Ali lahko Spider-Man dejansko prinese fiziko?


Zdaj, ko Spider-Man: Homecoming je na voljo na DVD-ju in digitalno, fizika v mojih najljubših delih filma. Običajno rad gledam na fiziko superheroj, kot so letenje, nihanje, plašč. Toda tokrat se fizika pojavi na drugačen način.

Na začetku filma na sceni je Peter Parker v svojem fizičnem razredu. Učitelj postavlja vprašanje, na katerega najprej odgovori Flash, nato Peter. Gremo takole:

Učitelj : V redu, torej. Kako izračunamo linearni pospešek med točkami A in B?

Flash : Izdelek sina kota in gravitacije, deljena z maso.

Učitelj Ne, ne. Peter

Peter :

] Prav tako dobimo hiter pregled krovne plošče – kar mislim, da gre za vprašanje, ki ga je učitelj vprašal. Spremenil sem osnovne dele risbe, tako da lahko vidite, o čem govorijo.

Izkazalo se je, da superheroji ne samo ilustrirajo fizike – fizika, tudi! Ampak prav tako kot filmi lahko prikažejo manj kot verjetne fizične podvige, lahko tudi takšne primere vdolbajo. Kako je bilo Spider-Man: Homecoming ?

Kaj je resnično vprašljivo vprašanje?

To je težko. Filmi niso običajno težki na fizični žargon, zato nisem 100 odstotkov vprašanj, ki jih učitelj vpraša. Kaj pomeni "linearni pospešek" celo? Resnično obstajajo samo dve možnosti. Linearna bi lahko pomenila v eni razsežnosti. Toda, ker se ta problem verjetno ukvarja z nihajočim nihalom s plošče, ena dimenzija nima smisla. Druga možnost je, da linearno pomeni sestavino pospeševanja v smeri gibanja. Vem, da to zveni noro, vendar naj začnem z definicijo povprečnega pospeševanja:

To pomeni, da je pospešek sprememba hitrosti, deljena s časovnim intervalom. Ampak počakaj! Hitrost in pospešek sta tudi vektorji. Zdaj upoštevajte to množično nihanje na vrvici. Ker se masa začne na enem koncu gibanja, naredi dve stvari. Prvič, povečuje hitrost, saj gre navzdol. Drugič, spremeni smer, ker se niz spremeni v krog. Obe sta pospešek, saj bi bila kakršna koli sprememba vektorske hitrosti (velikost ali smer) pospešek. Torej, linearni pospešek bi lahko bil le komponenta pospeševanja, ki povzroča spremembo hitrosti (kot da se premika v eni dimenziji). Druga komponenta pospeševanja bi povzročila samo spremembo smeri – to se imenuje centripetalno pospeševanje.

V redu, obstaja še en del učiteljskega vprašanja, ki je zmedeno. Kaj pomeni "med točkami A in B"? Diagram prikazuje točko 1 in točko 2, zato mislim, da pomeni te dve točki. Torej, tukaj je pravi problem s to težavo: pospešek ni konstanten med tem delom nihanja. Zaradi tega je težko izračunati (vendar bom vseeno). Druga možnost je, da izračunamo pospešek na samo eni od točk – morda točko 1 ali morda točko 2. Ali pa je morda pomenila pospeševalno pravico med točkama 1 in 2, tik ob sredini nihanja. Kdo ve! Ne vem, kako je Peter odgovoril na to vprašanje.

Kateri je pravi odgovor?

Ker v resnici ne poznam tega vprašanja, bom odgovoril vse vprašanja – in morda na ta način lahko ugotovimo, kaj je učitelj mislil. Prvič, kakšen je pospešek v točki 1 (in 2 bi dala enak odgovor)? Naj začnem z diagramom sile v 1. točki.

Niz prepreči, da bi se masa oddaljila od točke vrtenja (ob predpostavki, da je niz nezdravljiv) da se premika po krožni poti. V točki 1 je masa v mirovanju in se ne pospešuje proti ali oddaljena od točke vrtenja. Lahko se le pospeši v smeri, ki je pravokotna na niz. Napetost v vrvici se v tem pravokotni smeri sploh ne povleče. To ostane samo del gravitacijske sile z obsegom:

Ta neto sila je enaka produktu mase in pospeška, tako da bi bil pospešek:

Boom. To je odgovor, ki ga je dal Peter Parker. Dvojni boom – da, masa resnično prekliče. Tudi to bi bilo "linearni pospešek" v drugi točki, ampak ravno v nasprotni smeri.

Kaj pa povprečni pospešek med točkami 1 in 2? To bi lahko bila druga različica tega vprašanja. No, upoštevajte definicijo povprečnega pospeševanja od zgoraj. Povprečni pospešek je sprememba hitrosti, deljena s spremembo časa. Če se nihajna krogla začne in konča v mirovanju, sta obe hitrosti nič. Ta ničelna sprememba hitrosti pomeni, da je povprečni pospešek tudi nič m / s 2 . Pravzaprav bi to bilo precej kul, če bi Peter odgovoril na vprašanje, "masa se je umaknila, ker je pospešek le nič."

Samo za zabavo je tukaj numerični model nihalnega nihala. Naj vam opozorim, nihalo ni najpreprostejši fizični problem. Morda to ni res primerno za fiziko srednjih šol. Toda tukaj je, python model nihala. Poskusite se brez težav zmešati s kodo (samo kliknite svinčnik za urejanje in gumb za predvajanje, če ga želite zagnati).

s tem modelom bi morali biti sposobni najti pospešek za katero koli vprašanje, ki ga postavljamo.

Kaj bi bilo bolje vprašanje?

Kadarkoli poudarim nekaj, kar ne deluje tako dobro v film, želim ponuditi alternativo. Ampak počakaj. Morda je ta prizor v redu, kot je, čeprav vprašanje ni tako veliko. Morda ta scena kaže, da mora Peter Parker v resničnem življenju postaviti neumna vprašanja, vendar jih lahko ravna v redu.

Toda če bi bil cilj scene prikazati, da je Peter briljanten znanstvenik morda je učitelj morda vprašal nekaj takega:

"Če bi imeli podobno nihalo, a z večjo maso, kaj bi se zgodilo z gibanjem?"

Peter bi lahko odgovoril:

"Ker sta gravitacijska sila in pospešek odvisna od mase, se masa izniči."

To je lahko boljše vprašanje. Ali počakajte, tu je še boljši:

"Ali bi bil Spider-Man hiter ali pa bi se lahko premaknil?"

Oh čakaj, .

Mislim, da se to vrne nazaj k vprašanju – je v redu, da je znanost manj kot popolna v filmu ? Menim, da je odgovor "da". Cilj filma je povedati zgodbo. Če napačna znanost pomaga zgraditi to zgodbo, potem je tako. Seveda so včasih ustvarjalci filmov lahko odločali tako, da so znanstveno pravilne in napredujejo v filmu – to je najboljši scenarij, vendar to ni vedno mogoče. Zahtevati, da bi bila znanost popolna v filmih, bi bila tako zahtevna, da bi znanstveni dokumenti vedno bili rimski. Čeprav bi to bilo kul …

Nobelova nagrada za ekonomijo: 1969-danes


            

Ekonomija ni bila na prvotnem seznamu nagrad, ki jih je predvidel Alfred Nobel. Leta 1968 je švedska centralna banka Sveriges Riksbank donirala denar Nobelovi ustanovi za podelitev nagrade ekonomistom. Leta 1969 je bila prva nagrada Sveriges Riksbank v gospodarskih znanostih v spomin Alfreda Nobelja dodeljena v skladu z enakimi merili, ki se uporabljajo za prvotne nagrade.

Tukaj so zmagovalci od leta 1969 do danes:

2017: Richard H. Thaler z univerze v Chicagu, Illinois, "za svoj prispevek k vedenjski ekonomiji", v skladu z izjavo kraljeve švedske akademije znanosti. Thaler integrira človeško vedenje in psihologijo v študijo gospodarskega odločanja. Po Akademiji je dejal, "Z raziskovanjem posledic omejene racionalnosti, socialnih preferenc in pomanjkanja samokontrole je pokazal, kako te človeške lastnosti sistematično vplivajo na posamezne odločitve, pa tudi na tržne rezultate."

2016: skupaj z Oliverjem Hartom in Bengtom Holmström "za prispevek k teoriji pogodb", v skladu z izjavo Nobelove fundacije.

2015: Angus Deaton "za analizo potrošnje, revščine in dobrega počutja", v skladu z izjavami Nobelove fundacije iz leta 2015.

2014: Jean Tirole "za analizo tržne moči in regulacije."

2013: Eugene F. Fama, Lars Peter Hansen in Robert J. Shiller, "za njihovo empirično analizo cen premoženja."

2012 : Alvin E. Roth in Lloyd S. Shapley "za teorijo stabilnih dodelitev in prakso oblikovanja trga."

2011 : Thomas J. Sargent, Christopher A. Sims, "za svoje empirične raziskave vzrokov in posledic v makroekonomiji."

2010 : Peter A. Diamond, Dale T. Mortensen in Christopher A. Pissarides, "za analizo trgov z iskanimi trenji"

2009 : Elinor Ostrom, "za njeno analizo ekonomskega upravljanja, zlasti za skupne predele", in Oliver E. Williamson "za analizo gospodarskega upravljanja, zlasti za meje podjetja."

2008 : Paul Krugman, "za analizo trgovinskih vzorcev in lokacije gospodarske dejavnosti."

2007 : Leonid Hurwicz, Eric S. Maskin in Roger B. Myerson, "ker so postavili temelje teorije oblikovanja mehanizma."

2006 : Edmund S. Phelps, "za analizo medtempornih kompromisov v makroekonomski politiki."

2005 : Robert J. Aumann in Thomas C. Schelling, "ker smo s pomočjo analize teorije iger okrepili naše razumevanje konfliktov in sodelovanja"

2004 : Finn E. Kydland in Edward C. Prescott, "za njihove prispevke k dinamični makroekonomiji: časovno usklajenost ekonomske politike in gonilnih sil za poslovnim ciklusom."

2003 : Robert F. Engle III, za "metode analiziranja gospodarskih časovnih vrst s časovno spremenljivo nestanovitnostjo (ARCH)" in Clive WJ Granger, "za metode analiziranja gospodarskih časovnih vrst s skupnimi trendi ( kointegracija). "

2002 : Daniel Kahneman, "ker ima integrirane vpoglede iz psiholoških raziskav ekonomske znanosti, zlasti kar se tiče človeške presoje in odločanja pod negotovostjo" in Vernon L. Smith, "ker je vzpostavil laboratorijske poskuse kot orodje v empirični ekonomski analizi, zlasti pri proučevanju alternativnih tržnih mehanizmov. "

2001 : George A. Akerlof, A. Michael Spence in Joseph E. Stiglitz, "za analizo trgov z asimetričnimi informacijami"

2000 : James J. Heckman, "za njegov razvoj teorije in metod za analizo selektivnih vzorcev" in Daniel L. McFadden, "za njegov razvoj teorije in metod za analizo diskretne izbire."

1999 : Robert A. Mundell, "za svojo analizo monetarne in fiskalne politike v različnih režimih deviznega tečaja in njegovi analizi optimalnih valutnih območij."

1998 : Amartya Sen, "za svoj prispevek k ekonomiji blaginje."

1997 : Robert C. Merton in Myron S. Scholes, "za novo metodo za določanje vrednosti derivatov."

