Почему небо темное?

Книжка в сотню страниц, посвященная популярному изложению ответа на вопрос о том, почему ночью темно, или, другими словами, о темном фоне ночного неба. Казалось бы, достаточно обычный факт, что небо ночью темное, но попытки его объяснить имеют долгую историю, на протяжении которой ситуация сотни лет была парадоксальной. Его разрешить пытались многие ученые, ещё со времен Коперника и Ньютона, и решение было получено только в XX веке.

Книга научно-популярная и читается как детектив.

Помимо прочего, в книге попутно можно узнать много интересного. Что например, идея гелиоцентрической системы мира появилась ещё в Древней Греции, и Коперник о ней узнал именно из сочинений древних авторов. Но проблемой оказалось самому Копернику поверить в неё, публично заявить и написать свой труд. При этом Коперника беспокоило то, что у философов того времени не было более простого и точного инструмента предсказания движений небесных тел по небу кроме как системы из 77 кругов (поэтому если вы видите какую-то сложную систему, то вполне возможно что в ней можно сделать свою гелиоцентрическую революцию (; ).

Интересно, что Ньютон при создании своей модели Вселенной, в которой равномерно распределены звезды в бесконечности, для предотвращения падения всех звезд друг на друга (из-за флуктуаций) ввел некую силу "непрерывное чудо", которая препятствовала такому падению. Позднее, когда Эйнштейн формулировал ОТО (которая совсем недавно было дополнительно подтверждена открытием гравитационных волн), для решения космологических проблем ввел свое чудо в виде космологической постоянной (в результате уравнения описывали намного точнее, но от значения этой константы звисело поведение Вселенной на очень длительном промежутке времени), и которое уже определяли численно в конце XX века. Интересно, каким станет следующее чудо?

В книге хорошо показано, как решалась проблема стационарной и динамической Вселенной (определение и доказательство факта её расширения). Что это было не просто пара уравнений (Эйнштейн и Фридман) и наблюдение (Хаббл), а что в течение десятка лет многие ученые перемалывали проблему с переменным успехом и добыванием новых фактов, и в конце концов только Хабблу удалось убедить научное собщество (хотя хаббловую константу до него посчитали с разной оценкой минимум пять раз).

В процессе попялурно излагаются основы космологии, а также тот факт, что яркость ночного неба позволяет не только утверждать о том, что был Большой взрыв (как событие, приведшее к появлению звезд и галактик), но и определить время, когда он произошел.

Cymatics

Обычно мы воспринимаем звуки слухом, а сама волна представлена в виде одномерной функции. Художнику Linden Gledhill с помощью воды и неоновых стробоскопов получилось изменить это представление, когда он попробовал увидеть звук. То, что у него получилось, показано ниже.

Звук представляет собой волну, а стробоскопы в состоянии "фотографировать" состояние волны с определенной частотой. Соответственно, из ряда фотографий фронтов волны можно собрать объемное изображение распространения звука. Для этого резервуар с водой ставится на акустическую колонку, разделенный с ней тонкой мембраной. Колонка способна через усилитель по программно генерируемому сигналу с компьютера создавать звук и возмущать воду. В процессе звук выходит из колонки и все это фотографируется сверху.

• 
• 
• 
• 
• 

Ссылка на галерею.

Описание на Dailymail.

Заимствование через перевод

Встретил явный случай заимствования текстов для написания статей, диссертаций и пр. Никаких претензий к самой работе, но вот сам факт удивления.

Открываем введение диссертации Промского А. В. «Формальная семантика C-Light программ и их верификация методом Хоара» и смотрим:

Тысячекратный рост производительности компьютеров за последние 25 лет привел к росту размеров программ в тех же пропорциях. Область применения огромных программ (от 1 до 40 млн. строк) значительно увеличилась за последнее десятилетие. Для таких больших программ является необходимым требование разработки по разумной цене и дальнейшей модификации и поддержки в течении всего их жизненного цикла (часто более 20 лет). Размеры и эффективность программ и коллективов, занимаюш;ихся их проектированием и сопровождением, не могут расти в одинаковых пропорциях. При достаточно устоявшейся (и зачастую оптимистичной) оценке в одну ошибку на тысячу строк кода такие программы быстро могут стать неуправляемыми. Поэтому в ближайшие 10 лет проблема надейюности программного обеспечения может стать одним из основных вызовов для современных компьютерно-зависимых обществ.

Никаких ссылок, просто текст. Теперь открываем статью P Cousot, «Abstract Interpretation Based Formal Methods and Future Challenges»:

The evolution of hardware by a factor of 10⁶ over the past 25 years has lead to the explosion of the size of programs in similar proportions. The scope of application of very large programs (from 1 to 40 millions of lines) is likely to widen rapidly in the next decade. Such big programs will have to be designed at a reasonable cost and then modified and maintained during their lifetime (which is often over 20 years). The size and efficiency of the programming and maintenance teams in charge of their design and follow-up cannot grow in similar proportions. At a not so uncommon (and often optimistic) rate of one bug per thousand lines such huge programs might rapidly become hardly manageable in particular for safety critical systems. Therefore in the next 10 years, the software reliability problem is likely to become a major concern and challenge to modern highly computer-dependent societies.

И перевод не нужен, т.к. был дословно взят кусок, переведен, и вставлен прямо в начало введения, т.е. всей диссертации. Правда только, копирование почему-то из 10⁶ роста сделало 10³ рост, единственная разница. Остальное 100%-ное попадание.

Такой вот способ. Если лень писать, то можно похожее найти на другом языке и перевести. И вроде как ещё техника до выявления таких копий не дошла.

О разных научных журналах

Уже давно наблюдаю разницу для современных научных журанлов, по большей части праявляющуюся между отечественными (бывшего СССР) и буржуйскими (англоязычными). И пару дней назад обратная связь с редактором одного англоязычного журнала подтвердилась.

Данная разница визуально проявляется в количестве ссылок на литературу. При рассмотрении статьи в русскоязычном типично наличие 5-10 штук, в то время как для англоязычных в настоящее время минимальный предел где-то 10, при этом типично 20-30, а иногда для статьи в 5 страниц можно найти более 50 ссылок.

Также это характерно для современного мира. В свое время Дейкстре было позволительно выпускать книги вообще без ссылок, а классические работы по программированию далеко не всегда превышали 10 шт. Сейчас же многое изменилось, что думаю связано как с приходом массового Интернета (больше доступа к работам), так и увеличением кол-ва работ (фронт исследований).

В последней отправке статьи в англоязычный журнал (6 стр, 16 ссылок) одним из комментариев редактора (не рецензента) было следующее:

The reference section is a little bit weak for a journal submission. The author is encouraged to do a more diligent literature review (it would better serve the credibility of his work and highlight the meaningfulness of its contribution)

Т.е. ссылок маловато для уровня статьи журнала, рекомендуется пройти более детальный обзор литературы для понимания и демонатрации вклада работы.

Отмечу, что это уровень редактора, т.е. более высокоуровневый контроль, нежели рецензент (который более специалист в конкретной теме, а редактор специалист вообще). Поэтому такое требование для кол-ва ссылок рассматриваю как более формальный показатель. Т.е. их может быть действительно нужно больше, а может и не быть. Это как требование к кандидатским диссертациям минимум 100 ссылок, иначе это неуважение к другим, хотя реально они может быть и не нужны.

Но вместе с тем, кол-во ссылок для буржуйских журналов скорее более обязательный критерий, который ведет к тому, что нужно больше обоснований актуальности темы статьи, больше сравнений с методами по решению рассматриваемой задачи и т.д.. Т.е. новый кирпич в здание науки нужно получше закрепить и поставить в нужное место, чтобы потом им было удобно пользоваться и он достиг целевой аудитории.

Для журналов постсоветского пространства такого по большей части не наблюдаю. Более того, меня два раза просили уменьшить количество ссылок (оба раза с ~40 до хотя бы 30). И даже более того, один раз мне прозвучала где-то такая фраза (хорошо что не от редактора):

— Если у вас столько ссылок, то что же вы сами сделали в статье? [типа, может быть вы вообще ничего не сделали?]

Оставил без комментариев..

Также для ряда журналов даже приличного уровня наблюдаются случаи, когда количество ссылок меньше 5, половина из которых статьи автора.

Встречал мнение, или это обоснование, что в постсоветском пространстве сильна традиция сокращать объем статьи всеми доступными способами. Изначально мотивация заключалась в экономии бумаги, но дальше приобрела особые формализованные формы. Сокращение объема текста в ряде случаев весьма обоснованно, но в ряде других случаев статья урезается так, что становится понятной только автору. И вместе с этим под перекрестный огонь попадают ссылки на литературу, большое кол-во которых не приветствуется.

Таким образом, приходится использовать индивидуальный подход…

Первая публикация с вариантом на английском

Где-то с месяц назад вышла первая моя научно-рецензированная статья, которую можно прочитать на английском. Это минский журнал «Надежность», от принятия до публикации прошло где-то немногим более полугода.

Статья посвящена проблемам валидации при разработке и верификации программного обеспечения для систем, критичных по безопасности (безопасность которая safety). В частности, про выбор функции безопасности, в котором необходимо как выполнять требования с минимальными потерями, так и соблюдать баланс.

