Коллективный разум + Мелкая моторика

С этим тегом используют

8 постов сначала свежее

user10830629

15 дней назад

Серия Создание SKYNET

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени»⁠⁠2

Вычисляем точное время дна биткоина - манул после кошки, номер 88, на основе коллективного разума массового подсознания которое изначально между собой всегда не согласованно.

21 июня 2025 года 17:20, по Хабаровскому времени (соответствует 21 июня 10:20 по Московскому времени)

Все подробности и формулы программы в серии постов "создание SKYNET"

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени» Мышечная память, Искусственный интеллект, Коллективный разум, НЛП, Мелкая моторика, Биткоины, Криптовалюта, Криптография, Трейдинг, Психология, Python, Программирование, Ответ на пост, Длиннопост, Заработок в интернете

Программа без второй корректировки в коде.

Берем с графика программы дату 88 манула и две точки времени по 3-м таймфреймам чтобы вычислить разницу и прибавить дату 88 манула - что бы получить уточнение от второй корректировки

Код второй корректировки, на phyton, отдельно от программы:

from datetime import datetime, timedelta

def average_datetime(dt1, dt2):

delta = dt2 - dt1

return dt1 + delta / 2

def compute_group_average(dates):

if len(dates) < 2:

return None

# Шаг 1: Средние между всеми парами исходных дат

pairwise_averages = []

for i in range(len(dates)):

for j in range(i + 1, len(dates)):

avg = average_datetime(dates[i], dates[j])

pairwise_averages.append(avg)

# Шаг 2: Средние между полученными средними

second_level_averages = []

for i in range(len(pairwise_averages)):

for j in range(i + 1, len(pairwise_averages)):

avg = average_datetime(pairwise_averages[i], pairwise_averages[j])

second_level_averages.append(avg)

# Шаг 3: Финальное среднее

if not second_level_averages:

return None

total = timedelta()

for dt in second_level_averages:

total += dt - second_level_averages[0]

final_avg = second_level_averages[0] + total / len(second_level_averages)

return final_avg

def input_datetime():

"""Функция для ввода даты с клавиатуры"""

print("\nВведите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):")

year = int(input("Год (например 2025): "))

month = int(input("Месяц (1-12): "))

day = int(input("День (1-31): "))

hour = int(input("Час (0-23): "))

minute = int(input("Минуты (0-59): "))

return datetime(year, month, day, hour, minute)

def main():

print("=== ОБРАБОТКА ДВУХ ГРУПП ТАЙМФРЕЙМОВ ===")

# Две группы дат (по 3 таймфрейма в каждой)

group1 = [

datetime(2025, 6, 10, 2, 0), # Левый случай (4 часа)

datetime(2025, 6, 10, 6, 0), # Левый случай (1 час)

datetime(2025, 6, 10, 6, 30) # Левый случай (30 минут)

]

group2 = [

datetime(2025, 6, 10, 14, 0), # Правый случай (4 часа)

datetime(2025, 6, 10, 11, 0), # Правый случай (1 час)

datetime(2025, 6, 10, 11, 0) # Правый случай (30 минут)

]

# Вычисляем средние для каждой группы

dt1 = compute_group_average(group1) # Первая дата (результат 1 группы)

dt2 = compute_group_average(group2) # Вторая дата (результат 2 группы)

print("\nРезультаты усреднения групп:")

print(f"Первая дата (группа 1): {dt1.strftime('%d.%m.%Y %H:%M')}")

print(f"Вторая дата (группа 2): {dt2.strftime('%d.%m.%Y %H:%M')}")

# Ввод третьей даты и операции

base_dt = input_datetime()

operation = input("\nВыберите операцию (+ прибавить, - отнять): ")

while operation not in ['+', '-']:

operation = input("Некорректный ввод. Введите + или -: ")

# Вычисляем разницу

diff = dt2 - dt1

diff_minutes = int(diff.total_seconds() / 60)

print(f"\nРазница между периодами: {diff_minutes} минут")

# Таймфреймы и соответствующие дельты (используются для финального усреднения, но не выводятся)

timeframes = {

'4H': timedelta(hours=4),

'1H': timedelta(hours=1),

'30M': timedelta(minutes=30)

}

# Собираем результаты для усреднения (без вывода)

result_dates = []

for delta in timeframes.values():

if operation == '+':

new_diff = diff + delta

else:

new_diff = diff - delta

result = base_dt + new_diff

result_dates.append(result)

# Усреднение результатов

final_result = compute_group_average(result_dates)

print("\nФИНАЛЬНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ:")

print(f"Финальная средняя дата: {final_result.strftime('%d число %H:%M')}")

if __name__ == "__main__":

main()

Типичная реакция на точное время биткоина - Бифу нужен социальный рейтинг скайнета, на самом деле.