1996 : James A. Mirrlees in William Vickrey, "za svoj temeljni prispevek k ekonomski teoriji spodbud pod asimetričnimi informacijami."

1995 : Robert E. Lucas Jr., "ker smo razvili in uporabili hipotezo o racionalnih pričakovanjih in s tem preoblikovali makroekonomske analize in poglobili naše razumevanje ekonomske politike."

1994 : John C. Harsanyi, John F. Nash Jr. in Reinhard Selten, "za njihovo pionirsko analizo ravnotežja v teoriji nesodelujočih iger."

1993 : Robert W. Fogel in Douglass C. North, "ker so obnovili raziskave v ekonomski zgodovini z uporabo ekonomske teorije in kvantitativnih metod, da bi razložili gospodarske in institucionalne spremembe."

1992 : Gary S. Becker, "ker je razširil področje mikroekonomske analize na široko paleto človeškega vedenja in interakcije, vključno z nonmarket vedenjem."

1991 : Ronald H. Coase, "za njegovo odkritje in pojasnitev pomembnosti transakcijskih stroškov in lastninskih pravic za institucionalno strukturo in delovanje gospodarstva."

1990 : Harry M. Markowitz, Merton H. Miller in William F. Sharpe, "za njihovo pionirsko delo v teoriji finančne ekonomije."

1989 : Trygve Haavelmo, "za pojasnitev teorije verjetnosti teorije ekonometrije in njegove analize hkratnih gospodarskih struktur"

1988 : Maurice Allais, "za njegov pionirski prispevek k teoriji trgov in učinkovite rabe virov."

1987 : Robert M. Solow, "za svoje prispevke k teoriji gospodarske rasti."

1986 : James M. Buchanan ml., "Za njegov razvoj pogodbenih in ustavnih temeljev za teorijo ekonomskega in političnega odločanja."

1985 : Franco Modigliani, "za svoje pionirske analize varčevanja in finančnih trgov"

1984 : Richard Stone, "ker je bistveno prispeval k razvoju sistemov nacionalnih računov in s tem močno izboljšal osnovo za empirično ekonomsko analizo."

1983 : Gerard Debreu, "ker je vključil nove analitske metode v ekonomsko teorijo in za njegovo strogo preoblikovanje teorije splošnega ravnovesja"

1982 : George J. Stigler, "za svoje temeljne študije industrijskih struktur, delovanje trgov ter vzroke in posledice javnega reda"

1981 : James Tobin, "za analizo finančnih trgov in njihovih odnosov do odločitev o izdatkih, zaposlovanju, proizvodnji in cenah."

1980 : Lawrence R. Klein, "za oblikovanje ekonometričnih modelov in uporabo analize ekonomskih nihanj in ekonomskih politik."

1979 : Theodore W. Schultz in Sir Arthur Lewis, "za svoje pionirske raziskave raziskav gospodarskega razvoja s posebnim upoštevanjem problemov v državah v razvoju"

1978 : Herbert A. Simon, "za svoje pionirsko raziskovanje procesa odločanja v gospodarskih organizacijah."

1977 : Bertil Ohlin in James E. Meade, "zaradi njihovega prelomnega prispevka k teoriji mednarodne trgovine in mednarodnih kapitalskih gibanj."

1976 : Milton Friedman, "za njegove dosežke na področju potrošniške analize, monetarne zgodovine in teorije in za njegovo demonstracijo kompleksnosti stabilizacijske politike."

1975 : Leonid Vitalievič Kantorovič in Tjalling C. Koopmans, "za prispevek k teoriji optimalne razporeditve virov"

1974 : Gunnar Myrdal in Friedrich August von Hayek, "za njihovo pionirsko delo v teoriji denarja in ekonomskih nihanj ter za prodorno analizo medsebojne odvisnosti gospodarskih, družbenih in institucionalnih pojavov"

1973 : Wassily Leontief, "za razvoj vhodno-izhodne metode in njegove uporabe za pomembne gospodarske probleme."

1972 : John R. Hicks in Kenneth J. Arrow, "za svoj pionirski prispevek k teoriji splošnega ekonomskega ravnovesja in teoriji blaginje"

1971 : Simon Kuznets, "za svojo empirično utemeljeno razlago gospodarske rasti, ki je pripeljala do novega in poglobljenega vpogleda v gospodarsko in družbeno strukturo in proces razvoja"

1970 : Paul A. Samuelson, "za znanstveno delo, skozi katerega je razvil statično in dinamično ekonomsko teorijo, in aktivno prispeval k zvišanju ravni analize v ekonomski znanosti."

1969 : Ragnar Frisch in Jan Tinbergen, "za razvijanje in uporabo dinamičnih modelov za analizo gospodarskih procesov."

Druge knjige:

SpaceX sproži 10 novih satelitov Iridium, pristanek na rakete


            

                    
            

Družba SpaceX je danes (9. oktobra) uspešno speljala 10 komunikacijskih satelitov v nizko-zemeljsko orbito in iztovorila izrabljen raketna ojačevalnik Falcon 9 na diranski ladji v Tihem oceanu.

Raketa SpaceX Falcon 9 je vzletela iz Vandenbergove letalske baze v Kaliforniji ob 8:37 uri EDT (1237 GMT / 5: 37 ura EDT), ki je nosila 10 satelitov za Iridium Communications, v okviru družbe Iridium Next Constellation. Prva faza dvostopenjskega Falcona 9 je pristala na vesoljski ladji SpaceX "Samo preberite navodila" v Pacifiku približno 7,5 minut po začetku.

"Izgleda, da imamo dobro orbito," je povedal John Insprucker, vodja integratorja SpaceC's Falcon 9, takoj po zagonu v živem komentarju na spletnem predvajalniku.

Sateliti Iridium Next so bili razporejeni 57 minut po poteku, pri čemer celoten postopek traja približno 15 minut, v skladu z načrtom leta SpaceX.

"Za 10 smo 10!" Insprucker je dejal. "Čisti pomik Iridium Next satelitske uvajanja v želeno končno orbito."

                    
            

Iridium Next konstelacija bo sčasoma sestavljena iz 66 primarnih satelitov in devetih orbitalnih rezervnih satelitov . To je tretji od osmih načrtovanih SpaceX lansiranj za Iridium Next konstelacijo, ki prinaša skupno število satelitov zdaj v orbiti do 30.

Danes je bil prvi let tega Falcon 9 prvega zagona, je povedal predstavnik podjetja Space.com. SpaceX je uspešno letel z uporabo Falcon 9 ojačevalnikov, ki so bili prej uporabljeni, in načrtuje, da bo v sredo (11. oktobra) od NASA-jevega Launch Complex 39A v vesoljskem centru Kennedy na Floridi začel uporabljati predoblikovalni ojačevalnik,

Današnja misija je tudi letos praznovala 14. letos SpaceX in 17. uspešen pristanek prve faze Falcon 9. SpaceX je ponovno uporabil prve faze Falcon 9 in si prizadeval za popolnoma ponovno uporabo raket, da bi zmanjšal stroške vesoljskih letal.

 Prva raketa SpaceX Falcon 9 na vrhu nuklearne ladje "Samo preberite navodila" v Tihem oceanu po uspešni uvedbi 10 satelitov Iridium Next v orbito iz kalifornijske Vandenbergove letalske baze 9. oktobra 2017. " </div><figcaption class=

Prva raketa SpaceX Falcon 9 na vrhu nuklearne ladje "Samo preberite navodila" v Tihem oceanu po uspešni uvedbi 10 satelitov Iridium Next v orbito iz kalifornijske zračne baze Vandenberg 9. oktobra 2017.

             Kredit: SpaceX

Družba Iridium Communications je najavila prejšnji teden, da je začela testirati in potrditi svojo storitev Iridium Certus, ki bo uporabljala satelitov Iridium Next da svojim uporabnikom zagotovi "resnično globalno širokopasovno storitev" izjava družbe . 66 satelitov se bo razširilo po celem planetu, da bi zagotovilo storitve na oddaljenih območjih sveta, so sporočili iz družbe.

Na industrijski konferenci spomladi so predstavniki Iridija razpravljali o načinih, kako bi satelitsko ozvezdje lahko uporabili za boljše spremljanje letal, zlasti v odprtem morju, kjer zemeljski sistemi za sledenje niso na voljo. Pričakuje se, da bo komercialna storitev na voljo v "začetku drugega četrtletja" leta 2018, v skladu s poročilom.

Sledite Calla Cofield @ callacofield. Spremljajte nas @Spacedotcom, Facebook in Google+. Original članek o Space.com.

        

Kako lahko pozornost meditacije reši Ameriko


Nekateri ljudje se smejijo, ko rečem, da meditacija pozornosti lahko reši Združene države, da lahko zmanjša politična polarizacija, ki zdaj deli državo; da lahko ublaži sovraštvo, ki je poganjalo besedo "plemenski" v naš politični besednjak in so pripeljale resne komentatorje da so ZDA leta 2017 primerjali s Severno Irsko, celo z Jugoslavijo, v devetdesetih letih

Pravzaprav, dva razloga se smejata. Eden je, da si ne morejo predstavljati ogromnega števila Američanov, zlasti tistih iz plemena Trump, ki sedijo in meditirajo. In tudi jaz imam težave pri predstavljanju morja klobučkov MAGA, ki obkrožajo kip Buddha. V zvezi s tem nisem pod iluzijo, da večina anti-Trumpersja postaja vsak dan in meditira. Ampak iz razlogov, ki jih bom razložil, ne mislim, da so te krute resničnosti usodne za moj ameriški scenarij odrešitve.

Drugi razlog, zaradi katerega se ljudje smejijo pri tem scenariju reševanja, je, da mislijo, da je meditacija smiselna ljubezni ali sočutja ali kakšnega drugega toplega in mehkega občutka, ki bi lahko zdravil narod. Toda dejansko meditacija pozornosti ni v osnovi odvisna od ljubezni ali sočutja. Druge vrste budistične meditacije, kot je "metta" meditacija, bolj neposredno prevzamejo ta izziv.

Široko je, meditacija pozornosti ni topla in mehka. V določenem smislu je kul in klinično. Vključuje, med drugim, preučevanje vaših občutkov in odločanje o tem, ali jih kupiti v njih, naj vam pustijo, da vas odpeljejo.

Očitno bi Ameriko lahko zavzela ljudi, da bi bili nekoliko manj dovzetni, njihova čustva. Toda prispevna pozornost lahko pomaga pri premostitvi velikega plemenskega razkoraka je močnejša od te preproste formulacije. Da bi cenili ta potencial, morate razumeti, kako subtilna je psihologija tribalizma.

Plemenska psihologija vključuje na eni ravni nekaj očitnih sestavin: bes, maščevanje, omamljenost – vrste surovih čustev, ki jih si lahko predstavljate, ko si plemena v dobesednem času predstavljate v vojni. Ampak psihologija tribalizma vključuje tudi dejansko, bi rekel, da je večinoma vključuje-kognitivne pristranskosti, ki so osnova našega dojemanja sveta.

Kognitivne pristranskosti so se v preteklem desetletju v popularni psihološki literaturi posvetile veliko pozornosti. Na primer, potrditev pristranskosti – naša težnja k sprejemanju in ohranjanju informacij, ki podpirajo naše poglede in zavračajo ali ne opazijo informacij, ki so v nasprotju z našimi pogledi – je zdaj precej znano. Toda izraz "kognitivne pristranskosti" ljudi zavaja o naravi tega problema. "Spoznavanje" je pogosto mišljeno ločeno od občutkov – to je vrsta racionalnega, logičnega procesa, ki ga računalnik lahko izvaja – vendar v resnici občutki pogosto vplivajo na spoznavanje. Zdi se, da igrajo ključno vlogo pri kognitivnih pristranskostih.

