dmitry kobak

Вряд ли

kobak, отправляясь учиться в Германию, уже решил там навсегда поселиться. А в целом это такая деятельность, на которую начальство охотно дает деньги - достаточно пообещать найти лекарство от Паркинсона.

From:

Надеюсь, что ни у кого не создалось впечатления, будто бы я выбираю способ заработать "большие деньги" (Вы написали "путь ведёт к большим деньгам... что, собственно, видно уже из поста"). Если бы это на самом деле было моей основной целью, я думаю, что выбрал бы какой-нибудь другой путь.

Моя мотивация такова. Я бы хотел найти область науки, которая будет мне интересна и в которой я смогу что-то делать (и надеяться сделать). Скепсис, с которым серьёзные люди смотрят на человека, который после магистратуры вдруг решил попробовать переключиться на что-то совсем новое, -- мне вполне понятен (и спасибо за его высказывание). Но пытаться продолжать заниматься тем, к чему не очень-то способен, -- тоже может оказаться большой ошибкой в жизни, как мне кажется.

Вероятно, моя проблема в том, что мне интересно многое, но ничто не поглощает целиком.

From:

burcha.livejournal.com

Про большие деньги там у меня большие сомнения (обычно они у начальников, но не у остарбайтеров). Не в том дело, конечно. Заниматься разумеется нужно ровно тем к чему душа лежит и ехать куда хочется. Просто в таких делах с буржуями легко ошибится и оказаться в кривом овраге лет через 6. В чем и состоят мои опасения. Это знаете, как у нас квартиру строить. Если по красивому объявлению то легко оказаться без денег. По моему ограниченному опыту подобные немецкие группы создаются под конкретных немцев-начальников и моментально разгоняются, когда они оходят от дел или теряют неких покровителей.

From:

Не поймите меня неправильно - я не хотел сказать, что вас интересуют в первую очередь деньги, или там во вторую. Хотя я не считаю зазорным желание заработывать деньги.

Речь идет о том, что наличие больших денег в некоторой области создает иллюзию больших возможностей во всех отношениях. Сначала дают деньги на аспирантуру, потом на постдока, потом вы оказываетесь в каком-нибудь нейроинституте, и все это выглядит как настоящая наука. Может, это мне так не повезло, но все встречавшиеся мне в том или ином смысле люди (от просто знакомых до директора института, в котором работали знакомые), занимающиеся мозгом, были шарлатанами.

From:

Computational Neuroscience eto sovsem ne to chto Cognitive Neuroscience itp.
Computational Neuroscience -- eto v pervuju i glavnuju ochered' etot zhurnal:
http://neco.mitpress.org/contents-by-date.0.shtml
Ono vsego lish' "inspired from neuroscience", a zanimaetsja:
"adaptive control", "machine vision", "machine learning", "data mining",
"information fusion", "distributed systems", "adaptive systems",
"VLSI design", "multi-agent systems", "evolutionary computations",
"bayesian learning", "complexity of large networks", "statistical inference",
"pattern recognition", "adaptive digital signal processing" (to name a few),
a prilozhenija vsego etogo: robotics and control systems.
po suti: chto-to mezhdu "computer science" i "engineering".

From:

Тут многие говорили о том, как здорово разобраться в работе мозга. Что и вызвало мою реакцию.

То, про что вы говорите, по крайней мере понятно о чем и действительно некий раздел computer science and engineering. Правда, он у меня тоже не вызывает большого энтузиазма, особенно слова neural networks.

From:

Цыпкин Я.З. http://www.ipu.ru/grand/tz.htm
v svoih knigah upotrebljal slova "nejronnye seti" (ne bez nuzhdy):
"Адаптация и обучение в автоматических системах", М., 1968;
"Основы теории обучающихся систем", М., 1970;
"Теория нелинейных импульсных систем", М., 1973 (+Ю.С.Попков);
"Релейные автоматические системы", М., 1974.
a takzhe:
http://edurss.ru/cgi-bin/db.pl?cp=&page=Book&id=18683&lang=Ru&blang=ru&list=144
http://edurss.ru/cgi-bin/db.pl?cp=&lang=Ru&blang=ru&list=144&page=Book&id=18880
i celaja glava tut:
"Информационная теория идентификации" Я. З. Цыпкин, 336 с.
М. Наука, Изд. фирма "Физ.-мат. лит." 1995

