Биология и математика информации. Часть вторая. Язык и физические системы.
@stupidhomoЭй, разумные, вот здесь мы считали сколько наши любимые подопытные homo генерят информации за год, а вот здесь оценивали избыточность английского языка в 75%. Чуваки под названием homo аmerican psychologists посчитали сколько инфы запоминает средний из вас (я понятно больше) к 18 годам о своем родном языке.
Они заявляют, что максимум за 18 лет ты запомнишь языка, слов и смыслов на 12,5 миллиона бит: короче весь твой внутренний мир, который ты способен выразить звуками, уместится у меня на дискете 1996 года производства. Если забыл, то за день мы производим порядка 2,5 квинтильонов байт (2,5 * 10^18 байт) новой информации. Все что сегодня создадут ты не сможешь выучить и запомнить даже за 18 лет. По разным подсчетам человеческая память способна хранить от 10^9 до 10^20 бит информации, а на каждый объект приходится от 10 до 14 битов. Статья опубликована в журнале Royal Society Open Science. Сегодня поболтаем о языке.
Ищут и думают словами. Сапиенс 21 века - это человек ищущий. Способы и наиболее удобные паттерны поиска он несомненно переносит в среду обитания, возможно он даже – человек разумный, но уж точно, не мыслящий, а именно ищущий. С помощью научных методов исследования можно выявить влияние языка на восприятие реальности, паттерны поведения, обработку информации и инструменты, созданные человеком. Американский психолингвист, профессор белорусского происхождения из Стэнфорда Валерия Бородицки выявила прямую корреляцию во влиянии языка на восприятие реальности, при изучении австралийских аборигенов сообщества Пампуруа .
Особенности этого общества в том, что они используют абсолютные направления вместо относительных. Ориентируясь в пространстве для обозначения направления Пампуруа используют слова: “восток-запад-север-юг”, а не “лево-право-вперед-назад”. Обычно человек произносит “отойди влево”, а представитель Пампуруа скажет: - “отойди на юго-запад”. Это встроено в повседневность настолько, что у данного общества вызываются другие ассоциации при произнесении географического направления. Например, в русском языке фраза пойти налево, обычно окрашена негативным оттенком, у австралийских аборигенов фраза пойдем на юго-запад ассоциируется с чем-то солнечным и теплым. Американский нейроэндокринолог, профессор русского происхождения из Стэнфорда Роберт Сапольски, указал на аналог подобного влияния.
В коммунистических культурах, направление движения произносится относительно партнера, а в капиталистических относительно себя. Если коммунистический человек стоит напротив представителя культа индивидуализма и произносит фразу “слева лев”, то фраза будет означать, что слева относительно человека индивидуалиста, но к сожалению продукт индивидуализма повернется направо, подразумевая, что слева относительно собеседника и будет съеден. В реальности вышло совсем наоборот, и львы съели почти всех представителей коммунистического образа мысли.
Возвращаясь к исследованиям Валерии Бородицки на австралийских аборигенах, можно отметить, что паттерны поведения в пространстве отличаются в зависимости от языка. В этом же исследовании с аборигенами Бородицки пыталась узнать о восприятии времени.
Исследование спроектировано, чтобы статистически проанализировать “визуализацию” времени (Эйнштейн бы охуел, от белорусской статистики). Американцев и Пампуруа в определенной пространственной ориентации просили сесть на стул и расположить несколько карточек на земле в порядке, который является для человека логичным”. Как и во всех исследованиях настоящие цели интересующие ученых не разглашаются. Американцы и Пампуруа думали, что исследуют их умение анализировать последовательность событий, реальные цели были направлены на то, как именно раскладывали карточки. На карточках были лица людей, разного возраста.
Представители западной культуры раскладывали карточки слева направо, в зависимости от направления их письма. Пампуруа отдавали предпочтение не относительным направлениям, а ассоциациям вызывающими абсолютные направления. Младенца помести на восток (там, где восходит солнце), старика на запад (там, где заходит). Подобные исследования, ярко показывают, что язык влияет на мировосприятие, но показывают ли они существенное влияние на мозг, его развитие, структурное изменение?
Лера Бородицки выдвинула в 2006 тезис, который заключался в том, что русскоязычный мир, лучше различает диапазон голубых оттенков, чем англоязычный мир. Работа называлась “Russian blues” влияние языков на цвет. Отдельного слова для голубого в английском языке в отличии от русского нет и следовательно, они должны лучше различать данный диапазон оттенков. В ходе исследования предположение подтвердилось следующим образом.
Информация, поступающая от зрительной системы, проходит в качестве нервных сигналов несколько центров обработки и один из них языковой. Отличие в языковом “центре” накапливаются благодаря тому, что язык сапиенсов в основном предметно-ориентирован, развит с особенностями отношений владельца и реальности, меняет, как было показано выше, паттерны его поведения, а это уже влияет и на саму обработку информации внутри этого центра. Греки различают синие оттенки еще более чувствительно.
