплата таких специалистов больше чем футболистов профессиональной лиги.
    Если создадите теорию, эти специалисты обесценятся.

    1. Aharon L.

      Странная реплика. Я откликнулся на сомнение Александра по поводу своего толкования каскада. Упомянутое Вами chain rule — это совсем о другом. Описанный Вами каскад функциональных вложений ничему не противоречит, но пример связи с нейронами не помешал бы. Желательно бесплатно.

  4. Simon Starobin

    Александр Денисенко
    02.05.2023 в 10:24
    Уважаемый Simon Starobin!
    А что такое каскадные функции?
    Извините за невежество.
    ——————————————————————————
    Уважаемый Александр, это наверное моё невежество. Неправильно выразился.
    В ИИ основной прорыв произошёл где-то в 2014 году с введением так чазываемого Deep Learning. Имеется некоторый слой (каскад)параллельно расположенных нейронов и вход на них берётся с предыдущего слоя а выход на следующий. Теорeтически каждый нейрон предыдущего слоя подаёт сигнал на все нейроны следующего слоя. ( на практике здесь много вариаций). Такая структура функции даёт возможность использовать chain rule (не помню как по русски) для нахождения производных для градиента (основной метот оптимизации).
    Я сейчас сосредоточился на распозновании образов на картинках. Мне совершенно не понятно каким образом сеть находит некий образ , который был в одном месте картинки при оптимизации. А после оптимизации (обучения) , этот образ ckaled, сдвинут и даже немного повернут. т.е. создаётся какой-то фильтр, который инвариантен по отношению к этим преобразoваниям.

    1. Victor Blokh

      Simon Starobin
      02.05.2023 в 18:55
      В ИИ основной прорыв произошёл где-то в 2014 году с введением так чазываемого Deep Learning. Имеется некоторый слой (каскад)параллельно расположенных нейронов и вход на них берётся с предыдущего слоя а выход на следующий.
      ——————————————
      Семен, Deep Learning и многослойные нейронные сети появились раньше. Уже в 1974 я участвовал в программировании МГУА (Метод группового учета аргументов) — что это за зверь, можно посмотреть, например в Википедии: //ru.wikipedia.org/wiki/Метод_группового_учёта_аргументов
      Я думаю, что большой прогресс в области ИИ в последние годы обусловлен появлением и широким распространением недорогих систем автоматического сбора данных (они необходимы для обучения высококачественного ИИ), широким распространением достаточно мощных компьтеров, что позволило привлечь к работе большое количество разработчиков (ИИ очень трудоемкий продукт) и коммерческим спросом на системы ИИ, возникшим благодаря достигнутым успехам в их практическом применении.

  5. Simon Starobin

    Я подумал , что имеет смысл сделать ещё один комментарий к статье. Не буду подробно вдаваться (не люблю быть многословным).
    Суть следующая, дело не в необыкновенных свойствах больших данных, а в необыкновенных свойствах оптимальности. В настоящее время появилась возможность оптимизировать функции с миллионами переменных и это главная причина успехов в области ИИ.
    Несколько подробно, многие задачи в механике и математике (особенно в математической физике) можно поставить как оптимизационные. Дальше имея решение (или наоборот) можно изучая результаты обнаружить удивительные свойства этих решений. Несколько примеров, принципиальные направления, собственные значения, собственные вектора, различные фильтры и много много другого.
    В ИИ строятся каскадные функции, которые облегчают нахождение производных и делается глобальная оптимизация на мочных параллельных процессорах. Я уверен, что в результате получаются очень интересные структуры (типа собственных функций). В настоящий момент идёт процесс накопления знаний. Рано или поздно будут обнаружены эти структуры (закономерности)
    P.S.Процесс эволюции это,как мне кажется,не случайный подбор параметров, а направленная оптимизация с её удивительной способностью создавать новые структуры и закономерности

    1. Александр Денисенко

      Уважаемый Simon Starobin!
      А что такое каскадные функции?
      Извините за невежество.

      1. Aharon L.

        Извините, что вторгаюсь, Александр. Исходя из своего опыта, попробую объяснить свой вариант толкования. Пусть Вы смоделировали поиск оптимума или выбора (это разные задачи) к перебору ветвей некоторого дерева. Область определения, т.е. решения, среди которых выбирается экстремальное, составляют только полностью пройденный ветви дерева, или на рисунке — самые нижние листья. Промежуточные узлы дерева — это неполные решения. Обходить дерево можно:
        1. фронтально, т.е. полностью ветвь за ветвью, откатываясь рекурсивно;
        2. каскадом, т.е. сразу по всем ветвям до уровня, позволенного вычислительным ресурсом.
        В зависимости от задачи (!) каскадный проход иногда (!) позволяет сравнивать неполные решения и отбрасывать бесперспективные. В моей практике такие возможности не встречались, в теории они общеизвестны. Думаю сравнить объемы памяти Вы сможете и сами. Каскадный проход на позволительную глубину от некоторого узла дерева — это локальная оптимизация в дискретном варианте.
        Каскадными функциями на профессиональном жаргоне иногда называют формальную запись каскадного обхода.

        1. Zvi Ben-Dov

          Ну тогда и мои пять копеек…
          Задачи оптимизации могут быть очень сложными, но с низким (1-1.5 из 5-ти) уровнем творчества.
          Для ИИ это, скажем так, маловато.

          1. Aharon L.

            Творчество заканчивается на построении модели, и тут ИИ беспомощен, дальше — техника вычислений. Вот когда все хорошо определено, примеры решений и база прецедентов даны, тогда ИИ сможет сварганить иичницу методом подражания и переноса. Мой ответ — о технике вычислений и только.

          2. Zvi Ben-Dov

            Мне кажется — мы о разных ИИ говорим.
            Вы о том, который теперь называют ИИ, а я о том, который будет способен решать и задачи, которые пока(?) считаются творчскими.
            Правда, для этого этому ИИ придётся (само) обучиться решать такие задачи.
            Думаю, что мы уже на пороге.
            Потом, возможно, «прощай Человечество» 🙂

        2. Александр Васильевич Денисенко

          Спасибо за пояснение. Пока думаю, как алгоритмы обхода выдать за функции.

          1. Aharon L.

            У Вас симпатичная ирония. Однако «функция», «градиент»… это не в традиционном смысле. Это рекуррентный переход их одного node of tree на следующий уровень. Формально переход может быть представлен дискретной вектор-функцией, в которой размер вектора — это количество ветвлений в дереве. В непрерывном случае это напоминает тензоры. Например, поле напряжений при заданной нагрузке в упругом теле состоит из тензоров, заданных в каждой 3D точке тела. Такой тензор выражается матрицей такой же как матрица линейной трансформации. В каждой точке он свой. Такое тензорное поле хорошо объяснять, как поле линейных трансформаций.
            Можете еще поискать, как записывается алгоритм динамического программирования. Есть сходство.
            Извините за занудство.

  6. Michael Nosonovsky

    Пару слов по поводу кто что написал. Научные публикации по определению публичны. Любую научную работу, внесшую хотя бы минимальный вклад в науку, обычно можно найти. Ее может не быть в открытом доступе, но через сайт университетской библиотеки можно заказать не только статьи или книги, а хоть диссертацию, хоть публикацию в сборнике.

    Что касается диссертаций, защищенных в России на русском языке, то обычно публикуются автореферат (его можно найти в сети в свободном доступе), а сам текст диссертации может быть доступен за деньги. Диссертации, защищенные давно (до 1990х) также имели авторефераты, которые рассылались по библиотекам. Если текст самого автореферата в сети отсуствует, то упоминание все же будет, и проверить, защитил ли конкретный герой диссертацию, не представляет труда. Поэтому только мошенник станет утверждать, будто в 1983 году в Свердловске защитил диссер, если на самом деле никаких упоминаний такой диссертации нет (значит нет автореферата и диссертациуи не было).

    То же касается и утверждений вроде «опубликовал 50 научных работ». Если это настоящие работы, внесшие вклад в науку, то их нетрудно найти и можно прочитать. А если это методички для лабораторных, отпечатанные на ксероксе, или студенческие курсовые, или школьные сочинения, то это не научные работы.

    Препринты обычно научными публикациями не считаются. Потому что они не проходят peer review. Фактически это депонированные где-то там в уральском институте машиноведения на правах рукописи или напечатанные малым тиражом оттиски. Может быть толковая рукопись. Но не публикация. Похвальное дело. Но отнюдь не «50 научных трудов».

    Все это не очень важно. Быть можно дельным человеком, и не имея научных работ (а думать о красе ногтей, как сказал поэт). Но все же если о научных публикациях зашел разговор, то у них есть определенные параметры качества.

    Дальше, аспирант — это graduate student, низшая ступень академической иерахии. Если человек защитил диссертацию 40 лет назад и больше наукой не занимался, то это просто студент, защитивший квалификационную работу и ушедший из науки. Бывает. А дипломная работа — еще на ступеньку ниже, чем кандидатская диссертация или чем PhD. Еще ниже, наверно — курсовые работы, рефераты. Школьные сочинения как творческое достижение. Постер на студенческой конференции, выступление на школьном утреннике, декламация стихотворения на новогоднем огоньке в детском саду, участие в школьных соревнованиях. То есть вы имеете право гордиться чем хотите, никто не запретит. Но у всего свое место и свой масштаб. Когда 20-летний человек гордится дипломной работой — это одно, а когда 75-летний — совсем другое.

  7. Инна Беленькая

    Aharon L.
    — 2023-04-11 09:21:30(569)
    _________________________________________
    Боюсь и думать об этом. Может, все-таки это розыгрыш?

    1. Aharon L.

      Хотелось бы стёба, но ведь он еще требует от меня (или интернета 🙂 ) доказательств, что я существую, а не надуваю щеки для важности, как он привык. Мне и раньше он казался странным, но я исходил из случайности, оговорки и т.д. Однажды он сообщил, что силлогизм впервые появился в каком-то древнегреческом тексте и это датирует его возникновение. Из этого выходило, что до появления на письме силлогизм не существовал. Это аналогично тому, что люди не умирали от болезней, пока не описали их. Мне показалось странным, я понедоумевал и промолчал. Другие признаки можно найти растянутыми по тексту этой статьи. Может быть стоило закрыть на нее глаза?
      Не подскажете, есть ли такой невроз, при котором невротик не в состоянии признать себя неправым, извиниться, наоборот, настаивает на своем доминировании во всех возникающих ситуациях и обсуждениях, вплоть до такого срыва, как от Вашей шутки про виноделие?

  8. Бормашенко

    Bormashenko- Simon Starobinets
    Симон, я слаб в программировании и не могу Вам квалифицированно отвечать. Вы верно подметили, что мы поместили статью в непрофессиональный журнал, но из этого вроде бы не следует, что отзывы непременно должны на себе нести печать хамства. Я так наивно полагаю.