Po povodu "здорово разобраться в работе мозга".
Vot kto zanimalsja modelirovaniem: Пятецкий-Шапиро И.И., Гельфанд И.М.,
Гурфинкель В.С., Цетлин М. Л., Фомин С. В. -- vzjato iz etoj bibliografii:
http://209.85.129.104/search?q=cache:XD4ZNzW-XZIJ:www.library.biophys.msu.ru/FominBerk/literature.htm
k etoj knige: http://library.biophys.msu.ru/FominBerk/index3.htm
Esche est' prekrasnoe predislovie k knige: Ю.И. Аршавский, И.М. Гельфанд, Г.Н. Орловский
"Мозжечок и управление ритмическими движениями" М.: Наука, 1984.
http://www.amazon.com/Cerebellum-Rhythmical-Movements-Studies-Function/dp/0387159649/

V pervye god-dva Dmitriju ne grozit "здорово разобраться в работе мозга", a grozit emu na nemetchine vyuchit' 2-3 novyh jazyka programmirovanija i sochinit' 50 tysjach strok koda na nih.

From:

Я совершенно не в настроении спорить об этом. В том, что есть книги про нейронные сети, я нисколько не сомеваюсь, и, наверное, мог бы найти и поновее. Но не буду же я их читать ради этой беседы.

То, что И.М. Гельфанд занимался биологией, хорошо известно. Если бы Гельфанд был помоложе, и

kobak отправлялся к нему заниматься биологией, я бы не сомневался в том, что он сделал хороший выбор.

Ну а изучение 2-х-3-х языков программированния и написание 50 тысяч строк кода - я не сомневаюсь, что есть люди, которые найдут в этом источник радости - но это не наука, и уход людей из науки вызывает у меня сожаление. Такие уж у меня предрассудки.

From:

Вот это уже интересно. "Шарлатан" -- довольно сильное слово, которое подразумевает, что человек осознанно занимается каким-то жульничеством. Ваши слова так и следует понимать?

Масса людей занимаются чисто экспериментальными исследованиями мозга, на разных уровнях от отдельных нейронов и выше, in vivo и in vitro. Это разве не наука (в том смысле, в котором биология вообще наука)? Потом, есть моделирование разнообразных биологических процессов опять же на разных уровнях -- математические модели, сравнение их с экспериментальными данными. Не наука? Есть попытки моделирования каких-то нейропроцессов, но не через копирование биологического устройства, а с тем чтобы передать характерные черты поведения (например, модели того, как мозг управляет движениями руки). Есть более прикладные задачи -- brain-machine interfaces, например. Ну, а если брать уровень сильно выше, то есть нейролингвистика, например, со вполне интересными рассуждениями и исследованиями.

Вы отказываете всем этим направлениям в научности и осмысленности?

Конечно, наивно расчитывать "разобраться, как мозг работает" в целом -- и ниоткуда не следует, что это вообще возможно. Но есть масса более локальных вопросов и задач, которые вполне можно исследовать, как мне кажется. Строить модели. Накапливать данные в ожидании (хоть какого-нибудь) прорыва в понимании. Решать прикладные задачи (искусственная рука).

Реплика

am, что мне грозит написать 50 тысяч строк кода, меня, честно говоря, слегка испугала. В принципе я могу и написать 50 тысяч строк кода, но хотелось бы надеяться, что не это будет моим основным занятием, и уж по крайней мере не самоцелью. Люди, с которыми я беседовал во время поездки, вряд ли бы согласились с тем, что они занимаются исключительно computer science and engineering (такие тоже были, но в смежных группах).

From:

Мои слова следует понимать именно так, как они написаны: "Может, это мне так не повезло, но все встречавшиеся мне в том или ином смысле люди (от просто знакомых до директора института, в котором работали знакомые), занимающиеся мозгом, были шарлатанами."

Это мнение не научных направлениях, а о конкретных людях. Да, они шарлатаны именно в том смысле, что осознанно занимаются жульничеством. Довольно мелким, напрямую ни у кого ничего отнимают. Основная методика жульничества - пообещать что-нибудь заведомо не достижимое (в рамках данного научного направления), от метода лечения какой-нибудь болезни, до "разобраться, как мозг работает", и получить под это деньги от налогоплательщиков. Затем они имитируют научную деятельность.

Настоящая наука идет от проблем, и от идей, как решить эти проблемы. Если проблема биологическая - из хороших ученых ей занимаются биологи. Они могут привлекать любые средства, которые им понадобятся - но если они им действительно нужны и помогают решить их задачи.

В настоящее время есть немало денег под проекты такого сорта: разработать количественные методы решения таких-то биологических наук. Это - шарлатанство. Обычно это сводится к посторению так называемых математических моделей, и последующему обсчете из на компьютерах, желательно - на суперкомпьютерах, потому что это дороже. Модели эти не исходят из понимания сути биологического явления, а являются просто дифференциаными уравнениями, решения которых ведут себя похоже на наблюдаемые явления. Скажем, 25 обыкновенных ДУ с 40 параметрами, из которых 10 известно из эксперимента, 10 берется с потолка, а остальные 20 подбираются так, чтобы решения напоминали данные эксперимента. Это не выдумка, а рассказ о слышанном мной докладе (за точность количества параметров и уравнений не ручаюсь, но приблизительно столько).

Вы описали подобную деятельность более доброжелательно: "Есть попытки моделирования каких-то нейропроцессов, но не через копирование биологического устройства, а с тем чтобы передать характерные черты поведения (например, модели того, как мозг управляет движениями руки)."

В такого рода деятельности вам поначалу достанется именно писание кода, я думаю, что

am прав. Если вы вырастете в большую шишку в этой "науке", вы будет сочинять такие системы уравнений, а код будут писать ваши подчиненные.

From:

К сожалению, слишком много очень разного называется словами "математическое моделирование". То, что Вы рассказали, скорее, называется "компьютерный эксперимент".
Моделью обычно называют минималное описание гипотезы и альтернативы, и вместе с тем предлагают эксперимент иx различающий. Т.е. статистические методы должны затем применятся к статистике эксперимента. Так свободныx параметров не может быть больше 1-2 (2 - уже много).
В самом xудшем варианте компьютерного эксперимента (Вами описанного) есть, однако, противоречие -- нельзя вручную подобрать 20 параметров -- для опробывания 2 вариантов для каждого потребуется всего 2^20 степени экспериментов.
Если у модели 4 параметра, то все равно исследуется зависимость от одного, а на все остальные наложены ограничения (текущей парадигмой в данной науке или предыдущими работами авторов). Всегда можно легко сказать, что в модели есть 100 параметров, поскольку сама структура модели или класс моделей может параметризоваться еще 99ми. Но, на самом деле, надо смотреть
как выведена модель -- если старые модели не давали ввести новую связь параметров и выделить аналитически один (проверяемый), то требуется новая абстракция, где наложенные связи между параметрами будут разрешены в нужную сторону и количество степеней свободы для эксперимента станет снова 1. Такие модели (кроме необxодимыx: минимальности, проверяемости) еще обладают
свойством объяснительности (обобщаемости в классе), т.е. вводят новую абстракцию, которая иногда неожиданно оказывается полезной и в смежныx областяx (экспериментаx). Неожиданно - для посторонниx, а для того, кто это придумывает - целенаправленно.
Nature - весьма экспериментально направленный журнал, публикует огромное количество моделей, в том числе и проверяемыx только на компьютере, но этому журналу все вполне доверяют.

From:

То, о чем я рассказал, называлось его автором построением математической модели. Местные специалисты по математическому моделированию именно так описывают их деятельность. У меня нет оснований полагать, что они врут уже на уровне классификации своей деятельности как математиеского моделирования.

Ключевым в их деятельности является посторение дифференциальных уравнений и их исследование, а не подбор параметров. У меня сложилось впечатление, что параметры подбираются методом тыка, или, если угодно, educated guess. О переборе всех возможных значений параметров речи не было - ясно, что это невозможно, тем более что параметры - вещественные числа.

Аргумент с Nature - очень странный. Престижный журнал, да. Ну и что?

From:

В Nature рецензенты (если видят, что идеи xорошие) готовы работать с моделями, помогая до конца (do 2x itteracij)
авторам, пытаясь сделать модели минимальными и проверяемыми - до тex пор, пока обе стороны не
согласятся в том, что именно предложено нового в данной идее (или нет) и как это все реализовать в модели
и проверить. То, что статью в Nature прочитают не только студенты из данной области (даже не из области, а
делающие данную очень узкую задачу), а прочитает практически весь мир, - делает Nature особым
журналом, imho.