Язык влияет на работу мозга, а мозг влияет на восприятие реальности, восприятие реальности меняет паттерны поведения, модели поиска, а это меняет язык, еще один пример автокаталитического процесса. Запомним это все и поговорим немного о поисковых и физических системах.
“Так или иначе, но именно поисковые системы стали одним из двух новых чудес света, предоставив Homo Sapiens неограниченный и мгновенный доступ к информации. Первым чудом, очевидно, можно считать Интернет как таковой, с его возможностями всеобщей коммуникации.” – Илья Сегалович со-основатель Яндекса. Илья Сегалович ясно видел, что “Первое, люди не только «думают словами», но и «ищут словами». В ответе системы они ожидают увидеть слово, набранное в строке запроса. И второе: «человека ищущего» трудно «переучить искать», так же как трудно переучить говорить или писать.” Можно ли предсказать следующую букву опираясь на предыдущую? С разной долей вероятности, да.
На самом деле все наши научные исследования — это попытки найти закономерности, которые можно записать в виде математического аппарата. И чем проще, тем лучше. Теория относительности Эйнштейна, которая поместила в себе движение частиц, планет и черные дыры яркий тому пример. Мы можем даже предположить где будет находится Марс через 300 лет. Более сложные системы мы тоже можем прогнозировать, но с большей вероятность ошибки. Можно ли предсказать следующее действие человека, экономики и так далее? Да. Вопрос только в том, какие паттерны, схемы и закономерности использовать. C момента появления интернета, начался процесс создания идеальной математической модели поиска, которая позволяла бы искать по смыслу, предугадывать поведение сапиенса и его потребности. Современные вычислительные мощности позволяют делать уникальные эксперименты. Если рядом со своим смартфоном разговаривать, например, о лыжах, при этом не вбивая запрос в поисковик, то в течении нескольких следующих дней вся контекстная реклама будет именно о лыжах. Алиса или Сири способны на распознавание речи, даже когда их об этом не просили.
На сегодняшний день, если у человека есть аккаунт почты gmail/yandex, то эти поисковые системы знают о нем следующее: возраст, доход, пол, родительский статус, статус отношений, история просмотра (долгосрочная и краткосрочная), устройство (телефон, планшет, рабочий стол, телевизор), физическое местоположение, возраст вашего ребенка (малыша, младенца и т.д.), как хорошо учился в старшей школе, степень, которую держите, время (дня) использования Google, язык, на котором вы говорите, было ли у вас только что крупное событие жизни, статус владения домом, оператор мобильной связи, точные слова, которые вводите в поиск Google, контекст и темы посещаемых вами веб-сайтов, продукты, которые покупаете, продукты, которые почти купили, тип Wi-Fi, близость к вышке сотовой связи, история установки приложения, количество времени, которое тратите на определенные приложения, операционная система, содержание электронной почты, время, которое тратите на определенные сайты, переезжаете ли (например, в новый дом), двигаетесь ли (например, пешком или на поезде). Информация взята со статьи бывшего аналитика данных гугл. В мире где полно данных, полно и закономерностей. Чаще всего на этих закономерностях кто-то зарабатывает.
И как бы ни был реализован процесс поиска, на какой бы математической модели он не основывался, идеи и программы, реализующих поиск, достаточно просты. Есть ли этому предел? Да. Квантовая механика, как и биология ставит рамки. Хотя может это биология ставит рамки на квантовую механику? (ох, пожалуй тормозну себя, позже будет статья о человеке-микроскопе)
Математика (куда без нее) расскажет, как все это работает. Теория графов позволяет видеть связи и узлы, знать, как перемещается участники системы и общую структуру. Так же она позволяет исследовать не только участников системы и узлы, но и характер связей. Можно выкинуть всех муравьев (да, отсылка к прошлой статье), которые странствуют в той или иной системе, точки, которые являются пунктами и исследовать только сами пути и связи. Это уже теория категорий, и она мала чем отличается от графов. Например, граф Белорусской экономики выглядит так [1].
Пространство продуктов представляет собой сеть, соединяющую продукты, которые, вероятно, будут экспортироваться совместно и могут быть использованы для прогнозирования эволюции структуры экспорта страны.
Экономика Беларуси имеет индекс экономической сложности (ECI) 0,793, что делает ее 27-й по сложности страной. Беларусь экспортирует 243 вида продукции с выявленным сравнительным преимуществом (это означает, что ее доля в мировом экспорте больше, чем можно было бы ожидать от размера ее экспортной экономики и от размера глобального рынка продукции). Для сравнения возьмём похожий граф. Экономику Польши. По сложности она превосходит экономику Беларуси совсем немного. Экономика Польши имеет индекс экономической сложности (ECI) 1,09, что делает ее 23-й по сложности страной.
