Category Archives: O fizici općenito

Odakle dolazi intuicija?

Ljudski um je ožičen da vidi obrasce. Mozak ne samo da obrađuje informacije onako kako dolaze, već i pohranjuje uvide iz svih vaših prošlih iskustava. Vaša se intuicija razvijala i širila sve dok ste živi. Svaka interakcija, sretna ili tužna, katalogizira se u vašem sjećanju. Iz tog dubokog pamćenja dobro se izvlači intuicija da informiše vaše odluke u budućnosti.

Drugim riječima, intuitivne odluke se na neki način temelje na podacima. Kada podsvjesno uočimo obrasce, tijelo počinje otpuštati neurohemikalije i u mozgu i u crijevima. Ovi “somatski markeri” su ono što nam daje onaj trenutni osjećaj da je nešto ispravno … ili da je pogrešno. Ovi automatizirani procesi ne samo da su brži od racionalne misli, već se vaša intuicija oslanja na desetljeća raznolikog kvalitativnog iskustva (prizori, zvukovi, interakcije itd.) – potpuno ljudske osobine koju sami veliki podaci nikada ne bi mogli ostvariti. Također je brže od racionalne misli, što znači da je intuicija potrebna vještina koja može pomoći u donošenju odluka kada je vremena malo i tradicionalna analitika možda neće biti dostupna.

Mnogi istraživači, uključujući stručnjake za mašinsko učenje i naučnike podataka, prihvataju ulogu koju slutnje igraju u revolucionarnom razmišljanju. Intuicija se sada smatra jednostavno drugom vrstom podataka – koja nije ništa manje vrijedna od tradicionalne analitike. Napokon, algoritme stvaraju ljudi i prema tome podliježu ljudskim greškama. I kako ističe stručnjak za inovacije Bernadette Jiwa, odluku ne možete donijeti bez osjećaja. Podaci nisu uvijek tačan pokazatelj ponašanja, kao što su pokazali najnoviji američki predsjednički izbori. “Podaci govore jedno, a zapravo [stvarna] priča nam je pod nosom, a mi je ignoriramo”, rekao je Jiwa u intervjuu za Heleo.

Intuitivni inovator
Pisac nauke Steven Johnson rekao je da su inovacije rezultat nagomilanih slutnji tijekom vremena: to se događa kada pustimo da se osobno iskustvo sudara sa okruženjima koja donose kreativnost. Iz ove perspektive, izumi koji se mijenjaju u svijetu – od rendgena do penicilina – samo su „sretne nesreće“ koje ilustriraju intuiciju na djelu.

Nije usamljen kada vidi važnost intuicije u inovacijama. Ko-kreator bilješke Post-it, Arthur Fry slično je ukazao na snagu nesvjesne obrade, rekavši Scientific American-u da se, kada pokušava smisliti nešto novo, „odmaknem od svjesne misli i problem prebacim na svoj nesvjesni um. Skenirat će širi spektar obrazaca i pronaći neke nove sličnosti iz drugih informacija pohranjenih u mom mozgu. ” Intuicija olakšava mentalni unakrsni trening na način na koji veliki podaci ne mogu. Ovo je ključna vještina koja omogućava većim inovatorima da zgrću svoja iskustva i oslanjaju se na zapažanja vanjskih industrija i primjenjuju ih u novom kontekstu.

Stručnjak za menadžment Travis Bradberry nedavno je napisao da visoko intuitivni ljudi imaju tendenciju da:

Budu pažljiviji i traže samoću
Tačno vježbaju empatiju, bliže se prilagođavajući nijansama poput govora tijela
Njeguju njihovu kreativnost kroz ljubav prema umjetnosti


Jedno istraživanje pokazalo je da ovakav način razmišljanja donosi stvarne poslovne rezultate: 81% izvršnih direktora s visokim rezultatima intuicije udvostručilo je poslovanje za pet godina. Čak i američka mornarica ulaže blizu 4 miliona dolara u pomoć mornarima i marincima da usavrše svoje šesto čulo upravo zato što intuicija može zamijeniti intelekt u situacijama visokih uloga poput bojnog polja.

Gdje intuicija može poći po zlu


Budući da se intuicija svake osobe temelji na zbirci pojedinačnih iskustava, ona je podložna mišljenju i pristranosti.

U mnogim je slučajevima gotovo nemoguće donositi odluke bez upotrebe podataka. Ako je kompanija desetljećima prikupljala podatke i oslanjala se na njih i napreduje, na primjer, nema smisla u potpunosti izbaciti staru knjigu. Veliki podaci mogu ukazati na obrasce koji su suviše suptilni da bi ih naš mozak mogao otkriti. Analitika ne mora nužno nadvladati ljudsku prosudbu, ali je može dopuniti.

Umjesto da pokušavaju cijeniti jedno preko drugog, vođe mogu kombinirati uvide iz velikih podataka i intuicije za donošenje odluka. Ovaj pristup im daje najbolje iz oba svijeta.

Izvor: qz.com

Šta znači i odakle dolazi izraz “simbolično”?

simbolično (franc. /lesymbolique), pojam koji je 1950-ih uveo francuski psihoanalitičar J. Lacan kako bi njime, uz imaginarno i realno, označio jedan od triju poredaka unutar kojih se ustanovljuje ljudska subjektivnost. Izgradio ga je prema koncepciji simbolične funkcije, koju je u analizi struktura bračnih i srodničkih odnosa primitivnih društava uveo C. Lévi-Strauss (Osnovne strukture srodstva, 1949). Simbolično tako već za Lévi-Straussa poprima dimenziju univerzalne i bezvremenske strukture znakova. Zakonodavni i utemeljujući optjecaj znakova simbolične funkcije nadilazi pojedinačne sudionike, tako da ona postaje uvjetom mogućnosti svih daljnjih oblika društvenosti. Lacan je u Drugom seminaru (1954–55) na toj osnovi gradio svoju koncepciju simboličnoga. Ono i u njegovu tumačenju poprima značajke poretka koji uvijek već prethodi smještanju ljudskoga subjekta u njem. Primjerice, imenovanje i krštenje utiskuju se u novorođenče prije nego ono stekne svijest o sebi i tako ga unaprijed određuju. Simbolično je dakle izvan nadzora pojedinaca koji nužno obitavaju u njegovu apriornom jezičnom univerzumu. Time ono postaje samom pretpostavkom spoznavanja, sporazumijevanja i opažanja. Takva je koncepcija omogućila Lacanu jasno razlučivanje simboličnoga poretka od poredaka imaginarnog i realnoga. Subjekt se oslobađa sputavajuće moći imaginarnoga tako što u dualni odnos između ega i zrcalne slike intervenira simbolično, koje subjekt iz vizualnoga registra premješta u registar jezičnog označitelja. Subjekt više ne može oponašati neku autentičnu cjelovitost i tako ju krivotvoriti u imaginarnom poretku, nego ju jedino može prikazati u mreži označitelja simboličnoga poretka. Budući da je tako umrežen proces prikazivanja u simboličnome podložan značenjskoj odgodi koja dokida mogućnost nekoga konačnog značenja, stalno premještanje označitelja može se privremeno zaustaviti jedino nekim povlaštenim označiteljem. Tako u Lacanovu tumačenju spolne razlike u okviru koncepcije simboličnoga ulogu povlaštenog označitelja ima falus. Ono što se otima konačnoj simbolizaciji, odn. artikulaciji u jezičnim znakovima, nije dio stvarnosti, nego postoji izvan nje u poretku realnoga. Za razliku od stvarnosti, realno izmiče i slikovnomu predočavanju imaginarnoga poretka i jezičnomu prikazivanju simboličnoga poretka. Ranija je Lacanova psihoanaliza bila usmjerena na simbolično i suverenost kojom ono ovladava imaginarnim. Takav povlašteni položaj simboličnoga bio je predmetom kritika (G. Deleuze i Félix Guattari, J. Derrida, L. Irigaray, J. Kristeva, J.-F. Lyotard). Lacan se u kasnijem razdoblju svojega naučavanja sve više usmjeravao na realno koje izmiče simbolizaciji. Na tu se etapu njegova naučavanja nastavljaju suvremena filozofija (Alain Badiou, Mikkel Borch-Jacobsen, Jean-Luc Nancy) i feministička teorija (Judith Butler).

Izvor: https://www.enciklopedija.hr/natuknica.aspx?id=55999

O hiperprodukciji citiranosti i (ne)lažnoj superiornosti jednih naučnika u odnosu na druge

Na svom blogu Antonijo Šiber, fizičar iz Hrvatske, je napisao zanimljivu analizu i kritiku hiperprodukcije citata jednih naučnika u odnosu na druge gdje se vještački stvara privid superiornosti i ogromnog doprinosa nauci pojedinih naučnika u odnosu na druge. Na stranicama poput https://scholar.google.com/ se može naći za mnoge naučnike koliko su puta citirani i koliko su radova objavili, a tu se može vidjeti da što u jačim firmama radiš ili istraživačkim institutima da ti je citiuranost veća pa da i izbacuješ više naučnih članaka. Problem je u tome što to ne pravi razliku da li si sam autor članka ili si jedan od 5, 10 ili stotine onih koji su učestvovali u tome. To sve stvara pogrešnu percepciju da je onaj sa više članaka i citata nužno veći naučnik od drugih, ali to ne mora značiti. To može samo značiti da igra “igru citiranja” bolje od drugih, da se penje ljestvicama naučne reputacije preko tijela ostalih naučnika koji su objektivno često i jači i bolji od tog “igrača”. Tekst u cjelosti prenosim uz navođenje autora, pa prosudite sami šta je pisac želio da kaže i koliko moj komentar to jasno uviđa. Članak je napisan 2016. godine.

“Kad je za predsjednika Hrvatskog sabora izabran akademik Željko Reiner, mnoge je iznenadio podatak kojeg su prenosili mediji da je akademik Reiner najcitiraniji medicinar u Hrvatskoj. U nekoj normalnoj državi, s uređenom znanošću i kriterijima, taj nas podatak ne bi smio previše iznenaditi jer u takvim državama akademici većinom predstavljaju ono najbolje što znanost tih država ima. No, s obzirom na devijacije znanstvene kulture i sociologije u Hrvatskoj, mnoge je podatak o citiranosti akademika Reinera ipak iznenadio – tako sam i ja “skoknuo” do baze podataka o citiranosti znanstvenih radova da vidim što je to akademik Reiner radio u svojoj karijeri.

I saznao sam da se velika većina citata koje je akademik skupio tiče radova koji su zapravo preporuke za dijagnozu, prevenciju i tretman bolesti srca. Na velikoj većini tih radova (sa ~ 70-tak autora) autori dolaze iz organizacija koje se bave zdravstvom i bolestima srca (npr. ESC, HFA, ACCF, AHA, WHF …) i akademik Reiner tamo figurira kao jedan od predstavnika / članova tih organizacija. Već i sami naslovi najcitiranijih radova otkrivaju ovo što napisah:

  • ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2012 The Task Force for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure 2012 of the European Society of Cardiology. Developed in collaboration with the Heart Failure Association (HFA) of the ESC
  • European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice (version 2012)
  • 2012 focused update of the ESC Guidelines for the management of atrial fibrillation
  • Guidelines on the management of valvular heart disease (version 2012)
  • ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias

Zašto su ti radovi citirani, također nije teško pogoditi – tijela koja okupljaju veliki broj liječnika predložila su usuglašene preporuke i svi njihovi članovi rado te preporuke citiraju, najčešće u afirmativnom smislu. Na preporuke se, naravno, uvijek dobro osvrnuti i kad zapisujete svoju praksu i istraživanja koja se tiču područja koje preporuke strukovnih tijela pokrivaju.

Strogo govoreći, pogrešno bi bilo za gore navedene radove reći da su znanstveni – radi se o preporukama na temelju prakse i istraživanja, ali same preporuke, naravno, nisu novo znanstveno otkriće. Veliki broj citata u ovom slučaju nisu posljedica nekog znanstvenog otkrića, nego znanstvene sociologije – postoje tijela, odbori, task forces i “naši ljudi” koji “nas” u tim tijelima predstavljaju. Akademik Reiner se pobrinuo da se u tim tijelima i nađe pa je njegova citiranost naglo poskočila – skoro 4000 citata u 2015. godini koje treba usporediti sa sveukupno 6 citata u 2006. godini (prema WoS). Ovdje se, dakle, radi o organizaciji i sociologiji medicinske struke, a ne o znanosti.

Postoje slični fenomeni i u prirodnim znanostima. U fizici, naprimjer, imamo eksperimentalnu fiziku čestica koja je danas potpuno grupni pothvat. Navoditi pojedine autore iz npr. ATLAS, ALICE ili CMS kolaboracija nema nikakvog smisla, osim onih desetak imena koja nose kolaboracije. Tko zna imena 5154 autora na članku Aad, G. et al. (ATLAS Collaboration, CMS Collaboration) Phys. Rev. Lett. 114, 191803 (2015) ?! Možete li uopće zamisliti 5154 ljudi na jednom mjestu? A možete li sad zamisliti da svakome od njih znate ime? Ja ne mogu. Oni zapravo ni nemaju svoje ime, oni postoje samo kao dio mase.

Koliki je doprinos svakog pojedinog znanstvenika takvim člancima? Zna li znanstvenik (hrvatski u ovom primjeru) koji godišnje objavi više od 100 članaka u takvim kolaboracijama što uopće u njima piše?! Ja sam siguran da ne zna. On zna samo da je u kolaboracijama koje proizvode članke.

U hrvatskom kontekstu je zanimljivo da upravo takvi znanstvenici, zapravo slabo prepoznatljivi po bilo čemu osim po pripadanju kolaboracijama, uporno pokušavaju davati tempo znanosti. Tako se od njih čuje da je jedina prava znanost znanost grupe, da pojedinci u današnjem svijetu istraživanja nemaju šta tražiti (o tome sam već pisao u tekstu >> Vi ste anarhist !). Ovo je naravno fundamentalno pogrešno, ali njima takva podmetanja služe samo da učvrste svoje znanstveno-političke pozicije koje često proizlaze isključivo iz zaleđa i mase grupe. Dodatno, uvjeti za napredovanje i vrednovanje znanosti koje oni, nažalost, imaju prilike definirati kroz pozicije koje su stekli u sustavu, često odgovaraju isključivo grupnoj znanosti, a to ide redovito na štetu prepoznatljivog individualnog znanstvenog djelovanja – ovo je dugoročno iznimno nepovoljno za hrvatsku znanost.

