Yale has made its first hire in the new Department of Statistics and Data Science, inviting University of Chicago professor John Lafferty to teach statistical machine learning beginning this fall.
Dean of the Faculty of Arts and Sciences Tamar Gendler described Lafferty as “one of the most distinguished data scientists in the English-speaking world.”
Да, действительно еще вплоть до позапрошлого года в университете Чикаго были действительно
выдающиеся ученые, которые и не думали о перемене мест.
И остались еще некоторые, правда все меньше, и бледнее, массы же, реально массы лучших из лучших, вдруг взяли и снялись с хорошо насиженных мест.
Вот опять же сравнить тот же Стэнфорд с его всемирно
известным курсом машинного обучения от Энди Нг, которого
я еще помню помощником у профессора Бойда. И когда он сделал свой курс еще первый, с таким
ожиданием хорошего его просмотрел и ужаснулся, но не буду комментировать, ибо малопродуктивно.
Что было “фичей” у Бойда, вполне оправданной общим глубочайшим пониманием предмета,
стало конкретно багом у Нг, ничем не компенсированным, кроме широчайшей популярности.
В сравнении, тот же Лафферти сделал курс по машинному обучению в Карнеги-Меллон еще раньше и практически готовым его перевез в Чикаго. Казалось бы, ну лучше просто не может быть места
закрепить как центр ясной всем перспективы data science, благо вот вам рядом и аргоннские
прикладные математики, с все-таки каким-никаким а опытом анализа реально больших данных,
и нобеленосные экономисты, и ведущие традиции в социологии и национальный центр
исследования общественного мнения, и прочая и прочая.
Казалось бы...
И вот поди ж ты...
Еще когда переходил Лафферти в Чикаго собирался он написать по мотивам
лекционных материалов учебник правильного машинного обучения,
но что-то так и не написал за все шесть лет в Чикаго,
казалось бы почему нет?
https://www.cs.cmu.edu/~10702/Materials/syllabus.pdf
Курс в Карнеги продолжает читать Ларри Вассерман, все там хорошо, конечно,
не то что в Чикаго, где...
Больше в Чикаго никого, умеющего делать биг дата как следует, просто не осталось,
от слова вообще. При том что деньги администрация готова вывалить
на тему выше остальных университетов.
О причинах этого хоть формально и локального, но на самом деле
как всегда в Чикаго сильно указывающим тренд кризиса, надо когда-нибудь
тоже бестселлер написать, благо материала хватит томов на двенадцать.
А между тем, учитывая крайнюю важность темы не только для построения
красивых (и точных) графиков избирательных прогнозов, но и для
более иных вещей, будущие историки науки напишут много-много сочинений
почему все сложилось именно так, а никак не иначе.
Потому что это только инженеры легко заменяемы, и ни один из них в принципе
не способен сколь-нибудь существенно повлиять на прогресс, тасуя один и тот
же набор кубиков лего, как собственно и заложено в фундамент стэнфордского успеха.
Зияющая же бездна на месте всего одного ученого легко приводит к тому,
что где-то становится невозможен в принципе манхеттенский проект. Там, то есть, где никаких
готовых кубиков загодя в помине не было, и каждый кубик буквально приходилось
материализовать из небытия трудами выдающихся ученых.
И, конечно, глубоко символично, что Йель обозначает
свого свеже назначенного директора по машинной обработке данных как "one of the most distinguished data scientists in the English-speaking world”.
Потому что ученых реально в теме надо уже искать вовсе не в English-speaking world,
где нищета духа на полном марше как в совке второй половины семидесятых.
https://www.nature.com/articles/s41598-017-17777-1
Natural Erosion of Sandstone as Shape Optimisation
Igor Ostanin, Alexander Safonov & Ivan Oseledets
Природные арки, колонны и другие экзотические песчаниковые образования всегда привлекали внимание к их необычным формам и удивительному механическому балансу, которые оставляют сильное впечатление разумного дизайна, а не результата случайного процесса. Недавно было продемонстрировано, что эти формы могли быть результатом отрицательной обратной связи между стрессом и эрозией, которая возникает в основных законах трения между составляющими частицами породы. Здесь мы представляем более глубокий анализ этой идеи и свяжем ее с подходами, используемыми в оптимизации формы и топологии. Похоже, что процессы естественной эрозии, обусловленные стохастическими поверхностными силами и мор-кулоновским законом сухого трения, можно рассматривать в рамках локальной оптимизации для минимальной упругой деформации. Наша гипотеза подтверждается численным моделированием эрозии с использованием модели оптимизации топологической формы. Наша работа способствует лучшему пониманию стохастической эрозии и возможных ландшафтных образований, которые можно найти на Земле и за ее пределами.
Изумительно красивая работа, и полезная практически еще как!
И что характерно, практически никакой поддержки работы в социальных сетях,
особенно русскоязычных, хотя казалось бы...
Вот почему так все устроено, как оно устроено, конечно вопрос великий.