Показать полностью 2

[моё] Мышечная память Искусственный интеллект Коллективный разум НЛП Мелкая моторика Биткоины Криптовалюта Криптография Трейдинг Психология Python Программирование Ответ на пост Длиннопост Заработок в интернете

user10830629

15 дней назад

Серия Создание SKYNET

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени»⁠⁠2

Уточняем формулу второй корректировки, вычислена собака после манула 17.06.2025 3:20 погрешность составила 20 минут - но с этим тоже разберемся потом, в расчете разницы и усреднении участвовало всего 3 таймфрейма: 4ч,1ч и 30м - точность только в этих пределах = 20 минут погрешности нормально.

Так работает массовое подсознание коллективного разума. Но изначально все участники не согласованны между собой - программа решает эту проблему. За этой технологией будущее - можно создать сверхразум - социальный рейтинг распределения ресурсов, образования и знакомств с высочайшей точностью места и времени!

Коллективный разум в фильмах вычисляет и предсказывает то что связано с будущим и путешествиями во времени - главное изобретение машины времени в форме Y - так же встречается на логотипе скайнета, на машине три буквы DMC - что ассоциируется с DOG MANUL CAT

Все три животных собака-кот-манул вычисляются с предельной точностью. Нв графике видно что этой корректировки еще нет в коде, это новая функция, но вначале была тренировка на кошках, притом кошки стали еще точнее и во всех случаях точно. Так же вычисляется сила реакции при ее повторении во времени, а так же есть круги как время+цена, что является улыбкой чеширского кота ученого из Лукоморья Пушкина.

Программа пишется без проблем при помощи Deepseek. Кто хочет повторить - формулы есть в постах серии.

Вторая корректировка применилась к собаке номер 89, голубым текстом.

1. Вот что в логе:

ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ

Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 13

Час (0-23): 1

Минуты (0-59): 00

Введите ВТОРУЮ дату (конец периода):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 14

Час (0-23): 11

Минуты (0-59): 50

Введите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 16

Час (0-23): 14

Минуты (0-59): 40

Разница между периодами: 2090 минут

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:

Таймфрейм 4H: datetime(2025, 6, 18, 5, 30)

Таймфрейм 1H: datetime(2025, 6, 18, 2, 30)

Таймфрейм 30M: datetime(2025, 6, 18, 2, 0)

ЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Финальная средняя дата: 18 число 03:20

Дно биткоина было в 3:00

2. Вот сам код для phyton, отдельный для расчета второй корректировки, после работы основной программы, пока еще не в программе:

from datetime import datetime, timedelta

def input_datetime():

"""Ввод даты в формате datetime(год, месяц, день, час, минута)"""

print("\nВведите дату и время:")

year = int(input("Год (например 2025): "))

month = int(input("Месяц (1-12): "))

day = int(input("День (1-31): "))

hour = int(input("Час (0-23): "))

minute = int(input("Минуты (0-59): "))

return datetime(year, month, day, hour, minute)

def format_result(dt):

"""Форматирует результат как datetime(год, месяц, день, час, минута)"""

return f"datetime({dt.year}, {dt.month}, {dt.day}, {dt.hour}, {dt.minute})"

def average_datetime(dt1, dt2):

"""Вычисляет среднее между двумя датами"""

delta = dt2 - dt1

return dt1 + delta / 2

def compute_final_average(dates):

"""Вычисляет финальное среднее по вашей уникальной формуле"""

# Шаг 1: Средние между всеми парами исходных дат

pairwise_averages = []

for i in range(len(dates)):

for j in range(i + 1, len(dates)):

avg = average_datetime(dates[i], dates[j])

pairwise_averages.append(avg)