Naši znanstvenici u kolaboracijama traže, a u tome često i uspijevaju, da Hrvatska financira njihova sudjelovanja u tim kolaboracijama. Zapitajte se kakve točno koristi ima Hrvatska što dva od 5154 autora na nekom članku imaju hrvatske adrese i što su ti radovi citirani nekoliko tisuća puta? Mogu li uopće ti ljudi usaditi neku znanost i obrazovanje u našu sredinu, a da nije isključivo vezana uz položaj koji imaju u tim grupama? Kakve kadrove oni uopće mogu obrazovati i imaju li oni, na kraju, dovoljno autonomnog istraživačkog iskustva da bilo koga obrazuju? Što će se dogoditi kad te kolaboracije prestanu s djelovanjem? Hoće li mladi ljudi koji su kod njih doktorirali išta nakon toga znati ili će samo besciljno lutati kao izgubljena telad kad im krdo jednom padne u provaliju? Ili su ta krda već toliko narasla da pad u provaliju uopće nije opcija?

Ali tu smo gdje smo, Hrvatska je provincijalna po razumijevanju znanosti u javnosti i sudjelovanje dvojice “naših” u gigantskim kolaboracijama kod nas je velika vijest. MI smo otkrili Higgsov bozon” (baš …), MI smo na samoj fronti istraživanja”“I MI konja za trku imamo”.

A i “naši” znanstvenici se brzo ufuraju u svoju veličinu i “svojih” desetine tisuća citata pa se ono mi znanstvenici začas pretvori u ja znanstvenik.

Za kraj, >> nudim članak s jednim jedinim autorom koji zna gdje i zašto stoji svaka riječ u članku. Članak nije, doduše, citiran tisuće puta, ali je garantirano isključiva umotvorina njegovog autora. Čisto da se zna gdje autor ovog teksta stoji.”, Antonio Šiber, http://www.antoniosiber.org/mi_znanstvenici_ja_znanstvenik.html?fbclid=IwAR1lYSyrshgfTurGWqFKK2r24qt3Mm5L0fLNvhPKfj1HJAVSmGubHRhJdSs

Znate li šta je pristranost ka normalnosti i optimizmu?

Razlog indiferentnosti i neodgovornosti ne trebamo tražiti u bolesti ili u medijima. On se krije u triku našeg uma koji nazivamo pristranost ka normalnosti.

Gripa je nedvosmisleno opasna, ali u našim umovima ona je kao prehlada

Kad god smo suočeni sa nadolazećom katastrofom čini se da ljudi reagiraju na predvidljiv način. Dio ljudi reagira na vrijeme i preuzme odgovornost, dio ljudi obuzme panika no velika većina ljudi ostane paralizirana. Čak i kad postoji izlaz i mogu se spasiti, većina ljudi će u potpunosti ignorirati prijetnju koja dolazi. Usprkos tome da im se iz svih glasila govori kako dolazi primjerice uragan, većina ljudi jednostavno nastavlja dalje svojim životom kao da prijetnje nema. Ova pristranost ka normalnosti čini ljude selektivno slijepima na sve što odudara od njihove rutine i načina shvaćanja svijeta do sad. Čak i kad se svijet iz temelja mijenja, oni znakovi prijetnje se jednostavno ignoriraju ili se pak traže informacije koje potvrđuju njihove stavove. U situaciji u kojoj smo danas moguće je da su rane usporedbe ove bolesti s gripom mogle djelomično to olakšati. Epidemiolozi znaju kako je gripa nedvosmisleno opasna stvar, no u većini naših umova ona je kao i prehlada.

Nešto što je gotovo bezopasno i prolazi samo od sebe. Ako nam netko blizak nije umro od gripe, brojke smrtnosti nam neće ništa značiti. Pa tako i danas, kad gledamo zastrašujuće scene iz susjedne Italije, na komentarima na internetu se i dalje nalaze ljudi koji ovu bolest uspoređuju “samo s gripom” i pretpostavljam nastavljaju sa svojim životom kao da se ništa ne događa. Ako i jeste do sad bili slijepi na ovu opasnost, niste sami. Čak do 70% ljudi u svakoj takvoj situaciji ignoriraju informacije koje bi ih mogle spasiti. Što je još perfidnije kod ove pristranosti jest to što ti isti ljudi agresivno reagiraju na osobe koje vide opasnost na vrijeme. Pucaju prijateljstva i obiteljske veze kad ih pokušavaju na tu opasnost upozoriti. 

Pristranost ka optimizmu

Danas, čini se da su se svi u medicinskoj struci “izliječili” od ove pristranosti, no sad vidimo pristranost ka normalnosti u političara i ekonomista. Do prije dva tjedna predikcija analitičara su bile blago usporavanje ekonomije i smanjivanje rasta. Goldman Sachs je tek prije par dana izašao s novim brojevima i sad već predviđaju pad BDP-a od 24% u SAD-u, no i tu smo možda optimistični.

Uz to, naš nas je mozak “nagradio” još jednom pristranosti, a to je pristranost ka optimizmu. Mi smo u prosjeku uvijek pretjerano optimistični kod predviđanja budućnosti i precjenjujemo vjerojatnost da će se sve odviti pozitivno za nas. To je u normalnim situacijama čak i korisna i pozitivna stvar, no odmaže nam kad se trebam pripremiti na prijetnje. Iako znamo statistike prometnih nesreća, obolijevanja od neke bolesti ili primjerice razvoda, kad razmišljamo kolika je vjerojatnost da će se to dogoditi baš nama nekako sve to zaboravimo. Školske primjere ove pristranosti ponovo smo mogli vidjeti ovog vikenda kod svih koji su ignorirali upute o držanju socijalne distance ili osoba koje su prekršile samoizolaciju.

Izvor: net.hr

10 čestih grešaka u razmišljanju

  1. Sve ili ništa razmišljanje
    Ponekad stvari vidimo kao crne ili bijele: Možda imate u mislima dvije kategorije suradnika – dobri loši. Ili možda na svaki projekat gledate kao na uspjeh ili neuspjeh. Prepoznajte nijanse sive, umjesto da stvari postavljate u smislu svega dobrog ili svega lošeg.
  2. Pretjerivanje
    Lako je uzeti jedan određeni događaj i generalizirati ga do kraja života. Ako niste uspjeli zaključiti ni jedan posao, možda ćete odlučiti: “Loš sam u zaključivanju ugovora.” Ili ako jedan član porodice prema vama postupa loše, možda ćete pomisliti: “Svi u mojoj porodici su bezobrazni”. Obratite pažnju na slučajeve kada se incident može odnositi samo na jednu specifičnu situaciju, umjesto na sva druga područja života.



  3. Filtriranje pozitivnog
    Ako se dogodi devet dobrih stvari i jedna loša, ponekad filtriramo dobro i zumiramo loše. Možda izjavljujemo da smo imali loš dan, uprkos pozitivnim događajima koji su se dogodili. Ili se možda osvrćemo na naš nastup i izjavljujemo da je grozno jer smo napravili jednu grešku. Filtriranje pozitivnog može vas spriječiti da uspostavite realni pogled na situaciju. Razvijajte uravnotežene izglede primjećujući i pozitivno i negativno.

  4. Čitanje uma
    Nikada ne možemo biti sigurni što neko drugi misli. Ipak, svi povremeno pretpostavljaju da znaju šta se dešava u tuđoj glavi. Razmišljanje o stvarima poput “Sigurno je mislio da sam glup na sastanku” donosi zaključke koji se ne moraju nužno temeljiti na stvarnosti. Podsjetite se da možda ne pravite tačna nagađanja o percepciji drugih ljudi.