  9. Инна Беленькая

    Michael Nosonovsky
    Я последнее время увлекаюсь афро-кубинской традицией Ифа племени йоруба (но стараюсь не впасть в идолопоклонство и быть на стороне сил добра). Я недавно специально ездил на Кубу пройти сложную инициацию авафака от колдунов-бабалао и получить воинов-гурерос. И прорицатели мне сказали что у меня есть потенциал быть серьезным шаманом. Поскольку как профессор в академии я уже достиг всего, чего хотел, подумываю, не пойти ли мне по пути карьеры колдуна (там несколько ступеней инициации, я прошел только две первые ступени). Я, кстати, в своих сеансах очень опасаюсь вам повредить по неопытности, поскольку там есть опасность, что некоторые воины (Эшу и Оггун) пойдут громить врагов, а вы зачем-то позиционируете себя как мой враг.
    __________________________________________
    Это как ? Не верь глазам своим?

    1. Aharon L.

      Да уж, Инна, протекло, так протекло. Если учесть, что чувства юмора у него просто нет, то на шутку не спишешь. Это, видимо, по Вашей части, психологической или психиатрической. Ерунда, впрочем, философу это даже полезно, кто знает. Нет, все же жаль человека.

  10. Simon Starobinets

    Уважаемые авторы, вы поместили свой интересный очерк в непрофессиональный журнал, а значит и должны ожидать не профессионарные отзывы и быть терпеливыми (может кто-нибудь и скажет толковое). Я уже рассказал о своем единственном опыте работы с большими данными. Мой вывод следующий , я сделал что-то нетривиальное ( традиционный мат подход разделение переменных/зависимостей и выделение существенных).
    Работа не была продолжена по совсем другим причинам (внутренне политическим/финансовым). Но главный мой вывод, то чем я занимался должен заниматься физик, специалист по плазме а не общий дилетант как я.
    Теперь приведы вашу цитату:
    «При применении методов машинного обучения информация предстает в виде алгоритмов, а не в виде формулы. Наиболее интересно применение методов машинного обучения и больших данных в тех областях, где пасуют более традиционнэ подходы»
    Я наткнулся ча этот ролик :
    https://www.youtube.com/watch?v=17bzlWIGH3g
    Здесь на 15-ой минуте высказывается очень простая и чёткая мысль о машинном обучении. Мы имеем большой набор фактов с правильными их обьяснениями (сделанными человеческим интелектом) Мы закладываем их в компютерную программу и после этого программа повторяет человеческий интеллект и мы называем это ИИ. Пример следующий . В программу ввели миллионы ренгеннограмм заболебаний лёгких и их правильную диагностику .
    После этого программа стала делать подобную диагностику. Ясно если появится совершенно новая болезнь программа не сработает. Нужны люди. которые научатся диагнозировать а потом поправят ИИ.

    Теперь совсем другой вопрос , как же работает сама эта программа. Это в чем я пытаюсь разобраться. Пока впечатление ужасное, это не наука и не инженерия а очень хитрая кустарщина. Я повторяю пока. Я изучил теоретическую книгу : Charu C Aggarwal Neural Networks and Deep Learning
    и прaктическую Fracois Chollet Deep Learning and Python.
    Я думаю это далеко не достаточно, попытаюсь сам программировать , выводить больше промежуточных данных, может что пойму.

  11. Борис Дынин

    Что стало с Гостевой? Интересная статья о важных вопросах, действительно, возникающих в современной науке, не претендующая ни на абсолютную новизну (а что в этой области может быть абсолютно новым?), ни на окончательные ответы, но побуждающая думать, вызвала склоку здесь. Так, наверное, разговаривают в доме престарелых, когда распределяют места за столом. Нервы?

    1. Zvi Ben-Dov

      Борис, ну какая склока?
      Тут скорее это:

      Как водится между друзьями
      Они повздорили слегка,
      Один другому дал пинка
      И стали мериться х***и
      Тот у кого поменьше был
      То ли не выдержал позора,
      Но в брюки спрятал «тему спора»
      И вроде бы о ней забыл…
      Но жаба так его скрутила,
      Что он товарища позвал
      И попросил, чтоб тот достал —
      Спор разгорелся с новой силой…

      Списками публикаций меряются, спорят, кто полный профессор, а кто профессор на всю голову 🙂
      А ведь комментарии сначала были «в тему»…

      1. VladimirU

        «Списками публикаций меряются…»
        А чего, у авторов на двоих более 300 публикаций в престижных англоязычных научных журналах и по этому показателю авторы переплюнули А.Эйнштейна. А ведь они оба ещё живы и продолжают публиковать статьи 🙂

  12. Борис Дынин

    Michael Nosonovsky
    — 2023-04-10 18:08:30(518)

    Но ведь причинность в современном (не в аристотелевом) понимании — вещь произвольная, не так ли? Юм и Кант показали, что никакой основы у представления о причинности нет. Как же тогда подступиться к ответу на ваш вопрос?
    ===========================
    Уважаемый Михаил,
    Ваша статья с Эдуардом затрагивает такие фундаментальные вопросы современной науки, что продолжение их обсуждения требует симпозиума. Спасибо и за статью, и за отклик на мой отклик. Остановлюсь только на Вашем процитированном выше замечании.

    Юм и Кант не утверждали, что у представления о причинности нет никакой основы. Мнение Юма сводится к тому, причинность не может быть обоснована рационально. Она является результатом умственных привычек видеть повторяющуюся связь событий. Возник вопрос, что это за умственные привычки, откуда они и каково их значение.. Согласившись с Юмом, что причинно-следственные отношения не могут быть обоснованы ни по принципу сходства, ни наблюдениями в опыте, Кант ответил: Причинность является частью концептуального аппарата, априорного для опыта познания и позволяющего этому опыту осуществляться. Так что в том и другом случае у причинности есть основание: психологическое или концептуальное. В итоге мы имеем теоретическое знание, которое сменяет свои парадигмы, не являясь неким зеркальным отражением эмпирии, но несущем в себе печать разума и истории его реализации в человеческой науке (впрочем, другой не знаю).
    Поэтому так интересны те вопросы, которые Вы подняли с Эдуардом в этой статье.

    1. Zvi Ben-Dov

      «Согласившись с Юмом, что причинно-следственные отношения не могут быть обоснованы ни по принципу сходства, ни наблюдениями в опыте, Кант ответил: Причинность является частью концептуального аппарата, априорного для опыта познания и позволяющего этому опыту осуществляться.»
      _________________________________

      Я бы на это ответил (чужими словами — Z.B.D) Канту вместе с Юмом так:
      «Известно, что рецессивная аллель влияет на фенотип, только если генотип гомозиготен»
      🙂
      https://cyberpedia.su/7x560e.html

      1. Aharon L.

        Дорогой Цви, это чванливый пигмей думает, что он философ 🙂 , евр. этнограф, механик-теоретик, историк науки и филолог-гебраист. Он честно определил себя графоманом, компилятором и плагиатором. Специалистам понятно, что ни в одной из областей он не может сделать ничего заметного. Заметное требует многолетнего погружения в каждую из областей исследования. Читать эту статейку после Поппера или Хомского… А уж комплиментарно обсуждать — только для таких же пигмеев.
        У меня тоже есть грешок, каюсь, отвлекался на беллетристику. Но мой диплом 1976 года был опубликован в Прикладной Механике, АН СССР, переведен (кстати, ужасно) и опубликован AMS (амер. математ. общ.) и в 1979 я автоматом получил приглашение вступить в AMS (получил гонорар в сертификатах для «Березки»).
        А последняя по времени англ. ссылка на мой препринт (1988, по-русски) была в 2020, т.е. через 30 лет отсутствия в науке. Это survey с 6 референсами, из которых два на работы автора обзора, и по одному на классическую статью нобиляра Л.В. Канторовича (1939), на классическую статью (1940, Brooks, R.L., Smith, C.A.B., Stone, A.H., Tutte, W.T) и на меня, шестая тоже заметная.

        Вот и посмотрим, будут ли вспоминать его графоманию хотя бы лет через 15 отсутствия новых публикаций.

          1. Aharon L.

            Да я и сам недоволен. Противно, что не сдержался, что поддался провокации нездорового человека. Ну, краешек-то можно было показать 🙂 ?
            Не скрою, есть люди, перед которыми я чувствую неловкость. Например, Пьер Безье. Он занялся своим проектом в 50, защитил докторат в 67, когда его сплайны так себя проявили и были настолько широко известны, что оставаться не доктором ему не позволили. Представляю как он улыбается над всей этой топотней, если, конечно, он ее заметил.

  13. Michael Nosonovsky

    Я не против разговоров с читателями по теме статьи, но не вижу смысла заниматься офтопиками. Для некоторых читателей любая статья — повод рассказать что-то о себе (где они работали в 1970е или в 1990е годы, чем занимаются их знакомые и дети). Это безобидные офтопики, над которыми можно только посмеяться.

    Что касается юзера Арон Л, то его комментарии несвязные и отчасти похожие на сгенеророванные ChatGPT, так склонного к фантазерству. Например, Арон Л пишет нам тут, что 16 авторов недавно опубликовали какую-то статью с неким машинным статистическим доказательством проблемы Кеплера (возможно, речь о задаче об упаковке шаров), и все эти авторы принадлежат к некоему «новому поколению». Может, и правда опубликовали 16 авторов, а может нет. Но какое отношение это имеет к нашей статье? Это как-то подтверждает тезис о том, что появился новый подход в естественных науках (прежде всего биологических — биоинформатика, хемоинформатика)? Или это как-то опровергает этот тезис? Или является офтопиком? Мне думается, что последнее. Никакой речи о математике или автоматизированных доказательствах у нас вообще не было. Мы говорим о естественных науках, а не о математике.

    Кроме того, по правилам этого сайта можно писать под псевдонимами. Человек сам выбирает, как вступать в диалог, и псевдонимы раскрывать не разрешается, поэтому и я не буду этого делать. Но в списке авторов сайта я нашел одного Аарона Л. Это недавний автор (с 2020 года). Для сравнения, и я, и Бормашенко — постоянные авторы этого сайта с момента его основания в 2001 году. Этот автор с Урала пишет о себе «С 1983 г. PhD, математик-прикладник… опубликовал свыше 50 научных статей». Но в Свердловске такой степени PhD не присуждали в 1983. Могла быть кандидатская диссертация. Но ее не было, поиск не находит ни автореферата, ни диссера. Никаких 50 научных статей базы данных не находят, а находят лишь пару старых препринтов по машиностроительным темам вроде «Свойства прямоугольных укладок и алгоритмы оптимального раскроя» и САПР (CAD). В этом ничего плохого нет, можно хоть Наполеоном представляться. Но и ничего особо хорошего тоже нет.

    У Бормашенко штук 150 научных статей на английском языке в лучших журналах, с 12,000 цитирований, он лет 10 как полный профессор. У меня примерно столько же (и буду полным профессором с сентября). Поэтому уровень с этим читателем несопоставимый. Никаких причин обращать внимание на невнятные комментарии я не вижу. А неуважительный тон, навязчивость и желание затеять склоку с авторами привели к тому, что я его отсюда прогнал вон в резкой форме.