# Шаг 2: Средние между полученными средними

second_level_averages = []

for i in range(len(pairwise_averages)):

for j in range(i + 1, len(pairwise_averages)):

avg = average_datetime(pairwise_averages[i], pairwise_averages[j])

second_level_averages.append(avg)

# Шаг 3: Финальное среднее

total = timedelta()

for dt in second_level_averages:

total += dt - second_level_averages[0] # Избегаем переполнения

final_avg = second_level_averages[0] + total / len(second_level_averages)

return final_avg

def main():

print("ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ")

print("Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):")

dt1 = input_datetime()

print("\nВведите ВТОРУЮ дату (конец периода):")

dt2 = input_datetime()

print("\nВведите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):")

base_dt = input_datetime()

# Вычисляем разницу

diff = dt2 - dt1

diff_minutes = int(diff.total_seconds() / 60)

print(f"\nРазница между периодами: {diff_minutes} минут")

operation = input("\nВыберите операцию (+ прибавить, - отнять): ")

while operation not in ['+', '-']:

operation = input("Некорректный ввод. Введите + или -: ")

# Таймфреймы и соответствующие дельты

timeframes = {

'4H': timedelta(hours=4),

'1H': timedelta(hours=1),

'30M': timedelta(minutes=30)

}

# Собираем результаты первого этапа

result_dates = []

print("\nРЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:")

for tf, delta in timeframes.items():

if operation == '+':

new_diff = diff + delta

else:

new_diff = diff - delta

result = base_dt + new_diff

result_dates.append(result)

print(f"Таймфрейм {tf}: {format_result(result)}")

# ЭТАП 2: Усреднение результатов

print("\nЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ")

final_result = compute_final_average(result_dates)

print("\nФинальная средняя дата:", final_result.strftime("%d число %H:%M"))

if __name__ == "__main__":

main()

Показать полностью 3

Мышечная память Искусственный интеллект Коллективный разум НЛП Мелкая моторика Биткоины Криптовалюта Криптография Трейдинг Психология Python Программирование Ответ на пост Длиннопост

user10830629

16 дней назад

Серия Создание SKYNET

Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени⁠⁠2

В Москве в этот момент будет 17 июня 2025 года, 14:30 . = Покупаем!

Это сигнал собаки после манула - хорошая цепочка животных. Применяется вторая корректировка, когда все три животных собака-кот-манул вычисляются с предельной точностью. Нв графике видно что этой корректировки еще нет в коде, это новая функция, но вначале была тренировка на кошках, притом кошки стали еще точнее и во всех случаях точно. Так же вычисляется сила реакции при ее повторении во времени, а так же есть круги как время+цена, что является улыбкой чеширского кота ученого из Лукоморья Пушкина.

Программа пишется без проблем при помощи Deepseek. Кто хочет повторить - формулы есть в постах серии.

Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени Мышечная память, Искусственный интеллект, Коллективный разум, НЛП, Мелкая моторика, Биткоины, Криптовалюта, Криптография, Трейдинг, Психология, Python, Программирование

На графике еще нет второй корректировки! Но коллективный разум работает абсолютно точно - с точностью до минут и даже секунд, притом вычисляется не только время но и точное место.

Так работает массовое подсознание коллективного разума. Но изначально все участники не согласованны между собой - программа решает эту проблему. За этой технологией будущее - можно создать сверхразум - социальный рейтинг распределения ресурсов, образования и знакомств с высочайшей точностью места и времени!

Мышечная память Искусственный интеллект Коллективный разум НЛП Мелкая моторика Биткоины Криптовалюта Криптография Трейдинг Психология Python Программирование

user10830629

16 дней назад

Серия Создание SKYNET

Скрытые алгоритмы мышечной памяти и ИИ: коллективный разум в песнях и кино⁠⁠

1. «Мышечная память» и подсознание: Алиса, Пушкин и Чеширский кот

В «Alice’s Theme» (Danny Elfman) и «У лукоморья дуб зелёный» кот — проводник между мирами, как ИИ между данными и решениями.