  5. Katastrofiranje
    Ponekad mislimo da su stvari mnogo gore nego što zapravo jesu. Ako jednom mjesečno ne ispunite svoje financijske ciljeve, možda ćete pomisliti: “Kraj mi je i bankrotirati ću”, ili “nikad neću imati dovoljno novca za penziju”, iako nema dokaza da je situacija gotovo tako strašna. Može se lako pretvoriti u katastrofalnu situaciju nakon što vaše misli postanu negativne. Kad počnete predviđati propast i mrak, podsjetite se da postoje i mnogi drugi potencijalni ishodi.

  6. Emocionalno rasuđivanje
    Naše emocije nisu uvijek zasnovane na stvarnosti, ali često pretpostavljamo da su ta osećanja racionalna. Ako ste zabrinuti zbog promjene karijere, možda ćete pretpostaviti: “Ako se zbog toga plašim, jednostavno ne bih trebao mijenjati posao.” Ili ćete možda biti u iskušenju pretpostaviti: “Ako se osjećam kao gubitnik, moram biti gubitnik.” Bitno je prepoznati da se emocije, baš kao i naše misli, ne temelje uvijek na činjenicama.




  1. Označavanje
    Označavanje uključuje dodavanje imena nečemu. Umjesto da mislite, “pogriješio je”, svog susjeda možete označiti kao “idiota”. Označavanje ljudi i iskustava svrstava ih u kategorije koje se često zasnivaju na izoliranim incidentima. Primijetite kada pokušate kategorizirati stvari i raditi kako ne biste postavili mentalne oznake na sve.
  2. Prikazivanje sudbine
    Iako niko od nas ne zna šta će se desiti u budućnosti, ponekad volimo da  pokušamo sreću. Mislimo da stvari poput: “Sutra ću se osramotiti” ili “Ako idem na dijetu, vjerovatno ću samo dobiti na težini”. Ove vrste misli mogu postati samoispunljujuća proročanstva ako niste pažljivi. Kad predviđate propast i mrak, podsjetite se na sve ostale moguće ishode.




  1. Personalizacija
    Koliko god želimo reći da ne mislimo da se svijet vrti oko nas, lako je sve personalizirati. Ako se prijateljica ne javi, možete pretpostaviti, “Mora da je ljuta na mene”, ili ako je drugar mrzovoljan, mogli biste zaključiti, “Mrzi me.” Kada se uhvatite da personalizirate situacije, uzmite vremena da ukažete na druge moguće faktore koji mogu utjecati na okolnosti.

  2. Nestvarno idealan
    Uspostavljanje nepravedne usporedbe o sebi i drugim ljudima može nam upropastiti motivaciju. Gledanje nekoga tko je postigao puno uspjeha i razmišljanje, “trebao sam i ja to moći učiniti”, nije korisno, pogotovo ako je ta osoba imala sretne pauze ili konkurentske prednosti na putu. Umjesto da mjeriš svoj život prema tuđem, posveti se fokusiranju na vlastiti put ka uspjehu.

Matematički problem koji bi svijet mogao zaustaviti

Naš zahtjevni užurbani stil života oslanja se na dodjelu ograničenih skupova resursa neprestano mijenjajućem broju ljudi. Kako ovaj zadatak postaje sve teži, trebat će mu rješenja malo poznate matematičke zagonetke.
Nije lako precizno predvidjeti šta ljudi žele i kad će do htjeti. Mi smo zahtjevna stvorenja, očekujući da će svijet ponuditi brza rješenja za naše sve složenije i raznolike probleme modernog života.

Tokom poslednjih nekoliko decenija, istraživači su razvili efikasno matematičko rešenje koja može raspodeliti resurse u različitim industrijama i scenarijima. Ali kad je raspodjela napravila odjednom utjelovljenje na kasnije raspodjele, problem postaje dinamičan i kompleksan. Ovo zahtijeva da ova rješenja uzmu u obzir promjenu i neizvjesnu prirodu stvarnog svijeta.




Takvi problemi su poznati kao problemi s dinamičkom raspodjelom resursa. Oni se pojavljuju na svakom mjestu gdje nađete ograničen resurs koji treba dodijeliti u stvarnom vremenu.

Bez obzira na to čekate li taksi ili isporuku sljedećeg dana, lista dinamičkih problema s raspodjelom resursa i njihove svakodnevne primjene su “gotovo beskrajni”, izjavio je Warren Powell, inženjer sa Univerziteta Princeton koji istražuje ove probleme još od 1980-ih.
Ali problemi s dinamičkom raspodjelom resursa ne odnose se samo na to da ljudima date ono što žele, kad oni to žele. Oni će takođe biti od ključnog značaja za rješavanje nekih od najvažnijih i najsloženijih svjetskih pitanja, uključujući klimatske promjene, jer nam pomažu da raspodijelimo često oskudne i iscrpljene resurse naše planete na najefikasniji mogući način.

Ali pogledajmo najprije pojednostavljeni primjer da vidimo šta je problem dinamičke raspodjele resursa i šta ga čini tako teško riješiti.

Zamislite da kuvate večeru za četveročlanu porodicu. Odlučili ste se za govedinu sa svim ukrasima, sigurni u spoznaju da je čvrsti porodični favorit. Ali čim se spremate da poslužite, vaša kćerka najavljuje da je vegetarijanka, tekstovi vašeg partnera govore da kasni, a sin vam kaže da je pozvao i nekoliko prijatelja na večeru. Zatim, vaš pas odleti zajedno sa govedinom dok očajnički pokušavate shvatiti kako ćete udovoljiti potrebama svih ovih (sasvim iskreno) vrlo zahtjevnih i nesavjesnih pojedinaca.
Ovo je trivijalni primjer problema s dinamičkom raspodjelom resursa, ali pokazuje neke od osnovnih izazova s kojima se istraživači susreću prilikom rješavanja ovih problema. Za početak se parametri koji utječu na potražnju neočekivano mijenjaju i kratkoročno i dugoročno. Ni na koji način niste mogli tačno predvidjeti nove prehrambene potrebe svoje kćeri, dogovoreni dolazak partnera ili dodatne goste vašeg sina dok ste spremali ovaj obrok.

Dugoročno, potražnja za obrocima u vašoj kući također se svakodnevno mijenja. Možda ćete trebati hraniti dvije ili 20 osoba pri svakom sjedenju. Od obroka do obroka, nemate pojma koga ćete hraniti, šta će i kada će htjeti. Možete uzeti poučen pogodak na osnovu prethodnog iskustva, ali to nije robusna metoda, jer su ljudska priroda i mnogi drugi parametri koji utječu na potražnju nepredvidivi.
Postupanja pojedinaca u ovom scenariju takođe utiču na buduće stanje sistema. Svaki put kada osobi dodijelite određeni obrok, to mijenja sistem. Uklanja jednu gladnu osobu i hranu iz vaše kuhinje.