Razmislite o pristranskosti pristranskosti v "lažnih novicah", lažnih ali zelo zavajajočih informacijah, ki se široko širijo, običajno prek socialnih medijev.

Takšne informacije se včasih širijo cinično in zavestno. Ampak pogosto se nevede širijo ljudje, ki kliknejo "retweet" ali "share", ne da bi najprej preučili, kaj delijo. In razlog, zakaj te kritične preiskave ne delajo, je, ker informacije, ki jih posredujejo, podpirajo njihov pogled na svet, ker so z drugimi besedami žrtve potrditve pristranskosti.

Včasih sem razširil dvomljive informacije na ta način. In ko po odkritju moje napake razmišljam o tem, kaj mi je naredilo, odgovor, s katerim sem prišel, je to: Klik na "retweet" me je naredil občutek dobro. Navsezadnje so se informacije, ki sem jih razširjal, odražalo pozitivno na moje ideološko pleme in neugodno na sovražno pleme. Kaj ni všeč?

Dejansko, če ste pozorni na trenutek, ko delite to vrsto novic na socialnih medijih, lahko opazite zaporedje čustev: pozitiven občutek, ko vidiš novice, subtilna, a očitna želja po širjenju, in občutek zadovoljstva, ki ga dobite ob širjenju – zadovoljstvo, ki se poglablja, če ta dodatek k narodnemu diskurzu potem dobi veliko retweetov, delnic ali podobnih. To so občutki, ki bi lahko postali del lažnih novic.

Če pa po drugi strani vidite informacije, ki se slabo odražajo na vašem plemenu, lahko opazite negativen občutek, verjetno ne bodo imeli potrebe po izmenjavi informacij; bodisi ga boste zavrnili in se premaknili ali pregledali kritično in iskali pomanjkljivosti. In če najdete pomanjkljivosti, se bo to počutilo dobro in bo verjetno spodbudilo njihovo oglaševanje.

Torej je potrditev pristranskosti "kognitivna" pristranskost, ki jo poganjajo občutki od začetka do konca. V tem smislu je občutek, več kot misli, ki poganjajo napačne ali zavajajoče informacije preko socialnih medijev. Da, ruski boji in teorije za teorijo zarota in drugi grozljivi igralci so igrali pomembno vlogo pri sistematičnem širitvi ponarejenih novic, vendar je veliko lažnih ali zavajajočih informacij, ki zdaj razkrivajo diskurz in ohranjajo tribalsko ločnico, nevidno razširjene – nedolžno, v nekem smislu – ljudje na obeh straneh ločnice, ki delujejo v skladu s človeško naravo.

Tu bi lahko prišel pozornost. Po mojih izkušnjah in izkušnjah mnogih drugih, ki so porabili 20 ali 30 minut Blazinica vsako jutro, ko se počutite meditacije pozornosti, vas bolj zaveda občutkov, ne samo med meditiranjem, temveč med dnevom. Ko čustva dobro počutite, da bi se sicer drugače odzvali refleksivno, ste bolj verjetno, da razmišljate o njih in se odločite, ali boste poslušali.

Meditacija očitno ne bo samodejno končajo ponarejene novice. Ampak mislim, da bi to zmanjšalo dobavo goriva za lažne in poševne informacije. In to bi lahko pomenilo veliko razliko, saj težava s takšnimi informacijami ni le, da zmede ljudi, ki to verjamejo. Prav tako ima nesrečen vpliv na ljudi, ki jim ne verjamejo – ljudje iz plemena, ki ga niso razširili. Krepi njihovo prepričanje, da ljudje v drugem plemenu v najslabšem primeru vedo ležejo in v najboljšem primeru so globoko zmedeni.

In verjetno prvi. Navsezadnje ponavljamo napake naših sovražnikov in tekmecev v neugodni luči, obenem pa pojasnjujemo napake naših zaveznikov v bolj nedolžnih izrazih.

Dejansko ta sama po sebi vključuje kognitivno pristranskost, je manj znan kot potrditev pristranskosti. To se imenuje "napaka pripisovanja", in tudi to razdeli Ameriko.

V kontekstu intenzivnega tribalizma napaka pripisovanja deluje takole: če ljudje, ki jih opredelimo kot člane našega plemena, naredijo nekaj slabega, pomeni nekoga, recimo, ali kršijo zakon – ponavadi pripisujemo vedenje situacijskim dejavnikom. Bili so pod stresom na delovnem mestu, ali pa so jih slabi igralci pritisnili v neprimerno ali karkoli. Če pripadniki sovražnega plemena storijo kaj slabega, bomo bolj verjetno pojasnili vedenje v "dispozicijskih" izrazih – slabo vedenje izhaja iz njihove osnovne naravnanosti, njihovega značaja. To je samo stvar, ki jo ljudje radi.

Dobro obnašanje deluje drugod. Če člani našega plemena naredijo nekaj dobrega, je razlaga ponavadi dispozicijsko – njihovo vedenje je preprost odraz kdo so. Če pripadniki sovražnega plemena naredijo nekaj dobrega, bo razlaga verjetno situacijska – morda so to "signalizirali vrline" določeni publiki, ali pa so morda naredili pravo stvar, ker so bile izključene vse druge možnosti.

One posledica napake pripisovanja je, da ko ste kategorizirani kot sovražnik, je težko spremeniti to oznako. Slabe stvari, ki jih delate, bodo pripisane vaši bistveni naravi, zato boste okrepili oznako in vaše dobro počutje bodo razložene tako, da ne bodo odsevale "resničnega vas". Torej, več Američanov je, kdo gleda drug drugega s to pristranskostjo – več Američanov je, ki se identificirajo z enim plemom ali drugim, in še bolj intenzivno identifikacija – globlje je izziv za kratkoročno spravo.

Ta kognitivna pristranskost, kot je potrditev pristranskosti, se zdi ki ga sprožijo čustva. Ni vam treba biti tako občutljivega, da lahko prevzamete negativen občutek, ki spremlja misli sovražnika. Ta občutek lahko povzroči vašo percepcijo osebe z občutkom, da imajo nekakšno "bistvo sovražnika", bistvo, ki potem oblikuje način, kako si misliš o njih.

Torej z napako pripisovanja, tako kot z potrditev pristranskosti, vse, kar vam pomaga razmišljati o svojih občutkih, preden jim dovolite, da bi jih izkoristili, preden jim boste dali svojo poslušnost, bi lahko pomagali. In meditacija pozornosti to naredi. Lahko vas naredi manj reaktiven, bolj reflektiven, manj neobčutljiv zaradi neobčutljivih čustev, bolj enakomeren. To vam lahko povzroči, da se vsaj malo manj nagnate k objemu in obesite na tisto "sovražno" vibo, ko površino.

Upam vse od to pojasnjuje, zakaj mislim, da bi se lahko, če bi večina Američanov meditira, pričakovati vedno večjo plemensko vojno začeti umikati. Ne pojasnjuje, zakaj sem zanje pozoren, čeprav večina Američanov dejansko ne razmišlja. In še slabše, kakšni meditatorji so na eni strani prehoda. Ko sem šel na meditacijske umike, so na parkirnih mestih prikazane številne Volvos, Subarus in Priusi, le nekaj, če so bili tovornjaki in nični odbijači, ki pravijo, da se America America Again. Obstajajo štirje razlogi, zaradi katerih kljub temu obstajajo upanje.

Prvič, parkirišča so lahko zavajajoča. Imam sestro, ki je konzervativna krščanska in glasovala za Trumpa in se je v meditaciji zavedel. Eden od razlogov, zakaj zadnji del vas ne bi presenetil, je, da je meditacija pozornosti v številnih okoljih, vključno z naraščajočim številom šol in delovnih mest, kjer je ponujena, ločena od svojih budističnih korenin in pakirana kot preprosta samopomoč, kot zdravljenje. Tako kot: "zmanjševanje stresa, ki temelji na pozornosti".

In gledanje stresa lahko pozorno spremlja druge občutke. Dejansko ljudje, ki meditacijo poučujejo kot način ravnanja s stresom ali anksioznostjo, pogosto prenehajo pomagati učencem pri ravnanju z bes, jezo, zamerkanjem in drugimi občutki, ki zavirajo našo dojemanje sovražnega plemena. Poleg tega z uporabo pozornosti za obravnavanje kakršnih koli problematičnih občutkov naravno privede do večje ozaveščenosti in bolj kritičnega razmišljanja o drugih občutkih, vključno s celo subtilnim občutkom, ki lahko vodijo kognitivne pristranskosti. Kaj se začne s preprostim samopomočom, ki vam lahko postane boljša oseba in boljši državljan.

Drugič, meditacija na eni strani plemenskega razkoraka lahko na drugi strani umiri. Način figurativne plemenske vojne postane dobesedno plemensko vojno skozi pozitivno povratno zanko: sovraštvo in hiperbolična retorika na eni strani vodita do tega več na drugi strani in obratno. Tudi pozitivna povratna informacija deluje tudi v drugi smeri. Če je manj sovraštva in manj obtoževalne hiperbolične retorike, ki prihaja z ene strani, se lahko na drugi strani zmanjša obseg sovraštva in hiperbolična retorika.

Tretjič, meditacija je vzpostavila precej veliko naglavno ploskev in je pridobila zagon. Anketa nacionalnih zdravstvenih zavodov, izvedena leta 2012, je pokazala, da je med mlajšimi med mlajšimi 18 milijoni odraslih odraslih odraslih in 21 milijonom mladih, ki pogosto delajo pozornost. In oba števila naraščata.

Končno, znanost daje več razlogov za meditacijo – ne le z dokumentiranjem terapevtskih prednosti pozornosti, ampak s prikazom, da naši miselni procesi potrebujejo razjasnitev in predlagajo, da bi jih razjasnili vključevali spreminjanje našega odnosa z nekaterimi našimi občutki.

V orientacijski študiji izvedeni med volitvami leta 2004, so raziskovalci pregledali možgane močno partizanih Američanov, saj so jim pokazali hinavščino pri treh ljudeh – George W. Bush, John Kerry in "nevtralni" figuri, kot je znani igralec brez poznane ideologije. V vseh treh primerih so bili nato prikazani "razbremenilni" dokazi, ki so ponudili način pojasnjevanja zadevnega ravnanja, ne da bi to pomenilo hinavsko. Ni presenetljivo, da so demokratični in republikanski partizani v opozarjanju o tem, kateri politični kandidati so dejansko zagrešili hinavščino, ponavadi nominirali Busha in Kerryja. Bolj zanimivo je, kaj se je nadaljevalo v njihovih možganih, ko so se približali tem sodbam.

Za demokrate in republikance je bil del možganov, povezanih z emocijami, navadno aktiviran, ko je videl znake hinavščine v obeh Bush in Kerry, vendar ne na videnju znakov hinavščine na nevtralni sliki. Toda nekateri podatki so bili odvisni od tega, ali je bil kandidat, ki je bil hipokritičen, iz stranke. Če je bil, so avtorji študije poročali, nato pa prvotno "čustveno averzivno" reakcijo sledi druga faza, ki so jo opisali takole: "kombinacija zmanjšanega negativnega vpliva (odsotnost aktivnosti v insulji in lateralna orbitalna skorja) in povečana pozitiven vpliv ali nagrada (aktivacija ventralnega striatuma), potem ko so imeli precej časa, da dosežejo pristranske zaključke. "

Z drugimi besedami, naši" kognitivni "pristranskosti se počivajo na temelju afektivnih nagrad. Mislimo, da je dobro razmišljati. In meni je dobro razmišljati, da je naše pleme smiselno in da drugo pleme ni.