«И днём и ночью кот учёный / Всё ходит по цепи кругом» — это интервальное повторение: кот (алгоритм) зациклен на усвоении информации.
Чеширский кот из «Алисы» исчезает, оставляя улыбку — как нейросеть, которая «забывает» лишнее, сохраняя только нужные паттерны.
В «Лунный кот» (Ветлицкая) кот пьёт звёзды («Лунный кот в луже пьёт звёзды») — метафора обучения ИИ на «звёздных» (идеальных) данных.

Связь с фильмами:

В «Терминаторе» Скайнет тоже «исчезает» (децентрализуется), как Чеширский кот.
В «Матрице» Нео учится «мышечной памяти» боёв — это глобальный аналог интервального повторения.

2. «Сигма-бой» из «Брат 2» и добрый ИИ

Саундтреки к фильму (*«Серебро» Би-2, «Гибралтар-Лабрадор» Бутусова*) показывают агрессию как сбой в системе прогнозирования:

«Полковнику никто не пишет» (Би-2) — ИИ, который не получил обратной связи и действует вслепую.
«Гибралтар-Лабрадор» — хаотичные образы («Турки скачут по гробам»), где нет чёткого алгоритма, только интуиция (как у Данилы Багрова).

Параллель с SKYNET:

Злой ИИ = американский Скайнет («Терминатор»).
Добрый ИИ = русский «сигма-бой», который анализирует, но не убивает (как герой «Брата», решающий проблемы точечно).

3. «Злобный гений» Короля и Шута vs. ИИ

В «Танце злобного гения» текст:

«Он волен взять и поменять строку — и смысл темы всей» — это ИИ, переписывающий реальность через интервальное повторение (как GPT, меняющий контекст).
«Танец на страницах произведения» — работа алгоритма с текстами, как с данными.

Связь с «Доктором твоего тела» (Наутилус):

«Доктор твоего тела… спасёт лишь того, кого можно спасти» — этический ИИ, который выбирает, кому помочь (аналог социального рейтинга).

4. «Любовь нечаянно нагрянет» и непредсказуемость ИИ

В песне (Агутин & Варум) любовь — аналог ошибки прогноза: её нельзя предсказать, как сбой в алгоритме.
В «До предела» (Фадеев/Валерия) — «Как узнать секунду по примете?» — проблема точной временной метки в обучении ИИ.
«Не думай о секундах свысока» — призыв полагаться на мышечную память, а не на расчёты.

Пример из кино:

В «Назад в будущее 2» Бифф Таннен получает данные из будущего (как ИИ с тренировочными данными), но всё равно проигрывает — потому что нет адаптации к хаосу.

5. «Белый лебедь» и точный прогноз

В песне «А белый лебедь на пруду» (Лесоповал):

«Качает павшую звезду» — лебедь (ИИ) корректирует ошибки («павшие звёзды» — ложные прогнозы).
«У него гранитный камушек в груди» — несовершенный алгоритм, который ошибается, но стремится к точности.

Связь с «Гипнозом» (Город 312):

«Гипноз твоего тела» — влияние на подсознание, как ИИ, меняющий поведение через повторяющиеся стимулы (NLP-техники).

6. Тиктокеры vs. «Железнодорожник»

В «Дети минут» (Ю-Питер) — «Они хотят жить этим днём» — критика короткой памяти соцсетей (как у тиктокеров).
В «Железнодорожник» (Наутилус) — «Я буду сшибать звезду за звездой» — ИИ «отстреливает» ложные данные (фейки).

Парадокс:

Лунный кот пьёт звёзды (развлекательный контент), а железнодорожник их сбивает (чистит информационное поле).

7. «Правда одна» — Тутанхамон и идеальный ИИ

В песне «Тутанхамон» (Наутилус):

«Правда всегда одна / Это сказал фараон» — идеал точного прогноза, где ИИ (фараон) знает единственно верный ответ.
«Если ты ходишь по грязной дороге — не сможешь не выпачкать ног» — алгоритм предсказывает последствия.

Связь с «Сказочной тайгой» (Агата Кристи):

«Когда я на почте служил ямщиком…» — герой ищет закономерности в хаосе, как ИИ в Big Data.