Отпраздновать что ли…

Olympus BioScapes

И ещё один известный мне квази-научный фотоконкурс — конкурс Art of Failure.

Каждый год компания Olympus, являющаяся одним из ведущих мировых производителей фототехники, микроскопов и других оптических инструментов, проводит конкурс Olympus BioScapes Digital Imaging Competition. В этом конкурсе принимают участие снимки различных микроскопических форм жизни, сделанные при помощи оптических микроскопов с использованием различных технологий съемки.

• 

  "Жуки-братья", Два экземпляра насекомых вида Gonocerus acuteangulatus, размерами по 3 миллиметра, которые появились на свет два часа назад.

• 

  Открытая ловушка водного насекомоядного растения Utricularia gibba с одноклеточными организмами внутри.

• 

  Эмбрион летучей мыши вида Molossus rufus.

• 

  Зародыш цветка лилии, поперечное сечение.

• 

  Микроорганизм Paramecium.

Идея, её реализация и распространение

Меня поpажают люди наyки. Они за всю жизнь пpидyмывают 1 идею, а потом боятся ее сказать хоть ближайшим дpyзьям, боясь что ее yкpадyт. Идyт годы, и идея так и yстаpевает, не бyдyчи опyбликованной. Люди искyсства и бизнеса подают новые идеи сотнями, и совеpшенно спокойно относятся к томy, что какие-то из них бyдyт pеализованы на стоpоне.

Полугуманитарный преподаватель

Цитата из Капеллана Дьявола (с.269):

Однажды мы с Биллом разговаривали о термитах на отделении зоологии в перерыве на кофе. Нас особенно занимало, что за эволюционное давление привело термитов к их необычайной социальности, и Гамильтон стал хвалить «теорию Стивена Бартца». «Но, Билл, — возразил я, — это же не теория Бартца. Это твоя теория. Ты опубликовал её на семь лет раньше». Он помрачнел и стал это отрицать. Тогда я сбегал в библиотеку, нашел нужный том журнала «Ежегодный обзор экологии и систематики» и сунул ему под нос запрятанный в его собственной статье параграф. Он прочитал, а затем неподражаемым голосом ослика Иа-Иа признал, что, судя по всему, это и вправду его теория, «но Бартц изложил её лучше» (это правда, и я рассказываю эту историю вовсе не затем, чтобы принизить вклад Стивена Бартца. Билл Гамильтон знал, причем лучше многих, что набросать идею на обороте конверта, — это не то же самое, что разработать на её основе исчерпывающую модель). Напоследок замечу, что среди тех, кого Бартц поблагодарил в своей статье «за полезные советы и критику», был не кто иной, как У.Д.Гамильтон!

На мой взгляд, в этой цитате хорошо показаны две особенные вещи.

Два разных отношения

Представьте, что вы разрабатываете что-то новое, например новая идея/изобретение, или новый продукт как разработка, или пропагандируете новый принцип. И тут выясняется, что кто-то только что сделал то же самое, но от своего имени. Возможно даже лучше. Какие чувства вы испытываете? Радуетесь ли вы или наоборот, чувствуете, что у вас что-то отобрали?

В данном ключе может быть два отношения, противоположных и взаимоисключающих друг друга:

1. Когда хочется никому не отдать и прибить гвоздями свое авторство не только, но и над всем, что из этой идеи следует; а также получить за придуманное плюшки. Надо заставить всех подписать копирайты на себя, доказать свое первенство и прописать его во все педии.
2. Попытаться распространить идею безвозмездно и как можно шире, особо не задумываясь о личном. Если кто-то работает в том же направлении, то поспособствовать изменению мира. Хотят пользоваться? Пусть пользуются, не жалко.

По моему мнению, для данных двух отношений характерно следующее.

Бизнес и личные интересы склоняются больше к первому, наука и гуманизм за все человечество — к второму.

Чем человек становится старше, тем он больше переходит от первого ко второму (эвристическое наблюдение).

Патенты и авторское право — средства для первых, научные публикации и книги — средства для вторых. Первые нагло тырят идеи у вторых, а свои не отдают.

Проработанная модель лучше идеи

Время от времени от имени психологии первых (назовем их эгоистами) слышу такую по смыслу фразу: «Я накидал им идею, и они сделали» с таким подтекстом, что как будто «без моей идеи они вообще никто». Есть ещё другой вариант: «штуку X я придумал и написал ещё в детстве, на коленке, за полчаса; а они её год делали и то еле работает» с подтекстом «это такая мелочь, которую нечего придумывать, я гений и это маленькая частичка моих идей; а эти писатели и внедрятели занимались этим столько времени».

Есть очень две большие разницы между идеей и её реализацией. Кроме того, есть ещё большая разница между реализацией идеи и её продажей (доведением до реального потребителя).

С точки зрения маркетинга и пищевой пирамиды кратко иллюстрирует это следующее выражение: «Тот кто придумывает, получает 1, кто реализовывает 10, кто продает — 100.»

С точки зрения «изменить мир», может быть не так сложно найти идею. Но намного сложнее её реализовать на практике. И ещё на порядок сложнее довести её до потребителя, чтобы ей пользовались многие.

К сожалению, далеко не все чувствуют разницу между проработанной моделью и идеей, а также разницу между моделью и повсеместным её использованием.

В завершение, интересный подход в плане распространения своих идей из той же книги и от того же автора, заключающийся в том, чтобы забросить в чужое сознание идею так, чтобы другой человек считал её своей и сам её проработал и продвинул:

Что интересно, У.Д. Гамильтон (тот, о ком была первая цитата) свою теорию соотношения полов у медоносных пчел точно так же опубликовал не в специальной заметке в журнале «Nature», как сделал бы любой ученый с нормальной степенью амбициозности, а спрятал в рецензии на чужую книгу. Кстати, у этой рецензии был безошибочно узнаваемый гамильтоновский заголовок: «Азартные игроки со времен зарождения жизни: усоногие, тли, вязы».

Art of Failure

Теперь прибавился к известным мне квази-научным фотоконкурсам конкурс Art of Failure.

Конкурс проводится в рамках международного симпозиума IEEE по физическому анализу и анализу отказов интегральных полупроводниковых схем (IEEE International Symposium on the Physical and Failure Analysis of Integrated Circuits). На этом конкурсе представляются имеющие художественную ценность фотографии необычных объектов и явлений, которые возникают на кристаллах микросхем и других полупроводниковых приборов, возникшие в результате неисправности или выхода из строя этих кристаллов.

• 

  Именно эту картину увидел на изображении, снятом электронным развертывающим микроскопом, Лим Сав Синг (Lim Saw Sing), сотрудник компании Infineon Technologies, рассматривая поверхность полимидного кристалла, подвергнутого процессу ионного травления. Этот снимок занял первое место в конкурсе Art of Failure 2012.

• 

  Мембрана из специального материала "прилипла" к коротким частям из углеродной ленты, формируя подобие странного и необычного "леса" на этом изображении с микроскопа. Данный снимок сделал Лим Чен Вэй (Lim Chan Way) из компании Infineon Technologies.

• 

  Аналитики компании Advanced Micro Devices посчитали, что данная структура на поверхности кремниевой подложки очень смахивает на слона в головном уборе. Фотография так же принадлежит Жаклин Ква (Jacqueline Kwa) из компании AMD.

• 

  Проводя свои исследования, инженеры компании WinTech Nano-Technology создали эти 20-микронные структуры из меди, используя технологию нанопроизводства с использованием сфокусированного ионного луча. Фотогорафия Ху Бинг Шен из компании WinTech Nano-Technology.

Fatal Defect & Computer Related Risks

Читаю сейчас книги Fatal Defect и Computer Related Risks. Сначала планировал по отдельности, но придется читать вместе.

Эти книги рассказывают о том, как далеки от совершенства любые компьютеры и о том, к каким последствиям могут приводить различные программные и аппаратные ошибки. Компьютеры глубже проникают в нашу жизнь — они находятся в микроволновках и пылесосах, в автомобилях и самолетах, управляют биржами и опасным химическим производством, роботами и военными системами, выполняя при этом ключевые функции — и постепенно последствия дефектов становятся все более ощутимыми, разрушения более стремительными и масштабными. Цена ошибки возрастает и этому вопросу требуется уделять больше внимания.

Книги написаны в одно время и на одну тему, и, более того, основаны на очень похожем материале. Однако внутри имеют разные приближения к одной и той же проблематике. Computer Related Risks — весьма научная, где изложено все по полочкам и темам, по большей части сухая статистическая информация и тематический и факторный анализ. Fatal Defect — напротив, это книга для рядового читателя, где рассказывается множество различных случаев и историй, а сама книга читается как детектив и является хорошим кандидатом на то, чтобы вдохновить людей в или на данную область (Safety-Critical Systems).

Источники для книг основаны в первую очередь на Computer Risks Forum — это онлайновый ресурс, действующий с 1985 года. Его назначение — оповещение и обсуждение любых проблем, связанных с компьютерными рисками, но в первую очередь фокус ставится на больших системах автоматизации процессов, на системах, проблемы в которых могут приводить к большим экономическим потерям и угрожать здоровью и жизни людей. C самого начала существования форума его модератором является активист Peter G. Neumann (Harvard ph.D., длительное время работал в Bell Labs и ACM), занимающийся им в свое свободное время, — он же автор второй книги на моей картинке.

Необходимость такого ресурса обусловлена несколькими причинами. Прежде всего ресурс предоставляет информацию о том, что скрыто от посторонних лиц в отношении компьютерных систем. Ни один банк не хочет обсуждать публично то, что происходит в его автоматизированных системах, какие ошибки имеют место, и тем более не публикует свое внутреннее программное обеспечение. И легко понять, почему так происходит — люди не хотят, чтобы их ошибки стали достоянием общественности, так как юристы всегда готовы подать иск в суд, конкуренты спешат оклеветать и получить выгоду, а сотрудники национальной безопасности стоят на страже государственной тайны. Считанные программисты рискуют потерять свою работу для того, чтобы высказать публично о том, что имеющиеся системы вполне вероятно могут привести к неблагоприятным и фатальным последствиям в широком масштабе. Однако, такое состояние приводит к тому, что человечеству намного сложнее учиться на своих ошибках, когда причины и хронология катастрофичных событий умалчиваются.

Форум представляет собой место, где информация о дефектах в аппаратно-программных комплексах собирается с различных источников, высказывается и обсуждается. Кроме того, любой может анонимно прислать что-либо, и это станет предметом обсуждения и достоянием общественности. Компьютерные системы нельзя полностью лишить дефектов, но с помощью обратной связи можно улучшить и ускорить процесс учета ошибок прошлого и делать новые системы лучше.

Сейчас две цитаты из книг об одном и том же событии для того, чтобы можно было понять, в каком ключе и как построена каждая из книг и о чем они вообще (перевод мой). В первой из книг кроме самой информации есть множество анализа влияния различных факторов, ошибок в зависимости от предметной области и способов преодоления проблем.

French Air Inter Airbus A320 crash

A French Air Inter Airbus A320 crashed into Mont Sainte-Odile (at 2496 feet) on automatic landing approach to the Strasbourg airport on a flight from Lyon on January 20, 1992. There were 87 people killed and 9 survivors. A combination of human factors (the integration of the controller and the humanmachine interface, and lack of pilot experience with the flightdeck equipment), technical factors (including altimeter failings), and somewhat marginal weather (subfreezing temperature and fog) was blamed. There was no warning alarm (RISKS 13, 05; SEN17, 2; 18, 1, 23; 19, 2, 11).

Крушение французского аэробуса A320 компании Inter Airline

Аэробус A320 французских авиалиний компании Inter Airline потерпел крушение в Mont Sainte-Odile (на высоте 2496 футов) при автоматической посадке в аэропорте Strasbourg во время рейса из Lyon'a 20 января 1992 года. Погибло 87 пассажиров и спаслось 9. Сочетание человеческого (интеграция контроллера и человеко-машинного интерфейса, недостаточный опыт пилотов с новым оборудованием самолета), технического (включая ошибку высотомера) и погодного факторов (температура ниже нуля и туман) объявлены причиной катастрофы. При этом во время происшествия не было сигнала тревоги.

Inside Risks

Slumping with age, the rounded, heavily wooded peaks of the Vosges massif in northeastern France bear their long history with stolid fortitude. Castles, monasteries, and ancient fortifications guard the heights; medieval towns and patchworks of vineyards crouch in verdant valleys opening onto the plains of Alsace, adjacent to the Rhine River. In this part of France, summers tend toward the warm and sunny, though winters in the highlands can be markedly snowy and severe.

Near the nothern tip of the Vosges, Mont Sainte-Odile rises to height of nearly 2500 feet above sea level. Pilgrims flock to the cluster of buildings that crown the peak to pay homage to Sainte Odile, who founded a convent on this site in the eighth century. Tourists trek the serpentine road to its summit for the magnificent view. On a clear day, they can glimpse the city of Strasbourg, about thirty-five miles to the northeast, and the Black Forest in neighboring Germany.

On January 20, 1992, a jet airliner plowed into a pine forest in the highlands near Mont Sainte-Odile. Just seven minutes away from the airport serving Strasbourg, the sleek Airbus A320 aircraft should have being flying at an altitude of nine thousand feet and descending slowly. Instead, it was at roughly twenty-four hundred feet when impact occured at 7:45 in the evening. The airliner sent out no distress signal before the crash. It simply broke radio contact and abruptly vanished from radar. The nine passengers who survived the crash reported they had noticed nothing out of the ordinary until the moment of impact.

Eighty-seven people died in the crash. Darkness, freezing temperatures, thick fog, gusty winds, and deep snow hindered rescue efforts. It took more than two hours for a relief party to locate the wreckage and begin ministering to the survivors. By that time, news of the disaster was already spreading throughout the world by way of a vast electronic web of telephone lines, radio links, microwave transmitters, and the rest of the paraphernalia that constitutes our communal nervous system. As details of the crash emerged, radio and television reports, followed by newspaper articles, conveyed to a receptive audience the raw material to feed an age-old, ghoulish fascination with disaster and tragedy.

The next morning in Washington, D.C., James H. Paul, a staff member of the investigation and oversight subcommittee of the U.S.House of Representatives, noticed a report of the crash distributed by the Reuters news agency. The story bore the provocative headline: "Latest Crash Heightens Controversy over Airbus A320".

The A320's notoriety stems from the innovative technology incorporated in the airliner. Built be a consortium of French, German, British, and Spanish firms working together as Airbus Industrie, this narrow-bodied, twin-engine, 150-seat aircraft was the first of a new breed of airliner in which pilots control the airplane entirely through computers.

Paul's interest in the A320 crash arose in part from his role as one of the authors of a 1990 study called Bugs in Program: Problems in Federal Goverment Computer Software Development and Regulation and in part from a concern he shared with others in the computer world about the difficulties of coping with the faults, or bugs, that plague just about any computer system.

Paul activated his computer's link with the Internet, a labytinthine, worldwide network of computer networks and communications lines that can pass messages — electronic mail — from one computer user to another throughout the system. Using the address RISKS@CSL.SRI.COM, he sent out a copy of the Reuters article. giving his message the title: "Another A320 crash in France." Moments later, the missive arrived at a computer at SRI International, a high-technology research center in Menlo Park, California. There it remained stored until Peter G.Neumann, a principal scientist in the computer science laboratory at SRI, found a moment in his busy day to check the accumulated messages, which he fashions into the frequent reports of the Forum on Risks to the Public in Computers and Related Systems. Neumann made Paul's submission the first item in the report he distributed electronically on January 22, two days after the A320 crash.

Though novel in commercial aviation, the use of sophisticated computer systems to operate and keep high-performance jets in the air is essential for several types of military aircraft. The experimental X-29 military jet, with an unconventional, swept-forward wing design that makes it appear to be flying backward, is aerodynamically unstable, and no human pilot can fly it unaided. Only a computer can make adjustments quickly enough to keep the plane in the air. Already in service or being tested, the F-117A Stealth fighter, B-2 Stealth bomber, and F-22 advanced tactical fighter don't even have mechanical systems to act as backups for their computer controls.

The mechanics of steering an airplane and keeping it aloft were much simpler and more direct in the early days of powered flight. When Orville Wright coaxed the Wright Flyer into the air on December 17, 1903, near kitty Hawk, North Carolina, his whole body came into play to control the plane. Lying prone beside the engine on the lower of a pair of cloth-draped wings, with his feet hooked over a spar, Wright used his arms to raise or lower the flying machine's horizontal front rudder to keep the plane at the proper angle. Cradled in a wooden yoke, his hips controlled wires that warped the wing tips for lateral balance. These hip movements also deflected the aircraft's vertical rear rudder to steer the plane.

The same fundamental principles underlie control of today's highly automated aircraft, but the link between a pilot and the consequences of his or her actions has become much less direct. Even with mechanical controls in a large, modern airliner, there's really no direct connection between the pilot's hand and the airplane's behavior. In a fly-by-wire arrangement, when pilot pushes the plane's control stick to either side to turn the plane left or right, electronic sensors send signals to a set of flight-control computers. Instructions in the form of a computer program allow the computers to calculate what adjustments to make to the plane's rudder, flaps, or wing surfaces called ailerons. The computers, in turn, relay commands via an extensive network of electrical wiring to mechanical devices installed in the wings and tail to make the required changes in position of the movable parts. The plane then banks left or right. The pilot feels a comfortable amount of resistance in the control stick, just as if he or she were maneuvering the plane directly, but it's all a sham. A computer adjusts actuators in the stick to create the illusion of direct control.

In the Airbus A320, flight computers go so far as to tell the pilot how to fly the airplane, for example, by restricting how quickly or how far he or she can bank the airplane to the left or right. That's because the engineers who designed the aircraft gave the flight-control computers full authority to operate the airplane and override a pilot's actions when these actions force the plane into a situation that exceeds its capabilities and structural limitations. Faced with a sudden, wind-induced, stomach-churning drop in altitude, a pilot can react instantly by pulling all the way back on the control stick to nose the plane up, fully confident that the flight-control computers will ensure that the plane doesn't lurch into a deadly stall. At least, that's the theory.