Meditacija pozornosti ima korenine, ki segajo več kot dva tisočletja, kot tudi budistična filozofija in budistična psihologija, ki jo obveščajo. In budistična psihologija je že dolgo poudarila dobro prepletanje spoznanja in vpliva, razmišljanja in občutka; naša čustva nas zbijajo v nekaj misli in pobegneta od drugih. Dejansko je to velik razlog, da lahko po meddržavnih praksah, ki sprostijo občutek čustev, nam dajo jasnejši pogled na svet, lahko vodijo v smeri razsvetljenja.

Po budizmu te prakse niso dobre samo zato, ker pojasnjujejo. Dobre so, ker jasnejši pogled na svet zmanjšuje naše trpljenje in trpljenje, ki ga nalagamo drugim.

Moderna psihologija (kot sem trdil večje drugje ) na splošno podpira budistični pogled na naš položaj: naravno smo zmedeni z zmedo, vključno s kognitivnimi pristranskostmi in to zmedo dejansko podpirajo čustva in ena od posledic vsega tega je nepotrebno trpljenje.


Robert Wright () je napisal / a: @robertwrighter ) je avtor Moralna žival, nenavadno in evolucija od Boga. Ta članek je prilagojen iz njegove nove knjige Zakaj je budizem resničen: Znanost in filozofija meditacije in razsvetljenstva . Wright je poučeval na psihološkem oddelku v Pennu in na oddelku religije v Princetonu in je trenutno gostujoči profesor znanosti in religije na Unionski teološki semeniki v New Yorku. [1945907] [1945907] [1945907] [1945907] mindfulresistance.net

3.200-letni kamninski vpis pripoveduje o Trojanovem princu, morskih ljudeh


            

Arheologi so danes objavili (7. oktobra), da je razkril trinajst letno kamnito ploščo z napisom, ki govori o trojanskem princu in se nanaša na skrivnostne morje.

Kamniti napis, ki je dolg 29 metrov, opisuje vzpon močnega kraljestva Mira, ki je sprožil vojaško akcijo pod vodstvom kneza Muksusa iz Troje

Napis je napisan v starodavnem jeziku, imenovanem Luwian, ki ga danes lahko beremo le nekaj učenjakov, ki jih po nekaterih ocenah ne sme presegati 20. Ti učenjaki vključujejo Fred Woudhuizen, neodvisni učenjak, ki je zdaj razbral kopijo napisa. [Cracking Codices: 10 of the Most Mysterious Ancient Manuscripts]

Woudhuizen in Eberhard Zangger, geoarheolog, ki je predsednik fundacije Luwian Studies, bo objavil ugotovitve o napisu v decembrski številki revije Zbornik nizozemskega arheološkega in zgodovinskega društva

 V skladu z opombami Jamesa Mellaarta je ta Luwian napis napisal arheolog Georges Perrot leta 1878 v Beyköy v Turčiji. Napis sega 3.200 let in razpravlja o vzponu kraljestva, ki se imenuje Mira, in kako je začel napad na cilje na Bližnjem vzhodu in uničil hetitno cesarstvo skupaj z drugimi kraljestvi.

Po navedbah Jamesa Mellaarta je ta Luwian napis napisal arheolog Georges Perrot leta 1878 v Beyköy v Turčiji. Napis sega 3.200 let in govori o vzponu kraljestva, ki se imenuje Mira, in kako je začel napad na cilje na Bližnjem vzhodu in uničil hetitno cesarstvo skupaj z drugimi kraljestvi

             Avtor: James Mellaart

Če je napis avtentičen, sije svetlobo v času, ko konfederacija ljudi, ki jih sodobni znanstveniki včasih imenujejo morski ljudje, uničujejo mesta in civilizacije po Bližnjem vzhodu, pravijo učenjaki. Kraljestvo Mira, ki je sodelovalo v tej vojaški akciji, je bilo očitno del te konfederacije morskih ljudstev zaradi sodelovanja v napadih.

Napis govori o tem, kako je kralj Kupantakuruntas vladal kraljestvo, imenovano Mira, ki je bila nahaja v današnjem zahodnem Turčiji. Mira nadzorovana Troja (tudi v Turčiji), v skladu z napisom, ki je dodatno opisal trojanskega princa Muksusa, ki je vodil pomorsko ekspedicijo, ki je uspela osvojiti Aškelon, ki se nahaja v sodobnem Izraelu in gradi trdnjavo tam. [Biblical Battles: 12 Ancient Wars Lifted from the Bible]

V napisu je opisana pohodna pot kralja Kupantakuruntasa do prestola Mira: njegov oče, kralj Mashuittas, je prevzel nadzor nad Trojom, potem ko je bil zrušen trojanski kralj Walmus. Kmalu zatem je kralj Mashuittas vrnil Walmusa na trojanski prestol v zameno za njegovo zvestobo Mira, napis je napis

.

Kupantakuruntas je postal kralj Mira, potem ko je njegov oče umrl. Potem je prevzel nadzor nad Troy, čeprav ni bil dejanski kralj Troje. V napisu se Kupantakuruntas opisuje kot varuha Troje, pri čemer je prihodnje vladarje Troje molil, da "varujejo Wilusa [an ancient name for Troy] (podobno) velik kralj Mira (ne)." (prevod Woudhuizen)

Napis sama ne obstaja več, ker so bili uničeni v 19. stoletju, vendar so bili v posesti Jamesa Mellaarta, slavnega arheologa, ki je umrl leta 2012, našli zapise o napisu, vključno z njegovo kopijo. Mellaart je odkril več starih mest v njegovo življenje, od katerih je najbolj znana Çatalhöyük, množična 9.500-letna naselbina v Turčiji, za katero nekateri učenjaki mislijo, da je najstarejše mesto na svetu. [The 25 Most Mysterious Archaeological Finds on Earth]

Mellaart je zapustil navodila, da bi, če se napis ne bi mogel v celoti razglasiti in objaviti preden je umrl, bi morali drugi znanstveniki to storiti čim prej. Nekateri učenjaki (ne Zangger in Woudhuizenova ekipa) so izrazili zaskrbljenost, da bi napis lahko bil sodoben ponarejenec, ki ga je ustvarila Mellaart ali nekdo drug.

Mellaart je na kratko omenila obstoj napisa v vsaj eni publikaciji, reviji za knjigo, ki je bila objavljena leta 1992 v Biltenu revije Anglo-Israel Archeological Society. Toda nikoli ni v celoti opisal napisa v znanstveni publikaciji.

Po zapisih Mellaarta je napis napisal arheolog Georges Perrot v bližini vasi Beyköy v Turčiji leta 1878. Kmalu po tem, ko je Perrot zapisal napis, so vaščani v skladu z Mellaartovimi zapiski uporabljali kamen kot gradbeni material za mošejo. Po napisi, ki se uporablja kot gradbeni material za mošejo, so turški organi preiskali vas in našli tri zapisane bronaste tablete, ki jih zdaj manjkajo. Bronaste tablete nikoli niso bile objavljene in ni točno, kaj pravijo.

Učenec Bahadır Alkım (ki je umrl leta 1981) je ponovno odkril risbo Perota in napisal kopijo, ki jo je Mellaart prav tako kopirala in katero švicarsko-nizozemsko ekipo je zdaj razglasila.

Mellaart je bil del skupine znanstvenikov, ki so z začetkom leta 1956 delali, da bi razbrali in objavili Perrotovo kopijo napisa, skupaj s trenutno manjkajočimi bronastimi tablami in še nekaj Luvianskih napisov.

Mellaartova opozorila navajajo, da ekipa, na kateri je sodelovala, ni mogla objaviti svojega dela, preden je večina članov ekipe umrla. V poročilih je dodal, da je ekipa Mellaart delala na učencih Albrecht Goetze (umrl leta 1971), Bahadır Alkım (umrl 1981), Handam Alkım (umrl 1985), Edmund Irwin Gordon (umrl leta 1984), Richard David Barnett (umrl 1986) in Hamit Zübeyir Koşay (umrl leta 1984). Mellaart, ki je bil eden od mlajših članov ekipe, je umrl v starosti 86 let in preživel preostalo svojo ekipo.

Švicarska-nizozemska ekipa je ugotovila, da je Mellaart v njegovih kasnejših letih precej časa preživel, ko je poskušal razumeti kopije različnih Luwian napisov, ki jih ima. Vendar Mellaart ni mogla prebrati Luwiana; bil je priveden v ekipo za svoje znanje o arheološki pokrajini zahodne Turčije, medtem ko bi drugi člani lahko prebrali starodavni jezik. [Cracking Codes: 5 Ancient Languages Yet to Be Deciphered]

Živa znanost se je pogovarjala z več znanstveniki, ki niso povezani z raziskavami. Nekateri so izrazili zaskrbljenost, da je napis sodobno ponarejen. Rekli so, da dokler ne najdemo zapisov o napisu, ki jih Mellaart ne pusti za sabo, ne morejo biti prepričani, da je napis obstajal.

Zangger in Woudhuizen sta povedala, da bi bilo za Melloarta ali nekoga drugega izjemno težko, če ne celo nemogoče, ustvariti takšno ponarejanje. Napis je zelo dolg in Mellaart ni mogel prebrati, še manj pa piše Luwian, so v svojem članku rekli. Prav tako so opozorili, da nihče ni razkril Luwiana do petdesetih let prejšnjega stoletja, kar pomeni, da Perrot tudi ne bi mogel ustvariti. Zangger in Woudhuizen sta dodala, da je danes nekaj znanstvenikov sposobno prebrati Luwian, še manj pa napisati dolg napis. Rekli so, da tudi ne razumejo, zakaj bi Mellaart želela ustvariti dolgotrajno in kompleksno ponaredbo, vendar jo pustita v veliki meri neobjavljena. [24 Amazing Archaeological Discoveries]

Mellaart je bil v svojem življenju obtožen, da je nenamerno pomagal tihotapcem in pretiraval ali celo "predstavljal dokaze" (kot je rekel Ian Hodder, sedanji direktor izkopov v Çatalhöyüku), da bi dokazal svoje arheološke ideje; Vendar pa ni nikoli ugotovil, da je ustvaril ponaredek, so zapisali Zangger in Woudhuizen.

Že tako je Zangger povedal Live Science, da dokler ne najdemo zapisov o napisu poleg Mellaartove posesti, ne more biti popolnoma prepričan, da je avtentičen in ne ponaredek.

Zangger objavlja tudi podatke o novem dekriptiranem napisu v nemški knjigi z naslovom "Die Luwier und der Trojanische Krieg – Eine Forschungsgeschichte" (Orell Füssli, 2017), ki se sprosti danes.

Opomba urednika: Ta članek je bil posodobljen, da odraža dejstvo, da Woudhuizen, ne Zangger, lahko bere Luwian in je bil tisti, ki je razbral napis.

Original članek, objavljen na Live Science.