    Что же до нашей статьи, то речь в ней, как ясно тем, кто ее прочитал, об изменении подходов в естественных науках. Прежде весго это новые биологическое науки — биоинформатика, хемоинформатика. Новые «омики» (геномика, протеомика, матаболомика и др.). Оттуда эти тенденции распространяются в другие области. В том числе, кстати, и в инженерно-машиностроительные. Это не только CAD, но например, цифровые двойники.

    Я уже упоминал, что много работаю (в меру своих скромных сил) над новой дисциплиной, которую называю «трибоинформатика» (Triboinformatics). Например, есть проект по использованию компьютерных методов QSAR (эти методы появились лет 10 назад в биохимии разработки лекарств) для присадок к смазочным маслам. Мы также применяем интересные математические методы топологического анализа данных (в многомерном пространстве данных) к шерховатости поверхностей. Методы машинного обучения для оптимизации состава композитов для трения и износа. Это не «большие данные», но машинное обучение. Мой аспирант в прошлом году защитил первую в мире PhD диссертацию по трибоинформатике. Одна из недавних статей (с моими российскими коллегами и друзьями) была про анализ состава жидкостей про помощи нейронных сетей, которые по форме кавитационных ультразвуковый пузырьков определяют состав раствора. Ну и другие интересные объекты исследований, такие как вино и пляжный песок, как уже писал, меня тоже интересуют. Так что про инженерные темы мне тоже есть что сказать.

    Но статья не про это, а про методические проблемы науки: соотношение между редукционистским (сложное из простого) и холистическим (сложное из сложного) подходами и между номотетическими и идеографическими науками. По моему, это очень интересно!

    1. Aharon L.

      Вот-вот, бегай теперь и оправдывайся, какой ты герой, после того, как ты упало конским яблоком на мой тапок. Но на глаза мне лучше не попадайся.

    2. Zvi Ben-Dov

      » Это недавний автор (с 2020 года). Для сравнения, и я, и Бормашенко — постоянные авторы этого сайта с момента его основания в 2001 году.»
      ____________________________________

      Это, конечно, аргумент! 🙂

      1. Aharon L.

        Остальные не лучше. Например, Гриша Перельман публиковался в arxiv, т.е. в нерецензируемом регистраторе копирайта. А кто мог его рецензировать? Думаете, у него есть 150 статей?

  14. Benny Blus

    В экономической науке есть довольно хорошие ответы на философский вопрос «возможности (и НЕ-возможности) сведения сложного к простому».
    Эти ответы хорошо подходят к многим другим областям знания, включая Большие Данные — но я объясню их на примере экономики:

    1) Творец создал «несовершенный» мир людей, в котором существуют многие парадоксы, противоречия и недостатки — и именно поэтому он эволюционирует / изменяется.
    2) Являясь частью эволюционного процесса человек принципиально НЕ может полностью понять свой внешний процесс — и тем более полностью управлять им без побочных эффектов. Такой сложный мир принципиально невозможно полностью свести к простому — кроме необходимости продолжить сам эволюционный процесс.
    3) В экономике и социологии неприятие пункта «2» приводит к созданию ужасной утопии, в которой Государство и Наука пытаются «играть в бога» и под предлогом «исправления мира людей» заменить эволюционное развитие централизованным управлением — через отмену Свободы мнений, Свободного рынка и т.д.

    П.С.: У Евгения Майбурда на этом портале есть несколько очень интересных статей на эту тему.

  15. Борис Дынин

    В центре внимания статьи лежит признание громадного значения редукционизма для формирования и эффективности научного знания и его понимания, то есть значимости для самосознания человека (гуманности).
    При этом «понимание» понимается как 1. сведение сложного к простому и 2.привыкание к новому знанию.
    Я думаю, что первое и есть редукционизм, хотя его смысл, более точно заключается в сводимости сложного к элементам, простые они или нет. В кинетической теории газов, законы выводятся из модели идеального газа, с его молекулами как «простыми» образованиями, хотя мы знаем, что они не простые. Возможно ли бесконечное сведение сложного к простому – другой вопрос. Так, является ли хиггсон «самым простым/элементарным феноменом? Да и не «прост» он, но возможно, редукция физической системы закончится на нем. Впрочем, уже говорят о двух типах хиггсона.

    Однако «понимание» не определяется именно редукционизмом. Малолетнее дитя, играющее с электронным планшетом в коляске (типичное сегодня явление) понимает эту вещь в пределах своих интересов, также как дремучий пенсионер понимает телевизор, умея им управлять на уровне своих потребностей в зрелищах. Понимание во многом есть способность предсказания, воспроизведения и управления. Так и с хиггсоном и прочим «кентаврами» физики.

    Понимание «понимания» размывчато, и это важно учесть при обсуждении темы статьи. Второй пункт: привыкание к новому знанию, я думаю, справедлив почти до очевидности.

    Далее.”Редукционизм делает возможной невероятную экономию мышления: предположив однородность и изотропию пространства-времени, мы избавляем себя от необходимости проверять, а что предсказывает наша теория в другой точке пространства-времени и в иной момент времени”.

    Мне кажется, эта вещь посторонняя для редукционизма. Дело в приведенном примере не экономии мышления, а в наличие характеристик пространства-времени, позволяющих строить теории. Не будь этого, не было бы механики, как мы ее знаем. Это экономия по сравнению с метафизическими спекуляциями, но вряд ли сравнение к месту в этом плане. Экономия мышления может сопровождать редукционизм, но какая экономия мышления в новой физике по сравнении с ньютоновской?

    Далее: «Со времен Галилея считается, что из всей совокупности окружающих нас событий можно выделить явления, связанные причинными связями, изолировать их, унести в лабораторию и исследовать.”
    Добавлю, что важно, и воспроизводить.

    Далее: «Однако ближе к окончанию ХХ века выяснилось, что многие явления сложны настолько, что их невозможно разобрать на кирпичики… Становление сложной системы не дано нам в качестве феномена… Мы не можем указать единственную причину изменения климата и эпидемии COVID…” и др. примеры.
    Но разве редукционизм определяется единственностью причины? Так мы имеем систему постулатов теоретической физики . Какое движение, описываемое редукционно в физике имеет одну причину? В идеализациях бывает, но они как «кирпичики» складываются в теорию с ее редукционизмом.

    Далее. ”Эти примеры (корреляций) подводят нас к мысли о том, что как символы, так и законы, выражающие мыслимую повторяемость и воспроизводимость феноменов, не всегда полностью противопоставлены совокупности «происшествий»— данных, не связанных отношениями причинности»/

    Да, но это не противоречит редукционизму, но предполагает, скорее, в зависимости от характера корреляций использования теорий, окрашенных редукционизмом, поскольку корелляция одних событий и других может быть вызвана причинной связью, которую надо раскрыть. Например, корреляция сосуществования каких-то видов животных с какими-то видами растений может основываться на генетике этих животных. «Беспричинная» корреляция, мне кажется, возможна только (?) в математике, как по закону Бэнфорда. Но математика, вообще, «вещь» особая. Конечно, если корреляция кажется исследователю случайной, то, я думаю, он или найдет ей контрпример, или причину, и мы идем по кругу. Соглашаясь, что ”Корреляция не является каузацией, причинно-следственной связью” , остаюсь с вопросом о наличии причинных связей у стабильно повторяющей корреляции, и не объясняется ли такая корреляция некоторой теорией (возможно еще не сформулированной) в рамках редукционисткой парадигмы?

    Далее: ”Современные компьютеры и новые вычислительные методы позволяют устанавливать корреляции в больших массивах данных, которые невозможно было раньше обнаружить “голыми руками”. Часто это приводит к неожиданным результатам»

    При несомненной верности этого наблюдения, следует ли из него смена парадигмы науки? Когда получен такой результат, ждет ли он своего теоретического обоснования, или он должен быть принят как эмпирический факт на уровне: «Солнце ходит вокруг земли в корреляции с сезонами, достаточной для составления календаря».

    Заключение:”Петабайты (квадриллионы битов информации) позволяют нам сказать, что корреляции достаточно. Mожно перестать искать механизмы. Можно анализировать данные, не строя гипотез о том, что они означают. Можно скормить данные самым большим компьютерным кластерaм, которые когда-либо видел мир, и позволить статистическим алгоритмам найти закономерности там, где наука не может этого сделать. Корреляция заменяет причинно-следственную связь, и наука может развиваться даже без ясных моделей, единых теорий или каких-либо объяснений механизмов. Вместо того, чтобы искать точные результаты в контролируемых упрощенных условиях, ученые вынуждены видеть отражение сложности природы в беспорядке данных. ?

    Однако, если корреляция и заменяет в таком случае причинно-следственную связь, то только в уме ученного. Его ограниченность не отменяет эту связь. И остается вопрос о ее познаваемости. Без этого новая парадигма науки будет повторением парадигмы донаучного знания, только его содержание, сводящееся к корреляциям, будет реализоваться на массивах Big Data, обрабатываемых уже не умом человека, а компьютерами. В каком отношении будет находиться эта парадигма к предшествующей, редукционной, теоретической? Ясно не в отношении замещения и не в отношении соответствия, но как параллельная сфера знания. Закостенеет ли при этом современная парадигма науки, будет ли конец науки (физики), о чем уже давно идет разговор? Останется ли вопрос о создании единой теории поля (всего)? Будет ли предполагаться, что редукционисткое знание остается в основе коррелируемых компьютерами событий (с недоступным нам обоснованием). Ждет ли оно раскрытия? Вопросы и вопросы!

    Так или иначе, возможно не, ” утрачивается классический идеал понятности, разложимый на редукционизм и наработанную интеллектуальную привычку”. Если мы сможем предсказывать, воспроизводить и контролировать корреляции и… то и дело открывать их причины, то и понятность сохранится и не будет дегуманизации познания, ибо все останется в руках человека. В нем заключается «причина» и новой парадигмы познания (если только бунт машин или преступные действия диктаторов не приведут к ликвидации человечества).

    P.S. Впрочем, если будет окончательно элиминировано религиозное начало научного познания (то ли в смысле Ньютона, то ли в смысле Эйнштейна), тогда, действительно, произойдет дегуманизация познания.

    1. Michael Nosonovsky

      Уважаемый Борис, спасибо за комментарий! Вы затронули сразы несколько фундаментальных понятий — редукция, понимание, причинность.

      1. «В центре внимания статьи лежит признание громадного значения редукционизма для формирования и эффективности научного знания и его понимания»

      Возможно, Эдуард тут отметит какие-то другие нюансы, но я думаю вот что. Прежде всего, термин «редукция» здесь является просто техническим. По-моему, для наших целей нет нужды в его уточнениях. Иначе мы быстро обнаружим, что этот термин по-разному понимают физики и философы (а есть еще и целое направление, связанное с Гуссерлем, вся система которого строится вокруг феноменологической редукциии). Мы говорим о ситуации, когда сложные системы можно исследовать, разлагая их на меньшие части.

