Преодоление неопределенности

Мозг это умеет, а мы пока нет

Единая теория мозга

Карл Фристон. Источник: https://blog.dropbox.com/topics/work-culture/karl-friston-takes-on-the-pandemic-with-the-brain-s-arsenal
Рис. 1. Как работает прогнозирующий мозг. Источник: https://medium.com/@richardepworth/what-do-we-really-know-about-our-human-interface-2fa808c130a0#.399q6p7x2

Фундаментальный физический принцип в основе теории Фристона

Рис. 2. Схематическое изображение процесса активного вывода. Источник: http://yowconference.com.au/slides/yow2017/Pitt-TheFutureOfAI.pdf

Универсальное математическое понятие в основе теории Фристона

Рис. 3. Марковское одеяло и активный вывод. Марковское одеяло — это набор состояний, который изолирует внутренние состояния системы s от внешних или скрытых состояний s в статистическом смысле (для нотационной согласованности внешние состояния выделены курсивом, а внутренние состояния выделены жирным шрифтом). В терминах теории графов Марковское одеяло определяется как набор узлов, который изолирует внутренние узлы от влияния внешних, что означает, что внешние состояния могут влиять на внутренние состояния только косвенно, через их влияние на общие состояния . Марковское одеяло состоит из сенсорных состояний, которые обозначаются на рисунке через О , и активных состояний, обозначаемых через А. Источник: https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1059712319862774

Как мозг справляется с неопределенностью

Рис. 4. Принцип свободной энергии и его связь с другими концепциями. Источник: https://www.nature.com/articles/nrn2787

Динамическое причинное моделирование пандемии COVID-19

Рис. 5. Динамическое причинное моделирование последствий применения различных политик выявления и отслеживания новых инфицированных. Источник: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13017.pdf
Рис. 6. Генеративная SEIR модель, показывающая взаимосвязи между факторами, определяющими значение конкретных данные о положительных тестах и зарегистрированных смертях. Источник: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.04463.pdf
Рис. 7. Схема динамической причинной модели (LIST) эпидемии, используемой для объяснения собранных данных о её ходе в одном регионе (состояние «резистентный к вирусу» опущено в целях упрощения примера). Источник: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13017.pdf
Рис. 8. Схема мультирегиональной динамической причинной модели (LIST) пандемии, используемой для объяснения собранных данных о её ходе в нескольких взаимосвязанных и взаимовлияющих регионах. Источник: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13017.pdf

Что показало причинно-следственное моделирование пандемии

Рис. 9. Динамическое причинное моделирование пандемии COVID-19 в 8 штатах США. Показаны различия между штатами с точки зрения параметров генеративной (эпидемической) модели, начиная от размера популяции и заканчивая вероятностью тестирования. Источник: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13017.pdf

Наиболее вероятный сценарий будущего

Изображение: Getty

Итого: конца света не случится, а коронавирус — это всего лишь Another Way To Die.

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации