Заметил, что чем дальше углубляюсь в науку, тем меньше охота о ней писать. По крайней мере, популярным языком. Настоящая красота науки – в её сложности. Передать это как-то конечно можно, где-то упростив, где-то прибегнув к аналогиям. Но за этим нередко теряется сама суть

Представьте, что вы сходили в галерею и увидели шедевральную картину. После этого вы встречаетесь с другом и он просит вас её описать. Это, конечно, можно сделать или даже попытаться накалякать картину на бумаге. Но какой в этом смысл? Чтобы получить те же эмоции, ему нужно топать в музей и смотреть оригинал

Но может, даже плохо пересказанный шедевр – лучше, чем ничего

Лена прочитала крутую лекцию об ошибках и правилах в визуализации данных. Местами пересекается с парадом уродливых графиков у нас (начало тут), но с большим количеством примеров из науки и практики. Годно!

Поделюсь одним моментом, который можно улучшить. В лекции был график, на котором сразу нарисовано распределение, боксплот и отдельные точки. Выглядело это несколько перегружено. А может – прекрасно! Для этого нужно поместить график плотности сверху, а под ним – ящик и точки с наблюдениями. Называется это «Raincloud plot» – «график-тучка». И красиво, и функционально. На иллюстрации поста – визуализация данных о пингвинах

Мне даже довелось применить его в статье. Получилось не так красиво, как здесь, но свою задачу график выполнил и ревьюеры были удовлетворены

#статистика@chelovek_nauk

В Барселоне есть суперкомпьютер, расположенный в церкви. Выглядит очень впечатляюще. Будет символично, если сравнимый с человеком ИИ разработают именно там

#программирование@chelovek_nauk

Вы наверняка слышали шутку про сферическую корову (или коня) в вакууме. В ней физика-теоретика просят оптимизировать количество молока на ферме (в случае с конём – вывести самого быстрого скакуна). Физик уходит работать и в конце концов приносит решение задачи. Но оно работает только для сферического животного в вакууме

Хотя эта шутка – об отрыве теории от практики в физике, её внезапно воплотили в жизнь медики. Для того, чтобы оценить размер опухоли, в распространённых критериях RECIST рекомендуют измерять её „диаметр“. Это расстояние между двумя самыми дальними точками на снимке. Его используют даже в клинических испытаниях лекарств. Если после лечения опухоли диаметр стал меньше, значит лекарство работает

Но такой подход буквально предполагает, что опухоль – сферическая! Если лекарство ведёт к уменьшению опухоли не по самой длинной оси, диаметр не уменьшится. Например, если опухоль превращается из формы «О» в «0». А с опухолями более сложной формы, это работает ещё хуже. В итоге, опираясь только на этот параметр, медики могут упускать потенциальные лекарства от рака. На картинке – слайд из доклада, где предлагали считать размер опухоли по-умному и показали, что так можно найти больше лекарств

Вот так в каждой шутке есть доля правды. А смеясь над учёными из других областей, не забудьте проверить, что вы не поступаете так же как они

#медицина@chelovek_nauk #математика@chelovek_nauk

В научных кругах вирусится пост с критикой научной статьи. Авторы сделали открытие о механизмах памяти и опубликовали его в крутом журнале. Вот только применили совершенно некорректные статистические методы. А на обоснованную критику ответили ну очень плохо, утверждая, что именно в их случае неправильная статистика работает нормально и вообще они используют лучшие практики из их области. Последнее утверждение было подкреплено ссылками на статьи, которые были опубликованы до того как их область зародилась

Авторов искренне жаль: статью может ждать ретракт (удаление из журнала). Это одна из худших вещей для репутации учёных. С другой стороны, сами виноваты. Во-первых, они допустили все ошибки из лекций про то как не надо заниматься статистикой и наукой вообще. Во-вторых, гораздо лучше было бы признать ошибку, чем настолько плохо защищать свою позицию, ещё больше раскрывая невежество

Любопытно, что даже при чудовищных издевательствах над статистикой, выводы учёных могут оказаться правильными. Если предложенные авторами механизмы верны, на самом деле неважно, откуда они их получили: из правильной или неправильной статистики, хрустального шара или божественного откровения. Не берусь утверждать, насколько они верны в этой статье, но любопытно узнать, как бы вы поступили в этом случае. Стоит ли отзывать статью, в которой неправильными методами получены правильные выводы?