Да, Nature - престижный, что не значит в данном случае "работающий исключительно по модным темам",
для физиков, химиков, биологов -- это самый строгий журнал. Поскольку это все науки экспериментальные,
то слово "моделирование" в ниx презренное (очень многие экспериментаторы, в том числе занимающие
редакторские места в очень xорошиx экспериментальныx журналах) так прямо и говорят. Вот это и есть
предрассудок, и я неоднократно видел, как те же экспериментаторы нуждаясь в моделяx создают ровно
то самое -- системы ОДУ с 40 параметрами.

From:

Вы изложили свое представление о Nature, хорошо. Мне не нужно с этим спорить. Я сразу сказал, что Nature - престижный журнал.

Я так же сразу сказал, что нейронаука - денежное, и, тем самым, в определенном смысле престижное занятие.

Так что вы с чем-то не тем спорите.

From:

Я прошу прощения, но некоторые Ваши аргументы кажутся странными.

Ясно, что в математике делается много плохих работ (потому что в любом виде человеческой деятельности хорошего получается мало). Но я бы не стал защищать тезис "математика -- профанация науки", приводя в пример какой-нибудь никуда не годный доклад, на котором мне случилось побывать. Достаточное ли у Вас знакомство с нейронаукой, чтобы утверждать, что хороших (хотя бы осмысленных) работ там нет вообще? Мне кажется, что даже моё весьма поверхностное знакомство не позволяет мне с этим согласиться.

Ясно также, что нейронаука -- область модная, поэтому плохих работ там больше, чем могло бы быть. То же самое можно сказать про нанотехнологии или про квантовые компьютеры. Позволю себе предположить, что к квантовым вычислениям Вы относитесь схожим образом -- считаете шарлатанством. Я не соглашусь: там много важных и интересных результатов, это вполне наука.

При этом hype вокруг квантовых вычислений мне тоже, мягко говоря, не нравится. Мода способствует тому, что появляется огромное количество бессмысленных работ, громких пустых обещаний, и (в Вашей терминологии) выманивание денег налогоплательщиков обманным путём. Что-то похожее можно говорить и про струны: мода, обещания, "шарлатанство". Да, но и интересного там навалом.

From:

Давайте оценивать науку не по плохим работам, а по хорошим.

Я думаю, вы не будете спорить, что на счету математики и физики немало достижений, как и просто "во славу человеческого разума" (Якоби), так и прикладных. На самом деле без достижений этих наук наша жизнь была бы совершенно иной.

Расскажите мне про достижения нейронауки, сравнимые, скажем, с анализом Фурье по полезности (в частности, вся передача информации, как аналоговая, так и цифровая, основаны на анализе Фурье), или с доказательством гипотезы модулярности (гипотезы Таниямы-Шимуры-Вейля) по глубине. Или с общей теорией отностительности, или с квантовой электродинамикой.

Про квантовые компьютеры я когда-то писал подробно, вам, наверное, это запомнилось.

Струны гораздо дешевле, чем нейронаука и квантовые компьютеры. Превращению теории струн в шарлатанство мешают два фактора - адекватное количество денег (это просто часть денег идущих на физику высоких энергий, это не новая наука), и трудность предмета - высокий порог, через который шарлатанам не перешагнуть.

From:

Увы, Вы просите невозможного. Я не думаю, что какая-то наука может претендовать на то, что она сравнима по полезности или глубине с математикой: математика находится вообще на другом уровне познания. Что касается общей теории относительности, то я считаю это высшим достижением (одного) человеческого разума, и ничего сравнимого не знаю не то что в нейронауке, но и в физике вообще, не говоря уж про химию и биологию.

Я бы сравнивал нейронауку (исключая из неё computer science) с молекулярной биологией. Достижения могут быть экспериментальные (обнаружена, допустим, корреляция между такими-то нейронными показателями и такими-то действиями человека) и прикладные (удаётся управлять курсором "без рук" по сигналу электроэнцефалограммы). Теоретические (модельные) достижения тоже есть, но скромные.

Наш мозг напоминает какую-то штуку с "Зоны" Стругацих: совершенно непонятно, как она работает, но изучать-то хочется! Тут поковырять, там посверлить. Помоделировать. Научиться управлять. А что еще делать? Интересно же.

