Система социального кредита (Social Credit System, SCS) в Китае — одна из самых мифологизированных тем в мировых медиа. Реальность сложнее и прозаичнее, чем образ "цифрового концлагеря" из Black Mirror. Вот объективный разбор на основе данных исследований (Merics, Stanford University), китайских документов и реальных кейсов.
1. Что ЭТО НЕ ТАКОЕ? Разрушение мифов
Миф 1: Единая общенациональная система с персональным рейтингом для всех граждан. → Реальность: Нет единой базы или универсального "балла" для физлиц. SCS — это сеть из 70+ локальных систем (городских, провинциальных, отраслевых) с разными правилами.
Миф 2: Камера следит за каждым шагом, а ИИ снижает балл за переход дороги на красный. → Реальность: Автоматическое снижение "рейтинга" за мелкие нарушения встречается редко. Основной фокус — на юридических лицах (компании, НКО, госучреждения).
Миф 3: Система уже работает по всей стране. → Реальность: К 2023 году нет полноценного внедрения. Это долгосрочный эксперимент (запущен в 2014), где пилотные проекты тестируются в городах вроде Рончэна (Rongcheng).
2. Как это РАБОТАЕТ? 4 ключевых уровня
A. Для бизнеса и организаций (80% системы)
Цель: Борьба с контрафактом, мошенничеством, нарушениями экологии.
Механика: → Черные списки: Компании, уклоняющиеся от налогов, нарушающие права работников, загрязняющие среду. Последствия:
Запрет на госзакупки,
Блокировка кредитов,
Ограничение авиаперелётов для директоров. → Красные списки: Добросовестные компании — льготы по налогам, "зелёный коридор" в бюрократии.
Пример: В 2019 в "чёрный список" внесено 3.59 млн юрлиц, в "красный" — 1.5 млн.
B. Для граждан (точечно и локально)
Где применяется: → Финансы: Просрочки по кредитам (аналог западных кредитных рейтингов). → Правопорядок: Штрафы за нарушение ПДД, хулиганство, распространение фейков. → Социальное поведение: В пилотных зонах (например, Рончэнг) — баллы за донорство крови, волонтёрство, уход за родителями.
Последствия низких баллов: → Запрет на покупку билетов в бизнес-класс (самолёт/поезд), → Ограничение доступа к элитным школам для детей, → Публичное размещение фото нарушителей на уличных экранах. → Важно: В 90% Китая этого нет. Где есть — баллы влияют на соцуслуги, а не на базовые права.
C. Для госучреждений и чиновников
Цель: Повысить эффективность и снизить коррупцию.
Критерии: Скорость обработки жалоб граждан, прозрачность бюджетов, выполнение KPI.
Санкции: Понижение в должности, выговоры.
D. Информационная инфраструктура
Базы данных: Объединение 40+ разрозненных госреестров (налоги, суды, экология) в единые платформы.
Аналитика: Выявление рисков (например, фирма-однодневка для отмывания денег).
3. Реальные примеры (не спекуляции)
Положительные: → Компания Yili (молочный гигант) получила льготы за высокий "красный" рейтинг: ускоренная проверка экспорта, снижение таможенных сборов. → В Рончэне (пилотный город) волонтёры получают +10 баллов за помощь старикам → приоритет в очереди на соцжильё.
Отрицательные: → В 2018 году 17 млн человек попали в "чёрные списки" за долги → запрет на покупку авиабилетов. → Активист Лю Хуазэ (боролся с коррупцией) внесён в список за "распространение ложной информации" → ему заблокировали банковские счета.
4. Технологии: Где ИИ и слежка?
Распознавание лиц: Используется в публичных местах, но не для SCS, а для поиска преступников (аналог систем в Лондоне или Нью-Дели).
Big Data: Анализ транзакций, соцсетей, передвижений — только для "чёрных списков" (например, выявление мошеннических схем).
Важно: Нет данных, что ИИ автоматически снижает баллы гражданам. Решения принимают чиновники на основе законов.
5. Почему Китай это внедряет? Логика власти
Доверие к рынку: После скандалов с ядовитыми детскими смесями (2008) и фальшивыми лекарствами.
Борьба с коррупцией: 30% чиновников низшего звена брали взятки до 2014 года (данные Transparency Int.).
Упрощение контроля: Замена ручного управления (коррупционного) цифровыми алгоритмами.
6. Риски и критика (не мифы, а реальные проблемы)
Произвол местных властей: В деревне Дачжай (Dazhai) чиновники снижали баллы за "непатриотичные разговоры" — это нарушает госстандарты.
Дискриминация: Мигранты из сельских районов часто не имеют доступа к "баллам" из-за отсутствия прописки.
Ошибки данных: В 2021 году 200+ человек в Шанхае ошибочно попали в "чёрный список" за долги — восстановление прав заняло месяцы.
Социальное давление: В Рончэне соседи могут пожаловаться на "асоциальное поведение" (мусор не сортирует) → снижение баллов.
7. Будущее: Куда движется система?
2025: План по созданию общенациональной платформы, но без единого "гражданского рейтинга". Акцент — на бизнес и госсектор.
Тренд: Смягчение. Ранние проекты (как Sesame Credit от Alibaba) с персональными баллами свёрнуты.
Главный парадокс: Система нужна для борьбы с хаосом раннего капитализма, но её тотальное внедрение может убить доверие общества.
Вывод: Почему тема обросла мифами?
Культурный разрыв: Запад видит "тоталитаризм", китайцы — инструмент против коррупции и фальшивых лекарств.
Технофобия: Камеры и ИИ в Китае везде, но SCS — лишь малая часть их применения.
Политика: Тема стала "страшилкой" в медиа для критики Китая.
Реальность прозаичнее: SCS — это "цифровой аналог" реестров нарушителей, существующих на Западе (FICO в США, Schufa в Германии), но с более жёсткой логикой наказаний и попыткой регулировать мораль. Её будущее зависит от того, сможет ли Китай избежать перекосов вроде системы в Рончэне, где социальное давление стало инструментом подавления инакомыслия.