“Svi primjeri [dinamičke raspodjele resursa] trebaju se baviti promjenom ulaza i okruženja, koja su vrlo dinamična i teško ih je procijeniti i predvidjeti, jer buduće opterećenje nije statistički ovisno od trenutnog opterećenja”, kaže Eiko Yoneki, viši istraživač koji vodi grupa podataka usmjerenih na podatke na računarskoj laboratoriji Univerziteta u Cambridgeu. „Jedna promjena pokreće drugu promjenu, a ako želite kontrolirati sistem tačnim odlukama, morate uzeti u obzir budući status sistema.“

Štaviše, što više ljudi ili opcija za obrok dolaze u vašu kuhinju, stvari se dalje kompliciraju. Sada imate više načina da dodijelite niz različitih obroka različitim ljudima. Ovaj broj kombinacija raste eksponencijalno jer sistemu dodajete više ljudi ili obroka.
S ovim se, na primjer, može suočiti velika bolnica kada pokušava nahraniti sve pacijente koji uđu kroz njena vrata. Isto se odnosi i na pokušaj liječenja ovih pacijenata. Lijekovi koji su im potrebni, a koji sami imaju ograničen rok trajanja, a oprema potrebna za dijagnostiku i liječenje stalno će se mijenjati kako pristižu različiti pacijenti. Ograničeni resursi poput MRI skenera, ljekara i medicinskih sestara također moraju biti izdvojeni. Da bi se pozabavili tim problemom i kako bi se spriječilo da troškovi izviru iz kontrole, rukovodstvo bolnice može koristiti matematičke modele kako bi pomoglo koordinaciju svih ovih stvari.

Problem je što se većina postojećih metoda oslanja na povijesne podatke da bi predvidjeli. Ova metoda se ne postiže dobro za takve sisteme i ne može se nositi ni sa najmanjim promjenama. Ako dođe do promjene, vraćaju se u kvadrat i počinju iznova raditi rješenje. Takvi problemi brzo postaju neizrecivi za račune, čak i za prilično mali broj ljudi i resursa – bilo da je to obrok ili MRI skener.

Problemi s dinamičkom raspodjelom resursa također proizlaze iz niza različitih scenarija i svaki od njih ima svoje posebne probleme. Na primjer, Yoneki istražuje implikacije ovih problema kako bi pomogao da se naši računarski sistemi i aplikacije pokrenu brže i efikasnije.

„Moderni računarski sistemi su složeni i potrebno je prilagoditi mnoge konfiguracijske parametre, uključujući raspodjelu resursa poput memorije, računarskog kapaciteta, komunikacijske sposobnosti i bilo kakvog ulaza u sisteme“, kaže ona. „Računalni sistemi su dinamični i bave se stalno promenljivim okruženjima, koja zahteva metodologiju dinamičke kontrole.“

Dakle, računar o kojem čitate ovaj članak gotovo se sigurno bori sa nekim problemima dinamičke raspodjele resursa u ovom trenutku. Mrežne telefonske mreže i računalstvo u oblaku ovise i o rješavanju ovih problema.

Tvrtke za dostavu također rješavaju probleme s dinamičkom raspodjelom resursa kako bi ubrzali isporuke. Na primjer, UPS je razvio svoj integrirani sistem za optimizaciju i navigaciju na putu (Orion) kako bi optimizirao svoje rute isporuke koristeći napredne algoritme. Kompanija tvrdi da je rješenje uštedjelo 100 milijuna godišnje, ali drugi izvještaji otkrivaju borbe sistema u složenim urbanim sredinama.




Teškoće snabdijevanja su još jedan “problem koji nikada neće nestati”, kaže Powell, zbog složene prirode današnjih proizvoda. Na primjer, ako želite proizvesti standardni pametni telefon, trebate koordinirati stotine komponenti širom svijeta, a sve se to sastavi u određenom redoslijedu na tvorničkom katu. „Prekidi u lancu snabdijevanja glavni su problem kada se pokušava zadovoljiti potrebe društva“, dodaje on.

Napredak u mašinskom učenju nudi nove nade u rješavanju problema s dinamičkom raspodjelom resursa. Tehnika umjetne inteligencije nazvana učenje dubokog pojačanja omogućava algoritam da nauči što treba raditi interakcijom sa okolinom. Algoritam je dizajniran da uči bez ljudske intervencije, tako što je nagrađen za pravilno izvođenje i kažnjen za pogrešno izvođenje. Pokušavajući maksimizirati nagrade i minimizirati kazne, brzo se može doći do optimalnog stanja.

Učenje dubokog pojačanja nedavno je omogućilo program AlphaGo iz Googleovog DeepMind-a da savlada svjetskog prvaka u Go-u. Sistem je počeo da ne zna ništa o igri Go, a zatim je igrao protiv sebe kako bi trenirao i optimizirao svoje performanse. Iako su igre važan dokaz koncepta tehnika učenja dubokog pojačanja, učenje takvih igara nije krajnji cilj takvih metoda.

Izvor: BBC

Znate li šta je Matejev efekat?

Matej efekt, Matej princip ili Matejev efekt akumulirane prednosti može se promatrati u mnogim aspektima života i područjima aktivnosti. To se ponekad sažima u izreci “bogati postaju bogatiji, a siromašni siromašniji”. Koncept je primenljiv na pitanja slave ili statusa, ali može se primjeniti i doslovno na kumulativnu prednost ekonomskog kapitala. U početku su se Mattejevi efekti prvenstveno fokusirali na nejednakost u načinu na koji su naučnici prepoznati zbog svog rada. Međutim, Norman Storer sa Univerziteta Columbia vodio je novi val istraživanja. Vjerovao je da je otkrio da nejednakost koja postoji u društvenim naukama postoji i u drugim institucijama.




Termin je skovao sociolog Robert K. Merton 1968. godine, a ime je dobio po prispodobi o talentima ili minasima u biblijskom Evanđelju po Mateju. Merton je zaslužio svoju suradnicu i suprugu, sociologinju Harriet Zuckerman, kao koautora koncepta Matthew efekta.
Etimologija
Koncept je nazvan prema dvije Isusove prispodobe u sinoptičkim Evanđeljima (Tabela 2, Euzebijskih kanona).

Koncept zaključuje obje sinoptičke verzije prispodobe o talentima:

Jer svakome ko ima više će se još dati, i ima će u izobilju; ali od onoga koji nema, čak će mu biti oduzeto i ono što ima.

– Matej 25:29, RSV.
Kažem vam, da će se svakome ko ima više dati još više; ali od onoga koji nema puno, čak će mu biti oduzeto i ono malo što ima.

Sociologija nauke

U sociologiji nauke “Matejev efekt” bio je termin koji je skovao Robert K. Merton da bi opisao kako će, između ostalog, eminentni naučnici često dobiti više zasluga od relativno nepoznatog istraživača, čak i ako je njihov rad sličan; to također znači da će se kredit obično dati istraživačima koji su već poznati. Na primjer, nagrada će gotovo uvijek biti dodijeljena najstarijem istraživaču koji je uključen u neki projekt, čak i ako je sav posao radio student završne godine studija. Kasnije je to Stephen Stigler formulirao kao Stiglerov zakon eponimije – “Nijedno naučno otkriće nije nazvano po svom izvornom otkriću” – s tim da je Stigler izričito imenovao Mertona pravim otkrivačem, čineći svoj “zakon” primjerom samog sebe.

Merton je dalje tvrdio da u naučnoj zajednici Matejev efekt prevazilazi jednostavnu reputaciju kako bi utjecao na širi komunikacijski sustav, igrajući ulogu u procesima društvenog odabira i rezultirajući koncentracijom resursa i talenta. Kao primjer dao je nesrazmjernu vidljivost člancima priznatih autora na račun jednako valjanih ili superiornih članaka koje su napisali nepoznati autori. Također je napomenuo da koncentracija pozornosti na ugledne pojedince može dovesti do povećanja njihova samopouzdanja, gurajući ih na istraživanje u važnim, ali rizičnim problematičnim područjima.



