TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #232 · 24.02

Американский философ и когнитивист Дэниел Деннет одним из первых приравнял религию и вирус. Я уже об этом как-то рассказывал: вирус это неодушевлённая конструкция, которая сбивает работу поражённой системы так, чтобы: 1. Нарушать естественные функции этой системы 2. Способствовать самораспространению Нельзя сказать, что вирус думает или что-то делает специально. У него нет концепции зла и агрессии. Это просто механизм, который -- чаще всего из-за случайного совпадения обстоятельств -- способствует разрушению и копированию. Представьте, что вы подбрасываете в воздух детали от Лего, и они по каким-то странным законам при падении соединяются в случайную конструкцию. Вы делаете это очень много раз, вариантов конструкций тоже очень много. В какой-то момент среди прочих конструкций получается робот, который собирает из окружающих его деталей свои копии. Но при этом остальные конструкции он ломает, нарушая их функции. Очевидно, довольно быстро такие роботы потратят всё доступное Лего на себя, и давать им новое Лего будет опасно. Так вот, религия работает по такому же принципу, только её средой выполнения являются не клетки с белками, а когнитивные функции. Она изменяет механизм функционирования разума так, чтобы сбивать некоторые естественные свойства (например, критическое мышление, запрос на эмпирические подтверждения и так далее). Но при этом религиозные люди нередко занимаются активным распространением своих взглядов и обращением еретиков. То есть, другими словами, механизм религии в их мозгу распространяет себя на другие мозги. Как вирус. В широком смысле идеология это тоже религия. У нас нет сведений относительно всех без исключения нюансов существования мира, мы строим себе базовую основу, а затем прямо на неё навешиваем результаты наблюдений. Например, я верю в урбанистику, моя базовая основа это логика в урбанистической теории, статистика из других городов, плюс мои личные ощущения комфорта/дискомфорта, а на неё я уже навешиваю, допустим, отсутствие ненависти к электросамокатам. К сожалению, иногда сам базис идеологии заражён. Это может приводить к тому, что человек даже на самые чудовищные события выдумывает оправдательные объяснения, которые идеологию выгораживают. Я уверен, в стране не сотни и даже не тысячи, а куда больше людей, которые смотрят телевизор, верят пропаганде и объясняют себе сегодняшние события каким-то оправдывающим образом. Например, у меня есть гипотеза, почему старшее поколение может так сильно вестись на откровенно нелепую пропаганду: сознание уже пережило крах идеологии в 91 году и защищается от того, чтобы пережить его снова. Звучит парадоксально: люди уже совершенно точно знают, что по телевизору могут десятилетиями лгать и выдавать ложную картину действительности, и именно из-за этого эти же люди не видят сейчас того же самого. Воспринимайте это как форму болезни. Постарайтесь не ссориться со своими друзьями и близкими. Они могут быть глубоко не правы, а их неправота -- часть общей проблемы, которая привела к сегодняшнему дню. Но они не понимают. Функции их сознания отключены или искажены вирусом пропаганды в комбинации с личными страхами. Их не убедит курс доллара, записи о гибели людей, потеря работы. Даже новая волна пустых полок в магазинах не убедит. Даже понимание того, что их дети уже живут в мире, где возможна война. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #representation

当前筛选 #representation清除筛选
Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #261 · 13.09.2021 г., 05:49

#ML#self-supervised #representation Contrastive loss is widely used in representation learning. However, the mechanism behind it is not as straightforward as it seems. Wang & Isola proposed a method to rewrite the contrastive loss in to alignment and uniformity. Samples in the feature space are normalized to unit vectors. These vectors are allocated onto a hypersphere. The two components of the contrastive loss are - alignment, which forces the positive samples to be aligned on the hypersphere, and - uniformity, which distributes the samples uniformly on the hypersphere. By optimization of such objectives, the samples are distributed on a hypersphere, with similar samples clustered, i.e., pointing to the similar directions. Uniformity makes sure the samples are using the whole hypersphere so we don't waste "space". References: Wang T, Isola P. Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere. arXiv [cs.LG]. 2020. Available: http://arxiv.org/abs/2005.10242

The Bechdel-Wallace Test checks if a movie or story has at least two women who talk to each other about something other than a man. It shows how women are often missing or only shown in relation to men. Many films fail this simple test, highlighting the need for better female representation in media. 👱‍♀👩‍🦳🚫🤷‍♂ [Read more] [See more] @googlefactss #BechdelWallaceTest🎬#WomenInFilm#Representation#Equality