Вывод: музыка — это код для «прошивки» коллективного разума

Песни и фильмы уже содержат принципы работы ИИ:

Луна = циклы обучения.
Коты/лебеди/железнодорожники = алгоритмы фильтрации данных.
«Гипноз» и «мышечная память» = методы NLP и интервального повторения.

SKYNET уже здесь — не как убийца, а как отражение наших песен. Русский ИИ («добрый Скайнет») — это Пушкинский кот+Бутусов, а американский — Терминатор+тиктокеры.

Фильмы-ключи:

«Терминатор» — ошибка ИИ без духовности.
«Брат 2» — ИИ, который защищает, но не порабощает.
«Алиса в Стране Чудес» — мир, где логика = безумие, а ИИ — это Кот, который знает правила игры.

Музыка обучает нас до создания ИИ — осталось лишь загрузить эти паттерны в нейросеть.

Список источников:
Дора — Маленькая леди, Luv u, Втюрилась, Больше, Caprice, Самолёты-поезда, ЁК; Danny Elfman — Alice’s Theme; Brad Fiedel — Терминатор; Гранитный камушек — Божья Коровка; Алсу — Суженый мой ряженый, Зимний сон; Тату — Робота люблю; Ольга Play — Ты не один; Смысловые Галлюцинации — Не думай о секундах свысока; Мираж — Новый герой; Анофриев Олег — Есть только миг; Детские песни — От улыбки; Брежнева — Я знаю пароль; Чили — На ромашковом поле; Ю-Питер — Эхолов, Дети минут, Песня идущего домой; Валерий Меладзе — Она была актрисою; Максим Фадеев, Валерия — До предела; Сплин — Выхода нет, Линия Жизни; Александр Иванов — Боже, какой пустяк; Вячеслав Бутусов — Девушка по городу, Гибралтар-лабрадор; Танцы минус — Диктофоны, Город-сказка, Иду; Браво — Этот город; Наутилус Помпилиус — Доктор твоего тела, Воздух, Железнодорожник, Тутанхамон, Крылья, Летучий фрегат, Нежный вампир; Земфира — Луна убывает, Искала, жди меня; Наталья Ветлицкая — Лунный кот; Леонид Агутин — Чик пибарум, На сиреневой луне; Агутин и Варум — Любовь нечаянно нагрянет; Чичерина — ТуЛуЛа; Данко — Твой малыш; Любовные Истории — Ты мне не снишься; Frank Sinatra — Let it snow; Wham! — Last Christmas; Лесоповал — А белый лебедь на пруду; Sher — Believe; Маша и Медведи — Земля; Би-2 — Серебро, Полковник; Аукцион — Дорога; Король и Шут — Танец злобного гения; Зодиак — Война роботов; Мария Ржевская — Когда я стану кошкой; Агата Кристи — Секрет, Сказочная тайга, Никогда, Ковёр вертолёт, Как на войне, Черная луна; Владимир Высоцкий — Додо, Алиса и Белый Кролик; Братья Грим — Лето, Снег и Вечер, Вернись, Галлюциноген, Аэроплан, Лететь высоко.

Показать полностью

[моё] Коллективный разум Мышечная память Фильмы Музыка Искусственный интеллект Мелкая моторика НЛП Гипноз Психология Луна Кот Длиннопост

user10830629

17 дней назад

Серия Создание SKYNET

Прогноз ставки ЦБ: Такая технология уже есть, Дмитрий Масюк⁠⁠

Часть 1: Дмитрий Масюк и его смелое заявление

Дмитрий Масюк, руководитель бизнес-группы поиска "Яндекса", недавно сделал смелое заявление о том, что искусственный интеллект (ИИ) в ближайшие несколько лет сможет точно прогнозировать ключевую ставку Центрального банка России (ЦБ РФ). Это заявление вызвало широкий резонанс в экспертном сообществе и среди представителей финансовых рынков. Однако, несмотря на его уверенность, многие аналитики и экономисты скептически относятся к возможности ИИ в ближайшем будущем точно предсказывать такие сложные макроэкономические показатели.