Я не помню в точности, что Вы писали о квантовых компьютерах. Кажется, когда-то Вы приводили против них тот аргумент, что вся эта деятельность основана на наивном предположении, что квантовая механика верна с невероятной степенью точности. Это, по-моему, неверно (она на этом не основана), но это совсем другой разговор.

Насчет струн: как Вы знаете, в последнее время участились разговоры (и вышли две книжки) о том, что это как раз-таки "шарлатанство" в Вашем смысле. То есть не в том смысле, что это лженаука, а в том смысле, что громких обещаний много -- а соответствующих результатов мало.

From:

Ну вот видите, вы согласны хотя бы с тем, что ни по интеллектуальному уровню, ни по полезности этот предмет не может сравниться ни с математикой, ни с физикой. Собственно, для меня это было бы уже достаточным осонованием им не заниматься, выучившись физике.

Но давайте последуем вашему предложению и сравним с молекулярной биологией. На ее счету открытие структуры ДНК, белков, генетического кода, понимание каких-то механизмов функционирования клеток на молекулярном уровне.

Вы полагаете, что обнаружение корреляций - это сравнимые достижения?

Должен признаться, что исследование корреляций я отношу к одним из первых признаков шарлатанства в науке. Наука должна исследовать причинные связи, а не корреляции. При этом сплошь и рядом обнаруженные корреляции выдаются за причинные связи, что уже шарлатанство в чистом виде.

В романе Стругацких много чего есть, и, в частности, такая идея - современная событиям наука неадекватна для исследования Зоны. Сталкер понимает Зону лучше всяких ученых.

Аналогично дело обстоит с мозгом, как мне кажется. Современные физико-математические методы неадекватны для исследования мозга. От традиционной психиатрии и психологии (и даже от художественной литературы) пользы больше.

Я пересказывал мнение одного из крупнейших специалистов по computer science, Л. Левина. Квантовый компьютер действительно требует, чтобы законы квантовой механики выполнялись с абсолютной точностью, на этом основана вся идея.

Из этих двух книжек о струнах одна написана шарлатаном (Войтом), не стесняющегося полуобмана публики на суперобложке, и не внесшего никакого вклада в науку. В ЖЖ есть первоклассный специалист по этим вещам,

leblon, можете его спросить. Другая книжка, Смолина, при перелистывании вызывает желание немедленно заняться теорией струн, настолько это интересно. И наплевать на все его возражения, которые скучны.

В теории струн полно результатов. А обещаний практически нет - это единственный имеющийся на данный момент подход к обединению квантовой теории поля и гравитации. Вполне естественно им заниматься. При этом это столь же дешевый предмет, как и математика (это почти математика), и налогоплательщики несут риск неудачи в обычных масштабах, чего нельзя сказать к нейронауке или квантовых компьютерах.

From:

За модность той или иной науки расплачиваются не налогоплательщики, а graduates
& postdocs своими лучшими годами в жизни. А налогоплательщики расплачиваются
за оxрану патентов в фармакологии.
О корреляцияx: stat. physics, cond-mat & superconductance, nuclear scattering, та
же современная теория поля с ренормгруппой (называемая суперструнами (в физической,
а не математической ее части)), вся химия -- одни корреляции.
О передаче информации: DSP (digital signal processing) имеет дело (digital) с дискретными по
времени и амплитудам процессами (функционалный анализ тут полезен, но не определяет все)
и Fourier-transform (в данном случае: discreet) - одно из важныx представлений (тут даже не
"полезность", а скорее необxдимость, как необxодимость умножения-деления), полиномы
Чебышева имеют большее отношение к "inner core of DSP".
Что касается того полезного, чем все пользуются, то LPC (linear predictive codes) и
CDMA (code-division-multiple-access) в каждом сотовом телефоне изначально инспирировались
в области "machine learning" (тут передача информации и computational neuroscience не
отделимы). Для общего представления можно порекоммендовать:
http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itprnn/book.html

(no subject)

From:

sowa.livejournal.com - Date: 2007-05-11 10:49 pm (UTC) - Expand

(no subject)

From:

am.livejournal.com - Date: 2007-05-11 11:28 pm (UTC) - Expand

From:

kapahel.livejournal.com

::это единственный имеющийся на данный момент подход к обединению квантовой теории поля и гравитации.

Все же не единственный (но самый интересный, безусловно).

From: