Анри Пуанкаре, объяснявшего, чем является для него работа математика: «Творчество состоит как раз в том, чтобы не создавать бесполезных комбинаций, а строить такие, которые оказываются полезными. Творить – это отличать, выбирать… Бесплодные комбинации даже и не представляются уму изобретателя» .
Математика – не перечень всех истинных утверждений о числах, которые мы можем открыть. Возможно, это поразит большинство нематематиков. Математики – такие же рассказчики, каким был Борхес. Числа и геометрические фигуры – это наши персонажи. Доказательства – это повествования, которые мы сочиняем об этих персонажах. И решения о том, какие из этих историй достойны изложения, мы принимаем, исходя из своей эмоциональной реакции на эти повествования.
Гауэрс и Ганесалингам познакомились в Тринити-колледже и вскоре поняли, что их обоих интересует вопрос о непроницаемости компьютерного языка. Они решили объединить свои усилия, чтобы создать инструмент для разработки компьютерных доказательств, которые смогут читать люди.
Как и многие из тех, кто бродит по кампусу Google, Виньялс очень легко вписался бы в атмосферу моего оксфордского факультета. Это не корпоративная среда, а место, где вполне уместны футболки и джинсы (
Во всем комплексе Google царит атмосфера современного оксфордского колледжа; все сделано для того, чтобы создать условия, лучше всего позволяющие ученым сосредоточиться на глубоких размышлениях. Сотрудники Google могут круглосуточно получать бесплатную еду, а бариста всегда готовы заправить их мозг кофеином. Там есть 90-метровая беговая дорожка, бесплатный массаж и даже курсы кулинарного мастерства, которые ведет Дэн Баттен, повар, работавший с Джейми Оливером, – правда, учитывая наличие бесплатной еды, кажется, что тут речь идет скорее о развлечении, чем о питании. Когда же в мозгу сотрудника Google случается перегрузка, можно отключиться в одной из «спальных капсул» (Nap Pod), разбросанных по всему зданию. Все это происходит во временных помещениях, пока по соседству возводится суперсовременный новый комплекс зданий Google.
на одном из заседаний Королевского общества, посвященном влиянию, которое машинное обучение в будущем окажет на общество
Алгоритмы, несомненно, научились производить звуки, затрагивающие наши чувства. Теперь на алгорейвах используются алгоритмы, реагирующие на пульсацию толпы и помогающие диск-жокею выбирать именно ту музыку, которая заставит публику танцевать и дальше. DeepBach сочиняет все новые религиозные хоралы, которыми могут славить Бога церковные хоры. Но внутри самой машины ничто даже не шелохнется, хотя кажется, что эти алгоритмы сумели разгадать музыкальный код. Они остаются всего лишь нашими инструментами, потомками доисторических гудел
Например, используя сочетание осязания и зрения, можно создать у человека иллюзию, что искусственная конечность является частью его тела. Поэтому рядом с этими доисторическими музыкальными инструментами мы часто находим специи или травы, которые в дополнение к звукам придавали ритуалам еще и запахи. Может ли алгоритм, не имеющий физического воплощения, приблизиться к пониманию той способности изменять наше тело и наш разум, которой обладает музыка?
Наш мозг имеет естественные ритмы электрической активности, соответствующие его различным состояниям. Вводящая в транс музыка использует тот факт, что ритм, отбиваемый со скоростью 120 ударов в минуту, лучше всего приспособлен для стимуляции галлюцинаций у человека. Из современных экспериментов мы знаем, что вмешательство в сигналы, поступающие сразу в несколько органов чувств, может вызывать в сознании странные ощущения отделения от собственного тела. Например, используя сочетание осязания и зрения, можно создать у человека иллюзию, что искусственная конечность является частью его тела.
О проекте
О подписке