Numerous pilots have complained that such delegation of authority to computers restricts their actions in an emergency. The pilots believe that a flight crew should be able to take any action deemed necessary to avoid crashing into a mountain or collinding with another aircraft — even if it means stressing the plane beyond its tolerances or flying it in an unconventional manner. Ironically, the computer-massaged A320 flies so smoothly and quietly under normal circumstances that both passengers and pilots have little sense that they are flying, and that in itself poses a risk of pilot overconfidence or complacency.

Reliance on computers for such critical functions as flight control also worries some computer professionals, whose experiences with a wide variety of computer systems have invariably demonstrated that no computer operates flawlessly all the time. Bev Littlewood, a professor of software engineering at City University in London, England, has long argues that because it's impossible to guarantee a sufficiently high level of reliability, the use of computers may be inappropriate for critical functions in aircraft, medical equipment, nuclear power plants, emergency communications systems, and other situations in which human life can be placed in jeopardy as a result of a computer failure.

Внутренние риски

Утопая со временем, круглые, поросшие густым лесом пики горного массива Вогезы на северо-востоке Франции несут свою давнюю историю флегматичной силы духа. Замки, монастыри и древние укрепления охраняют высоты; средневековые городки и полосы виноградников покрывают зеленые долины, простирающиеся на равнине Эльзаса, прилегающей к реке Рейн. В этой части Франции летом тепло и солнечно, а зимы в горах могут быть ощутимо снежными и суровыми.

Рядом с северной вершиной Вогезы гора Сент-Одиль поднимается на высоту 2500 футов над уровнем моря. Паломники стекаются в несколько зданий, окружающих пик горы, чтобы воздать должное святой Одили, которая основала женский монастырь в этом месте в VIII веке. Туристы едут по серпантину на вершину, чтобы там насладиться великолепным видом. В ясный день они могут увидеть город Страсбург, который находится в тридцати пяти милях на северо-восток, а также город Шварцвальд в соседней Германии.

20 января 1992 года реактивный пассажирский самолет врезался в сосновом лесу в горах рядом с Монт-Сент-Одиль. Всего семи минутах от принимающего аэропорта в Страсбурге, гладкий аэробус A320 должен был лететь на высоте в 9 тысяч футов и медленно снижаться. Вместо этого, он был на высоте около двадцати четырех сотен футов тогда, когда столкновение произошло вечером в 7:45. Лайнер не посылал ни одного сигнала о бедствии до катастрофы. Он просто потерял радиосвязь и моментально исчез с радаров. Девять пассажиров, которые выжили, сообщили в дальнейшем о том, что они не заметили ничего необычного до момента удара.

Восемдесят семь человек погибло в этой катастрофе. Темнота, температура ниже нуля, густой туман, порывистый ветер и глубокий снег препятствовали усилиям спасателей. Прошло более двух часов, прежде чем поисковая команда определила место крушения и начала оказывать помощь выжившим. К этому времени, новости о проишествии уже начали распространяться по всему миру посредством огромной сети телефонных линий, радио-связи, микроволновых передатчиков и остальной инфраструктуры, которая составляет нашу общую систему связи. Как только прояснялись детали катастрофы, радио и телевизионные выпуски, а затем и газетные статьи передавали принимающей аудитории сырой материал для того, чтобы кормить вековой, омерзительный интерес к бедствиям и трагедиям.

Следующим утром в Вашингтоне, округе Колумбия, James H.Paul, один из сотрудников подкомитета по следствиям и надзору палаты представителей США, заметил отчет о крушении, распространяемого агенством Reuters. История несла провокационный заголовок: «Последняя авария усиливает полемику вокруг аэробуса А320».

A320 известен своим происхождением от инновационных технологий, которые были заложены в авиалайнере. Построенный консорциумом французских, немецких, британских и испанских фирм, работающих вместе под маркой Airbus Industrie, это узкофюзеляжный, двухмоторный, 150-местный самолет, являющийся первым из нового поколения авиалайнеров, которым пилоты управляют полностью посредством компьютеров.

Интерес Paul'a к катастрофе A320 возник отчасти из-за того, что он был одним из авторов расследования 1990 года под названием «Ошибки в программе: проблемы правительственной компьютерной разработки программного обеспечения и его регулирование» и частично потому, что он поделился своей озабоченностью с остальным компьютерным миром сложностями преодоления отказов и ошибок, которые мешают работе практически любой компьютерной системы.

Paul активировал в своем компьютере связь с Интернетом, с лабиринтом, мировой сетью коммуникационных линий между компьютерами, которая может обмениваться сообщениями — электронными письмами — от одного компьютера к другому по всей системе. Используя адрес RISKS@CSL.SRI.COM он отправил копию статьи Reuters со следующим заголовком: «Ещё одна катастрофа А320 во Франции». Моментом позже, сообщение прибыло на компьютер SRI International, высокотехнологичный центр в Menlo Park, штат Калифорния. Там оно хранилось до тех пор, пока Peter G.Neumann, главный научный сотрудник, работающий в научной компьютерной лаборатории в SRI, нашел момент в своем загруженном графике и проверил пришедшие сообщения, которые он в дальнейшем привел к формату форума о компьютерных рисках, работающего в открытом доступе и связанного по теме с надежными системами. Neumann внес как первое сообщение в своем докладе то, что прислал Paul, и отправил отчет 22 января, через два дня после крушения A320.

Хотя повествование идет о коммерческой авиации, использование сложных компьютерных систем для эксплуатации высокопроизводительных реактивных самолетов в воздухе также важно для нескольких типов военных самолетов. Экспериментальный реактивный военный самолет X-29 имеет нестандартный дизайн с обратной геометрией крыла, из-за которого по форме кажется, что он летит назад, он аэродинамически чрезвычайно неустойчив и без посторонней помощи ни один человек не справится с его управлением. Только компьютер может вносить коррективы в полет так быстро, чтобы самолет удержался в воздухе. Уже находятся на вооружении или проходят испытания истребитель F-117A Stealth, бомбардировщик B-2 и многоцелевой истребитель F-22, которые даже не имеют механических систем в качестве резервного способа управления, отличного от компьютерного.

Механика управления самолетом и удержанием его в воздухе была намного более простой и директивной на ранних этапах истории управляемого полета. Когда Орвилл Райт уговорил братьев Райт подняться в воздух в 17 декабря 1903 года, рядом с Kitty Hawk, Северная Королина, их тело полностью было включено в действие по управлению самолетом. Лежа ничком рядом с двигателем на нижней паре крыльев, обытых тканью, с захваченными ногами за перекладину, Райт использовал свои руки чтобы поднимать или опускать передние горизонтальные рули для того, чтобы держать самолет под нужным углом. Качающиеся в деревянном коромысле, его бедра контролировали канаты, которые изменяли окончания крыльев для поддержания бокового равновесия. Эти движения бедрами также влияли на вертикальный задний руль, который направлял движение самолета.

Те же фундаментальные принципы лежат в основе управления в высокоавтоматизированных самолетах нашего времени, но связь между пилотом и последовательность действий стала намного менее директивной. Даже в случае механического управления в большом современном авиалайнере на самом деле нет прямой связи между рукой пилота и поведением самолета. В электродистанционной системе управления, когда пилот двигает ручку управления самолетом в любую сторону чтобы развернуть его вправо или влево, электронные передатчики посылают сигналы множеству компьютеров, ответственных за управление. Инструкции в форме для компьютерных программ позволяют компьютерам рассчитать какие корректировки нужно применить к рулю и закрылкам, или поверхностям крыла, называемого элероном. Компьютеры в свою очередь, посылают команды через обширную сеть электро-механических устройств, установленных на крыльях и хвосте, чтобы выполнить необходимые изменения в положениях подвижных частей. Плоскости накреняются влево или вправо. Пилот чувствует себя комфортно так, как бы он сам двигал ручку управления в простом механическом самолете, где имеет место непосредственное воздействие, но это все обман. Компьютер регулирует все приводы и создает иллюзию директивного контроля.

В аэробусе A320 компьютеры пилотирования зашли так далеко, что они могут сказать пилоту как он должен летать на самолете, например, путем ограничения как быстро или далеко он может переместить крен при управлении влево или вправо. Это происходит потому, что инженеры, которые спроектировали самолет, дали компьютерам, ответственным за контроль полета, полное право управлять самолетом и изменять действия, которые пилот может совершить например в ситуации когда они выходят за конструкционные пределы или возможности. Столкнувшись с внезапностью (ветер, резкое падение по высоте) пилот может мгновенно отреагировать, потянув по максимуму ручку управления для поднятия носа самолета в полной уверенности, что компьютеры будут гарантировать, что самолет не накренится и не потеряет скорость, что будет равносильно смерти. По крайней мере так звучит в теории.

Множество пилотов жаловалось, что такая передача полномочий компьютерам ограничивает действия человека в чрезвычайных ситуациях. Пилоты считают, что экипаж должен иметь возможность выполнять любые действия, которые по их мнению считаются необходимыми например в случае опасности врезаться в гору или столкнуться с другим самолетом — даже если в этом случае идет выход за допустимые плоскости или это похоже на попытку полета в нетрадиционной манере. По иронии судьбы, под контролем компьютера A320 летит плавно и бесшумно при нормальных обстоятельствах, и как пассажиры, так и пилоты мало понимают в том, как они летят, что само по себе представляет опасность чрезмеренной уверенности пилота или его самоуспокоения.

Доверие компьютерам в таких критичных функциях как управление полетом самолета также беспокоит некоторых специалистов в IT, опыт которых в работе с широким спектром компьютерных систем определенно показал, что ни один компьютер не работает безупречно все свое время. Bev Littlewood, профессор программной инженерии в City University Лондона (Англия) уже давно утверждает, что невозможно гарантировать дотаточно высокий уровень надежности, а использование компьютеров может быть неподходящим в таких областях, как управление самолетами, медицинским оборудованием, ядерной энергетикой, в системах аварийной связи, и в других ситуациях, в которых жизнь человека может оказаться под угрозой в результате отказа компьютера.

Деньги как мотивация в высокотехнологичных стартапах

Интересная публикация на тему: Does money matter? Wealth attainment as the motive for initiating growth-oriented technology ventures (оригинальная ссылка).

Анализировались высокотехнологичные предприятия Британской Колумбии (Канада). Предприниматели стартапов и их коллеги топ-менеджеры, которые отказались в пользу занимаемой должности по найму.

Как выяснилось, деньги не являются единственным, и даже не являются самым важным фактором как для стартапщиков, так и для топ-менеджеров.

В классических теориях экономики считается, что люди выбирают те варианты поведения, которые приносят наибольшую прибыль. То есть, денежные вопросы ставятся как наиболее значимые и чуть ли не единственные. При этом данное понимание жестко прошито в современные социум и культуру. Исследование показывает, что это далеко не так.

Материалы и методы

Исследование психологическое. Сначала разослали 1800 анкет, из которых ~ на 600 ответили. Нужны были те, кто участвовал в стартапе или рассматривал предложение стартапа. Из этих людей выбрали тех, кто за прошедшие 5-10 лет являлся основателем стартапа, топ-менеджером или владельцем фирмы. Из них 54 согласились на подробное интервью. Плюс из выборки опрашивалась контрольная группа, это те, кто рассматривали возможность стартапа, но отказались от неё (31 человек). Далее исключено было 3+3 человека, ответы которых были не полные. И результат ушел на анализ.

Анализ проходил по 11 факторам:

Wealth

Стать богатым, заработать денег, достичь своих финансовых целей

Vision

Реализация своих замыслов, что из себя должна представлять организация, какие цели перед собой ставить

Stability

Чувствовать себя стабильно в социальном, политическом и личном. Чувствовать себя комфортабельно по отношению к будущему.

Power

Быть вовлеченным в ключевые решения. Иметь влияние и власть.

Lifestyle

Получать от жизни удовольствие, быть здоровым, проводить время с тем, с кем хочется.

Leadership

Мотивация и влияние на других.

Innovation

Создание чего-то нового или особенного. Реализация оригинальных идей.

Independence

Свобода и гибкость решений. Быть хозяином себя. Работать там, тогда и с тем, с кем хочется.

Ego

Не быть толпой. Выигрывать. Создать свое имя-бренд.

Contribution

Помогать другим. Влиять на общество с помощью организации.

Challenge

Использование всех своих талантов. Самореализация. Решение большего круга вопросов и получение большей ответственности.

Каждый из факторов оценивался по трем параметрам: Importance (важность с точки зрения карьеры и самого человека), Salience (принятие решений с точки зрения проектов), Satisfaction (удовлетворение принятыми решениями; например за последние 5-10 лет).

Выводы исследователей

Те, кто стартаповал, меньше верили и учитывали вероятность зарабатывания денег на данном предприятии. Т.е. либо игнорировали риск, либо он для них не имел значения.

Конечно же $ мотивируют, но как оказывается, это не единственный стимул и цель.

Как выяснилось, такие мотивации, как innovation, vision, independence, challenge были самыми значимыми. Это проявилось для обоих групп, но для стартапщиков в более яркой и выраженной форме.

Насколько значимыми, можно посмотреть на табличку (слева стартапщики, справа топ-менеджеры)(кликабельно):

Данное исследование не единственное в своем роде. Например в материалах статьи есть ссылка на другой результат:

In fact, Roberts (1991) found that money was not a significant motive for the initiation of high-technology ventures; motives such as independence and challenge were more important.

Там было сравнение не стартап vs не-стартап, а чистый хай-тек venture (создание нового авантюрного предприятия).

В исследовании потенциально есть (по моему мнению) два фактора, которые не учтены и могут серьезно влиять не результат. Первый (незначительный) — это качество выборки. Если из 1800 выбирается только 54, то это могут быть например только те, кто хочет участвовать в исследованиях, и соответственно с большим чувством полезности к обществу. В результате — нерепрезентативная выборка. Второй — более значимый. Это то, что во многих психологических опросах люди ведут себя совсем не так, как в реальной ситуации (см. "Слова в психологических экспериментах ничего не стоят"). Другими словами, на опросе люди могли отвечать так, как они о себе думают, а в реальности принимать совершенно другие решения.

Гуманитарные и технические науки

В каждой естественной науке заключено столько истины, сколько в ней математики.

(И. Кант)

Всё, что нельзя выразить в цифрах — это не наука, это — мнение.

(Роберт Хайнлайн)

Этот пост о разделении гуманитарных и технических наук. О том, что не все есть в науке — это математика. О том, как связаны гуманитарии и технари. О том, что для программирования нужны далеко не только технические навыки.

Необходимое условие точных наук

Оно же — необходимое условие для технических наук, для математики и для работы технического мышления.

Все технические науки (а некоторые говорят, что это якобы вся наука) опираются на теорию первого порядка. То есть, все, что работает с точными символами, формулами и значками, может быть описано логикой первого порядка. Здесь о теории первого порядка можно не задумываться, а основной смысл в том, что все технические науки имеют одно логическое (математическое) основание. Отличаются теории только набором аксиом. Ну и набором инструментов, чтобы часто встречаемые логические конструкции записывать покороче.

Ключевое здесь то, что любая техническая теория работает только тогда, когда имеется набор железобетонных утверждений. То есть, аксиом, которые выполняются всегда. Например, только если свет распространяется по прямой, то только тогда мы получим геометрию Евклида. Только если числа 1,2,3,4,… упорядочены друг за другом — получим арифметику. Аксиомой может быть постулат или закон (непреодолимость скорости света, закон Ома, …), т.е. что-то, обладающее свойством железобетонности.

Если таких аксиом нет, то нет никакой технической науки. Нет ни математики, ни матмоделей, ни формул, ни цифр, … Но, тем не менее, есть науки, которые не содержат в себе аксиом. Например лингвистика (смысл слова в которой у каждого человека может отличаться от другого и меняться с течением времени; все, что касается правил — работает с исключениями, поправками, натяжками и «авторским стилем»). Кроме того, есть науки, в которых часть изучаемой области аксиоматике не поддается. Например в биологии молекула ДНК это не постоянный носитель информации, а такой носитель, который может в любой момент изменится, быть исправленным другим носителем, стать активным устройством и др..

Постоянный процесс формализации в технических науках

Изначально если брать какую либо предметную область, на сейчас покрытую технической наукой, то в ней не было аксиом. Была предметная область, в которой было все непонятно. Звезды непонятно двигались по небу, тела непонятно как взаимодействовали в природе, свет и тепло непонятно как распространялись и пр.. С течением времени начали замечать, что есть что-то, что повторяется. Есть какие-то свойства, которые закономерны. То есть, в непонятной области выполнялась процедура классификации: выбирались некоторые классы явлений, для которых описывались закономерные свойства. Свет распространялся по прямой, тепло передавалось от горячего к холодному, тела чаще падали на землю, нежели оставались в воздухе и т.д..

Таким образом, в предметной области выделялись аксиомы, на основании которых можно было делать выводы о будущем. С течением времени количество аксиом росло, плюс для каждой из них появлялись граничные условия (когда они выполнялись). Непонятная область становилась все более понятной, и этот процесс (формализации) идет до сих пор. Задачей же технических наук является поиск наиболее эффективных в применении аксиом и установки их границ применения.

Таким образом, во-первых, в технических науках постоянно идет процесс формализации. Когда непонятное становится более понятным, количество моделей множится, а наши возможности их использовать увеличиваются. Сам период развития предметной области можно разделить на доаксиоматический и аксиоматический. Во-вторых, техническая наука работает только тогда, когда есть аксиомы. Поэтому техническое мышление начинает сильнее работать только по мере появления новых железобетонных знаний о мире. В-третьих, аксиомы могут быть сгруппированы и сформулированы различным образом. То есть, один и тот же процесс закономерностей можно описать различным набором аксиом (например выбрать 4 направления север-юг-запад-восток, или 4 аналогичных СВ-СЗ-ЮЗ-ЮВ).