        

SpaceX Rocket za zagon 10 sateliti v orbito Ponedeljek: Kako Watch Live


                     SpaceX Rocket za zagon 10 sateliti Zgodnji ponedeljek: Kako gledati v živo

            
                                            

Raketa SpaceX Falcon 9 stoji na začetni ploščadi podjetja Vandenberg Air Force Base v Kaliforniji, pred misijo Iridium-2 junija 2017. Podobna raketa Falcon 9 bo sprožila 10 satelitov Iridium Next v orbito iz enako blazino za misijo Iridium-3 9. oktobra 2017.

                     Avtor: SpaceX
                

            

Podjetje SpaceX, ki bo začelo v ponedeljek (9. oktobra), bo začelo z 10 komunikacijskimi sateliti v nizko-zemeljsko orbito in si ga lahko ogledate v živo na spletu.

Raketa SpaceX Falcon 9 bo predvidoma potopljena iz Vandenbergove letalske baze v Kaliforniji ob 8:37 AM EDT (5:37 PM PDT / 1237 GMT), ki nosi 10 satelitov za Iridium Communications. Pričakuje se, da se bo neposredna spletna oddaja začela kmalu pred začetkom okna za zagon, gledate pa jo lahko na spletni strani SpaceX ali tukaj na Space.com.

Sateliti so del Iridium Next konstelacije, ki bo sčasoma sestavljen iz 66 primarnih satelitov in devetih rezervnih satelitskih satelitov (kot tudi šest varnostnih kopij, ki ostanejo na tleh). To je tretji od osmih zaporednih zaporedij SpaceX za konstelacijo Iridium Next in bo skupno število satelitov v orbiti doseglo 30.

Večkratni Falcon 9 booster, ki se bo uporabljal ob jutrišnjem začetku, naredi svoj prvi let, je povedal predstavnik podjetja Space.com. V četrtek (5. oktobra) je opravil preskus statične ognjevanja. SpaceX bo poskušal spustiti zagonsko pokončno na ladjo brez letenja v Tihi ocean po zagonu, tako da jo bo mogoče uporabiti za prihodnje poslanstvo. SpaceX je letos uspel iztovoriti raketo prve faze Falcon 9 in letos dvigniti dva ojačevalca.

 Ilustracija Iridium NEXT satelita v orbiti.

Ilustracija Iridium NEXT satelita v orbiti

             Kredit: Iridium Communications

Iridium Communications, ki je bil objavljen v začetku tega tedna, je začel preizkušati in potrditi svojo storitev Iridium Certus, ki bo uporabnikom satelitov Iridium Next zagotavljal "resnično globalno širokopasovno storitev" svojim uporabnikom, v skladu z izjavo družbe. 66 satelitov se bo razširilo po celem planetu, da bi zagotovilo storitve na oddaljenih območjih sveta, so sporočili iz družbe.

"Iridium Certus bo bistveno spremenil status quo v satelitski povezavi za letalske, pomorske, kopenske mobilne, internet stvari (IoT) in vladne uporabnike," je dejal Matt Desch, direktor Iridiuma. "Doseganje tega pomembnega mejnika nadaljuje naš zagon za naše poslanstvo, da uvedemo širokopasovne storitve in aplikacije, ki spreminjajo svet, namenjene našim partnerjem, da nudijo kritične rešitve za povezovanje, samostojne in v podporo drugim širokopasovnim tehnologijam."

Komercialna služba naj bi bila na voljo v "začetku druge četrtine" leta 2018, v skladu z izjavo.

                    
            

V sredo (11. oktobra) bo vesoljska raketa Falcon 9 začela z NASA-jevega Launch Complexa 39A v vesoljskem centru Kennedy na Floridi, ki bo nosila še en satelitski satelit SES 11 / EchoStar 105.

Vzdrževalec Falcon 9 za to lansiranje, ki je bil odložen od 7. oktobra, je že naredil eno vesoljsko letalo. 19. februarja je obnovitveni pripomoček pomagal z ladjo, ki je dobavljala NASA, na mednarodno vesoljsko postajo in natančno pristajala na ladji SpaceX.

Elon Musk je prejšnji teden na Instagramu zapisal, da bo podjetje tudi poskusilo spustiti ta obnovitveni sistem.

Sledite Calla Cofield @ callacofield. Spremljajte nas @Spacedotcom, Facebook in Google+. Original članek o Space.com.

        

Nova teorija razpoke odprejo črno škatlo globokih nevronskih mrež


Čeprav so se stroji znani kot "globoke nevronske mreže", naučili pogovarjati in voziti avtomobile premagati video igre in Go champions sanje, slike slik in pomagati pri znanstvenih odkritjih, zmedli pa so tudi njihove človeške ustvarjalce, ki nikoli niso pričakovali tako imenovanih "globokih učnih" algoritmov za tako dobro delo . Nobeno osnovno načelo ni vodilo oblikovanja teh učnih sistemov, razen nejasnega navdiha iz arhitekture možganov (in nihče dejansko ne razume, kako to deluje).

Quanta Magazine


Avtor fotografije "data-reactid =" 258 "/>

O

Prvotna zgodba, ponatisnjena z dovoljenjem Quanta Magazina, Fundacija Simons, katere poslanstvo je izboljšati razumevanje znanosti s strani javnosti s pomočjo raziskovanja in trendov v matematiki in fizikalnih znanostih in življenju.

Kot možgani ima globoka nevronska mreža plasti neuronov, umetnih, ki so pomnilniški podatki računalniškega pomnilnika. Ko nevron požari, pošilja signale povezanim nevronom v zgornjem sloju. Med globokim učenjem so povezave v omrežju okrepljene ali oslabljene, če je potrebno, da bi sistem izboljšal pri pošiljanju signalov iz vhodnih podatkov – slikovnih pik s fotografijo psa, na primer – preko plasti do nevronov, koncepti na ravni, kot je "pes". Ko se globoka nevronska mreža "nauči" na tisoče vzorčnih fotografij psov, lahko pse na novih fotografijah identificira tako natančno kot ljudje. Čarobni preskok iz posebnih primerov na splošne koncepte med učenjem daje globokim nevronskim mrežam svojo moč, prav tako kot temelji na človeški razlagi, ustvarjalnosti in drugih fakultetah, ki jih imenujemo »inteligenca«. Strokovnjaki se sprašujejo, kaj gre za globoko učenje, ki omogoča generalizacijo in v kakšnem obsegu možgani spoznajo resničnost na enak način.

Lucy Reading-Ikkanda / Quanta Magazine

Prejšnji mesec je bil YouTube video konferenčnega pogovora v Berlinu, ki je bil široko razširjen med raziskovalci umetne inteligence, ponudil možen odgovor. V govoru je Naftali Tishby računalniški znanstvenik in nevroznanik s hebrejske univerze v Jeruzalemu, predstavil dokaze v podporo novi teoriji, ki pojasnjuje, kako poglobljeno učenje deluje. Tishby trdi, da se globoke nevronske mreže učijo po postopku, ki se imenuje »informacijsko ozko grlo«, ki sta ga in dva sodelavca prvič opisala v povsem teoretičnem smislu leta 1999 . Zamisel je, da mreža reši hrupne vhodne podatke o tujih podatkih, kot da bi jih stiskala informacije skozi ozko grlo in ohranila samo značilnosti, ki so bile najpomembnejše za splošne koncepte. Izkušnje v računalniških eksperimentih Tishbyja in njegovega študenta Ravida Shwartza-Živa kažejo, kako se ta potezni postopek zgodi med globokim učenjem, vsaj v primerih, ko so študirali.

Tishby's ugotovitve so AI Skupnosti brenčanje. "Verjamem, da bi bila ideja ozkih grl informacij lahko zelo pomembna v prihodnjih raziskavah globokih nevronskih mrež", je dejal Alex Alemi Google Research, ki je že razvil nove metode približevanja za uporabo informacij analizo ozkih grl v velike globoke nevronske mreže. Ozka grla bi lahko služila "ne le kot teoretično orodje za razumevanje, zakaj naše nevronske mreže delujejo tako kot zdaj, ampak tudi kot orodje za izgradnjo novih ciljev in arhitekture omrežij", pravi Alemi.

Nekateri raziskovalci ostajajo skeptični, da teorija v celoti upošteva uspeh globokega učenja, toda Kyle Cranmer fizik delcev na Univerzi v New Yorku, ki uporablja strojno učenje za analizo trčenja delcev pri Large Hadron Collider je dejal, da kot splošno načelo učenja "nekako smrdi na desno."

Geoffrey Hinton pionir globokega učenja, ki dela v Googlu in Univerzi v Torontu, je poslal Tishbyja po ogledu berlinskega govora. "To je zelo zanimivo," je zapisal Hinton. "Moram to poslušati še deset tisočkrat, da jo resnično razumem, danes pa je zelo redko slišati pogovor z resnično izvirno idejo, ki bi lahko bila odgovor na resnično veliko sestavljanko."

Po mnenju Tishbyja, ki gleda na ozko grlo informacij kot temeljno načelo učenja, ali ste algoritem, domišljija, zavestno bitje ali fizični izračun nastajajočega vedenja, je ta dolgo pričakovan odgovor ", da je najbolj pomemben del učenja je dejansko pozabljen. «

Bottleneck

Tishby je začel razmišljati o ozko grlo informacij, ko so drugi raziskovalci prvič razmišljali o globokih nevronskih mrežah, čeprav še ni bil imenovan koncept . Bilo je osemdesetih let prejšnjega stoletja, Tishby pa je razmišljal o tem, kako dobri ljudje pri prepoznavanju govora – glavni izziv za AI v tistem času. Tishby je spoznal, da je ključna težava vprašanje relevantnosti: Katere so najpomembnejše značilnosti govorjene besede in kako jih izriniti iz spremenljivk, ki jih spremljajo, kot so naglasi, mumljanje in intonacija? Na splošno, ko se srečujemo z morjem podatkov, ki so resničnost, kateri signali držimo?

Naftali Tishby, profesor računalništva na Hebrejski univerzi v Jeruzalemu.

Miriam Alster, Flash 90. ELSC Art in Brain Week 2016 mnogokrat v zgodovini, vendar nikoli niso pravilno oblikovali, "je v intervjuju dejal Tishby. "Že vrsto let ljudje menijo, da informacijska teorija ni ustrezen način razmišljanja o pomenu, začenši z napačnimi predstavami, ki gredo vse do sebe samega."

Claude Shannon, ustanovitelj informacijske teorije, v smislu je osvobodila študijo informacij, ki se je začela v 40. letih prejšnjega stoletja, saj je omogočila, da jo je treba upoštevati v abstraktnih – kot 1s in 0s s čisto matematičnim pomenom. Shannon je menil, da je, kot je dejal Tishby, "informacije niso o semantiki." Vendar je Tishby trdil, da to ni res. Z uporabo teorije informacij je spoznal: »v natančnem pomenu lahko določite» relevantno «.

Predstavljajte si, da je X kompleksen podatkovni niz, na primer slikovne pike pasje fotografije in Y preprost spremenljivko, ki jo predstavljajo ti podatki, kot je beseda "pes." V X lahko zajemate vse "relevantne" podatke s stiskanjem X, kolikor je mogoče, ne da bi pri tem izgubili sposobnost napovedovanja Y. V svojem dokumentu iz leta 1999 je Tishby in sodelavec avtorji Fernando Pereira zdaj v Googlu, in William Bialek zdaj na Univerzi Princeton, so to formulirali kot problem matematičnega optimiziranja. To je bila temeljna ideja brez uporabe morilca.

"Razmišljal sem te vrste v različnih kontekstih že 30 let," je dejal Tishby. "Moja edina sreča je bila, da so globoke nevronske mreže postale tako pomembne."