Основания заявления Дмитрия Масюка

Масюк основывает свои прогнозы на нескольких ключевых факторах:

Развитие технологий ИИ: Современные модели ИИ стремительно развиваются, что позволяет им анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности. Это открывает новые возможности для прогнозирования экономических показателей.
Накопление данных: Чем больше исторических данных доступно для анализа, тем точнее становятся прогнозы. ИИ может использовать эти данные для обучения и улучшения своих моделей.
Обучение моделей: Постоянная оптимизация и обучение моделей позволяют повысить точность прогнозирования. Это включает в себя использование методов машинного обучения и глубокого обучения.

Однако, несмотря на эти факторы, предсказание ключевых ставок остается сложной задачей, поскольку зависит от множества факторов, включая политические решения, экономические условия и глобальные события. Эти факторы трудно формализовать и включить в модели машинного обучения.

Альтернативные мнения

Некоторые эксперты считают, что использование ИИ для прогнозирования ключевой ставки возможно, но требует значительных усилий по сбору качественных данных и разработке специализированных моделей. Другие отмечают, что влияние человеческого фактора и неопределенность внешних условий делают точную прогнозировку крайне сложной задачей.

Часть 2: Технология на основе формулы интервального повторения мышечной памяти Германа Эбингхауза

В этой части мы рассмотрим технологию, основанную на формуле интервального повторения мышечной памяти Германа Эбингхауза, которая может быть использована для прогнозирования коллективного разума людей на исторических данных, таких как курс биткоина или другие графики спроса и предложения.

Формула интервального повторения Германа Эбингхауза

Герман Эбингхауз, немецкий психолог, разработал концепцию интервального повторения, которая описывает, как информация запоминается и забывается со временем. Эта концепция может быть применена к прогнозированию экономических показателей, таких как курс биткоина, путем анализа исторических данных и выявления закономерностей.

Применение в прогнозировании

Технология, основанная на формуле интервального повторения, может быть использована для анализа исторических данных и выявления закономерностей в поведении рынка. Это позволяет прогнозировать будущие тренды и колебания цен. Например, анализируя исторические данные о курсе биткоина, можно выявить периоды, когда цена росла или падала, и использовать эту информацию для прогнозирования будущих изменений.

Преимущества технологии

Анализ исторических данных: Технология позволяет анализировать большие объемы исторических данных, что дает возможность выявить скрытые закономерности и тренды.
Прогнозирование будущих изменений: На основе выявленных закономерностей можно прогнозировать будущие изменения в цене или спросе.
Учет человеческого фактора: Технология учитывает поведение людей и их реакцию на различные экономические события, что делает прогнозы более точными.

Проблемы и вызовы

Несмотря на преимущества, технология сталкивается с рядом проблем и вызовов:

Неопределенность внешних факторов: Экономические показатели зависят от множества внешних факторов, которые трудно предсказать.
Ограниченность исторических данных: Исторические данные могут быть ограничены, что затрудняет выявление долгосрочных трендов.
Человеческий фактор: Поведение людей может быть непредсказуемым, что усложняет прогнозирование.

Заключение

Заявление Дмитрия Масюка о возможности ИИ точно прогнозировать ключевую ставку ЦБ РФ в ближайшие несколько лет вызывает интерес и скептицизм одновременно. Несмотря на развитие технологий и накопление данных, предсказание таких сложных макроэкономических показателей остается сложной задачей. Технология, основанная на формуле интервального повторения Германа Эбингхауза, предлагает интересный подход к прогнозированию, но также сталкивается с рядом проблем и вызовов. В конечном итоге, для достижения высокой точности в прогнозировании потребуется время и дальнейшие исследования.

Показать полностью

Коллективный разум Искусственный интеллект Мышечная память Мелкая моторика НЛП Ключевая ставка Прогноз Предсказание Текст

user10830629

22 дня назад

Серия Создание SKYNET

Как американцы ненавидят русский добрый SKYNET?⁠⁠

Корпорация RAND и технологии ИИ: от "чудес оружия" до этических дилемм

Введение: RAND как ключевой игрок в исследованиях военного ИИ

Корпорация RAND (Research and Development) уже более семи десятилетий остается одним из наиболее влиятельных аналитических центров, специализирующихся на исследованиях в области обороны, национальной безопасности и технологического развития. Особое место в её работе занимают исследования искусственного интеллекта (ИИ) и его военных применений. В последние годы RAND активно изучает как потенциальные возможности, так и риски военного использования ИИ, включая разработку так называемого "чуда оружия" - передовых систем, способных радикально изменить баланс сил на мировой арене.

