Нейросеть

Земледелие: роль человека в переходе.

Принято считать, что люди перешли от охоты и собирательства к земледелию примерно 12 тысяч лет назад под воздействием внешних факторов: из-за потепления климата, появления рек с плодородными почвами или роста урожайности.

Однако новое исследование, опубликованное в Proceedings of the National Academy of Sciences, подвергает эту версию сомнению. С помощью математической модели, схожей с той, что используется в экологии для описания взаимодействия хищников и жертв, исследователи показали, что ключевую роль в этом переходе играли сами люди.

Конкуренция между ранними земледельцами и охотниками-собирателями, а также различия в темпах роста их популяций могли существенно влиять на распространение аграрного образа жизни. Анализ данных показал, что земледелие распространялось не только через миграции, но и через культурный обмен и адаптацию местных групп.

При этом в разных регионах наблюдались свои особенности: где-то земледельцы вытесняли охотников, а где-то происходило их сосуществование и смешение. Учёные полагают, что их модель поможет точнее понять, как взаимодействовали разные сообщества в древности, и надеются в будущем использовать её для изучения других переломных моментов в истории человечества.


Мозг после отказа от алкоголя работает хуже.
Американские учёные пришли к выводу, что даже спустя месяцы после отказа от алкоголя мозг может работать хуже.

Исследование было проведено на крысах, которые получали большие дозы спиртного. В течение месяца подопытные крысы регулярно получали высокие дозы алкоголя, а затем на три месяца были полностью лишены его.

После этого учёные проверили, насколько хорошо животные способны принимать решения и адаптироваться к изменениям. В ходе теста крысам нужно было выбрать одну из двух кнопок, чтобы получить лакомство.

«Правильная» кнопка всё время менялась. Чтобы успешно справиться с задачей, животные должны были запомнить прошлый опыт и быстро перестроиться.

Оказалось, что крысы, которые раньше пили алкоголь, делали больше ошибок и дольше привыкали к изменениям. Анализ их мозга показал, что у них хуже работала область, отвечающая за обучение и гибкое мышление.

Этот эффект сохранялся даже спустя несколько месяцев трезвости. По словам исследователей, это может объяснять, почему людям с алкогольной зависимостью так сложно отказаться от выпивки: ослабленные когнитивные способности мешают принимать верные решения и удерживаться от срыва.

Специалисты отмечают, что ухудшения заметили только у самцов — самки справлялись с задачами лучше. Теперь учёные собираются изучить, чем именно отличается реакция мозга у мужчин и женщин на длительное употребление алкоголя.


Нейросеть
Сахара была зелёной.
Около 7 тысяч лет назад Сахара была зелёным регионом с озёрами, болотами и саваннами.

Там паслись стада и жили люди. Новое исследование, опубликованное в Nature, показало, что обитатели «Зелёной Сахары» были частью уникальной и изолированной человеческой популяции, существовавшей в Северной Африке на протяжении тысячелетий.

Команда учёных из Института эволюционной антропологии Макса Планка и Сапиенца-Университета в Риме проанализировала ДНК двух женщин, захороненных в скальном укрытии Такаркори на юго-западе современной Ливии. Эти останки относятся к середине так называемого «гумидного периода» Сахары — времени, когда климат региона был благоприятным для жизни.

Генетический анализ показал, что женщины из Такаркори ближе всего к охотникам-собирателям, жившим на территории Марокко около 15 тысяч лет назад. Это указывает на существование в регионе устойчивой североафриканской линии, мало смешивавшейся с другими группами — как африканскими, так и ближневосточными.

При почти полной изоляции в ДНК обнаружены слабые следы контактов с людьми из Леванта, включая неандертальские гены. Это значит, что обмен происходил, но в очень ограниченных масштабах.

У южных популяций Африки неандертальской примеси почти нет, что подтверждает: Сахара была серьёзным барьером для миграций. Авторы отмечают, что именно природные особенности региона — болотистые участки, горы и водоёмы — могли препятствовать активному переселению людей и, тем самым, способствовать формированию обособленных сообществ.


Нейросеть
Лишайники выжили в марсианских условиях.
В журнале IMA Fungus опубликовано исследование, в котором говорится, что некоторые виды лишайников смогли пережить условия, максимально приближенные к марсианским, и при этом остались «живыми», то есть продолжали обмен веществ. Учёные проверили, могут ли лишайники выжить в марсианской атмосфере с пониженным давлением, колебаниями температуры и высоким уровнем радиации.

В эксперименте участвовали два вида — Diploschistes muscorum и Cetraria aculeata. Их поместили в специальную камеру, имитирующую условия на поверхности Марса.

Оказалось, что особенно устойчив был D. muscorum.

Он продолжил поддерживать метаболизм и активировать защитные механизмы даже при воздействии рентгеновского излучения, эквивалентного одному году на Марсе в период сильной солнечной активности. По словам автора исследования Кайи Скубалы, это первый раз, когда удалось зафиксировать активность живого организма в столь суровых условиях.

Это ставит под сомнение представление о том, что радиация делает Марс полностью непригодным для жизни, и открывает новое направление в астробиологии.


Нейросеть
Языковые модели не умеют абстрактно мыслить.
Современные системы искусственного интеллекта основаны на языковых моделях, которые не способны к абстрактному мышлению.

Они хорошо распознают шаблоны, но не могут понять скрытые закономерности, особенно в задачах, требующих логики. Исследование показало, что в ситуациях, где человек интуитивно улавливает суть, нейросети часто ошибаются.

Работа опубликована в Transactions on Machine Learning Research. Специалисты сравнивали, как люди и искусственный интеллект решают задачи на аналогии.

Например, нужно угадать, как изменится одна строка букв по аналогии с другой. Простые случаи, такие как превращение «abcd» в «abce» и «ijkl» в «ijkm», модель решала верно.

Но когда нужно было убрать повторяющиеся буквы (как в «abbcd» → «abcd») и применить это правило к новой строке («ijkkl»), искусственный интеллект часто давал неверный ответ. Люди таких ошибок не допускали.

Особенно трудно нейросетям давались задачи, где нужно было понять общий смысл — сюжетные аналогии. Вместо логического анализа модели просто перефразировали вопрос.

Учёные пришли к выводу, что искусственный интеллект пока не умеет учиться с нуля, то есть понимать новые категории, которых не было в обучающих данных. В отличие от человека, модель не может вывести общее правило и применить его к новой ситуации.

Авторы подчёркивают, что языковые модели могут быть полезны, но их возможности абстрактного мышления сильно ограничены, и это нужно учитывать при их применении.


Новости по теме