Шокирующая правда о "физике настроений": как технические гуру ошибаются в своих пророчествах
16 июля 2025 г.Вступление
В последнее время все чаще можно услышать о новых прорывах в области искусственного интеллекта и физики, которые якобы открывают новые горизонты для человечества. Однако, не все так просто, как кажется на первый взгляд. Недавний пост на Reddit вызвал бурную дискуссию о том, как некоторые технические гуру и предприниматели занимаются "физикой настроений", пытаясь добиться прорывов в научных исследованиях без глубокого понимания предмета. В этом контексте особенно уместно японское хокку: "Ветер дует, где хочет".
Пересказ Reddit поста
Автор поста рассказывает о том, как некоторые известные предприниматели, такие как Каланик, пытаются использовать искусственный интеллект для прорыва в области физики. Однако, их подход вызывает серьезные сомнения у экспертов, поскольку они не обладают глубоким пониманием предмета и полагаются на "физику настроений". Этот подход сравнивается с "кодированием настроений", когда программисты пытаются написать код, основанный на интуиции, а не на глубоком понимании языка программирования.
Пересказ сути проблемы
Суть проблемы заключается в том, что некоторые технические гуру и предприниматели пытаются использовать искусственный интеллект для прорыва в области физики, не обладая глубоким пониманием предмета. Этот подход может привести к серьезным ошибкам и заблуждениям, которые могут иметь негативные последствия для научных исследований и общества в целом.
Детальный разбор проблемы
Одним из ключевых моментов этой проблемы является отсутствие глубокого понимания предмета у некоторых технических гуру и предпринимателей. Они пытаются использовать искусственный интеллект для прорыва в области физики, не имея необходимых знаний и навыков. Это может привести к серьезным ошибкам и заблуждениям, которые могут иметь негативные последствия для научных исследований и общества в целом.
Good lord what an imbecile. Vibe physics lol.
Как отмечает один из комментаторов, "физика настроений" - это не научный подход, а скорее способ для некоторых людей чувствовать себя важными и влиятельными.
Практические примеры и кейсы
Одним из примеров "физики настроений" является заявление Сэма Алтмана о том, что лучшим способом решить проблему изменения климата является создание искусственного общего интеллекта и задание ему вопросов. Этот подход вызвал серьезные сомнения у экспертов, поскольку он не основан на научных данных и не учитывает сложность проблемы.
Экспертные мнения
The worst thing that has come out of the tech economy is so many mediocre, delusional, emotionally stunted men thinking they are visionaries because they had access to capital and no problems exploiting people.
Как отмечает один из комментаторов, проблема "физики настроений" заключается не только в отсутствии глубокого понимания предмета, но и в том, что некоторые технические гуру и предприниматели используют свой капитал и влияние для продвижения своих идей, не учитывая последствия для общества.
Возможные решения и рекомендации
Одним из возможных решений этой проблемы является повышение уровня образования и осведомленности о научных исследованиях и их ограничениях. Также важно развивать критическое мышление и способность анализировать информацию, чтобы не попасться на "физику настроений".
Заключение
В заключении можно сказать, что "физика настроений" - это серьезная проблема, которая может иметь негативные последствия для научных исследований и общества в целом. Поэтому важно развивать критическое мышление и способность анализировать информацию, чтобы не попасться на "физику настроений".
# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np
# Создаем функцию для анализа данных
def analyze_data(data: np.ndarray) -> dict:
"""Анализирует данные и возвращает словарь с результатами.
Args:
data: Массив данных
Returns:
dict: Словарь с результатами анализа
"""
# Вычисляем среднее значение данных
average_value = data.mean()
# Вычисляем медиану данных
median_value = np.median(data)
return {
'average_value': average_value,
'median_value': median_value
}
# Создаем массив данных
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Анализируем данные
results = analyze_data(data)
# Выводим результаты
print(f"Среднее значение: {results['average_value']}")
print(f"Медиана: {results['median_value']}")
Этот код демонстрирует пример анализа данных и вычисления среднего значения и медианы. Это простой пример, но он показывает, как можно использовать научные методы для анализа данных и получения результатов.
Оригинал