Универсальный совет для поиска работы, PhD или любых других позиций – представьте себя на месте проводящих отбор

Понятно, что на это обычно нет сил в стрессе поиска позиции, когда вы отправляете уже двадцатую заявку. Но простые действия помогут сильно повысить ваши шансы

У отбирающих заявки – проблемы похожи на ваши. У вас много заявок. У них – много кандидатов из разных мест. Нужно выбрать самые лучшие, на которые можно потратить больше сил и времени. Но как? Сперва в ход пойдут грубые отсечки

Ситуация номер один: отбор на PhD-программу по машинному обучению в биологии. Больше 200 заявок. Смотреть их будет либо PhD-студент или постдок (с горой дедлайнов и стресса, которому надо бы заниматься основной работой), либо профессор (у которого ещё меньше времени). Многие кандидаты очень трудились над мотивационными письмами и сделали очень красивые резюме. Есть ли время все их читать? Конечно же нет

В форме заявки было одно важное поле, на которое многие не обратили внимания. Нужно было выбрать группы, в которых больше всего бы хотелось работать, от одной до четырёх. Что в первую очередь сделают участники конкретной группы, увидев 200 заявок? Отфильтруют, оставив только те, в которых указана их группа. Останется 20-30, их уже можно почитать внимательно

Вывод: если вам не так важна конкретная группа, а охота найти хоть что-то, указывайте побольше приоритетов. И даже если у вас есть конкретный интерес, на всякий случай укажите дополнительные. Больше шансов или интервью вам точно не навредят

Ситуация номер два: студентка пошла на PhD не сразу после учёбы, а сперва поработав пару лет. Это преимущество или недостаток? Зависит от того как она это покажет

Заведующему лабораторией важно, чтобы вы успешно получили свою степень, довели проект до конца и не свернули с пути, когда будет тяжело. Понять, умеет ли человек работать, можно по резюме и собеседованиям. Понять, хочет ли он работать, – по мотивации. Мы однажды собеседовали человека, проработавшего в Apple и компании из большой четвёрки консалтинга. Умеет ли он работать? Скорее всего, да. Захочет ли он четыре года вести проект с кучей неопределённостей и значительно худшей зарплатой, чем в компаниях? Мы не услышали энтузиазма на собеседовании и не дали ему оффер

Вывод: понимайте, что ищут в кандидатах и покажите, что у вас это есть

Всем успехов с заявками! Собрал посты на похожие темы по тегу #карьера@chelovek_nauk

Предсказания об искуственном интеллекте

Я немало погружён в тему ИИ и разбираюсь в ней больше среднего человека. Это не гарантия успешного предсказания будущего, но всё же любопытно зафиксировать состояние мыслей в текущий момент и сравнить с реальностью через несколько лет. Даже если это вызовет смех

Особого порядка в предсказаниях нет, нумерация – для простоты комментирования

1. Модели будут становиться всё быстрее и эффективнее. Современные нам модели будут восприниматься в будущем как нами сейчас воспринимаются мейнфреймы – гигантские компьютеры со смешными возможностями, не превосходящие телефоны у каждого ребёнка

2. Это приведёт к тому, что устройства станут действительно умными. Слово „смартфон“ для устройств двухтысячных будет восприниматься со смехом. ИИ будет очень широко распространён, иногда даже там где это не необходимо, вплоть до чайников и утюгов

3. Интерфейсы очень сильно изменятся, станут проще, будет больше голосового ввода. Представлять что когда-то для оплаты счёта нужно было входить в приложение, вбивать туда данные и тратить на это две минуты, будет казаться не менее диким, чем сегодня – пойти в банк, чтобы составить заявку на перевод денег. Рутины станет гораздо меньше, это всё возьмут на себя ИИ-приложения

4. Контент станет более персонализированным. Фильмы, книги, учебные материалы и игры будут создаваться на лету и под конкретного пользователя. У новых поколений будет меньше общих воспоминаний и им будут непонятны мемы, что каждая учительница знает фразу „а голову ты дома не забыл?“

5. За счёт меньшей необходимости работать и жить в привязи к монитору, экранов станет меньше. А может и больше, но для развлечений

6. Творчества станет значительно больше, будет настоящий бум шедевров всех видов

7. Большая доступность технологий и образования приведёт к появлению гениев и новых компаний в совершенно неожиданных местах, а быть может и в возрастах. Мы увидим бизнесы и научные открытия сделанные подростками и компании-единороги из совершенно неожиданных мест планеты

8. Мы наконец увидим широкое распространение роботов и заселение космических тел – в первую очередь роботами