Кто, спрашивается строит козни и мешает русскоязычным людям в твиттерах
обсуждать реально свежую и сделанную на высшем уровне статью вместо
да собственно чего угодно, что там обсуждается?
Почему русскоязычные люди так ... и ... согласно русским же классикам?
Ведь даже не последние информационные агенства выпустили в интервебы доходчивый перевод
https://ria.ru/science/20171228/1511880050.html
Три года назад математики из Карлова университета в Праге (Чехия) выяснили, что их "скульптором" был ветер, а не пришельцы или древние зодчие. Они обнаружили, что эти колонны и арки возникают в результате необычного процесса самоорганизации зерен песка внутри пластов песчаника, разрушаемых ветром, который заставляет их крепче цепляться друг за друга по мере "рождения" арки или колонны.
Игорь Останин, научный сотрудник Сколтеха, и его коллеги заинтересовались открытием чешских коллег, когда они заметили, что описанный ими феномен очень похож на то, как самые "продвинутые" инженеры и архитекторы оптимизируют сегодня форму и структуру рукотворных колонн, арок и прочих сооружений, где одновременно необходима и высокая прочность, и небольшой вес.
"Мы не могли не заметить, что похожие методы поиска оптимальных форм сооружений широко используются в современной индустрии. Эти методы, эволюционная структурная оптимизация, основаны на постепенном удалении неэффективного материала. Наиболее поразительным аспектом этого сходства является то, что математический критерий, по которому удаляется материал при оптимизации, практически точно совпадает с критерием, следующим из физики процесса эрозии", — рассказывает Игорь Останин, научный сотрудник Сколтеха.
Руководствуясь этой догадкой, Останин и его коллеги создали набор математических формул, описывающих процесс ветровой эрозии, и попытались "построить" арку при его помощи, используя компьютерную модель пласта песчаника.
Она была крайне простой – песчаник, по сути, состоял из множества почти не связанных друг с другом кубиков, давивших на соседей с определенной силой. Если эта сила превышала определенное значение, то ветер не мог сдвинуть этот "кубик" с места, а в противном случае он исчезал из пласта через определенный промежуток времени.
Экспериментируя с этой моделью, российские ученые подтвердили выводы их чешских коллег и раскрыли несколько физических принципов, объясняющих то, как рождаются эти колонны и арки. В самом общем виде им удалось показать, что ветер играет роль своеобразного "компьютера", который пытается придать пласту из песчаника такую форму, при которой внутри него накапливается минимальное количество энергии упругой деформации, очень постепенно и случайно удаляя самые слабые элементы из конструкции.
Изначально этот процесс протекает очень быстро, однако через несколько сотен лет, когда форма колонны или арки уже подходит к идеальной, эрозия резко замедляется, так как почти все "кубики" начинают цепляться друг за друга с очень большой силой. Благодаря этому реальные горные арки и колонны могут существовать миллионы лет в почти нетронутом виде.
Подобные выводы, как отмечает Останин, важны не только для инженеров и геологов, но и для людей, занятых поисками следов внеземной жизни. Теперь, как подчеркивают российские математики, подобные структуры, которые, к примеру, могут быть открыты на Марсе, в принципе нельзя считать следами внеземных цивилизаций.
И тишина...
Twitter demographics
Country
Tweets
% of Tweets
United Kingdom 1 20.00%
United States 1 20.00%
Russia 1 20.00%
В то время как полная и откровенная псевдонаучная халтура,
без малейшего признака не то что новизны,
а и просто научной доказательности, тиражируется в твиттерах массово сотнями заряженных
на достижение максимального эффекта ботами и их ретвитами четко организованными гейткиперами, которые усиленно проталкивают только работы, где их самих обильно цитируют, образуя
наиболее порочный из всех возможных замкнутых кругов, поощряя непотизм в академии с
жутким инбридингом, немыслимым даже в самых коррумпированных
из всех коррумпированных научных сообществ
бывшего СССР.
В чем главная опасность “стэнфордского подхода”? Это
то есть когда по сути инженеры, неважно чего, электрических цепей или авионики, берут
и тупо переносят свои алгоритмы в области социальные, наивно полагая что раз
они могут создать безупречно работающие микропроцессоры, им и социальная инженерия
легко посильна, не говоря уж о трейдинге всяком, рекламе и прогнозах социальных.
Это, пожалуй, по последствиям будет значительно хуже, чем все мировые революции и
войны вместе взятые, потому что инженерам
в принципе недоступен анализ на основе глубоких первых принципов общего равновесия,
с дико неожиданными результатами применения инженерных рецептов к мыслящим существам.
Но, с другой стороны, со стороны социальных наук, демонстративно
выставляется такой обскурантизм в сочетании с дичайшими ошибками при работе
с новыми данными, где не работают привычные социальным ученым примитивные
конструкты, что стометровые
волны посреди штиля на пляже просто неизбежны и только вопрос времени
пока всех этих разработчиков “искусственного интеллекта не объявят новыми врагами народа.