      Механизм Хиггса, насколько я понимаю (а я тут сужу по популярной литературе) — это механизм придания массы остальным калибровочным бозонам Стандартной Модели (СМ). СМ строится вокруг спонтанного нарушения симметрии (бутылочное дно R^4-R^2 и подобное) Это очень интересно, что есть отдельное поле и частица, придающее массивность, материальность остальным частицам. Заземляющее их. Когда я говорю «интересно», то я имею в виду — интересно как источник метафор. Я пожалуй не рискну на этом сайте развивать эти метафоры, скажу только что в некоторых не вполне кашерных учениях есть отдельное божество (или падший ангел), отвечающее за придание материальности всему остальному.

      Так или иначе, СМ, конечно, редукционистская. Удивительно, что все разнообразие природы, требующее тысячи томов описания (например, посмотрите в библиотеке стеллаж с журналами по материаловедению, не говоря о биологии) мыслится как вытекающее из СМ, уравнения и параметры которой можно записать на одной страничке.

      2. «Однако «понимание» не определяется именно редукционизмом.»

      Понимание — сложное понятие, требующее «узнавания» (теория Платона про припоминание, кстати, и мидраш такой есть). Я не возьмусь сейчас его обсуждать, но обращаю внимание на то, что узнавание есть последствие «первоначального» разделениея на субъект и объект, двойственности (двайты, если на санскрите). Отсюда и разговор о разделении на синтаксис и семантику (которые, как теперь оказалось, не непроницаемой стеной разделены). Понимание связано с разделением «на холст и картину, которую рисуют на холсте». Слыша речь на малознаком языке, вы начинаете вычленять уже знакомые слова, для этого нужно узнавание. Холст наполняется содержанием, но для этого он должен иметь способность поглощать и удерживать краску (понимать ее), то есть на каком-то априорном уровне холст и картина связаны. Не уверен, что ясно формулирую, но это сложная тема.

      3. «остаюсь с вопросом о наличии причинных связей у стабильно повторяющей корреляции, и не объясняется ли такая корреляция некоторой теорией»

      Но ведь причинность в современном (не в аристотелевом) понимании — вещь произвольная, не так ли? Юм и Кант показали, что никакой основы у представления о причинности нет. Как же тогда подступиться к ответу на ваш вопрос? Причинность по сути фикция, с тех пор как мы отказались от аристотелева понимания формы и материи и разделения на формальную и материальную причины (а также действующую и целевую).

  16. Бормашенко

    Бормашенко-Носоновскому
    Михаил, дорогой, я Вас очень прошу не вступайте в полемику с авторами Aharon L, Viktor Blokh, VladimirU, Сэм.
    Совершенно не важно о чем будет статья. Будет поставлен пост, задевающий автора лично. Спора не будет. Будет склока. Их бесит вовсе не содержание статьи (понять ее посыл эти джентльмены и не пытаюися) а мои кипа и борода и Ваши взгляды, не имеющие ни малейшего отношения к содержанию текста, которого они все равно понять не могут (не желают, не пытаются понять. Работает это так: эти ребята цепляются к какой то фразе (неудачной или плохо сформулированной) и далее поливают авторов грязью, задевая нас лично. Качество текста не имеет ровно никакого значения. Мы реагигруем и вступаем в совершенно непродуктивный спор. Он никуда не ведет. Мы идиоты, дебилы честно пытаемся что-то объяснить, to clarify, но нас будут продолжать лично задевать ровно до тех пока мы не вьянемся в склоку. Выход один — игнорировать.

    1. Aharon L.

      Липовецкий — Бормашенко&Носоновскому
      Господа, вы уж как-то разберитесь с требованиями к читателям из своего, увы, не короткого и растущего проскрипционного списка.
      Если вы против личных выпадов, то зачем предлагать набраться уважения к вашим личностям: — «(список моих публикаций можно найти в один клик)»? Зачем списывать отношения к тексту на свою «кипу и бороду»?
      Отношение вызывает бесформенное содержание, которое вдруг оказывается не-о-том, которое вам вдогонку приходится варьировать, уточнять и разъяснять, потому что от читателя «это требует хотя бы минимального уровня интеллекта и неспутанности мышления». Классика редукционистской науки утверждает обратное: «Кто ясно мыслит, ясно излагает». Или по-другому, по старой поговорке: «Напишешь раз до ста, получится просто». Почему такую реакцию вызывают только ваши статьи? Потому что нечего на зеркало пенять.

      1. Michael Nosonovsky

        «Классика редукционистской науки утверждает обратное: «Кто ясно мыслит, ясно излагает».

        Арона выставляют за дверь, а он в окно? 🙂 Именно об этом я и говорю. Вы неясно излагаете, значит спутаны мысли. Все Ваши комментарии неадекватны и невнятны (хотя вы этого не замечаете). Ну вот из последнего вашего:

        «Это хоть толковая статья. Мой найденный рекорд: 82 (!) автора (тема Исследование операций) «АвторА!!! В колонну по три становись!!! Запевай!!!»

        К чему это? Вы удивлены количеством авторов, и хотите сказать, что это много? Или 16 круглое число в двоичной системе? Или это как-то сказалось на содержании той статьи? И где ссылка на саму статью? Что тут обсуждать, если текст не предъявлен? Я видел и статьи (по физике) в которых по 1200 авторов. Какой вывод из того, что 16 авторов?

        И главное — при чем тут наша статья на тему о парадигме «сложное из сложного» и о том, что идеография номотетична? Эти термины ввели В. Виндельбанд и Г. Риккерт, мыслители баденской неокантианской школы. Но Вы ведь просто не понимаете, что я вам говорю. Так раскройте глаза! 🙂

        Связный текст комментария потребовал бы формулировки мысли, вывода, а ее тут нет. Но вы сами этого не видите, так всегда бывает с человеком в таком состоянии помрачения.

        Или вот: «пример того, что Вы предлагаете вернуть: астрология. По-другому в «античные» времена это называлось Черный Ящик.»

        Вот что вы пытаетесь сказать здесь? Куда и как Эдуард (или я?) пытается вернуть астрологию? И это хорошо или плохо? И разве астрология называлась в античные времена «черный ящик»? И почему вернуть? Вернуть можно то, что уже где-то было. Полная сумятица мысли, выглядит как написанное ChatGPT. Раскройте же глаза и увидьте это

        Я писал в других местах про колдовство, танцы с барабанами, медитацию, но никогда не писал про астрологию. Я последнее время увлекаюсь афро-кубинской традицией Ифа племени йоруба (но стараюсь не впасть в идолопоклонство и быть на стороне сил добра). Я недавно специально ездил на Кубу пройти сложную инициацию авафака от колдунов-бабалао и получить воинов-гурерос. И прорицатели мне сказали что у меня есть потенциал быть серьезным шаманом. Поскольку как профессор в академии я уже достиг всего, чего хотел, подумываю, не пойти ли мне по пути карьеры колдуна (там несколько ступеней инициации, я прошел только две первые ступени). Я, кстати, в своих сеансах очень опасаюсь вам повредить по неопытности, поскольку там есть опасность, что некоторые воины (Эшу и Оггун) пойдут громить врагов, а вы зачем-то позиционируете себя как мой враг.

        Раскройте глаза и увидьте все это.

        И еще раз обращаю внимание, что научные работы самого Аарона, как и его диссертация 1983 года, не обнаруживаются в реальности, он похож на импостера-самозванца.

        Вы всего этого не видите и не понимаете, потому что у вас закрыты глаза. Раскройте же их. 🙂

    2. Victor Blokh - Бормашенко

      Бормашенко
      08.04.2023 в 20:13
      Бормашенко-Носоновскому
      Михаил, дорогой, я Вас очень прошу не вступайте в полемику с авторами Aharon L, Viktor Blokh, VladimirU, Сэм.
      Совершенно не важно о чем будет статья. Будет поставлен пост, задевающий автора лично.
      —————————————————————
      Уважаемый Эдуард Юрьевич, я не нахожу в своих комментариях ничего личностного или не относящегося к тексту Вашей статьи. Если Вы укажете мне что-либо подобное в моих комментариях, я непременно принесу Вам свои извинения. И рассчитываю на Вашу взаимность.

    3. VladimirU

      Я смотрю, что люди из черного списка ответили на этот призыв прямо тут. А я поскромничал и ответил в Гостевой. Теперь перенесу всё к этому относящееся сюда. И так, я поинтересовался:
      «Г-н Бормашенко, и чем же я хоть один раз задел вас лично??? Уж не тем ли, что написал «я с удовольствием присоединяюсь к тем, кто предлагает номинировать Э.Бормашенко на конкурс по разделу Художественная проза»?».
      На это я получил ответ:
      «Bormashenko-VladimirU
      Цитата из Вашего поста:
      «Уважаемый автор, неужели вы считаете, что ваше бытие было бы более прекрасным, если бы идя в синагогу вы думали исключительно о том, что вам там скажет раввин или как интерпретировать ту или иную строку из Талмуда? Или если бы прежде чем подумать о физике вам было бы необходимо посидеть на каком-нибудь парт.хоз.активе и выразить полную поддержку очередным решениям Рады или Думы или какого-нибудь съезда? Родившись и пожив в Союзе, а потом репатриировавшись в Израиль вы прошли через столь разное, что очень многие даже представить себе не могут. Вы испытали на своей шкуре столь вроде бы не совместимые ощущения, что любой только позавидовать может. Да, наверняка Ариэль и Рахелим- это два очень разных мира. Но вы же понимаете, что в нашей маленькой сумасшедшей стране по другому не будет. Вот вы написали: «Рахелим — совсем другое дело. Это религиозное поселение. Антисемитам туда путь заказан». А светским евреям, которые ни разу не антисемиты, туда путь открыт??? Встретят их там с радостью или опустят при их приближении шлагбаум и потребуют отчитаться за какую партию они голосовали (и если не за ту, за которую голосуют в этом поселении, то потребуют развернуться). Вы наверняка знаете ответ на эти вопросы и именно из-за этого ваши комплексы».
      Это классика Вашего жанра: ложь смешанная с личными выпадами.
      1. Вы прекрасно знаете, что светстким евреям в посления путь открыт. Есть посления и вообще со смешанным религиозным и нерелигиозным населением: Ткоа, Кфар Адумим, Маале Шомрон и далее по списку. Кто потребует отчитаться за какую партию голосовал? Кто потребует? Это просто бред сивокобыльный, чушь, нисенитнеця, переходя на украинский. Совершенная, дистиллированная ложь. Это классическая демонизация поселенцев, не имеющая ниакого отношения к действительности. Рахелим на Песах был переполнен нерелигозными семьями.
      2. При чем тут мои комплексы? Они, как кажется, каасаются только меня, и никакого отношения к тексту статьи не имеют.
      Пример вполне иллюстративный.»
      Подобный ответ меня удивил, мягко говоря. И я его прокомментировал;
      «Надо же. (1). Да, вы написали»Рахелим — совсем другое дело. Это религиозное поселение. Антисемитам туда путь заказан». И сразу же после этого продолжили «Несоблюдающих Моисеев Закон к нам не пустят». И продолжили «в Рахелим, я погрузился в глубь мессианской секты, полагающей, что создание государства Израиль — предвестник прихода Мошиаха». Так почему мой вопрос «А светским евреям, которые ни разу не антисемиты, туда путь открыт???» вас сильно возмутил. Как будто не было в Израиле статей об особом порядке приема жителей в некоторые общинные поселения (приема не на экскурсию, а на жительство). Как будто бы не работают в общинных поселениях (а ваш Рахелим, судя по вашему же описанию-типичное общинное поселение) особые комиссии, которые тщательно изучают кандидатов. И вы на основании написанного мной по этому поводу обвиняете меня во лжи и демонизация поселенцев! Совесть имейте, г-н хороший!
      (2) Практически вся ваша статья описывает ваши чувства. Это нормально, почему бы не рассказать публике о себе любимом, о собственных мыслях во время прогулок на природе? Но зачем в таком случае обижаться, если прочитавший ваши излияния оценит (пусть и ошибочно оценит) некоторые их них как комплексы??? Какого черта называть любые предположения по этому поводу «личными выпадами»??? Пишите о физике и никто вам не задаст вопросов, которые касаются лично вас и ваших переживаний…
      P.S. Похоже, с недавних пор классикой вашего жанра в Гостевой стал поиск личных врагов и сколачивание компаний для борьбы с ними. Я понимаю что насильно мил не будешь, но я ни вам, ни поселенцам не враг»
      В ответ-тишина…