Objektivi na obrazih na ljudeh na prizoriščih

Čeprav je bil koncept globokih nevronskih mrež že desetletja razburjen, njihova uspešnost pri nalogah, kot sta govorjenje in prepoznavanje slike, so se začela šele v začetku leta 2010 zaradi izboljšanega sistema usposabljanja in močnejših računalniških procesorjev. Tishby je leta 2014 po branju presenetljive knjige prepoznal svojo potencialno povezavo z informacijskim ozkim grlom v fiziki David Schwab in Pankaj Mehta .

Duo je odkril da globok učni algoritem, ki ga je izumil Hinton, imenuje "globoko prepričevalna mreža", deluje v določenem primeru, podobno kot renormalizacija, tehniko, ki se v fiziki uporablja za pomanjšanje na fizičnem sistemu z grobim nadevom nad njegovimi podrobnostmi in izračunavanjem njenega splošnega stanja. Ko sta Schwab in Mehta uporabila globoko prepričanje na model magneta na svoji "kritični točki", kjer je sistem fraktalen ali samosodoben v vseh merilih, so ugotovili, da je omrežje samodejno uporabilo postopek, ki je podoben renormalizaciji, da bi odkrili stanje modela. To je bil osupljiv indikator, ki je, kot je takrat omenil biophysicist Ilya Nemenman "pridobivanje ustreznih značilnosti v kontekstu statistične fizike in pridobivanje ustreznih lastnosti v kontekstu globokega učenja niso le podobne besede, ampak so enaki. "

Edini problem je, da v resnici resnični svet ni fraktalen. "Naravni svet ni na ušesu na ušesih na ušesih; to je očesce na obrazih ljudi na prizorov, "je dejal Cranmer. »Torej ne bi rekel [the renormalization procedure]zakaj globoko učenje na naravnih slikah deluje tako dobro.« Toda Tishby, ki je bil takrat kemoterapija raka trebušne slinavke, je spoznal, da se lahko poglobljeno učenje in postopek grobe zrnave ki ga zajema širša zamisel. "Razmišljanje o znanosti in o vlogi mojih starih idej je bilo pomemben del mojega zdravljenja in okrevanja," je dejal.

Noga Zaslavsky, levo in Ravid Shwartz- Ziv je pomagal razviti informacijsko ozko grlo teorijo globokega učenja kot diplomantov Naftalija Tišbyja.

Noga Zaslavsky / Ravid Shwartz-Ziv

]

Leta 2015 je on in njegova študentka Noga Zaslavski hipotezo da je globoko učenje postopek ozka grla informacij, ki stisne hrupne podatke, kolikor je mogoče, hkrati pa ohranja informacije o tem, kaj predstavljajo podatki. Novi poskusi Tishby in Shwartz-Ziva z globokimi nevronskimi mrežami razkrivajo, kako postopki ozkega grla dejansko igrajo. V enem primeru so raziskovalci uporabili majhna omrežja, ki bi se lahko usposabljala za označevanje vhodnih podatkov z 1 ali 0 (mislite, "pes" ali "brez psa") in dala 282 nevronskih povezav naključne začetne jakosti. Nato so sledili temu, kar se je zgodilo, saj se omrežja ukvarjajo z globokim učenjem s 3.000 vhodnimi podatkovnimi nizi vzorcev.

Osnovni algoritem, ki se uporablja v večini postopkov globokega učenja za spreminjanje nevronskih povezav kot odgovor na podatke, se imenuje "Stohastični gradientni spust": Vsakič, ko se podatki o vadbi napajajo v omrežje, se kaskada vžigalne dejavnosti pomika navzgor prek slojev umetnih nevronov. Ko signal doseže zgornji sloj, se lahko končni model žarjenja primerja s pravilno oznako za sliko-1 ali 0, "pes" ali "brez psa". Kakršne koli razlike med tem žarkom in pravilnim vzorcem so " razširil "navzdol sloje, kar pomeni, da algoritem, kot učitelj, ki popravlja izpit, krepi ali oslabi vsako povezavo, da bi omrežni sloj naredil boljši pri izdelavi pravilnega izhodnega signala. Med usposabljanjem se skupni vzorci v podatkih o usposabljanju odražajo v moči povezav in omrežje postane strokovno pri pravilnem označevanju podatkov, na primer s prepoznavanjem psa, besede ali 1.

V svojih poskusih sta Tishby in Shwartz-Ziv sledila, koliko informacij je vsak sloj globoke nevronske mreže obdržal približno vhodne podatke in koliko podatkov je vsakdo obdržal glede na izhodno oznako. Znanstveniki so ugotovili, da se po plasteh povezujejo teoretične vezi z ozkim grlom informacij: teoretična meja, izpeljana v originalnem papirju Tishbyja, Pereire in Bialka, ki predstavlja absolutno najboljšo, kar lahko sistem naredi pri pridobivanju ustreznih informacij. Na tej povezavi je omrežje čim bolj stisnilo vhod, ne da bi pri tem žrtvalo sposobnost natančnega napovedovanja njegove oznake.

Tishby in Shwartz-Ziv sta prav tako zanimiva odkritje, da se globoko učenje nadaljuje v dveh fazah: Faza "prilagajanja", v kateri se omrežje uči, da označuje svoje podatke o usposabljanju in veliko daljšo fazo stiskanja, med katero postane dober pri generalizaciji, merjeno z njegovo učinkovitostjo pri označevanju novih podatkov o preskusih.

Ker globoka nevronska mreža spremeni svoje povezave s stohastičnim gradientnim spustom, najprej število bitov, ki jih shrani, o vhodnih podatkih ostane približno konstantno ali rahlo narašča, saj se povezave prilagajajo šifriranjem vzorcev v vhodu in omrežje dobi dobro pri nalepkah to. Nekateri strokovnjaki so to fazo primerjali s pomnjenjem.

Potem učenje preklopi na fazo stiskanja. Mreža začne zbirati podatke o vhodnih podatkih, pri čemer sledi samo najmočnejše funkcije – tiste korelacije, ki so najbolj pomembne za izhodno oznako. To se zgodi zato, ker v vsaki ponovitvi stohastičnega gradientnega spusta več ali manj naključnih korelacij v podatkih o usposabljanju pove omrežju, da naredi različne stvari, izbira moči svojih nevronskih povezav navzgor in navzdol po naključnem sprehodu . Ta randomizacija je dejansko enaka kot stiskanje predstavitve vhodnih podatkov sistema. Na primer, nekatere fotografije psov imajo v ozadju hiše, druge pa ne. Medtem ko omrežje prek teh fotografij usposablja, se lahko na nekaterih fotografijah pozabi na korelacijo med hišami in psi, ker to preprečujejo druge fotografije. To je pozabljanje na specifike, trdijo Tishby in Shwartz-Ziv, ki sistemu omogoča oblikovanje splošnih konceptov. Dejansko so njihovi eksperimenti pokazali, da globoke nevronske mreže povečujejo svojo splošno učinkovitost med fazo stiskanja in postanejo boljše pri označevanju testnih podatkov. (Globinsko nevronsko omrežje, ki je usposobljeno za prepoznavanje psov na fotografijah, bi se lahko testiralo na novih fotografijah, na katere lahko ali ne.) ureja vse režime globokega učenja ali pa obstajajo še druge poti do generalizacije poleg stiskanja. Nekateri AI strokovnjaki vidijo Tishbyjevo idejo kot enega od mnogih pomembnih teoretičnih vpogledov v globoko učenje, ki se je pojavilo v zadnjem času. Andrew Saxe raziskovalec AI in teoretični nevroznanik na Univerzi Harvard, je opozoril, da nekatere zelo velike globoke nevronske mreže ne potrebujejo vlečene faze stiskanja, da bi se lahko dobro posplošili. Namesto tega raziskovalci programirajo v nekaj, kar se imenuje zgodnje zaustavitev, kar zmanjšuje vadbo, s čimer se prepreči, da bi omrežje kodiralo preveč povezav. Najprej bi lahko prišlo do preveč povezav med omrežji.

Tishby trdi, da omrežni modeli, ki so jih analizirali Saxe in njegovi kolegi se razlikujejo od standardnih globokih nevronskih mrežnih arhitektur, vendar kljub temu teoretična povezava z ozkim grlom informacij opredeljuje boljšo splošnoizacijo teh omrežij kot druge metode. Vprašanja o tem, ali ozko grlo drži večje nevronske mreže, delno obravnavajo najnovejši poskusi Tishbyja in Shwartz-Ziva, ki niso vključeni v njihov predhodni članek, v katerem trenirajo precej večje 330.000 povezovalne globoke nevronske mreže, ki prepoznajo ročno napisane številke 60.000-slika Modificirani nacionalni podatkovni inštitut za standarde in tehnologijo dobro znano merilo za merjenje uspešnosti globokega učenja algoritmov. Znanstveniki so videli enako konvergenco omrežij teoretični vezi z ozkim grlom informacij; opazili sta tudi dve različni fazi globokega učenja, ločen s še bolj ožjim prehodom kot v manjših omrežjih. "Sedaj sem popolnoma prepričan, da je to splošen pojav," je dejal Tishby.

Ljudje in stroji

Skrivnost o tem, kako možgani oddajajo signale iz naših čutil in jih povzdignili na raven naše zavestne zavesti vzbudili veliko zgodnjega zanimanja za globoke nevronske mreže med pionirji AI, ki so upali, da bodo preoblikovali pravila učenja možganov. Od takrat, ko so praktikanti AI v veliki meri opustili to pot v navzkrižnem pomišljaju za tehnološki napredek, namesto da bi šepali na zvonce in piščalke, ki povečujejo učinkovitost z malo upoštevanja biološke verodostojnosti. Še vedno pa, ko njihovi razmišljalni stroji dosežejo še večje podvige, celo spodbujajo strahove, da bi AI lahko nekega dne predstavljala eksistencialno grožnjo -mani raziskovalci upajo, da bodo te raziskave odkrile splošne vpoglede na učenje in inteligenco

Najpomembnejši del učenja je pozabljen.
Naftali Tishby

Brenden Lake docent za psihologijo in podatkovne znanosti na univerzi v New Yorku, ki preučuje podobnosti in razlike v učenju ljudi in strojev, je dejal, pomemben korak k odpiranju črne škatle nevronskih mrež ", vendar je poudaril, da možgani predstavljajo veliko večjo, črno črno škatlo. Naši odrasli možgani, ki imajo več sto bilijonov povezav med 86 milijardami nevronov, po vsej verjetnosti uporabljajo vrečo trikov za povečanje posploševanja, ki presegajo osnovne učne postopke za prepoznavanje slik in zvoka, ki se pojavijo med začetkom, kar lahko v mnogih pogledih spominja Jezero je na primer reklo, da faze prilagajanja in stiskanja, ki jih je odkrila Tishby, nimajo podobnih načinov, kako otroci učijo rokopisne znake, ki jih proučuje. Otroci ne potrebujejo tisočih primerov znaka in stisniti njihovo mentalno zastopanost v daljšem časovnem obdobju, preden lahko prepoznajo druge primere tega pisma in ga napišejo sami. Pravzaprav se lahko učijo iz enega samega primera. Modeli jezera in njegovih kolegov nakazujejo, da lahko možgani razkrijejo novo črko v serijo možganov – prej obstoječih miselnih konstruktov, kar omogoča zasnovo pismu, ki ga je treba pritrditi na zgradbo predhodnega znanja. "Namesto da bi razmišljal o podobi črke kot vzorec pikslov in učenju koncepta kot preslikavanj teh funkcij", kot v standardnih algoritmih za strojno učenje, je Lake pojasnil, "namesto tega želim zgraditi preprost vzročni model pisa" krajša pot do posplošitve.