Отсутствие аксиом

Что же делать, если аксиом нет? Неужели тут наук нет?

Этим делом как раз таки занимаются гуманитарные науки (в данном контексте).

Такое может произойти в случае, если предметная область малоизучена. Или например она настолько быстро меняется, что нельзя успеть установить аксиомы.

Например языки (любые, как средства общения) постоянно эволюционируют. В силу этого меняется написание слов, их значение, их применение и пр.. Введение неких стандартов (правила языка) частично решает проблему. Но так как в язык постоянно вводятся новые понятия, слова нагружаются новыми смыслами, некоторые слова выходят из употребления, то в силу динамичности сами же стандарты языков вынуждены изменятся.

Даже если выбрать какой-то более оптимальный вариант (возможно привлекая некие технические инструменты), то далеко не всякая система поддастся изменению. Например когда-то пытались все привести к десятичной системе (например время), но это сделать не удалось (так и пользуемся 24 часа, 60 минут и секунд). Мер счисления несмотря на СИ до сих пор много в мире. Таким образом, если уже что-то возникло, и люди к этому привыкли, то изменить это очень сложно. Фактически получается, что больше предыдущий опыт управляет нами, нежели мы оптимизируем его, используя стандарты.

Гуманитарные задачи

Гуманитарными задачами являются: быстрое определение закономерностей; классификация неизвестной предметной области; сопровождение созданных больших систем; создание таких методик и систем, которые способны изменятся под новые факты. Здесь нет аксиом. Здесь все в любое время может изменится. Может появится что-то новое, а что-то уйти в небытие. Система обязана быть полной (описать нужно все, если что потребуется; а если не получается, то ввести новое понятие), но не обязана быть непротиворечивой (одна и та же фраза может быть понята по-разному, но если надо, то можно уточнить; в математике не может быть противоречивых утверждений, иначе она перестает работать на них).

Если мы организуем работу нашего рабочего места — то это гуманитарная проблема. Тут нет по большому счету аксиом. Стул может сломаться. В любое время может появится новая вещь, которую нужно куда-то положить. Вещи нужно быстро находить при необходимости. Постоянно формировать новые привычки и забывать те, которые вышли из употребления.

Инженерная деятельность

Существует мнение, что для инженерной деятельности (и программирования в том числе) важны технические навыки и мышление. Есть другое мнение, которое говорит о том, что гуманитарная подготовка более важна. Как всегда — истина где-то рядом.

Если разработчик чувствует, что если сделать так, то будет плохо — это работа интуиции (гуманитарное мышление). Если делает выводы на основе железобетонных утверждений — то это логика (техническое мышление).

Придумывание идентификаторов — гуманитарная задача (введение новых понятий для работы в будущем). Создание множества структур и объектов для решения задачи — гуманитарная задача (формализация предметной области). Общение с заказчиком с целью выяснить особенности предметной области — гуманитарная задача.

Но. Как только мы определяем утвержденные истины (данные там-то не пропадут; питание не пропадет в течение 10 минут после сигнала тревоги; если записано x=1, то после операции x будет равен 1; на диске есть свободное место в несколько килобайт всегда, …), и начинаем делать выводы от них, то мы решаем задачу технически (математически). У нас есть аксиомы, на основании которых можно делать выводы и писать надежные программы. Или создавать на их основе аппаратные или механические комплексы.

Создание языка (в т.ч. для программирования) — также по большей части гуманитарная задача. Нам нужно вводить новые термины, прибивать старые ненужные структуры, поддерживать нововведения, общаться с пользователями и пр..

Способы поспособствовать научно-техническому прогрессу

Где-то лет 10 лет назад простому человеку достаточно сложно было при желании поспособствовать научно-техническому прогрессу. Сейчас же, с развитием телекоммуникаций, доступа к образованию и ресурсам, это сделать становится намного проще. Кроме того, многие организации сами создают проекты для любителей. В последнее же время количество обращений к обычным смертным, инициатива с обоих сторон и количество результатов заметно возросли.

Способов таких много. Каждый из них требует разных способностей, времени, по-своему интересен. Здесь будет идти речь о них.

Распределённые вычисления

Самый простой способ. Если есть компьютер, который регулярно подключается к интернету, и его вычислительные мощности не используются (чаще всего так и есть), то можно подключится к одному или нескольким проектам. Сервер выдаст вам кусочек большого вычислительного задания, компьютер его со временем решит и отправит обратно. В результате будет решена часть большой научной проблемы. А много таких пользователей позволят сделать это быстрее.

Самыми известными являются проекты платформы BOINC, где можно найти задачи на практически любой вкус и цвет — биология (а значит и медицина), математика (а значит и многое другое), астрономия, физика, …

Есть и другие проекты. Но их уже надо искать. Например достаточно давно существующий проект GIMPS по поиску простых чисел Марсенна. Или например Folding@Home — российский проект по изучению сворачиванию белков.

Радиолюбительская помощь в поиске

Аэрокосмические агентства в случае проблем иногда обращаются к мировому сообществу радиолюбителей в помощи. Например в январе 2011 года NASA потеряла спутник. Далее обратилась за помощью к радиолюбителям. И именно они первыми поймали голос радиомаяка.

Во время проблем с Фобосом были подобные обращения.

Научно-технические конкурсы

Конкурсы проводятся различными организациями и имеют различные цели. Примеры:

Астрономический конкурс для программистов

Если вы увлекаетесь компьютерами, а точнее – программированием и обработкой изображений, то вас может заинтересовать объявленный международной группой ученых конкурс GREAT10 (GRavitational lEnsing Accuracy Testing), основной целью которого является создание алгоритма, способного помочь в поисках темной материи во вселенной.

Конкурс на технические идеи

К таким вещам отношусь осторожно, так как они имеют коммерческую основу. Но, как один из вариантов. Но есть и просто приемники идей.

Научная олимпиада от Google

Google каждый год предлагает школьникам и студентам из любого уголка планеты задать актуальные вопросы об окружающем мире и ответить на них посредством научных экспериментов. Проект поддерживают Европейская организация по ядерным исследованиям ЦЕРН, компания LEGO Group, журналы National Geographic и Scientific American.

Обращение к открытым массивам научных данных

В свободном доступе находятся большое количество научных данных, собранных например космическими аппаратами. В связи с этим пользователь интернета может получить эти данные, и, в зависимости от уровня подготовки и способностей, провести самостоятельное исследование. Примеры.

• Galaxy Zoo — интернет проект по классификации различных типов галактик. И там же список результатов, сделанных энтузиастами в проекте.

• Идентификация таинственных старинных научных устройств. Целью этой программы является идентификация ряда старинных научных приборов и устройств, которые до настоящего времени хранились на складах NIST. Люди, согласившиеся принять участие в программе, могут просмотреть онлайн архивы цифровых изображений приборов и отослать в NIST электронную почту с любыми предположениями и любой информацией о том или ином таинственном устройстве.

• Поиск околоземных астероидов - пример результата.

• Социальная сеть с использованием телескопов. Предоставляет открытый доступ к данным и управлению семнадцатью автоматическими исследовательскими телескопами, разбросанными по всему миру. Проект позволяет пользователям сети находить и получать интересующие их данные и фактически направлять телескопы-роботы на интересующий участок ночного неба.

• Поиск экзопланет из своего дома.

• Исследование, которое может повторить любой пользователь Интернета.

• Охотники за планетами: первые два планетных кандидата, выделенных непрофессионалами по данным архива Кеплера. В рамках проекта Zooniverse работает проект Planet hunters. Он предназначен для анализа данных по экзопланетным кандидатам силами любителей. В статье рассказывается о первых двух кандидатах в экзопланеты, выделенных непрофессионалами, а затем, после более детального анализа и дополнительных наблюдений, подтвержденных уже профессиональными астрономами.

• Поиск следов инопланетян на Луне.

Прямая помощь исследователям и разработчикам

Есть люди и организации, которые уже ведут свои проекты. И будут рады помощи.

• "Как непрофессионалу поучаствовать в создании настоящей космической ракеты?" — надо написать письмо Кристиану фон Бенгстону, датскому энтузиасту, 3 июня отправившему в полёт вполне себе годный для суборбитальных стартов носитель «Тихо Браге». Не забыв, понятно, изложить, что вы умеете, чем можете быть полезны и пр.

• Сборка паззлов для Пентагона.

Перенаправление усилий в научное русло

Была создана компьютерная игра, которая организована таким образом, что игроки способствовали решению научных задач. Результат — онлайн-игрокам потребовалось три недели на решение задачи, над которой ученые бьются больше десятилетия.

И другой интересный шаг от DARPA. В двух словах: DARPA для верификации программного обеспечения пытается привлечь толпу (crowd-технологии), в частности, геймеров. И для этого разрабатываются простые и понятные обычным людям игры. Пару месяцев назад они собирали конференцию и пытались как-то объяснить суть процесса.

Науку могут двигать и школьники. Средних и младших классов. Как случайно, так и организованно закономерно.

Коллективный интеллект

Интересная статья о сабже, на которую обратил внимание и соответственно можно сделать нижеследующие выводы.