Mrežna nauka
U mrežnoj nauci, efekt Mateja koristi se za opis preferencijalne vezanosti ranijih čvorova u mreži, što objašnjava da ti čvorovi već na početku privlače više veza. Zbog preferencirane vezanosti, čvor koji stekne više veza nego drugi, povećaće svoju povezivost većom brzinom, pa će se početna razlika u povezanosti dvaju čvorova dodatno povećavati kako mreža raste, dok će stupanj pojedinih čvorova rasti proporcionalno s kvadratnim korijenom vremena. Matejev efekt stoga objašnjava rast nekih čvorova u ogromnim mrežama kao što je internet.
Izvor: W

Mozak, um, vještačka inteligencija i Bog: Marvin Minsky je mislio o njima možda više nego iko drugi

Umjetna inteligencija (AI) prožima živote ljudi danas, od pametnih telefona i pretraživača do transportnih sistema i medicinskih dijagnoza. Jedan od legendarnih pionira AI, Marvin Minsky, suosnivač onoga što je sada Laboratorija za računarsku znanost i umjetnu inteligenciju na Tehnološkom institutu u Masačusetsu i za kojeg se smatra da je “otac AI”, umro je 24. januara 2016. u starosti. 88.

Minksy je proveo svoj život smišljajući kako da napravi inteligentne mašine, “što god to značilo”, kako je volio da kaže. Razvio je AI-jeve dve principne škole mišljenja: „simboličku školu“ apstraktnih manipulacija i „konekcionističku školu“ nestrukturirane samoorganizacije. Izgradio je prvu mašinu za učenje zasnovanu na neuronskim mrežama, simulirajući kako mozak funkcionira kroz praksu i pokušaje i greške, koji je prethodnik današnjeg “dubokog učenja”.



Pametni ljudi rekli su da je Marvin “najpametnija osoba koju sam ikad upoznao”. Oni najbliži Marvinu rekli su da je on “djetinjast”. To su značili kao vrhunski kompliment, jer je uvijek željan istraživanja novih ideja i nikad previše ponosan da uskoči u sred stvari. Minsky je pobjedio na listi A.M. Turingova nagrada, najprestižnija nagrada u računarskoj nauci. Štaviše, on je mentorirao generaciju lidera u AI i srodnim poljima, uključujući izumitelja i futuriste Ray Kurzweil, koji je Minskog nazvao “mojim jedinim mentorom”.

Sastanak s Minskim
Minsky je bio opsežan u svojoj proizvodnji ideja, pokrivajući velike površine intelektualnog terena. Dio njegovog šarma bio je njegov ikonoklastični tok svijesti, generišući gomilu provokativnih, a ponekad i nevjerovatnih ideja koje su, slažete li se s njima ili ne, uvijek mislile.

Prema  njemu  su ljudski umovi sastavljeni od stotina modula mini uma (Marvin je procijenio  400 njih), od kojih se svaki razvio u specifičnim zadacima. A kad se integriraju zajedno, oni stvaraju izgrađeni osjećaj svjesnog jedinstva.

“Pokušavam shvatiti kako um funkcionira”, rekao je Minski, “bez zdravorazumske vjere da negdje u umu postoji” ja “koje nekako kontrolira i komanduje svime. Dakle, pitanje je kako dobijate um iz mozga sačinjena od otprilike 400 različitih računara? Oni rade različite stvari. Ne slažu se oko svega. Kako iz takvog sistema dobijate razumno i zdravorazumsko ponašanje? ”

Minskijev koncept “društva” je da svi ti odvojeni “računari uma” rade zajedno u mozgu. Ali “to nije poput ljudskog društva”, pojašnjava on, “gdje svaka osoba djeluje prilično dobro neovisno”.

Ideja da postoji središnje „Ja“ koje ima iskustvo je uzimanje zdravorazumskog koncepta i ne shvaćajući da nema dobre tehničke kolege, “To ima 20 ili 30 značenja, rekao je Minsky, i neprestano prelazite s jednog na drugi, a da toga niste ni svjesni. Tako da sve izgleda kao jedna stvar [kada to nije]. … Studirao sam matematiku dugi niz godina i napokon dokazao neke teoreme koje niko drugi nije. Bilo je divno, i naporan rad. Ako netko dođe i kaže da vam je neki tvorac dao tu sposobnost [kroz ‘dušu’], pa, to je vrlo ponižavajuće.

Minskom, ako nisi mogao objasniti kako nešto funkcioniše, nisi ništa objasnio. Još gore, za njega, pretpostavka da nekakva eterična duša objašnjava ljudski um potkopava naporan rad koji je potreban da se to zaista objasni.

Pitali su Marvina o tvrdnji mnogih filozofa da se um ne može „svesti“ na mozak, što znači da je nemoguće u potpunosti objasniti mentalnu funkciju u smislu fundamentalne fizike.

“Mislim da nam nije potreban poseban mentalni svijet”, suprotstavio se Minsky, što nikoga nije iznenadilo. “Mnogi filozofi kažu da ako neki postupak traje više od tri koraka, to mora biti “nepovratan”. Ništa nije nepopravljivo. Samo što nismo još [dovoljno] pametni (da bismo znali kako to da smanjimo) … Razmislite o hirovitosti, o gluposti osobe koja kaže: “Znam da na ovo pitanje nije moguće odgovoriti. ‘ … Reći da niko ne može odgovoriti, znači reći: “Pametan sam tako da mogu predvidjeti da više niko neće razviti bolju teoriju.”

Da li je osjećaj isto što i mišljenje?

“Obične riječi popularne psihologije – poput emocija i spoznaje, osjećaja i razmišljanja i tako dalje – stare su stotine godina”, rekao je Minsky, “i svaka od njih je pametan način na koji se društvo razvilo da ne razmišlja o onome što se događa … Ova razlika između razmišljanja i emocija izgubila je stoljeće psiholoških vremena jer oni ne razumiju da je svaka emocija poseban način razmišljanja. ”

O  kvantnoj mehanici i njenim neobičnostima. 

Koncizno objašnjenje Minskog bilo je jednako uočljivo koliko i kontraintuitivno.

“Filozofi vole razgovarati o [Heisenbergovom] principu neizvjesnosti” gdje kvantna mehanika čini stvari nepredvidljivim “, rekao je. “Sasvim suprotno. Svi su ti filozofi propustili stav da deterministički univerzum nije dobar. Haotičan je. I kvantni univerzum je stabilan.”

Evo duboke ideje koju je Minsky tako vedro objasnio. U klasičnoj fizici koja je deterministička, naivni model „solarnog sistema“ negativno nabijenih elektrona koji lete oko pozitivno nabijenog jezgra ne može biti stabilan – ako elektroni „orbitiraju“ na taj način, emitirali bi elektromagnetsko zračenje, izgubili energiju i negativno -pozitivna privlačnost uzrokovala bi da se elektroni sruše u jezgro, uništavajući atom. U kvantnoj mehanici, koja govori o vjerojatnostima, elektron ima talasne karakteristike, ne može imati ni određeni položaj i određenu brzinu (zamah), te se stoga ne može ograničiti u proizvoljno malom prostoru (bez dodavanja sve većih količina energije). To znači da se atom ne može urušiti, a kvantni svemir, kako je Minsky jednostavno rekao, je stabilan.

Da li je Svemir simulacija?

“Možda smo program koji radi na računaru”, ozbiljno je odgovorio. “Ono što znamo o računalnim procesima je da je lako napraviti jednostavan proces koji proizvodi beskonačnu složenost [u konačnici] , jer možemo napraviti mali kompjuterski program koji može sukcesivno pisati sve moguće računarske programe samo nabrajanjem i unošenjem malih promjena.”