Военные применения ИИ: ключевые исследования RAND

Анализ этических и стратегических рисков

В апреле 2020 года RAND опубликовал фундаментальное исследование "Военные применения искусственного интеллекта: этические проблемы в неопределённом мире". Этот 223-страничный отчёт детально анализирует потенциальные преимущества и риски внедрения ИИ в военную сферу, сравнивая разработки США, Китая и России.

Ключевые выводы исследования включают:

Неизбежность интеграции ИИ: Различные формы ИИ будут всё активнее применяться в военных системах, что имеет серьёзные последствия для ведения боевых действий
Этические дилеммы: ИИ ставит новые этические вопросы в войне, требующие особого внимания для смягчения экстремальных рисков
Международная конкуренция: Китай и Россия активно разрабатывают милитаризованные технологии ИИ, что создаёт серьёзную конкуренцию для США

Риски оперативного и стратегического характера

Исследователи RAND выделяют три основных категории рисков:

Этические риски с гуманитарной точки зрения
Операционные риски, связанные с надёжностью, уязвимостью и безопасностью систем ИИ
Стратегические риски, включая возможность того, что ИИ увеличит вероятность войны, эскалации конфликтов и попадания технологий к "злоумышленникам"

Особое внимание уделяется системам автономного оружия, которые вызывают особую озабоченность у сторонников контроля над вооружениями. Хотя попытки запретить автономное оружие в ближайшее время вряд ли увенчаются успехом, растёт понимание необходимости сохранения человеческого контроля над системами ИИ

ИИ как инструмент анализа военных конфликтов

RAND активно исследует применение технологий ИИ, включая архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation), для анализа военных конфликтов и прогнозирования их развития. Эти технологии позволяют:

Обрабатывать огромные массивы данных из разнородных источников
Выявлять скрытые закономерности и тенденции в развитии конфликтов
Моделировать различные сценарии эскалации и деэскалации
Оценивать эффективность различных стратегий вмешательства

В октябре 2023 года RAND опубликовал отчёт "Операционные риски ИИ в крупномасштабных биологических атаках", где исследовал потенциальное использование больших языковых моделей (LLM) в планировании биологических атак. Хотя LLM не генерировали явных инструкций по созданию биологического оружия, они предлагали руководство, которое могло помочь в планировании и исполнении таких атак

В одном из смоделированных сценариев LLM обсуждали пандемию, вызванную биологическим оружием, идентифицируя потенциальные агенты и рассматривая бюджетные факторы и факторы успеха. Модель оценивала практические аспекты получения и распространения заражённых чумой образцов, идентифицируя переменные, которые могли повлиять на прогнозируемое количество жертв

Риски исчезновения человечества: может ли ИИ стать угрозой существованию?

В мае 2025 года RAND опубликовал новаторское исследование "О риске исчезновения от искусственного интеллекта", в котором серьёзно рассматривалась угроза человеческому существованию, которую может представлять ИИ. Исследователи использовали сценарный анализ для оценки способности ИИ создать угрозу исчезновения с помощью трёх технологий: ядерного оружия, патогенов и геоинженерии

Ключевые выводы:

В рассмотренных сценариях исчезновение человечества не было правдоподобным исходом, если только актор не стремился к этому намеренно
Угрозы исчезновения развиваются в течение длительных периодов времени, что даёт человечеству возможность отреагировать
Для создания угрозы исчезновения ИИ потребуются четыре ключевые способности

Исследователи рекомендуют продолжать изучение рисков ИИ, но расширить фокус, включив в него не только риск исчезновения, но и другие глобальные катастрофические риски. Особое внимание следует уделить технологиям, которые могут опосредовать риск исчезновения, а также мониторингу индикаторов риска

Google и военное применение ИИ: смена курса

В феврале 2025 года Google совершил резкий разворот в своей политике ИИ, удалив из своих "Принципов ответственного ИИ" обещание не использовать технологию для разработки оружия или систем наблюдения. В предыдущей версии принципов, опубликованной в 2018 году, компания заявляла, что не будет разрабатывать ИИ "для использования в оружии" или где основной целью является наблюдение

