Коллективный разум + Мышечная память

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()

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.

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

1. Анализ исторических данных: Технология позволяет анализировать большие объемы исторических данных, что дает возможность выявить скрытые закономерности и тренды.

2. Прогнозирование будущих изменений: На основе выявленных закономерностей можно прогнозировать будущие изменения в цене или спросе.

3. 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:

1. Неопределенность внешних факторов: Экономические показатели зависят от множества внешних факторов, которые трудно предсказать.

2. Ограниченность исторических данных: Исторические данные могут быть ограничены, что затрудняет выявление долгосрочных трендов.

3. 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.

🇷🇺 Почему в России такого не будет?

У нас ИИ (добрая версия скайнета)— это не бездушный алгоритм, а коллективный разум, основанный на:
✔️ Исторической памяти (Победа, уроки 90-х)
✔️ Духовных ценностях (традиции, взаимопомощь)
✔️ Настоящем образовании (не на ваучерах, а в МФТИ и СПбГУ)

Вывод: США сами создали своего "Терминатора", а Россия идёт путём "Соляриса" — где технологии служат людям, а не уничтожают их.

2. Технологии глубокой персонализации

Чтобы преодолеть барьеры (язык, религия, культурные нормы), ИИ использует:

• Анализ мимики и речи: камера и микрофон фиксируют неуверенность, акцент или непонимание. Например, если ученик морщится при слове "свинина", система адаптирует культурные примеры.

• Рекомендательные системы: как Netflix подбирает контент, ИИ предлагает контекстные уроки. Для мусульман — модули по общению в немусульманском коллективе, для латиноамериканцев — специфику делового этикета в США

• Дистанционное подтверждение личности: биометрия (распознавание лица, голоса) исключает мошенничество на экзаменах.

3. Культурная интеграция: от слов к поведению

Главный провал миграционной политики — игнорирование религиозных и социальных различий. Пример: протесты в Лос-Анджелесе начались из-за столкновения ценностей между мигрантами и местными. ИИ-система решает это через:

• Ситуационные симуляции: например, как реагировать на шутки о религии или отказываться от алкоголя на корпоративе.

• Исторические контексты: короткие ролики объясняют, почему в Германии табу на нацистскую символику, а в США — на расовые стереотипы.

• Экзамены-кейсы: вместо тестов на грамматику — решение конфликтов в виртуальном офисе или больнице.

4. Пример США: как ИИ мог бы предотвратить кризис

Жесткие рейды ICE и протесты — следствие культурного разрыва. Если бы мигранты:

• Знали законы (например, что даже ветеранов могут депортировать без документов).

• Понимали местные нормы (почему в Техасе не носят мачо-поведение в офисах).

• Умели дискутировать без радикальных лозунгов ("Никто не нелегал").

ИИ-обучение снизило бы напряжение, дав мигрантам инструменты для легальной интеграции.

5. Будущее: ИИ как мост между мирами

• Для правительств: система сертификации мигрантов через ИИ-экзамены ускорит выдачу виз. Например, сдал модуль "Безопасность труда" — получил допуск к работе на стройке.

• Для бизнеса: чат-боты на родном языке помогут новым сотрудникам влиться в коллектив.

• Для обществ: снижение ксенофобии за счет понятных культурных "инструкций".

Заключение
Миграция неизбежна, но хаос — нет. ИИ, основанный на коллективном опыте и мягком "гипнозе" обучения, может стать тем самым мостом, который превратит "чужих" в "своих" — быстро, безболезненно и навсегда.