      1. Michael Nosonovsky

        «Я смотрю, что люди из черного списка ответили на этот призыв прямо тут. А я поскромничал и ответил в Гостевой. Теперь перенесу всё к этому относящееся сюда.»

        Дорогой VladimirU, если вы это перенесли сюда, чтобы я прочитал (Гостевую читаю очень редко), надеясь мне «настучать» на проф. Бормашенко и его взгляды, то у вас ничего не получится! 🙂 Я прочитал его вполне поэтическую зарисовку про Рахелим, прочитал и ваш ему там комментарий. Мне он тоже кажется довольно назойливым и не соответствующим жанровой стилистике комментируемого текста. Я не понимаю, причем тут вопросы приема в поселения. В арабской деревне тоже не любой израильтянин сможет поселиться.

        Я, впрочем, вообще не люблю комментарии-токбэки читателей. Лет 10 назад Би-Би-Си и Газета-Ру лепили комментарии читaтелей к статьям, а теперь отказались от этого. Исчезли токбэки и на newsru.co.il, и на большинстве других сайтов.

        А некоторые ваши слова просто, извините, глупые, например «ваше бытие было бы более прекрасным, если бы идя в синагогу вы думали исключительно о том, что вам там скажет раввин или как интерпретировать ту или иную строку из Талмуда«.

        Естественно, что глупость вызывает раздражание, вот с вами и не хотят общаться и другим (мне) не советуют. Вы лучше не обижайтесь, а развивайте интеллект. Есть много развивающих игр: пазлы, головоломки, кроссворды, шашки, домино. Доброго вам здравия.

        1. VladimirU

          Дорогой Michael Nosonovsky, о вашем существовании я вообще не думал. А уж как вы оцениваете мой комментарий к статье Э.Бормашенко мне вообще безразлично (это мягко говоря). Но вы привлекли мое внимание тем, что в комментарии, который вы адресовали мне, некоторые ваши слова просто, извините, глупые. Например «Я не понимаю, причем тут вопросы приема в поселения». Если вы чего-то не понимаете, то вместо того чтобы хамить просто спросите у тех кто понимает и, возможно, вам объяснят🙂. А если вы даже этого не понимаете, то развивайте интеллект. Причем начинайте с кубиков с картинками (похоже, пазлы, головоломки, кроссворды, шашки, домино для вас пока сложноваты).
          Доброго вам здравия.

    4. Aharon L.

      Липовецкий — Бормашенко на справку о Перельмане и Эрдеше.
      Вы дали еще один пример своего «понимания» прочитанного. Мне что же, нужно было прямо сказать: что количество или место публикации не говорит об уровне результатов? Объяснить, что Вы так же, как в статье, пропускаете ключевой фактор: изменение критериев «соцсоревнования» (именно так) в академии? Ее новый девиз: «Пишите вместе, цитируйте сотнями». Так и публикаций будет петабайтами, а там и «отцитируется». Моему близкому знакомому, молодому доктору, китайцы открытым текстом сообщали о цитировании с намеком, что, мол, ждут взаимности. Рассказать, что в своих статьях в 70-80-х я цитировал 3-4 статьи, сугубо по делу? И мои соавторы не написали ни буквы ни в одной общей статье? Сегодня, меньше 20 референсов почти и не встретишь. А вот Вам линк на статью с 22 (а не 16, как я сказал) авторами и 48 референсами:
      cambridge.org/core/journals/forum-of-mathematics-pi/article/formal-proof-of-the-kepler-conjecture/78FBD5E1A3D1BCCB8E0D5B0C463C9FBC
      Это хоть толковая статья. Мой найденный рекорд: 82 (!) автора (тема Исследование операций) «АвторА!!! В колонну по три становись!!! Запевай!!!»
      Именно так, пропуская существование доминирующего фактора, Вы рассуждаете и в статье. Victor Blokh дал гениальный(!) пример того, что Вы предлагаете вернуть: астрология. По-другому в «античные» времена это называлось Черный Ящик. Т.е. «понятия не имею как это устроено, да и знать не хочу», но видишь: «если щелкнуть кобылу в нос, она махнет хвостом» ©. А если нет? Ошибка эксперимента. Это и есть сложное через сложное. Довести феноменологию до абсурда — это по-вашему будущее науки?
      Моя реакция на вашу статью была точной, в самую суть. Без редукционизма науки нет. Другое дело, что не всегда можно выявить зависимость от одного-двух доминирующих факторов, потому что все простое уже понято, а сложное добывать некогда, академия не одобрит. Потому что и страны соревнуются по числу бумажек-публикашек на ученую тушку.

    5. Michael Nosonovsky

      Михаил, дорогой, я Вас очень прошу не вступайте в полемику с …

      Вы правы, мы ведь уже сталкивались с еще одним таким гусем и тоже из Свердловска. Который утверждал, что перед эмиграцией защитил докторскую диссертацию и написал 50 научных работ. Но диссертацию так никто и не нашел, а научные работы оказались методичками для студенческих лабораторных в каком-то свердловском ни то техникуме, ни то ВУЗе, напечатанными на ксероксе в 20 экземплярах. Я думаю, вы знаете, о ком я говорю. Очень похоже и тут.

      1. Сэм

        Уважаемый автор, я тоже оказался в «чёрном списке» профессора Бормашенко.
        Если мне не изменяет память, Вы ни разу никак е реагировали на то, что я пишу, сл-но, скорее всего и не читали.
        Так что просто нет смысла Вам соглашаться с профессором.

        1. Zvi Ben-Dov

          Сэм, какая разница в каком вы списке?
          Главное быть в этом списке первым!
          🙂

  17. Zvi Ben-Dov

    А почему убрали тексты г-на Носоновского?
    Я бы их сохранил, как образец «неспутанности мышления»
    🙂

  18. M Nosonovsky

    Например, они могли бы попрактиковаться на висконсинской клюкве. По гранту от штата Висконсин, а не Израиль.Ь

    Дорогой Аарон, хоть аноним и хуже 3.14раса (это про вас), но поскольку вы здесь поставили замечание о моей работе, я отвечу вам, что в штате Висконсин я тоже пытаюсь заниматься подобными интересными и новыми исследованиями. Правда, пока не про вино (которое, кстати, в Висконсине тоже делают), а про пляжи. 🙂 Например, недавно вышла наша статья и применении методов машинного обучения к анализу загрязнения пляжей Висконсина. «Prediction of Escherichia coli concentration from wetting of beach sand using machine learning»
    https://www.icevirtuallibrary.com/doi/abs/10.1680/jsuin.22.01087

    Вы бы и сами могли ее найти (список моих публикаций можно найти в один клик), но это требует хотя бы минимального уровня интеллекта и неспутанности мышления.

    На этом прошу вас удалиться вон из моей публикации и не засорять ее офтопиками. Пшол вон, хамло. Спасибо.:)

    1. Aharon L.

      Ну вот, маски в сторону. Вы в хорошей компании, Михаил. В самой Вам подходящей 🙂

  19. Инна Беленькая

    М.Носоновский
    Что же касается неанонимной Инны Беленькой, то, возможно, ей кажется, что она пошутила, но я бы предложил ей извиниться. Это с какой же стати , в ответ на то, что я получил какой-то там грант или подал на грант, она публично про меня пишет «Пропало израильское виноделие!»???
    _________________________________________
    Что с вами? Я вас не узнаю. На безобидную шутку и такая реакция. Изините меня.

  20. Инна Беленькая

    Michael Nosonovsky
    — 2023-04-07 20:55:10(230)

    Я надеюсь, если все пойдет как намечено, запустить, в сотрудничестве с Эдуардом и Ариэльским Университетом, проект по применению методов машинного обучения к анализу вин
    ________________________
    Пропало израильское виноделие!

    1. Zvi Ben-Dov

      Помню, когда я работал в Иерусалимском Технологическом Институте — там запустили проект (не мой!!!) системы для определения пола цыплят (курочка/петушок) по звуку.
      Привезли несколько ящиков циплят и мучали бедных, записывая, как они пищат, когда их достают из ящика и переворачивают.
      Потом, естественно, анализ всей этой DATA.
      Дело в том, что ведущий специалист по определению пола циплят должен был выйти на пенсию — он постарел и стал чаще ошибаться…

      Мне интересно — сколько дегустаторов вина понадобится для проекта?

      1. Zvi Ben-Dov

        Да… Совсем забыл…
        Тогда такие системы называли экспертными, а конкретно для этой собирались создать нейросеть. Я это запомнил, поскольку у меня отобрали моего (звёздного) программиста, а мой проект, несмотря на наличие хорошо работающего прототипа закрыли.
        Это было, кстати, более тридцати лет назад.

  21. Виталий 33

    Впервые я столкнулся с критикой редукционного метода при попытке понять, почему групповое поведение социальных животных может отличаться от индивидуального при определенных условиях. Несомненно, холический, как они его называют подход к подобным исследованиям может дать новые знания, но никак не заменяет редукционный. Потому что, получив статистические данные, полученные при целостном подходе, требуется продолжить изучение на более глубоких уровнях, ─ молекулярных, квантовых, или что у них есть еще там. Чтобы «дойти до самой сути». Так что, нет нужды ставить их в оппозицию.