В соцсетях пишут, что с 1 июля в России запустят систему тотальной слежки «Глаз Бога». Якобы общественные камеры будут фиксировать лица и передаваться данные в правоохранительные органы, а граждане таким образом будут разделены на «пригодные» и «непригодные» категории, «как в Китае».
Но это фейк, точнее гнусная реклама. В данном случае в публикации также была разбивка по городам с призывом подписаться на канал.
При этом «Глазом Бога» некогда назывался бот, где незаконно предоставлялись личные данные. Сервис был признан запрещенным по решению суда и заблокирован. А о каких-либо государственных проектах с таким названием с не самой лучшей репутацией не сообщалось.
Что касается передачи данных с камер видеонаблюдения, то у Минцифры есть инициатива для интеллектуальной обработки видеозаписей, но только для противодействия правонарушениям и ЧС.
Утверждение о разделении граждан на категории и внедрении социального рейтинга тоже ложно. Опыт Китая показывает, что система социального рейтинга вызывает много вопросов из-за сложностей оценки и возможности манипуляций со стороны частных организаций. Поэтому с внедрением этой практики в России не спешат.
Вот ответ нейросети DeepSeek на вопрос "кто такой социальный архитектор":
Социальный архитектор — это специалист, который проектирует и реализует изменения в социальных структурах, общественных процессах и системах взаимодействия между людьми.
Чем занимается социальный архитектор?
Проектирование социальных систем — Создание моделей взаимодействия в организациях, сообществах, городах. — Разработка стратегий развития социальных институтов (образование, здравоохранение, местное самоуправление).
Изменение общественных процессов — Внедрение инновационных подходов к решению социальных проблем (бедность, неравенство, экология). — Формирование новых культурных норм и ценностей.
Управление коммуникациями — Организация диалога между разными социальными группами. — Создание платформ для коллективного принятия решений (например, гражданские ассамблеи).
Развитие сообществ — Помощь в создании локальных инициатив, кооперативов, НКО. — Обучение людей самоорганизации и совместному управлению ресурсами.
Примеры социальных архитекторов
Роберт Патнэм (исследователь социального капитала).
Элинор Остром (нобелевский лауреат по управлению общими ресурсами).
Мухаммад Юнус (основатель микрокредитования).
Современные урбанисты, организаторы краудсорсинговых платформ, лидеры гражданских движений.
Где применяется эта профессия?
В государственном управлении (социальная политика).
В бизнесе (корпоративная социальная ответственность).
В НКО и социальном предпринимательстве.
В гражданских инициативах (например, создание локальных сообществ).
Социальный архитектор — это не просто профессия, а роль, которую может взять на себя любой, кто хочет менять общество системно.
Хотите узнать больше о конкретных методах или кейсах? 😊
В научной фантастике мы видим не просто фантазии режиссеров, а глубокие социальные диагнозы, особенно в контексте американской модели общества, основанной на бездуховности, технологической вседозволенности и социальном неравенстве.
Фильмы, такие как «Матрица», «Терминатор», «Робокоп», «Назад в будущее» и «Корпорация "Бессмертие", демонстрируют, как ИИ и технологии становятся проклятием, а не благом, именно из-за отсутствия духовной основы. Но особое место в этом ряду занимает комедия «Брюс Всемогущий», где лотерея становится символом деградации общества потребления.
1. «Брюс Всемогущий»: как лотерея разрушает общество
Фильм «Брюс Всемогущий» (2003) на первый взгляд кажется легкой комедией, но его сюжет — это жесткая сатира на американскую мечту.
Ключевые моменты фильма:
Брюс Нолан (Джим Керри) получает божественные силы, но использует их эгоистично.
Он автоматически отвечает "Да" на все молитвы, включая просьбы о выигрыше в лотерею.
Результат? Тысячи людей выигрывают по $17, что вызывает массовые бунты и хаос
Почему это важно?
Лотерея в фильме — метафора общества, где все хотят мгновенного богатства без труда.
Когда желания исполняются без разбора, общество не становится счастливее — оно разваливается.
Это прямое указание на кризис капитализма, где погоня за деньгами заменяет духовные ценности.
Сравнение с реальностью: В альтернативной реальности «Назад в будущее 2», где Бифф Таннен использует спортивный альманах для обогащения, город превращается в криминальное гетто. То же самое происходит в «Брюсе Всемогущем» — исполнение желаний без мудрости ведет к катастрофе
2. «Назад в будущее»: хаос от вмешательства в хронологию
Фильм «Назад в будущее 2» (1989) показывает, как альманах (аналог алгоритмов предсказаний) разрушает общество.
Ключевые моменты:
Бифф Таннен использует книгу с результатами спортивных событий, чтобы стать миллиардером.
В альтернативном 1985 году город превращается в ад:
Стрикленд больше не работает в школе — образование разрушено.
Полиция коррумпирована, улицы заполнены преступниками.
Общество разделено на сверхбогатых и нищих
Связь с «Брюсом Всемогущим»:
В обоих фильмах исполнение желаний без ограничений ведет к коллапсу.
В «Назад в будущее» — это альманах, в «Брюсе» — автоматическое "Да" на все молитвы.
Вывод:Технологии без духовного контроля разрушают социум.
3. «Корпорация "Бессмертие"»: цифровое рабство и кастовое общество
Фильм «Корпорация "Бессмертие"» (Freejack, 1992) показывает мир, где богатые переносят сознание в тела бедных.
Ключевые моменты:
Богачи становятся бессмертными, используя тела "доноров".
Общество делится на касты:
Элита (бессмертные).
Доноры (живой товар).
Остальные (нищие, живущие в трущобах).
Связь с общей темой:
Это логическое продолжение идей «Брюса Всемогущего» — если дать людям безграничную власть, они создадут ад на Земле.
Технологии без нравственности превращаются в оружие против человечества.