9. Негативные моменты тоже будут. Случатся катастрофы и беспорядки вызванные ИИ. Где-то – при намеренном использовании, чтобы навредить другим группам. Где-то – из-за плохого применения ИИ и недостаточно тщательной проверки его работы

10. Войны против ИИ не будет. Войн против людей с использованием ИИ — предостаточно

11. Появятся умные компьютерные вирусы: не просто копирующие себя, но делающие гораздо более сложные вещи в месте проникновения. Иногда долго и незаметно

12. Появятся новые способы человеческого общения. Сложно сказать какие — как Тьюринг вряд ли предвидел чат-рулетки при разработке компьютера для взлома шифров, так и нам сложно представить, что привнесёт ИИ. Но человеческое общение никуда не пропадёт

13. Наука изменится, особенно там, где меньше лабораторных экспериментов. Учёные будут больше рассуждать и меньше заниматься рутиной

14. Ревизии научных статей в современном виде вымрут. Большая их часть будет делегирована ИИ, знающему весь контекст из опубликованных работ и способному провести дополнительные рассуждения и эксперименты

15. Медицина станет сильно эффективнее: от появления новых лекарств до лучшей диагностики, терапии и приверженности пациентов лечению благодаря ИИ. Современные болезни станут всё менее опасными, что приведёт к новым научным и социальным вызовам

16. Появятся ИИ-политики, предлагающие решения проблем, решающие их самостоятельно по просьбе людей и успешно конкурирующие в политике с мясными аналогами

17. За счёт всеобщего повышения эффективности и новых прорывов экономики переживут взрывной рост, но неравномерно. Приведёт ли это к повышению всеобщего благосостояния и смогут ли быть решены возникающие проблемы – сперва будет зависеть от человеческих решений. Не во всех странах это пройдёт успешно

Буду рад услышать ваши предсказания и мысли 🙂

А вот пара вредных советов. Делитесь и своими, лучшие добавлю в лекцию! Советы для других областей тоже приветствуются

Если ваши предсказанья
Хуже чем бейзлайн-моделью,
Не делитесь этим знаньем!
Так цитат не получить

Результаты идеальны,
Если год крутить настройки?
Публикуйтесь поскорее,
Чтоб не тормозить прогресс!
Про настройку умолчите.
Юзер умный – разберётся.
А дефолты – уберите,
Чтоб добавить интерес

Если ваши нейросети
Всё никак не бьют бенчмарк,
Смело в трейн его долейте!
Метрики полезут вверх

Что в ML всего важнее?
Ясно же – размер модели!
Так сказал нам дядька умный
В блоге про горький урок.
Так что смело накрутите
Всех параметров побольше
Не работает? И ладно.
Но смотрите, какой тренд!

Подборка постов за май!

Мемы и комиксы
💪🏼 Мир, труд, май!
⌚️ Могу говорить об этом часами

Разное
🏛 Музей Марии Склодовской-Кюри в Варшаве
🚬 Люди не прекращают курить, пока могут дышать
📲 Путешествие сообщения через интернет
👹 Пушистый дьявол или как любители могут сделать вклад в науку

Земля в иллюминаторе
🇯🇵 Аниме про космос для любителей науки
🌏 Почему Земля действительно круглая
🌎 Ну круглая и круглая, а дальше то что?

#подборки@chelovek_nauk

Слова «серебро» и «церебральный» имеют подозрительно похожие корни. Второе означает «мозговой», вы могли слышать его в названиях заболеваний, как например «детский церебральный паралич». Быть может, у этих слов общее происхождение?

Нет, оказывается, это совпадение. «Серебро» происходит от корня, обозначающего блестящесть, а «церебральный» – от латинского cerebrum, обозначающего головной мозг, а исходно – от праиндоевропейского слова для верхушки головы

Пословица про маловероятные события говорит, что молния не бьёт в одно место дважды. Однако здесь случается второе удивительное совпадение: именно серебро помогло познать тайны строения мозга. Испанский врач и учёный Сантьяго Рамон-и-Кахаль добаботал технику окраски гистологических срезов мозга красителем с серебром в составе, а затем рассмотрел и тщательно зарисовал множество картин микроскопического мира. Именно благодаря ему мы знаем про устройство нейронов, их отростки и связи. Даже изобретатели компьютерных нейросетей вдохновлялись структурой нейрона, отмеченной Кахалем. На картинке из поста – один из его рисунков, потрясающий точностью изображения структур