Под коллективным интеллектом подразумевается способность решать различные интеллектуальные задачи группой человек. Чем больше задач и быстрее способна решить группа, тем она обладает большим интеллектом.

На основании статьи можно сделать следующие выводы:

• Если коллектив хорошо решает задачу одного типа, то он скорее всего и справится с задачей другого типа (типы задач совершенно разные - творчество, игра в шашки, печать текста, логика, транспортная задача).
• Среднее значение IQ команды и максимальный IQ команды слабо влияет на результат выполнения.
• Наиболее определяющими факторами успеха являются: социальная восприимчивость, число женщин и стремление к доминированию у членов группы. Первые два — это фактически способность понимать друг друга. Соответственно третий — чем выше склонность к доминированию у отдельных участников, тем ниже успешность выполнения задач (и полагаю, что склонность к отсутствию инициативы тоже).

Так что, если работаете в одиночку, то нужно хорошо прокачивать интеллектуальные способности. Если уже команда — то психология имеет важное или решающее значение.

Nikon Small World

С 1977 года проводится конкурс фотографий микромира. На него могут быть представлены любые работы, выполненные с помощью оптического микроскопа. Кроме того, участниками могут быть использованы различные приёмы, такие как темнопольная и светлопольная микроскопия, стереомикроскопия, микроскопия флуоресцентная, обратная свёртка, а также смешанная техника.

Следующий конкурс будет проведен в апреле 2011 года.

Ниже некоторые работы последнего конкурса (2010).

Сердечная мышца комара, 100X

Для съемки этого кадра использовалась флуоресцентная технология, благодаря которой на первый план были "выдвинуты" различные части снимаемого экземпляра, благодаря чему этот снимок и занял первое место в конкурсе.

5-ти дневная голова рыбы данио рерио (20X) - конфокальная микроскопия

Молодой двустворчатый моллюск (10X) - темнопольная микроскопия

Минерал какоксенит (18X) - микроскопия в отражённом свете

Глаза ихневмоноидного наездника (40X) - освещение нерегулярно отражённым светом

Кристаллизованный расплав серы и ацетанилида (10X) - проходящий свет, кросс-поляризация

Мыльная пленка (150X) - темнопольная микроскопия

Science as Art

При создании презентаций, статей и других научных работ может использоваться метод визуализации, т.е. когда с помощью изображений легко и доступно показывают что-либо. При чем данные изображения могут нести намного больше информации, нежели таблицы, графики или уравнения. Но иногда научные изображения такого типа превращаются в настоящие произведения красоты и искусства.

Materials Research Society проводит в связи с этим своеобразный конкурс — «Science as Art». В самом конкурсе могут участвовать изображения, полученные с помощью любых технологий и инструментов, а также это могут быть результаты моделирования/эмуляции или сборка нескольких изображений в один образ. В конкурсе ключевой оценкой является эстетическая составляющая, но изображения должны непосредственно иметь связь с материаловедением как наукой.

Deadline приема на осенний конкурс этого года — 18 октября. Желающие могут ещё успеть (;

Несколько изображений с этого конкурса (кликабельны):

• 

  Данное изображение получено сканированием электронным микроскопом (SEM) множества соединений оксида цинка (SiO_x), синтезированных вакуумным напылением.

• 

  Здесь представлено множество сканированных SEM-изображений нанотрубок нитрида бора в различном масштабе. Они были синтезированы каталитическим химическиим осажденим из газовой фазы при 1200°C. Диаметр нанотрубок составляет 50 нм.

• 

Здесь показана комбинированная 3D-картинка двух изображений, снятых методом сканирующей туннельной микроскопии (STM). Земля представлена в виде одного монослоя HATNA, осажденной на Au₁₁₁. Небо создано из образа THAP/Au₁₁₁, который был подвержен высокому давлению кобальтоцена (Co(C₅H₅)₂).

• 

Это SEM-изображение было получено из поверхности опыления TiO₂.

• 

SEM-изображение кристаллической структуры вюрцита оксида цинка ZnO. Данная наноструктура синтезирована методоом VLS (Пар-Жидкость-Кристалл).

Известные, выдающиеся атеисты и агностики

Небольшой дамп.

1. Список
2. Исследование - количество ученых-теистов.
3. Скромный список.
4. Посерьезней список, на англ.

Научность

Описываемое понятие

Данное понятие следует отличать от научной новизны, критичного мышления, прагматизма. Скорее, это та сущность, которая отделяет науку от религиозного, мифологического сознания и определения способа познания вообще.

Предпосылки

В результате обсуждения, возникшего по посту psi-logic'а, было выведено данное обобщение и сформулирован тезис.

Тезисы

Пока что в рамках научности рассматриваются понятия: научные знания и научная деятельность.

Научные знания - это многоразовые объективные знания.

Всё, что является объективным знанием, которое можно использовать бесконечное число раз, является научным.

Все слова тут нуждаются в детальном пояснении:

Объективность

Может быть проверено любым разумным существом (в общем случае не только человеком) - это ограничение уровня критерия Поппера. Также может быть потенциально быть использовано по своему усмотрению любым разумным существом. Необходимо выполнение принципа относительности (найденные закономерности должны выполняться всегда и везде).

Многоразовость

Может быть использовано неоднократно - бесконечное число раз. При чем должно соответствовать принципу относительности - со временем возможность повторного использования знания не должна пропасть ни при каких условиях.

Знание

Прежде всего это информация. Не зависящая от материального носителя. Один раз возникнув, может тиражироваться среди разумных существ (распространение мема).

Научная деятельность является процессом, ориентированным на поиск научных знаний.

Научная деятельность не всегда приводит к получению научных знаний. Потому если человек занимается научной деятельностью с нулевой эффективностью, то это не говорит о том, что он научной деятельностью не занимается. Это говорит о том, что возможно подходы не работают, возможно не настала возможность получения такого знания (например нет уровня техсредств, нет необходимого объема знаний для обобщения и т.д. ).

Более точно научная деятельность здесь не формализуется.

Смежные понятия

Научная новизна

Научная новизна подразумевает собой получение нового знания для определённого сообщества. Она субъективна относительно этого сообщества. Другими словами, научное знание может обладать свойством научной новизны, а может и не обладать. При чем это как функция от определенного сообщества.

В своей деятельности научные работники стараются создавать знания, обладающие научной новизной. Для этого делаются и стимулируются публикации добытых знаний, распространение знаний среди членов общества, прямое указание на изобретение велосипедов и принуждение к указанию источника. И если обнаружено, что создано знание впервые, то это является одним из наиболее сильных аргументов в научном признании. Соответственно, если научной новизны нет, то такая информация имеет более низкую вероятность быть опубликованной и признанной, а также за неё меньше вероятность что дадут какую-нить научную плюшку (научную степень, премию, …). В результате научное сообщество становится мощным тестером для новых знаний и имеет свою систему стимуляции.

Прагматизм

Ориентация на практику является одной из хорошо коррелирующих вещей с научностью, но основополагающей быть не может, так как в практике можно применять и субъективные вещи, и одноразовые, а также материальные ресурсы, а не знания.

Критическое мышление

Критическое мышление является хорошим инструментом во время поиска объективных знаний, но никак не основополагающим, так как теоретически можно добиться нахождения знания без критического мышления (например, естественный отбор уберет всех тех, кто не обладал более эффективными знаниями).

Религиозное сознание

Как это ни странно, религиозное сознание субъективно. Ни один верующий не может передать свой субъективный опыт другому субъекту. Да, этот опыт может быть полезным, может быть многоразовым (но в рамках одного субъекта, потому с его смертью пропадает навсегда, а уверенности в том что знание передано - нет за отсутствием общего (объективного) критерия проверки).

Принцип соответствия Бора

Принцип соответствия есть результат трех критериев. И то, он верен только в случае, если выполняется принцип относительности (т.е. если вдруг принцип относительности не выполняется (законы например меняются со временем), то принцип соответствия не обязательно должен выполнится).

По большому счету принцип соответствия говорит о том, что добытое новое знание должно согласовываться со всем накопленным опытом человечества и не противоречить ему.

В этом пункте хотелось бы упомянуть следующее. Любое научное знание потенциально может быть трансформировано в виде описания ограничений применения знаний. Например когда классическая механика не работает на околосветовых скоростях. От этого оно не станет менее научным. Просто будут жестче определены границы применимости.

Принцип необходимости проверки всех гипотез

Необходимость проверки всех гипотез никогда не ставится над естествопытателем. Данный принцип может быть сформулирован в рамках всего научного сообщества, может быть представлен в виде рекомендации конкретному исследователю, но никак не быть необходимым. Он является хорошим практическим способом повышать вероятность поиска новых и утверждения/опровержения старых гипотез, но не более.

Инженерные решения

Инженеры (разработчики) по своей сути решают обратную задачу - применяя научное знание, создают что-то в своих целях. В этом процессе может быть выработано научное знание, но это совсем необязательно.

Примеры

Сначала те, которые достались от предыдущего набора тестов.