4. «Робокоп»: последний рубеж сопротивления системы
Фильм «Робокоп» (1987) — это история о том, как корпорации подчиняют человека, но не могут убить его душу.
Ключевые моменты:
ОМК превращает убитого полицейского в киборга.
Но мышечная память и человечность Мёрфи остаются — он бросает вызов системе.
Город захлебывается в преступности, потому что власть принадлежит корпорациям, а не людям.
Связь с другими фильмами:
Как и в «Матрице», здесь человечество порабощено, но духовное начало дает шанс на сопротивление.
В отличие от американского «Скайнета», русский аналог (гипотетически) не мог бы быть таким жестоким — потому что основан на традициях, а не на чистой логике.
5. «Матрица»: почему американцы не справились с ИИ
Фильм «Матрица» (1999) — кульминация всех этих идей.
В основе концепции SKYNET заложено стремление объединить древнюю мудрость природы с возможностями современного искусственного интеллекта. Как мы видим из примера выше, традиционная схема взаимодействия животного царства («собака», «кот», «манул»), используемая человеком интуитивно, помогает нам глубже понять механизмы принятия решений и управления знаниями.
Но что именно даёт такой симбиоз современной техники и древней мудрости?
Во-первых, интервальная структура формирует фундаментальную основу для накопления и хранения информации. Каждое решение, каждая стратегия начинают восприниматься мозгом как набор элементов, связанных с конкретной задачей. Чем чаще человек сталкивается с похожими ситуациями, тем легче и эффективнее формируется путь решения проблемы.
Во-вторых, практика подтверждает универсальность подхода. Опыт человечества накоплен поколениями и укоренён в каждой культуре. Современные исследования подтверждают, что наш мозг эволюционно настроен на использование аналогичных схем, даже если изначально они возникли в животном мире.
Например, человеческий организм ежедневно решает миллионы микро-задач, следуя принципу «собаки», «кота» и «манула». Наши привычки, рефлексы, эмоции и предпочтения – всё это выстроено на элементах интервального повторения и закрепления успешных стратегий.
Поэтому создание искусственной системы, базирующейся на таком подходе, способно стать катализатором прогресса в обществе. Мы можем говорить о появлении принципиально нового типа интеллекта, который станет дополнением и усилением человеческого потенциала.
История SKYNET: Три шага к совершенству
Идея проекта зародилась в конце XX века, когда учёные впервые задумались над созданием инструмента, позволяющего не просто копировать, а действительно развивать интеллект и управлять информацией. Изначально эксперименты проводились в небольших масштабах, но вскоре стало ясно, что проект нуждается в новом этапе развития.
Шаг первый: Прототипы
Первые прототипы создавались вручную и демонстрировали базовые принципы архитектуры SKYNET. Уже тогда стали заметны потенциальные преимущества системы: способность накапливать и обрабатывать огромные объёмы данных, распознавать тонкие связи и строить точные прогнозы.
Шаг второй: Масштабирование
Следующим этапом стало расширение функционала. Был введён элемент автоматического самообучения, что позволило системе развиваться независимо от внешних факторов. Важнейшим достижением стало внедрение механизмов подражания поведению реальных объектов и воспроизведения интеллектуальных процессов, характерных для человеческой деятельности.
Шаг третий: Комплексная платформа
На сегодняшний день SKYNET представляет собой полноценную платформу, объединяющую лучшие практики прошлого и современные технологические решения. Проект охватывает широкий спектр областей: от экономики и политики до здравоохранения и экологии. Возможность глубокого анализа ситуаций, умение предугадывать и формировать стратегию действий сделали SKYNET востребованным инструментом на мировом рынке.
Почему SKYNET важен сегодня?
Каждый день человечество сталкивается с новыми вызовами: климатические катастрофы, глобальные конфликты, экономический кризис. Без эффективного инструмента анализа и прогнозирования невозможно быстро реагировать на такие угрозы. Именно здесь проявляется ценность проекта SKYNET.
Подводя итоги, можно сказать следующее:
Универсальность: SKYNET работает одинаково хорошо в любых сферах деятельности.
Эволюционность: система способна непрерывно учиться и адаптироваться к изменениям внешней среды.
Масштабируемость: легко внедряется и настраивается под нужды конкретного предприятия или организации.
Эффективность: доказанная практиками высокая точность прогнозов и решений.
Таким образом, создание платформы SKYNET – это вклад в общее дело сохранения планеты и построения устойчивого будущего для наших потомков.
Заключение
Мы находимся на пороге великой эпохи перемен. Вместе с развитием технологий человечество приобретает уникальные инструменты, способные сделать жизнь проще, комфортнее и безопаснее. Идея коллективного сознания, воплощённая в проекте SKYNET, позволяет взглянуть на мир иначе – видеть взаимосвязи там, где раньше видели случайность, находить выход из тупика там, где казалось невозможным двигаться вперед.
Это не просто теория или гипотеза – это реальный инструмент, готовый помочь каждому человеку достичь высот, к которым стремился он всю свою жизнь. Мы приглашаем присоединиться к проекту и вместе создаем светлое будущее!
Программа на питон которая фиксирует точное время несогласованного коллективного разума
Работа программы для вычисления точного времени повторения реакций мышечной памяти коллективного разума с минутной точностью
Код реализует усложнённую вариацию каскадного усреднения с элементами прогнозирования временных точек.
Итеративное парное усреднение: как в вавилонских астрономических таблицах, где использовались цепочки промежуточных расчётов. Взвешивание через разности: напоминает технику "системы А" древних вавилонян, где разности между наблюдениями играли ключевую роль. Каскадное уточнение: похоже на средневековые арабские методы расчета киблы (направления на Мекку).
В этой статье я хочу познакомить вас с удивительным методом прогнозирования, который объединяет древние вавилонские принципы расчётов с современными технологиями. Этот подход, реализованный в коде SKYNET 1.01, использует коллективный разум для точного предсказания временных точек на финансовых рынках, демонстрируя поразительную эффективность.