Так что в конце концов слова оказываются связаны. Пусть и не по происхождению

#лингвистика@chelovek_nauk #биология@chelovek_nauk

Помните бота для ежедневных подборок статей из вашей научной области? Теперь он доступен всем! Настроить можно за час, никакой код для этого писать не надо. Буду рад фидбэку, звёздочкам на гитхабе и предложениям по улучшению 🙂

Каждый день бот ищет для вас статьи на препринт-серверах (arxiv, biorxiv, medrxiv) и пабмеде, а затем LLM фильтрует их по вашим интересам. Готовую подборку можно отправить в Slack, телеграм или Zulip, а также она собирается в гугл-таблице

Мне лично такие подборки безумно помогают. Во-первых, следить, что происходит в области в удобном формате, а не через тысячу оповещений по почте. А во вторых, благодаря им мне удалось найти настоящий скрытый бриллиант – метод, про который никто не знал, но который лучше всего решает определённую задачу. Об этом расскажу как-нибудь потом, а пока рекомендую завести бота для своих интересов

Назвали бота мы PaperBee – на гитхабе есть милое лого. Трудолюбивая пчёлка, собирающая статьи здорово ассоциируется с ботом, а название созвучно с „Paper bot“, как мы называли инструмент прежде. Ещё из забавных историй: мы подали небольшую статью в журнал открытого научного софта (JOSS) и получили самый быстрый реджект в своей жизни. Пожалуй, справедливо: наш инструмент не позволяет напрямую делать научных открытий, но по опыту нескольких лабораторий невероятно помогает учёным

Если настроить бота у вас самих не получается, ждите новостей: когда будет время, постараюсь сделать этот процесс более удобным

Однажды, гуляя по горам, я заметил кусочек радуги. Он не висел, как ему положено, на небе, а стремительно перемещался зигзагами и в конце концов сел на стену. Ошеломлённый, я успел сделать фото и загрузить его в iNaturalist. Там подсказали, что это никакая не радуга, а всего навсего оса-блестянка. Но это наверное, чтобы меня обмануть, а самим проследовать за кусочком радуги и найти горшочек с золотом

Посмотрите какая красота! Никогда не видел ничего подобного. Но за ней скрывается коварство. На английском эти осы называются «осы-кукушки». Ведут они себя действительно похоже: не утруждаются строительством гнезда для потомства, а ищут гнездо другой осы и подкидывают свой цветочек жизни туда. Этот цветочек-личинка съедает потомство хозяйки гнезда и запасы еды. Для пущей эффективности тарелочничества осы-кукушки настолько хорошо научились мимикрировать под другие виды, что даже обладают похожим с ними запахом

Моё фото можно найти в комментариях. А в посте иллюстрация этой коварной красоты от более профессионального фотографа

#биология@chelovek_nauk

На прогулке как-то всплыл сильно удививший небиологов факт, что моча образуется из крови. Да, по факту это просто фильтрованная кровь, содержащая то, что надо бы удалить из организма. Похожим образом из крови образуется грудное молоко, только в нём наоборот содержится побольше питательных и полезных веществ. Младенцы – это такие своеобразные вампиры. Согласитесь, теперь фраза „молоко на губах не обсохло“ звучит более брутально?

А ещё из крови образуются слюна, слёзы, пот и все остальные жидкости организма. Да и не жидкости тоже. Кровь – основная магистраль доставки веществ в организме. Еда и вода, которые вы употребляете, в конечном итоге становятся частью вашего тела благодаря доставке до нужного места через кровь. Так что в каком-то смысле из фильтрованной крови состоят ваши ногти, волосы, кожа, внутренние органы и мышцы

Впрочем, возможно, здесь аналогия заходит слишком далеко. Это всё равно, что сказать, что города состоят из фильтрованных грузовиков с автомагистралей

#биология@chelovek_nauk

Какой контент потребляют учёные?

Мы тут вместе со Sci.STEPS опросили учёных, какие научпоп-каналы они смотрят на ютубе. Опрос проводился в том числе среди учёных в Германии, поэтому подборка получилась аж на трёх языках – русском, английском и немецком. Её можно посмотреть здесь. Есть также версия на английском, чтобы поделиться с англоговорящими друзьями и обратить их в нуллианство

У Sci.STEPS ещё много годных материалов, и есть менторская программа для учёных, где можно как найти ментора, так и стать им. Заглядывайте!

А какие каналы смотрите вы?