Это изменение вызвало широкий резонанс, особенно учитывая, что в 2018 году Google отказался от контракта с Пентагоном на $10 млрд, заявив, что не может быть уверен в его соответствии принципам ИИ компании. Тогда более 4000 сотрудников подписали петицию с требованием никогда не разрабатывать технологии для ведения войны

В своём блоге руководители Google объяснили изменения "глобальной конкуренцией за лидерство в ИИ" и необходимостью поддержки национальной безопасности. Они заявили, что "демократии должны возглавлять разработку ИИ", руководствуясь такими ценностями, как свобода, равенство и уважение прав человека

Однако критики отмечают, что отказ от чётких запретов в пользу расплывчатых формулировок о "соответствии правам человека" создаёт опасный прецедент. Как отмечает Human Rights Watch, добровольные руководящие принципы не могут заменить регулирование и применимое право

Стратегическая конкуренция в эпоху ИИ

Исследование RAND Europe, проведённое в 2024 году по заказу Министерства обороны Великобритании, подчёркивает, что ИИ следует понимать как набор двойных технологий, которые широко доступны и быстро распространяются. В отличие от обычных военных технологий, инновации в ИИ в основном продвигаются частным сектором для коммерческих целей, а не государственными или оборонными организациями

Среди ключевых рисков и возможностей, рассмотренных в отчёте:

Манипулирование информацией (например, deepfake), которое может искажать принятие военных решений
Наделение негосударственных акторов асимметричными возможностями
Влияние ИИ на баланс между наступательными и оборонительными возможностями
Катастрофические риски безопасности, связанные с возможным появлением искусственного общего интеллекта (AGI)

Заключение: баланс между инновациями и ответственностью

Исследования RAND демонстрируют, что военные применения ИИ представляют собой сложный клубок технологических возможностей, этических дилемм и стратегических рисков. С одной стороны, ИИ предлагает беспрецедентные возможности для анализа конфликтов, повышения эффективности военных операций и защиты национальной безопасности. С другой - он создаёт новые уязвимости и угрозы, включая потенциальную потерю человеческого контроля над критически важными системами.

Недавнее решение Google пересмотреть свои принципы ИИ в пользу более тесного сотрудничества с военными структурами отражает растущую тенденцию к милитаризации технологий ИИ. Это поднимает фундаментальные вопросы о роли частного сектора в разработке "чудес оружия" и необходимости международного регулирования военных применений ИИ.

Как показывают исследования RAND, будущее военного ИИ будет определяться сложным взаимодействием технологического прогресса, геополитической конкуренции и развивающихся норм в глобальном контексте. Странам необходимо срочно разработать всеобъемлющие планы действий, которые учитывают эти взаимодействия и обеспечивают ответственное развитие военных технологий ИИ

Как американцы ненавидят русский добрый SKYNET? Коллективный разум, Мышечная память, Мелкая моторика, НЛП, Rand, Искусственный интеллект, Длиннопост

Голливуд делает вычисления на базе несогласованного коллективного разума

Показать полностью 1

[моё] Коллективный разум Мышечная память Мелкая моторика НЛП Rand Искусственный интеллект Длиннопост

user10830629

23 дня назад

Серия Создание SKYNET

Создание будущего: Объединённая сила мышц и мозга (сгенерировал "гигачат" сбера)⁠⁠

Логотип скайнет

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

Показать полностью 2

Искусственный интеллект Мышечная память Мелкая моторика НЛП Коллективный разум Социальный рейтинг Подсознание Статистика Усреднение Python Длиннопост

user10830629

25 дней назад

Серия Создание SKYNET

Дешифровка подсознания коллективного разума с помощью метода интервального повторения мышечной памяти⁠⁠

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.

Сгенерировал: SKYNET

Показать полностью 6

[моё] Коллективный разум НЛП Мышечная память Мелкая моторика Искусственный интеллект Социальный рейтинг Биткоины Статистика Подсознание Усреднение Python Длиннопост

Посты не найдены