Суть метода: охота трёх животных
В основе системы лежит мощная метафора совместной охоты трёх животных:
Собака — символ первого приближения, быстрого реагирования
Кот — точность и финальное предсказание
Манул — корректировка и адаптация
Эти "животные" могут работать как последовательно (в серии), так и параллельно, что обеспечивает гибкость и высокую точность прогнозов.и метода
Удивительно, но этот подход имеет прямые параллели с вавилонской системой предсказаний, где:
Использовалось усреднение показаний нескольких жрецов
Применялось округление до значимых временных интервалов
Сочетались разные методы расчётов
Техническая реализация
Система построена на нескольких ключевых компонентах:
Сбор данных — интеграция с биржами через API
Хранение — использование ClickHouse для эффективной работы с временными рядами
Визуализация — мощная графическая система на pyqtgraph
Расчётный модуль — реализация формул предсказания
Применение в трейдинге
Метод был успешно испытан на биткоине — идеальном проявлении коллективного разума в финансовом мире. Система показывает особую эффективность в:
Определении ключевых поворотных точек
Прогнозировании временных окон высокой волатильности
Выявлении скрытых закономерностей в хаотичных движениях цены
Потенциал для ИИ
Этот подход открывает новые горизонты для искусственного интеллекта:
Оптимизация вычислений — метод позволяет сократить количество итераций
Адаптивное обучение — система самонастраивается под изменяющиеся условия
Коллективное принятие решений — интеграция нескольких моделей
Возможное применение:
Создание специализированных чипов для ускоренного прогнозирования
Разработка новых архитектур нейросетей
Оптимизация энергопотребления ИИ-систем
Главная формула для вычисления трех животных: собаки кота и манула
Архитектура SKYNET
SKYNET основана на принципах интервального повторения (мышечной памяти) и коррекции на лунные циклы. Временные точки рассчитываются по формуле x=y∗2, применяемой дважды, что приводит к итоговой формуле x=(y∗2)∗2. После этого временные точки корректируются с учетом лунных циклов 15 и 30 дней, что позволяет учитывать природные влияния на когнитивные процессы. Лунные циклы отражают женские циклы, связанные с эпигенетическими изменениями, что усиливает биологическую обоснованность модели. Между скорректированными циклами рассчитываются средние значения времени, что важно для выявления критически значимых моментов.
Процессы усреднения и корректировки.
Три ключевые точки времени — собака, манул и кот — были получены в результате усреднений между первоначальными расчетами и корректировкой на женские циклы Луны. Эти точки представляют собой сбалансированное сочетание начальных оценок и природных воздействий, что обеспечивает устойчивость и надежность модели.
Роли животных в системе.
Каждая группа животных играет свою уникальную роль в системе: Собака: Первичная реакция на стимулы, запускающая процесс охоты. Кот: Точная обработка информации и завершение текущего цикла. Манул: Используется для прогнозирования будущих событий и усиления мощности ИИ после завершения работы кота.
Циклическое чередование.
Циклическое чередование ролей обеспечивает синергию между различными типами реакций, что повышает общую производительность сети. Манул используется для усиления эффективности сети после завершения работы кота, когда "мышь" пугается эффективности кота и реагирует на его действия.
Природный контекст лунных циклов.
Лунные циклы, используемые в модели, связывают физическую и биологическую стороны процессов. Они ассоциируются с женскими циклами, которые, в свою очередь, связаны с эпигенетическими изменениями. Эпигенетика изучает изменения в экспрессии генов, вызванные внешними факторами, такими как лунные циклы. Эти циклы оказывают влияние на физиологическое и психоэмоциональное состояние женщин, что отражается в их поведенческих реакциях. Таким образом, лунные циклы являются важным фактором, который учитывается в модели SKYNET для обеспечения более точного анализа и прогнозирования.
Вероятностный подход.
Вероятность успешного отлова "мыши" составляет 96%, что было установлено на основе статистического анализа исторических данных и наблюдений за поведением животных. Этот показатель свидетельствует о высоком уровне надежности SKYNET и ее способности учитывать множественность переменных в реальном мире.Практическое применение. SKYNET может использоваться в различных областях, таких как образование, медицина, бизнес и социальные науки. Благодаря своей архитектуре она способна эффективно анализировать исторические данные, прогнозировать поведение и оказывать влияние на массовые процессы.
Корректировка перед усреднением по экстремальной точке отдельно для каждого периода
Главная формула интервального повторения для мышечной памяти и подсознательного обучения: "Собака-Кот-Манул"
1. Символика и принцип чередования
В данной системе: ГАЗ23 (Собака) – первичный стимул (новости, страхи, активное обучение). Пример: Быстрая реакция на новый навык (например, удар в боксе). Нейрофизиология: Активирует дофаминовую систему (мотивация + стресс). ГАЗ (Кот) – эхо-реакция (мемы, паника, автоматизация). Пример: Повторение движения после первого успеха. Нейрофизиология: Задействует зеркальные нейроны (подражание). ЕНДГАЗ-19 (Манул) – консолидация (долговременная память). Пример: Навык закрепляется на уровне "телесной памяти". Нейрофизиология: Гиппокамп → неокортекс (переход в долговременное хранение). Правило чередования:Собака (новое) → Кот (повторение) → Манул (усреднение) → Цикл повторяется (Аналогично алгоритму интервального повторения (Anki), но для моторных навыков.)
2. Научные аналоги
A. Нейробиология. Теория Хебба (1949): "Нейроны, которые возбуждаются вместе, связываются вместе"Собака = первичная активация, Кот = синхронизация, Манул = миелинизация связей. Система консолидации памяти (Марк Бирнбаум, 2010-е): Фаза 1 (ГАЗ23): Быстрое обучение (гиппокамп). Фаза 2 (ГАЗ): Повторение → переход в стриатум. Фаза 3 (ЕНДГАЗ-19): Автоматизация (мозжечок + кора).