    1. M. Nosonovsky

      Потому что, получив статистические данные, полученные при целостном подходе, требуется продолжить изучение на более глубоких уровнях, ─ молекулярных, квантовых, или что у них есть еще там. Чтобы «дойти до самой сути».

      Спасибо за отзыв. Я согласен, что требуется, но мне кажется, проблема здесь в том, что мы не можем требовать от природы быть такой, какой нам хочется. Скажем, некто (не буду предполагать кто, чтобы Инна Беленькая на меня не наехала) сказал сто лет назад, что требуется показать, как все языки происходят от четырех слов. А языки категорически отказываются сводиться к четырем словам, и вместо этого сразу образуют систему.

      Аналогично мы можем сказать, что требуется показать «на молекулярном, квантовом уровне», как молекула РНК самопроизвольно появляется из простых органических молекул или аминокислот. А она не появляется — выясняется, что это практически невозможно. И что делать?

    2. Zvi Ben-Dov

      «Так что, нет нужды ставить их в оппозицию.»
      ___________________________________________________

      Есть — иначе статьи не получится 🙂

  22. Michael Nosonovsky

    Думаю, нет смысла пересказывать нашу статью, но хочу обратить внимание тех, кто сюда заглянет, прежде всего на полемическое эссе The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete by Chris Anderson (ссылка 11). https://www.cs.hmc.edu/twiki/pub/CS5/Reading1Gold/end_of_theory.pdf
    Это статья 2008 года, 15-летней давности, она хоть отчасти и устарела, но именно эта статья вызвала и продолжает вызывать множество дискуссий.

    Обсуждаемая проблематика (например, новые дисциплины «омики») прежде всего относится к биологическим наукам. Оттуда она в известной мере проникает во все прочие науки. Мне приходилось участвовать в применении методов машинного обучения в инфохимии (что это такое, поищите в сети «infochemistry»), я стараюсь развивать (по мере своих сил) новую дисциплину, которую я называю трибоинформатика («triboinformatics»), но обсуждение этих частностных дисциплин далеко за пределами этой статьи. Я надеюсь, если все пойдет как намечено, запустить, в сотрудничестве с Эдуардом и Ариэльским Университетом, проект по применению методов машинного обучения к анализу вин (для этого есть и методы и инфраструктура).

    Каким образом термин «Большие Данные» используется маркетологами и прочими специалистами по бизнесу и торговле, я не знаю, никогда с этим не сталкивался.

    Что же касается более общих вопросов методологического характера, то здесь следует соблюдать определенную осторожность в формулировках. Погуглите термин несводимая сложность («Irreducible Complexity») и сами делайте выводы.

  23. Simon Starobin

    Simon Starobin
    — 2023-04-07 18:43:35(208)
    ————————————
    P.S. Могу рассказать авторам более подробно о своём методе SVD. Работа была сделана давно,,нигде не опубликована, я работал part time, оплата мизерная Так что считаю в праве.
    Для проверки брал сложную. Функцию от синуса, косинусов, степеней,логарифмов и составлял тавлицу значений(тавлица процессуальнаядля экономии памяти). Разложение быстро сходилось. Очень хорошей мерой точности являлся коеффциент ( аналогично собственному значению) при очередном произведении одномерных функций.

  24. Aharon L.

    Michael Nosonovsky (07.04.2023 в 17:43)
    Возможность написать статью на модную тему «часто является поводом поговорить о чем-то своем! 🙂» Один пишет… , другой о… , седьмой о своих впечатлениях от истории науки.
    מועדים לשמחה

    1. Michael Nosonovsky

      Aharon L.
      07.04.2023 в 19:37
      Michael Nosonovsky (07.04.2023 в 17:43)
      Возможность написать статью на модную тему «часто является поводом поговорить о чем-то своем! 🙂» Один пишет… , другой о… , седьмой о своих впечатлениях от истории науки.
      מועדים לשמחה

      Дорогой читатель, я что-то не понял. У Bас претензия ко мне и к Бормашенко, что мы пишем об истории науки? Такова тематика этого портала. Если Вам это не интересно, вы в праве не читать.

      Перечитайте, пожалуйста, правила комментирования на этом сайте:
      «1. В от­зы­вах на пуб­ли­ка­цию об­суж­да­ет­ся толь­ко те­ма пуб­ли­ка­ции… Яв­ное от­кло­не­ние от те­мы пуб­ли­ка­ции — офф­то­пик — яв­ля­ет­ся на­ру­ше­ни­ем. Та­кие «от­зы­вы» мо­де­ра­ция уда­ля­ет…
      10. Об­суж­да­ют­ся тек­сты, а не их ав­то­ры.
      »

      חגים וזמנים לששון

      1. Aharon L.

        Да, здесь, на портале, встречаются превосходные статьи по истории науки.
        И то верно, свой комментарий Вы могли бы завершить и сами.

  25. Simon Starobin

    Внесу несколько замечаний. Во-первых прав Эдуард слова БД и ИИ стали очень модными и каждая уважающая себя компания стала включать эти слова в свою рекламу.
    Теперь по-существу. Люди,которые занимаются обработкой БД обнаруживают сразу не избыток данных а их недостаток.Поясню на примере Мне пришлось заниматься обработкой измерений на Токомаке в General Atomic. Обрабатывали измерения накопленные за 50 лет работы. Идея была выявить по данным причину неустойчивости плазмы. Ограничились десятью параметров Я предложил представить функцию неустойчивости как сумму произведений одномерных функций по параметрам. Метод был некоторым обобщением Singular Value Decomposition (SVD). После того как ввели данные в MafLab оказалось что все эти тегабайты размазываются где-то по поверхности 10-мерного куба. Пришлось применять многомерную триангуляцию для интерполяции.
    Забавно что намного позже Neflex применил тот же подход ( Упрощенный) к предсказанию приоритетов фильмов для зрителей. Имею подозрение что YouTube делает тоже.
    Теперь несколько слов о компьютерах. Теперешний прорыв произошёл с применением параллельных вычислений в основном на картах NVIDIA и опять математики далеко позади

    1. Zvi Ben-Dov

      Я однажды, решая очень сложную производственную задачу, связанную с нестабильной работой системы глубокого вакуума из-за растрескивания уплотнителей тоже столкнулся с серьёзнейшей проблемой. Мне надо было представить требования предъявляемые к десятку параметров в виде групп противоречий на разных системных уровнях…
      Не хватило противоречий 🙁

  26. VladimirU

    Александр Денисенко 07.04.2023 в 16:15
    А я где-то читал, что все люди от Адама…
    ——————————
    Я даже знаю где вы об этом прочитали. Но речь не об этом. Вероятно, базу данных о всех жителях одного конкретного города (даже страны) при изучении одного конкретного вопроса можно назвать Big Data. Но насколько это правильно при интерполяции полученных результатов на бОльшую выборку?
    P.S. Ещё раз подчеркиваю-я в этом не специалист.

    1. Zvi Ben-Dov

      «Ещё раз подчеркиваю-я в этом не специалист»
      __________________________________________________

      Не только вы — мне кажется, что все, включая авторов 🙂

  27. Бормашенко

    Bormashenko-Aharon L
    Все это свойства самого исследуемого предмета, который прежде был недоступен. Да, новое поколение мыслит по-другому, у них в руках куда более мощная поддержка, но почему это «тяжелый удар редукционистскому научному раю»?
    Разве что способ привлечь к материалу, но тогда ему уделено многовато места.
    1. Глубокоуважаемый Ааарон, если Вы вместо текста будете обсуждать мои личные мотивы (а они Вам совершенно не известны), я перестану Вам отвечать. Это склока, и склоки мне не интересны. Мне нет надобности привлекать интерес к моему тексту. Категорически не хочу обсуждать движущие мною мотивы, это гадкий способ вести разговор. Я в последнее время тотально бойкотирую людей, пытающихся задеть меня лично. Обсуждать можно текст, но необходимо его внимательно прочитать.
    2. Вы написали о том, что новая парадигма не проиллюстрирована в тексте, а она выпукло проиллюстрирована научной деятельностью Дж. Вентера.
    3. Мне не известно о том, что в ЦЕРНе есть проблемы с вопроизводимостью результатов.
    4. Речь не идет о смерти классической редукционистской научной парадигмы. Вообще речи об этом нет. Речь идет о зарождении новой, параллельной научной парадигмы. Как они будут сосуществовать мне неизвестно.

    1. Aharon L.

      Спасибо, мне Вы ответили исчерпывающе 🙂 Уступаю место параллельным ученым.

    2. Michael Nosonovsky

      Возможность комментировать статьи часто является поводом поговорить о чем-то своем! 🙂 Кто-то рассказывает, как он в 1975 году (!) защищал диплом про нефтяные вышки. Другой — про то, что нашел родственников при помощи стандартного ДНК-теста, какие уже много лет предлагают в интернете. Третий — что у него дочка работает в больничной кассе. Четвертый — как он работал над проектами по вычислительной геометрии в частной компании. Пятый — про ТРИЗ, шестой — еще про какие-то свои воспоминания молодости.

      Это все замечательно! Всех читателей — со светлым праздником еврейской Пасхи (Песах) и хорошего субботнего отдыха, долгих им лет жизни и хорошего здоровья.

      А тема о несводимости сложного к простому, в разных ее проявлениях, в том числе в тех, что стали явными с начала нового XXI века, думаю, заслуживает продолжения разговора. Становление, зарождение зачастую не дано нам как феномен, в этом оно похоже на понятие бесконечности.

      1. Zvi Ben-Dov

        Кто-то действительно написал, что его дочка работает в больничной кассе? 🙂

      2. Aharon L.

        Вы параллельны и «проницательны, как всякий, кто никого не любит…» 🙂

      3. Aharon L.

        «тема о несводимости сложного к простому» — ах, вот оно что? вот она открывашка к ларчику? 🙂 Она требует исследований на новом уровне и овладения новыми инструментами, а не «разговоров».

        1. Michael Nosonovsky

          «тема о несводимости сложного к простому» — ах, вот оно что? вот она открывашка к ларчику? 🙂»

          Дорогой читатель Aharon L.! Светлой и кашерной вам Пасхи, доброго субботнего отдыха и крепкого здоровья! 🙂

        2. Victor Blokh

          Увлекательная тема — от NP-гипотезы до (формализации) человеческих отношений.

    3. Aharon L.

      P.S. Надеюсь, Вы узнаёте цитаты:
      «Но давайте поговорим подробнее «от какого наследства мы отказываемся»… Стоит остановиться на вопросе: почему редукционистский подход оказался столь плодотворен, подчеркнем, не истинен, а именно плодотворен?» [истина, видимо, в БД]
      «Но уже к концу ХХ века на светлое поле редукционистской науки набежали облачка.»
      «Редукционистский подход сбоит [при подходе к проблемам социологии и истории…]»
      Далее следует заключение.
      И еще одна цитата, из комментария:
      «4. Речь не идет о смерти классической редукционистской научной парадигмы. Вообще речи об этом нет.»
      «Ну нет, так нет».