Польша экспортирует 438 продуктов с выявленным сравнительным преимуществом. Сложность увеличена немного, но на выходе качественно другое функционирование системы.
Теория графов благодаря основным элементам графа позволяет отвечать на вопросы, какие свойства присуще системы и как она функционирует, теория категорий идет дальше и показывает отношения между участниками системы и ее структурами.
Стандартным методом создания утверждений в теории категорий служит коммутативные диаграммы. Коммутативная диаграмма — это ориентированный граф, в вершинах которого находятся объекты, а стрелками являются морфизмы(некоторые структуры), причём результат композиции стрелок не зависит от выбранного пути. Например, аксиомы теории категорий (ассоциативность композиции и свойство тождественного морфизма) можно записать с помощью диаграммы ниже.
Теория категорий позволяет выяснять отношения между объектами вне зависимости от присущей их системе структуры. Люди недооценивают мощь математического аппарата и это печально. Поисковые машины создали систему, в которой информация передается без потерь вместе с контекстом в любой момент времени на любое расстояние, любому участнику системы, более того они способны прогнозировать ваше поведение.
Каждый раз, когда в поисковик вбивать запрос, например, апельсиновый и дальше предлагается несколько вариантов, все это основано на теории вероятности и теории категорий. С точкой апельсиновый устанавливается связь в пространстве граф сети интернет, а дальше теория категорий на основе теории вероятностей и муравьиных алгоритмов предлагает вам наиболее вероятные отношения с другим объектом слова апельсиновый.
Апельсиновый сок, нектар, магазин, рай, цвет все это отношения между некоторыми объектами и вероятность их использования на основе муравьиных алгоритмов. Поиск любой информации за доли секунды возможен благодаря масштабируемым системам и алгоритмам, а основан он на совокупности нашего математического языка. С теорией категорий и графов немного разобрались, позже о них будет написано больше. Вернемся к самому важному вопросу, почему нет рецепторов влажности?
Каждый раз, когда вы трогаете некоторый объект помните, что в организме нет рецепторов, которые распознают влажность. Есть ответственные за температуру, плотность, шершавость (нет, это просто сопротивление и повреждение кожи), но влажности нет. Мы формально не можем ее ощущать, но все же ощущаем, как? Пришло время рассказать про другую математическую хитрость. Это скрытые модели Маркова. Влажность мы можем ощущать потому, что мозг получает невероятное количество информации от внешней среды, но сокращает ее количество на выходе. Влажность — это просто плотность, температура объекта и шершавость. Интернет, речь, ощущения, экономика, города, решения людей, их эмоции все это работает и благодаря такому сокращению размерности.
Русский математик Андрей Андреевич Марков (1856-1922) создал математическую теорию иерархических последовательностей состояний. Его теория заключается на переходах из одного состояния в другое, а точнее на вероятности таких переходов. Если переход совершился, то следующий в цепи имеет большую вероятность произойти, а остальные меньшую или вообще не имеют. Ничего не напоминает? Запросы в интернете, прогнозы, слова собеседника, действия людей, движение машин и развитие городов.
По сути это и есть прототип нейронных сетей. В ней рассматривается ситуация, когда система следует иерархической линейной цепи состояний, но их невозможно проанализировать напрямую — отсюда название «скрытые модели Маркова». На самом нижнем иерархическом уровне подаются сигналы, и это все, что мы можем видеть. Марков предложил математический метод расчета, показывающий, что вероятность каждого перехода должна быть основана на значении выходного сигнала. Этот метод в 1923 г. 164 усовершенствовал знаменитый английский математик Норберт Винер (1894-1964). В результате стало возможным определять связь между звеньями в цепи Маркова; в частности, все связи, характеризующиеся очень низкой вероятностью, стали считаться несуществующими. Наблюдаемым выходным сигналом является все что угодно, состояния в цепи Маркова и связи между ними описывают иерархическую организацию новой коры, городов, развития экономик и так длаее.
Вид молод интеллектуально, мы не видим многих закономерностей, наш язык вообще не математический, а объектно-ориентированный, он не приспособлен к математике, однако именно благодаря математики мы существуем, и сапиенсы являются искусными творцами сетей. За счет математики мы создаем структуры, в которых каждый участник системы не связан напрямую, однако достижим за несколько шагов, именно так звучит феномен тесного мира. О нем погорим позже и я наконец-то расскажу тебе о хаосе (если не умру, я так-то начитался Сартра и Камю, так что посмотрим.) Статья выходит длинной, будет еще пару частей, держи все это в голове или читай ниже прошлые.
Предыдущие работы:
Биология и математика информации. Часть первая. Фракталы и мозг.