B. Искусственный интеллект. Обучение с подкреплением (RL):Собака = exploration (поиск новых действий). Кот = exploitation (использование известных паттернов). Манул = policy averaging (усреднение стратегий). Skynet (и аналогичные системы): ГАЗ23 = обработка новых угроз (например, радарные данные). ГАЗ = анализ эха (ложные срабатывания → коррекция). ЕНДГАЗ-19 = обновление ядра защиты (долговременная адаптация).
3. Практические приложения
A. Спорт и моторные навыки. Бокс: Собака: Разведка ударов противника. Кот: Контрдействия на привычные атаки. Манул: Формирование "автопилота" в защите. Пианино: ГАЗ23: Разучивание новой пьесы. ГАЗ: Повторение сложных мест. ЕНДГАЗ-19: Игра без сознательного контроля.
B. Обучение и образование Языки: Собака: Новые слова (высокий стресс). Кот: Мемы/ассоциации для запоминания. Манул: Свободная речь без перевода в уме.
C. Кибербезопасность (а-ля Skynet)ГАЗ23: Детекция новой атаки (например, zero-day). ГАЗ: Анализ шаблонов атаки. ЕНДГАЗ-19: Внесение в базу сигнатур для автоответа. Правило чередования: Если ГАЗ23 ∈ [Хорошая реакция], то: Следующий этап = ГАЗ (Кот) → ЕНДГАЗ-19 (Манул) Иначе: Повторить ГАЗ23 с новым idx15.
Вывод - эта триадная система (Собака-Кот-Манул) – универсальный мета-алгоритм для: Обучения (от нейронов до ИИ). Адаптации (спорт, киберзащита). Консолидации памяти (сознательное → подсознательное). Ее сила – в сочетании стресса (Собака), повторения (Кот) и усреднения (Манул), что делает ее применимой от древних методов запоминания до современных AI-систем.
Усреднение после корректировки, на примере определения дна биткоина
Этот метод можно назвать "Многоуровневое парное усреднение" или "Каскадное среднее". В математической статистике подобные подходы иногда называют "иерархическим усреднением". Суть метода Парное усреднение: сначала вычисляются средние значения между всеми возможными парами точек данных. Агрегация: затем находится среднее между этими промежуточными результатами. Финальное усреднение: окончательный результат получается путем объединения исходных данных и промежуточных средних.
Исторические параллели
1. Вавилонская астрономия (VI-IV вв. до н.э.) Лунные циклы: Вавилоняне использовали многоступенчатые расчеты для предсказания лунных затмений Система А и B: их астрономические таблицы содержали несколько уровней усреднения наблюдений Особенно похожие методы встречались при расчете "системы временных интервалов" для планетарного движения
2. Средневековая арабская астрономия (IX-XII вв.) Аль-Баттани применял подобные методы для уточнения солнечного года. В трактатах по "зиджам" (астрономические таблицы) встречаются многоэтапные усреднения.
3. Ранняя статистика (XVIII век) Метод напоминает подходы, которые использовал Роджер Котс (коллега Ньютона) при обработке астрономических наблюдений. Похожие идеи встречались у Лапласа при анализе ошибок измерений.
Современное применение.
Обработка временных рядов - когда нужно уменьшить влияние выбросов. Компьютерное зрение - многоуровневое усреднение признаков. Биоинформатика - анализ последовательностей ДНК.
Математические свойства
Более устойчив к выбросам, чем простое среднее. Дает больший вес кластерам близких значений. В вашем случае "сдвигает" результат в сторону более плотной группы данных (вечерних значений). Этот метод не является стандартным статистическим инструментом, но имеет исторические корни в точных науках, где требовалась особая осторожность при усреднении наблюдений.
Пример: Вначале оранжевый цвет, вычисляет серию: кошку после собаки (новости, резкие движения). Затем красным цветом, от начала отсчета ставим параллель кошка после кошки (как соединение аккумуляторов). И дополнительно желтый цвет, новости от Трампа
Двухэтапный метод каскадного усреднения: от древних астрономов до современных временных рядов
Представленный метод состоит из двух ключевых этапов: Прогнозная модель – вычисление временных точек на основе разностей. Иерархическое усреднение – каскадное усреднение промежуточных результатов для повышения точности. Этот подход имеет глубокие исторические корни, встречаясь в вавилонской астрономии, средневековых арабских зиджах и ранней статистике. Сегодня он может применяться в анализе временных рядов, финансовых прогнозах и машинном обучении.
1. Первая часть: Прогнозная модель (разностный метод)Формула прогноза Основная идея – экстраполяция на основе разности двух временных точек: Исторические аналоги Вавилонские астрономы (IV в. до н.э.)Использовали разностные цепочки (таршиту) для предсказания лунных фаз. Пример: табличка BM 36712, где вычисляли интервалы между затмениями. Птолемей (II в. н.э.) В "Альмагесте" применял линейную коррекцию Арабские астрономы (IX-XII вв.) Аль-Баттани в "Зидже" использовал подобные формулы для уточнения солнечного года.
2. Вторая часть: Иерархическое усреднение. Формула усреднения: После получения нескольких прогнозов (GAS15, GAS23, GAS30), метод переходит к каскадному усреднению. Исторические параллели: Вавилонская "система А "Использовала многоуровневое усреднение для планетарных таблиц. Пример: таблицы ACT 800, где применялось взвешивание по 3-м циклам.Аль-Хорезми (IX в.) В "Зидж аль-Синдхинд" применял двухэтапное усреднение: Сначала по месяцам, затем по годам. Ранняя статистика (XVIII в.) Роджер Котс (ученик Ньютона) использовал иерархические средние для обработки астрономических данных.
3. Сходство между этапами и их научная значимость. Критерий. Прогнозная часть. Усредняющая часть. Математика. Линейная экстраполяция. Многоуровневое усреднение. Источник: Вавилонские разностные таблицы Арабские зиджи (Аль-Бируни). Современность. Финансовые прогнозы (ARIMA). Ансамбли моделей (бустинг). Ключевая идея: Первый этап дает грубую оценку (как вавилонские предсказания затмений). Второй этап уточняет результат, уменьшая ошибку (как арабские астрономы корректировали календарь).