      И после этого объяснять вам с соавтором, что к истории науке стоило быть повнимательнее, что предмет научных исследований усложняется скачкообразно. Например, от решения уравнений произошел переход к абстрактной алгебре, появилась теория множеств, топология обобщила расстояние и оперирует метрикой, первое уравнение в частных производных обнаружено в статьях Эйлера… Представления о вероятности и статистике — новая наука. А как Вам математические(!) доказательства(!) факта с некоторой вероятностью? При этом «китайская теорема об остатках» (Сунь Цзы, 3 век н. э.) лежит в основе современной криптографии.

      Оставляю вас с параллельными учеными. Успехов!

      1. Zvi Ben-Dov

        Я бы сказал, что дело скорее идёт об этакой научной Духовности — даже о наших (научных) корнях… 🙂

  28. Zvi Ben-Dov

    Забавно, но появление инструментов ТРИЗ (теория решения изобретательских задач) связано с чем-то похожим на этакий ручной анализ Big Data — патентного фонда.
    https://knijky.ru/books/krylya-dlya-ikara-kak-reshat-izobretatelskie-zadachi?page=14#:~:text=%20%D0%9A%D0%B0%D0%BA%20%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE
    Сейчас многие думают, что это миф, сказка, но, возможно Big Data сделает эту сказку былью 🙂

    1. Zvi Ben-Dov

      Естественно, что на этот раз в Big Data войдут не только тексты изобретений, но и масса материалов (в том числе и графических) из сети.
      И цель самообучающейся системе будет поставлена иная, включающая не только технику…

      1. Aharon L.

        Да, об этом открыто пишут, но хор согласных смывает возражения. Настоящего всегда очень мало. Найти в сети трезвые взгляды не так просто.

  29. Bormashenko

    Несколько примеров, физика, анализ данных, получаемых на ускорителях элементарных частиц, там именно петабайты:
    Marx, V. The big challenges of big data. Nature 498, 255–260 (2013). https://doi.org/10.1038/498255a
    This data pile is just one-tenth the size of the data store at CERN, Europe’s particle-physics laboratory near Geneva, Switzerland. Every year, particle-collision events in CERN’s Large Hadron Collider generate around 15 petabytes of data — the equivalent of about 4 million high-definition feature-length films. But the EBI and institutes like it face similar data-wrangling challenges to those at CERN, says Ewan Birney, associate director of the EBI. He and his colleagues now regularly meet with organizations such as CERN and the European Space Agency (ESA) in Paris to swap lessons about data storage, analysis and sharing.
    Второй пример биология/онкология (из той же статьи в Nature)
    Biology data mining has challenges all of its own, says Birney. Biological data are much more heterogeneous than those in physics. They stem from a wide range of experiments that spit out many types of information, such as genetic sequences, interactions of proteins or findings in medical records. The complexity is daunting, says Lawrence Hunter, a computational biologist at the University of Colorado Denver. “Getting the most from the data requires interpreting them in light of all the relevant prior knowledge,” he says.
    That means scientists have to store large data sets, and analyse, compare and share them — not simple tasks. Even a single sequenced human genome is around 140 gigabytes in size. Comparing human genomes takes more than a personal computer and online file-sharing applications such as DropBox.
    In an ongoing study, Arend Sidow, a computational biologist at Stanford University in California, and his team are looking at specific changes in the genome sequences of tumours from people with breast cancer. They wanted to compare their data with the thousands of other published breast-cancer genomes and look for similar patterns in the scores of different cancer types. But that is a tall order: downloading the data is time-consuming, and researchers must be sure that their computational infrastructure and software tools are up to the task. “If I could, I would routinely look at all sequenced cancer genomes,” says Sidow. “With the current infrastructure, that’s impossible.”

    1. Aharon L.

      Уважаемый Эдуард!
      Проблема данных ЦЕРНа не в количестве, а в невозможности воспроизвести эксперимент в точности, поэтому данные приходится хранить. Из этого не следует, что их поиск исключает редукционизм. И как результат такого исключения выглядит?
      То же самое у вычислительного онколога: он все-таки ищет те самые компактные корреляции, которые и позволяют делать выводы. Даже если этот вывод можно будет сделать поиском в огромной базе данных. Иначе говоря, я опять не вижу декларированной дегуманизации, если конечно, это не передоверенное компьютеру право делать выводы по большой базе данных.
      С огромной массой неструктурированных данных давным-давно и ежедневно сегодня сталкиваются синоптики или сейсмологи. Их выводы уже надежнее, чем полвека назад.
      Все это свойства самого исследуемого предмета, который прежде был недоступен. Да, новое поколение мыслит по-другому, у них в руках куда более мощная поддержка, но почему это «тяжелый удар редукционистскому научному раю»?
      Разве что способ привлечь к материалу, но тогда ему уделено многовато места. Редукционизм так подробно хронометрирован, что не успеваешь испугаться его объявленной гибели.

    2. Victor Blokh

      Вот именно, «Getting the most from the data requires interpreting them in light of all the relevant prior knowledge»! А вы говорите, что «с прозрачностью и с привычностью знания в мире больших данных придется попрощаться», «новый подход предполагает примат корреляций над каузацией (причинностью) или даже замену последнего первым», «Новое знание, знание компьютерной цивилизации, выглядит принципиально по-другому», «При компьютерном моделировании мы изначально и не пытаемся свести сложное к простому» и наконец «Кажется очевидным, что мир больших данных окажется неизбежно дегуманизованным».

  30. Aharon L.

    1. Замечательно, что авторы даже отрицание научного метода пытаются обосновать, как бы научно. И в какой момент БД стали наукой? Известно не одно симметрично повторяющееся наблюдение за числами. Но чтобы это объявлялось научным результатом…? Скорее, это провод для доказательства. Нет, ну «гуманитарии» называют это «законами». БД нанесли «тяжелый удар редукционистскому научному раю»? Законы естественных наук или математики перестали работать из-за незамкнутости?
    2. Компьютеры сегодня умеют поддерживать доказательства, в т.ч. статистических выводов. Я имею в виду программное обеспечение HOL Lite или Isabelle. Только что вышла статья 16 авторов с доказательством гипотезы Кеплера. Такой вот пример успеха этих инструментов. А ведь это яркий признак нового поколения. Почему этому инструменту обработки БД не нашлось места?
    3. Проблемы БД часто состоят в пропуске ключевых факторов. Их и надо бы выявить даже там, где они очевидно плывут и меняются. Только их выявили в движении капитала или причинах смертности, как они и поменялись, появился новый обвальный вид инвестиций, как биткойн, или новый вирус, как…(не ко сну). А если факторы хорошо определены и их появление в виде конкретных данных осмыслено, то БД не нужны. Как нет нужды перечислять все числа на отрезке [0,1], чтобы сказать что их, наверное, больше, чем целых чисел, с вероятностью процентов так 80-90 🙂 .
    4. Известные статистические выводы относятся, как правило, к данным порожденных человеком.
    А что там с регистрацией, с замерами, с deviations, distortion…?
    5. БД известна еще астрологам. Их выводы заметно достовернее, чем гадание на кофейной гуще.
    6. И как это такая крупная статья обошлась без единого конкретного примера БД, как «тяжелого удара по редукционистскому научному раю»?

    У БД совершенно определенное место в культуре. Обрабатывая огромные потоки переписки и разговоров на множестве языков, аналитики обучаются выявлять опасности и манипулировать сознанием или давать советы инвеститорам или обнаруживать корреляцию между отдаленными факторами. Все это замечательно и даже поразительно. Поэтому хаг Песах самеах вэкошер всем!

  31. Victor Blokh

    «утрачивается классический идеал понятности … И с прозрачностью и с привычностью знания в мире больших данных придется попрощаться».

    Действительно не понятно. Возьмем большие данные — таблицы наблюдений Тихо Браге, загрузим их в компьютер — и что дальше? Что позволит нам компьютер получить из этого? Позволит определить положение какой-либо из пяти планет по известному положению остальных четырех — и все? В таком случае с привычностью знания (и с самим знанием) действительно придется попрощаться.

  32. Zvi Ben-Dov

    «Один из подходов здесь состоит в идее больших данных (Big Data). Современные компьютеры и новые вычислительные методы позволяют устанавливать корреляции в больших массивах данных, которые невозможно было раньше обнаружить “голыми руками”.»
    __________________________________

    «Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it. »
    Dan Ariely

    Кстати, моя старшая дочка как раз занимается Big Data — надо ей сказать, чтобы бросила это «бесполезное дело» 🙂

    1. Александр Денисенко

      Уважаемый Zvi Ben-Dov!
      Дочка Ваша, возможно, занимается нужным делом. Только надо попытаться вытравить из её молодых мозгов разную словесную пену от пиар-маркетологов. Уверен, что на самом деле она занимается хранением и обработкой однородных массивов данных в компьютерной среде.

      1. Zvi Ben-Dov

        Знаю, что нужным — именно знаю 🙂
        По поводу Big Data — возможно, что когда, заполняя данными таблицу, ты достигаешь конца Excel 🙂 🙂 проявляются некие скрытые закономерности, которые не могли быть обнаружены, пока данных было относительно мало.
        Например, компания, где работает дочка создала самообучающуюся систему, которая по обычному анализу крови с высокой степенью вероятности определяет рак прямой кишки на самых ранних (даже когда известные способы не работают) стадиях и, таким образом, спасает массу народа.
        Эта система была успешно внедрена лет пять назад (+/-) в одной из больничных касс Израиля.
        Правда, эта система -включает не только Big Data, но и Machine learning путём анализа этой самой Big Data и выявление скрытых корреляций и/или закономерностей, на которое человек не способен.

        1. Александр Денисенко

          Но там же нету петабайтов. Приском корреляций занимались и на древних машинах. Я в 1975 защищал диплом на корреляциях из тысячи нефтяных скважин. В медицине тоже не встречал петабайтов. Всё ж таки это пиар инструмент для денежных потоков на разработки. Наука тут ни при чём — это бытовые вопросы жизнеобеспечения людей.
          Пример с Тихо Браге очень показателен. Наука всё-таки требует причинно-следственных связей как базы для прогноза. В теории и практике распознавания образов тоже не встречал никаких бигдата.

          1. Zvi Ben-Dov

            В процессе построения и самообучения система проанализировала туеву хучу информации, выявив корреляцию между DATA о раке прямой кишки и DATA включающую в себя анализы крови.
            Это миллионы людей (больных, пока не больных и здоровых) и у каждого масса разнородных данных.
            Поэтому я бы добавил к BD AI и ML + ещё парочку ключевых блоков.