Tovrstne brazgotine lahko vsebujejo lekcije za skupnost AI, s čimer nadaljujejo naprej in nazaj med tema področjema. Tishby verjame, da bo njegova teorija informacijskih ozkih grl navsezadnje koristna v obeh disciplinah, tudi če bo v splošni obliki bolj splošna kot pri AI. Eden takojšnjih vpogledov, ki jih je mogoče pridobiti iz teorije, je boljše razumevanje, katere vrste problemov lahko rešijo realne in umetne nevronske mreže. "Daje popolno karakterizacijo težav, ki jih je mogoče naučiti," je dejal Tishby. To so "težave, v katerih lahko vnesem hrup v vhod, ne da bi poškodoval mojo sposobnost razvrstitve. To so problemi naravnega vida, prepoznavanje govora. Tudi to so ravno tisti problemi, s katerimi se naši možgani lahko spopadajo. «

Medtem pa realne in umetne nevronske mreže posegajo v težave, pri katerih je vsaka podrobnost pomembna in minute razlike lahko zavrejo celoten rezultat. Večina ljudi ne more hitro pomnožiti dveh velikih številk v njihovih glavah, na primer. "Imamo dolg razpon težav, kot so to, logični problemi, ki so zelo občutljivi na spremembe v eni spremenljivki," je dejal Tishby. "Klasifikacija, diskretne težave, kriptografske težave. Mislim, da globoko učenje nikoli ne bo pomagalo pri prekinitvi kriptografskih kod. "

Generaliziranje – prehajajo informacije ozko grlo, morda – pomeni zapustiti nekaj podrobnosti za seboj. To ni tako dobro, če delamo na algebre, vendar to ni glavna dejavnost možganov. Iščemo znane obraze v množici, red v kaosu, najpomembnejši signali v hrupnem svetu.

Prvotna zgodba je bila ponatisnjena z dovoljenjem Magazine Quanta uredniško neodvisna publikacija Simons Foundation katere poslanstvo je izboljšati razumevanje znanosti s strani javnega raziskovanja tako, da pokriva raziskovalne dosežke in trende v matematiki ter fizikalnih in življenjskih znanostih.

Arheologi so vroči na poti teh 16 spektakularnih skrivnosti


Pred približno 3.200 leti je skupina ljudi, ki jih sodobni znanstveniki pogosto imenujejo morski ljudje, napadli mesta in civilizacije po vzhodnem Sredozemlju. Mnoga mesta so bila uničena in morski ljudje, ki so bili morda iz Egejskega morja (zasnovani na zasnovi njihove keramike), so se naselili na Bližnjem vzhodu

Izkopavanje mest, povezanih z morskimi ljudmi, in študij starih besedil, ki jih omenjajo, so v teku. Oktobra 2017 so arheologi razkrili ogromen kamniti napis, ki se nanaša na morje in je bil najden v starodavni Troji

Kaj je v imenu? SpaceX's 'BFR' Mars Colony Rocket kratica Explained


                     Kaj je v imenu? SpaceX's 'BFR' Mars Rocket kratica Explained

            
                                            

Umetnikova ilustracija vesoljskih ladij SpaceX BFR na površini Marsa

                     Avtor: SpaceX
                

            

Ni vam treba lagati, ko se pogovarjate s svojimi otroki o arhitekturi BFR Mars-colonization SpaceX.

Da, BFR pomeni "Big F — ing Rocket". Vendar pa obstaja tudi družinam prijazna različica kratice, ki se je začela širša in širša uporaba – kot je razvidno iz pripomb SpaceXa predsednika Gwynne Shotwell v četrtek (5. oktobra) na prvem srečanju novonastalega nacionalnega sveta za vesolje

"Prejšnji teden je Elon napovedal – ali je v bistvu dal posodobitev – program Big Falcon Rocket, Big Falcon Rocket in Big Falcon Spaceship", je dejal Shotwell, ki se nanaša na ustanovitelja SpaceX in izvršnega direktorja Elon Musk 29. septembra na mednarodnem astronavtičnem Kongres (IAC) v Adelaideju v Avstraliji. [The BFR: SpaceX’s Mars-Colonization Architecture in Images]

Prevozni sistem BFR sestavlja ogromna, 31-metrska raketa, ki jo dopolnjuje vesoljska ladja, ki lahko prevaža 100 ljudi ali več. Oboje bo v celoti in hitro ponovno uporabno, kar bo pomagalo, da bi bila kolonizacija Mars ekonomsko izvedljiva, je dejal Musk med njegovim pogovorom IAC.

SpaceX je že začel resno razvojno delo na BFR-ju, družba pa namerava leta 2022 začeti s prvimi nenavadnimi misijami na Marsu, je dejal Musk. Če se vse dobro nadaljuje, bi leta 2024 lahko posadili BFR lete do Rdeče planete,

                    
            

Mošus je najprej razkril osnove arhitekture Mars-naselja SpaceX na srečanju IAC 2016, ki je potekal v Guadalajari v Mehiki. Med predstavitvijo je milijarder podjetnik imenoval kombinacijo raketne vesoljske ladje.

S premikom na BFR se zdi, da se SpaceX vrne v nomenklatorne korenine sistema; izraz je bil v podjetju že nekaj let v uporabi, kot je zgodba GQ iz decembra 2015 razjasnjena.

"To je zelo obtožen referenčni video iger," je povedal Musk za GQ. "V prvotni Doomi je pištola, ki je bila kot nor pištola, BFG 9000 ali kaj takega. Torej je bilo poimenovano po pištoli v Doomi. Toda to ni njeno ime seveda . "

                    
            

Ta anekdota kaže, da je bila "Big F — ing Rocket" izvirna fraza za akronim BFR. Toda "Big Falcon Rocket" ni ravno čudno všeč: Veliko povečevalne reže lepo v družino SpaceC's Falcon, ki vključuje tudi prvo orbitalno raketo podjetja, sedaj upokojen Falcon 1; delovna senca Falcon 9; in Falcon Heavy, katerega prvi let je predviden naslednji mesec.

Sledi Mike Wall na Twitterju in in . Sledi nam in ali Google+ . Prvotno objavljeno na Space.com .

        

Beyond Dialysis: Raziskovalci izdelujejo implantable umetne ledvice


Vsak teden dve osebi po vsem svetu sedita več ur, čistilni stroj za dializo. Njihove alternative: najti presaditev ledvic ali umreti.

V ZDA je dializa približno 40 milijard dolarjev, ki ohranjajo 468.000 ljudi s končnim stadijem ledvične bolezni. Postopek je daleč od popolnega, vendar to ni oviralo rasti industrije. To je zaradi federalno pooblaščene pravice Medicare, ki zagotavlja katerikoli Američan, ki potrebuje dializo – ne glede na starost ali finančno stanje – jo lahko dobi in dobi plačano.

Pravno zaokroženo pokritje dialize je nedvomno rešila tisoče življenj od njenega uveljavitve pred 45 leti, vendar je zgodovina posebnega zdravljenja v postopku prav tako preprečila inovacije. Vlada ZDA danes porabi približno 50-krat več podjetij v zasebni družbi za dializo, kot pa pri raziskavah bolezni ledvic, da bi izboljšala zdravljenje in našli nove zdravilce. V tem financnem vzdušju so znanstveniki naredili počasen napredek, da bi prišli do nekaj boljšega od dializnih prodajnih mest in prodajnih mest na dializnih trgih, ki zagotavljajo vitalno storitev tako številnim najbolj bolnim ljudem v državi

Mislili smo, če ljudje rastejo ušesa na miših, zakaj ne moremo rasti ledvice?

Shuvo Roy, UC San Francisco

Zdaj je po več kot 20 letih dela ena ekipa zdravnikov in raziskovalcev blizu pacientom implantabilna umetna ledvica, bionična naprava, ki uporablja isto tehnologija, ki omogoča čipe, ki napajajo vaš prenosnik in pametni telefon. Zaloge skrbno izdelanih silicijevih nanoporoznih filtrov se kombinirajo z živimi celicami ledvic, ki se gojijo v bioreaktorju. Snop je zaprt v telesu prijazno škatlo in je povezan s pacientovim cirkulacijskim sistemom in mehurjem – brez zunanjih cevk potrebnih.

Naprava bi naredila več kot odstopiti bolnike na dializi, ki veliko doživljajo višje stopnje utrujenosti, kronične bolečine in depresije kot povprečni Američani – iz napornega urnika zdravljenja. Prav tako bi odgovoril na kritični primanjkljaj organov za presaditev, ki se nadaljuje kljub temu, da se je število donacij v zadnjem času povečalo. Za vsako osebo, ki je prejela ledvico lani, še 5 na čakalni listi ni. In 4.000 jih je umrlo.

Še vedno obstajajo številne regulativne ovire vnaprej – človeško testiranje naj bi se začelo kasneje letos – vendar ta bioartificialna ledvica že prinaša upanje bolnikom, ki se obupajo, da se ne bodo počutili dobro.

Innovation, Interrupted

Ledjaki so knjigovodja v telesu. Razvrščajo dobro od slabega – proces, ki je ključnega pomena za vzdrževanje stabilnega ravnovesja telesnih kemikalij. Včasih pa nehajo delovati. Diabetes, visok krvni tlak in nekatere oblike raka lahko povzročijo poškodbe ledvic in vplivajo na sposobnost delovanja organov. Zato so zdravniki že dolgo iskali načine, kako posnemati svoje operacije izven telesa.

Prvi uspešen poskus človeške umetne ledvice je bil podvig Rube Goldberg-ian iznajdljivosti, ki je bila potrebna v v veliki meri z varčevalnimi ukrepi v času vojne. Spomladi leta 1940 se je mladi nizozemski zdravnik Willem Kolff odpovedal s svojega univerzitetnega delovnega mesta, da počaka na nacistično okupacijo Nizozemske v podeželski bolnišnici na reki IJssel. Tam je zgradil grobo obliko za zdravljenje ljudi, ki so umrli zaradi ledvične odpovedi, z uporabo okoli 50 jardov okrasne klobase, vrtljivega lesenega bobna in kopeli solne vode. Polprepustna ovojnica filtrira majhne molekule strupenih odpadkov ledvic, medtem ko večje krvne celice in druge molekule ohranjajo nepoškodovane. Kolfova naprava je omogočila, da je od svojih pacientov črpa kri, ga potisnil skozi 150 čevljev potopljenega prašičjega črevesa in ga vrnil k očiščenim smrtonosnim nečistočam.

Na določen način je dializa Vaarwel ohišje klobas, zdravo masivno proizvedeno celulozno cevje.) Njegova osnovna funkcija je ostala nespremenjena že več kot 70 let

Ne zato, ker na njem ni veliko stvari. Napake pri načrtovanju in proizvodnji dijaliza naredijo dializo veliko manj učinkovito kot prava ledvica pri odvzemu slabih stvari iz telesa in ohranjanju dobrih stvari. Druge biološke funkcije se ne morejo podvojiti. Toda vsa prizadevanja za bistveno nadgradnjo (ali nebesa prepovedujejo, zamenjati) je bila zaradi političnih obljub pred štirimi leti in pol desetletji z nepredvidenimi gospodarskimi posledicami zanemarjena.