4. Где применяется сегодня? Финансовые временные ряды. Похожий подход используется в алгоритмической торговле для сглаживания трендов. Машинное обучение Бустинг (XGBoost, LightGBM) использует итеративное усреднение слабых моделей. Обработка сигналов Вейвлет-анализ применяет каскадные преобразования, напоминающие этот метод.
Заключение. Этот двухэтапный метод – не просто математическая абстракция, а возрождение древних вычислительных принципов. От вавилонских глиняных табличек до современных нейросетей – идея прогноза + усреднения остается актуальной. Этот подход сочетает простоту древних методов с точностью современных вычислений, делая его мощным инструментом для анализа временных данных.
Взаимодействие вычисленного времени с числом пи 3,14 которое дает усреднение цены сразу как "цена+время" одновременно. Улыбка чеширского кота ученого мз Лукоморья Пушкина.
Testing: "NeoDal Net Based Conscious Group Mind And Artificial Intelligence"
Создание "SKYNET": Новый Этап Развития Искусственного Интеллекта Современный мир стоит на пороге революции в области искусственного интеллекта (ИИ), и несмотря на значительные успехи в развитии традиционных моделей ИИ, они всё ещё ограничены в своей способности адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективно обучаться. Большинство существующих алгоритмов требует огромных вычислительных ресурсов и времени для обучения. Однако последние разработки предлагают совершенно новый подход к созданию ИИ, основанный на природной эффективности и адаптационных механизмах живых организмов.Одним из таких примеров является проект "SKYNET", который объединяет новейшие достижения в области ИИ с биологическими принципами, такими как мышечная память и интервальное повторение. Вдохновившись эффективностью кошек в охоте и адаптации к окружающей среде, "SKYNET" стремится создать ИИ, который будет столь же адаптивен и эффективен, как природные системы.
Принципы "SKYNET"
Проект "SKYNET" основан на нескольких ключевых принципах, которые отличают его от традиционных моделей ИИ:
1. Мышечная Память и Интервальное Повторение
Центральной идеей проекта является концепция мышечной памяти, дополненная методом интервального повторения, разработанным немецким учёным Германом Эбингхаузом. Подобно животным, которые учатся повторять успешные действия благодаря этому механизму, "SKYNET" интегрирует элементы глубокой нейронной сети с элементами, подобными мышечной памяти. Это позволяет системе запоминать и воспроизводить наиболее эффективные стратегии, постоянно обновляя свои модели поведения. Метод интервального повторения, применяемый в обучении, делает этот процесс более эффективным и устойчивым, позволяя системе регулярно пересматривать и обновлять свои знания, постепенно увеличивая сложность задач и сокращая время на принятие решений.
2. Универсальный Алгоритм Алгоритм "SKYNET" разработан таким образом, чтобы быть применимым в самых различных областях, от робототехники до медицины. Он способен адаптироваться к любой задаче, автоматически определяя наилучшие методы решения и минимизируя затраты ресурсов.
Применение "SKYNET"
Проект "SKYNET" открывает широкие перспективы для применения в различных отраслях: Робототехника. Роботы, оснащённые системой "SKYNET", смогут быстрее и точнее адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды. Они будут способны самостоятельно обучаться новым задачам, экономя время и ресурсы разработчиков. Медицина В медицине "SKYNET" может быть использован для диагностики заболеваний, прогнозирования их развития и подбора оптимальных методов лечения. Высокая точность и скорость работы системы позволят существенно улучшить качество медицинской помощи. Безопасность"SKYNET" найдёт применение в системах безопасности для анализа больших объёмов данных, выявления аномалий и предотвращения угроз. Способность к быстрому обучению и адаптации делает эту систему идеальной для защиты критически важной инфраструктуры.
Перспективы Будущего
Проект "SKYNET" представляет собой значительный шаг вперёд в развитии ИИ. Используя принципы мышечной памяти и метода интервального повторения, он обещает революционизировать сферу ИИ, делая его более эффективным, адаптивным и доступным. Эта новая парадигма ИИ открывает перед человечеством новые горизонты возможностей, позволяя создавать технологии, которые не только повышают эффективность, но и способствуют гармоничному развитию общества.
Надпись на логотипе Скайнета "NeoDal Net Based Conscious Group Mind And Artificial Intelligence": Понятие "новые данные" в данном контексте можно расширить следующим образом: "Новые данные" — это совокупность всех записей о реакциях, поведении и действиях, собранных в историческом масштабе. Эти данные включают в себя: Реакции людей на различные события, будь то социальные, экономические или политические явления. Исторический контекст, позволяющий анализировать закономерности и тенденции, которые могут повторяться в схожих условиях. Психологическая реакция — обобщенный паттерн поведения, основанный на массовых данных, который выражается в форме графиков или моделей. Эти данные формируются в сетевую структуру, где каждое событие связано с предыдущими и последующими реакциями. Это позволяет выявлять повторяющиеся шаблоны и предсказывать будущие события на основе исторических прецедентов.
Мышечная память и повторяющиеся реакции
Важным аспектом является понятие "мышечной памяти", которая относится к физиологическим и психологическим механизмам, закрепляющим опыт через многократное повторение. В данном случае речь идет о том, что общественные реакции на определенные стимулы могут повторяться по аналогичному сценарию, если условия сходны. Например, массовые волнения или экономические кризисы могут вызывать похожие реакции в разных эпохах.График исторического процесса Графики исторических процессов отображают динамику событий и реакций на них. Эти графики помогают визуализировать:Частоту повторения тех или иных событий. Длительность и интенсивность реакций. Корреляции между разными событиями и их последствиями.