Быстрая утрата

Допустим, я живу в XII веке и вдруг догадался что Земля шарообразная. Собрал трактат, показал местному жрецу и тот сжег меня на костре. В результате - знания получены, и сразу же потеряны (для всех и навсегда). Пользы - ноль. Вопрос - занимался я наукой или нет?

Да, это наука. Все пункты выполняются.

Паскаль

Есть такой если не ошибаюсь, Блез Паскаль, который самостоятельно независимо от Евклида изобрел велосипед его геометрию. Потом нашел Евклида и увидел - все что он собрал собрано до него, только чуть по другому называется. Пользы естественно от такого изыскания тоже ноль. Вопрос: занимался ли Паскаль наукой или нет?

Да, он занимался научной деятельностью. Паскаль не знал о существовании геометрии Евклида и добывал научное знание. Другое дело, что его знание в итоге не обладало научной новизной.

Возможность использования

Допустим, что есть 2 теории. 1-я надежнее, вторая менее надежна. Но использование 1-й защищено патентом, а вторая фриварная. Я, как прагматик, выбираю использование 2-й. Вопрос: я враг науки?

Обе теории научны. Выбор - вопрос практики. Использование какой-либо теории - это не научная, а инженерная задача.

Измерение высоты здания

Вот мне тут пришло в голову измерить высоту здания с помощью барометра. А именно: бросанием его с вершины и вычислением по законам притяжения. Простой вариант gt^2/2 мне удобен, и я им воспользовался. Но есть же более надежные теории! Со времен Лоренца известны релятивистские эффекты. И закон трения о воздух никто не отменял. Почему это я такой сякой ими не пользуюсь??

Опять же, вопрос практики. В действиях науки нет, описанные теории - научные.

Птолемей и Коперник

Есть теория Птолемея по предсказанию движения светил на небосклоне, и теория Коперника. Какая из них научная?

Обе. Оба варианта позволяют предсказывать будущее, получать полезные сведения. Выбор - вопрос практики.

Теория падения тел

Допустим, я дикарь на острове Новая Гвинея. Жву со своим племенем на плато, отрезанном от всего остального света.

И вот, решил я занятся тем, что создал теорию падения тел на землю. Выпустил такой свод законов:

• Все тела рано или поздно падают на землю.
  
• Очень практичный и нужный закон. Если вы что-то бросили, вы можете это обязательно найти где-то на земле (или в земле, или в воде, не важно). {законы тут все практичны, это примечание для примера}
• Чем дольше падает тело, тем большее расстояние оно пролетает.
• Отпущенное (покоящееся) тело падает по прямой.
• Время полета тела не зависит от типа местности, над которым пролетает.
…

Ну там, дальше можно открывать кафедру, выпускать методички, обучать павианов и т.д. и т.п. (;

Да, дикарь занимался наукой. То, что есть более совершенная теория вне его знания не влияет на этот факт. С таким же успехом мы можем сейчас что-то открыть, а где-нибудь in far galaxy более совершенные существа это открыли миллионы лет назад.

Эзотерика

Пусть будет поп-прагматик. Занимается он тем, что изобретает новые методы моления на иконы.

Допустим, он изобрел новую плачущую икону. Может быть, сам даже не понимая как она плачет. И рядом метод моления: если поставить икону на восток, и вечером молится 5 часов, и при этом закрыть окна/двери от неверных, то то она лучше плачет. То, что если дольше молиться и например повысится влажность в воздухе, солнце вечером будет на западе, ему знать необязательно. Итак, он изобрел. Применил свой метод на службе. Результат - больше стало верующих и они большим фанатизмом начали приносить приход. Польза значит есть - и спасется людей побольше, и в церковь денег больше придет. Вопщем, полный прогресс.

Как это ни странно, поп занимался наукой. Было найдено знание, позволяющее тиражировать его бесконечное число раз (на других службах) (многоразовость), при чем строго по инструкции (описаны все условия для возникновения этого и вне зависимости от мнения автора об этом) (объективность) и соответственно может быть распространено среди служителей (распространение мема).

Другое дело что это не пойдет в ВАК. И на какую-либо серьезную публикацию. Данный вывод сделан на основании того, что таких публикаций не наблюдается, и запросов в ВАК тоже. Но. Даже если пошла публикация, то это означает всеобщую проверку научного знания, а этого как раз таки и боятся. Так как это ведет за собой выяснение причин, и как следствие будут опубликованы результаты не в вышеописанных терминах, в других научных.

А теперь необычные примеры, которые возможно пойдут вразрез с мнениями некоторых или может даже большинства людей.

Научные программы

Допустим, кто-то написал программу, которая ищет закономерности в чем-то, формализует их и выдает результат. Может быт, даже использует как-то по своему усмотрению. Вопрос: является ли добытое знание научным, а деятельность программы - научной?

Как это ни странно - да, является. Все три критерия выполняются.

По существу, качественной разницы между научным работником автономной программой нет. Если мы например, переведем с языка программы найденные законы на человеческий в виде статьи, подпишем её "Вася Пупкин" и отправим на рецензию, то никто и не догадается кто это исследовал и получил. В редакции, ВАК'е и проч. институтах смотрят на совершенно другие вещи.

Ещё можно сказать что на самом деле закономерности открыла не программа, а программист+комп. Но вот незадача - если программиста уже нет, и он ушел в мир иной, то закономерности ищет по-прежнему программа. И даже есть более сильный пример: если программа была собрана случайно в природе (вероятность есть, хоть и астрономически мала), то опять же получается, что программа занималась научной деятельностью, а человеческого автора открытия уже нет.

Одиночные знания

Знания, являющиеся одноразовыми, не являются научными. В лучшем случае энциклопедическими. Если мы вычислили скорость света - это научное знание, его можно использовать снова и снова много раз, всегда и везде. Если вычислили радиус Юпитера - то это одноразовое понятие, может быть использовано много раз, но не бесконечно много.

Первое вычисление радиуса Юпитера было бы научным знанием если его переформулировать так: была впервые получена информация о том, что существуют планеты такого-то радиуса. Такая постановка открытия дает ему возможность быть использованным бесконечное количество раз.

История как наука

История как наука является хорошим примером к критерию многоразовости.

В истории имеется множество работ, когда многоразовые знания не выводятся. И более того, абсолютное большинство полученных знаний в перспективе если будут потеряны (вместе со всеми останками, например при исчезновении планеты и всех её артефактов), то знания будут невосполнимы. Открыть механику второй раз можно, а исчезнувший народ нет (если исчез он плюс все его останки и упоминания о нем).

Но историк, занимаясь научной деятельностью, анализируя множество материалов, при достаточном опыте может делать обоснованные обобщения. Например, для такого-то народа в такую-то эпоху характерно то-то. Результат - новое знание, которое можно применить на практике. Т.е. если нашил что-то, и оно подходим к условиям открытого обобщения, то можно утверждать, что с большей вероятностью найденное будет обладать свойствами обобщения.

Пример для иллюстрации (глупый, именно для иллюстрации) - при анализе материалов австралийских аборигенов до XV в. выяснено, что они не использовали огнестрельного оружия. Знание - отсутствие огнестрельного оружия среди аборигенов Австралии до XV в. Потому если кто-то найдет огнестрельное оружие в Австралии, то это с очень малой вероятностью будет оружие австралийских аборигенов до XV в. и скорее всего это будет оружие более позднего времени.

Знание примера обладает сильной объективностью, но не полной. Любой может попытаться проверить данное знание (анализ раскопок, материалов других людей, … ), любой может этим знанием воспользоваться. Но. Это знание невозможно повторно открыть наверняка. Так как оно привязано к субъектам - аборигенам. Если аборигенов и все их культурные остатки уничтожить, а память об этом стереть, то о них никто больше ничего не узнает.

Следующий пример. Есть 3 историка, которые собрали материалы по трем эпохам - A, B, C. Есть 4й, более продвинутый, он берет свои материалы + материалы A,B,C и делает сильное обобщение, которое является по сути объективным: например (глупый для иллюстрации) во время войны имеется повышенное число жертв среди разумных существ. Знание - объективное, его можно вывести независимо и на других материалах. Вся команда занималась научным делом, но на разных уровнях - A,B,C чистый сбор материала, 4й историк вывел обобщение и без A,B,C он скорее всего не смог бы этого сделать. В данном примере все представители занимались научной деятельностью (и им возможно дали научные поощрения), но не все добыли настоящее научное знание.

В итоге получается, что имеются знания, с помощью которых можно получить научное знание, и получение знаний для именно таких целей также можно отнести к научной деятельности.

Формулировка функции

Знание является научным (обладает свойством 'научное') тогда, когда:

• Удовлетворяет критерию Поппера.
• Удовлетворяет принципу относительности. Кроме общепринятого понимания принципа (независимость от времени и точки пространства) сюда включаются независимость от его носителя и независимость от времени-пространства формулируется для любого стечения обстоятельств развития событий.
• Возможность формализации для любого разумного существа.
• Потенциально многократное, бесконечное использование знания (отсутствие контрпримеров когда знание не будет работать).

Заключение

Описано достаточно сильное определение научности как критерий и оно может быть использовано как для понимания науки для тех, кто в ней может не совсем разбирается, а также для формализации процессов познания.