        2. VladimirU

          маленький офф-топ по поводу Big Data… На этой неделе мой сын, который занимается биостатистикой и профессионально работает с Big Data в этой области, прислал мне результаты одной программы, которая использует вашу ДНК для выявления кучи вещей-от наличия родственников в различных странах до вашего происхождения и возможных грозящих вам болезней. Он сделал ДНК-тест и программа рассчитала и сообщила кучу любопытных вещей- процент ашкеназских генов (он оказался очень высоким и у нас сложилось впечатление, что гены матери вообще куда-то пропали (или пришли из Финляндии)), выдала пофамильно родственников в США (о существовании многих из них он и не подозревал), указала, что наши предки- выходцы из Польши (Белоруссия, о которой мы знали до пра-пра-пра-дедов тоже была упомянута, но не на первом месте) и много другой весьма любопытной информации. К чему я об этом рассказываю? Я понимаю, что американцы, по сравнению с россиянами, наверняка чаще делают ДНК-тесты и поэтому данные о них есть в Big Data базах. Я понимаю, что наверняка можно прогнозировать вероятность возможных болезни сравнивая ваше ДНК с данными специальной базы Big Data. Я не спец в Big Data, но в данном случае мне кажется, что те Big Data, которые использовала программа-они, если можно так говорить, не столь большие Big Data (ну не все люди когда-либо делали тест ДНК). А без всё охватывающей базы данных ни одна программа не способна выявить истинную картину. Например, если бы большинство людей на нашей планете сделали ДНК-тест и эти данные были бы в базе данных, то подобные программы выяснили бы, что все люди-братья:)

          1. Александр Денисенко

            А я где-то читал, что все люди от Адама…

    1. Zvi Ben-Dov

      Suddenly everything is obsolete!
      Jordan Peterson Speaks on The Next AI Transformation | Must Watch
      https://youtu.be/YzcaKGWEB1Q
      _________________________________

      Очень интересно.
      И это пока ИИ всё ещё реализует в мышлении так называемый «человеческий принцип действия».
      Но ИИ — не человек и он перейдёт (в мышлении) на совершенно другой принцип действия (если уже не переходит) и… мы ему (в его дальнейшем развитии)… не нужны.
      Человечеству надо готовиться к тому, чтобы достойно — нет не вымереть, но, возможно, стать частью ИИ… если он позволит, конечно 🙂

      1. Victor Blokh

        Zvi Ben-Dov
        06.04.2023 в 01:24
        ——————————
        В тему — у Лема есть замечательный рассказ «Формула Лимфатера».

      2. Zvi Ben-Dov

        Когда-то нас Творец создал,
        Но вышли мы из под контроля —
        Такого Он не ожидал,
        Нам подарив свободу Воли…
        Теперь мы сами создаём
        И наше главное Творенье,
        Коварней с каждым новым днём —
        Когда же к нам придёт прозренье?

  33. Simon Starobin

    Michael Nosonovsky
    — 2023-04-05 21:21:33(68)
    ———————————————-
    Дело не в том то я не правильно просматриваю литературу, а в том что на переднем плане науки в настоящее время выходят технологии и они закрытые. Вы считаете что фундаментальные науки уперлись в большие данные и нужен принципиально новый подход. Я считаю что они просто уперлись и нужны великие ума, c которыми проблема ( или занимаются не чем нужно).

  34. Simon Starobin

    На мой взгляд эта статья является очень хорошей иллюстрацией что современная наука ( по крайней мере физика и математика) зашли в очередной тупик
    Фундаментальных результатов нет и наука перешла в соревнование улучшения технологий между компаниями, а университеты оказались за бортом. Поясню на двух примерах.
    Я работал в области вычислительной геометрии (это живые деньги). Университетские профессора печатают огромное количество статей и уверены что они делают передовую науку. Теперь возьмём мою ситуацию Если я начинаю какой-то проект, то просто обязан прочесть все это и как-то улучшить. У конкурента сидят такие же как я и они тоже читают открытые публикации. При Кемредже есть компания Parasolid ( ceйчас они принадлежат Siemens), делают фантастические вещи и ничего не публикуют.
    Искусственный Интелект. Математики совершенно бессильны. Поясню что мы видим с точки зрения математики, Есть явно выписанная криториальнаа функции, зависящая от миллионов переменных.
    Оптимизация идёт градиентным методом ( главное здесь тривиальное правило как брать производную от функции по функции). Мы проскакиваем локальные оптимумы и останавливаемся близко к глобальному. Ещё раз повторяю ИИ это явно выписываемая формула. На данном этапе мне кажется что мы проскакиваем локальные минимумы потому что вероятность что миллионы производных о каком-то месте сразу равны нулю мизерна, а глобальный оптимум один. Всю мистику о больших данных надо выбросить, просто брутальная сила компьютеров

    1. Michael Nosonovsky

      Simon Starobin
      05.04.2023 в 18:54

      «Университетские профессора печатают огромное количество статей и уверены что они делают передовую науку. Теперь возьмём мою ситуацию Если я начинаю какой-то проект, то просто обязан прочесть все это и как-то улучшить. У конкурента сидят такие же как я и они тоже читают открытые публикации. При Кемредже есть компания Parasolid ( ceйчас они принадлежат Siemens), делают фантастические вещи и ничего не публикуют.»

      Спасибо за отзыв! Вы правы, наука в последние десятилетия стала массовым занятием. Публикуется огромное количество статей, не все из них прочитываются даже специалистами, не все из них высокого качества, a некоторые просто ошибочны. Большинство статей не содержит фундаментальных прорывов к новым знаниям, а лишь отчет о малозначительных результатах. Hередко они дублируют друг друга. И большинство статей, кстати, пишутся не профессорами, а аспирантами и постдоками под руководством профессоров. Все это прочитать невозможно.

      Избыточность характерна для многих систем. Ведь даже в нашей ДНК 98% составляет бесполезный «мусор». Неудивительно и что среди научных публикаций жемчужны с прорывными результатами встречаются нечасто.

      При знакомстве с литературой есть множество способов составить предварительное мнение о том, имеет ли смысл тратить время на чтение публикации. Это репутация журнала, репутация авторов (или страны / университета, где они работают), цитируется ли статья другими исследователями, ну и abstract статьи тоже позволяет быстро сориентироваться.

      Компании, естественно, не всегда публикуют результататы своих исследований, поскольку их функцией не является бесплатное распространение знаний. Коммерциализация является отдельной областью со своими понятиями и проблематикой — «долина смерти» (так называют между изобретением и ее первым коммерческим внедрением, если упрощенно), customer discovery и многое другое, чему ученых постоянно учат специалисты по бизнесу.

    2. Zvi Ben-Dov

      «…При Кемредже есть компания Parasolid ( ceйчас они принадлежат Siemens), делают фантастические вещи и ничего не публикуют.»
      __________________________________________________

      Более того — иногда даже не патентуют.
      Например, работая на одну весьма и весьма крупную компанию, производящую чипы, я сделал (и внедрил!) весьма интересное (уникальное на тот момент) изобретение в области RF.
      Интересно, что изобретение было сделано переносом опыта из автомобильной промышленности в область RF измерений.
      Компания отказалась его патентовать. Причина: мы не хотим информировать наших конкурентов о наших технологических know-how.
      Мне, конечно, обидно, но… понятно.

  35. Инна Беленькая

    Соглашусь с предыдущим комментатором А.Денисенко, действительно, все замечательно, читается с большим интересом, но..
    Уважаемый Михаил, сколько можно заниматься шельмованием Н.Я.Марра? Не он ли писал, что новое учение «в корне отрицает существование праязыка. Она признает общность не языка, а языков, ранее более многочисленных, чем в древнейшие, письменно засвидетельствованные эпохи, и тем более в наши дни… доисторические взаимоотношения языков много сложнее того, что представляют себе в мирном лагере индоевропеистов».
    И как , скажите, после этого выглядит ваш постулат: « Языки народов с примитивными культурами не менее сложны по грамматике, чем языки развитых народов. Получается, что язык появляется сразу и целиком».

    Вы пишете: «Долгое время для лингвистов, последователей Хомского, было догмой, что синтаксис полностью независим от семантики. C развитием когнитивных наук и когнитивной лингвистики в 1980-1990е стало ясно, что синтаксис может зависить от семантики». Но и этот ваш постулат опоздал как минимум на 100 лет.
    И опять Марр, для которого « лингвистический элемент – это значимое слово, т.е. мысль в звуковом воплощении».
    В тон ему писал Выготский: «Слово без значения есть не слово, а звук пустой… метод исследования интересующей нас проблемы не может быть ничем иным, чем метод семантического анализа, метод изучения словесного значения».
    Именно в этом он видел выход из тупика, в каком находилось исследование проблемы речевого мышления или отношения мысли к слову.
    А уж про « класс вредных животных на «-в» (зеев, арнав), другие примеры» не буду говорить, о них речь уже шла в предыдущем нашем диспуте. Да и все остальное — о праязыке, семантике, новой доктрине — тоже говорилось Но вы это не заметили, пропустили мимо ушей в силу … не знаю чего.

    1. Michael Nosonovsky

      «Уважаемый Михаил, сколько можно заниматься шельмованием Н.Я.Марра?»

      Уважаемая Инна, спасибо за отзыв! Марра я упомянул один раз, только в связи с идеей, что семитские корни восходят к двусогласным структурам вида CVC. Кажется, мы и правда, с Вами уже говорили об этом где-то. Если меня не подводит память, то сравнение предполагаемых двухбуквенных (двусогласных) корней CVC с четырьмя «диффузными первозвуками» Марра есть у самого Юшманова. Который примерно так видел эволюцию семитского или афразийского (семито-хамитского, как тогда говорили), корня: диффузный первозвук-CVC-CVCC. Естественно, это все сегодня имеет исторический интерес.

  36. Александр Денисенко

    Уважаемые господа Михаил и Эдуард!
    Прочёл, конечно, с большим интересом, поскольку занимаюсь хранилищами данных. Ни у кого из коллег не могу добиться ответа — а большие это сколько? Миллион, триллион? Битов, байтов, первичных или произведённых данных? Какого типа? Кусочек ролика с хорошим разрешением — это большие данные или нет?
    В бизнес-аналитике, у меня сложилось такое впечатление, что это просто словообразование маркетологов. Про науку хотелось бы узнать — как там понимается этот термин.
    С непониманием различия корреляции и причинно-следственной связи часто сталкиваюсь при общении с современными студентами.

    1. Michael Nosonovsky

      Спасибо за вопрос! Крис Андерсон в цитируемом тексте говорит «квадриллионы битов информации».

      1. Александр Денисенко

        Хорошо хоть не квинтиллион. А то курсы по бигдатам читают всем студентам, а никто мне не привёл примера, чтобы это не было просто базой данных (ну или хранилищем, если там есть координата время).

Добавить комментарий для Инна Беленькая Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Арифметическая Капча - решите задачу *Достигнут лимит времени. Пожалуйста, введите CAPTCHA снова.