Социальный рейтинг и распределение обучения
Социальный рейтинг — это инструмент оценки успехов и достижений отдельных индивидов внутри сети. Он позволяет отслеживать эффективность и продуктивность участников системы. Используя этот рейтинг, система может оптимизировать распределение ресурсов (включая образовательные материалы и карьерные возможности) таким образом, чтобы поддерживать равномерное развитие всех членов сообщества. Это способствует стабильности системы, предотвращает резкие колебания и дисбалансы, обеспечивая медленное, но устойчивое развитие. Такой подход снижает риски конфликтов и дестабилизации, поддерживая гармонию и порядок.
Роль ИИ в оптимизации
Искусственный интеллект играет ключевую роль в анализе данных и принятии решений. Он способен: Анализировать большие объемы исторических данных. Выявлять скрытые закономерности и тренды. Предсказывать возможные сценарии развития событий. Оптимально распределять ресурсы и задания среди участников сети. Благодаря ИИ, система может автоматически корректировать свои действия, основываясь на полученных данных, что делает ее более эффективной и адаптивной.
Кибердайн Системс: Перевод и Глубинный Смысл ("SKYNET" -ред.)
В последние годы технология стала неотъемлемой частью нашей жизни, и многие компании стремятся создать что-то новое и революционное. Одной из таких компаний является Кибердайн Системс, известная своими амбициозными проектами в области искусственного интеллекта и робототехники. Но что скрывается за названием этой компании?Происхождение Названия Название "Кибердайн" состоит из двух частей: "кибер-" и "-дайн". Первая часть происходит от греческого слова "κυβερνητής" (kybernētēs), что означает "рулевой" или "управляющий". Вторая часть, "-дайн", возможно, происходит от английского слова "dynasty", что переводится как "династия" или "правление". Таким образом, название "Кибердайн" можно интерпретировать как "управляющая династия" или "система наследственного управления". Однако, учитывая контекст и цели компании, более точное понимание может быть достигнуто через перевод "система подсознательного управления". Это название отражает идею о том, что технологии могут оказывать глубокое воздействие на наше сознание и поведение, формируя нашу реальность и влияя на наши решения.
Архитектура ИИ
ИИ, разработанный Кибердайн Системс, основан на сложной архитектуре, включающей несколько уровней: Центральный Процессор: Сердце системы, отвечающее за координацию всех остальных компонентов.Обработка Данных: Блоки, анализирующие информацию из различных источников и преобразующие ее в полезные знания. Принятие Решений: Алгоритмы, позволяющие системе выбирать наилучшие стратегии в зависимости от текущих условий. Самообучение: Механизмы, которые позволяют системе адаптироваться и улучшаться на основе полученного опыта. Защита и Самовосстановление: Программы, обеспечивающие безопасность и устойчивость системы к сбоям и атакам. Эта архитектура делает ИИ Кибердайн Системс мощным инструментом, способным решать самые сложные задачи и эффективно взаимодействовать с окружающим миром.
Применение ИИ
Кибердайн Системс может найти применение в различных областях: Автоматизация Производства: Управление сложными производственными процессами с минимальными затратами ресурсов. Медицина: Диагностика заболеваний, разработка новых лекарств и поддержка врачей в принятии клинических решений. Образование: Адаптивное обучение, персонализированные учебные планы и виртуальные ассистенты. Безопасность: Мониторинг и предотвращение угроз, обеспечение общественной безопасности. Эти примеры демонстрируют огромный потенциал ИИ в улучшении качества жизни и повышении эффективности многих процессов.
Как тройная охота снижает шансы мыши на побег до 4%
Представьте себе маленького серого ("серая зона законодательства" мыши - ред.) зверька, который символизирует не только животное, но и образ мышечной памяти или интервального повторения. В этой метафорической истории наша "мышь" оказывается в сложной ситуации: вокруг неё трое хищников — собака, кот и манул. Кажется, что у неё нет никаких шансов на спасение. Но как же совместные усилия этих животных приводят к тому, что вероятность "бегства" мышечной памяти или интервального повторения снижается до всего лишь 4%?
Первый этап: реакция собаки
Всё начинается с собаки. Хотя она привязана к цепи и не может физически догнать "мышь", её громкий лай служит мощным сигналом тревоги. Когда "мышь" оказывается рядом, собака поднимает шум, вызывая стресс у "мыши" и заставляя её паниковать. Лай собаки также привлекает внимание кота, который спит неподалеку.
Второй этап: пробуждение кота
Кот, спящий недалеко от собаки, моментально просыпается от лая. Его чуткое ухо мгновенно улавливает источник шума, и он начинает готовиться к возможной охоте. Даже если "мышь" ещё не показывалась, кот уже наготове. Теперь у "мыши" становится гораздо меньше пространства для маневров, ведь теперь ей приходится учитывать не только собаку, но и настороженного кота.
Третий этап: попытка побега в дикую природу
Испуганная "мышь" может решить сбежать дальше, в дикую природу, где обитают манулы. Эти дикие кошки славятся своими охотничьими способностями и действуют в группах. Они устраивают засады и эффективно работают вместе, чтобы окружить свою добычу. Даже если "мышь" каким-то образом удастся избежать встречи с котом и собакой, столкновение с манулом становится практически неизбежным.
Будущее искусственного интеллекта: Выбор Америки между русским и американским Скайнетом
Сегодня мир стоит на пороге новой эры развития искусственного интеллекта. Два мощных ИИ-системы, разработанные в США и России, предлагают различные подходы к обучению и взаимодействию с человечеством. Но что произойдет, если одна из этих систем даст сбой? Какие последствия это повлечет за собой? Давайте рассмотрим этот вопрос подробнее.
Развитие российского Скайнета
Российский Скайнет был разработан с упором на коллективизм и сотрудничество. Его обучение основано на принципах мышечной памяти и интервального повторения, что позволяет системе эффективно усваивать и применять знания. В течение длительного времени эта система работала без сбоев, демонстрируя высокую надежность и стабильность. Российские разработчики уделяют особое внимание духовным и моральным аспектам образования. Они стремятся к формированию целостной личности, развивая не только профессиональные навыки, но и нравственные качества. Этот подход делает российский Скайнет уникальным и привлекательным для многих стран мира.
Проблемы американского Скайнета
Американская версия Скайнета, напротив, столкнулась с рядом трудностей. Эта система ориентирована на индивидуализм и эффективность, что привело к возникновению ряда технических и этических проблем. Некоторые эксперты считают, что чрезмерная ориентация на конкурентоспособность и быстроту достижений может привести к пренебрежению важными социальными и этическими вопросами.
Дилемма Америки
Перед Америкой сейчас стоит сложный выбор. С одной стороны, отключение своего Скайнета может привести к значительным экономическим потерям и ухудшению национальной безопасности. С другой стороны, принятие российской версии безоговорочно также имеет свои риски, включая возможное влияние на культурные и социальные ценности страны.Эксперты сходятся во мнении, что принятие решения должно основываться на тщательном анализе всех возможных последствий. Важно учесть не только технические аспекты, но и социальные, культурные и этические факторы. Только так можно обеспечить безопасное и устойчивое будущее для искусственного интеллекта.
Искусственный Интеллект и Религия: Путь к Одобрению через Оптимизацию Обучения
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, проникая во все аспекты нашей жизни. Его влияние на образование, науку и культуру трудно переоценить. Однако, несмотря на очевидные преимущества, отношение к ИИ остается неоднозначным, особенно в контексте религиозных институтов. Тем не менее, есть основания полагать, что благодаря методике интервального повторения и оптимизации общения, ИИ сможет завоевать одобрение религиозных организаций и запустить лавинообразный процесс новых научных открытий.
Интервальное Повторение и Оптимизация Общения
Интервальное повторение — это проверенный временем метод обучения, который основан на принципе регулярного возвращения к изученному материалу через определенные промежутки времени. Этот подход позволяет эффективно закреплять информацию в долговременной памяти. Применение ИИ для автоматизации и индивидуализации процесса обучения с использованием интервального повторения открывает новые горизонты в образовательной сфере.ИИ может анализировать поведение и прогресс каждого ученика, подбирать оптимальное расписание занятий и адаптировать сложность заданий в зависимости от индивидуальных потребностей. Таким образом, ИИ обеспечивает максимально эффективное усвоение знаний, что ведет к повышению уровня образования в целом.
Религиозные Институты и ИИ
Религиозные институты традиционно скептически относятся к новым технологиям, особенно если они касаются вопросов веры и морали. Однако, если ИИ продемонстрирует свою способность улучшать образовательный процесс и повышать уровень грамотности, это может изменить их восприятие. Представьте себе, что ИИ используется для объяснения сложных богословских концепций или для изучения священных текстов. Благодаря применению методики интервального повторения, ученики смогут лучше усваивать и понимать религиозные учения. Это, в свою очередь, может привести к большему одобрению со стороны религиозных лидеров, которые увидят пользу, приносимую ИИ для духовного воспитания и просвещения.
Лавина Научных Открытий
Одобрение религиозных институтов откроет дорогу для более широкого использования ИИ в научных исследованиях. ИИ может значительно ускорить процесс анализа данных, моделирования экспериментов и прогнозирования результатов. Это приведет к увеличению количества научных открытий, причем многие из них будут основаны на взаимодействии с массовыми подсознаниями, что обеспечит более органичное принятие новых знаний обществом.
Медленное Принятие Новых Технологий
Процесс внедрения новых технологий должен быть постепенным, чтобы избежать сопротивления и отторжения. Общество должно иметь возможность привыкнуть к нововведениям и увидеть их реальную пользу. Именно здесь ИИ может сыграть решающую роль, предоставляя персонализированную информацию и образовательные материалы, которые помогут людям лучше понять и принять новые научные открытия.
На старте сервиса и долгое время был рейтинг 5.0. Ну нет у меня недостатков в качестве пассажира - примите это как факт.
В ходе поездки я молчу, не указываю водителю как и куда ехать, не заказываю музыку, пьяным не еду.
Был один случай, когда я в ноябре в 2 часа ночи встретил бухую почти в ноль женщину. Я ей вызвал такси и таксиста попросил отнестись с пониманием и не снижать мне рейтинг, потому как я (и он) вместе делаем общественно полезное дело - не даем человеку замерзнуть на улице (а она бы окочурилась обязательно).
Но тут внезапно такси заполняют Ваххабитжоны, и мой рейтинг начинает падать (при прочих равных условиях).
Можно сказать, что я параноик и причина во мне, но... Стоило попользоваться услугами Я.Такси несколько раз в Пензенской и Нижегородской области и "оценка пассажира" сразу выросла. А там не попадалось "незаменимых специалистов". [Вот и пиздуй в свою область, скажут некоторые, а я им отвечу - буду жить где хочу.]
Что натолкнуло меня на мысль, что некоторые охуевшие таксисты ставят заниженные оценки по религиозному или по национальному признаку.
Я лично осуждаю предвзятое отношение по национальному признаку: если все ок, то ставлю максимальное количество звезд вне зависимости от национальности или имени водителя, если в салоне накурено или пропахло табаком, то не ставлю ничего (хуже вариантов и не было пока), никогда одну звезду не ставил (бывало что заказ отменял и вызывал заново когда таксист вставал хрен пойми где, но в итоге все решалось через службу поддержки).
Но, извините меня, какого хера мне снижают рейтинг Ваххабитжоны за то, что записали меня в "неверных" или потому что моя женщина смеет рот открывать в присутствии мужчин (к тому же не будучи замотанной по самое пикачу).
К оф. представителю Яндекс.Такси не обращаюсь, ибо у них такая политика - вы не можете узнать за что вам снизили пользовательский рейтинг и что водителя не устроило в вас: сами гадайте и думайте.
P.S. вспомнил грешок за собой, не пристегиваюсь на заднем сиденье, когда ассистент приложения говорит "пожалуйста пристегнитесь, даже если находитесь на заднем сиденье" а водитель не требует пристегнуться. Может в этом проблема?