Nevolja sa religijom

“Problem sa religijom je što bira određene stvari, poput” zašto smo ovdje? ” ili ‘šta je stvorilo svijet?’ ili ‘šta trebamo raditi u različitim uvjetima?’ “, počeo je. “Ali to se može proučiti i razumjeti razmišljanjem više. Ako mnogo ljudi nešto vjeruje i to je komplicirano [poput religije], onda je malo vjerovatno da su oni to sami pomislili. Dakle, to je vjerovatno zarazna mentalna bolest, mala mreža ideje poput virusa koji zna preskočiti iz mozga u mozak i širiti se “.

O glumcima

“Zašto su glumci” heroji “?” Minsky je nastavio. “Zato što su dobri lažljivci. To je potrebno da budeš glumac, natjeraš čovjeka da ti veruje kada igra neku ulogu. Imamo tu neobičnu stvar o slavnim osobama, i umesto da djeca dobijaju vrednosti od pravih ljudi, dobijaju je od ljudi koji imaju dar pretvaranja. Slavne su poznate ličnosti zato što nekako natjeraju ljude da im vjeruju. ”

Kritičko mišljenje

Umjesto toga, Marvin je promovirao kritičko mišljenje. “Da biste razumjeli stvari”, rekao je Marvin, “morate kritički razmišljati. Netko vam nešto kaže, vi kažete:” Kakvi su dokazi za to? ” U većini religija postoje određena pitanja na koja se ne možemo tako odlučiti, zato je važno, [religije kažu], imati vjeru. A ako ste vrlo dobri u vjeri, to znači da niste baš dobri u kritičnom  mišljenju.”

I „naglasiti da vjerujem u skup pravila koja proizlaze iz autoritetnih figura“, rekao je Marvin, može dovesti do „strašnih opasnosti“.

Minski se suprotstavio općim organizacijama, institucijama i kulturama koje su nametale svoje sisteme vjerovanja ili parohijalne vrijednosti bez, po njegovom mišljenju, dokaza ili logike. Podstakao je pojedince da preuzmu ličnu odgovornost i zalažu se za svoje mentalno tlo u odupiranju nametanju apsolutnih ideja.

Marvin je tvrdio da se “vjera i kritičko mišljenje” međusobno isključuju. Ali sugovornik na originalnom okruglom stolu “Bliže istini” (1999.) izazvao ga je, pitajući: “Može li vam kritičko razmišljanje pomoći u smrti i lošim stvarima?” Ispitivač je nagovještavao da ograničenje “istine” samo na one pojmove koji su dostupni kritičkim razmišljanjem može ograničiti pristup dubljim istinama, poput onih koje može pružiti religija ili moral.

“Pa, ne slažem se”, nepošteno je rekao Marvin. “Smrt ima racionalno objašnjenje. Da nije bilo religije 2.000 godina – kad se nauka [još nije razvila] – možda bismo već pobijedili smrt. Vjera u zagrobni život je razlog zašto ne živimo zauvijek. Paradoks je da smo lišeni svoje besmrtnosti zbog religije.”

Kako se rasprava prebacila na ličnu odgovornost, Minsky je rekao, „Trebat će nam nova teorija, jer su trenutne teorije očigledno neosnovane. Vidimo da ljudi čine zločin, a ljudi tvrde:„ Je li uzrok društven? “ Ili religiozni ljudi kažu: ‘Đavo je upao u njega.’ Ali kad razumijemo mozak, donijet ćemo stvarne odluke, poput kakvog nivoa nasilja želimo svojoj djeci? ”

Minsky, opet stari čovjek, razmišljao je o tome kako neuroznanost mijenja uobičajeno razumijevanje “slobodne volje” i utjecaj na moralnu odgovornost, s ogromnim implikacijama na pravosudni sustav i civilno društvo. Što se događa, ljudi se sada sa zabrinutošću pitaju da kada napredovanje neuroznanosti, genetskim inženjeringom i intervencijama na mozgu, dobije sposobnost promjene ljudskog ponašanja? To je perspektiva u stvarnom svijetu, ispunjena napetošću, rizicima i opasnostima konkurentskih vrijednosti.

Novinar je pitao da li se to on zalaže za “socijalni inženjering”, za manipulaciju građanima kroz nauku da bi stvorio i provodio društvo većinski određeno.

Društvo “to već radi [manipulira ljudima] puštajući vjerovanja u nas”, Minsky je uzvratio. “Moramo smisliti neki način da dobijemo dovoljno raznolikosti tako da čak i ako postoji kultura sa milijardu ljudi koji svi misle na isti način, a ako se ispostavi da je loš način, postoje drugi načini razmišljanja. Ne znam kako riješiti taj problem.”

Podsjećajući na opasan položaj čovječanstva na ovoj jednoj krhkoj planeti, Minsky je savjetovao da bismo trebali učiniti sve što je potrebno “da se s Zemlje otklone tri ili četiri kolonije, na asteroide, neka druga mjesta – kao životno osiguranje”.

O kulturama

„Ne volim kulture“, bila je česta izjava Minskog. “Kulture su gubitak ljudskog uma”, rekao je. “Osoba postaje neka vrsta robota jer je te  nacionalnosti ili te rase ili je svejedno. Svi kažu da trebamo poštovati te kulture, ali zašto bismo to trebali učiniti?”

Žaleći što većina ljudi smatra učenje bolnim, Minski je smatrao da većina kultura postoji “zato što su naučili svoje ljude da odbace nove ideje. To nije” ljudska priroda “. To je “priroda kulture”. Kulture smatram ogromnim parazitima. Mislim da svaka osoba ima puno potencijala, i boli me kada sam upoznat s ljudima koji nisu birali svoj sistem vjerovanja. Njihova kultura je to odabrala. I za mene, ta kultura je zla, bezobzirna sila koja prvo uči svojim vrijednostima, a zatim unosi strah od drugih vrijednosti. Dakle, naravno, to liči na ljudsku prirodu, ali to je ‘meme priroda’ – ideje koje ulaze u mozak, a one koje se najbolje drže su one koje najbolje ubijaju druge ideje.



Ne želim da 90 posto mog uma pojede gomila pravila koja su napisana pre više hiljada godina i koja ne odražavaju ništa dobro. ”

Kad su rzgovarali o “toleranciji”, Marvin je postao, pak, militantni. „Što je tako sjajno u vezi s„ tolerancijom “, upitao je?„ Mislite li da bismo trebali naučiti našu djecu da su sve ideje podjednako dobre? Ne mislim da bi trebali tolerirati ideje u smislu: “U redu je dopustiti tom siromašnom čovjeku da mu pojede mozak tim setom ideja.” Uvredi me. Nisam tolerantan. … U kulturi, ljudi se odnose jedni prema drugima ako misle iste misli i ne misle sami za sebe. Ne smatram to vrlinom. Možda se lijenim ljudima sviđa, ali naučio bih ih da ne budu lijeni. ”

O sreći

Upitan o “poboljšanju sreće” u budućnosti, Marvin je bio njegov acerbični, kontrirani ja. “Želim da ljudi budu vrlo nezadovoljni što ne razumiju stvari, poput teorije kosmičkog niza. Mrzim sreću, jer to znači da vas više ništa ne zanima.”

Marvinu je uobičajena “sreća” bila bezumna zadovoljstvo i on je to izbjegao. Zamišljao je idealno ljudsko iskustvo kao težnju ka razumijevanju i borbu za učenjem, nemirnu potragu za znanjem kako bi se unaprijedila čovjekova kolektivna mudrost. Samozadovoljstvo, neambiciozna udobnost, tromi mir – to su bili neprijatelji.

Nobelova nagrada za fiziku za 2019. godinu je dodjeljena za istraživanje evolucije Svemira i egzoplaneta

Kraljevska švedska akademija nauka odlučila je dodijeliti Nobelovu nagradu za fiziku 2019. godine

„Za doprinos našem razumevanju evolucije svemira i Zemljine lokacije u kosmosu“

sa jednom polovinom za

James Peebles
Univerzitet Princeton, SAD

„Za teorijska otkrića u fizičkoj kosmologiji“

a drugu polovinu zajedno za

Michel Mayor
Univerzitet u Ženevi, Švajcarska

i

Didier Queloz
Univerzitet u Ženevi, Švajcarska
Univerzitet Cambridge, Velika Britanija

“Za otkriće egzoplanete koja kruži oko zvijezde solarnog tipa.”


Uvidi Jamesa Peeblesa u fizičku kosmologiju obogatili su čitavo polje istraživanja i postavili temelje za transformaciju kosmologije u posljednjih pedeset godina, od nagađanja do nauke. Njegov teorijski okvir, razvijen od sredine 1960-ih, temelj je naših savremenih ideja o svemiru.

Model Velikog praska opisuje svemir od njegovih prvih trenutaka, prije gotovo 14 milijardi godina, kada je bio izuzetno vruć i gust. Od tada se svemir širi, postaje sve veći i hladniji. Jedva 400.000 godina nakon Velikog praska, svemir je postao proziran i svjetlosne zrake su mogle da putuju kroz svemir. I danas je to drevno zračenje svuda oko nas i, kodirano u njega, skrivaju se mnoge tajne svemira. Koristeći se svojim teorijskim alatima i proračunima, James Peebles uspio je protumačiti te tragove iz djetinjstva svemira i otkriti nove fizičke procese.

Rezultati su nam pokazali svemir u kojem je poznato samo pet procenata njegovog sadržaja, materije koja čini zvezde, planete, drveće – i nas. Ostatak, 95 odsto, je nepoznata tamna materija i tamna energija. Ovo je misterija i izazov za modernu fiziku.

U oktobru 1995., Michel Mayor i Didier Queloz najavili su prvo otkriće planete izvan našeg sunčevog sistema, egzoplaneta, koja je kružila oko zvijezde solarnog tipa u našoj matičnoj galaksiji, Mliječnom putu. U opservatoriju Haute-Provence na jugu Francuske pomoću instrumenata izrađenih po mjeri mogli su vidjeti planetu 51 Pegasi b, gasovitu kuglu uporedivu sa najvećim plinovitim gigantom Sunčevog sistema, Jupiterom.

Ovo otkriće započelo je revoluciju u astronomiji i od tada je pronađeno preko 4.000 egzoplaneta u Mliječnom putu. Još se otkrivaju čudni novi svjetovi, s nevjerovatnim bogatstvom veličina, oblika i orbita. Oni izazivaju naše unaprijed stvorene ideje o planetarnim sistemima i prisiljavaju naučnike da revidiraju svoje teorije fizičkih procesa koji stoje iza nastanka planeta. Uz brojne projekte koji se planiraju započeti u potrazi za egzoplanetima, možda ćemo konačno naći odgovor na vječno pitanje postoji li drugi život tamo.


Ovogodišnji laureati preobrazili su naše ideje o kosmosu. Dok su teorijska otkrića Jamesa Peeblesa doprinijela našem razumijevanju kako se svemir razvijao nakon Velikog praska, Michel Mayor i Didier Queloz istraživali su naše kozmičke četvrti u lovu na nepoznate planete. Njihova otkrića zauvijek su promijenila naše predstave o Svemiru.

Izvor: www.nobelprize.org



Čemu uopšte nauka?

Izbjegavam pisati duže testove jer pretpostavljam da ljudi nemaju vremena čitati ono šta je duže. Međutim, vidim po internetu da su mnoge osobe postale senzacije jer pišu nadugo i naširoko svoje neke ‘mudrosti’. Nažalost, mnoge od tih osoba ne pozivaju ljude da se bave naukom, nego više ih zabavljaju onima šta je u domenu metafizike i špekulacija i šta god narodne mase čini da se osjećaju dobro.

Imam i prijatelja koji misle da nauka nije bitna, da neko ko se bavi samo umjetnošću da nije promašio život. Međutim, ne dijelim to mišljenje. Ko nauku izbjegava izbjegava da se na pravi način suoči sa životnim problemima.



Svi mi imamo nekog koga nemamo, a koga bi sigurno nauka mogla spasiti, da smo se svi kolektivno potrudili da izkemijamo rješenje za probleme koji su doveli do nestanka tih osoba.

Nauka nije nešto šta se radi zato šta nam je dosadno. Nauka je prvenstveno naš ljudski način da se uhvatimo u koštac sa problemima koji nam vise za vratom.

Nisu se stari narodi bavili astronomijom samo iz znatiželje nego i iz potrebe za navigacijom na moru. Nisu x zrake izmišljene zato što je neko htjeo da se igra, nego i iz potrebe za snimanjima za šta se danas koriste.

Nije motivacija za nauku samo znatiželja nego i potreba.
Nauka ne može rješiti sve naše probleme, ali je krajnje iracionalno ju ne iskoristiti za one probleme koje makar u principu može da rješi.

Opšti društveni animozitet prema nauci ima razne uzroke, uzroke u tribalizmu, a i u nasljeđu iz prednaučne ere. Ljudi su stotinama i hiljadama godina živjeli u nenaučnom okruženju gdje su bajke bile jedino objašnjenje svijeta.

I danas su naučna objašnjenja prirodnih pojava često hladna, ali i istinita, jer su većina eksperimentalno potvrđena stotinama i hiljadama puta. Svaku pravu naučnu tvrdnju u principu može bili ko bilo gdje da provjeri. U vezi nauke nema zabune, ali ljudi po inerciji preferiraju mitska u odnosu na naučna objašnjenja prirodnih pojava.



Umjesto da izkemijaju rješenje za probleme većina ljudi čekaju da im se problemi sami rješe. Istina, nekad se ti problemi zaista nekako i rješe, ali često i ti problemi rješe njihove vlasnike. Nauka dakle nije stvar izbora nego potreba, a potrebe su razne. Znatiželja jest jedan od motiva za nauku, ali ima i drugih poput svakodnevnih problema sa kojima se pojedinačno i kolektivno susrećemo. Izbor je jasan ili ćemo probleme ignorirati i prepustiti ih nekom drugom ili ćemo krenuti putem heroja i naučno rješiti probleme.

Npr. u BiH svaki dan na cestama gine po jedna osoba. Zašto ljudi ne sjednu i naučno rješe taj problem? Jesu nam ceste i auti loši, ali specijalni problemi zahtjevaju specijalna rješenja.



Treba nam više fokusa na rješavanje svakodnevnih stvarnih probleme kako u društvu tako i u učionicama gdje se uče nauke. Apstrakcija kao naučnost je fina, ali od nje nema puno koristi. Ne bavimo se naukom samo iz filozofskih razloga što nas zanima istina, nego i iz praktičnih razloga što hoćemo, želimo i moramo rješiti probleme od kojih neki mnogima oduzimaju živote.