V šestdesetih letih dializne se je med zdravniki, ki so se zdravili s kronično ledvično odpovedjo, začeli pridobivati ​​vlečenje, večina bolnikov ni mogla privoščiti svoje cene v višini 30.000 dolarjev in zavarovanje ni pokrivalo. To je pripeljalo do racionalizacije zdravljenja in prihoda smrtnih panelov na ameriško zavest. Leta 1972 je Richard Nixon podpisal vladni mandat za plačilo dialize za vsakogar, ki ga potrebuje. V tem času so moralni stroški neuspešne oskrbe za reševanje postali višji od finančnega nazadovanja pri tem.

Toda vladni računovodji, ki ne morejo videti epidemije prihajajoče debelosti in vse njene spremljajoče zdravstvene težave, je močno podcenilo prihodnjo potrebo po narodu. V desetih letih se je število bolnikov, ki so potrebovale dializo, povečalo za petdesetkrat. Danes zvezna vlada porabi toliko za zdravljenje bolezni ledvic skoraj 31 milijard dolarjev na leto kot to počne na celotnem letnem proračunu za nacionalne zdravstvene ustanove. NIH namenja $ 574 milijonov sredstev za raziskave ledvične bolezni, da bi izboljšala terapije in odkrila zdravila. To predstavlja le 1,7 odstotka letnih skupnih stroškov zdravstvenega zavarovanja za stanje.

Ampak Shuvo Roy profesor na Univerzi v San Franciscu, ni vedel od tega v poznih devetdesetih letih, ko je študiral, kako uporabljati svoje elektrotehnične odrezke za medicinske pripomočke. Odsotno doktoriral in začel novo službo na kliniki Cleveland, je Roy bil kladivo, ki išče zanimive probleme za reševanje. Kardiologija in nevrokirurgija sta se zdela kot vznemirljiva, dobro financirana mesta za to. Zato je začel delati na ultrazvoku srca. Toda nekega dne, nekaj mesecev v nefrologiji, ki živi na kliniki po imenu Bill Fissell je prišel do Roy in vprašal: "Si kdaj razmišljal o delu na ledvi?"

Roy ni. Toda bolj ga je Fissell povedal o tem, kako je bilo stagnirno področje raziskav ledvic, kako je bila zrel dializa za tehnološki remont, bolj zanima ga. In ko se je seznanil s stroji in inženirstvo, ki je za njimi, se je Roy začel zavedati obsega dializnih omejitev in potenciala za inovacije.

Omejitve, kot je velikost por. Dializa opravlja dostojno delo, čiščenje krvi odpadnih izdelkov, ampak tudi filtrira dobre stvari: soli, sladkorji, aminokisline. Okrivite postopek izdelave celuloze, ki ne more ponoviti 7-nanometrske natančnosti nefronov – naravnih filtrov ledvic. Izdelava celuloznih membran vključuje postopek, ki se imenuje ekstrudiranje, kar daje porazdelitev velikosti por – večina je približno 7nm, vendar dobite tudi del, ki je precej manjši, nekateri so veliko večji in vse vmes. To je težava, ker to pomeni, da se lahko nekatere slabe stvari (npr. Sečnina in presežne soli) prikradejo, nekatere dobre stvari (potrebni krvni sladkorji in aminokisline) se ujamejo. Sedem nanometrov je velikost beljakovine, kritičnega proteina, ki ohranja tekočino iz puščanja iz krvnih žil, hrani tkiva in transportira hormone, vitamine, zdravila in snovi, kot je kalcij v telesu. Če bi prevec iz krvnega obtoka, bi bila slaba stvar. In ko govorimo o drugih naravnih funkcijah ledvic, kot so skrivni hormoni, ki uravnavajo krvni tlak, dializo sploh ne more storiti. Samo žive celice lahko.

"Govorili smo o boljšem Bandaidu," pravi Roy. Toda, ko sta z Fissellom pogledala okoli napredka v živem tkivnem inženirstvu, so začeli razmišljati izven boljšega, manjšega in hitrejšega filtra. "Mislili smo, če ljudje rastejo ušesa na miših, zakaj ne moremo rasti ledvice?"

Izkazalo se je, da je nekdo že poskusil. Nazaj leta 1997, ko sta Fissell in Roy začeli doktorat in magistrski študij na Case Western, nefrolog z imenom David Humes

] na Univerzi v Michiganu začel delati na izolaciji določene vrste ledvičnih celic, najdenih na zadnjem delu nefrona. Hum je ugotovil, kako jih iztisniti iz ledvic, ki niso primerni za presaditev, in jih rastejo v svojem laboratoriju. Nato je vzel tiste celice in obdijelil notranjo votlo vlakneno-membransko napolnjeno cevko, podobno filtrirnemu vložku na sodobnih napravah za dializo. Izumil je umetno ledvico ki bi lahko živela zunaj človeškega telesa s stalnim pretokom krvi od bolnika in naredila več kot le filter.

Rezultati so bili neverjetno spodbudno. V kliničnih preskušanjih na bolnišnici VA v Bolnišnici VA je izboljšala stopnjo smrtnosti za bolnike z ICU z akutno ledvično odpovedjo za polovico. Samo en problem je bil. Za delo je moral bolnik trajno priključiti do polovice cevi in ​​črpalk v bolnišnici.

Prvič, ko je Roy videl postavitev Humesa, je takoj spoznal svojo obljubo in njeno omejitve. Fissell ga je prepričal, naj vozi iz Clevelanda v Ann Arbor sredi snežne nevihte, da preveri. Potovanje je prepričalo, da je tehnologija delovala. Bioterficialna ledvica je kompaktna, kirurško implantirana, prostostoječa naprava za zdravljenje končne stopnje ledvične bolezni (ESRD). Izvaja veliko večino bioloških funkcij naravne ledvice.

Majed Abolfazli

Kmalu zatem, leta 2000 se je Fissell pridružil Humesu za opravljanje svoje nefrologijske štipendije v Michiganu. Roy je ostal na kliniki Cleveland za delo na medicinskih pripomočkih za srce. Toda v naslednjih treh letih je skoraj vsak četrtek popoldne Fissell potopel v svoj avto in vozil tri ure vzhodno na I-90, da bi preživel dolge vikende v Royovem laboratoriju, ki se je ukvarjal s tehničnim problemom 21. stoletja: miniaturizacijo. Brez denarja in brez zaposlenih. Toda uspeli so voziti val napredek v proizvodnji silicija ki se je krčil zaslone in baterije v elektronski industriji. "Silikon je najbolj izpopolnjen umetni material na Zemlji," pravi Roy od vhoda v vakuumsko zaprto čisto sobo na UCSF, kjer njegovi študentje gradijo filtre. Če hočejo rež, ki je širok 7 nanometrov, lahko vsakič to naredijo s silikonom. Ima manj kot odstotek odstopanja.

Silikonski filtri so imeli še eno prednost. Ker sta Roy in Fissell želela ustvariti majhno vsadnico, so potrebovali način, kako zagotoviti, da imunski odziv ni podoben presaditvi. Zaloge silicijevih filtrov bi lahko delovale kot zaslon, da bi se imunske celice telesa fizično ločile od ledenih celic Humesa, ki bi bile na drugi strani vgrajene v mikroskopski oder.

Do leta 2007 so trije raziskovalci dosegli dovolj napredka da zaprosijo in prejmejo letno donacijo v višini 1 milijon dolarjev od NIH, da bi dokazali koncept svoje implantabilne bioartifične ledvice v živalskem modelu. Na progi je bila druga faza financiranja, tokrat za 15 milijonov dolarjev, kar je dovolj za izvedbo projekta s človeškimi kliničnimi preskušanji. Ampak niso naredili reza. Brez denarja so raziskave začele zastajati. Roy se je preselil na zahod v UCSF. Fissell je delal še nekaj let na kliniki Cleveland, preden je bil zaposlen v Vanderbiltu, medtem ko je Humes ostal na Univerzi v Michiganu, da bi še naprej delal s svojimi celicami.

Toda takrat je njihov projekt za ledvice lastno. Bolniki s celega sveta so želeli, da bi to uspelo. In v naslednjih nekaj letih so začeli donirati projekt – nekateri so poslali v pet dolarskih računov, drugi pa so podpisali čeke za milijon dolarjev. Ena šestletna deklica iz New Yorka, katere brat je na dializi, je prepričala njeno mamo, da ji je pustila, da je prodaja zelenjavni zelenjavni vrt, in poslala sredstva. Tudi univerze so se zlomile, znanstveniki pa so začeli napredovati. Uporabili 3D tiskanje za testiranje novih prototipov in računalniških modelov hidravličnega toka, da bi optimirali, kako bi bili vsi deli primerni. Z medicinskimi šolami so začeli sodelovati s kirurgi, da bi ugotovili najboljši postopek za implantacijo pripomočkov. Do leta 2015 je NIH ponovno zanimal. V naslednjih štirih letih so podpisali še 6 milijonov dolarjev. In potem se je FDA zanimala.

Ta jesen je Agencija izbrala projekt Kidney za sodelovanje v novem pospešenem načrtu odobritve predpisa ki naj bi hitreje prinesel medicinske novosti bolnikom. Medtem ko sta Roy in Fissell še naprej potegnila svojo napravo, so skupaj s tedenskimi pošiljkami kriogensko zamrznjenih celic iz Humesovega laboratorija uradniki FDA obdržali dve leti predkliničnega testiranja, večino tega je bilo opravljeno pri prašičih in pokazalo dobre rezultate . Aprila so v Kalifornijo poslali 20 znanstvenikov, ki so svetovali o naslednjem koraku: prehod v ljudi.

Načrt naj bi začel z majhnimi, morda desetimi pacienti, da bi testirali varnost silicija materiali filtra. Zamašitev je največja skrb, zato bodo kirurško implantirali napravo v vsakega udeleženca v abdomenu za mesec, da se prepričate, da se to ne zgodi. Če bo to dobro, bodo naredili spremljajočo študijo, da se prepričate, da dejansko filtrira krv v ljudeh tako, kot bi to moral. Šele takrat lahko združijo filter z bioreaktorskim delom naprave, aka Humesove ledvične celice, da bi testirali polno zmogljivost umetne ledvice.

Znanstveniki pričakujejo, da bodo prišli do končne stopnje kliničnih preskušanj, in regulatorno odobritev, do leta 2020. To lahko zveni hitro, a ena stvar, ki jo že dobijo, je hitra rekrutacija. Skoraj 9.000 jih je že prijavilo na čakalni seznam projekta, pripravljeno na stik s kliničnimi preskusi, ko je dobil zeleno luč.

Ti bolniki so pripravljeni sprejeti tveganje za pionirsko tretjo možnost, poleg presaditev , ki so predragi in pretežki, da bi dobili večino ljudi in težko dializo. Joseph Vassalotti, nefrolog v Manhattnu in glavni zdravstveni delavec za National Kidney Foundation pravi: "več izbirnih bolnikov je bolje", čeprav je skeptičen, bo naprava postala resničnost v naslednjih nekaj letih. Vpliv ledvic bi dramatično izboljšal njihovo kakovost življenja in bi bil dobrodošel inovacija po toliko letih zdravljenja status quo. "Med drugo svetovno vojno nismo mislili, da bi bila dializa možna," pravi Vassalotti. "Zdaj se zdravi pol milijona Američanov. Neverjetno je napredek, ki ga naredi le nekaj desetletij. "